Aplicación y selección de indicadores de calidad ecológica en la utilización de fertilizantes orgánicos para la producción de forraje
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Universidad de Santiago de Compostela Departamento de Biología Celular y Ecología Aplicación y selección de indicadores de calidad ecológica en la utilización de fertilizantes orgánicos para la producción de forraje Tesis doctoral Mariana de Matos Moreira 2009
Universidad de Santiago de Compostela Departamento de Biología Celular y Ecología Aplicación y selección de indicadores de calidad ecológica en la utilización de fertilizantes orgánicos para la producción de forraje Tesis doctoral Mariana de Matos Moreira 2009
Tesis doctoral co-dirigida por: Dr. Emilio Carral Vilariño Departamento de Biología Celular y Ecología Universidad de Santiago de Compostela Dr. Mário Campos Cunha Secção Autónoma de Ciências Agrárias Faculdade de Ciências, Universidade do Porto, Portugal Financiamento: La tesis doctoral de la alumna Mariana de Matos Moreira ha sido financiada por una beca, con referencia nº SFRH/BD/18486/2004, de la Fundação para a Ciência e a Tecnologia de Portugal.
D. Emilio Carral Vilariño, Catedrático de Escuela Universitaria del Área de Ecología de la Universidad de Santiago de Compostela, INFORMA: Que la Tesis Doctoral titulada “Aplicación y selección de indicadores de calidad ecológica en la utilización de fertilizantes orgánicos para la producción de forraje”, recogida en la presente memoria, de la que es autora la Licenciada en Engenharia das Ciências Agrárias Dña. Mariana de Matos Moreira, ha sido realizada bajo su codirección, y cumple las condiciones exigidas para que su autora pueda optar al grado de Doctora por la Universidad de Santiago de Compostela, por lo que da su aprobación para la correspondiente lectura y defensa. Para que conste a los efectos oportunos, firma la presente en Lugo, a 7 de julio de 2009. Fdo: Emilio Carral Vilariño Fdo: Mariana de Matos Moreira Doctor en CC. Biológicas
D. Mário Campos Cunha, Doctor en Ciencias Agrarias de la Universidad de Porto (Portugal), INFORMA: Que la Tesis Doctoral titulada “Aplicación y selección de indicadores de calidad ecológica en la utilización de fertilizantes orgánicos para la producción de forraje”, recogida en la presente memoria, de la que es autora la Licenciada en Engenharia das Ciências Agrárias Dña. Mariana de Matos Moreira, ha sido realizada bajo su codirección, y cumple las condiciones exigidas para que su autora pueda optar al grado de Doctora por la Universidad de Santiago de Compostela, por lo que da su aprobación para la correspondiente lectura y defensa. Para que conste a los efectos oportunos, firma la presente en Lugo, a 7 de julio de 2009. Fdo: Mário Campos Cunha Fdo: Mariana de Matos Moreira Doctor en Ciencias Agrarias
Agradecimientos A mi tutor en Galicia, Profesor Emilio Carral, por apoyarme en todos los experimentos descritos en esta memoria y por confiar en mis decisiones. A mi tutor en Porto, Profesor Mário Cunha, por su rigor en la ejecución y redacción de los trabajos, evitando siempre cualquier “faiscada”. A la Profesora Teresa Rodríguez, del Departamento de Zoología de la USC, por su gran ayuda en la clasificación de la fauna del suelo y por su constante disponibilidad para discutir ideas y nuevas metodologías. A la Profesora Mª Elvira López Mosquera, responsable del grupo de Investigación de Gestión de Residuos, por transmitirme su amplio conocimiento sobre la valorización de residuos. A los Profesores María Jesús Sainz, responsable del programa de doctorado de Investigación Agraria y Forestal, Socorro Seoane, Esperanza Álvarez y Adolfo López, por su disponibilidad para esclarecer mis dudas de botánica o edafología. A Moisés y Fermín Cendán, por haberme permitido la realización de los ensayos experimentales en sus fincas y por facilitar el purín. A la empresa Lactalis-Leche de Galicia, por haber cedido los lodos y ponerme en contacto con los agricultores. A Juan Carlos Serrano, responsable de la empresa Aviporto S.L., por facilitar el abono BIOF-1. A Susi, por su ayuda en el procesamiento de muestras de suelo y de planta en el laboratorio y también por su inestimable amistad. A Ruth, por escuchar mis desasosiegos y por ayudarme a plantear nuevos retos en mi trabajo. Gracias también por tu amistad! A Puri y Marcos, por su ayuda en el tratamiento de los datos de la fauna del suelo y por el ánimo transmitido en la fase final del trabajo. A Júlia Nienmeyer, profesor José Paulo Sousa y Tiago Natal da Luz de la Universidad de Coimbra (Portugal), por haberme enseñado técnicas tan novedosas de ecotoxicología. A la profesora Elena Velásquez, de la Universidad Nacional de Colombia, y al profesor Patrick Lavelle, de la Universidad Paris VI, por haberme transmitido, con tanta emoción, el interés por la ecología del suelo y también por su colaboración en la aplicación del índice GISQ en este trabajo. A Yvan Capowiez, Christophe Mazzia, Magali Rault y Odile Mascle, de la Unidad de Ecología de Invertebrados del Institut National de Recherche Agronomique de Avignon (Francia), por haberme introducido en el mundo de las lombrices y sobre todo por la buena disposición transmitida a la hora de trabajar. A Paz, Manolita y Juan, del Departamento de Biología Animal, por el ánimo y buena disposición que me han dado durante las largas tardes de identificación de la fauna. A Conchi y a Miguel, por el apoyo en las salidas de campo y en la identificación de la fauna del suelo.
Au niveau des effets sur le sol, on a conclu que les déchets organiques étudiés (surtout le Biof et la boue) ont amélioré sa fertilité, fondamentalement par sa contribution à l’atténuation de l’acidité, et en conséquence ont stimulé la productivité de la culture. Cependant, la structure des communautés de la macrofaune du sol a été perturbée. Les groupes les plus affectés on été les araignées et les carabidés. Dans les bioessais de laboratoire aucuns effets adverses n’ont été observés chez les vers de terre et collemboles, lorsque les doses adéquates ont été épandues. Il a été conclu que pour évaluer l’impact de l’épandage de déchets organiques, les analyses chimiques doivent être complémentées par l’évaluation de l’impact de ces déchets sur les communautés de la faune du sol. Les paramètres les plus sensibles à la fertilisation avec ces déchets et qui pour cela ont été retenus comme indicateurs sont : les populations d’araignées et carabidés, le comportement d’évitement de vers de terre et collembole et la variation du poids corporel des vers de terre. En outre, la présence de végétation native à côté des prairies en Galice doit être préservée étant donné qu’elle favorise la conservation de la diversité dans cet écosystème. Mots-clé: résidu organique, boues de laiterie, indicateur écologique, faune du sol, évaluation écotoxicologique
I Índice Introducción ................................................................................................................ 1 I. Revisión bibliográfica .......................................................................................... 5 1. Materia orgánica del suelo ........................................................................................ 6 2. Residuos orgánicos biodegradables .......................................................................... 7 2.1. Ventajas de su valorización agrícola ................................................................. 7 2.2. Tipos de residuos orgánicos biodegradables ..................................................... 9 2.2.1. Estiércoles ................................................................................................. 10 2.2.2. Purines ...................................................................................................... 11 2.2.3. Lodos de depuradora ................................................................................ 12 2.3. Riesgos de contaminación ............................................................................... 14 2.4. Tratamiento de residuos orgánicos .................................................................. 16 2.4.1. De estiércoles y purines ............................................................................ 16 2.4.2. De lodos de depuradora ............................................................................ 17 2.5. Legislación aplicable ....................................................................................... 18 3. La fauna del suelo ................................................................................................... 21 3.1. Caracteristicas generales ................................................................................. 21 3.2. Prácticas agrícolas que amenazan a la fauna del suelo .................................... 21 3.2.1. Cambio en el uso del suelo ....................................................................... 21 3.2.2. Laboreo ..................................................................................................... 22 3.2.3. Aplicación de herbicidas .......................................................................... 22 3.2.4. Fertilización .............................................................................................. 22 4. Indicadores de calidad del suelo ............................................................................. 23 4.1. Principales tipos de indicadores ...................................................................... 24 4.1.1. Indicadores basados en la fauna del suelo ................................................ 25 4.1.2. Cuantificación de la fauna del suelo ......................................................... 26 4.1.2.1. Comunidades ..................................................................................... 26 4.1.2.2. Organismos y poblaciones ................................................................. 31 II. Material y Métodos ........................................................................................... 37 1. Experimentos de campo.......................................................................................... 38 1.1. Descripción de la zona ..................................................................................... 38 1.2. Ensayo Dirigido ............................................................................................... 40 1.2.1. Diseño experimental ................................................................................. 40
II 1.2.2. Residuos orgánicos ................................................................................... 42 1.3. Parcelas Monitorizadas .................................................................................... 44 1.4. Muestreo y procesado de las muestras ............................................................ 45 1.4.1. Muestras de suelo ..................................................................................... 45 1.4.2. Muestras de planta .................................................................................... 46 1.4.3. Muestras de las comunidades de macrofauna........................................... 47 1.5. Tratamiento de los datos .................................................................................. 48 1.5.1. Datos de suelo ........................................................................................... 48 1.5.2. Datos de planta ......................................................................................... 49 1.5.3. Datos de fauna .......................................................................................... 49 1.5.3.1. Análisis descriptivo de las comunidades de macrofauna .................. 49 1.5.3.2. Análisis multivariante de las comunidades de macrofauna ............... 50 1.5.3.3. Índice global de calidad del suelo (GISQ)......................................... 52 2. Bioensayos .............................................................................................................. 54 2.1. Test de fuga ..................................................................................................... 54 2.1.1. Parcelas de estudio y muestreo ................................................................. 54 2.1.2. Análisis físico-químicos ........................................................................... 54 2.1.3. Test de fuga .............................................................................................. 55 2.1.3.1. Test de fuga con lombrices y colémbolos ......................................... 55 2.1.3.2. Condiciones experimentales .............................................................. 55 2.1.4. Análisis estadístico ................................................................................... 57 2.2. Test del efecto de dosis crecientes en lombrices ............................................. 58 2.2.1. Características del suelo control ............................................................... 58 2.2.2. Condiciones experimentales ..................................................................... 59 2.2.3. Tratamiento de los datos ........................................................................... 61 III. Resultados y Discusión ................................................................................... 63 1. Efecto en los parámetros químicos del suelo, en la productividad y en la composición botánica del forraje ................................................................................ 64 1.1. Evolución de los parámetros del suelo ............................................................ 64 1.2. Productividad y composición botánica del forraje .......................................... 71 1.3. Síntesis de los resultados obtenidos para los parámetros químicos del suelo, productividad y composición botánica del forraje ................................................. 74 2. Efecto en las comunidades de macrofauna del suelo ............................................. 76 2.1. Caracterización general de las comunidades de macrofauna .......................... 76 2.1.1. Evolución temporal de los efectivos y número de taxones ...................... 76
III 2.1.2. Distribución de abundancias de los individuos por los diferentes taxones ............................................................................................................................ 78 2.1.3. Distribución de los individuos por grandes grupos taxonómicos ............. 79 2.2. Aplicación de índices de diversidad ................................................................ 82 2.2.1. Influencia de la fecha de muestreo y del tratamiento fertilizante ............. 82 2.2.2. Evolución temporal de los índices de diversidad ..................................... 83 2.3. Discriminación multivariante de grupos de las comunidades de macrofauna . 86 2.3.1. Discriminación entre épocas de muestreo ................................................ 86 2.3.2. Discriminación de grupos en primavera y en otoño ................................. 90 2.3.2.1. Efecto del tipo de uso del suelo (factor shrub) .................................. 90 2.3.2.2. Efecto de la aplicación de fertilizantes (factor control) .................... 92 2.3.2.3. Efecto de la aplicación de residuos orgánicos (factor fertilizer) ....... 93 2.3.3. Discriminación de los tratamientos fertilizantes estudiados .................... 96 2.3.4. Arañas y Carábidos: posibles indicadores de la intensificación agrícola en praderas de Galicia ............................................................................................. 97 2.4. Efecto de la variabilidad espacial en los parámetros analizados ..................... 98 2.4.1. Caracterización de las comunidades de macrofauna en Parcelas Monitorizadas ..................................................................................................... 98 2.4.1.1. Evolución temporal de los efectivos y número de taxones ............... 98 2.4.1.2. Distribución por grandes grupos taxonómicos ................................ 100 2.4.2. Índices de diversidad en las comunidades de Parcelas Monitorizadas ... 102 2.4.3. Discriminación de grupos en Parcelas Monitorizadas ............................ 103 2.4.3.1. Efecto de la época de muestreo (factor season) .............................. 105 2.4.3.2. Efecto de la conversión de monte en pradera (factor shrub) ........... 106 2.4.3.3. Efecto de la aplicación de residuos orgánicos (factor fertilizer) ..... 107 2.5. Síntesis de los resultados obtenidos en el Ensayo Dirigido y en las Parcelas Monitorizadas (agricultores) ................................................................................ 109 2.6. Indicador global da calidad del suelo (GISQ) ............................................... 113 2.6.1. Construcción del GISQ ........................................................................... 113 2.6.2. Validación del GISQ .............................................................................. 117 2.6.2.1. A nivel temporal .............................................................................. 117 2.6.2.2. A nivel espacial ............................................................................... 119 2.6.3. Síntesis de los resultados obtenidos utilizando el GISQ ........................ 121 3. Efecto en los organismos del suelo: comportamiento de fuga de lombrices y colémbolos ................................................................................................................ 122 3.1. Caracterización de los suelos ......................................................................... 122 3.2. Test de fuga con Eisenia fetida y Folsomia candida .................................... 125
IV 3.2.1. Uso del suelo: parcelas fertilizadas vs. Monte ....................................... 125 3.2.2. Estrategias de fertilización...................................................................... 127 3.2.2.1. Fertilización convencional (C) vs Fertilización complementada con lodos (L) ....................................................................................................... 127 3.2.2.2. Tiempo de maduración del lodo (L3 vs L4) .................................... 129 3.3. Síntesis de los resultados obtenidos en los test de fuga ................................. 129 4. Efectos en la mortalidad, variación del peso corporal y bioacumulación en Eisenia fetida ......................................................................................................................... 131 4.1. Tasa de mortalidad de Eisenia fetida ............................................................. 131 4.2. Variación del peso corporal de Eisenia fetida ............................................... 132 4.3. Caracterización química de las mezclas suelo-residuo y bioacumulación de nutrientes en Eisenia fetida .................................................................................. 135 4.4. Metales pesados en las mezclas suelo-residuo y su bioacumulación en Eisenia fetida ..................................................................................................................... 139 4.4.1. Metales pesados en el suelo .................................................................... 141 4.4.2. Metales pesados en el tejido de Eisenia fetida ....................................... 141 4.4.3. Factor de bioconcentración de metales (BF) .......................................... 142 4.5. Síntesis de los resultados obtenidos sobre el efecto de dosis crecientes de residuos orgánicos en Eisenia fetida .................................................................... 143 IV. Conclusiones .................................................................................................... 145 Referencias bibliográficas .................................................................................. 149 ANEXO IProcesos de producción del estiércol deshidratado y granulado de pollo (Biof) y de los lodos utilizados en los trabajos experimentales ................................... 165 1. Biof ....................................................................................................................... 165 2. Lodos .................................................................................................................... 166 ANEXO IIIntroducción y conclusiones traducidas al francés para efectos de solicitud de Mención Europea en el título de Doctor .................................................................. 169 1. Introduction .......................................................................................................... 169 2. Conclusions .......................................................................................................... 172
V Índice de Tablas Tabla I-1. Producción de deyecciones animales en Galicia y España en 2003. ............. 10 Tabla I-2. Composición en N, P2O5 y K2O de diferentes deyecciones en Galicia. ........ 11 Tabla I-3. Producción de leche en Galicia y en España según especies en 2007. .......... 13 Tabla I-4. Interacción entre la fauna del suelo y la calidad del suelo. ............................ 27 Tabla II-1. Características medias de los residuos orgánicos utilizados y dosis medias aplicadas..........................................................................................................................43 Tabla II-2. Concentraciones medias de metales pesados en los residuos orgánicos y límites propuestos en la legislación. ............................................................................... 44 Tabla II-3. Meses de toma de muestras de suelo, planta y fauna, entre 2002 y 2007. ... 46 Tabla II-4. Caracterización del suelo y de los residuos orgánicos utilizados en los test con dosis crecientes. ....................................................................................................... 59 Tabla III-1.1. Evolución de los parámetros químicos en los distintos tratamientos y en todos los muestreos..........................................................................................................66 Tabla III-1.2. Correlación entre saturación en Al y pH H2O, pH KCl y productividad de forraje en todos los muestreos. ....................................................................................... 67 Tabla III-1.3. Relaciones entre nutrientes (media ± desviación típica) en los suelos de los distintos tratamientos, calculadas para cada año del ensayo..................................... 71 Tabla III-2.1. Abundancia de la macrofauna del suelo en los diferentes tratamientos fertilizantes en las diferentes fechas (n=4) y en el total de los muestreos (n=20)...........77 Tabla III-2.2. Distribución lognormal de las comunidades de macrofauna en las parcelas sometidas a distintos tratamientos .................................................................................. 78 Tabla III-2.3. Análisis de similitud de las comunidades de macrofauna entre los distintos tratamientos para los diferentes factores estudiados. ....................................... 86 Tabla III-2.4. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando season como factor. .................................................................................................................... 89 Tabla III-2.5. Análisis de similitud de las comunidades de macrofauna capturadas en primavera o en otoño entre los distintos tratamientos y para los diferentes factores estudiados. ...................................................................................................................... 90 Tabla III-2.6. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando shrub como factor para los muestreos de primavera. ............................................................... 91 Tabla III-2.7. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando control como factor para los muestreos de primavera. ............................................................... 92 Tabla III-2.8. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando fertilizer como factor para los muestreos de primavera. ............................................................... 95 Tabla III-2.9. Análisis de similitud cruzado de dos factores (season y treatment) de las comunidades de macrofauna entre los distintos tratamientos fertilizantes..................... 96 Tabla III-2.10. Abundancia de la macrofauna del suelo en las Parcelas Monitorizadas en las diferentes fechas de muestreo (n=4) y para el total de los muestreos (n=8). ............ 99
VI Tabla III-2.11. Análisis de similitud para los factores season, shrub y fertilizer utilizando todos los datos de abundancia. .................................................................... 104 Tabla III-2.12. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando season como factor. .................................................................................................................. 105 Tabla III-2.13. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando shrub como factor. .................................................................................................................. 106 Tabla III-2.14. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando shrub como factor, en primavera. ........................................................................................... 107 Tabla III-2.15. Taxones responsables de la discriminación de los grupos de las parcelas Convencional, Lodos y Monte utilizando fertilizer como factor.................................. 107 Tabla III-2.16. Taxones responsables de la discriminación de los grupos de las parcelas Convencional, Lodos y Monte utilizando fertilizer como factor, en primavera. .......... 109 Tabla III-2.17. Comparación entre el Ensayo Dirigido y las Parcelas Monitorizadas: caracterización general de las comunidades e índices de diversidad. .......................... 110 Tabla III-2.18. Comparación entre el Ensayo Dirigido y las Parcelas Monitorizadas: análisis multivariante. ................................................................................................... 111 Tabla III-2.19. Variables seleccionadas para el cálculo de cada uno de los subindicadores y su respectiva contribución para los ejes F1 y F2 del círculo de correlación. ................................................................................................................... 115 Tabla III-2.20. Valores obtenidos (media ± desviación típica) para cada uno de los subindicadores y para el GISQ en cada uno de los tratamientos estudiados ................ 115 Tabla III-2.21. Contribución e inercia de cada uno de los subindicadores y cálculos de los coeficientes para la fórmula del GISQ. ................................................................... 116 Tabla III-3.1. Características físico-químicas de los suelos de cada parcela (media ± desviación típica)...........................................................................................................123 Tabla III-4.1. Modelo de regresión utilizando la dosis de aplicación de residuos orgánicos como “predictor” de la variación de peso corporal de Eisenia fetida (variable dependiente) después de un periodo de exposición de 28 días......................................135 Tabla III-4.2. Características químicas de las mezclas suelo-residuo en el final del experimento (28 días) (media ± desviación típica). ..................................................... 136 Tabla III-4.3. Correlación entre la saturación en Al y otros parámetros del suelo. ...... 138 Tabla III-4.4. Correlaciones entre las concentraciones en el tejido de Eisenia fetida y las concentraciones en la mezcla suelo-residuo en el final del experimento. .................... 138 Tabla III-4.5. Modelos de regresión utilizando la dosis de aplicación del residuo orgánico como “predictor” de la acumulación en el tejido de Eisenia fetida (variable dependiente) en el final del experimento. ..................................................................... 139 Tabla III-4.6. Concentraciones de metales pesados en las mezclas suelo-residuo y en el tejido de Eisenia fetida y factores de bioconcentración. .............................................. 140 Tabla III-4.7. Valores de LC50 descritos para Eisenia fetida. ..................................... 143
VII Índice de Figuras Figura II-1. Experimentos realizados en campo y en laboratorio, tratamientos fertilizantes estudiados y parámetros registrados para el análisis de datos. ................... 39 Figura II-2. Vista general del Ensayo Dirigido en noviembre de 2002, dimensiones de las unidades experimentales y de los pasillos y localización de la zona de referencia (Monte). .......................................................................................................................... 41 Figura II-3. Disposición al azar en el terreno de las parcelas en estudio (representadas en gris). ................................................................................................................................ 42 Figura II-4. Volumen anual de lodos aplicados y fechas de aplicación en las parcelas L1, L2, L3 y L4 entre los años 2004 y 2007. ........................................................................ 45 Figura II-5. Características y dimensiones de la trampa pitfall. ..................................... 47 Figura II-6. Test de fuga con lombrices: a) antes y b) después del cierre del recipiente. ........................................................................................................................................ 56 Figura II-7. Test de fuga con colémbolos: a) pesando los suelos, b) succión de los colémbolos de su medio de cultivo, c) incubación, d) contabilización de los colémbolos. ........................................................................................................................................ 57 Figura II-8. Test con dosis crecientes: a) ejemplo de uno de los recipientes con la mezcla suelo-residuo y una lombriz, b) depuración de las lombrices. ........................... 61 Figura III-1.1. Gráficos de dispersión, varianzas totales explicadas por tres componentes y matriz de componentes rotados para los parámetros químicos del suelo en 2002 (n=60), 2003 (n=60) y 2004 (n=80)................................................................................65 Figura III-1.2. Producción anual de forraje (kg ha-1 MS) en los distintos tratamientos. 71 Figura III-1.3. Precipitaciones y temperaturas medias mensuales en los años 2002, 2003 y 2004. ............................................................................................................................ 72 Figura III-1.4. Composición botánica anual del forraje en los distintos tratamientos. ... 73 Figura III-2.1. Curvas de distribución lognormal de abundancia de individuos en todos los tratamientos ensayados..............................................................................................79 Figura III-2.2. Distribución de los individuos capturados por grandes grupos taxonómicos (n=120). ..................................................................................................... 80 Figura III-2.3. Distribución porcentual de la abundancia total de individuos: a) en el total de tratamientosa b) por tratamientob. ...................................................................... 80 Figura III-2.4. Comparación de medias de abundancias de individuos de los grupos taxonómicos Araneae, Hemiptera, Diptera y Coleoptera en todos los tratamientos a lo largo de los cinco muestreos realizados. ........................................................................ 82 Figura III-2.5. Evolución a lo largo de las cinco fechas de muestreo de los índices de diversidad. ...................................................................................................................... 84 Figura III-2.6. Dendrograma de todos los tratamientos y todas las fechas de muestreo. 87 Figura III-2.7. Ordenación MDS de todos los tratamientos y de todas las fechas de muestreo. ........................................................................................................................ 88 Figura III-2.8. Dendrograma de todos los tratamientos en los muestreos de primavera. 94
VIII Figura III-2.9. Ordenación MDS de todos los tratamientos en los muestreos de primavera. ....................................................................................................................... 94 Figura III-2.10. Distribución de los individuos capturados por grupo taxonómico (n=56). .......................................................................................................................... 100 Figura III-2.11. Abundancias de individuos de los grupos taxonómicos Araneae, Diptera y Coleoptera en todas las parcelas en los dos muestreos realizados. ........................... 101 Figura III-2.12. Evolución de los índices de diversidad a lo largo de los dos muestreos. ...................................................................................................................................... 102 Figura III-2.13. Dendrograma de todas las parcelas y todas las fechas de muestreo. .. 104 Figura III-2.14. Ordenación MDS de todas las parcelas y de todas las fechas de muestreo. ...................................................................................................................... 105 Figura III-2.15. Círculo de correlación y representación de los tratamientos en dos ejes obtenidos con los datos de macrofauna. ....................................................................... 113 Figura III-2.16. Círculo de correlación y representación de los tratamientos en dos ejes obtenidos con las características químicas del suelo. ................................................... 114 Figura III-2.17. Círculo de correlación y representación de los tratamientos en dos ejes obtenidos con los datos de materia orgánica. ............................................................... 114 Figura III-2.18. Círculo de correlación y representación de los tratamientos en dos ejes obtenidos con el GISQ. ................................................................................................. 117 Figura III-2.19. Evolución de los subindicadores macrofauna, químico y MO en cada tratamiento a lo largo de los cinco muestreos............................................................... 118 Figura III-2.20. Evolución del GISQ en cada tratamiento a lo largo de todos los muestreos. ..................................................................................................................... 119 Figura III-2.21. Valores de los subindicadores (Macrofauna, Químico y MO) y del GISQ para los dos muestreos. ...................................................................................... 120 Figura III-3.1. Gráfico de dispersión, varianzas totales explicadas por tres componentes y matriz de componentes rotadas para los parámetros químicos del suelo...................124 Figura III-3.2. Porcentaje de lombrices (a, b) y de colémbolos (c, d) en los test de fuga (media ± desviación típica). .......................................................................................... 126 Figura III-4.1. Mortalidad de lombrices (%) acumulada en los diferentes tratamientos y diferentes dosis a lo largo del experimento...................................................................131 Figura III-4.2. Evolución de la variación del peso corporal de las lombrices durante el tiempo de exposición. ................................................................................................... 134 Figura Anexo-1. Producción de Biof: a) Planta de transformación del estiércol, b) y c) producto comercial obtenido de la deshidratación y granulado del estiércol................165 Figura Anexo-2. Producción de lodos: a) decantador de las aguas residuales, b) digestor aeróbio, c) floculador. ................................................................................................... 166
Introducción 1 Introducción En un pasado no muy lejano, las prácticas agrícolas tradicionales se basaban en la aplicación de residuos orgánicos, sobre todo de estiércoles y de purines, en el suelo. De este modo se favorecía el reciclado gradual de los nutrientes y se mejoraban los niveles de materia orgánica de los suelos. En ese entonces, los impactos de estos residuos en el medio eran reducidos, debido tanto a la calidad de los productos añadidos como a su baja disponibilidad. En los últimos cincuenta años, la intensificación de la actividad agrícola y ganadera ha llevado a un incremento de los efectivos ganaderos por explotación y consecuentemente a la producción y acumulación de grandes cantidades de residuos. El incremento de los efectivos ganaderos asociado a la disminución de la autosuficiencia forrajera de la explotación y/o a la aplicación de fertilizantes minerales y de pesticidas para la producción de forraje ha debilitado la relación de complementariedad entre las producciones agrícola y ganadera, por lo que la aplicación de los residuos orgánicos animales en el suelo se ha convertido en una importante cuestión ambiental. Una insuficiente gestión de los residuos en la explotación puede afectar los cursos de agua, las cadenas tróficas y contribuir a la polución de la atmósfera. Asimismo, el desarrollo de las actividades agro-ganaderas, además de los aspectos agronómicos, necesita considerar cada vez más los impactos ambientales que puedan producir y deberá incluir en su manejo el concepto de producción sostenible, fundamentalmente a través del aprovechamiento del valor fertilizante de sus residuos, mediante una aplicación racional al suelo y su valorización. Juntamente con la intensificación de la actividad agrícola y ganadera, el incremento de la población, su concentración en grandes centros urbanos y sus rutinas, han contribuido a la expansión de las industrias agro-alimentarias, para asegurar la transformación y la conservación de los productos durante más tiempo y facilitar su distribución sin que haya pérdidas de calidad. Estas industrias son un sector relevante en la economía y su actividad está frecuentemente asociada a la producción de diferentes residuos orgánicos biodegradables. En regiones como Galicia, en donde la actividad agraria está centrada en la cría de bovinos para producción de leche, las industrias que se dedican a su procesado y envase constituyen una parte fundamental del sector agroalimentario y el volumen de residuos
IRevisión Bibliográfica 8 De entre las ventajas de aplicar residuos orgánicos al suelo destacan la mejora de las propiedades físicas, químicas y biológicas y el aspecto ambiental. Mejora de las propiedades físicas Cuando son aplicados en el suelo, estos residuos van a incrementar el contenido de humus, aumentando la capacidad de retención de agua y mejorando la estructura del suelo, factor fundamental para la penetración de la raíces, para un drenaje adecuado y para favorecer la aireación (ej. Haynes y Naidu, 1998). Esto es especialmente importante si se considera que muchos suelos en Europa, sobre todo en el sudoeste, tienen niveles de C orgánico inferiores al 2 % (Zdruli et al., 2004). La valorización agrícola, u otro uso en los suelos, de los residuos orgánicos contribuyen por una parte a luchar contra la degradación del suelo, y por otra para potenciar la estabilización del C orgánico de los suelos (Gregorich et al., 2001). Mejoría de las propiedades químicas y biológicas Además, los residuos orgánicos son una fuente importante de nutrientes y su aplicación al suelo permite cerrar el ciclo de nutrientes (Petersen et al., 2003; Antolín et al., 2005). En zonas agrícolas cuyos suelos no estén limitados por el contenido de MO, como puede ser el caso de Galicia (López-Arias y Grau-Corbí, 2004), los residuos orgánicos pueden contribuir a paliar otros efectos adversos en el suelo, como es la acidez. Diversos estudios indican que estos residuos orgánicos cuando son aplicados en suelos ácidos pueden ser efectivos en la neutralización de la acidez (Hue y Licudine, 1999; Materechera y Mkhabela, 2002) y este efecto está asociado a incrementos en la productividad de cultivos forrajeros (ej. Hue, 1992; Naramabyue et al., 2008). La fertilización con residuos orgánicos también produce el incremento de la actividad de los microorganismos del suelo, que a su vez mejora la disponibilidad de nutrientes para las plantas (Marinari et al., 2000). En el apartado 3.2.4. de este capítulo se profundiza sobre el efecto de la aplicación de este tipo de residuos en la fauna del suelo.
IRevisión Bibliográfica 9 Aspectos ambientales La aplicación de residuos orgánicos al suelo permite el ahorro energético y de materias primas necesarias para la fabricación de fertilizantes químicos. Además, también permite la reducción del efecto de invernadero. Lal (2004) incluye la aplicación de residuos orgánicos en las prácticas de manejo relacionadas con el secuestro de C del suelo. Petersen et al. (2006) y Küstermann et al. (2008) han observado que los sistemas de agricultura ecológica producen menos emisiones de gases de efecto de invernadero que los sistemas convencionales. Según los últimos autores citados, el incremento del nitrogeno (N) mineral y de los insumos de energía incrementan las emisiones de N2O y CO2. Para más información sobre prácticas agrícolas capaces de mitigar las emisiones de gases de efecto de invernadero se recomienda la lectura de los trabajos de Johnson et al. (2007) y Smith et al. (2008). 2.2. Tipos de residuos orgánicos biodegradables A continuación se hará una breve descripción de diferentes tipos de ROB haciendo énfasis en los residuos utilizados en los ensayos recogidos en esta memoria y su importancia como fertilizante en el medio rural gallego: el purín de vacuno, el estiércol de pollos de engorde y los lodos de depuradora de industria láctea. En la Tabla I-1 se presentan las cantidades totales de deyecciones por especies que se han producido en Galicia y España, según el Censo y Producciones Ganaderas en el año 2003. En España la mayor cantidad de deyecciones es producida en explotaciones de bovino, porcino y ovino. En Galicia, es en las explotaciones de bovinos, seguidas de las explotaciones de porcino y de aves donde se producen más deyecciones. Las características de los desechos producidos por cada especie se presentan en la Tabla I-2. En general los desechos de las especies ganaderas tienen buenos niveles de MO y de nutrientes minerales. El N se presenta en forma orgánica y amoniacal, siendo la última más elevada para los gallináceos y porcinos; el potasio (K) se encuentra en forma de sales de elevada solubilidad provenientes de la orina; el fósforo (P) está sobre todo en forma orgánica.
IRevisión Bibliográfica 10 2.2.1. Estiércoles Los estiércoles son excrementos de animales mezclados con diferentes residuos (paja de cereales, virutas de madera, serrín, cascarilla de arroz, etc.), que se utilizan como cama de los animales. Esta mezcla está, por tanto, constituida por materiales ricos en N (orina y excrementos), y productos muy ricos en C, con alto contenido en celulosa y lignina. Tabla I-1. Producción de deyecciones animales en Galicia y España en 2003. Especie España Ton x 103Galicia Ton x 103Galicia % Bovino 42085,3 6909,6 16,4 Ovino 12128,2 98,8 0,8 Caprino 1458,4 18,7 1,3 Porcino 25242,0 907,2 3,6 Equino 2637,8 242,5 9,2 Aves 7695,4 712,7 9,3 Conejos 407,2 85,7 21,0 Total 91654,3 8975,1 9,8 Fuente: MAPA (2005) Estiércol de pollo de engorde La producción en Galicia de estiércol fresco de pollo y otras aves alcanza aproximadamente unas 7,13 103 ton año-1, lo que corresponde a aproximadamente al 8% de la producción total de deyecciones animales (MAPA, 2005). El estiércol de pollos de engorde o gallinaza sólida, es el producto resultante de la fermentación de los excrementos de pollo con una cama que suele ser un material lignocelulósico, como pueden ser la paja, el serrín o la cáscara de arroz. El estiércol de gallinaza sólida es un abono orgánico de alto contenido en nutrientes y con un bajo grado de humedad. Es utilizado habitualmente como abono y enmienda orgánica en cultivos de gran importancia económica como el maíz, la soja, las praderas y los cultivos hortícolas (Evers, 2002). Por otro lado, la gallinaza sólida contiene sesenta y tres millones de microorganismos por gramo de gallinaza seca que participan activamente en el ciclo de los elementos, aumentando las enzimas y metabolitos microbianos, lo que puede favorecer la estimulación de substancias
IRevisión Bibliográfica 11 de acción fitohormonal, al mismo tiempo que se producen vitaminas (Díaz-Burgos et al., 1993). El estiércol de pollo, por presentar un contenido superior de materia seca, es más rico en MO y nutrientes que otras clases de estiércol. En la Tabla I-2 se muestra la riqueza superior en N, P y K del estiércol fresco de pollo frente al de ganado ovino, porcino y vacuno. Tabla I-2. Composición en N, P2O5 y K2O de diferentes deyecciones en Galicia. Tipo de deyección Composición (%) % N % P2O5 % K2O Vacuno Sólidas 0,35 0,28 0,22 Orina 0,70 0,01 1,5-2 Purín1 0,3-0,4 0,15 0,45-0,6 Equino Sólidas 0,50 0,35 0,30 Orina 1,20 - 1,50 Porcino Sólidas 0,60 0,45 0,50 Orina 0,30 0,12 0,20 Ovino Sólidas 0,75 0,60 0,30 Orina 1,40 0,05 1,90 Aves Deyecciones de gallina 1,40 1,00 0,60 Deyecciones de pato 0,80 0,50 0,70 1 % MS = 6% (Castro, 2002). Fuente: Xunta de Galicia (1999). 2.2.2. Purines El purín resulta de la fermentación, predominantemente anaeróbica, de las deyecciones de animales con aguas provenientes del lavado de las instalaciones ganaderas y de la lluvia, si las fosas son abiertas. La cantidad de purines producidos anualmente en las explotaciones por unidad animal depende del tipo de ganado y de explotación. La composición de los purines es muy
IRevisión Bibliográfica 12 heterogénea y depende de la especie, de la edad del animal, del tipo de alimentación, de los métodos de limpieza y del estado sanitario y fisiológico. Según datos del Centro de Investigaciones Agrarias de Galicia, gran parte del purín de vacuno producido en esta comunidad tiene un porcentaje de materia seca muy bajo (inferior al 6%), lo que puede dificultar su manejo (Castro, 2002). El contenido en P se considera bastante alto, por lo que se recomienda no aportar este nutriente en forma química (Castro y Mateo, 1999). 2.2.3. Lodos de depuradora En la Directiva 86/278/CEE del Consejo de 12 de junio de 1986 (Consejo Europeo, 1986) relativa a la protección del medio ambiente y, en particular, de los suelos, en la utilización de los lodos de depuradora en agricultura, se entiende por lodos: i) los lodos residuales procedentes de estaciones de depuración que traten aguas residuales domésticas o urbanas y de otras estaciones de depuración que traten aguas residuales de composición similar a la de las aguas residuales domésticas y urbanas; ii) los lodos residuales de fosas sépticas y de otras instalaciones similares para el tratamiento de aguas residuales; iii) los lodos residuales procedentes de estaciones de depuración distintas de las contempladas en i) y ii). Según datos de un informe de la comisión (Comisión Europea, 2006), la mayoría de los Estados miembros de EU-15 registró un aumento de la generación de lodos durante el período 2001-2003. Los nuevos Estados miembros comunicaron datos con valores crecientes. Por lo que se refiere a la utilización de lodos en agricultura, siete Estados miembros, incluyendo a España, señalan que el 50 %, o más, de los lodos que generan lo aplican sobre tierras. En España, los datos del Registro Nacional de Lodos del MAPA1 (actual MARM2), indican que en el año 2006 se generaron 1065 103 ton de lodos (materia seca-MS-), por lo que la producción de lodos se ha incrementado un 55 % en el periodo 1997-2006. Según datos presentados en el Plan Nacional Integrado de Residuos (2008), las cantidades destinadas a valorización agrícola en los últimos años pasaron, de 606 103 ton (MS) en 2001 a 687 103 ton (MS) en 2006, lo que significa, en términos porcentuales, un notable incremento. En el año 2006 alrededor del 65 % de los lodos se destinaron a los suelos agrícolas y el resto, en su mayor parte, se depositaron en vertederos o se incineraron. 1 Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación. 2 Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino.
IRevisión Bibliográfica 13 La mayoría de los estudios sobre lodos de depuradora se refieren a los lodos procedentes de estaciones depuradoras de aguas residuales de núcleos urbanos, por ser los que generan mayores volúmenes. Lodos de depuradora de industrias lácteas En la elaboración o transformación de productos agro-alimentarios normalmente se consume gran cantidad de agua para el lavado de las instalaciones. Frecuentemente, los productos utilizados en estos lavados se encuentran después en los efluentes (soluciones ácidas, soluciones básicas, soluciones detergentes, etc.). De una manera general, los efluentes de las industrias agro-alimentarias son fácilmente biodegradables y sin tóxicos (contaminantes orgánicos, metales pesados) lo que hace que se puedan tratar fácilmente por vías biológicas y principalmente microbiológicas (Moletta, 2006). En Galicia los lodos generados por las industrias lácteas ganan importancia, puesto que en esta comunidad autónoma se produce cerca del 40 % del total de la leche nacional (MARM, 2008a) (Tabla I-3). Tabla I-3. Producción de leche en Galicia y en España según especies en 2007. Vaca L x 103 Oveja L x 103 Cabra L x 103 Total Lx103 Galicia 2.300.838 - - 2.300.838 España 6.158.179 414.211 488.746 7.061.136 Fuente: MARM (2008a). Estos lodos proceden de la depuración de las aguas residuales compuestas por restos de leche (debido a pérdidas durante el proceso) y soluciones de limpieza compuestas por agua, hidróxido sódico y ácido nítrico. El proceso de reciclado de las aguas residuales se puede llevar a cabo en un ciclo cerrado, de tal manera que los lodos generados tras la depuración, sean utilizados por los agricultores de zonas próximas a la industria para fertilizar las praderas. El forraje producido se emplea para la alimentación del ganado vacuno, que a su vez produce la leche que vuelve a la industria láctea inicial.
IRevisión Bibliográfica 14 En general, la mayoría de las investigaciones sobre lodos se refieren a lodos procedentes de estaciones depuradoras de aguas residuales urbanas, aunque en Francia los trabajos realizados con lodos de industria láctea se remontan a la década de los setenta (Gras y Morisot, 1974), debido al elevado volumen de leche que este país genera. También en Australia, algunos programas nacionales intentan impulsar un tratamiento legislativo distinto para los lodos provenientes del tratamiento de efluentes de las industrias lácteas, pues los metales pesados y contaminantes químicos están presentes en concentraciones mucho menores que en los lodos de depuradora urbana (Bertsch, 2000; Issa et al., 2007). En Galicia, la investigación con lodos de depuradora de industria láctea comenzó hace una década. López-Mosquera et al. (2001) y Sainz et al. (2006) han determinado la dosis de aplicación al suelo de praderas y las consecuencias en la producción de forraje. En suelos ácidos y bajo diferentes usos, LópezMosquera et al. (2005) concluyeron que las concentraciones totales de metales pesados fueron insuficientes para causar riesgo ambiental. 2.3. Riesgos de contaminación En los últimos años, el aumento de la población y la mejora del nivel de vida han llevado a un incremento en el consumo de carne y productos lácteos y consecuentemente a la intensificación de la producción ganadera y de las agro-industrias asociadas. Esto ha provocado una acumulación de purines, de estiércoles y de lodos y el agravamiento de problemas asociados a su almacenamiento y a su aplicación. Problemas en el almacenamiento Como la mayor parte de los compuestos orgánicos que forman parte de este tipo de residuos son fácilmente biodegradables, estos inician rápidamente su descomposición y en condiciones anaerobias pueden originar daños ambientales. La volatilización del N por amonificación supone pérdidas del contenido de N del residuo y contribuye a la acidificación de la atmósfera y, por tanto, de los suelos y aguas a través de la lluvia ácida. Paralelamente, la fermentación anaerobia de la MO origina la emisión de metano y óxidos de N, gases con importante efecto invernadero (Schils et al., 2008). Otro problema provocado por la intensificación ganadera
IRevisión Bibliográfica 15 son los malos olores, cuyos compuestos responsables, una gran parte azufrados (Westerman y Bicudo, 2005), tienen fundamentalmente su origen en los procesos de degradación anaerobia. Problemas en la aplicación La aplicación de residuos orgánicos en los suelos puede incrementar la cantidad de moléculas orgánicas más o menos complejas (como compuestos bifenilos policlorados -PCB-) que pueden causar graves problemas de contaminación convirtiendo el suelo en un sumidero y fuente de contaminantes. Además, los residuos orgánicos pueden ser fuente de metales pesados y de patógenos (virus y bacterias) que pueden transmitirse a través de las aguas o a la atmósfera (Venglovsky et al., 2006). Designadamente, los purines de porcino y aves pueden contener niveles elevados de metales pesados, debido a los piensos y antibióticos utilizados (Flynn et al., 1995; El Nadi et al., 1995; Sengeløv et al., 2003). Entre los patógenos, las bacterias de los géneros Salmonella, Clostridium, Brucella, Streptococcus, Escherichia, Mycobacterium, Yersinia, Listeria, Campylobacter, Bacillus, los protozoos del género Criptosporidium, Eimeria y Toxoplasma, y algunos vírus son los más preocupantes (Burton y Turner, 2003). El impacto sobre las aguas puede ser provocado por vertido directo a los cauces o mediante la contaminación de las aguas subterráneas debido al lavado o a un exceso de aplicación al suelo, que origina un enriquecimiento en nutrientes de las aguas (sobre todo en N y P), lo que desencadena la eutrofización. La proliferación de algas y otros microorganismos provoca un aumento de la carga orgánica de las aguas y una disminución del oxígeno disponible, reduciendo su calidad y llevando a la muerte a plantas y animales acuáticos (Smith et al., 2000). Además, se induce una pérdida de calidad de las aguas para el consumo humano, fundamentalmente debido al exceso de nitratos que puede causar problemas sanitarios graves. Estas y otras situaciones de contaminación asociadas a un manejo incorrecto pueden provocar la degradación del medio y afectar a la salud humana y animal (Kloepper-Sams et al., 1996; Jensen, 1999).
IRevisión Bibliográfica 16 2.4. Tratamiento de residuos orgánicos 2.4.1. De estiércoles y purines Es frecuente recurrir al tratamiento de estiércoles y purines con el objetivo de reducir los malos olores y el volumen de residuos, eliminar patógenos y semillas de propágalos de malas hierbas, y para estabilizar la MO antes de su aplicación en el suelo. En las explotaciones ganaderas los métodos recomendados son la separación sólidos-líquidos y los métodos biológicos, que incluyen el compostaje y la digestión anaerobia (Gonçalves, 2005). Separación de sólidos y líquidos La separación de los componentes sólidos y líquidos del purín posibilita la obtención de una fase líquida, con un menor potencial contaminante (respecto al N y P, a la demanda bioquímica de oxígeno y a los patógenos), que se puede utilizar para riego, limpieza de establos o para ser inyectada en el suelo. Además, facilita la valorización de la fase sólida a través del compostaje o de otros tratamientos; y contribuye a la reducción de malos olores y de emisión de gases tóxicos (Burton, 2007). Compostaje Según el Real Decreto 824/2005, de 8 de julio, sobre productos fertilizantes (BOE, 2005), el compostaje es un proceso de transformación biológica aeróbica y termófila de materiales orgánicos biodegradables que ocurre bajo condiciones controladas y que da lugar a distintos tipos de enmiendas orgánicas (compost). Digestión anaerobia La fermentación anaerobia, o digestión anaeróbica, es un proceso biológico de tratamiento realizado en ausencia de oxígeno. Con este tratamiento, aparte de reducirse la carga contaminante del residuo, se obtiene biogás (metano y dióxido de carbono), que puede emplearse como fuente energética. De este proceso resulta también un material digerido (digestato) con alguna estabilidad que puede ser compostado o sometido a secado térmico, lo que permite reducir el volumen de agua y abaratar los costes de transporte. Sin embargo,
IRevisión Bibliográfica 17 cuanto más elevado sea el grado de tecnificación mayor será el coste de inversión y de mantenimiento (Westerman y Bicudo, 2005). 2.4.2. De lodos de depuradora En el caso de los lodos, el elevado porcentaje de humedad dificulta el transporte y la aplicación en el suelo y su falta de estabilidad puede afectar negativamente a los cultivos, transmitir patógenos y causar malos olores (Venglovsky et al., 2006). Para evitar estos problemas las depuradoras disponen de tecnologías que permiten aplicar los siguientes tratamientos: estabilización, reducción del volumen o espesamiento y deshidratación. En algunos casos se realiza la higienización y desinfección de los lodos. Estabilización Para estabilizar los lodos se recurre a procesos microbiológicos (aeróbicos o anaeróbicos) o a procesos químicos. La estabilización por vía aeróbica se realiza a través de una aireación prolongada de los lodos para que ocurran las condiciones necesarias al desarrollo y actuación de los microorganismos aerobios que descomponen la fracción fácilmente biodegradable de la MO. Esta descomposición también se puede conseguir por vía anaeróbica, realizada en digestores y sin oxígeno (Appels et al., 2008). En este proceso se produce metano que puede emplearse como fuente de energía. Con la estabilización química se consigue inactivar los microorganismos responsables de los malos olores a través del pH inducido por la adición de una base. Higienización La higienización y desinfección de los lodos se consigue empleando los siguientes tratamientos: i) pasteurización, ii) tratamiento biológico termófilo aeróbico o anaeróbico, iii) incorporación de hidróxido cálcico o iv) compostaje. Para una revisión más extensa sobre los métodos de higienización de residuos orgánicos se puede consultar Venglovsky et al. (2006). En el tratamiento de los lodos de depuradora tienen lugar varios procesos, a veces innecesarios e incluso perjudiciales desde el punto de vista ambiental. Por este motivo, un
IRevisión Bibliográfica 24 suelo deberá englobar la calidad física, química y biológica, cuyas definiciones, según Abbott y Murphy (2003), se exponen a continuación. La calidad física aborda la capacidad del suelo para proporcionar un medio adecuado a la germinación de semillas y al óptimo desarrollo del sistema radicular sin originar pérdidas de estructura o erosión y favoreciendo los procesos químicos y biológicos del suelo. La calidad química del suelo es la capacidad para proporcionar los nutrientes necesarios al crecimiento de los cultivos favoreciendo los procesos físicos y biológicos, incluyendo los involucrados en el ciclo de nutrientes. La calidad biológica es la capacidad de los organismos que viven en el suelo para contribuir a las necesidades nutricionales de las plantas, mientras mantiene los procesos biológicos que contribuyen de manera positiva al estado físico y químico del suelo. Aunque no haya consenso en la definición de calidad del suelo, se considera que su manutención es fundamental para asegurar la sustentabilidad del medio y de la biosfera (Arshad y Martin, 2002). Para que se puedan evaluar los efectos de las prácticas agrícolas en la calidad del suelo, es necesario cuantificarlos. Las actuales tentativas se basan en la identificación de parámetros específicos mesurables que deben ser sensibles a cambios en el manejo del suelo, a las perturbaciones y a las entradas en el sistema, denominados indicadores de calidad del suelo (Doran y Parkin, 1996). 4.1. Principales tipos de indicadores Los indicadores de calidad del suelo son propiedades cuantificables que influyen en la capacidad del suelo para llevar a cabo una determinada función. Deben cumplir los siguientes requisitos (Doran y Parkin, 1996): i) sensibilidad a los cambios en el suelo que ocurren como resultado de la degradación antropogénica; ii) elevada correlación con los procesos del ecosistema; iii) integración de propiedades y procesos físicos, químicos y biológicos del suelo y servir para estimar las propiedades o funciones difíciles de medir; iv) tener bajo coste; v) proporcionar una respuesta corta en el tiempo y vi) ser factibles de interpretación tanto por especialistas como por productores y legisladores.
IRevisión Bibliográfica 25 Es muy difícil separar dentro de las funciones del suelo procesos químicos, físicos y biológicos debido a la dinámica interactiva natural de los mismos. Por este motivo algunos autores proponen la utilización de un conjunto de indicadores (minimum dataset) (Doran y Parkin , 1996) para evaluar la calidad del suelo. Los parámetros más utilizados como indicadores del impacto del uso del suelo y de las actividades antropogénicas en la calidad son el C orgánico total, el N total y la relación C/N para evaluar la pérdida de MO (Reeves, 1997; Carter et al., 1998), la estabilidad de los agregados para evaluar riesgos de erosión (Anderson et al., 1997), las concentraciones de metales pesados para detectar la contaminación y la densidad aparente para medir la compactación (Liebig y Doran, 1999). Los parámetros biológicos pocas veces son tenidos en cuenta para evaluar la calidad del suelo, pese al reconocimiento de la importancia del compartimento biológico del mismo en mantener y sostener sus funciones (Pankhurst, 1997; Altieri, 1999). Además, se entiende que la comprensión ecológica de los efectos antropogénicos inducidos en la biología del suelo es esencial para poder paliar el impacto de la actividad humana y conservar la biología (McGeoch, 1998). Asimismo, la utilización de especies o grupo de taxones como indicadores del impacto de las practicas antropogénicas en las comunidades biológicas (indicadores ecológicos4) es un objetivo crítico en la ecología aplicada y de conservación. 4.1.1. Indicadores basados en la fauna del suelo La sensibilidad de la fauna del suelo a las perturbaciones del medio y el hecho de integrar procesos físicos, químicos y biológicos son atributos que permiten su utilización como indicador de la calidad del suelo (Blair et al., 1996; Doube y Schmidt, 1997; Paoletti, 1999; Olfert et al., 2002; Lavelle et al., 2006). El desafío actual es definir cuales son los parámetros que pueden ser propuestos como mejores indicadores de la calidad de un suelo, en qué circunstancias y como se pueden cuantificar. En los últimos años, algunos investigadores han propuesto nuevos índices basados en las comunidades de la fauna del suelo para evaluar la calidad del suelo. Un índice de calidad del suelo puede definirse como el conjunto mínimo de parámetros que, cuando interrelacionan, 4 Un indicador ecológico es un determinado taxón o grupo que es sensible en la identificación de factores de estrés del medio, que expresa los efectos de esos factores de estrés en el biota, y cuya respuesta es representativa de la respuesta de por lo menos un subconjunto de otros taxones presentes en el hábitat (McGeoch. 1998).
IRevisión Bibliográfica 26 aportan datos numéricos sobre la calidad del mismo para llevar a cabo una o más funciones. Estos índices pueden integrar métodos multivariantes y intentan responder a las condiciones que debe de presentar un indicador: la facilidad de comprensión por quienes lo van utilizar y el bajo coste para su obtención (Doran y Parkin, 1996). 4.1.2. Cuantificación de la fauna del suelo La biomonitorización permite identificar y cuantificar a lo largo del tiempo alteraciones en el medio, de origen natural o antropogénico, a través del análisis de características de la fauna del suelo: medidas ecológicas tradicionales (abundancia y diversidad de especies), alteraciones morfológicas o de comportamiento, acumulación en los tejidos, etc. Según Linden et al. (1994), los tres niveles de interacción entre la fauna y la calidad del suelo, son: organismos y poblaciones, comunidades y procesos biológicos (Tabla I-4). Tradicionalmente, la cuantificación de los impactos de las prácticas agrícolas utilizando la fauna del suelo, se hace evaluando las comunidades. Los experimentos a nivel de comunidades permiten integrar interacciones de todos los factores del suelo, incluyendo efectos de manejo y de polución. Sin embargo, en los niveles más altos de organización es más difícil hacer mediciones, las respuestas son lentas y su interpretación es más compleja. Es más fácil obtener medidas a nivel de individuo y poblaciones. En los últimos años, con la diversificación del tipo de herbicidas y residuos orgánicos aplicados al suelo, se recurre a la realización de bioensayos con organismos y poblaciones basados en conceptos y metodologías de la ecotoxicología idénticos a los utilizados para evaluar la toxicidad por productos químicos (Domene et al., 2007). A continuación se describen algunos de los parámetros de la fauna del suelo que pueden ser cuantificados en diferentes niveles de organización biológica. 4.1.2.1. Comunidades A este nivel de organización biológica se pueden medir los siguientes parámetros: - abundancia de individuos o especies,
IRevisión Bibliográfica 27 - biomasa de poblaciones, - composición de especies, - estrategias tróficas y - presencia y abundancia de especies clave. Estos parámetros estructurales se pueden seleccionar como indicadores para comparar y evaluar cambios en una comunidad sometida a perturbación. Tabla I-4. Interacción entre la fauna del suelo y la calidad del suelo. Organismos y poblaciones Individuos Comportamiento, morfología, fisiología Poblaciones Abundancia y biomasa Tasas de crecimiento, mortalidad y reproducción Distribución por edades Comunidades Grupos funcionales Asociaciones (ej. excavadores vs no-excavadores, fauna de la hojarasca vs fauna en el suelo) Grupos tróficos Cadenas tróficas y redes nutricionales (microherbívoros, depredadores) Biodiversidad Riqueza, dominancia y equidad específica Especies-clave Procesos biológicos Bioacumulación Metales pesados y contaminantes orgánicos Descomposición Fragmentación de MO Mineralización del C y nutrientes Modificación de la estructura del suelo Excavación y formación de bioporos Deposición fecal y agregación del suelo Mezcla y redistribución de la MO Fuente : Linden et al. (1994).
IRevisión Bibliográfica 28 Dentro de los organismos que componen la fauna del suelo, la macrofauna, al alimentarse de descomponedores primarios (como bacterias, hongos, actinomicetos) y de consumidores secundarios (como protozoarios), refleja una integración de los procesos que ocurren en el sistema. Además, la facilidad en la recolección de estos organismos y el hecho de que su papel ecológico esté mejor documentado que el de la micro y mesofauna, hacen que algunos autores consideren esta categoría de la fauna del suelo como la más indicada para medir el impacto de las prácticas agrícolas y antropogénicas (Doube y Schmidt, 1997). Los datos obtenidos se pueden analizar con diferentes técnicas: univariantes o multivariantes. Técnicas univariantes: índices de diversidad De entre las técnicas univariantes, las medidas más generalizadas son los índices de diversidad, que sintetizan la información obtenida sobre la diversidad en un solo valor y se distribuyen normalmente. De esta forma, son susceptibles de ser analizados con pruebas paramétricas robustas como los análisis de varianza y permiten hacer comparaciones rápidas y sujetas a comprobación estadística entre la diversidad de distintos hábitats o la diversidad de un mismo hábitat a través del tiempo (Magurran, 2004). Existe una gran variedad de índices y es vasta la literatura sobre esta temática. La gran mayoría de los índices propuestos para evaluar la diversidad de especies se refieren a la diversidad dentro de las comunidades (alfa). Los distintos índices de diversidad basados en la estructura de la comunidad, también denominados medidas de heterogeneidad, combinan la riqueza (número de especies presentes) y su abundancia proporcional. Cualquiera de estos índices enfatiza ya sea el grado de dominancia o la equidad de la comunidad, por lo que para fines prácticos resulta mejor clasificarlos en índices de equidad e índices de dominancia. Dentro de los índices de equidad están: - el índice de Shannon, que indica la distribución de las abundancias de las especies, revelando especies menos frecuentes (muestras de comunidades con un valor de índice superior, tienen más diversidad) (Magurran, 2004); - la equidad de Simpson, que está relativamente poco afectado por especies raras en la muestra (Magurran, 2004);
IRevisión Bibliográfica 29 - el índice de Smith y Wilson, que se basa en la variancia de la abundancia de especies, es independiente de la riqueza específica y es sensible tanto a las especies raras, como a las especies comunes en la comunidad (Krebs, 1999). Los índices basados en la dominancia son parámetros inversos al concepto de uniformidad o equidad de la comunidad. Toman en cuenta la representatividad de las especies con mayor valor de importancia sin evaluar la contribución del resto de las especies. Como ejemplo de este tipo de índice tenemos: - el índice de Simpson, que da más peso a las especies comunes (índice superior, indica dominancia superior) (Magurran, 2004); - el índice de Berger-Parker, cuyos valores cuando son elevados indican en aumento en la equidad y una disminución de la dominancia (Caruso et al., 2007). Los índices de diversidad pueden ser útiles al representar medidas ecológicas rápidas y fáciles de calcular. Estos índices son utilizados para evaluar el efecto de las prácticas agrícolas en las comunidades de la fauna del suelo (Callaham et al., 2006). El hecho de que varios investigadores utilicen dichos índices permite comparaciones entre estudios similares que usan el mismo índice. No obstante, los índices de diversidad son solamente artefactos estadísticos, por lo que no presentan un significado biológico intrínseco (Magurran, 2004). Técnicas multivariantes Las técnicas multivariantes se basan en coeficientes de similitud calculados entre cada par de muestras. Este procedimiento facilita la clasificación o agrupación (clustering) de las muestras en grupos que son mutuamente similares, o una proyección de ordenación en que las muestras son “proyectadas” (en 2D o 3D) de manera que las distancias entre pares de muestras refleja su disimilitud relativa en la composición de especies. La estadística multivariante permite obtener un grado superior de resolución (es decir, puede detectar alteraciones sutiles) pues es utilizada toda la información disponible en la comunidad. Además, combinando los datos de la comunidad con factores abióticos, se puede obtener información específica acerca de los factores del suelo responsables de las alteraciones en su calidad (van Straalen, 1998).
IRevisión Bibliográfica 30 Limitaciones de la utilización de las comunidades de fauna del suelo como indicador de la calidad del suelo Una de las limitaciones de la utilización de las comunidades de fauna del suelo para evaluar la calidad del mismo es el hecho de que la determinación de la composición específica requiere la identificación de especies y por lo tanto del trabajo de expertos en taxonomía. Para solucionar este problema algunos autores proponen la utilización de morfoespecies en lugar de especies taxonómicas, como alternativa a las dificultades taxonómicas en situaciones particulares (Oliver y Beattie, 1996; Derraik et al., 2002). De esta forma podría utilizarse personal menos especializado sin comprometer la exactitud científica. Otra forma de solucionar el problema pasa por identificar los individuos de la fauna del suelo en niveles taxonómicos superiores. Esta solución ha sido utilizada para la estimación rápida de la diversidad de artrópodos en el contexto agrícola (Biaggini et al., 2007) o para evaluar el valor de la macrofauna como bioindicador de la contaminación en metales del suelo (Nahmani et al., 2006). El índice Qualità Biologica del Suolo (QBS), propuesto por Parisi (2001), y el Indice Biotique de Qualité du Sol (IBQS), propuesto por Ruiz-Camacho (2004), son índices que intentan superar las conocidas dificultades del análisis taxonómico a nivel de especies para la fauna del suelo. El índice QBS es aplicado a microartrópodos, separados de acuerdo con su forma de vida y con el objetivo de evaluar su nivel de adaptación a la vida subterránea. La informatización del QBS resulta fácil para que sea utilizada por no-especialistas, pues se basa en la presencia de determinados caracteres morfológicos (pigmentación, aparato visual, apéndices, etc.), y no requiere una identificación compleja y molesta hasta el nivel de especie. El IBQS (“Indice Biotique de Qualité du Sol”) tampoco requiere una identificación compleja hasta al nivel de especie e integra métodos estadísticos multivariantes. Este índice se basa en la abundancia y en el poder indicador de taxones indicadores para determinar la calidad de un suelo. Índices multiparamétricos Bastida et al. (2008a) en una revisión sobre el pasado, el presente y el futuro de los índices de calidad del suelo analiza los índices multiparamétricos descritos en los últimos años. Sin embargo, en su revisión no están incluidos los índices que engloban las comunidades de la
IRevisión Bibliográfica 31 fauna del suelo. El General Indicador of Soil Quality (GISQ), propuesto por Velásquez et al. (2007), es un ejemplo. El GISQ, permite evaluar las funciones del suelo a través de un conjunto de cinco subindicadores, que después se combinan en un índice global de la calidad del suelo. Los subindicadores engloban la calidad física, la fertilidad química, la morfología, las reservas de MO y la diversidad y composición de las comunidades de macroinvertebrados. Para su cálculo se utilizan las variables que permiten evaluar las diferentes funciones del suelo, según Lavelle et al. (2006). Se asume que cuantas más funciones el suelo desarrolla, mejor es su calidad. El GISQ ha sido diseñado para evaluar diferentes prácticas de manejo en las laderas tropicales americanas. Sin embargo, la metodología utilizada en el GISQ puede aplicarse a cualquier grupo de zonas que necesite una evaluación comparativa. Actualmente el GISQ se encuentra en fase de validación y se propone el diseño de fórmulas aplicables a nivel regional que permitan comparar la calidad del suelo dentro de regiones en donde las condiciones edáficas y climáticas son razonablemente homogéneas. Desde su publicación, este índice ha sido aplicado con éxito por Cecillion et al. (2009) y empleado en un gran numero de proyectos y zonas. Aunque se hayan apuntado algunas criticas relacionadas con sus fundamentos estadísticos (Rossi et al., 2009), este índice sigue siendo respaldado por publicaciones de matemáticas aplicadas (Zhu et al., 2008) y por el hecho de haber contado con la ayuda de los creadores del programa ADE-4 en la etapa de diseño (Thioulouse et al., 1997). 4.1.2.2. Organismos y poblaciones A este nivel de organización, las respuestas específicas de los organismos a un determinado impacto en el medio, medidas a través de test ecotoxicológicos, pueden actuar como indicadores de las alteraciones ocurridas (biomarcadores). Las respuestas de los organismos a determinada perturbación se pueden medir a través de bioensayos que determinan una relación dosis-respuesta con el fin de conocer si se está lejos de la dosis que causa efectos tóxicos desvelados a través de los biomarcadores. Los organismos utilizados más frecuentemente en test ecotoxicológicos terrestres son los colémbolos (Folsomia candida) y las lombrices (Eisenia andrei o Eisenia fetida) por su facilidad de multiplicación en laboratorio, por sus tiempos de generación cortos y por
IRevisión Bibliográfica 32 manifestar gran sensibilidad a la contaminación del suelo (Yeardley et al., 1996; Fountain y Hopkin, 2005). Los biomarcadores pueden medir la mortalidad (parámetro tradicional en estudios de contaminación) o pueden medir respuestas que indiquen que el organismo está, o está a punto de estar, estresado a causa de una exposición crónica (respuestas moleculares, bioquímicas y fisiológicas). Las respuestas moleculares son obtenidas a través de técnicas de manipulación del material genético permitiendo detectar casos de carcinogénesis, mutagénesis y teratogénesis. Las respuestas bioquímicas se basan en técnicas que incluyen proteínas y la inhibición de enzimas (como la acetilcolinesterasa). Las respuestas fisiológicas incluyen medidas de la respiración y fotosíntesis, de la alimentación, del crecimiento, de la reproducción, de trastornos endocrinos y de respuestas de comportamiento. Respuestas de comportamiento Actualmente en la evaluación de la calidad del suelo los test normalizados que utilizan la fauna del suelo son: i) el test de mortalidad de lombrices (ISO, 1993), ii) los test de reproducción con lombrices (ISO, 1996) y con colémbolos (ISO, 1999) y iii) los test de fuga con lombrices (ISO, 2008) y con colémbolos (ISO, 2007). Dentro de los test ecotoxicológicos de corta duración, los test de fuga (Avoidance Behavior Test) han demostrado gran sensibilidad en la evaluación de suelos contaminados (Yeardley et al.,1996; Natal-da-Luz et al., 2004; Lukkari y Haimi, 2005; Niemeyer et al., 2006; Aldaya et al., 2006) y han revelado también su capacidad para evaluar la función de hábitat del suelo (Hund-Rinke y Wiechering, 2001; Hund-Rinke et al., 2003). En los test de fuga, se considera que los organismos ensayados tienen la opción de responder a condiciones ambientales que le son desfavorables dejando o evitando la zona contaminada. Son test rápidos, de bajo coste y permiten detectar concentraciones relativamente bajas de determinados contaminantes (Yeardley et al., 1996). Estos test pueden ser utilizados en las fases iniciales de la evaluación del riesgo ecológico (Loureiro et al., 2005; Natal-da-Luz et al., 2008). Sin embargo, en el caso de observarse un efecto o en el caso en que haya un ambigüedad de la respuesta debido a factores de confusión
IRevisión Bibliográfica 33 como puede ser la materia orgánica, deben ser complementados con ensayos de mayor duración (Natal-da-Luz et al., 2009). Respuestas de crecimiento El crecimiento es también un parámetro muy importante que puede estar directamente relacionado con la capacidad de un organismo para sobrevivir y reproducirse. El crecimiento representa la integración de la alimentación, asimilación y gasto en energía durante un periodo de tiempo relativamente largo (Connel et al., 1999). Se considera que la energía disponible para el crecimiento deberá reducirse si un organismo está bajo estrés tóxico (Connel et al., 1999). El bajo crecimiento amplía el tiempo necesario para que el individuo logre la madurez y posiblemente el potencial reproductivo, que puede afectar directamente a la supervivencia, a la forma física de los individuos y a las poblaciones en su hábitat natural. Un problema que podrá presentar este parámetro fisiológico es que para que ocurran diferencias en el crecimiento característico de algunas especies puede necesitarse mucho tiempo. Sin embargo, utilizando lombrices, las alteraciones de crecimiento pueden ser medidas en test de laboratorio en veintiocho días (Edwards y Bohlen, 1996). Estudios sobre contaminación de suelos y aplicación de pesticidas utilizan, conjuntamente con otros parámetros, el crecimiento de lombrices (Fisher y Molnar, 1997; Capowiez et al., 2005; Léduc et al., 2008). Sin embargo hay pocos trabajos que ilustren su sensibilidad como indicador de la aplicación de residuos orgánicos en los suelos (Gunadi y Edwards, 2003). Bioacumulación La bioacumulación es uno de los procesos biológicos que permite medir la interacción entre la fauna del suelo y la calidad del mismo (Linden et al., 1994). Este proceso es el resultado de la absorción y liberación de contaminantes y puede indicar su biodisponibilidad en el medio (Connel et al., 1999). Cuando la absorción se realiza directamente del medio (del agua, del suelo o del sedimento) el incremento en los niveles del tejido respecto a los niveles en el medio es la bioconcentración (Connel et al., 1999). Cuando la absorción engloba procesos de bioconcentración y el transporte trófico, el incremento en los niveles del tejido respecto a los niveles en la fuente de alimento se denomina biomagnificación (Connel et al., 1999).
IIMaterial y Métodos 40 Los suelos del municipio de Vilalba, como en la mayoría de Galicia, son ácidos debido a la existencia de precipitaciones moderadas y a determinados materiales de origen ácida (Macías et al., 1982). Los suelos más comunes en Vilalba se engloban en los siguientes grupos y unidades de suelos: Umbrisoles, Cambisoles, Gleisoles-úmbricos (Gleisoles y Pseudogleis), Podsoles y Podsoluvisoles (FAO, 1998). La temperatura media anual en la zona es de 11,5 ºC y la precipitación media anual es de 1084 mm, según el resumen histórico de los años 1971 a 2000 (INM, 2001). Las precipitaciones se concentran sobre todo en otoño y en invierno (35 % y 29 %, respectivamente), lloviendo menos en primavera (22 %) y tan sólo un 14 % en verano. 1.2. Ensayo Dirigido 1.2.1. Diseño experimental En septiembre de 2001 se planteó un ensayo de campo en el que se transformó un terreno de monte a pradera con el fin de ganar terreno agrícola, práctica comun en la región. El suelo de partida mantenía una vegetación predominantemente arbórea y arbustiva: Pinus pinaster Aiton, Castanea sativa Mill, Ulex L. Sp. y Pteridium aquilinium (L.) Kuhn. Antes de la instalación de la pradera, el suelo presentaba las siguientes características: alto contenido en materia orgánica (MO; 9,33%), bajo pH (pH en agua=5,5), bajo contenido en fósforo disponible (P; 5,81 mg kg-1) y una fuerte retención del mismo (pH NaF>10), buena provisión en potasio (K; 156 mg kg-1) y alta saturación en aluminio (Al; 38 %). Tras el desbroce del monte, se hizo un encalado de corrección con 3 ton ha-1 de caliza (OCa 60 %) ya que el suelo presentaba una saturación de Al demasiado elevada para el establecimiento de una pradera, que debe tener como máximo un 20 % (Duthil, 1989). Después del abonado de corrección se sembró la siguiente mezcla: 40 kg ha-1 de Lolium perenne L. cv. “Tove”, 20 kg ha-1 de Lolium hybridum Hausskn cv. “Texy” y 6 kg ha-1 de Trifolium repens L. cv. “Huia” en las parcelas sometidas a diferentes tipos de fertilización de acuerdo con el diseño experimental, explicado a continuación. Para evaluar el efecto de distintos residuos en las características químicas del suelo, en la productividad y en la composición botánica del forraje y en las comunidades de macrofauna
IIMaterial y Métodos 41 del suelo, se ha establecido un diseño en bloques al azar con cuatro repeticiones por tratamiento. Se han evaluado los siguientes tratamientos fertilizantes: - Control (C), dosis bajas anuales de abonado mineral para facilitar el establecimiento y la competitividad de las especies sembradas frente a la vegetación natural; - Mineral (M), fertilizantes químicos de síntesis; - Purín (P), purín de vacuno; - Lodo (L), lodos de depuradora de industria láctea; - Biof5 (B), estiércol deshidratado y granulado de pollo. Los cinco tratamientos del ensayo fueron distribuidos completamente al azar, lo que se corresponde con veinte unidades experimentales (5 x 4) con las dimensiones de 3 x 1,3 m separadas por pasillos de 1,65 m (Figuras II-2 y II-3). A mayores, se ha seleccionado una zona de referencia (Monte), ubicada en las inmediaciones de las parcelas agrícolas y que no ha recibido ningún tipo de fertilización. Figura II-2. Vista general del Ensayo Dirigido en noviembre de 2002, dimensiones de las unidades experimentales y de los pasillos y localización de la zona de referencia (Monte). 5 Marca comercial del estiércol deshidratado y granulado de pollo.
IIMaterial y Métodos 42 8 M 9 * 24 P 25 C 7 * 10 L 23 C 26 L 6 C 11 * 22 * 27 P 5 * 12 * 21 C 28 P 4 * 13 * 20 M 29 * 36 * 37 B 3 * 14 * 19 M 30 P 35 B 38 * 2 * 15 M 18 L 31 * 34 B 39 * 1 * 16 L 17 * 32 * 33 * 40 B monte camino Figura II-3. Disposición al azar en el terreno de las parcelas en estudio (representadas en gris). * indica parcelas que recibieron inóculos de micorrizas y que no formaron parte de este estudio. C: Control, M: Mineral, P: Purín, L: Lodo, B: Biof. 1.2.2. Residuos orgánicos Las principales características de los distintos residuos orgánicos utilizados se presentan en las Tablas II-1 y II-2. Para la estrategia de aplicación de los distintos abonados se han seguido las recomendaciones del Código das Boas Prácticas Agrarias (Xunta de Galicia, 1999), que se basa en los niveles de nitrógeno (N) y en las necesidades en N, P y K de una pradera mixta (200-150-150), nunca superando los 200 kg N ha-1 (Piñeiro y Pérez, 1977). En la fertilización de fondo, las parcelas del tratamiento Mineral se abonaron con 300 kg ha-1 de un abono compuesto NPK 5-15-13. Para los demás tratamientos, las dosis de N han sido calculadas de forma que fueran equivalentes a la aplicada en el tratamiento Mineral. Para cada tratamiento se ha realizado el abonado de mantenimiento de la pradera en marzo y después del corte de silo (mayo), sobre todo para cubrir las necesidades del cultivo especialmente en N.
IIMaterial y Métodos 43 Tabla II-1. Características medias de los residuos orgánicos utilizados y dosis medias aplicadas. Residuos orgánicos (dosis año-1) Extracto seco pH CE Ca N a P b K b Nab Cab Mgb C/N C/P g L-1 dS m-1 % % % % % % % Purín (P) 50 m3 ha-1 18,2 7,1 4,0 40,0 5,1 2,0 9,6 2,4 0,8 0,7 7,8 20,0 Lodo (L) 120 m3 ha-1 20,0 7,1 3,4 35,6 6,2 2,1 1,1 3,2 2,2 0,4 5,7 17,0 Biof (B) 4500 kg ha-1 89,1c 7,9 11,1 36,8 4,0 1,6 2,8 1,6 1,9 0,7 9,2 23,0 a determinados por combustión mediante auto-analizador (CNS2000 de LECO); b determinados por espectrofotometría de absorción atómica en extractos obtenidos de la digestión de las muestras en HNO3 70%; c materia seca (%). n=7. Los N, P y K minerales han sido aportados como fertilizantes comerciales simples: el N en forma de nitrato amónico (20,5 % N), el P como superfosfato (18 % P2O5) y el K como sulfato potasico (50 % K2O). En las parcelas de tratamiento Mineral, después del abonado de corrección, se han aplicado anualmente dosis equivalentes a 30 kg ha-1 de N y 45 kg ha-1 de P2O5. El purín, proveniente de una granja de vacuno de carne ubicada en las inmediaciones del ensayo, fue aplicado superficialmente con regadera simulando la aplicación que se realiza en la zona con tractor cisterna de vacuo equipado con difusor aéreo. En el abonado de mantenimiento se ha aplicado normalmente una dosis de purín de 50 m3 ha-1, dependiendo de la composición del purín y del estado de fertilidad del suelo. Los lodos utilizados resultaron del tratamiento biológico con fangos activos de los efluentes residuales (restos de leche, agua y productos de lavado) de una industria láctea ubicada en la zona. En el abonado de corrección se aportó también K hasta alcanzar los mismos niveles que aportaba el abonado mineral, debido a la pobreza de los lodos en este nutriente (Tabla II-1). En el abonado de mantenimiento, la estrategia de aplicación de estos lodos se basó en trabajos previos realizados por el equipo investigador (López-Mosquera et al., 2001) en los cuales las dosis aplicadas se calcularon en función de la composición del lodo y del estado de fertilidad del suelo. La dosis media anual aplicada ha sido de 120 m3 ha-1. Su aplicación en el terreno se hizo del mismo modo que para el purín. El estiércol de pollo utilizado procedió de una granja de pollos de engorde también situada en la región, donde deshidratan y granulan industrialmente el estiércol fresco para convertirlo en
IIMaterial y Métodos 44 un abono orgánico comercial (López-Mosquera et al., 2008). La estrategia de manejo del estiércol se basó en una única aplicación anual de 4500 kg ha-1, considerando que a lo largo del año podría llegar a ser disponible el 60 % del N total aportado por este abono (Bitzer y Sims, 1988; Evers, 1998). En el Anexo I se puede consultar información más detallada sobre el proceso de producción de los lodos de depuradora y del estiércol de pollo utilizados en este trabajo. Tabla II-2. Concentraciones medias de metales pesados en los residuos orgánicos y límites propuestos en la legislación. Residuo orgánico metales pesados (mg kg-1 de MS) Cr Cu Cd Pb Zn Ni Lodo (L) 9,97 21,54 0,19 4,01 118,46 7,29 Purín (P) 0,86 22,03 0,22 0,94 98,93 4,15 Biof (B) 7,98 88,05 0,16 0,92 275,26 6,33 Límite lodos Directiva 86/278/EEC No definida 1000-1750 20-40 750-1200 2500-4000 300-400 3er draft 1000 1000 10 750 2500 300 Límite productos fertilizantesa Clase A 0 70 0,7 45 200 25 Clase B 0 300 2 150 500 90 Clase C 0 400 3 200 1000 100 a Clase de producto (A, B o C), en cuanto a sus contenidos máximos en metales pesados según el Real Decreto 824/2005 (BOE, 2005). n=7. 1.3. Parcelas Monitorizadas Se han seleccionado seis parcelas agrícolas pertenecientes al mismo agricultor y ubicadas en la misma zona que el Ensayo Dirigido. Las parcelas seleccionadas tenían aproximadamente la misma superficie (1 ha) y estaban sometidas al mismo tipo de cultivo (producción de raigrás) y de manejo: fertilización en primavera y otoño, después de cada corte para aprovechamiento del forraje. Sin embargo, presentaban diferencias en el tipo de fertilizante recibido. Mientras que en las parcelas C1 y C2 (fertilización convencional) se ha mantenido la fertilización habitual en la región, es decir, aplicación de purín complementada con abonos químicos nitrogenados, en las restantes parcelas se han empezado a aplicar lodos (L). En estas parcelas se ha establecido una secuencia en función de la longevidad de aplicación de los lodos: tres años (L1), dos años (L2), un año (L3) y seis meses (L4), respectivamente. Los lodos aplicados
IIMaterial y Métodos 45 fueron los mismos que para el Ensayo Dirigido, pero las dosis han sido ajustadas según las necesidades del agricultor y la disponibilidad en la fábrica de leche. Las dosis anuales de lodos aplicadas en cada parcela se representan en la Figura II-4. Al igual que en el Ensayo Dirigido, se ha seleccionado una zona de referencia (Monte) en las inmediaciones de estas parcelas, que no ha recibido ningún tipo de fertilización. 31 may 13 may 21 jul 29 may 18 jul 7 nov 20 abr 27 jun 13 jun 13 jun 14 ago 30 mar 27 mar 0 50 100 150 200 250 L1 L2 L3 L4 m3 lodo ha-1 2004 2005 2006 2007 Figura II-4. Volumen anual de lodos aplicados y fechas de aplicación en las parcelas L1, L2, L3 y L4 entre los años 2004 y 2007. 1.4. Muestreo y procesado de las muestras Se han realizado muestreos de suelo, de planta y de fauna en las fechas indicadas en la Tabla II-3. 1.4.1. Muestras de suelo Para cada fecha, las muestras de suelo se dejaron secar al aire y se tamizaron mediante un tamiz de 2 mm. En ellas se determinó: pH H2O y pH KCl (en una suspensión 1:1 y 1:2.5 v:v, respectivamente), carbono y nitrógeno total por combustión mediante autoanalizador (modelo, CNS 2000 de LECO), fósforo extraíble en HNaCO3 (Olsen y Dean, 1965) y determinado mediante espectrofotometría UV/V (modelo, JENWAY 6300), y cationes de cambio (Ca2+, Mg2+, Na+, K+ y Al3+), extraídos con NH4Cl (Peech et al., 1947) y determinados por espectrofotometría de absorción atómica (modelo, VARIAN 220). La
IIMaterial y Métodos 46 capacidad de intercambio de cationes efectiva (CICe) fue calculada como la suma de las bases (S) y del aluminio de cambio. La saturación en Al (%) se ha calculado como: ([Al+3]/ CICe)*100. Tabla II-3. Meses de toma de muestras de suelo, planta y fauna, entre 2002 y 2007. Suelos Planta Fauna Ensayo Dirigido 2002: mar, may, nov 2003: mar, may, julio 2004: mar, may, julio, nov 2005: mar, may, julio, nov 2006: mar, may, jul, nov 2002: may, nov 2003: may, jul 2004: may, jul, nov 2005: may, jul, nov 2006: mayo, jul, nov 2004: may, nov 2005: may, nov 2006: may, nov Parcelas Monitorizadas 2006: sep 2007: may - 2006: sep 2007: may 1.4.2. Muestras de planta En el Ensayo Dirigido, cada año se hicieron de dos a tres cortes de forraje dependiendo de las condiciones meteorológicas. Los cortes realizados en mayo o julio han correspondido a cortes para silo y los cortes efectuados en noviembre fueron cortes para simulación de pastoreo. Se utilizó una segadora con una barra de corte de 1,30 m de ancho y con una altura residual de 5 cm. En el campo, se ha pesado el forraje fresco total obtenido en cada parcela con un dinamómetro. Se tomaron submuestras de 500 a 1000 g del forraje de cada parcela que se pesaron en fresco y después de secarlas en estufa a 70 ºC durante 48 h, calculando así la productividad (en kg ha-1 expresada en materia seca). Para la caracterización botánica de las muestras, se separaron gramíneas, trébol, plantas de otras familias y material senescente de cada muestra de forraje. Cada fracción de material vegetal se secó en estufa (a 70 ºC durante 48 h), estimándose su porcentaje en el forraje en base a peso seco.
IIMaterial y Métodos 47 1.4.3. Muestras de las comunidades de macrofauna La macrofauna del suelo ha sido capturada utilizando trampas de caída (pitfall), que son utilizadas en la captura de fauna epiedáfica (Meyer, 1996; Coleman et al., 2004). Estas trampas además de su bajo precio, son fáciles de usar y permiten coger gran número de individuos. Este método indica la cantidad de organismos activos en una determinada zona dando una estimación del número de organismos en esa zona (Ekschmitt et al., 1997). Cada trampa ha consistido en un recipiente de plástico (l: 15 cm, w: 10 cm, h: 5 cm) enterrado en el suelo de manera que el borde quedara al nivel de la superficie (Figura II-5). Se ha llenado la mitad del recipiente con un líquido que pudiera conservar los organismos, en este caso se ha elegido el vino blanco. En el Ensayo Dirigido se ha colocado una trampa en cada una de las parcelas y se han puesto cuatro trampas, a lo largo de un transecto, en la parcela de referencia, obteniéndose un total de veinticuatro trampas por fecha de muestreo. En las Parcelas Monitorizadas se han colocado cuatro trampas a lo largo de un transecto en cada parcela fertilizada y en la parcela de referencia, totalizando veintiocho trampas por fecha de muestreo. Figura II-5. Características y dimensiones de la trampa pitfall. En cada fecha de muestreo, después de cuatro días se han recogido las trampas y se han conservado los individuos colectados en alcohol al 70 %. En el laboratorio, con la ayuda de la
IIMaterial y Métodos 48 lupa, se identificaron los individuos en niveles taxonómicos superiores (familia/orden) utilizando diferentes claves (Barrientos, 1988; Zahradnik, 1989). Los grupos taxonómicos identificados han sido: Gasteropoda, Araneae, Isopoda, Chilopoda, Diplopoda, Tricoptera, Ephemeroptera, Orthoptera, Hemiptera (Homoptera y Heteroptera), Diptera, Coleoptera e Hymenoptera. Se hizo la separación al nivel de familias para los individuos pertenecientes a los órdenes Gasteropoda (Arionidae, Agriolimacidae, Helicidae), Orthoptera (Gryllidae y Acrididae), Coleoptera (varias familias) y Hymenoptera (Formicidae, Vespidae y Apidae). Se han agrupado todas las larvas capturadas en un grupo con la designación “Larvas”. 1.5. Tratamiento de los datos 1.5.1. Datos de suelo Para analizar estadísticamente los datos de suelo obtenidos durante los tres primeros años del Ensayo Dirigido, se ha comenzado por hacer un Análisis de Componentes Principales (ACP) para cada año de estudio, con el objetivo de evaluar si existían diferencias significativas consistentes entre los tratamientos (aparición de grupos diferentes correspondientes a cada tratamiento) a lo largo del periodo de estudio, y detectar que parámetros del suelo serían los mas significativos para detectar las posibles diferencias. El ACP, representado gráficamente por la dispersión 3D de los datos, se ha realizado extrayendo tres factores (x, y, z) y haciendo la rotación por el método varimax (Zar, 1996). También se ha realizado el análisis de varianza (ANOVA) del conjunto de los tres primeros años de ensayo para verificar la significación de los efectos de las fechas de muestreo y de las interacciones “fechas de muestreo x tratamientos fertilizantes” sobre los parámetros del suelo. La significación de los valores F calculados, para los factores y sus interacciones, fueron establecidas para probabilidades inferiores a 5 % (*), a 1 % (**) y a 0,1 % (***), considerándose como significativos, muy significativos y altamente significativos. A continuación, se procedió al ANOVA de los resultados de los tratamientos fertilizantes estudiados en las diferentes fechas para los datos de suelo. Para las respuestas a los tratamientos e interacciones cuyas medias revelaron diferencias significativas en el análisis de varianza, se procedió a la evaluación de dichas diferencias con una probabilidad de error del 5 % a través del test de la Diferencia Mínima Significativa (DMS) o el test de Games-Howell
IIMaterial y Métodos 49 (para varianzas no homogéneas). Los análisis de varianza fueron precedidos de la verificación de los presupuestos necesarios a su realización: muestreo al azar, en que los datos provienen de poblaciones con distribuciones normales (test de Kolmogorov-Smirnov) y con varianzas homogéneas (test de Levene). Las correlaciones entre variables (parámetros del suelo y producción de forraje) se calcularon con el coeficiente de Pearson (r) para un nivel de significación de 1 % y de 5 %. Para el análisis estadístico se ha utilizado el paquete estadístico SPSS 16.0. 1.5.2. Datos de planta Los datos de la producción anual de forraje obtenidos en el Ensayo Dirigido han sido sometidos a un análisis de varianza, según el procedimiento seguido para los datos de suelo. Para el total de los cortes de forraje realizados en cada año, se ha determinado la proporción de gramíneas, trébol, plantas de otras familias y material senescente. 1.5.3. Datos de fauna 1.5.3.1. Análisis descriptivo de las comunidades de macrofauna En una primera aproximación, las comunidades de macrofauna capturadas han sido descritas a través de: i) los efectivos totales, los efectivos para cada tratamiento y para cada fecha de muestreo; ii) la distribución lognormal de los efectivos totales para cada tratamiento (Krebs, 1999) (iii) del número total de taxones, el número de taxones por tratamiento y para cada fecha de muestreo y vi) de los efectivos totales de los taxones más abundantes y su distribución por tratamientos. A continuación, se han calculado índices de diversidad de acuerdo con Magurran (2004) y utilizando el programa EcoMeth 6.1. Los índices calculados para los individuos capturados incluyeron: - índice de diversidad de Simpson (1-D), - índice de Shannon-Wiener (H’), - medida de equidad de Simpson (E1/D),
IIMaterial y Métodos 56 colémbolos (Figura II-7b) en el centro del recipiente y se han mantenido a 20 ºC (Figura II7c). Figura II-6. Test de fuga con lombrices: a) antes y b) después del cierre del recipiente. L1: suelo de una parcela agrícola fertilizada con lodos desde mayo de 2004. Monte: suelo utilizado como referencia, Pasadas 48 h, se volvió a colocar la separación en el centro de cada recipiente y se ha registrado el número de individuos en cada sección. En el test con lombrices, los organismos encontrados en la línea de la separación se han considerado como 0,5 individuos. Para la lectura del test de colémbolos el suelo de una de las secciones ha permanecido en el recipiente, mientras que el restante ha sido transferido para otro recipiente y se ha añadido agua y algunas gotas de tinta para crear contraste y posibilitar la contabilización del número de colémbolos que han aparecido en la superficie del agua (Figura II-7d). Se han realizado cinco réplicas para cada una de las siguientes combinaciones contrastadas: a) todas las parcelas fertilizadas (L y C) vs. monte (Mte), b) parcelas fertilizadas con lodo vs. parcelas fertilizadas de manera convencional con purín y fertilizantes químicos (L1 vs C1 y L2 vs C2) (se ha utilizado como criterio la proximidad geográfica entre las dos parcelas combinadas para que las características físico-químicas del suelo sean más homogéneas), c) parcela con la última aplicación de lodos en verano (julio de 2006) vs. parcela fertilizada con lodo y purín con la ultima aplicación de lodo en otoño (noviembre de 2006) (L3 vs L4). a) b)
IIMaterial y Métodos 57 Se ha considerado como “suelo control” en a) el suelo monte (Mte), en b) el suelo de las parcelas fertilizadas convencionalmente (C1 y C2) y en c) el suelo en donde los lodos han tenido más tiempo de maduración (L3). 2.1.4. Análisis estadístico Para evaluar el efecto de los diferentes planes de fertilización en las características químicas del suelo se ha realizado un ANOVA, siguiendo los procedimientos ya descritos, considerando como factor fijo cada una de las parcelas. Se ha estimado la significación de la correlación de Pearson entre las características químicas y, de entre las variables correlacionadas con r>80 %, se han seleccionado las que presentaron comunalidades superiores para hacer el ACP, que ha permitido agrupar las diferentes parcelas utilizando un numero más reducido de variables. Figura II-7. Test de fuga con colémbolos: a) pesando los suelos, b) succión de los colémbolos de su medio de cultivo, c) incubación, d) contabilización de los colémbolos. a) b) c) d)
IIMaterial y Métodos 58 Los resultados de los test de fuga se han analizado utilizando el test de Fisher (Zar, 1996). Este test estadístico se basa en una comparación de la distribución observada de los individuos con una distribución teórica, asumiendo la respuesta de no-fuga como hipótesis nula. Para los test de fuga se utiliza una hipótesis unilateral (one-tailed), pues solamente se puede considerar una respuesta de fuga (Natal-da-Luz et al., 2004). En este caso, la hipótesis nula (descartada para p>0,05) considera que la mitad de los organismos permanece en el suelo analizado, indicando la ausencia de una respuesta de fuga para este suelo. 2.2. Test del efecto de dosis crecientes en lombrices En este test, se han sometido las lombrices a dosis crecientes de los diferentes residuos orgánicos para evaluar su comportamiento respecto a: - Mortalidad, - Variación del peso corporal, - Bioacumulación. 2.2.1. Características del suelo control El suelo utilizado en este test fue extraído del horizonte superior (0-15 cm) de una parcela abandonada desde por lo menos hace cincuenta años, donde antiguamente se sembraba trigo. En el laboratorio se han determinado su humedad y capacidad de retención de agua (ISO, 1998). Se ha dejado secar al aire y se ha tamizado a 2 mm una muestra de 500 g para determinar las características químicas (pH H2O, pH KCl, C, N, P, Ca, Mg, Na, K, Al y metales pesados), de acuerdo con los métodos explicados en los apartados 1.4.1. y 2.1.2. Las características químicas del suelo se presentan en la Tabla II-4. Antes de preparar las mezclas suelo-residuo, se ha dejado secar el suelo hasta alcanzar 60 % de su capacidad de retención de agua y se ha tamizado a 3,15 mm.
IIMaterial y Métodos 59 2.2.2. Condiciones experimentales Los residuos utilizados en estos test fueron el Purín (P), el Lodo (L) y el Biof (B) anteriormente descritos y sus características en el momento de realización del bioensayo están resumidas en la Tabla II-4. Tabla II-4. Caracterización del suelo y de los residuos orgánicos utilizados en los test con dosis crecientes. Parámetro unidades Suelo unidades Biof (B) Lodo (L) Purín (P) pH H2O 5,05 6,11 5,98 6,78 pH KCl 4,26 CE mS cm-1 6,32 4,37 C % 7,29 % 41,70 47,00 41,60 N % 0,56 % 4,21 7,27 2,60 C/N 12,97 9,90 6,46 16,00 P mg kg-1 8,37 % 1,27 1,85 0,85 Ca2+ cmolc kg-1 0,22 % 1,03 2,64 2,13 Mg2+ cmolc kg-1 0,12 % 0,51 0,34 0,50 Na+ cmolc kg-1 0,45 % 1,02 3,94 2,44 K+ cmolc kg-1 0,72 % 2,62 4,99 13,19 Al3+ cmolc kg-1 2,29 % 7,18 9,73 14,62 Saturación en Al % 60,34 CICe 3,80 Cr mg kg-1 16,40 mg kg-1 1,53 10,15 4,05 Cu mg kg-1 10,75 mg kg-1 57,55 19,95 25,25 Cd mg kg-1 0,00 mg kg-1 0,33 0,00 0,00 Pb mg kg-1 16,50 mg kg-1 1,25 5,50 3,00 Zn mg kg-1 20,83 mg kg-1 315,85 98,05 296,59 Ni mg kg-1 16,40 mg kg-1 2,43 7,00 6,65 Σ metales pesados mg kg-1 80,88 mg kg-1 378,94 140,65 335,54 Materia seca % 89,49 2,39 1,70 WHC % 67,75 CEconductividad eléctrica. CICecapacidad de intercambio catiónico efectiva. WHCcapacidad de retención de agua. Se utilizaron lombrices de la especie E. fetida, de un suministrador comercial (Asturhumus, Oviedo). Antes de empezar el ensayo se han aclimatado las lombrices poniéndolas en la oscuridad a una temperatura constante de 12 ºC durante dos semanas y añadiendo suelo control al sustrato donde venían las lombrices.
IIMaterial y Métodos 60 Cada unidad experimental ha consistido en recipientes de plástico de 250 ml llenados con 100 g (en peso seco) de la mezcla suelo-residuo, considerando la densidad del suelo 1,5 g cm-3 y asumiendo que los residuos serian incorporados a una profundidad de 5 cm. Para cada residuo se han preparado ocho réplicas de cinco concentraciones: 0,1 % (P01, L01, B01); 0,25 % (P025, L025, B025); 0,5 % (P05, L05, B05); 1 % (P1, L1, B1) y 5 % (P5, L5, B5) (en peso seco) de residuo en la mezcla con suelo control. La concentración de 10 % solo se ha preparado para la mezcla con Biof (B10), debido al elevado contenido de agua del Purín y del Lodo (Tabla II-4). Se han establecido un total de ciento treinta y seis unidade experimentales: 3 residuos x 5 dosis x 8 réplicas + B10 x 8 réplicas + Control x 8 réplicas). Las dosis correspondientes a estas concentraciones de residuos fueron: 800, 2000, 4200, 8400, 42000 y 84000 kg ha-1 para el Biof; 30, 80, 150, 300 y 1500 m3 ha-1 para el Lodo y 40, 110, 220, 440 y 2200 m3 ha-1 para el Purín. Las concentraciones aproximadas a las dosis de residuos utilizadas en el Ensayo Dirigido han sido: P01, L025 y B05. Antes de empezar el experimento, se han sacado las lombrices del recipiente de aclimatación, se han lavado con agua destilada, secado y pesado. La media y la desviación típica del peso de las lombrices utilizadas en este experimento han sido 0,343 ± 0,058 g. Se ha añadido una lombriz madura (clitelada) a cada recipiente (Figura II-8a). Se han mantenido los recipientes en la oscuridad, a 12 ºC, durante veintiocho días. No se ha añadido alimento a las lombrices durante todo el experimento. Los recipientes fueron cerrados con una tapa transparente, para evitar pérdidas de agua por evaporación y para prevenir que las lombrices se escapen. Semanalmente, se ha registrado la mortalidad y las lombrices vivas se han lavado con agua destilada, secado con papel absorbente y pesado. Las variaciones de peso corporal se han determinado con respecto al peso inicial. Al mismo tiempo, cada recipiente ha sido pesado y se ha añadido agua destilada para compensar posibles pérdidas de agua. Al final del experimento se han sacado las lombrices para placas petri (∅=12 cm) con papel de filtro ALBET® (∅ poro = 7-11 m) embebido en agua destilada durante 24 h a 12 ºC para eliminar el contenido gástrico (Arnold y Hodson, 2007) (Figura II8b). Se cambió el papel de filtro a las 12 h para evitar coprofagía. Pasadas las 24 h, se lavaron las lombrices con agua destilada, se secaron con papel absorbente y se colocaron en tubos. Se agruparon las lombrices para obtener dos tubos por tratamiento, excepto para el Control donde solo
IIMaterial y Métodos 61 quedaban dos lombrices vivas y para el L5 donde ya no quedaban lombrices. Se colocaron los tubos en el congelador a -18 ºC. Se han descongelado para hacer la analítica secando las lombrices en la estufa a 40 ºC durante una noche en papel de filtro ALBET® (∅ poro = 7-11 m). Se cortaron en trozos pequeños y se pesaron 0,5 g para digerir en 10 ml de ácido nítrico utilizando la presión para realizar el ataque. Se ha utilizado el tejido estándar de mejillón (ERM-CE278) de LGC Standards como sustancia de referencia de la que se hicieron tres repeticiones. Se pasaron las digestiones obtenidas para tubos de propileno para posteriormente hacer las mediciones con ICP-OES. Las concentraciones de elementos se han expresado en mg kg-1 de peso seco. Las mezclas suelo-residuo han sido agrupadas, secadas al aire y tamizadas a 2 mm para analizar las propiedades químicas con los mismos métodos que se ha utilizado para analizar el suelo control. Figura II-8. Test con dosis crecientes: a) ejemplo de uno de los recipientes con la mezcla suelo-residuo y una lombriz, b) depuración de las lombrices. 2.2.3. Tratamiento de los datos Se ha calculado el porcentaje de mortalidad acumulado para cada tratamiento. Para determinar la variación del peso corporal, el valor de referencia ha sido siempre el que se había medido inicialmente (t=0). Para cada residuo, se hizo un ANOVA de dos factores para evaluar la interacción entre los datos de variación del peso corporal, la concentración a) b)
IIMaterial y Métodos 62 estudiada y el tiempo de exposición. Para cada tiempo de exposición, se han comparado las medias de la variación del peso corporal en las diferentes dosis de residuo utilizando los test de la Diferencia Mínima Significativa (DMS) o el test de Games-Howell (para varianzas no homogéneas). Posteriormente, se han establecido las relaciones de la variación del peso corporal y la concentración de nutrientes en el tejido con las concentraciones de residuos estudiadas a través de regresiones lineales múltiples. Las características químicas de las mezclas suelo-residuo han sido sometidas a un ANOVA, siguiendo los procedimientos ya descritos. En este caso, para poder comparar directamente las medias de los valores obtenidos en las mezclas con el suelo control, se ha utilizado el test de Dunnett para p<0,05. Para comparar las concentraciones de metales pesados en los tejidos de las lombrices sometidas a las mezclas y al suelo control se ha recurrido al test t, pues sólo se disponía de dos replicas. Se han realizado correlaciones de Pearson (r) entre la saturación en Al (en el suelo control y en las mezclas) y los demás parámetros químicos medidos. Para determinar si la concentración en el tejido dependía directamente de la concentración en el suelo, se han determinado para cada parámetro las correlaciones entre el valor medido en el suelo y el valor determinado en el tejido de las lombrices. El Factor de Bioacumulación (BF) se ha determinado en cada tratamiento para los metales pesados, así como, la relación entre la concentración de los metales pesados en el tejido de las lombrices y la concentración en las mezclas suelo-residuo.
III. Resultados y Discusión
IIIResultados y Discusión 64 1. Efecto en los parámetros químicos del suelo, en la productividad y en la composición botánica del forraje En este primer apartado de presentación y discusión de resultados, se comienza por exponer los resultados obtenidos para los parámetros químicos del suelo. Recurriendo a los datos de las analíticas químicas realizadas en los tres primeros años del Ensayo Dirigido (2002-2004), se ha buscado estudiar de que forma los residuos orgánicos utilizados han afectado diferentes parámetros químicos del suelo. Se ha enfocado la discusión hacia los parámetros relacionados con la acidez, ya que la misma constituye un problema en la mayoría de los suelos gallegos. A continuación, se exponen los datos obtenidos para la productividad y composición botánica del forraje obtenido a lo largo de tres años. De esta forma, se ha pretendido evaluar si el efecto de los residuos orgánicos en las características químicas del suelo se ha traducido en mejoras en la productividad. 1.1. Evolución de los parámetros del suelo La aplicación, durante tres años consecutivos, de distintos materiales fertilizantes (orgánicos y minerales) no ha provocado cambios en las características del suelo susceptibles de diferenciar los diferentes tratamientos (Figura III-1.1). Como se observa en las matrices de componentes rotados, los parámetros químicos seleccionados en el Análisis de Componentes Principales (ACP) son diferentes en cada año, indicando una importante variabilidad temporal. Como se puede observar también en los resultados del ANOVA de dos vías presentados en la Tabla III-1.1, el factor tiempo influyó significativamente en todos los parámetros edáficos analizados (p<0,001). Sin embargo, analizando individualmente para cada fecha de muestreo el efecto del tratamiento fertilizante, se ha verificado que el ANOVA ha sido significativo (p<0,05) como mínimo en el 50 % de los muestreos realizados para los siguientes parámetros del suelo: pH H2O, pH KCl, magnesio (Mg), sodio (Na), potasio (K) y aluminio (Al) de cambio y saturación en Al (%). Así, muchos de los parámetros relacionados con la acidez han sufrido una evolución distinta en función del material utilizado para fertilizar el suelo.
2002 2003 2004 Varianza total explicada 2002 Componente Autovalores iniciales % acumulado de la varianza x 2,667 26,666 y 2,431 50,972 z 1,625 67,223 Varianza total explicada 2003 Componente Autovalores iniciales % acumulado de la varianza x 3,176 39,702 y 1,628 60,057 z 1,191 74,941 Varianza total explicada 2004 Componente Autovalores iniciales % acumulado de la varianza x 4,459 55,733 y 1,388 73,086 z 0,619 80,824 Matriz de componentes rotados x y z pH H2O 0,872 0,077 0,036 pH KCl 0,862 0,218 -0,086 K+ -0,716 0,196 0,020 C (%) 0,058 0,882 -0,042 Mg2+ 0,211 0,755 0,125 sat Al (%) 0,202 -0,741 -0,065 C/N 0,320 0,140 0,807 P -0,269 0,078 0,763 Matriz de componentes rotados x y z Mg2+ 0,843 0,142 0,297 Ca2+ 0,831 0,185 0,217 C (%) 0,811 0,038 -0,190 pH KCl 0,674 -0,070 0,394 C/N 0,029 0,907 -0,153 Na+ 0,159 0,890 0,190 P 0,103 -0,137 0,815 K+ 0,174 0,189 0,797 Matriz de componentes rotados x y z P 0,834 0,305 0,127 Na+ 0,732 0,402 -0,167 K+ 0,709 0,162 0,517 Mg2+ 0,607 0,490 0,480 N (%) 0,325 0,841 0,267 C/N -0,290 -0,836 0,285 sat Al (%) -0,374 -0,626 -0,496 pH H2O 0,033 -0,029 0,880 Figura III-1.1. Gráficos de dispersión, varianzas totales explicadas por tres componentes y matriz de componentes rotados para los parámetros químicos del suelo en 2002 (n=60), 2003 (n=60) y 2004 (n=80). C: Control. M: Mineral. P: Purín. L: Lodo. B: Biof. sat Al: saturación en aluminio.
IIIResultados y Discusión 72 En los siguientes años, la productividad del forraje ha sufrido un descenso en todos los tratamientos debido a las condiciones climáticas (Figura III-1.3). 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 e fmamj j asonde fmamj j asonde fmamj j asond 2002 2003 2004 Pp (mm) 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 T (ºC) P (mm) T (ºC) Figura III-1.3. Precipitaciones y temperaturas medias mensuales en los años 2002, 2003 y 2004. Fuente: INM (2005). En enero de 2003 las temperaturas medias han sido inferiores a 6 ºC, que es la temperatura límite para el crecimiento de la pradera (Mosquera-Losada y González Rodríguez, 1999). Además, en ese año ha ocurrido un periodo de sequía en el mes de junio que ha comprometido el crecimiento de la pradera y una bajada en el rendimiento del forraje en el corte efectuado en julio. En este año las parcelas Control presentaron producciones inferiores a 6000 kg ha-1 MS. En el 2004 las condiciones climáticas empeoran con respecto a años anteriores, siendo este el invierno menos lluvioso de los tres años. Además, las altas temperaturas observadas en junio y julio, han determinado dos meses de sequía, que han influido en el descenso de la productividad obtenida en las parcelas de todos los tratamientos. En este ultimo año, sólo las parcelas que recibieron Lodo y Biof han obtenido producciones dentro de la media (7770 y 7780 kg ha-1 de MS, respectivamente). Los resultados obtenidos para la productividad de forraje, indican que el efecto del Lodo y del Biof en la neutralización de la acidez del suelo y consecuente incremento en los niveles de nutrientes estuvo asociado a una mayor productividad del forraje en estos dos tratamientos (Figura III-1.2). Sin embargo, esta no será la única explicación para las productividades alcanzadas en estas parcelas, pues no se han encontrado correlaciones significativas entre la saturación en Al y la productividad del forraje en la mitad de los cortes realizados (Tabla III-
IIIResultados y Discusión 73 1.2). Tang et al. (2007) en un experimento de laboratorio realizado para evaluar el efecto de dos tipos de estiércol (estiércol de bovino y estiércol de pollo) en la reducción de la toxicidad en Al en un suelo ácido, han observado una relación significativa entre la biomasa de trigo y las dosis de aplicación de los estiércoles estudiados. Pero, de acuerdo con estos autores, ni el pH ni el Al han tenido efectos directos en el incremento de la biomasa de trigo. Han sido los efectos indirectos en la complejación y precipitación del Al producidos por el carbono (C) y por el P añadido con los estiércoles, los parámetros que más influyeron en dicho parámetro. Por otro lado, según Haynes y Naidu (1998), la aplicación de residuos orgánicos tiene efectos beneficiosos en las propiedades físicas del suelo, mejorando la estabilidad de los agregados e incrementando la capacidad de retención de agua, lo que puede justificar los mejores resultados obtenidos en el Lodo y en el Biof en 2003 y 2004. Además, los lodos utilizados presentan un extracto seco muy bajo, aportando al suelo una cantidad importante de agua (Tabla II-1). Otros autores obtuvieron productividades de forraje superiores en suelos ácidos abonados con estiércol y lodos de depuradora cuando fueron comparados con otros materiales encalantes y/o fertilizantes comerciales (Hue, 1992; Evers, 1998; Mokolobate y Haynes, 2002a; Naramabuye et al., 2008). Sin embargo, la evolución de la composición botánica del forraje siguió la misma tendencia en todos los tratamientos analizados (Figura III-1.4). 0% 20% 40% 60% 80% 100% Control Mineral Purín Lodo Biof Control Mineral Purín Lodo Biof Control Mineral Purín Lodo Biof 2002 2003 2004 Composición botánica (%) Raigras Trébol Malas hierbas Materia muerta Figura III-1.4. Composición botánica anual del forraje en los distintos tratamientos.
IIIResultados y Discusión 74 A lo largo de los tres años la proporción de trébol ha disminuido y en 2004 las gramíneas representaban más del 70 % de la composición de la pradera. La neutralización de la acidez del suelo y el aporte de N de rápida mineralización por la fertilización mineral y con residuos orgánicos ha favorecido el crecimiento de las gramíneas. Estos resultados están de acuerdo con los obtenidos por Wheeler (1998), en un estudio para evaluar los mecanismos que producen las respuestas al encalado en una pradera mixta de gramíneas y trébol. Además, la fuerte retención del P en los suelos no ha favorecido el crecimiento del trébol en verano, que presenta mayores exigencias de este nutriente (Rangeley y Newbould, 1985; Bailey y Laidlaw, 1999). Una pradera mixta presenta ventajas agronómicas y ecológicas, producidas por los mecanismos de competición, complementariedad, facilitación y por las interacciones nutricionales entre especies (Baumont et al., 2008; Huyghe y Litrico, 2008). Las asociaciones de gramíneas y leguminosas, comparadas con monocultivos de gramíneas, producen forraje de mayor valor nutritivo y mejor distribuida a lo largo del año (Sleugh et al., 2000; Zemenchik et al., 2002). Según Sun et al. (2008), la eficiencia de la fertilización nitrogenada varía con el tipo de planta y de suelo, la época, las condiciones climáticas y las técnicas de aplicación. Asimismo, la estimación de las dosis de abonado con los residuos orgánicos no debe basarse única y exclusivamente en cumplir con las necesidades de nitrógeno (N) y en la neutralización de la acidez con la finalidad de incrementar la productividad del forraje. La estrategia de aplicación de residuos orgánicos deberá ser ajustada para lograr el máximo potencial de crecimiento de las especies que componen la mezcla pratense. En las mezclas gramíneas-trébol en suelos ácidos, dicha estrategia supone incrementar la disponibilidad de P teniendo en cuenta el aporte paralelo de N. 1.3. Síntesis de los resultados obtenidos para los parámetros químicos del suelo, productividad y composición botánica del forraje Se ha demostrado que la aplicación de lodos de depuradora láctea y de estiércol deshidratado y granulado de pollo puede ser una alternativa a la utilización de fertilizantes minerales en suelos ácidos bajo pradera. Estos residuos orgánicos llevaron a mejores resultados que el abonado mineral comercial. Su efecto positivo en la disminución de la acidez del suelo, ha estado relacionado con una disminución de la saturación en Al y con un incremento en la
IIIResultados y Discusión 75 disponibilidad de nutrientes. La saturación en Al se ha desvelado como un parámetro más sensible que el pH en detectar el efecto de la aplicación de residuos en la acidez del suelo. El efecto del lodo y del Biof en la mejora de la acidez se ha reflejado en un incremento de la productividad del forraje en las parcelas abonadas con estos residuos orgánicos. Sin embargo, la estrategia de fertilización deberá ser modificada con el objetivo de convertir el P a una forma más disponible, lo cual favorece el crecimiento del trébol en una pradera mixta.
IIIResultados y Discusión 76 2. Efecto en las comunidades de macrofauna del suelo En este apartado, inicialmente se presentan y discuten los resultados obtenidos para las comunidades de macrofauna recolectadas a lo largo de dos años en una pradera en donde se han establecido al azar distintos tratamientos fertilizantes (Ensayo Dirigido). Utilizando la clasificación de los individuos hasta el nivel de orden o familia, se ha evaluado el efecto de la aplicación de residuos orgánicos empleando herramientas comunes, como son los índices de diversidad. Se han introducido también técnicas de análisis multivariante para encontrar un modelo estandarizado en la respuesta de las comunidades de macrofauna a la aplicación de residuos orgánicos. A continuación, ha surgido la necesidad de verificar si este modelo estandarizado se mantenía en condiciones de diferente escala espacial. Para ello, se han monitorizado los mismos parámetros en parcelas de agricultores de mayor superficie que las anteriores, y cuyo plan de fertilización no ha sido cambiado (Parcelas Monitorizadas). La posibilidad de verificarse una extrapolación de los resultados entre las dos situaciones ha permitido avanzar para el desarollo de un indicador global de calidad del suelo (GISQ) en estas condiciones. 2.1. Caracterización general de las comunidades de macrofauna 2.1.1. Evolución temporal de los efectivos y número de taxones La Tabla III-2.1 presenta las abundancias de individuos y el número de taxones recolectados en el total de las cinco fechas de muestreo y por trampa en las parcelas de cada tratamiento. Se han capturado un total de 6496 individuos repartidos en 42 taxones. La abundancia de individuos (N) y el número de taxones capturados (S) han variado significativamente según la época (d) (FN,d=6,894; p<0,05 y FS,d=18,082; p<0,05, respectivamente) y según el tratamiento fertilizante utilizado (f) (FN,f=13,353; p<0,05 y FS,f=10,589; p<0,05, respectivamente). En las parcelas Control, Mineral y Monte fue donde se ha observado una mayor abundancia de individuos. Las parcelas abonadas con Purín, Lodo o Biof han
IIIResultados y Discusión 77 presentado las abundancias más bajas. Esta tendencia se ha observado también en el número de taxones y no se han observado grandes fluctuaciones a lo largo de las cinco fechas de muestreo (Tabla III-2.1). Tabla III-2.1. Abundancia de la macrofauna del suelo en los diferentes tratamientos fertilizantes en las diferentes fechas (n=4) y en el total de los muestreos (n=20). Época Tratamientos Total Control Mineral Purín Lodo Biof Monte may-04 N 580 321,0 359 132 143 337 1872 N por trampa 145,0 ± 38,1 80,3 ± 34,1 89,8 ±10,0 33,0 ± 20,0 35,8 ± 20,3 84,3 ± 36,0 S 22 22 21 17 14 23 36 S por trampa 13,8 ± 1,3 13,5 ± 2,4 13,5 ± 1,9 10,0 ± 4,2 8,0 ± 2,9 13,5 ± 3,1 nov-04* N 307 194,0 7 182 156 202 1048 N por trampa 76,8 ± 48,0 48,5 ± 11,0 1,8 ± 1,5 45,5 ± 10,8 39,0 ± 22,2 50,5 ± 45,8 S 17 18 3 13 10 12 25 S por trampa 9,5 ± 1,0 9,0 ± 1,4 1,0 ± 0,0 8,3 ± 2,2 6,0 ± 2,2 7,5 ± 1,7 may-05 N 500 394,0 167 137 133 175 1506 N por trampa 125,0 ± 22,3 98,5 ± 45,8 41,8 ± 15,4 34,3 ± 9,7 33,3 ± 10,4 43,8 ± 13,0 S 22 18 14 15 15 12 25 S por trampa 15,5 ± 1,0 13,0 ± 2,6 9,3 ± 2,2 9,0 ± 0,8 7,8 ± 1,5 6,8 ± 1,0 nov-05 N 218 189,0 109 219 124 66 925 N por trampa 54,5 ± 11,7 47,3 ± 7,6 27,3 ± 17,2 54,8 ± 28,9 31,0 ± 7,4 16,5 ± 13,4 S 13 19 11 13 9 9 21 S por trampa 7,8 ± 2,2 9,0 ± 4,5 6,5 ± 2,5 7,8 ± 1,5 5,3 ± 1,5 4,3 ± 1,7 may-06 N 323 183,0 175 109 129 226 1145 N por trampa 80,5 ± 15,2 45,8 ± 17,2 43,8 ± 13,7 27,3 ± 13,7 32,3 ± 6,6 56,5 ± 22,2 S 22 19 14 14 15 17 30 S por trampa 11,5 ± 2,4 9,8 ± 1,7 7,8 ± 3,1 7,8 ± 3,0 8,5 ± 1,3 9,3 ± 3,0 Total N 1928 1281 817 779 685 1006 6496 N por trampa 96,4 ± 43,6 64,1 ± 32,8 50,6 ± 27,4 39,0 ± 19,0 34,3 ± 13,6 50,3 ± 34,2 S 35 33 24 30 27 33 42 S por trampa 11,6 ± 3,2 10,9 ± 3,2 9,3 ± 3,5 8,6 ± 2,5 7,1 ± 2,2 8,3 ± 3,7 N: número de individuos; S: número de taxones. *: ha ocurrido un problema en el muestreo de estas parcelas y se ha repetido después del corte del forraje, lo que explica los bajos valores encontrados.
IIIResultados y Discusión 78 2.1.2. Distribución de abundancias de los individuos por los diferentes taxones Teóricamente, cuanto menor es la media y la variancia de la distribución, menos alterada está la comunidad (Lande et al., 2000). Según los datos de la Tabla III-2.2, se puede comprobar que la comunidad de Monte ha sido la menos alterada, por lo que puede ser considerada como referencia. Después aparecen las comunidades correspondientes a las parcelas abonadas con los residuos orgánicos, en concreto el Biof, y luego las parcelas Mineral y Control. Tabla III-2.2. Distribución lognormal de las comunidades de macrofauna en las parcelas sometidas a distintos tratamientos Tratamientos Distribución lognormal Media Varianza Control 0,799 0,984 Mineral 0,761 0,828 Purín 0,862 0,746 Lodo 0,836 0,556 Biof 0,715 0,705 Monte 0,690 0,673 Las curvas de distribución lognormal de abundancia de individuos, representadas en la Figura III-2.1, indican un mejor ajuste en las parcelas Monte, confirmando lo comentado anteriormente. En las parcelas en donde se han aplicado los residuos orgánicos se han verificado ajustes regulares. Los peores ajustes se han verificado en las parcelas Mineral y Control. Apoyándonos en estos análisis previos basados en la totalidad de los datos obtenidos, se puede decir que la aplicación de residuos orgánicos en el suelo no ha tenido un efecto negativo y que estos han originado comunidades más estables que la aplicación de abono Mineral.
IIIResultados y Discusión 79 Control 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones Mineral 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones Purín 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones Lodo 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones Biof 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones Monte 0 2 4 6 8 10 0,0 0,5 1,5 3,5 7,5 15,5 31,5 63,5 127,5 255,5 511,5 1023,5 2047,5 4095,5 8191,5 16383, 5 frecuencia numero de taxones frecuencia observada frecuencia esperada Figura III-2.1. Curvas de distribución lognormal de abundancia de individuos en todos los tratamientos ensayados. 2.1.3. Distribución de los individuos por grandes grupos taxonómicos Agrupando los distintos individuos en grandes grupos taxonómicos (orden o clase), se puede observar que, de manera global, los grupos taxonómicos dominantes fueron Araneae, Coleoptera, Diptera y Hemiptera, representando 83,7 % del total de individuos capturados (Figura III-2.2). Diplopoda, Chilopoda, Isopoda, Tricoptera y Ephemeroptera se han agrupado en “Otros” por haber contribuido con menos de cinco individuos en el total de los datos obtenidos en cada uno de los tratamientos.
IIIResultados y Discusión 80 Gasteropoda 3,0% Araneae 23,5% Otros 0,1% Orthoptera 2,9% Hemiptera 18,8% Diptera 19,8% Coleoptera 21,6% Hymenoptera 6,9% larvas 3,2% Figura III-2.2. Distribución de los individuos capturados por grandes grupos taxonómicos (n=120). En la Figura III-2.3 se representa el peso porcentual de cada grupo taxonómico en cada uno de los tratamientos estudiados, desde dos perspectivas distintas: “total de tratamientos” y “por tratamiento”. a) 0% 20% 40% 60% 80% 100% Gaste Ara Ortho Hemi Dip Coleo Hymeno larvas Control Mineral Purín Lodo Biof Monte b) 0% 20% 40% 60% 80% 100% Control Mineral Purín Lodo Biof Monte Gaste Ara Ortho Hemi Dip Coleo Hymeno larvas Figura III-2.3. Distribución porcentual de la abundancia total de individuos: a) en el total de tratamientosa b) por tratamientob. a: peso del grupo taxonómico en cada uno de los tratamientos respecto al peso del mismo grupo taxonómico en el total de los tratamientos. b:peso del grupo taxonómico en cada uno de los tratamientos respecto al peso de los demás grupos taxonómicos en ese tratamiento. Gaste: Gasteropoda. Ara: Araneae. Ortho: Orthoptera. Hemi: Hemiptera. Dip: Diptera. Coleo: Coleoptera: Hymeno: Hymenoptera.
IIIResultados y Discusión 81 De una manera global, se han encontrado más discrepancias cuando se hizo el análisis de la contribución del total de tratamientos para cada taxón (Figura III-2.3a). Araneae, Hemiptera, Diptera y Coleoptera han sido los cuatro grupos más abundantes en las parcelas Control, Mineral, Lodo, Biof y Monte (Figura III-2.3b). En las parcelas con aplicación de Purín, el grupo Himenoptera ha sustituido al grupo Hemiptera como el cuarto más abundante. Hay que considerar que las abundancias de individuos para los grupos Araneae, Diptera y Coleoptera han sido influidas por el tratamiento (f) (FNara,f= 8,378, FNdip,f=6,503, FNcol,f=15,336; p<0,01), pero también, y en mayor medida (mayor valor de F), por la época (d) (FNara,d=29,702, FNdip,d= 23,203, FNcol,d=33,735; p<0,01)7. La Figura III-2.4 representa la evolución de las abundancias de individuos pertenecientes a cada grupo en cada uno de los tratamientos fertilizantes y a lo largo de los cinco muestreos. Considerando el factor “Fecha”, se puede decir que los grupos Araneae, Diptera y Coleoptera siguen la misma tendencia, presentando abundancias superiores en primavera e inferiores en otoño. El grupo Hemiptera sigue una tendencia inversa, presentando sus picos de abundancia en los muestreos realizados en el otoño. La abundancia de individuos pertenecientes al orden Coleoptera ha sido afectada por el tratamiento fertilizante en todas las fechas de muestreo, excepto en mayo de 2005 (Figura III-2.4). Las abundancias de Araneae, Hemiptera y Diptera han sido afectadas por los tratamientos fertilizantes en una o dos fechas de muestreo (Figura III-2.4). De una manera general, las abundancias de estos cuatro grupos han sido superiores en las parcelas Control (Figura III-2.4). Se ha observado que las parcelas Lodo y Biof han presentado abundancias significativamente más bajas de Araneae y de Coleoptera en mayo del 2004 (Figura III-2.4). Lo mismo ha ocurrido para las abundancias de Coleoptera en noviembre de 2005 y, en el caso del Lodo, en mayo de 2006. Estos dos tratamientos orgánicos también han producido abundancias significativamente más bajas de Hemiptera en mayo de 2006 (esta vez junto con el tratamiento Mineral). 7 Los datos de abundancia del grupo Hemiptera no se han podido analizar a través de este análisis por no alcanzar el presupuesto de normalidad y homogeneidad, aún después de transformados.
IIIResultados y Discusión 88 Figura III-2.7. Ordenación MDS de todos los tratamientos y de todas las fechas de muestreo. Basado en la matriz de similitud de Bray-Curtis y con las abundancias transformadas en su raíz cuadrada. C: Control, M: Mineral, P: Purín, L: Lodo, B: Biof, Mte: Monte. De entre los dos muestreos realizados en otoño, el de noviembre de 2005 se presenta más próximo a los llevados a cabo en primavera, haciendo suponer un año con un otoño más suave. De hecho la media de las temperaturas máximas durante el mes de octubre de 2005 ha sido de 19,7 ºC, lo que representa casi tres grados más a lo observado en octubre de 2004 (16,9 ºC) (MeteoGalicia, 2008). Además, en el mes de noviembre de 2005 la media de las temperaturas mínimas ha sido un grado superior (4,4 ºC frente a 3,3 ºC) y ha llovido cuatro veces más (88 mm frente a 24 mm) que en el mismo mes de 2004 (MeteoGalicia, 2008). Estas condiciones pueden haber contribuido al incremento en la abundancia de individuos capturados en las trampas. Las abundancias de los individuos que constituyen la macrofauna del suelo varían a lo largo del tiempo, pues cada especie tiene ritmos estacionales que están regulados sobre todo por la temperatura y humedad. Rossi y Blanchart (2005), en la caracterización de la macrofauna del suelo en seis zonas definidas por diferentes tipos de vegetación, han tomado muestras en cinco ocasiones a lo largo de un año y han observado que el manejo, pero también la variabilidad temporal, han inducido a cambios significativos en las comunidades de macrofauna del suelo. p rimaver a otoño C M P LB Mte C M P L B Mte C M P L B Mte C M P L B Mte C M P L B Mte Stress: 0,09
IIIResultados y Discusión 89 Los taxones responsables de la separación entre la época de muestreo están indicados en la Tabla III-2.4. Homoptera y Araneae han sido los taxones con un porcentaje de contribución más alto. Tabla III-2.4. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando season como factor. Taxones Abundancia media (nº de individuos) Contribución (%) primavera otoño Homoptera 1,50 14,71 10,13 Araneae 19,06 3,23 9,36 Heretoptera 0,07 8,35 7,72 Carabidae 7,03 0,85 6,85 Diptera 14,31 5,33 6,78 Formicidae 5,04 0,71 6,29 Curculionidae 2,47 0,02 5,20 Disimilitud media: 61,08 %. Los muestreos de otoño han presentado una abundancia media de individuos pertenecientes a los taxones Homoptera y Heteroptera superior a la obtenida en los muestreos de primavera (Tabla III-2.4). Estos dos grupos son sub-órdenes del orden Hemiptera y las abundancias superiores de estos individuos en otoño están de acuerdo con lo observado anteriormente (Figura III-2.4). Los individuos del orden Hemiptera ocurren tanto en el suelo como en las plantas y son sobre todo fitófagos, incluyendo muchas de las plagas más importantes de los cultivos agrícolas (Curry, 1994). La mayor abundancia de individuos de este orden en esta época del año puede estar relacionada con las menores abundancias de sus depredadores. Esta relación ha sido estudiada por Birkhofer et al. (2008a), que han observado, en sistemas de agricultura ecológica, que la disminución de abundancias de afidios estaba relacionada con un incremento en las abundancias de arañas. Por otro lado, en los muestreos de primavera han sido más elevadas las abundancias medias de Araneae, Carabidae, Diptera, Formicidae y Curculionidae. Estos resultados están de acuerdo con los observados por Nkem et al. (2002). Estos autores, estudiando el efecto de la fertilización nitrogenada en una rotación trigo-algodón, han observado un incremento de la abundancia de arañas y coleópteros a lo largo de la estación de crecimiento (invierno, primavera, verano).
IIIResultados y Discusión 90 2.3.2. Discriminación de grupos en primavera y en otoño Con motivo de la separación entre épocas de muestreo observada en el punto anterior, se hizo el ANOSIM considerando por separado los datos de primavera y otoño para los factores shrub, control y fertilizer, anteriormente definidos (Tabla III-2.5). Tabla III-2.5. Análisis de similitud de las comunidades de macrofauna capturadas en primavera o en otoño entre los distintos tratamientos y para los diferentes factores estudiados. Estadísticos Factores Shrub Control Fertilizer primavera Estadístico rs 0,257 0,338 0,295 Nível de significación (p) 0,048 0,003 0,015 Test de pares (rs; p) C,F (0,281; 0,037) C,M (0,111; 0,500) C,S (0,407; 0,200) C,O (0,535; 0,009) F,S (0,344; 0,035) C, S (0,407; 0,200) M,O (0,069; 0,300) M,S (0,481; 0,200) O, S (0,333; 0,049) otoño Estadístico rs 0,128 -0,059 -0,171 Nível de significación (p) 0,212 0,513 0,780 Factores: ShrubMonte vs pradera; ControlMonte y Control vs parcelas fertilizadas; FertilizerControl vs Mineral vs Fertilización con residuos orgánicos vs Monte. Test de pares: Ccontrol, Ffertilizada, Smonte, Mfertilización mineral, Ofertilización con residuos orgánicos. rs: medida comparativa del grado de separación de los tratamientos. El ANOSIM ha sido significativo para los tres factores considerados solamente cuando se han utilizado los datos obtenidos en los muestreos de primavera (Tabla III-2.5). A continuación, se examinan los grupos discriminados por los diferentes factores analizados con base en los test de pares, en la representación gráfica de los grupos y haciéndose referencia a los taxones responsables de la discriminación. 2.3.2.1. Efecto del tipo de uso del suelo (factor shrub) Con el factor shrub ha sido posible diferenciar las comunidades de macrofauna de las parcelas de la pradera (Control, Mineral, Purín, Lodo y Biof) de las de la parcela Monte de referencia (rs=0,257; p=0,048) (Tabla III-2.5). Las comunidades de macrofauna fueron sensibles a la conversión de monte a pradera. En este estudio, el establecimiento de la pradera ha cambiado la estructura de las comunidades de macrofauna. Es conocido
IIIResultados y Discusión 91 el efecto de la intensificación agrícola en la disminución de la riqueza y abundancia de individuos (Rushton et al., 1989; Benito et al., 2004; Atwood et al., 2008) y las especies cuya época de reproducción coincide con la realización de prácticas agrícolas más intensas (primavera) son las más afectadas (Rushton et al., 1990, citado por Rainio y Niemlea, 2003). Da Silva et al. (2006), en un estudio sobre el impacto de diferentes sistemas de producción en la macrofauna del suelo, han observado que la vegetación nativa presentaba una mayor densidad total y diversidad de taxones, por proporcionar un ambiente más favorable a nivel de la variedad de microhabitats y de oferta de recursos. También Attwood et al. (2008), en un meta-análisis9 utilizando datos de artrópodos de diversos trabajos publicados, han observado que la riqueza y la abundancia, sobre todo de depredadores y descomponedores, eran superiores en las zonas con un uso menos intensivo (vegetación nativa) que en los sistemas agrícolas. Pero, en el caso ahora analizado, solamente en el muestreo realizado en mayo de 2004 se ha observado mayor riqueza de taxones en Monte (Tabla III-2.1), y las arañas y los carábidos han sido incluso más abundantes en pradera (Tabla III-2.6). Tabla III-2.6. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando shrub como factor para los muestreos de primavera. Taxones Abundancia media (nº de individuos) Contribución (%) pradera monte Araneae 19,23 18,17 8,02 Diptera 13,30 19,33 6,59 Carabidae 7,88 2,75 6,54 Agriolimacidae 2,12 0,08 5,62 Disimilitud media: 39,39 % Los resultados obtenidos para los carábidos están de acuerdo con lo observados por Callaham et al. (2006), que han encontrado una comunidad de macrofauna más diversa en bosques, pero han hallado mayor abundancia de Carabidae en pastos y otros cultivos. Sin embargo, se debe resaltar que la significación de esta discriminación se encuentra muy próxima al 5 % (Tabla III-2.5) por lo que hace falta prudencia en la discusión de este resultado. De hecho, la representación gráfica presentada en las Figuras III-2.8 y III-2.9 no permite discriminar entre las parcelas de Monte y las demás parcelas. 9 El meta-análisis es un método que permite analizar y sintetizar los resultados de diversos estudios indepedentes que analizan la misma cuestión.
IIIResultados y Discusión 92 2.3.2.2. Efecto de la aplicación de fertilizantes (factor control) El factor control ha permitido distinguir las parcelas fertilizadas de la parcela Control (rs=0,281; p=0,037) y de la parcela Monte (rs=0,344; p=0,035). La parcela Monte (S) y la parcela Control (C) del prado no se han diferenciado en este ANOSIM. Sin embargo, el hecho de aplicarse fertilizantes ha contribuido a que ocurran cambios en la composición de la macrofauna. Esto hace suponer que los cambios en la estructura de las comunidades no han estado únicamente motivados por la conversión del uso del suelo de monte a pradera, sino también por la aplicación de fertilizantes. De los taxones responsables por la discriminación entre estas parcelas, la mayoría han sido más abundantes en las parcelas Control o en la parcela de Monte (Tabla III-2.7), lo que está de acuerdo con lo anteriormente referido en relación a las consecuencias de la intensificación agrícola para la biodiversidad. Tabla III-2.7. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando control como factor para los muestreos de primavera. Taxones Abundancia media (nº de individuos) Contribución (%) C, F1 Control (C) Parcela fertilizadas (F) Carabidae 18,33 5,27 10,25 Araneae 33,92 15,56 9,81 Diptera 26,08 10,10 8,47 Formicidae 9,67 3,27 5,91 Curculionidae 5,83 2,00 5,07 Apionidae 3,83 2,04 5,05 C; S2 Control (C) Monte (S) Carabidae 18,33 2,75 10,38 Araneae 33,92 18,17 8,51 Homoptera 3,33 0,42 5,28 Acrididae 2,25 0,00 5,17 F; S3 Parcelas fertilizadas (F) Monte (S) Araneae 15,56 18,17 7,89 Diptera 10,10 19,33 7,18 Agriolimacidae 2,29 0,08 6,15 Formicidae 3,27 7,50 5,57 Carabidae 5,27 2,75 5,56 Larvas 0,98 1,92 5,13 Disimilitud media: 139,40 %; 2 40,17 %; 3 39,19 %.
IIIResultados y Discusión 93 2.3.2.3. Efecto de la aplicación de residuos orgánicos (factor fertilizer) Con el factor fertilizer se han distinguido las parcelas abonadas con residuos orgánicos de la parcela Control del prado (rs=0,535; p=0,009) y de la parcela Monte (rs=0,394; p=0,020). Comparando la agricultura convencional con la agricultura ecológica, Birkhoefer et al. (2008a) han concluido que la fertilización con estiércol fomenta la presencia de enemigos naturales e ingenieros del ecosistema mejorando el ciclo de nutrientes y el control de plagas. Lo mismo han observado Forge et al. (2005) utilizando estiércol y purín. Sería por lo tanto de esperar encontrar diferencias entre las parcelas fertilizadas con residuos orgánicos (Purín, Lodo y Biof) y las parcelas con fertilización mineral (Mineral). Sin embargo, esto no ha sucedido. Las diferencias encontradas por los autores citados anteriormente pueden no ser debido al tipo de fertilizante utilizado, pero sí a otras prácticas utilizadas en la agricultura ecológica (como la no utilización de herbicidas, el mínimo laboreo, etc.). El dendrograma y el MDS separan principalmente las parcelas abonadas con Lodo y Biof de las otras parcelas (Figuras III-2.8 y III-2.9). De una manera global, Araneae y Carabidae han sido los taxones con mayor influencia en la separación de los grupos (Tabla III-2.8). Las diferencias entre la parcela Control y las parcelas abonadas con los residuos orgánicos (O) se han debido a los taxones Carabidae, Araneae, Diptera y Formicidae (Tabla III-2.8). Los taxones responsables por la separación entre la parcela Monte y las parcelas fertilizadas con residuos orgánicos son Diptera, Araneae, Agriolimacidae, Formicidae, larvas y Scarabaeidae (Tabla III-2.8).
IIIResultados y Discusión 94 Lodo 5-04 Biof 5-04 Purín 5-05 Lodo 5-06 Biof 5-06 Biof 5-05 Lodo 5-05 Monte 5-05 Monte 5-06 Control 5-06 Mineral 5-06 Purín 5-06 Monte 5-04 Control 5-05 Mineral 5-05 Control 5-04 Mineral 5-04 Purín 5-04 100 90 80 70 60 50 Figura III-2.8. Dendrograma de todos los tratamientos en los muestreos de primavera. Basado en la matriz de similitud de Bray-Curtis y con las abundancias transformadas en su raíz cuadrada. Figura III-2.9. Ordenación MDS de todos los tratamientos en los muestreos de primavera. Basado en la matriz de similitud de Bray-Curtis y con las abundancias transformadas en su raíz cuadrada. C: Control, M: Mineral, P: Purín, L: Lodo, B: Biof, Mte: Monte. Control Mineral Orgánico Monte C MP L B Mte C M P L B Mte C M P L B Mte Stress: 0,13 Similitud (%)
IIIResultados y Discusión 95 Tabla III-2.8. Taxones responsables por la discriminación de grupos utilizando fertilizer como factor para los muestreos de primavera. Taxones Abundancia media (nº de individuos) Contribución (%) C, M 1 Control (C) Mineral (M) Formicidae 9,67 2,58 8,03 Diptera 26,08 13,25 7,90 Carabidae 18,33 10,67 6,76 Apionidae 3,83 2,50 6,13 Araneae 33,92 29,25 5,77 Curculionidae 5,83 2,00 5,76 C, O2 Control (C) Residuos orgánicos (O) Carabidae 18,33 3,47 11,03 Araneae 33,92 11,00 10,72 Diptera 26,08 9,06 8,60 Formicidae 9,67 3,50 5,43 M, O3 Mineral (M) Residuos orgánicos (O) Araneae 29,25 11,00 13,12 Carabidae 10,67 3,47 10,28 Agrilimacidae 1,75 2,47 6,03 Acrididae 2,08 0,64 5,71 Apionidae 2,50 1,89 5,68 Gryllidae 1,92 0,92 5,54 C, S4 Control (C) Monte (S) Carabidae 18,33 2,75 10,38 Araneae 33,92 18,17 8,51 Homoptera 3,33 0,42 5,28 Acrididae 2,25 0,00 5,17 M, S5 Mineral (M) Monte (S) Araneae 29,25 18,17 8,91 Carabidae 10,67 2,75 7,35 Acrididae 2,08 0,00 6,27 Formicidae 2,58 7,50 5,53 O, S6 Residuos orgánicos (O) Monte (S) Diptera 9,06 19,33 7,92 Araneae 11,00 18,17 7,57 Agrilimacidae 2,47 0,08 6,64 Formicidae 3,50 7,50 5,59 larvas 0,89 1,92 5,21 Scarabaeidae 0,06 2,00 5,07 Disimilitud media: 128,99 %; 242,87 %; 335,33 %; 441,17 %; 538,14 %; 639,54 %.
IIIResultados y Discusión 96 2.3.3. Discriminación de los tratamientos fertilizantes estudiados Finalmente, solamente se han podido discriminar los tratamientos fertilizantes estudiados a través de un análisis de similitud en cruz con dos factores (2-way crossed): época de muestreo (season) y tratamiento fertilizante (treatment) (Tabla III-2.9). Tabla III-2.9. Análisis de similitud cruzado de dos factores (season y treatment) de las comunidades de macrofauna entre los distintos tratamientos fertilizantes. Factor Estadístico rs Nivel de significación (p) Season 0,575 0,001 Treatment 0,219 0,001 Test de pares Control vs Mineral 0,113 0,018 Control vs Purín 0,194 0,002 Control vs Lodo 0,481 0,001 Control vs Biof 0,315 0,001 Control vs Monte 0,353 0,001 Mineral vs Purín 0,073 0,060 Mineral vs Lodo 0,237 0,001 Mineral vs Biof 0,150 0,019 Mineral vs Monte 0,317 0,001 Purín vs Lodo 0,214 0,002 Purín vs Biof 0,179 0,006 Purín vs Monte 0,254 0,001 Lodo vs Biof 0,030 0,271 Lodo vs Monte 0,292 0,001 Biof vs Monte 0,121 0,025 rs: medida comparativa del grado de separación de los tratamientos. Como ya se había observado en análisis anteriores, se ha podido constatar que la presencia o ausencia de fertilización ha condicionado la composición de las comunidades de macrofauna. Se puede añadir con este análisis que el efecto puede depender del tipo de fertilizante. Para el Mineral y el Purín el efecto ha sido el mismo (aunque el nivel de significación esté muy próximo del 0,05), igual que para el Lodo y el Biof (Tabla III-2.9).
IIIResultados y Discusión 97 2.3.4. Arañas y Carábidos: posibles indicadores de la intensificación agrícola en praderas de Galicia En este trabajo, los taxones Carabidae y Araneae han sido los que más peso han tenido en la discriminación de los grupos. Estos dos taxones tienen en común el hecho de ser depredadores polífagos, y la capacidad de poder afectar de forma significativa a las dinámicas poblacionales de varios invertebrados fitófagos y saprófagos (Ekschmitt et al., 1997; Birkhofer et al., 2008a). Algunos autores consideran que la composición de las comunidades de carábidos y arañas tiene un potencial bioindicador importante. Rainio y Niemela (2003) han revisado el potencial indicador de los carábidos y mostraron que las ventajas de utilizarlos como bioindicadores tienen que ver con la facilidad de obtención de datos de abundancia, la sensibilidad a diferentes factores ambientales y su amplia distribución de hábitat. Pearce y Venier (2006) consideran que las arañas y los carábidos tienen un gran potencial como indicadores ecológicos porque son fácilmente reconocidos en número suficiente para llegar a conclusiones significativas, tienen una taxonomía estable y, en el caso de los carábidos, son fácilmente identificados. Algunos estudios han demostrado que carábidos y arañas, cuando son sometidos a perturbaciones, sufren variaciones equivalentes (Rushton et al., 1989). Algunos autores proponen los carábidos como indicadores del uso del suelo. Perner y Malt (2003), han evaluado el efecto de la alteración del uso del suelo en las poblaciones de coleópteros y de arañas y proponen la monitorización de estos dos grupos taxonómicos en procesos agrícolas de restablecimiento. En este estudio, Araneae y Carabidae han demostrado sensibilidad a la conversión de monte a pradera, verificándose una mayor abundancia en pradera (Tabla III-2.6). Las arañas y los carábidos también han sido sensibles a la aplicación de los fertilizantes estudiados. Se considera que los fertilizantes tienen un efecto positivo en el número total de artrópodos depredadores, probablemente provocado por la estimulación del crecimiento de las plantas y por el incremento de poblaciones de presas (Birkhofer et al., 2008b). Sin embargo, en este estudio, tanto arañas como carábidos han sido más abundantes en las parcelas Control y Monte cuando fueron comparadas con las parcelas fertilizadas con residuos orgánicos (Tabla III-2.7).
IIIResultados y Discusión 104 Tabla III-2.11. Análisis de similitud para los factores season, shrub y fertilizer utilizando todos los datos de abundancia. Estadísticos Factores Season Shrub Fertilizer Estadístico rs 0,460 0,607 0,414 Nível de significación (p) 0,001 0,033 0,011 Test de pares (rs; p) C, L (0,263; 0,075) C, Mte (0,179; 0,333) L, Mte (0,789; 0,022) C: convencional, L: con lodos, Mte: Monte. Season: Época de muestreo, Shrub: Monte vs pradera, Fertilizer: Convencional vs Lodo vs Monte. rs: medida comparativa del grado de separación de las parcelas. Monte 507 C2 9-06 C1 9-06 Monte 9-06 C2 5-07 L2 5-07 L4 9-06 L3 9-06 L2 9-06 L1 9-06 L4 5-07 L1 5-07 C1 5-07 L3 5-07 100 90 80 70 60 50 Figura III-2.13. Dendrograma de todas las parcelas y todas las fechas de muestreo. Basado en la matriz de similitud de Bray-Curtis y con las abundancias transformadas en su raíz cuadrada. C1 y C2: parcelas fertilizadas de manera convencional (Purín y abonado Mineral). L1, L2, L3 y L4: parcelas fertilizadas también con lodos desde mayo de 2004, mayo de 2005, mayo de 2006 y noviembre de 2006, respectivamente. Simili t ud (%)
IIIResultados y Discusión 105 Figura III-2.14. Ordenación MDS de todas las parcelas y de todas las fechas de muestreo. Basado en la matriz de similitud de Bray-Curtis y con las abundancias transformadas en su raíz cuadrada. C1 y C2: parcelas fertilizadas de manera convencional (Purín y abonado Mineral). L1, L2, L3 y L4: parcelas fertilizadas también con lodos desde mayo de 2004, mayo de 2005, mayo de 2006 y noviembre de 2006, respectivamente. 2.4.3.1. Efecto de la época de muestreo (factor season) El factor season ha permitido diferenciar significativamente el muestreo realizado en primavera del muestreo realizado en otoño (rs=0,460; p=0,001) (Tabla III-2.11). La separación entre el muestreo de otoño y el muestreo de primavera se ha debido sobre todo al taxón Diptera (Tabla III-2.12). Este resultado era de esperar dada la gran proporción de este grupo en las abundancias totales (Figura III-2.10). Tabla III-2.12. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando season como factor. Taxones Abundancia media (número de individuos) Contribución % otoño primavera Diptera 27,05 96,43 17,45 Araneae 11,93 27,61 9,35 Homoptera 0,83 9,04 7,77 Curculionidae 0,68 4,14 5,97 Vespidae 0,32 2,89 5,77 Formicidae 9,13 7,68 5,44 Disimilitud media: 39,34 % Le siguen los taxones Araneae y Homoptera, tal como se ha verificado en el caso del ensayo descrito anteriormente. Sin embargo, al revés de lo observado para el caso Convencional Lodos Monte C2 9-06 L4 9-06 C1 9-06 L2 9-06 L3 9-06 L1 9-06 Monte 9-06 C2 5-07 L4 5-07 C1 5-07 L2 5-07 L3 5-07 L1 5-07 Monte 5-07 Stress: 0,1
IIIResultados y Discusión 106 anterior, los individuos del grupo Homoptera han sido más abundantes en primavera. Esta diferencia puede deberse al hecho de que el muestreo de otoño, en este caso, se ha realizado en septiembre y no en noviembre como ha ocurrido en el otro caso. Véase el porcentaje de disimilitud medio entre parcelas que en este caso ha sido 39,34 %, mientras que en el anterior ha alcanzado 61,08 %. 2.4.3.2. Efecto de la conversión de monte en pradera (factor shrub) El factor shrub tuvo por objetivo diferenciar las parcelas de prado fertilizadas (F) de las parcelas de Monte (Mte). El ANOSIM ha comprobado la significación de la discriminación de estos dos grupos (rs=0,607; p=0,033) (Tabla III-2.13). En las representaciones gráficas es clara la separación de la parcela Monte respecto a las demás parcelas en el muestreo de primavera (Figuras III-2.13 y III-2.14). El taxón responsable de la separación de estos dos grupos ha sido fundamentalmente el de los Diptera, seguidos por los Araneae, Heteroptera, Homoptera, Formicidae y Chrysomelidae (Tabla III-2.13). Tabla III-2.13. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando shrub como factor. Taxones Abundancia media (número de individuos) Contribución % parcelas fertilizadas/pradera (F) Monte (Mte) Diptera 37,80 205,38 28,68 Araneae 22,08 5,88 9,08 Heteroptera 5,04 0,50 6,16 Homoptera 5,76 0,00 6,04 Formicidae 8,60 7,25 5,69 Chrysomelidae 2,13 0,00 5,55 Disimilitud media: 44 % Si se consideran solamente los datos del muestreo de primavera, y para que se puedan comparar los resultados con el caso anterior, se ha comprobado que los taxones responsables de la disimilitud entre las parcelas fertilizadas (F) y la parcela Monte (Mte) fueron Diptera, Araneae, Carabidae y Homoptera (Tabla III-2.14). Aparte de los Homoptera, todos los demás han sido también los taxones responsables de la separación entre estos dos grupos en el caso anteriormente descrito.
IIIResultados y Discusión 107 Tabla III-2.14. Taxones responsables de la discriminación de grupos utilizando shrub como factor, en primavera. Taxones Abundancia media (número de individuos) Contribución % parcelas fertilizadas/pradera (F) Monte (Mte) Diptera 47,96 387,25 38,54 Araneae 31,13 6,50 8,83 Carabidae 13,25 4,25 5,57 Homoptera 10,24 0,00 5,50 Disimilitud media: 52,89%. rs =0,842 y p = 0,001. rs: medida comparativa del grado de separación de las parcelas. 2.4.3.3. Efecto de la aplicación de residuos orgánicos (factor fertilizer) Con el factor fertilizer se pretendían separar los siguientes grupos: Convencional (parcelas fertilizadas tradicionalmente con fertilizantes químicos y purín), Lodo (parcelas fertilizadas a mayores con lodos de depuradora de industria láctea) y Monte (parcela no fertilizada ubicada en las inmediaciones de las otras parcelas). Según los resultados mostrados en la Tabla III-2.11, el análisis ha sido significativo (rs=0,414; p=0,011). Tabla III-2.15. Taxones responsables de la discriminación de los grupos de las parcelas Convencional, Lodos y Monte utilizando fertilizer como factor. Taxones Abundancia media (número de individuos) Contribución (%) C; L1 Convencional (C) Lodos (L) Diptera 39,40 37,00 13,57 Homoptera 13,50 1,89 9,88 Araneae 18,40 23,93 9,71 Formicidae 9,90 7,95 7,02 Curculionidae 1,50 3,31 6,13 C; Mte2 Convencional (C) Monte (Mte) Diptera 39,40 205,38 30,44 Homoptera 13,50 0,00 9,80 Araneae 18,40 5,88 7,17 Crysomelidae 3,17 0,00 6,73 Formicidae 9,90 7,25 6,32 Carabidae 13,69 5,63 5,36 L; Mte3 Lodos (L) Monte (Mte) Diptera 37,00 205,38 27,76 Araneae 23,93 5,88 10,10 Heteroptera 5,51 0,50 6,81 Formicidae 7,95 7,25 5,35 Disimilitud media: 134,44%; 245,63%; 343,18%.
IIIResultados y Discusión 108 Sin embargo, los test de pares solo han reconocido la distinción entre el grupo de las parcelas abonadas con lodos (Lodo) del grupo de la parcela que no ha recibido fertilización (Monte) (rs=0,789; p=0,022). Según las representaciones gráficas, la separación de estos tres grupos se ha producido en el muestreo de otoño, sin embargo en el muestreo de primavera las parcelas Convencional han aparecido mezcladas con las parcelas Lodo (Figuras III-2.13 y III-2.14). El análisis multivariante de las comunidades de fauna del suelo en las Parcelas Monitorizadas, en donde no se ha cambiado el plano de fertilización existente, ha permitido diferenciar las parcelas que han sido abonadas con lodos de las parcelas que no han recibido ningún tipo de fertilización (Monte). Las parcelas fertilizadas con Lodo y la parcela Monte han diferido sobre todo respecto a las abundancias de Diptera, Araneae, Heteroptera y Formicidae (Tabla III-2.15). Los Diptera han sido más abundantes en la parcela Monte, mientras que en las parcelas fertilizadas con Lodo han sido superiores las abundancias de los restantes taxones referidos. Las abundancias superiores de Diptera en las parcelas de Monte pueden estar relacionadas con la aplicación de pesticidas, por parte del agricultor, para combatir la típula en invierno en todas las parcelas fertilizadas. Cuando se han considerado solamente los datos de primavera, se han detectado diferencias significativas entre las parcelas fertilizadas (Convencional o Lodos) y el Monte (rs=0,910; p=0,002 y rs=0,888; p=0,001) (Tabla III-2.16). Los taxones comunes responsables por las diferencias observadas han sido Diptera, Araneae y Carabidae (Tabla III-2.16). No ha sido posible diferenciar las parcelas fertilizadas de manera convencional de las parcelas que han llevado lodos (rs=0,109; p=0,106) (Tabla III-2.16).
IIIResultados y Discusión 109 Tabla III-2.16. Taxones responsables de la discriminación de los grupos de las parcelas Convencional, Lodos y Monte utilizando fertilizer como factor, en primavera. Taxones Abundancia media (número de individuos) Contribución (%) C; L1 Convencional (C) Lodos (L) Diptera 67,50 38,19 12,57 Homoptera 25,38 3,13 12,14 Formicidae 6,00 9,94 7,12 Araneae 30,25 31,56 6,50 Carabidae 12,25 13,75 6,37 Chrysomelidae 4,75 0,63 6,15 Agrilimacidae 3,50 1,50 5,87 C; Mte2 Convencional (C) Monte (Mte) Diptera 67,50 387,25 33.93 Homoptera 25,38 0,00 10,06 Araneae 30,25 6,50 8,47 Heteroptera 5,88 0,25 5,98 Crysomelidae 4,75 0,00 5,37 Carabidae 12,25 4,25 5,03 L; Mte3 Lodos (L) Monte (Mte) Diptera 38,19 387,25 40,75 Araneae 31,56 6,50 9,01 Carabidae 13,75 4,25 5,84 rs=0,452 y p=0,001 (1rs=0,109 y p=0,106; 2rs=0,910 y p=0,002; 3rs=0,888 y p=0,001). Disimilitud media:138,71 %; 251,47 %; 353,60 %. rs: medida comparativa del grado de separación de las parcelas. 2.5. Síntesis de los resultados obtenidos en el Ensayo Dirigido y en las Parcelas Monitorizadas (agricultores) El número total de individuos capturados en los dos ensayos ha sido semejante, aunque en el Ensayo Dirigido se hayan efectuado cinco tomas de muestras frente a dos en las Parcelas Monitorizadas. Esto ha tenido que ver sobre todo con el incremento en la abundancia de individuos del orden Diptera en las parcelas Monte (mayo de 2007). Considerando el número de taxones capturados, se ha observado un mayor valor en el Ensayo Dirigido (Tabla III-2.17), posiblemente debido a la realización de más muestreos, lo que puede haber contribuido a la captura de taxones menos frecuentes. En las dos situaciones estudiadas, tanto la abundancia, como la riqueza de taxones han estado influidas por la época de muestreo y por el tratamiento fertilizante/parcela. Lo mismo ha ocurrido con las abundancias de los taxones dominantes: Araneae, Coleoptera y Diptera.
IIIResultados y Discusión 110 Tabla III-2.17. Comparación entre el Ensayo Dirigido y las Parcelas Monitorizadas: caracterización general de las comunidades e índices de diversidad. Parámetro Ensayo dirigido Parcelas Monitorizadas Caracterización general de las comunidades de macrofauna N total 6496 6790 S total 42 31 Taxones dominantes Ara> Col> Dip> Hemi Dip> Col> Ara Época de abundancias superiores primavera primavera Tratamiento/Parcela que presentan abundancias superiores Control (Ara y Col) C1, L1 y L4 (Col) Monte (Dip) Índices de diversidad (Id) Id influidos por la época 1-D, d, H’ 1-D, d, Evar, E1/D Id influidos por el tratamiento/parcela Evar, E1/D 1-D, d, Evar, E1/D Dominancia No hay diferencias. Monte>parcelas fertilizadas. Equidad Evar: L>C,P (5-2004); P>C (52005); L,B>C, monte (5-2006). E1/D: L,B>M,monte (5-2004); L,B,P,monte>C,M (5-2005). Evar: C1,L4>C2,Monte (5-2007) E1/D: C1, L1, L4>C2, Monte (52007) Ara: Araneae, Hemi: Hemiptera, Dip: Diptera, Col: Coleoptera. 1-Díndice de diversidad de Simpson, H’- índice de ShannonWiener, Evaríndice de equidad de Smith y Wilson, E1/Dmedida de equidad de Simpson, díndice de Berger-Parker. CControl, MMineral, PPurín, LLodo, BBiof. C1 y C2parcelas fertilizadas de forma convencional (Purín y abonado Mineral). L1, L2, L3 y L4parcelas fertilizadas también con lodos desde mayo de 2004, mayo de 2005, mayo de 2006 y noviembre de 2006, respectivamente. En negrita se indica los resultados comunes en los dos ensayos. ns: diferencias no significativas. Los índices que miden la equidad en la distribución de los individuos dentro de las comunidades (E1/D y Evar) han permitido obtener más conclusiones que los índices de dominancia (d y 1-D), sobre todo en el primer ensayo. En el Ensayo Dirigido, de una manera general, las comunidades de las parcelas abonadas con residuos orgánicos han presentado una equidad superior a la mostrada por las parcelas sometidas a los demás tratamientos. En el otro ensayo, las parcelas L1 y L4 (abonadas con lodos) y la parcela C1 (abonada de manera convencional) han presentado comunidades más equitativas que la parcela Monte y la parcela C2 (abonada convencionalmente). En ningún caso, el índice de Shannon-Wiener ha sido afectado por el tratamiento fertilizante/parcela. El análisis multivariante ha permitido evaluar la influencia de diferentes factores en las comunidades de macrofauna y también identificar los taxones responsables por las diferencias encontradas entre tratamientos/parcelas. El factor season ha sido significativo en los dos ensayos a la hora de diferenciar entre los muestreos realizados
IIIResultados y Discusión 111 en primavera y en otoño. Los taxones comunes responsables de estas diferencias han sido: Homoptera, Araneae, Diptera, Formicidae y Curculionidae (Tabla III-2.18). Tabla III-2.18. Comparación entre el Ensayo Dirigido y las Parcelas Monitorizadas: análisis multivariante. Factor Ensayo dirigido Parcelas Monitorizadas Total de los datos Season primavera ≠ otoño (61,08 %) Homo, Ara, Hete, Cara, Dip, Formi, Curcu. primavera ≠ otoño (39,34 %) Dip, Ara, Homo, Curcu, Vespi, Formi, Cara. Shrub ns pradera Monte Control ns -- Fertilizer ns L Monte Datos primavera Shrub pradera ≠ monte (39,39 %) Ara, Dip, Cara, Agri. pradera ≠ monte (52,89 %) Dip, Ara, Cara, Homo. Control C F (39,40 %) Cara, Ara, Dip, Formi, Curcu, Apio. F monte (39,19 %) Ara, Dip, Agri, Formi, Cara, larvas. -- Fertilizer C O (42,87 %) Cara, Ara, Dip, Formi. convencional monte (51,47 %) Dip, Homo, Ara, Hete, Chryso, Cara. Lodo Monte (53,60 %) Dip, Ara, Cara. Datos otoño Shrub ns p<0,001 Control ns -- Fertilizer ns p<0,001 Agrio: Agriolimacidae, Ara: Araneae, Homo: Homoptera, Hete: Heteroptera; Dip: Díptera, Cara: Carabidae, Curcu: Curculionidae, Apio: Apionidae, Api: Apidae, Chryso: Chrysomelidae, Formi: Formicidae; Vesp: Vespidae; L: larvas. CControl, MMineral, PPurín, LLodo, BBiof. C1 y C2parcelas fertilizadas de forma convencional (Purín y abonado Mineral). L1, L2, L3 y L4parcelas fertilizadas también con lodos desde mayo de 2004, mayo de 2005, mayo de 2006 y noviembre de 2006, respectivamente. En negrita se indican los resultados comunes en los dos ensayos. Los otros factores no han sido significativos para diferenciar los tratamientos analizados en el Ensayo Dirigido, pero si que han permitido diferenciar grupos en las Parcelas Monitorizadas (pero no diferenciar los planes de fertilización: convencional vs lodos).
IIIResultados y Discusión 112 Considerando por separado los datos obtenidos en los muestreos de primavera y de otoño, todos los factores han permitido diferenciar tratamientos/parcelas en los dos ensayos cuando se han considerado los muestreos de primavera. En primavera, el análisis de las comunidades de macrofauna ha permitido diferenciar las parcelas de prado de las parcelas de Monte en los dos ensayos. Diptera, Araneae y Carabidae han sido los taxones comunes responsables de estas diferencias. Los mismos taxones han explicado las diferencias observadas en las parcelas abonadas con residuos orgánicos y las parcelas Control en el Ensayo Dirigido. En el caso de las Parcelas Monitorizadas estos taxones han permitido diferenciar las parcelas fertilizadas convencionalmente (C) de la parcela Monte y las parcelas fertilizadas con lodos (L) de las parcelas de Monte. No ha sido posible distinguir entre las parcelas fertilizadas convencionalmente y las parcelas donde se han aplicado lodos. En el Ensayo Dirigido, ha sido posible diferenciar las parcelas de prado sometidas a la aplicación de residuos orgánicos de las parcelas Control y de Monte. También se ha comprobado, a través del ANOSIM en cruz, que los tratamientos Lodo y Biof habían favorecido la aparición de comunidades de macrofauna similares y eventualmente con una menor riqueza y abundancia de taxones. Aunque los resultados obtenidos en las Parcelas Monitorizadas hayan seguido la misma tendencia observada en el Ensayo Dirigido para algunos factores analizados, en estas parcelas no ha sido posible diferenciar los diferentes planes de fertilización. El hecho de que la aplicación de residuos orgánicos haya producido diferencias significativas entre tratamientos detectables en mayor medida en el Ensayo Dirigido que en las Parcelas Monitorizadas puede tener varias justificaciones posibles que incluyen la diferencia en la escala espacial. También Bengtsson et al. (2005), en un meta-análisis de los efectos de la agricultura ecológica en la biodiversidad y abundancia, han verificado un efecto más pronunciado en los estudios realizados a pequeña escala (con control explícito sobre ellas) de lo que a la escala de granja (sin control explícito sobre ellas) o superior. Según estos autores, las prácticas agrícolas solamente explican parte de la variación en la biodiversidad en los paisajes agrícolas. En pequeñas parcelas experimentales los efectos de diferentes prácticas agrícolas pueden ser el resultado de respuestas de comportamientos y de decisiones individuales, mientras que en escalas superiores los efectos observados pueden ser capaces de reflejar diferencias en las dinámicas poblacionales, que operan a escalas muy superiores a unos pocos metros cuadrados.
IIIResultados y Discusión 113 Según lo dicho anteriormente, se puede considerar que, en este estudio, la adición de lodos al plan de fertilización convencional utilizado en praderas de Galicia no ha afectado negativamente al ecosistema y que, en la monitorización de esta práctica, se deben incluir estudios a escalas que engloben las unidades socio-económicas para las que se toman las decisiones sobre el manejo agrícola (finca o superior). 2.6. Indicador global da calidad del suelo (GISQ) Actualmente la tendencia en la búsqueda de indicadores basados en las comunidades de fauna del suelo consiste en integrar análisis multivariantes y multiparamétricos para obtener índices que integren en un único valor toda la información de la comunidad y del suelo. Es el caso del Índice Global de Calidad del Suelo (GISQ) usado a continuación, con el que veremos si se obtiene la misma tendencia. 2.6.1. Construcción del GISQ En las Figuras III-2.15-III-2.17 se representan los círculos de correlación y los tratamientos en dos ejes obtenidos con las variables correspondientes a cada tipo de subindicador: Macrofauna, Químico y Materia Orgánica (MO). Figura III-2.15. Círculo de correlación y representación de los tratamientos en dos ejes obtenidos con los datos de macrofauna. C: Control; M: Mineral; L: Lodo; P: Purín; B; Biof. Arionidae Agriolimacidae Helicidae ARANEAE ISOPODA CHILOPODA EFEMEROPTER A Gryllidae Acrididae HOMOPETRA HETEROPTERA DIPTERA Carabidae Staphilinidae Hidrophilidae Curculionidae Coccidelidae N itidulidae Apionidae Cerambycidae Histeridae Elateridae Cryptophagidae Lathridiidae Rhizophagidae Silphidae Scarabaeidae S.F. Cucujoidae Chrysomelidae Formicidae Apidae larvas -1 1 -1 1 6C 21C 23C 25C 8M 15M 19M 20M 24P 27P 28P 30P 10L 16L 18L 26L 34B 35B 37B 40B monteA monteB monteC monteD -7.9 4.5 -7 7 F1(16.5%) F2(14.8%)
IIIResultados y Discusión 120 Los valores de los subindicadores no han sufrido variaciones severas entre las dos epocas de muestreo (Figura III-2.21). 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 sep-06 may 07 subindicador macrofauna 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 sep-06 may 07 subindicador quimico 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 sep-06 may 07 subindicador MO -0,20 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 sep-06 may 07 GISQ Convencional Lodos Monte Figura III-2.21. Valores de los subindicadores (Macrofauna, Químico y MO) y del GISQ para los dos muestreos. Las barras verticales indican la desviación típica. El subindicador Químico ha tenido valores medios superiores en las parcelas fertilizadas. El subindicador MO ha sido superior en Monte. Las prácticas agrícolas asociadas al mantenimiento de la pradera, que incluyen su fertilización, han contribuido a la mejora de la calidad química del suelo. Esta mejora puede haber estado asociada a la neutralización de la acidez del suelo y, consecuentemente, al incremento de la disponibilidad de nutrientes. Por otro lado, en el suelo de Monte, los elevados niveles de MO han contribuido a aumentar el valor del subindicador correspondiente. El valor del GISQ ha sido claramente afectado por la época de muestreo (Figura III2.21). Tal como se había observado para determinados tratamientos del ensayo anterior (Control, Purín y Monte), el GISQ ha tenido valores superiores en primavera que en otoño. Sin embargo, en este caso no ha quedado claro cual ha sido el subindicador responsable para este cambio de valores.
IIIResultados y Discusión 121 El GISQ en mayo de 2007 ha presentado valores parecidos para las praderas fertilizados y para el Monte. Asimismo, la conversión de monte en pradera no ha modificado la calidad global del suelo. Por otra parte, en los dos muestreos el valor del GISQ ha sido similar entre las praderas fertilizadas de manera convencional y las praderas fertilizadas con lodos. Así, la aplicación de lodos como fertilizante no ha afectado a la calidad global. 2.6.3. Síntesis de los resultados obtenidos utilizando el GISQ Aplicando la metodología del GISQ ha sido posible identificar distintos tratamientos en suelos ácidos de pradera sometidos a diferentes tipos de fertilización. La fórmula creada para esta situación específica se ha podido aplicar tanto para evaluar la calidad global del suelo en un ensayo en donde se han establecido al azar distintos tratamientos fertilizantes (Ensayo Dirigido), como en condiciones de diferente escala espacial (Parcelas Monitorizadas). El GISQ se ha manifestado como una herramienta útil para evaluar la calidad de un suelo ácido de pradera sometido a diferentes tipos de fertilizantes. Sin embargo, cuando se han utilizado parcelas de una escala superior, las diferencias se han detectado más al nivel de uso del suelo (Monte vs. Pradera) que en función del tipo de fertilización (Convencional vs. Lodos). En este caso hay que tener en cuenta que sólo se han tomado muestras en dos fechas. Para contribuir a la posible validación de este indicador para estas condiciones específicas, se propone su utilización en parcelas de mayor tamaño (escala de finca o superior), en número más elevado y sometidas a fertilización con residuos orgánicos de diferentes orígenes (compost, vermicompost, lodos de depuradora urbana, etc.).
IIIResultados y Discusión 122 3. Efecto en los organismos del suelo: comportamiento de fuga de lombrices y colémbolos En este apartado se presentan los resultados de bioensayos en donde se han utilizado los suelos de las Parcelas Monitorizadas. Se han realizado test con lombrices (Eisenia fetida) y colémbolos (Folsomia candida) para evaluar si la fertilización de una pradera y la adición de lodos al plan de fertilización provocan un comportamiento de fuga en estos individuos. 3.1. Caracterización de los suelos En la Tabla III-3.1 se presentan las principales características físico-químicas de los suelos estudiados. Los suelos analizados presentaban un contenido en arena entre 39 % y 69 %, un contenido en limo entre 17 % y 38 % y de arcilla entre 14 % y 23 %, clasificándose en franco-arenosos o franco-arcillo-arenosos. El suelo de la parcela Monte, donde se han observado porcentajes más elevados de arcilla y sobre todo de limo, presentaba una textura franca. Los suelos de las siete parcelas estudiadas han manifestado diferencias altamente significativas (p<0,001) o muy significativas (p<0,01) para las medias de los parámetros analizados (Tabla III-3.1). Los resultados de los análisis químicos de los suelos han revelado la sensibilidad de algunos parámetros edáficos al uso del suelo. Las parcelas fertilizadas han presentado valores significativamente superiores de pH H2O, de pH KCl, de fósforo (P) y de calcio (Ca) y de magnesio (Mg) de cambio en comparación con la parcela Monte (Tabla III-3.1). Por su parte, la parcela Monte obtuvo valores significativamente superiores de materia orgánica (MO), de relación carbono/nitrógeno (C/N), de aluminio de cambio (Al) y de saturación en Al, como suele ocurrir en los suelos de esta región (Macías et al., 1982; Mombiela y Mateo, 1984). Estos resultados están de acuerdo con diversos trabajos que señalan que los residuos orgánicos pueden contribuir a paliar los problemas de acidificación, porque además de aportar al suelo MO y nutrientes, mejoran el crecimiento de las plantas a través de la disminución de la toxicidad en Al (Mokolobate y Haynes, 2002a; Materechera y Mkhabela, 2002).
Tabla III-3.1. Características físico-químicas de los suelos de cada parcela (media ± desviación típica). pH H 2 O *** 6,18 ± 0,01 g 5,77 ± 0,03 c 5,73 ± 0,01 b 5,86 ± 0,01 d 5,91 ± 0,01 e 5,95 ± 0,00 f 5,08 ± 0,02 a pH KCl *** 5,20 ± 0,01 f 4,66 ± 0,02 b 4,50 ± 0,01 b 4,78 ± 0,01 d 4,76 ± 0,01 c 4,80 ± 0,00 e 4,08 ± 0,01 a MO % *** 12,20 ± 0,66 e 11,25 ± 0,26 d 10,16 ± 0,36 c 11,23 ± 0,17 d 7,95 ± 0,22 a 9,07 ± 0,32 b 13,39 ± 0,17 f N % *** 0,56 ± 0,03 d 0,53 ± 0,02 c 0,49 ± 0,02 b 0,57 ± 0,01 d 0,34 ± 0,01 a 0,35 ± 0,02 a 0,51 ± 0,00 b C/N *** 12,52 ± 0,01 c 12,37 ± 0,09 b 11,99 ± 0,01 a 11,51 ± 0,04 a 13,43 ± 0,03 d 15,24 ± 0,13 e 15,24 ± 0,13 e P mg kg -1 *** 22,19 ± 0,20 d 21,47 ± 0,52 d 8,55 ± 0,46 b 23,76 ± 3,48 d 14,32 ± 0,46 c 4,68 ± 1,05 a 4,88 ± 0,20 a Ca 2+ cmol c kg -1 *** 7,01 ± 0,05 f 3,29 ± 0,19 d 3,02 ± 0,25 c 3,59 ± 0,04 e 2,94 ± 0,15 c 1,53 ± 0,08 b 0,68 ± 0,05 a Mg 2+ cmol c kg -1 *** 0,87 ± 0,00 d 0,74 ± 0,07 c 0,65 ± 0,05 b 0,91 ± 0,04 d 0,86 ± 0,05 d 0,45 ± 0,02 a 0,50 ± 0,04 a Na + cmol c kg -1 ** 0,29 ± 0,01 a 0,30 ± 0,03 ab 0,30 ± 0,03 ab 0,33 ± 0,00 b 0,35 ± 0,02 ab 0,29 ± 0,02 ab 0,30 ± 0,01 ab K + cmol c kg -1 *** 0,54 ± 0,02 abc 0,59 ± 0,18 abc 0,26 ± 0,02 a 0,27 ± 0,00 a 0,35 ± 0,01 a 0,52 ± 0,02 c 0,50 ± 0,04 b c Al 3+ cmol c kg -1 *** 0,18 ± 0,00 a 0,93 ± 0,14 b c 0,72 ± 0,03 cd 0,70 ± 0,01 d 0,35 ± 0,01 b 0,58 ± 0,01 c 1,65 ± 0,06 e sat. Al % *** 2,06 ± 0,00 a 15,92 ± 0,78 cd 14,54 ± 0,97 c 12,04 ± 0,02 c 7,13 ± 0,41 b 17,17 ± 0,84 d 45,53 ± 1,32 e CICe *** 8,89 ± 0,07 d 5,85 ± 0,59 abc 4,95 ± 0,32 bc 5,80 ± 0,09 c 4,85 ± 0,20 b 3,37 ± 0,13 a 3,62 ± 0,16 a Cr ppm *** 8,43 ± 0,18 a 13,58 ± 0,08 b 16,40 ± 1,10 c 12,53 ± 0,03 b 22,30 ± 1,20 d 25,13 ± 1,13 e 19,30 ± 0,55 cd Cu ppm *** 8,45 ± 0,10 a 11,45 ± 0,00 ab 14,98 ± 1,03 d 11,48 ± 0,08 b 21,28 ± 0,08 e 13,25 ± 0,40 c 21,63 ± 0,27 e Pb ppm *** 0,50 ± 0,50 a 6,25 ± 0,25 d 2,75 ± 0,25 a 5,50 ± 1,00 cd 4,50 ± 0,00 bc 4,00 ± 1,00 b 5,00 ± 0,50 bc Zn ppm *** 23,81 ± 0,14 b 30,70 ± 0,28 d 31,84 ± 1,00 e 29,00 ± 0,62 c 40,27 ± 0,27 g 19,66 ± 0,66 a 33,09 ± 0,45 f Ni ppm *** 0,00 ± 0,00 a 2,00 ± 0,05 b 3,50 ± 0,40 c 0,78 ± 0,78 ab 6,80 ± 0,70 d 6,78 ± 1,13 d 9,05 ± 1,15 e ∑metales ppm *** 41,18 ± 0,91 a 63,98 ± 0,55 c 69,47 ± 3,77 d 59,27 ± 2,50 b 95,14 ± 1,56 f 68,81 ± 2,06 cd 88,06 ± 0,93 e arena % limo % arcilla % Textura 22,817,0 37,8 60,6 57,6 56,8 59,857,668,7 19,614,3 18,6 20,1 Franco arenosa 23,5 20,8 22,3 21,9 23,0 21,3 17,2 Franco arenosaFranco arenosa Franca Monte fertilización convencional fertilización con lodos 38,8 Franco arenosa Franco arcillo arenosa Franco arcillo arenosa Parámetros fisico-químicos Sig. L4C2C1 L1 L2 L3 L1, L2, L3 y L4: parcelas fertilizadas con lodos de láctea desde hace 3 años, 2 años, 1 año y 6 meses, respectivamente. C1 y C2: parcelas fertilizadas de manera convencional (fertilizantes químicos y purín). Mteparcela Monte. SigSignificación del test F del ANOVA (ns: no significativo, *: p<0,05, **: p<0,01. ***: p<0,001). Para cada parámetro químico, letras minúsculas diferentes indican la existencia de diferencias significativas entre parcelas para p<0,05 (test DMS o Games-Howell). n=3. Sat. Al: saturación en aluminio. CICe: capacidad de intercambio cationico efectiva. metales: suma de metales pesados (Cr+Cu+Pb+Zn+Ni).
IIIResultados y Discusión 124 La separación entre las parcelas fertilizadas y la parcela Monte en función de las características físico-químicas se representa gráficamente en la Figura III-3.1, donde se presentan los resultados del Análisis de Componentes Principales (ACP). Componente Autovalores iniciales % acumulado de la varianza X3,328 29,602 Y2,441 54,940 Z1,311 78,662 Parámetro XYZ N (%) 0,878 -0,277 0,205 P (mg kg -1 ) 0,845 0,220 -0,254 C/N -0,836 -0,406 0,231 Cu (ppm) -0,649 0,387 0,611 Na + (cmol c kg -1 ) 0,008 0,877 0,061 Zn (ppm) -0,054 0,730 0,541 K + (cmol c kg -1 ) -0,097 -0,689 0,005 pH H 2 O 0,218 0,154 -0,930 Pb (ppm) 0,014 0,203 0,663 Matriz de los componentes rotados Figura III-3.1. Gráfico de dispersión, varianzas totales explicadas por tres componentes y matriz de componentes rotadas para los parámetros químicos del suelo. L1, L2, L3 y L4: parcelas fertilizadas con lodos de láctea desde hace 3 años, 2 años, 1 año y 6 meses, respectivamente. C1 y C2: parcelas fertilizadas de manera convencional (fertilizantes químicos y purín). Mteparcela Monte. n=21. En el círculo de correlación, el componente X representa un gradiente de nitrógeno (N), de C/N y de P; el componente Y representa un gradiente de concentración de sodio (Na), de potasio (K) y de zinc (Zn); y el componente Z representa un gradiente de pH H2O y del contenido en plomo (Pb) y cobre (Cu). La parcela fertilizada con lodos hacía seis meses (L4) es la que tiene un suelo con características más próximas a las presentadas por el suelo de la parcela Monte, sobre todo respecto al contenido en P (Figura III-3.1). Comparando las parcelas fertilizadas entre si, no ha sido posible observar ninguna tendencia clara en función del tipo de fertilización realizada (Tabla III-3.1). En general, los menores valores de MO y de N se han observado en la parcela fertilizada con lodos desde hacía un año (L3); la mayor concentración de P ha ocurrido en las parcelas fertilizadas de manera convencional (C1 y C2) y en las parcela fertilizadas con lodo desde hacía dos años (L2); la
IIIResultados y Discusión 125 parcela que había llevado lodos desde hacía menos tiempo (L4) ha presentado la saturación en Al más elevada (Tabla III-3.1). Las diferentes estrategias de fertilización utilizadas no han sido susceptibles de cambiar los límites de concentraciones de metales pesados en el suelo. Los menores valores de metales pesados se han encontrado en la parcela C1, aunque todos los suelos estudiados hayan presentado niveles por debajo de los permitidos por la legislación (Consejo Europeo, 1986). Los niveles de cadmio (Cd) han estado incluso por debajo del límite de detección analítica y por esa razón no son mostrados. El ACP realizado ha permitido separar/agrupar las parcelas en función de las combinaciones utilizadas en la realización de los test de fuga (Figura III-3.1). Las parcelas que se encontraban geográficamente más próximas (C2 y L2) han presentado una mayor similitud en las características químicas de sus suelos (Figura III-3.1). Las parcelas C1 y L1 divergieron sobre todo en función del componente X (N, C/N y P). Las parcelas L3 y L4 se han diferenciado en función del componente Y (Na, K y Zn). 3.2. Test de fuga con Eisenia fetida y Folsomia candida 3.2.1. Uso del suelo: parcelas fertilizadas vs. Monte No hubo mortalidad en ninguno de los test realizados, lo que se esperaba debido a la ausencia de concentraciones elevadas de metales pesados en los materiales utilizados (Tabla II-2). Comparando los suelos fertilizados (L y C) con el suelo de la parcela Monte, se ha observado que las lombrices no han tenido un comportamiento de fuga de los suelos fertilizados de manera convencional (C) o en los que se añadieron lodos de industria láctea (L) (Figura III3.2a). En todas las comparaciones realizadas los resultados estadísticos del test de Fisher han demostrado la existencia de diferencias significativas entre los suelos fertilizados y el suelo de Monte (Figura III-3.2a), lo que indica la preferencia de las lombrices por los suelos fertilizados. En el test con colémbolos, también se ha observado que éstos no han huido de los suelos fertilizados (Fig. III-3.2c) y que han tenido una clara preferencia por estos suelos en la mayoría de las parcelas estudiadas.
IIIResultados y Discusión 126 a) *** * * * 0 20 40 60 80 100 L1/Monte L2/Monte L3/Monte L4/Monte C1/Monte C2/Monte % E. fetida c) * ns *** * 0 20 40 60 80 100 L1/Monte L2/Monte L3/Monte L4/Monte C1/Monte C2/Monte % F. candida b) * * * 0 20 40 60 80 100 L1/C1 L2/C2 L3/L4 % E. fetida d) * ** 0 20 40 60 80 100 L1/C1 L2/C2 L3/L4 % F.candida Figura III-3.2. Porcentaje de lombrices (a, b) y de colémbolos (c, d) en los test de fuga (media ± desviación típica). a) y c)- suelos fertilizados (L y C) vs. suelo de Monte (Mte); b) y d)- suelos fertilizados: con lodos (L) vs fertilización convencional (C) y con lodos desde hacía 1 año (L3) vs. con lodos desde hacía 6 meses (L4). L1, L2, L3 y L4: parcelas fertilizadas con lodos de láctea desde hace 3 años, 2 años, 1 año y 6 meses, respectivamente. C1 y C2: parcelas fertilizadas de manera convencional (fertilizantes químicos y purín). Significación del test de Fisher: ns: no significativo, *: p<0,05. La línea vertical en cada columna representa la desviación típica de las medias de las réplicas. n=5. La ausencia de contaminación por metales pesados en los suelos fertilizados (Tabla III-3.1) puede explicar el hecho de que ni las lombrices ni los colémbolos hayan evitado los suelos fertilizados, cuando estos se han combinado con el suelo de Monte, usado como referencia (Figura III-3.2a y III-3.2c). Moreira et al. (2008), en la evaluación de la posible pérdida de la función de hábitat después de la aplicación de residuos orgánicos, tampoco han observado un comportamiento de fuga ni de lombrices ni de colémbolos en ninguno de los tratamientos y dosis analizados. En su estudio, las lombrices han tenido incluso una clara preferencia por los suelos fertilizados con lodos y compost en relación al suelo artificial (OCDE) utilizado como referencia. En los test con colémbolos estos autores solamente han observado preferencia por
IIIResultados y Discusión 127 los compost hechos sólo con hojas de vid o hierba cortada, pero no cuando se han utilizado lodos de depuradora. En este estudio, las parcelas fertilizadas presentaban características favorables al desarrollo de estos organismos, con un pH más elevado y mayores concentraciones de nutrientes (P y Ca) (Edwards y Bohlen, 1996). 3.2.2. Estrategias de fertilización 3.2.2.1. Fertilización convencional (C) vs Fertilización complementada con lodos (L) En los test con lombrices, en las combinaciones en que se han comparado los suelos fertilizados con lodos (L1 y L2) en relación a los suelos fertilizados convencionalmente (C1 y C2) se han encontrado resultados diferentes. En la combinación entre L2 y C2, las lombrices no han evitado el suelo fertilizado con lodos, pero en la combinación L1 y C1 las lombrices han evitado el suelo fertilizado con lodos (Figura III-3.2b). En el test con colémbolos, estos no han evitado los suelos fertilizados con lodos en ninguna de las combinaciones estudiadas (L1 y L2) (Figura III-3.2d). En la interpretación de estos resultados se debe considerar que en la parcela L1 se había aplicado purín solamente dos semanas antes de la toma de muestras de suelo para la realización de los test. El poco tiempo transcurrido entre la aplicación del purín y la toma de muestras del suelo para la realización de los ensayos pueden haber impedido la correcta estabilización del residuo. Domene et al. (2007), en un estudio sobre la evaluación ecotoxicológica de diferentes residuos orgánicos, han puesto en manifesto la necesidad de estabilizar los residuos antes de aplicarlos en suelos agrícolas para disminuir su toxicidad. Aunque sea considerado el proceso ideal de estabilización, desde el punto de vista práctico, el compostaje de los residuos utilizados en estas parcelas representaría un coste extra para la explotación ganadera y para la empresa que genera los lodos. Otra forma de minimizar el impacto negativo sobre los organismos del suelo que pueden surgir de la aplicación de purines y lodos frescos en suelos agrícolas, podrá ser la elección de la época de aplicación de estos residuos. En este sentido, considerando la climatología de la zona y el ciclo de vida de las lombrices se puede estimar la época en que la aplicación de residuos orgánicos va a contribuir al perfecto desarrollo de estos organismos. En Galicia, considerando un año medio, es en los meses de febrero y marzo donde se asiste a un periodo de infiltración de agua en el suelo
IIIResultados y Discusión 128 (INM, 2001), por lo que consideramos que estos dos meses son el periodo más favorable para la reproducción de las lombrices y para el crecimiento de los individuos jóvenes (Edwards y Bohlen, 1996). Según Monroy et al. (2006), la actividad máxima de emparejamiento entre las lombrices adultas ocurre en abril. En este sentido, la aplicación de lodos y purines debe ser realizada un mes después de este periodo (en mayo), de forma a que no se vean afectadas las probabilidades de emparejamiento entre las lombrices adultas y consecuentemente el tamaño de la población. Otra posibilidad, para no comprometer la productividad del cultivo en primavera (corte de silo), será realizar la fertilización con estos residuos en invierno, dejando que se estabilicen en el suelo y que ni la reproducción/supervivencia de lombrices ni la productividad del cultivo se vean afectados en la primavera siguiente. En el caso de los colémbolos, no se ha observado variación del comportamiento en la parcela con lodos L1, pues estos organismos se alimentan de hongos (Fountain y Hopkin, 2005) y probablemente han tenido un incremento en su fuente de alimento inmediatamente después de la aplicación de los purines. El incremento de la actividad microbiana como consecuencia de la aplicación de residuos orgánicos está bien documentada en la literatura (Larkin et al., 2006; Bastida et al., 2008b). Respecto a la abundancia de las comunidades de hongos, hay autores que consideran que esta no sufre cambios después de la aplicación de residuos orgánicos (Pratt, 2008). Sin embargo, Cwalina-Ambroziak y Bowszys (2009) han observado una influencia positiva de los fertilizantes orgánicos (estiércol, sedimentos de depuración y compost) en la estructura de la comunidad fúngica. El hecho de que las lombrices no hayan evitado los suelos de la parcela L2 puede tener que ver con el hecho que estas parcelas, L2 y C2, son las que presentan una mayor proximidad geográfica y consecuentemente sus suelos presentan una mayor similitud a nivel de sus características químicas (Figura III-3.1). En este caso ha habido una preferencia de las lombrices por los suelos fertilizados con lodos. En el caso de las parcelas L1 y C1 las diferencias en las características químicas de los suelos pueden también haber influenciado los resultados. Natal-da-Luz et al. (2008), en un estudio sobre la influencia de las propiedades del suelo en los test de fuga, han concluido que los colémbolos son más indicados para utilizar en estos test cuando se comparan suelos naturales con diferentes propiedades edáficas, pues son menos sensibles que las lombrices a algunos parámetros del suelo, como la MO y la textura. En este caso la textura era la misma y el porcentaje de MO, aunque superior en C1, se encontraba muy elevado en las dos parcelas, por lo que las lombrices pueden haber presentado
IIIResultados y Discusión 129 mayor sensibilidad a otros parámetros como el pH H20, pH KCl, P, Ca, Mg, y Al. Es conocido el nivel preferente de pH y el efecto positivo del Ca en las lombrices (Edwards y Bohlen, 1996). No obstante, en relación a la influencia de los demás parámetros existen pocos trabajos. Algunos autores han descrito efectos tóxicos del Al para las lombrices (Philips y Bolger, 1998; van Gestel, 2001). En general se puede decir que la adición de lodos de depuradora de una industria láctea al plan de fertilización de una pradera no ha presentado riesgo para los organismos del suelo. La inocuidad de los lodos de otras industrias agroalimentarias para los organismos del suelo ha sido evidenciada por otros autores a través del mismo tipo de test (Natal-da-Luz et al., 2009). 3.2.2.2. Tiempo de maduración del lodo (L3 vs L4) Tanto las lombrices como los colémbolos no han evitado los suelos en donde los lodos habían sido aplicados hacía más tiempo (L3), cuando este ha sido comparado con el suelo donde los lodos se habían aplicado con posterioridad (L4) (Figura III-3.2b y III-3.2d). La aplicación de lodos no ha presentado efectos tóxicos a largo-plazo ni para lombrices ni para colémbolos. En esta situación también se puede considerar una influencia importante de las características químicas de los suelos, pues los suelos de la parcela L4 presentaban contenidos más bajos de P, Ca y Mg y una saturación en Al más elevada. 3.3. Síntesis de los resultados obtenidos en los test de fuga Con este trabajo se ha intentado contribuir a la caracterización ecotoxicológica de los suelos después de procesos de fertilización y sobre la utilización de lodos de depuradora de industria láctea como fertilizante en suelos agrícolas con características ácidas. Se ha demostrado, a través del test de fuga, que las praderas fertilizadas tanto de manera convencional (con purín y fertilizante químico) como con complemento de lodos, teniendo sus niveles de metales por debajo de los límites propuestos por la legislación vigente, no han presentado pérdida de función de hábitat para lombrices y colémbolos. También se ha constatado que en el manejo y gestión de residuos orgánicos es fundamental considerar la época de su aplicación en el suelo y las características climáticas de la zona, para