Modelos de predicción del índice de madurez de abonos orgánicos producidos con tres procesos de transformación

• R. Sánchez-Rosales ^[1] ; O.A. Hernández-Rodríguez ^[1] ; J.A. Jiménez-Castro ; D.L. Ojeda-Barrios ; V.M. Guerrero-Prieto ; R.A. Parra-Quezada
  1. [1] Universidad Autónoma de Chihuahua

     Universidad Autónoma de Chihuahua

     México

     
• Localización: ITEA, información técnica económica agraria: revista de la Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario ( AIDA ), ISSN 1699-6887, Vol. 115, Nº. 3, 2019, págs. 198-212
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Predictive models of maturity index of organic fertilizers produced with three transformation processes
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    Los residuos orgánicos sometidos a procesos de descomposición controlada reducen los riesgos de contaminación y adquieren valor agronómico. El principal indicador de calidad de un producto de compostaje es el índice de madurez, que se determina con diferentes parámetros físicos, químicos y biológicos, resultando un proceso muy complejo. Los modelos matemáticos han demostrado ser una herramienta eficiente para evaluar numerosas interacciones entre variables con fines diagnósticos y predictivos. El objetivo fue generar los modelos de predicción del índice de madurez de abonos orgánicos producidos a partir de estiércol vacuno y aserrín de pino sometidos a vermicompostaje, semicompostaje y compostaje.

    Una mezcla de residuos orgánicos con relación carbono/nitrógeno de 25 fue sometida por separado a tres procesos de transformación durante 183 días. Se monitoreó la temperatura ambiental, temperatura de los residuos orgánicos, nitrógeno total, carbono orgánico, pH, relación carbono/nitrógeno, actividad enzimática de ureasa y fitotoxicidad. Se realizó un análisis multivariado revelando gran interacción entre variables. El análisis de componentes principales permitió detectar que la relación carbono/nitrógeno, pH y temperatura de los residuos orgánicos fueron las variables de mayor interacción para predecir el índice de madurez. Se observaron similitudes entre vermicompostaje y semicompostaje, pero diferencias con compostaje, generando dos modelos predictivos. La aplicación de las ecuaciones generadas permitió estimar el índice de madurez a partir de los 155 días para vermicompostaje y semicompostaje, y de los 183 días para compostaje. La aplicación de estos modelos permitirá predecir el tiempo óptimo para obtener características de madurez en productos sometidos a procesos de transformación

  • English

    Organic waste subjected to controlled decomposition processes reduces risks of contamination and acquires agronomic value. The main indicator of quality of a composting product is maturity index, which is determined with different physical, chemical and biological parameters, resulting in a very complex process.

    Mathematical models have proven to be an efficient tool to evaluate numerous interactions between variables for diagnostic and predictive purposes. The objective was to generate prediction models of maturity index of organic fertilizers produced from organic waste subjected to vermicomposting, semicomposting and composting. A mixture of bovine manure and pine sawdust, with a carbon/nitrogen ratio of 25, was subjected separately to three transformation processes for 183 days. Environmental temperature, organic waste temperature, total nitrogen, organic carbon, pH, carbon/nitrogen ratio, enzymatic activity of urease and phytotoxicity were monitored. A multivariate analysis was performed revealing a great interaction among the variables. Analysis of principal components allowed detecting that the carbon/nitrogen ratio, pH and temperature of organic residues were variables with greatest interaction to predict maturity index. Similarities were observed between vermicomposting and semicomposting, but differences with composting, generating two predictive models. Application of the generated equations allowed estimating the maturity index from 155 days for vermicomposting and semicompos - ting, and from 183 days for composting. Application of these models will allow predicting optimal time to obtain maturity characteristics in products subjected to transformation processes