revista ciencia & desarrollo 19

N°19

2015

Indizada en:

N°19, Año 2015 / N°19, Year 2015

UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANNVICERRECTORADO ACADÉMICOOFICINA GENERAL DE INVESTIGACIÓN

Autoridades Universitarias:

Dr. Miguel Ángel Larrea Céspedes - RectorDr. Lorenzo Walter Ibárcena Fernández - Vicerrector AcadémicoMSc. Ramón M. Vera Roalcaba - Vicerrector Administrativo

Revista CIENCIA & DESARROLLO / Ciencia & Desarrollo JournalRevista de la Oficina General de Investigación (OGIN)

Es una revista científica multidisciplinaria de publicación semestral. Tiene como propósito difundir los resultados de lostrabajos de investigación desarrollados en las áreas de ciencias básicas, ingenierías y ciencias de la salud, como unacontribución a la solución de los problemas medioambientales, tecnológicos y de salubridad. Los trabajos recepcionados sonevaluados según las normas editoriales.

Indizada en LATINDEX: Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe,España y Portugal.

Revista Ciencia & Desarrollo N°19 , Primer Semestre 2015, Tacna - PerúISSN 2304 - 8891 (versión impresa)Dirección: Ciudad Universitaria, Av. Miraflores s/n. Tacna - PerúTeléfono Fax: (051)(052) 583000 anexo 2335Apartado Postal 316Correo electrónico: [email protected]ágina web: http://ogin.unjbg.edu.pe© Copyright 2015 Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, Tacna - PerúTiraje 500 ejemplares

DirectorDr. Edmundo Motta Zamalloa - Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Tacna-Perú)

Comité EditorialDr. Raúl Paredes Medina - Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann (Tacna-Perú)Dr. Manuel Ticona Rendón - Hospital Hipólito Unanue (Tacna-Perú)Dr. José Luis Bauer Cuya - Universidad Peruana Cayetano Heredia (Lima-Perú)Dra. Susana Rosa Zurita Macalupú - Universidad Peruana Cayetano Heredia (Lima-Perú)Dr. Pablo Bonilla Revilla - Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Lima-Perú)Dr. Néstor Alor - Instituto Vasco de Investigación y Desarrollo Agrario-Neiker Tecnalia (Álava-España)

Revisión de lenguajeMgr. Santos Conde Lucero

Revisión de traducción al inglésMgr. Silvia Milagritos Bazán VelásquezMgr. Domingo Nicolás Pérez Yufra

Revisión, Edición Técnica y ComposiciónIng. Edith Elizabeth Alfaro Gonzales

Equipo TécnicoJefe de la Unidad de Desarrollo para la Investigación: Ing. Edwin René Rojas MachacaEspecialista: Lic. Pablo Martínez ChipanaSecretaria: SAP. Lourdes Macarena Godinez Ramos

Portada: Pintura “El Estigma” bajo la autoría de Arturo Toledo Gonza, Técnica: Aguada

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EDITORIAL

ARTÍCULOS ORIGINALES

SENSIBILIZACIÓN Y EXPOSICIÓN A PÓLENES Y ESPORAS DE HONGOSALERGÉNICOS AEROTRANSPORTADOS EN CIUDADES DEL SUR DE PERÚ.[Sensitization and Exposure to Airborne Pollens and Fungal Spores in South Peruvian Cities.]Oscar Manuel Calderón Llosa, Silvia Antonieta Uriarte Obando, Pedro Tejada MonroyGregorio

DISEÑO DE UN MODELO DE EVALUACIÓN DE LA CALIDAD TECNOLÓGICA DEEQUIPOS Y MAQUINARIA. [Design of a Model for Assessing the Technological Quality ofEquipment and Machinery.]José Mercedes Zuta Rubio

LA QUINUA ALTERNATIVA DE SEGURIDAD ALIMENTARIA ( Willd.)Chenopodium quinoaPARA ZONAS DESÉRTICAS. [Quinoa ( Willd.) Alternative of Food Safety for DesertChenopodium quinoaAreas.]Nivardo Núñez Torreblanca

PREVALENCIA DE EN BOVINOS ( ) DEL DISTRITO DE ILABAYA –Fasciola hepatica Bos taurusTACNA. [Prevalence of in Cattle ( ) in the District of Ilabaya – Tacna.]Fasciola hepatica Bos taurusTeodora Julia Condori Silvestre; Luis Adolfo Ramos Mamani; Elizabeth Soledad Chucuya Mamani; CésarOrlando Alvarado Calderón

EFECTO DE LA RELACIÓN DE AGUA Y TIEMPO DE PROCESO TÉRMICO SOBRE ELVOLUMEN DE EXPANSIÓN Y ATRIBUTOS SENSORIALES DE Chenopodium quinoa Willd.[Effect of the Relationship of Water and Time in Thermal Process on the volume of Expansion and SensoryAttributes of Willd.]Chenopodium quinoaThomas Ancco Vizcarra; Gina Toro Rodriguez; David Ramos Huallpartupa; José Manuel Prieto; YuberTaipe Flores

ESTADO ACTUAL DEL BOSQUE DE POLYLEPIS Y SU EFICIENCIA EN LA CAPTURA DECO EN LA PROVINCIA TARATA, DEPARTAMENTO DE TACNA.2 [Current Status of PolylepisForest and its Efficiency in Co Capture in Tarata Province in Tacna Department.]2

Luis Fortunato Morales Aranibar

LAS ESPECIES DE LA FAMILIA EUPHORBIACEAE EN LA PROVINCIA DE TACNA:ESTUDIO BIOSISTEMÁTICO. [The Species of the Euphorbiaceae Family in Tacna Province:Biosystematic Study.]Rosario Zegarra Zegarra

CARACTERIZACIÓN DE DOS BACTERIAS TERMÓFILAS (BP-2 Y BP-4) CONCAPACIDAD PROTEOLÍTICA AISLADOS EN LOS GÉISERES DE CANDARAVE (TACNA -PERÚ). [C (BP-2 BP-4)haracterization of two Thermophilic Bacteria and Proteolytic Capacity withIsolated Geysers andarave Tacna - Peru C ( ).]Ana Julissa Naquiche Calero,Ariadna Zatyuri Zúñiga Llanos,Cristina Isabel Ferrer Villena, Israel José SalazarQuispe, Helena Beatriz Zapata Málaga y Roberto Castellanos Cabrera.

EFECTO DE BIOFERTILIZANTE Y MATERIA ORGÁNICA EN EL RENDIMIENTO DECLONES DE JOJOBA EN LOS PICHONES TACNA 2014.Sinmondsia chinesis(Link) Scheneider[ iofertilizer Effect and Organic Matter in the Performance of Clones of JojobaB Sinmondsia chinesis (Link)Schneider T P 2014acna igeons in ]Nelly Arévalo Solsol

ISSN 2304-8891 N°19, Año 2015 / N°19, Year 2015

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CONTENIDO / ContentCLASIFICACIÓN DE DÍGITOS MANUSCRITOS DE IMÁGENES DIGITALES. [Classificationof Handwritten Digits on Digital Images.]Carlos Alberto Silva Delgado, Euler Tito Chura

PREDICCIÓN DE CAUDALES DIARIOS DE LA ESTACIÓN HIDROMÉTRICA TUMILACAAPLICANDO MODELOS ESTOCÁSTICOS AUTOREGRESIVOS. [Predicting Daily Flows fromthe Tumilaca Hydrometric Station Using Stochastic Models.]Eduardo Luis Flores Quispe, Carlos Alberto Silva Delgado, Eduardo Flores Condori

ARTÍCULO DE REVISIÓNS

OPTIMIZACIÓN DE PROGRAMAS MATEMÁTICOS CON PROGRAMACIÓN DINÁMICA.[Optimization of Mathematical Programs with Dynamic Programming]Jhony Alfonso Chávez Delgado, Luis César Méndez Avalos, Eduardo Rodríguez Delgado, Luis AsunciónLópez Puyc ná

INMUNONUTRICIÓN EN LA SALUD Y LA ENFERMEDAD. [ high evel of Arsenic and itsB LImpact Health]Carlos Cuya Mamani

NIVEL ALTO DEL ARSÉNICO Y SU REPERCUSIÓN EN LA SALUD. [High Level of Arsenicand its Impact on Health.]Darwin Wiliams Enriquez Castro

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EDITORIAL

ISSN 2304-8891 N°19, Año 2015 / N°19, Year 2015

Los estudios del alergólogo investigador Oscar Manuel Calderón Llosa y su equipohan demostrado que Tacna es una ciudad expuesta a una contaminación natural debido alos vientos que arrastran alérgenos desde los olivares de Magollo, la Yarada, los Palos, queproducen diversas afecciones respiratorias especialmente en la estación de primavera. Lapoblación afectada por su sensibilidad a los alérgenos lo padece y no solo no encuentra unaadecuada terapia sino que tampoco tiene un buen diagnóstico. El doctor Calderón Llosa esmiembro del Instituto de Investigación (IdiPaz) de Madrid, España, y está afincándose enTacna para continuar su investigación sobre alérgenos y hacer extensivo a losdepartamentos vecinos de Moquegua y Arequipa que presentan problemas similares.

Nuestro mosaico temático comprende en este número de Ciencia & Desarrollo lapropuesta de un Modelo de evaluación de la calidad tecnológica de equipos y maquinaria;artículos originales sobre la Quinua como alternativa de seguridad alimentaria para zonasdesérticas, y sobre el efecto que tienen la relación entre el agua y el tiempo de procesotérmico en el volumen de expansión y los atributos sensoriales de este cultivo.

El artículo sobre dos bacterias termófilas (BP-2 y BP-4) aislados en los géiseres deCandarave, de los tesistas patrocinados por el investigador Roberto Castellanos es unimportante avance de la investigación que referente a este tema se viene desarrollando en laUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann financiado con Canon Minero.

Mención aparte merece el artículo Nivel alto del arsénico y su repercusión en lasalud, del estudiante de medicina humana de la UNJBG Darwin Enríquez Castro,premiado con el “Daniel Alcides Carrión” a la mejor investigación estudiantil en elCongreso Internacional de Investigación Médica y II Congreso Nacional de InvestigaciónMédica del 2014. Una muestra del prestigio que los médicos formados en la UNJBG estánlogrando en diversos certámenes a nivel nacional.ntes.

El Director

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RESUMEN

Introducción y objetivos: Es muy importante el conocimiento de las fluctuaciones estacionales y anuales sobre los pólenes y esporas de hongosalergénicos aerotransportados en cualquier área geográfica. Nuestro objetivo fue identificar los aeroalérgenos más importantes en la atmósferade la ciudad urbana de Tacna a los cuales la población está expuesta y desarrollar un estudio alergológico para establecer perfiles de sensibiliza-ción en las ciudades de Tacna y Arequipa. Material y métodos: El conteo polínico y fúngico se realizó de acuerdo a la técnica estandarizada con unequipo Burkard spore trap for 7 days (Burkard manufacturing®, Herst, United Kingdom) y el procedimiento de análisis recomendado por elcomité de aerobiología de la Sociedad Española de Alergología e Inmunología Clínica. El estudio alergológico consistió en anamnesis y pruebascutáneas con extractos (ALK-abello®, Madrid-España). Resultados: Los 3 tipos de esporas de hongos más relevantes que se encontraron duran-te el periodo de muestreo en orden de abundancia fueron: (47,22%), (33%), (19,8%).Cladosporium herbarum Alternaria alternata Nigrospora sppTambién encontramos 4 taxones polínicos: Oleacea (94,1%), Chenopodiaceae-Amaranthaceae (3%), Poaceae (2,08%), Myrtaceae (Eucalipto)(0,77%). Olea europea AlternariaPerfil de sensibilización al polen de , en muestras aleatorias en las ciudades de Tacna (40%) y Arequipa (36%) y aalternata (4%) y (8%) respectivamente. Conclusiones: Éste es el primer estudio realizado en Perú sobre sensibilización y concentraciones degranos de polen y esporas de hongos medidos por método volumétrico. Sugerimos ampliar estudios e implementar estaciones de aerobiologíaque provean mayor información y sirvan como guía para una mejor prevención, diagnóstico y tratamiento para la población de la zona sur dePerú con enfermedades alérgicas.

Palabras claves: Polinosis, Polen de , esporas de hongos, , rinitis y/o asma, aerobiologíaOlea europaea Alternaria alternata , Tacna, Arequipa.

ABSTRACT

Introduction and objectives: Is very important the knowledge about seasonal and annual fluctuations in airborne pollen and fungal spores in anygeographical area. Our objective was to identify the most important aeroallergens in the atmosphere of Tacna urban city to which the populationis exposed, and perform an allergological study for establish sensitization profile in Tacna and Arequipa cities. Material and methods: The pollenand fungal spores counts were made according to standardized technique with Burkard spore trap for 7 days (Burkard Manufacturing®, Herst,United Kingdom) and the analysis procedures recommended by the aerobiology committee of the Spanish Society of Allergology and ClinicalImmunology. The allergological study consisted in anamnesis and skin prick tests (ALK-abello®, Madrid-España). Results: The 3 most relevantfungal spores during all the period of sampling, in order of abundance, were: (47 22%), (33%),Cladosporium herbarum Alternaria alternata,Nigrospora spp Oleaceae Chenopodiaceae-Amaranthaceae Poaceae Myrtaceae (19 8%). We also found 4 pollens taxa: (94 1%), (3%), (2 08%),, , ,(Eucalyptus) Olea europea (0 77%). Profile of sensitization to pollen in a random population in Tacna (40%) and Arequipa (36%) cities and to,Alternaria alternata (4%) and (8%) respectively. Conclusions: This is the first study in Perú about sensitization and concentration of airborne pollenand fungal spores measured with a volumetric method. We suggest further research studies and to implement aerobiological stations that pro-vide information to guide us to a good prevention, diagnosis and treatment to the peruvian south population with allergy diseases.

Keywords: Pollinosis, pollen, fungal spores, , rhinitis, asthma, aerobiology, Tacna, Arequipa.Olea europaea Alternaria alternata

SENSIBILIZACIÓN Y EXPOSICIÓN A PÓLENES Y ESPORASDE HONGOS ALERGÉNICOS AEROTRANSPORTADOS EN

CIUDADES DEL SUR DE PERÚ

SENSITIZATION AND EXPOSURE TO AIRBORNE POLLENS ANDFUNGAL SPORES IN SOUTH PERUVIAN CITIES

1 2 3Oscar Manuel Calderón Llosa, Silvia Antonieta Uriarte Obando, Pedro Tejada MonroyGregorio

Ciencia & Desarrollo

1 Especialista en Alergología e Inmunología Clínica. Hospital Universitario La Paz – Instituto de investigación (IdiPAZ), Departamento de Alergolo-gía.Madrid, España.

2 Médico alergóloga. Fundación Jiménez Díaz, Departamento de Alergología. Madrid, España.3 Doctor en Ciencias Ambientales, Ingeniero Químico. Docente Principal de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna, Perú.

Revista Ciencia & Desarrollo 2015; 19: 7-10 / ISSN 2304-8891

INTRODUCCIÓN

Es muy importante el conocimiento de las fluctua-ciones estacionales y anuales sobre los pólenes y esporas dehongos alergénicos aerotransportados en cualquier áreageográfica. Es esencial para el diagnóstico y tratamientoefectivo de las enfermedades alérgicas.

Nuestro objetivo fue identificar los aeroalérgenosmás importantes en la atmósfera de la ciudad urbana deTacna a los cuales la población está expuesta y desarrollar, ,un estudio alergológico para establecer perfiles de sensibili-zación en la población de las ciudades de Tacna y Arequipade la zona sur de Perú.

7Cienc.desarro.(Tacna) ISSN 2304-8891; 2015; 19:7-10

También encontramos 4 taxones polínicos: Oleacea(94,1%), Chenopodiaceae-Amaranthaceae (3%), Poaceae (2,08%),Myrtaceae (Eucalipto) (0,77%). Los valores más elevados deOlea europea se registraron entre la segunda y tercera semanasde octubre, con conteos diarios entre 60 hasta 125 gra-nos/m por día, y descenso entre noviembre y diciembre, 403

granos/m o menos. Figura 23 .

Estudio alergológicoEn la ciudad de Tacna encontramos 14 sujetos sensi-

bilizados al extracto de (14% del total testadoLolium perennede la población) y 40 personas al extracto de Olea europaea(40%), 14 estuvieron sensibilizados a ambos pólenes. Sobreel grupo sensibilizado a , 85% de ellos referíanOlea europaeaalguna sintomatología como rinitis, rinoconjuntivitis y/oasma en algún momento del año, sin clara estacionalidad oque podía ser desencadenado por la exposición al polvodoméstico.

Sin embargo, 25% de las personas sensibilizadas alpolen de tuvieron rinoconjuntivitis y 5% asmaOlea europaeaen primavera. También encontramos sensibilización a Alter-naria alternata en 4 pacientes, uno de ellos sensibilizado tam-bién a .Olea europea

En la ciudad de Arequipa encontramos sensibiliza-ción al extracto de en 12 personas (12% delLolium perennetotal testado de la población) y 36 personas al extracto deOlea europaea (36%), 12 estuvieron sensibilizadas a ambospólenes. Se encontró sensibilización a enAlternaria alternata8 pacientes (8%). 50% del total del grupo en estudio presen-tó rinitis, 5% asma y 3% rinitis y asma, muchos de ellos pre-sentaron síntomas perennes, no referían claros desencade-nantes. No se detectó sensibilización a otros alérgenos testa-dos en las ciudades estudiadas.

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Ciencia & DesarrolloCalderón, O. et al. Sensibilización y exposición a pólenes y esporas de hongos alergénicos aerotransportados en ciudades del sur de Perú.

Cienc.desarro.(Tacna) ISSN 2304-8891; 2015; 19:7-10

MATERIAL Y MÉTODOS

El conteo polínico y fúngico se realizó de acuerdo ala técnica estandarizada con un equipo Burkard spore trapfor 7 days (Burkard manufacturing , Herst, United King-Ŭdom) y el procedimiento de análisis recomendado por elcomité de aerobiología de la Sociedad Española de Alergo-logía e Inmunología Clínica. El equipo se instaló en el áreaurbana de Tacna, en la azotea de un edificio de 20m de altura,el periodo de muestreo se desarrolló entre octubre y diciem-bre del 2014 (estación de primavera). El estudio alergológicoconsistió en anamnesis y pruebas cutáneas. En la ciudad deTacna se realizó en un grupo aleatorio de 100 trabajadoresvoluntarios de las entidades públicas (Migraciones y Prom-peru), rango de edad: 20-80 años, y en la ciudad de Arequipael estudio alergológico se realizó en un grupo aleatorio de100 personas voluntarias, rango de edad 4-70 años. Enambas muestras, la población en estudio era natural de cadaciudad y vivían actualmente en ellas.

Las pruebas cutáneas se realizaron con alérgenosestandarizados de Olea europaea, Lolium perenne, Alternariaalternata, Cladosporium herbarum, Penicilium notatum, Aspergillusfumigatus (ALK-abello , Madrid-España), según las guíasŬrecomendadas por Bousquet J. .et al 6

RESULTADOS

Los 3 tipos de esporas de hongos más relevantes quese encontraron durante el periodo de muestreo en orden deabundancia fueron: (47,22%),Cladosporium herbarum Alterna-ria alternata Nigrospora spp (33%), (19,8%). Encontramos unpico importante de (77 esporas/m ) el 31Alternaria alternata 3

de octubre y en la siguiente semana los conteos estuvieronentre (60-70 esporas/m ). igura 13 Ver f .

Figura 1. Conteo de Esporas en Tacna (Perú) durante la estación primaveral 2014.

Tabla 1. Conteo total, conteo promedio en la semana pico,semana pico.

Conteo total(Esporas/m )3

Conteo promedioen la semana pico

Semana pico

Alternaria alternata 372 40 Octubre – 4ta

Nigrospora spp. 646 15 Octubre – 3ra

Cladosporium h. 911 35 Diciembre – 1ra

Tabla 2. Conteo total, conteo promedio en la semana pico,semana pico.

Conteo total(Granos/m )3

Conteo promedioen la semana pico

Semana pico

Olea europaea (olivo) 1220 90 Octubre – 2 – 3da ra

Chenopodium spp 39 3 Octubre – 3ra

Gramíneas 27 2 Octubre - 3ra

Eucalipto 10 - -

Figura 2. Conteo de granos de polen en Tacna (Perú) durante la estación primaveral 2014.

DISCUSIÓN

En los últimos años Perú ha incrementado su pro-ducción agrícola de olivos, siendo actualmente el primerproductor en Latinoamérica, con un gran número de hectá-reas cultivadas (28 000). Esta gran producción está localiza-da en la región sur de Perú (Ica, Pisco, Arequipa, especial-mente en la ciudad de Tacna con 16 000 hectáreas), estaúltima posee un área agrícola apropiada con condicionesclimáticas favorables para la producción de olivos (climatemplado con temperaturas en verano de 25-30°C y eninvierno 6-13°C, lluvias anuales por debajo de los 100 mm yuna humedad relativa de 75%).

El polen de es mundialmente conocidoOlea europaeapor su alergenicidad como causante de rinoconjuntivitis y/oasma en sujetos sensibilizados, como lo descrito en pobla-ción de países mediterráneos en época de primavera.1-5

Este estudio piloto nos ha llevado a observar unamplio perfil de sensibilización al polen de O , enlea europaeamuestras aleatorias en las ciudades de Tacna (40%) y Arequi-pa (36%), quienes están expuestos a altas concentraciones alpolen de O en los meses de primavera especial-lea europaeamente octubre, como lo descrito en otros países con unagran producción de olivo con los consecuentes altos nivelesde granos de polen de por metro cúbico.Olea europaea 1,2,3,4,5,7,8

Observamos personas con pruebas cutáneas positi-vas al polen de con o sin sintomatología asocia-Olea europaea,da en primavera. Por lo que, esta población en estudio podríaestar genéticamente predispuesta, primero se sensibiliza alpolen de y posteriormente desarrolla la sinto-Olea europaeamatología alérgica, como lo descrito en publicaciones espa-ñolas.9,10,11

Por otro lado, encontramos también picos de espo-ras de , otro aeroalérgeno de muchaAlternaria alternataimportancia como desencadenante de rinoconjuntivitis y/oasma. Hallando importantes concentraciones en la atmósfe-

ra como lo descrito por Bartra . en Cataluña (España) yet al 12

su relación con patología alérgica.Éste es el primer estudio realizado en Perú sobre

sensibilización y concentraciones de granos de polen y espo-ras de hongos medidos por método volumétrico. Sugerimosampliar estudios que provean mayor información y sirvancomo guía para una mejor prevención, diagnóstico y trata-miento para la población de la zona sur de Perú con enfer-medades alérgicas, en este caso específico sobre el polen deOlea europaea Alternaria alternatay esporas de , 2 alérgenosaerotransportados de suma importancia y reconocidosmundialmente. Además se deberían implementar estacionesde aerobiología como se hace en algunos países de Sudamé-rica y Europa, con la finalidad de investigar la variabilidadestacional y anual de pólenes y esporas de hongos alergéni-cos en esta zona, y posteriormente con estos resultadosdesarrollar estudios de sensibilización con los aeroalérgenosidentificados en las ciudades.

CONCLUSIONES

El incremento del número de hectáreas de árboles deolivo cultivadas en la zona sur de Perú y por tanto las eleva-das concentraciones de polen de al cual laOlea europaeapoblación está expuesta, son actualmente un problema desalud pública a tener en cuenta por el desarrollo de enferme-dades respiratorias alérgicas y sus consecuencias asociadas.La producción olivera del sur peruano continúa en aumentopor su reconocida calidad a nivel internacional, esto conlle-vará un incremento de las patologías alérgicas asociadas, porlo que se sugiere implementar programas de prevención,diagnóstico y tratamiento específico para mejorar la calidadde vida en los pacientes afectados.



REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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13. Bartra Tomás J. Aerobiological atmospheric spores ofAlternaria alternata and sensitization prevalence on asthmaticand rhinitic population in Catalunya. (Doctoral thesis). Cata-lunya – Spain. Universidad Autónoma de Barcelona.2004.

Correspondencia:Oscar Manuel Calderón Llosa: [email protected] Antonieta Uriarte Obando: [email protected] :Pedro Tejada Monroy [email protected]

Fecha de Recepción: 16/03/2015Fecha de Aceptación: 09/06/2015



RESUMEN

En este estudio se da a conocer el logro de un Modelo de Evaluación de la Calidad Tecnológica de Equipos y Maquinaria concebido bajo el enfo-que sistémico que juzga el valor de los mismos de acuerdo con determinadas variables que promueve la innovación tecnológica del procesa-miento industrial como brújula fundamental para mejorar la competitividad de la empresa adquiridora. El modelo de evaluación ha sido desarro-llado aplicando el método de aproximaciones sucesivas, partiendo de especificaciones preliminares, hasta satisfacer el objetivo y el juicio exper-to, en base a datos proporcionados en el marco teórico. El diseño final establece las especificaciones al detalle de los siguiente aspectos estructu-rales del modelo: 1. focos de valoración, 2. variables a usar en la valoración, 3. Valoración de las variables, 4. datos necesarios en función de losindicadores, 5. fuentes, técnicas e instrumentos para recolectar datos, 6. procedimientos de aplicar la valoración de las variables, 7. análisis de losresultados.

Palabras clave: Calidad, modelo de evaluación, equipamiento, maquinaria.

ABSTRACT

In this study the achievement of a Model for Evaluation of Technological Quality for Equipment and Machinery is given to know. It was designedassuming the systemic approach that considers their value according to certain variables which promote technological innovation in the indus-trial processing as fundamental "compass "to improve the competitiveness of the acquiring company. The evaluation model has been developedusing the method of successive approximations, based on preliminary specifications, followed by successive improvements, until it satisfies theobjective and expert judgment based on information or necessary data provided in the theoretical framework. The final design sets specificationsin detail of the following structural aspects of the model: 1. foci valuation, 2. variables to be used in the valuation, 3. Evaluation of the variables, 4.data necessary based on indicators 5. Sources, techniques and tools to collect data, 6. Procedures for applying the valuation of variables, 7. Analy-sis of the results.

Keywords: Quality, model for assessing, equipment, machinery.

DISEÑO DE UN MODELO DE EVALUACIÓN DE LA CALIDADTECNOLÓGICA DE EQUIPOS Y MAQUINARIA

DESIGN OF A MODEL FOR ASSESSING THE TECHNOLOGICALQUALITY OF EQUIPMENT AND MACHINERY

1 José Mercedes Zuta Rubio


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1 Doctor en Ciencias de la Educación, Ingeniero Químico. Docente Principal de la Universidad Nacional del Callao. Lima – Perú.



INTRODUCCIÓN

Los equipos y maquinaria son uno de los recursosmás valiosos donde podemos introducir la innovación tec-nológica en el procesamiento industrial. El método de valo-ración de los equipos y maquinarias es una de las claves paraconjugar su adquisición con la estrategia de mejorar la tecno-logía del proceso industrial. Sin embargo al plantearse elrequerimiento de adquisición de equipos y maquinaria, no seencuentra la configuración de un modelo específico parallevar a cabo la valoración con tal enfoque.

Consecuentemente con lo expresado anteriormenteuno de los problemas mayores en la adquisición de equipos ymaquinaria es cómo juzgar, en un proceso de selección, elvalor de la tecnología de las propuestas para contribuir alincremento de la velocidad del desarrollo tecnológico delprocesamiento industrial.

Por tanto el objetivo de la investigación fue proponerun modelo de evaluación que juzgue el valor de los equipos y

maquinaria de acuerdo con determinadas variables quepromuevan la innovación tecnológica como brújula funda-mental para mejorar la competitividad de la empresa.

El modelo de evaluación de la calidad tecnológica deequipos y maquinaria, tiene mucha importancia en la medidaque señala un procedimiento definido que ayudará a lasempresas a tener la capacidad para dirigir y conducir la selec-ción y adquisición de equipos y maquinaria entre propuestasalternativas, siguiendo un proceso riguroso, controlado ysistemático.

MATERIALES Y MÉTODOS

El método aplicado para el logro del modelo deevaluación ha sido el de diseño de productos, que compren-de las fases de concepción y selección, desarrollo y diseñofinal del modelo, en base a la búsqueda, clasificación e inter-pretación de la información especializada proporcionadosen la referencia bibliográfica. En la concepción se contem-

pló las configuraciones de posibles modelos alternativos enrespuesta al problema y objetivo de la investigación; en laselección se escogió la alternativa que presentó mayoresposibilidades de viabilidad de desarrollo; en el desarrollo seoptimizó las especificaciones generales del modelo escogidoaplicando el método de ensayo y error; y en el diseño final seestableció las especificaciones al detalle de los aspectosestructurales del modelo. Las fases se han dado iterativa-mente, con una retroalimentación entre ellas. En la búsque-da de información se utilizó las técnicas de revisión de docu-mentos bibliográficos que incluye la delimitación de temas,búsqueda de las fuentes, selección de la información y deaprehensión de la información. El proceso de diseño se guiópor el conocimiento técnico del diseñador.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Modelo de evaluación de la calidad tecnológica deequipos y maquinaria

3.1. Concepción del modelo de evaluaciónConsiderando que los tipos de calidad se diferencian

dependiendo de la relación de atributos que lo conforman ydel ámbito de aplicación, se ha identificado la calidad tecno-lógica como un tipo de calidad conformada por los atributosde diseño cuyo perfeccionamiento, en base a la innovación,viene creciendo e irá aumentando en forma continua en elfuturo, y que se aplica en el ámbito de la ingeniería. En estecontexto, la valoración de la calidad tecnológica en un proce-so de selección de equipos y maquinaria permite entregar alcliente o usuario no lo que quiere, sino lo que nunca se habíaimaginado que quería y que una vez que lo obtenga, se décuenta que era lo que siempre había querido

El modelo para evaluar la calidad tecnológica es unprototipo que ha sido concebido asumiendo el enfoquesistémico que juzga el valor de los equipos y máquinas deacuerdo con determinadas variables que promuevan la inno-vación tecnológica del procesamiento industrial como brú-jula fundamental para mejorar la competitividad de laempresa adquiridora. La medición y análisis de los niveles decumplimiento de los indicadores, realizada por el juicioexperto de los especialistas, determinan las variables deconfiabilidad, funcionalidad, calidad tecnológica y la brechade calidad tecnológica que distinguen entre máquinas yequipos homólogos (en función de resultados y contexto)cual es el de mejor o peor calidad tecnológica referente alideal.

Según el enfoque sistémico, la evaluación de la cali-dad tecnológica de los equipos y maquinaria resulta de laincidencia de la siguiente relación: cualquier innovación en laestructura (insumos) y el funcionamiento (proceso) se pro-yecta como una influencia beneficiosa o perjudicial en losatributos de la calidad tecnológica (resultado) de equipos ymáquinas. Al respecto, la calidad tecnológica es considerada,en sentido amplio, como eficaz, de correspondencia entrelos propósitos formulados y los logros obtenidos.

3.2. Estructura del modeloEl modelo de evaluación aborda los siguientes aspec-

tos estructurales:

1. Elementos o focos de valoración2. Variables a usar en la evaluación3. Valoración de las variables4. Datos necesarios en función de los indicadores5. Fuente y técnicas para recolectar datos6. Procedimiento de aplicación en la valoración de las variables7. Análisis de resultados

3.3. Especificaciones al detalle de los aspectos estruc-turales del modelo

3.3.1. Elementos o focos de valoraciónSiguiendo el enfoque sistémico, se ha identificado los

siguientes focos de valoración:A nivel de insumos

- Los componentes de la estructura de los equipos ymáquinas

A nivel de procesos- La forma de funcionamiento

A nivel de resultados- La calidad tecnológica o eficacia de los equipos y

maquinaria

3.3.2. Variables a usar en la evaluaciónSe ha determinado como variables de evaluación de

la calidad tecnológica a las características o atributos dediseño de la estructura y forma de funcionamiento de losequipos y máquinas cuyo perfeccionamiento, en base a lainnovación tecnológica, viene creciendo e irá aumentandoen forma continua en el futuro.

La característica de diseño de la estructura, de mayorperfeccionamiento continuo en base a la innovación, es laconfiabilidad; que a su vez depende de las características dediseño, tales como la calidad de conservación, la simplicidady la mantenibilidad.

Las características de diseño de la forma de funcio-namiento, de mayor perfeccionamiento continuo en base ala innovación, es la funcionalidad; que a su vez depende deotras características de diseño, tales como automatización,rapidez, versatilidad y método de ejecución de la funciónoperativa.

Teniendo en cuenta lo anterior y la operacionaliza-ción, las variables para la evaluación de la calidad tecnológicase presentan en la tabla 1, organizadas en forma jerárquica,que consta de dos índices y siete indicadores.

3.3.3. Valoración de las variables

A. Valoración de los indicadoresPara la valoración más adecuada de los indicadores

considerados en la tabla 1, se ha elaborado la Tabla 2, escalade valor de rango numérico con la siguiente estructura:a) El establecimiento de cuatro categorías en orden jerárqui-

co acerca de cuanto se ha logrado entre lo que puede serconsiderado deficiente o inadecuado, regular o aceptable,bueno o competente y excelente o sobresaliente.

b) La determinación del rango de puntaje de calificación de laescala de 0 a 7 atendiendo al orden existente entre las cate-gorías, y del rango de puntaje en cada categoría de 1.Los rangos de puntaje así establecidos garantizan apreciarque los aspectos de los elementos o focos de valoración de


Ciencia & DesarrolloZuta, J. Diseño de un modelo de evaluación de la calidad tecnológica de equipos y maquinaria.

Tabla 1. Variables de evaluación de la calidad tecnológica.Variables de mayor

jerarquíaÍndices Indicadores

Calidad tecnológicay Brecha

1.Confiabilidad (C) 1.1 Calidad de conservación(Ca)

1.2 Simplicidad (Cb)1.3 Mantenibilidad (Cc)

(seccionamiento,estandarización)

2. Funcionalidad (F) 2.1 Rapidez (Fa)2.2 Versatilidad (Fb)2.3 Automatización (Fc)2.4 Método de ejecución de la

función operativa(Ra)Fuente: Elaboración propia

una máquina que estén en una posición ventajosa mínimafrente a la de otros, obtengan calificaciones más altos delos indicadores.

c) La definición clara de un patrón de criterios de enjuicia-miento que guardan dependencia con los datos subsumi-

Tabla 2. Escala de alor para aloración de los Indicadoresv v .Índice: Confiabilidad (C)Indicador Categoría Rango de Puntaje Criterios de Enjuiciamiento1.1. Calidad de conservación

(X1)1.1.1. Excelente1.1.2. Bueno1.1.3. Regular1.1.4. Deficiente

6-74-52-30-1

a) resistencia al desgaste y deterioro.b) prestigio de la marca.c) desarrollo industrial del país de origen.d) desarrollo industrial del país de fabricación.e) durabilidad.f) correspondencia del costo.

1.2 Simplicidad (Y1) 1.2.1. Excelente1.2.2. Bueno1. .3. Regular21. .4. Deficiente2

6-74-52-30-1

a) reducción del espacio que ocupa y peso;b) facilidad de operar (alivio de los esfuerzos físicos y mentales del operario o

usuario).

1.3. Mantenibilidad (estanda-rización y seccionamiento)(Z1)

1.3.1. Excelente1.3.2. Bueno1.3.3. Regular1.3.4. Deficiente

6-74-52-30-1

Criterios de estandarizacióna) cercanía de la disponibilidad de repuestos;b) cercanía de la disponibilidad de servicio técnico;c) disponibilidad de información técnicad) actualidad del modelo;e) alcance nacional o internacional de las normas de fabricación;f) alcance nacional o internacional de la certificadora;g) onservación en el mercado; riterios de eccionamientoc c sh) facilidad para el desmontaje y montaje

2. Índice: Funcionalidad ( f )Indicador Categoría Rango de puntaje Criterios de valoración2.1. Rapidez (X2) 2.1.1. Excelente

2.1.2. Bueno2.1.3. Regular2.1.4. Deficiente

6-74-52-30-1

a) Reducción de la duración de la ejecución de la función operativa.

2.2. Versatilidad (Y2) 2.2.1. Excelente2.2.2. Bueno2.2.3. Regular2.2.4. Deficiente

6-74-52-30-1

a) posibilidad de adecuación de las capacidadb) posibilidad de adecuación de las condiciones operacionales para absorber las

posibles diferencias y las peculiaridades de la materia prima, del producto oresultado.

c) posibilidad de interconexión con el resto de las máquinas de la línea.d) posibilidad de adecuación de la estructura para procesar diferentes tipos de la

materia prima.e) posibilidad de adecuación de la estructura para procesar diferentes tipos de

productos de la línea.2.3. Automatización (Z2) 2.3.1. Excelente

2.3.2. Bueno2.3.3. Regular2.3.4. Deficiente

6-74-52-30-1

a) posibilidad de autorregulación del funcionamiento;b) reducción de la mano de ora

2.4. Método de ejecución dela función operativa (W)

2.4.1. Excelente2.4.2. Bueno2.4.3. Aceptable2.4.4. Inadecuado

6-74-52-30-1

a) pertinencia o idoneidad del principiob) economía operativac) impacto en el medio ambiente

dos en los indicadores, según se precisa en la figura 1. Loscriterios son las bases del enjuiciamiento de lo que se eva-lúa.El rango de puntaje de la escala y el rango de puntaje encada categoría establecidos garantizan apreciar que losaspectos de los focos de valoración de una máquina, queestén en una posición ventajosa mínima frente a la deotros, obtengan calificaciones de los indicadores conpuntajes más altos.El puntaje del indicador es el promedio de las calificacio-nes de los elementos y el de estos, a su vez, de los aspectoscorrespondientes, contenidos en la columna de definiciónde la escala.

B. Valoración de los índices

i) Valoración del puntaje de la confiabilidadConsiderando la organización de las variables de la

tabla 1, el puntaje de Confiabilidad (C) es determinado por ladistribución del valor máximo de calificación de la confiabi-lidad (CM) entre los indicadores de calidad de conservación



(Ca), simplicidad (Cb) y mantenibilidad (Cc), en función desus pesos y calificaciones, según la siguiente relación, pro-puesta por la presente investigación:

C = CM x PCa (X1/X1M) + CM x PCb (Y1/Y1M) + CM xPCc (Z1/Z1M)

Donde:C: Puntaje de valoración del indicador confiabilidad.CM: Puntaje máximo de calificación convenido de C.PCa, PCb, PCc: Pesos de los indicadores Ca, Cb, Cc, respec-tivamente.X1, Y1, Z1: Son las calificaciones de los indicadores Ca, Cb,Cc, respectivamente.X1M, Y1M, Z1M: Son las calificaciones máximas, segúnescala, de los indicadores Ca, Cb, Cc, respectivamente.Para:

PCa = 0,4 CM = 25PCb = 0,2 X1M = 7PCc = 0,4 Y1M = 7 Z1M = 7

La fórmula simplificada de C es:

C = 0,4 x 25 (X1/7) + 0,2 x 25 (Y1 / 7) + 0,4 x 25 (Z1/7)

C = (1)10 X1 + 5Y1 + 10Z17

La asignación de la ponderación o peso de 0,4 a PCay PCc obedece a que los indicadores calidad de conservación(Ca) y mantenibilidad (Cb) son los de mayor importanciarelativa pues constituyen la razón de ser de cualquier equipoo máquina; el otro indicador simplicidad es complementariode los anteriores, pero no por ello de carácter superfluo.

La asignación de 25 puntos al puntaje máximo delindicador confiabilidad (CM) obedece a la distribución delpuntaje de la calidad de máquina.

La asignación de 7 puntos a X1M, Y1M, Z1M, califi-caciones máximas de los indicadores Ca, Cb y Cc, obedece alo determinado para la escala de valor, y garantiza que quiencumpla puede estar en una posición ventajosa, frente a otro,en el índice confiabilidad.

ii) Valoración del puntaje de la funcionalidadConsiderando la organización de las variables de la

tabla 1, el Puntaje de la funcionalidad (F) es determinado porla distribución del valor máximo de calificación de la funcio-nalidad (FM ) entre los indicadores rapidez del proceso (Fa), :versatilidad del proceso (Fb), automatización del proceso(Fc) y método de ejecución de la función operativa del pro-ceso (Ra), en función de sus pesos y calificaciones, según lasiguiente relación:

F = FM x PFa (X2 / X2M) + FM x PFb (Y2 /Y2M) + FM xPFc (Z2 / Z2M) + FM x PRa (W / WM)

Donde:F: Puntaje de calificación de la variable de la funcionalidad.PFa, PFb, PFc, PRa: Son los pesos de los indicadores Fa, Fb,Fc, Ra

FM: Puntaje máximo de calificación convenido de FX2, Y2, Z2, W: Son las calificaciones, según escala de valora-ción, de los indicadores Fa, Fb, Fc, Ra, respectivamente.X2M, Y2M, Z2M, WM: Son las calificaciones máximas,según escala de valoración, de los indicadores Fa, Fb, Fc, Ra.

Para:PFa = 0,2 FM = 25P b = 0,2 X2M = 7FPFc = 0,1 Y2M = 7PRa = 0,5 Z2M = 7

WM = 7

La fórmula simplificada de F es:

F = 0,2(25) (X2/7) + 0,2 x 25(Y2/7) + 0,1 x 25(Z2/7) + 0,5x 25(W / 7)

F = (2)5X2 + 5Y2 + 2,5Z2 + 12,5 W7

La asignación del peso de 0,5 mayor a PRa obedece aque el indicador método de ejecución de la función operativa(Ra) es el de mayor importancia relativa pues constituyen larazón de ser de cualquier máquina; los otros indicadores:velocidad de operación, versatilidad y automatización soncomplementarios del anterior, pero no por ello de caráctersuperfluo.

La asignación de 25 puntos al puntaje máximo delíndice funcionalidad (FM) obedece a la distribución delpuntaje de la calidad de la máquina.

La asignación de 7 puntos a X2M, Y2M, Z2M, WM,calificaciones máximas de los sub-indicadores Fa, Fb, Fc yRa, obedece a lo determinado para la escala de valor, y garan-tiza que quien cumpla puede estar en una posición ventajosa,frente a otro, en el indicador funcionalidad.

iii) Valoración del puntaje de calidad tecnológicaConsiderando la organización de las variables de la

tabla 1, el Puntaje de calidad (PTi) es determinado por ladistribución de puntajes de la valoración máxima de la cali-dad tecnológica (PTM), entre los índices confiabilidad (C) yfuncionalidad (F), en función de sus pesos y valoraciones,según la siguiente relación:

PTi = PTM x PC x C/CM + PTM x PF x F/FMPTi: Puntaje de calidad de la máquina iPC, PF: Peso de los indicadores confiabilidad y funcionali-dad, respectivamente.PTM: Puntaje de valoración máxima de la calidad de lamáquina.C, F: Puntajes obtenidos de las variables confiabilidad yfuncionalidad, respectivamente.CM, FM: Puntajes máximos de los índices confiabilidad yfuncionalidad, respectivamente.

Para:PC = 0,4 PTM = 50PF = 0,6 CM = 25

FM = 25



La fórmula simplificada de PTi es:

PTi = 0,4 x 50 x C/25 + 0,6 x 50 x R/25

PTi = (3)20C + 30F25

La asignación de un peso mayor a PF (0,6) obedece aque el indicador funcionalidad (F) es el de mayor importanciarelativa que el indicador confiabilidad (C), que es complemen-tario del anterior pero no por ello de primera importancia.

La asignación de 50 puntos al puntaje máximo decalificación de la calidad de la máquina (PTM) y de 25 puntosa los puntajes máximos de calificación de índices de confia-

bilidad (CM) y funcionalidad (FM) son valores convenidospara garantizar que quien cumpla con puntajes más altos estéen una posición ventajosa frente a la de otros equipos ymaquinarias.

iv) Valoración de la brecha de la calidad tecnológicaLa brecha o desfase de la calidad es consecuencia del

incremento del valor agregado que genera la innovación. Lainnovación modifica la máquina con la aplicación por prime-ra vez de conocimientos en los elementos o focos de valora-ción, con el objeto de mejorar su función y hacerlo máscompetitivo.

La valoración de la brecha o desfase es estimadorestando del puntaje máximo de valoración de la calidad

Formulario 1: Para recolectar datos referidos a los indicadoresMáquina: Fecha:

Datos relevantes referidos a los Indicadoresde la calidad tecnológica

Información correspondiente a los componentes delos equipos y máquinas

1. mecanismo operador, 2.piezas de complementación operacional3.piezas auxiliares, 4.mecanismos de accionamiento, 5.carcasa

Índice: Confiabilidad de la estructuraCalidad de Conservación (X1)a) Materiales de fabricación (principalmente de las partes críticas de falla y deterioro)b) Marca o Fabricante (% de las partes según marca)c) País de origen (% de las partes según origen)d) País de fabricación de las partes, made in (% de las partes construidas por el país de origen)e) Vida útil estimada por el fabricante

Garantía de funcionamientof) Costo de adquisiciónSimplicidad (Y1)a) Dimensiones (l x a x h)b) Tipo de transmisión del movimientoMantenibilidad (Z1)Datos de Estandarizacióna) Lugar más próximo de punto de venta de repuestosb) Lugar más próximo de suministro o procedencia del servicio técnicoc) Disponibles de fuentes escritas que proveen información técnica de la máquinad) Modelo

Año de fabricacióne) Normas de fabricaciónf) Certificadora de la calidad de cumplimiento de las normas de fabricación.g) Empresas en las que se encuentra en uso la máquina por años de venta.Datos de Seccionamientoh) Tipos de unión y ubicación de las partes críticas de falla y deterioroÍndice: Funcionalidad del procesoRapidez de Operación (X2)a) Tiempo del ciclo de la operación Tipo de flujoVersatilidad (Y2)a) Rangos de variación de la capacidad de producciónb) Rangos de variación de los parámetros de operación (dimensiones, velocidades, temperatura,

tiempo, presión, etc.)c) Tipo de interconexión con otras máquinas (rígida o flexible o no conectable)d)Tipos de los elementos en proceso a la entrada (tamaños, composición, característica)e) Tipos de elementos en proceso a la salida (tamaños, composición, característica)Automatización (Z2)a) Tipos de instrumentos de control y regulación.b) Requerimiento de mano de obra directa y calificaciónMétodo de (W) ejecución de la función operativaa) Principio y procedimiento de ejecución de la función operativab) Cantidad del consumo de energía, otra o ambas.c) Dispositivos de tratamiento o canalización de residuos sólidos, líquidos y vapores.

Ruido en decibeles que se producen al funcionar.Forma estética

Figura 1. Modelo de Formulario para recolectar información.Fuente: Elaboración propia



tecnológica (PTM), puntaje logrado por el programa acadé-mico en estudio (PTi), según la siguiente fórmula:

BT = PTM – PTi (4)

3.3.4. Datos necesarios en función de los indicadoresLa identificación y construcción de datos capaces de

aportar información relevante para valorar los indicadoresde evaluación han sido realizados en base a las definicionesde los índices e indicadores y buscando dar respuesta a loscriterios de enjuiciamiento de la escala de valor, los mismosque se dan en el Formulario 1 mostrado en la figura 1.

3.3.5. Fuente y técnicas para recolectar datosPara la recogida de datos necesarios, mediante la

técnica de observación directa, se tiene como fuente a lasmismas máquinas.

Para la recogida de datos, mediante la técnica derevisión de documentos, se tiene como fuentes los docu-mentos escritos, cifrados e iconográficos del fabricante delas máquinas (manuales de operación, procedimientosestándares de operación, catálogos y folletos de los equiposy maquinaria). Para la recogida de datos necesarios, mediantela técnica de interrogación, se tiene como fuentes a los pro-veedores, fabricantes o personas expertas.

3.3.6. Procedimiento de aplicación en la valoración de las variablesEl procedimiento de aplicación en la valoración de

las variables comprende:

(1) La valoración de los indicadoresLa valoración de los indicadores es realizada, por el

juicio experto de los especialistas, por conversión, confron-tando los criterios de enjuiciamiento establecidos en la escalade valor de la tabla 2 con los datos recolectados en el Formu-lario 1, por cada indicador, hasta ubicar su categoría relativa ypuntaje. Los puntajes de los indicadores obtenidas por cadadato y el promedio de datos son vaciados en las tablas 3 y 4siguientes, respectivamente.

Los datos recopilados y organizados por indicado-res, permiten valorar los indicadores con puntajes interpre-tables y comparables.

(2) La valoración de los índices de confiabilidad (C) y funcionalidad (F)La valoración de los índices de Confiabilidad (C) y

Funcionalidad (F) de las máquinas es realizada reemplazan-do los valores promedio obtenidos de los indicadorescorrespondientes en las fórmulas (1) y (2):

C = (10 X + 5Y +10Z )/7 (1)1 1 1

F = (5X + 5Y + 2,5Z + 12,5 W)/7 (2)2 2 2

Los puntajes de la calificación obtenidos en cadacaso son vaciados en la tabla 5.

(3) La valoración de la calidad tecnológica (PT)La valoración de la calidad tecnológica (PT) de las

máquinas en evaluación se realiza reemplazando en la fór-mula (3), del autor, los valores obtenidos de los indicadoresconfiabilidad y funcionalidad siguiente:Pti = (3)20C + 30F 25

(4) La valoración de la brecha de calidad tecnológica (BCT)La calificación de la Brecha de calidad tecnológica

(BT) de las máquinas en evaluación es realizada reemplazan-do en la fórmula (4), del autor, los valores del puntaje decalidad máximo PTM de 50 y el puntaje de calidad logradoPTi.BT = PTM – PTi (4)

Los puntajes resultantes de las valoraciones obte-nidas de la calidad y de la brecha de calidad tecnológica sonvaciados en la tabla 6.

Tabla 3.Valoración de los indicadores de una máquina porcada dato.Formato de valoración N°: 1 Fecha:Datos porindicador

Puntajes de valoración de los indicadores por datosX1 Y1 Z1 X2 Y2 Z2 W

a)b)c)d)e)f)g)h)i)j)k)l)Puntaje medioFuente: Elaboración propiaDónde: X1 calidad de conservación, Y1 simplicidad, Z1 mantenibilidad,X2 velocidad, Y2 versatilidad, Z2 automatización, W eficacia

Tabla 4. Valoración promedio de los Indicadores de lasmáquinas.Formato de valoración N°: 2 Fecha:Marcas de las máquinas Puntajes promedio de valoración de los

indicadoresX1 Y1 Z1 X2 Y2 Z2 W

12345Fuente: Elaboración propiaDónde: X1 calidad de conservación, Y1 simplicidad, Z1 mantenibilidad,X2 rapidez, Y2 versatilidad, Z2 automatización, W método operativo

Formato de valoración N°: 3 Fecha :Marcas de máquinas: Puntajes de valoración

Confiabilidad(C)

%del ideal

Funcionalidad(F)

%del ideal

12345

Tabla 5. Valoración de la Confiabilidad y Funcionalidad delas máquinas.

Fuente: Elaboración propia*Nombre de la planta



3.3.7. Análisis de los resultadosLos promedios de los puntajes de valoración obteni-

das de la Confiabilidad, Funcionalidad, Calidad y Brecha dela calidad tecnológica de cada máquina en evaluación sonconfrontados en una matriz de resultados con los puntajesde sus homólogos y puntajes máximos o ideales de valora-ción, cuyo formato se muestra en la tabla 7.

El análisis busca identificar, en un proceso de selec-ción, la máquina que ha obtenido los puntajes de calificaciónmás próximos a los puntajes ideales para recomendar suadquisición; o identificar, en un proceso de evaluación deuna línea de producción ya establecida, la máquina que haobtenido los más bajos puntajes de calificación con el objetode recomendar su retiro de uso por obsoleta. La tabla 7 pre-senta la matriz de resultados de las valoraciones.

Tabla 6. Valoración de la calidad y brecha de la calidadtecnológica.Formato de valoración N°: 4 Fecha :Marcas de las máquinas Puntajes de valoración

Calidad(PT)

Brecha(BT)

12345Fuente: Elaboración propia

Tabla 7. Matriz de resultados de las valoración de lasm quinasá .

Fuente: Elaboración propia

Formato de valoración N°: 5 Fecha:Puntajes promedio de valoración

Marcas o tipos de máquinas1 2 3 4 5 Puntaje ideal

Confiabilidad (C) 25Funcionalidad (F) 25Puntaje de calidad (PT) 50Brecha de la calidad (BT) 0

CONCLUSIONES

1. El modelo de proceso de evaluación ha demostrado suvalidez a través del juicio de expertos y ha resistido elcriterio de la práctica con la aplicación para valorar losequipos y maquinaria de las plantas de procesamientopesquero.

2. El modelo de proceso de evaluación resulta novedoso y degran valor por:- Valorar la calidad tecnológica de los equipos y maquina-

ria con variables que propician el perfeccionamientocontinuo, en base a la innovación y la competitividad.

- Identificar el estado real, las brechas de nivel de calidadtecnológica referente al estado deseado, y las diferenciascon equipos y maquinaria homólogos.

- Permitir hacer apreciaciones específicas centrales y hacerapreciaciones generales significativas, coherentes, perti-nentes de los equipos y maquinaria.

3. La lógica y consistencia de la estructura de las variables, dela escala y procedimientos de valoración con el objetivo; laespecificidad de las definiciones de las variables; los datosde hechos y la participación de expertos hacen confiables

y válidos los resultados de la evaluación.4. El reducido número de las variables y la posibilidad para la

obtención de sus valores facilitan la ejecución de los pro-ceso de evaluación

5. La configuración de la matriz de resultados para el análisispermite identificar el orden de la calidad tecnológica de lasmáquinas, para seleccionar la mejor.


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Correspondencia:José Mercedes Zuta Rubio: [email protected]




RESUMEN

La quinua ( Willd.) es una especie originaria de los andes Sudamericanos, que ha mostrado respuestas fisiológicasChenopodium quinoaque son características de especies que toleran sequía y sales, por lo que constituye una alternativa de alto valor para obtención deproteínas y fibra de alta calidad en áreas donde el agua y las sales del suelo son restrictivos para que prosperen otros cultivos. Aproxima-damente, casi en la mitad de la superficie del planeta están presentes las zonas áridas. El rasgo característico de estas zonas es que lasequía es un evento regular, con presencia también de altas temperaturas, con diferentes grados de salinidad de los suelos. Se estimaque un quinto de la población mundial vive en estas zonas. En el caso particular del Perú el 90 por ciento de la población nacional habitaestas zonas. En general, el agua es un recurso escaso, por lo que es prioridad el estudio de plantas alimenticias que toleren las condicio-nes adversas de estas áreas.

Palabras Clave: Fotosíntesis, sequía, conductancia, salinidad, aridez, quinua.

ABSTRACT

Quinoa ( Willd.) as a species of South American Andes, which has shown physiological responses that are charac-Chenopodium quinoateristic of species that tolerate drought and salt, which is a high-value alternative for obtaining proteins and high fiber quality in areaswhere water and soil salts are restrictive for other crops flourish. In approximately almost half of the planet's surface arid areas. The char-acteristic feature of these areas is that drought is a regular event, with the presence also of high temperatures with varying degrees of soilsalinity. An estimated one fifth of the world population lives in these areas n the particular case of Peru 90 percent of the national popula-. Ition live in these areas. In general, water is a scarce resource, so it is priority the study of food plants that tolerate adverse conditions inthese areas.

Keywords: photosynthesis, drought, conductivity, salinity, aridity, quinoa.

LA QUINUA ALTERNATIVA DE ( Willd.)Chenopodium quinoaSEGURIDAD ALIMENTARIA PARA ZONAS DESÉRTICAS

QUINOA ( Willd.) ALTERNATIVE OF FOOD SAFETY FORChenopodium quinoaDESERT AREAS

1 Nivardo Núñez Torreblanca


19

1 Ingeniero Agrónomo, Magister en Ciencias en Agricultura Andina. Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional JorgeBasadre Grohamnn. Tacna-Perú.



INTRODUCCIÓN

La quinua ( Willd.) es una especieChenopodium quinoacuyo centro de origen se considera en los andes Sudamerica-nos (Cárdenas, 1994). La mayor variabilidad de genotipos yde progenitores silvestres se encuentran en las proximidadesdel Lago Titicaca (Perú – Bolivia) y la mayor diversidad seubica entre Potosí en Bolivia y Sicuani en Perú (Mujica , et al.2000).

A partir de mediados de la década de los años 50 delsiglo XX, los estudios por ampliar los conocimientos sobreesta planta toman mayor impulso y comienzan a realizarsecolecciones de ecotipos y accesiones en Perú, Bolivia, Ecua-dor y Colombia (Lescano, 1994).

La quinua ofrece sobresalientes cualidades nutricio-nales, contiene entre 13,81 y 21,9 % de proteínas y más aún lacalidad de éstas son del tipo albúmina y globulina. El alto

valor alimenticio que se le reconoce se debe al contenido deaminoácidos, que se encuentran en el núcleo del grano,ventaja notable sobre el arroz o trigo que los tienen en suexosperma o cáscara. La quinua es considerada como elúnico alimento vegetal que puede proveer de todos los ami-noácidos esenciales, oligoelementos, vitaminas y no conte-ner gluten (FAO. 2011). Este preciado grano andino hadespertado el interés de muchos investigadores, más allá delas fronteras de Sudamérica.

Entre los principales productores de este importantegrano, se encuentran Perú y Bolivia, en menores proporcio-nes figuran Estados Unidos (seis por ciento) con una pro-ducción de 3 000 t, Ecuador y Canadá, pues producen apro-ximadamente el 10 por ciento de la producción mundial. Lasuperficie cultivada en los países andinos ha experimentadoincrementos sucesivos durante los últimos años debido a losrequerimientos del mercado. Para el año 2009, el área culti-

vada fue de 83 000 ha. La producción en éstos países es delorden de 70 000 t, de las cuales 40 000 corresponden al Perú,28 000 t, a Bolivia, y a Ecuador 746 t (FAO, 2011). Para elcaso de Europa la producción es de 210 t (FAO, 2011).

Su cultivo se ha extendido a otras partes del mundo,como el Reino Unido donde se vende en tiendas de comidassaludables, En Dinamarca es consumida por personas queno toleran el gluten de los cereales. Holanda es el país que halogrado la primera variedad europea con el nombre de “Car-men”. La quinua también fue llevada a los Himalayas (Asia),sin embargo no tuvo mayor aceptación por su contenido desaponinas, e inclusive al Tibet (Jacobsen y Risi, 2000). Mate-rial genético procedente de Colombia cultivados en Kenya(África) mostraron rendimientos en grano de hasta 4 000kg/ha, lo que constituye una real alternativa para los proble-mas de alimentación en aquel continente (Jacobsen, 2003).

El creciente interés por la quinua ha permitido queadquiera importancia económica, de tal manera que hoy esun cultivo de exportación, motivo por el que, en el caso delPerú, en los últimos años, se le viene cultivando en la costasur (Tacna), donde tradicionalmente predominaba el olivo yotros cultivos hortícolas.

Se han realizado diversas investigaciones para cono-cer sus atributos, referente a su valor alimenticio, capacidadproductiva con diferentes tratamientos, entre ellos, compor-tamiento en condiciones de estrés hídrico (sequía), salinidad,y otros factores adversos como exceso de humedad, graniza-das, frío, calor, vientos; posibilidades de transformación eindustrialización, en muchas de las cuales se han encontradorespuestas muy favorables y alentadoras.

Por su plasticidad es capaz de crecer y desarrollar envariadas condiciones ecológicas. Puede prosperar en climasdesérticos, calurosos y secos de la costa del Perú, como enaquellos muy frígidos, en otros menos rigurosos como lo vallesinterandinos, o condiciones de clima subtropical; de maneraque se le puede cultivar en cinco de las ocho zonas de vidanatural identificadas por Pulgar Vidal (para el Perú), las que seencuentran entre el nivel del mar y los 4 000 m.s.n.m. En rela-ción a su distribución, se conoce su adaptación a los diferentesclimas andinos (Tapia, 2001). Estudios preliminares en la costasur del Perú (Tacna) indican que la quinua puede cultivarse porlo menos en diez de los doce meses del año.

Dadas las características descritas, Chenopodium qui-noa Willd. se constituye en un cultivo de gran valor, no sólopara las poblaciones donde tradicionalmente se le cultiva,sino para la población mundial, considerando que un impor-tante porcentaje de personas viven en zonas desérticas,donde los principales limitantes para la producción de ali-mentos, son la carencia del recurso agua y las condiciones desalinidad de los suelos.

En el Perú, las zonas áridas y semiáridas representanun área mayor a los 30 millones de hectáreas, lo que es equi-valente a un cuarto del total de la superficie nacional aproxi-madamente y comprenden toda la costa y parte de la sierra.Estas zonas se encuentran habitadas por el 90 por ciento dela población nacional (UNALM, 1982).

Las zonas desérticas se caracterizan por presentarseveras limitaciones para la producción agrícola, precipita-ciones en niveles muy bajos, que pueden estar por debajo delos 200 mm anuales, tal como es el caso de la costa sur del

Perú. Sin embargo, las tasas de evaporación y transpiraciónson elevadas, lo que da como resultado un déficit permanen-te de humedad del suelo. Las características descritas ante-riormente, también dan por resultado en éstas zonas una altaconcentración de sales solubles en el suelo. En estas condi-ciones desfavorables es que se busca el rendimiento de loscultivos, tanto para cubrir los requerimientos de la poblaciónasí como para la exportación.

Caracterización de las zonas áridasLas zonas áridas se definen como aquellas unidades

geográficas y ecológicas o regiones, en donde, debido a unasituación de sequía casi permanente, la presencia de especiesvegetales es escasa, están condicionadas por elevadas tasasde evaporación, debido a altas temperaturas, baja humedad,vientos muy fuertes, en otros casos pendientes pronuncia-das que favorecen la escorrentía y suelos sueltos con pocacapacidad de almacenamiento hídrico. Estas característicaspueden estar acompañadas con diferentes niveles de salini-dad. Sin embargo, el término aridez puede resultar ser relati-vo, si las condiciones de precipitación que en una región soninsuficientes, en otra, puede permitir la existencia de algúntipo de vegetación, por lo que pueden identificarse grados dearidez de acuerdo al balance entre las ganancias y pérdidas dehumedad (Medrano y Flexas, 2004).

El término sequía indica que se trata de un períodocon ausencia de precipitaciones, durante el cual, el contenidodel agua del suelo se reduce a niveles tales que, por la carenciade humedad, las plantas sufren alteraciones en sus funcionesnormales. Frecuentemente, aunque no invariablemente, ladeshidratación del suelo está relacionada con evaporaciónintensa, debido a la sequedad del aire y altos niveles de radia-ción. En zonas áridas, la sequía ocurre de manera regular yprolongada (Larcher, 1995).

En general, en aquellas zonas en que predomina eldéficit hídrico durante todo el año las tierras áridas se clasifi-can como extremadamente áridas o hiperáridas; en tantoocurra en la mayor parte del año, se clasifican como regionesáridas, o, semiáridas. La aridez se evalúa sobre la base de lasvariables climáticas, a la que se ha denominado “índice dearidez”, o de acuerdo con la propuesta de la FAO, sobre labase de cuántos días el balance de agua permite el crecimien-to de las plantas. El índice de aridez utiliza la relación P/ETP(precipitación/evapotranspiración potencial), para clasificarlas tierras áridas (FAO, 2007). (Ver tabla 1).

De acuerdo a las estimaciones del UNEP (1997),aproximadamente el 47 por ciento (casi la mitad) de la super-ficie de la tierra está ocupada por zonas áridas, lo que esequivalente a 6 mil millones y medio de hectáreas aproxima-

Tabla 1. Categorías de tierras áridas según la FAO (1993),clasificación y extensión (PNUMA, 1992)

Clasificación P/ETPPrecipitación

(mm)Área(%)

HiperáridasÁridas

Semiáridas

Secas subhúmedas

< 0,050,05 < P/ETP < 0,20

0,20 <P/ETP < 0,5

0,5 <P/ETP < 0,65

< 200< 200 ) o(invierno

< 400 (verano)200-500 o(invierno)< 400-600 (verano)500-700 o(invierno)< 600-800 (verano)

7,5012,1

17,7

9,90Total 47,2Fuente: FAO, 2007


Ciencia & DesarrolloNuñez, N. La quinua ( Willd.) lternativa de seguridad alimentaria para zonas desérticas.Chenopodium quinoa a

damente, distribuidas en grandes regiones del planeta. De lascuales mil millones de hectáreas son hiperáridas y se extien-den mayormente a lo largo de los desiertos del Sahara, Ara-bia y Gobi. Las regiones áridas, semiáridas, subhúmedassecas ocupan más o menos cinco millones y medio de hectá-reas. Las precipitaciones en las regiones áridas varían entre200 mm anuales en las áreas con lluvia de invierno, a 300 mmen las áreas con lluvias de verano. En el año 2000, esta zonaestaba habitada por un quinto de la población mundial(FAO, 2007).

Según la ONU (mencionado por ALIDE, 2010), unade cada tres personas en el mundo vive en tierras secas oáridas; dos mil millones de habitantes de tierras secas vivencon menos de un dólar al día y sin acceso adecuado al agua;para el año 2030, se estima que el 50 por ciento de la pobla-ción mundial estará viviendo en zonas de gran estrés deagua.

Respuestas de la quinua al déficit hídricoSe han realizado diversas investigaciones para cono-

cer los mecanismos por los cuales la quinua puede tolerarepisodios de sequía. Inicialmente esta capacidad se atribuyóa la morfología de la planta, debido a la presencia de papilashigroscópicas en la cutícula de la hoja o su sistema radicularbastante ramificado (Canahua, 1977).

El estudio de las respuestas fisiológicas permiten unconocimiento más amplio del comportamiento de la quinuaen condiciones de estrés hídrico. De esta manera se realizaninvestigaciones tomando como referencia las fases fenológi-cas del cultivo.

Jensen (2000) estudiaron las respuestas de laet al.quinua en tres fases fenológicas, en las que el contenido dehumedad del suelo, desde capacidad de campo descendióhasta valores extremos de tres y uno por ciento en base apeso. En esas condiciones, la tasa fotosintética en la fasefenológica de ramificación, también descendió hacia nivelesde 10 µmolm s . En las fases de floración y llenado de grano,-2 -1

luego de un rápido descenso, la fotosíntesis fue de cero. Demanera similar la conductancia (g ) disminuyó a 0,1 molm s ,H20

-2 -1

en estas circunstancias, el cierre estomatal ocurrió cuando elpotencial hídrico foliar llegó a valores inferiores a -0,9 en lafase de ramificación, que fue menos negativo con respecto alas fases de floración y llenado de grano en las cuales fue de -1,1MPa y se encontró alta correlación positiva (r=0,98).

Estas respuestas se encuentran asociadas al compor-tamiento estomatal en relación a los factores ambientales,grado de deshidratación del suelo y sus efectos sobre lafunción fisiológica y metabólica de la planta. La alta correla-ción entre la conductancia y la fotosíntesis, obedece a queambas variables están controladas en alto grado por el cierrey apertura de estomas. El estrés por sequía da lugar al cierrede estomas lo que provoca la reducción de los niveles deconductancia al aumentar la resistencia, afectando negativa-mente la fotosíntesis (Huang ., 1975, Boyer, 1970).et al

En condiciones de riego a capacidad de campo, lafotosíntesis de la quinua muestra valores normales en plan-tas C3, al ser comparada con L. (Jensen ,Brassica napus et al.1996), Guss (Jensen ., 1989),Lupinus consentinii et al Hordeumdistichum et al. Triticum aestivum L. (Mogensen , 1994), L. (Wey-rich , 1995), con 22 µmolm s en promedio para todo elet al. -2 -1

ciclo de crecimiento.La conductancia varía en función a ciertos factores,

siendo uno de ellos el estado energético del agua del suelo. Amedida que el suelo se deshidrata, la conductancia desciende(Turner, 1991); similarmente en quinua la conductanciadisminuye significativamente cuando el contenido de aguadel suelo se encuentra por debajo del 50 por ciento. De otraparte, el alto grado de asociación (r=0,98) entre la conduc-tancia y la fotosíntesis, explica las variaciones de ambasvariables en condiciones de sequía. Un aspecto relevante esque la alta conductancia observada en la ramificación (elritmo de sequía se desarrolló con cierta lentitud) con respec-to a la floración y llenado de grano, indica que la quinuapuede adaptarse con mayor facilidad a condiciones de sequíade desarrollo lento.

El cierre de estomas, en quinua expuesta a sequía,ocurre cuando el potencial hídrico de la hoja estuvo en unnivel ligeramente superior en plantas con riego a capacidad decampo, a 0,9 a -1,1 MPa (Jensen , 2000), y entre -1,5 a -2,0et al.MPa (Andersen ,1996); a pesar de que el potencial hídricoet al.de la hoja desciende consistentemente, el potencial de pre-sión de la hoja muestra valores positivos, salvo en la fase dellenado de grano en la que toma valores de cero.

Como consecuencia de muy bajos niveles de agua enel suelo, provocados por la sequía, el potencial hídrico de lahoja disminuyó de -0,7 MPa a -2,3 MPa en las fase se ramifi-cación y floración, para disminuir hasta -3,2 MPa en la fasede llenado de grano. En la fase fenológica de ramificación elpotencial osmótico, durante los primeros nueve días deimpuesto el período de sequía, muestra niveles similares a losobservados en condiciones de riego a capacidad de campo,con valores promedio de -1,2 MPa, para bajar hasta -2,6 MPaal final del período de sequía. En la fase de floración de -1,8MPa cayó hasta -2,6 MPa, y en el llenado de grano el poten-cial osmótico fue aun más negativo de -3,5 MPa (Jensen .,et al2000).

Las relaciones hídricas de quinua se caracterizan portener bajos potenciales osmóticos fluctuando entre -1,0 y -1,3MPa en plantas bajo riego; se observa un moderado desarro-llo de ajuste osmótico de 0,3 MPa solamente en la fase deramificación, confirmándose resultados anteriores (Ander-sen ., 1996), obtenidos en quinua adaptada a condicioneset alde clima templado, la fracción del agua del apoplasto estaríapróximo al 16 por ciento de acuerdo a estimaciones por elmétodo presión-volumen (Andersen ., 1996).et al

El nivel de potencial osmótico de quinua es compa-rable con el de especies monocotiledóneas cultivadas, porejemplo, en L. El potencial osmótico aHordeum distichumplena hidratación presenta valores también entre -1,0 y -1,3MPa (Andersen ., 1991).et al

Otras plantas cultivadas dicotiledóneas C3, comoLupinus consentinii Brassica napus y L., a plena hidratación, mues-tran solamente potenciales osmóticos de -0,7 MPa y -0,9 Mparespectivamente (Jensen y Henson, 1990; Jensen ., 1996).et alLa característica de la quinua, de presentar bajos valores depotencial osmótico, puede originar tolerancia al déficit hídri-co, lo que se refleja en el mantenimiento de la turgenciadurante gran parte de los períodos de sequía, lo que consti-tuiría una evidencia consistente.

El ajuste osmótico observado en la fase de ramifica-


Ciencia & DesarrolloNuñez, N. La quinua ( Willd.) Alternativa de seguridad alimentaria para zonas desérticas.Chenopodium quinoa

ción y la no existencia de este mecanismo en las otras fasesfenológicas puede entenderse a partir que esta respuestavaría con la ontogenia y la diferencia entre genotipos (Mor-gan, 1980). El ritmo de desarrollo del estrés también influye.Una tasa de desarrollo lento permite a la planta adaptarse alestrés, mediante la acumulación activa de solutos en las hojas(Turner, 1991).

El área foliar específica (AFE), durante la fase deramificación, decrece tanto en el control, como en el trata-miento en sequía; diferenciándose este último en formaevidente a partir del octavo día de impuesto el déficit hídrico.Contrariamente, durante la floración los valores del áreafoliar específica se mantienen próximos y con escasa varia-ción entre ambos tratamientos. Al llenado de grano, seobserva reducción ligera en el tratamiento bajo déficit hídri-co en los cuatro últimos días de sequía.

La relación peso túrgido/peso seco (Pt/Ps) descien-de en forma paralela al control, mostrando valores másbajos, desde el noveno día de iniciado el período de sequía,observándose al final del mismo una diferencia de 0,75 afavor del control. En las fases fenológicas de floración yllenado de grano, las diferencias entre los tratamientos sonmuy ligeras. Por lo que se postula que en la fase de ramifica-ción la sequía provocó un ligero cambio en el tamaño de lascélulas, lo que muestra que en las otras dos fases fenológicas,no se habrían producido cambios significativos en el tamañode las células. La expresión de bajas relaciones entre pesotúrgido y peso se asocian a plantas resistentes a sequía, comoresultado de células pequeñas con paredes celulares engrosa-das.

Los efectos de la sequía, sobre variables fisiológicasde quinua variedad Sajama, dieron por resultado, bajos pesosde materia seca en comparación con el tratamiento control.El área foliar específica y el contenido de clorofila no sufrenreducciones significativas. Valores altos de área foliar y clo-rofila indican un bajo costo metabólico de mantenimientodel área foliar y, en consecuencia, alta productividad. Elcontenido de almidón, sacarosa y fructuosa es similar, tantoen el control como en condiciones de sequía. Los niveles deprolina son más altos que en el tratamiento control, respues-ta que sería un claro indicador que cualquier exceso de aguapuede afectar negativamente el crecimiento y la partición demateria orgánica (Gonzáles ., 2009).et al

Respuestas de la quinua en condiciones de salinidadEl interés por conocer el comportamiento de la

quinua en condiciones de salinidad ha conducido a plantear-se varias hipótesis. De esta manera, se estudiaron los efectosde la salinidad sobre la germinación de la semilla. Se experi-mentó con semillas de las variedades Chucapaca, Kamiri,Ratuqui, Robura, Sajama, Samaranti y Sayaña (de proceden-cia boliviana), que fueron evaluadas en las siguientes condi-ciones: a) en soluciones de NaCl a 0,05; 0,1; 0,15 y 0,2 M; b)pH de 3 – 10; y c) combinación de NaCl 0,1 y 0,2 M con lasdistintas soluciones de pH. Los efectos del pH por sí mis-mos no influyen en el porcentaje de germinación; las varie-dades Sajama, Sayaña, y Robura, se muestran menos sensi-bles, a la disminución de la germinación al ser expuestas a lacombinación de 0,1 y 0,2 M de NaCl con pHs de 3-10. Otroresultado de interés es que a 0,1 M de NaCl, todos los pH

probados, activaron la germinación; sin embargo a 0,2 M elefecto fue significativamente menor (Boero ., 2001).et al

Tomando como referencia únicamente la salinidadsobre la germinación, se evaluaron 103 accesiones de lacolección representativa de Perú, del banco de germoplasmade la Universidad Nacional del Altiplano de Puno (Perú) y deun total de 1029. En un primer experimento semillas delcultivar peruano 03-21-072RM fueron germinadas en placaspetri a 2°C, en concentraciones salinas de NaCl de cero hasta20 dSm ; se encontraron altas tasas de germinación (mayo--1

res al 75%) en todos los niveles salinos probados (Jacobsen etal., 2001).

Las altas tasas de germinación observadas hasta los20 dSm (en el primer experimento) llevaron a un segundo-1

experimento, para el tamizado de tolerancia a salinidad, en lacolección representativa peruana de quinua de diez cultiva-res andinos, las que fueron puestas a germinar en tres con-centraciones de sal (0,0; 0,5 y 0,6 M NaCl). De ellas fueronelegidas quince accesiones por su alta tasa de germinación,dos días después de colocadas en la concentración salinamás alta. Sin embargo fueron solamente cuatro accesioneslas que presentaron hojas cotiledonales, las demás murieron.Una tercera prueba de tamizado de las accesiones más tole-rantes, en diez concentraciones de Nacl, en el que a partir de0,0 hasta 1,5 M, sirvió para demostrar que la quinua puedegerminar en 24 horas en una solución de 0,3 M NaCl. Loscultivares mejorados de Perú y Bolivia tienen tasas de germi-nación similares a los cultivares nativos. El cultivar comercialKancolla (peruano) alcanza un porcentaje de germinaciónde hasta el 100% en siete días en una concentración de 0,5 MNaCl, no germina a 0,6 M NaCl. Las semillas de las accesio-nes más tolerantes demoraron entre seis a siete días parasuperar el 75% de germinación en 0,6 M NaCl, el proceso degerminación se inició a los tres días de iniciada la prueba(Jacobsen ., 2001).et al

La necesidad de identificar los posibles mecanismosde la tolerancia a la salinidad en plantas de quinua se mani-fiestan en experimentos como en el que se probaron doscultivares de quinua con antecedentes de tolerancia a lassales, uno procedente del desierto sur del altiplano bolivianoy otro del banco de germoplasma de la Universidad Nacio-nal del Altiplano del Puno (Perú). Al inicio de la formaciónde las panojas, se aplicaron nueve gradientes de salinidaddesde <1 hasta 40 mScm a 25 °C, utilizando agua de mar-1

diluida. Las variables, diámetro de tallo e índice de cosecha,muestran mayor grado de tolerancia, con relaciones trata-miento salino/tratamiento control, cercanos a uno, lo queexpresa pequeñas variaciones de estas variables con el incre-mento de salinidad. De manera similar, a especies tolerantesa sales, la conductancia estomatal es muy sensible a la salini-dad y, las respuestas, con respecto al área foliar, producciónde biomasa, rendimiento de grano e índice de cosecha. Laquinua mostró mejores respuestas entre 10 y 20 mScm , en-1

comparación con menores niveles de salinidad, por lo que sele reconoce como una halófita facultativa; sin embargoexisten diferencias entre cultivares (Jacobsen ., 2000;et alJacobsen ., 2003).et al

Entre las respuestas fisiológicas de la quinua al estréspor sales se encuentra la producción de solutos compatiblescomo mecanismo para soportar la salinidad y mantener el



potencial osmótico. En estudios recientes, se ha encontradosolutos compatibles en hojas cotiledonales a concentracio-nes de 250 mM; sin embargo por los bajos niveles de glicina-betaína y prolina, es probable que estos solutos cumplan unrol secundario en el ajuste osmótico. En cambio en plantasque crecen en medios muy salinos, se ha constatado unincremento de iones inorgánicos y de solutos compatibles,tales como betaína, trehalosa y trigonelina, que son másevidentes a medida que el estrés aumenta; la producción deestos solutos constituyen un mecanismo de la quinua parano sufrir daños irreparables por la salinidad y se encontraronaltos contenidos de trigonelina Las quinuas procedentes delaltiplano presentan mayor capacidad de acumulación desolutos que las de valle (Morales ., 2011).et al

También se demostró que, la quinua además de laproducción de solutos compatibles es capaz de acumularsales, mediante mecanismos de retención de agua, tal comola disminución de la conductancia estomatal, sistema radicu-lar capaz de excluir sales y genes que probablemente previe-nen daños por exceso de sales (Morales , 2011).et al.

CONCLUSIONES

Chenopodium quinoa Willd. presenta respuestas fisioló-gicas asociadas con la tolerancia a la sequía, como relacioneshídricas con bajos niveles de Pt/Ps, potencial osmótico,moderado nivel de ajuste osmótico, capacidad para mante-ner turgencia positiva; el intercambio gaseoso se caracterizapor la reducción de la conductancia. En condiciones desequía muestra altas tasas de asimilación; los excesos de aguason contraproducentes; lo que se considera como un indica-dor muy valioso para su cultivo en zonas desérticas. Lasrespuestas en condiciones de salinidad muestran que poseevarios mecanismos que le permiten prosperar en suelossalinos, por lo que se le puede utilizar para mejorar suelosafectados por sales, con ahorro significativo de agua encomparación a otros cultivos colonizadores como la alfalfa.


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Correspondencia:Nivardo Nuñez Torreblanca: [email protected]




RESUMEN

El presente trabajo de investigación se realizó durante el periodo de Abril a Diciembre 2014 iene como objetivo determinar la prevalen-. Tcia de en muestras fecales de bovinos según clase, sexo y sectores del distrito de Ilabaya – Tacna. Las muestras fueronFasciola hepatica ,procesadas mediante el Método de Sedimentación – Dennis modificado. Se procesó un total de 121 muestras fecales de bovinos, de loscuales 17 resultaron positivos con una prevalencia de 14,05 %. Según clase las vaquillas, terneros y terneras presentaron mayor prevalen-,cia 38,46 %; 20,00 % y 18,75 % respectivamente, seguido de las vacas con 10,42 %; toretes y vaquillonas con resultados 8,33 %. No dehubo presencia del parásito en toros. a prevalencia fue mayor 15,73 % en relación a los machos 9,38L en hembras con el que sólo fue de%. Según sectores los resultados más altos de positividad fueron de 33,33 % en Chululuni y Toco respectivamente, seguido de Cambaya30,00 %, Oconchay 20,75 %, Chulibaya 9,09 %, no reportándose casos positivos en Ilabaya, Ticapampa, Poquera y Mirave. Los resulta-dos nos muestran la existencia de en la población bovina del distrito de Ilabaya y su presencia podría constituir un serioFasciola hepaticaproblema para la salud pública ya que se trata de una zoonosis producida tras la ingestión de metacercarias enquistadas en los pastosque crecen en riachuelos y agua estancada, por lo que dichos lugares son fuente de infección para el hombre y los animales.

Palabras clave: Prevalencia, distoma, zoonosis.

ABSTRACT

This research was done from April to December 2014. Aims to determine the prevalence of Fasciola hepatica in cattle fecal samples,according to: class, sex and places in Ilabaya district - Tacna. The samples were processed by the Dennis - modified sedimentation met-hod. A total of 121 fecal samples of cattle were processed, from these 17 were positive with a prevalence of 14,05 %. According to the classof heifers and calves, they had a higher prevalence 38,46 %; 20,00 % and 18,75 % respectively, followed by cows 10,42 %; young beef bulls and heifers with results 8,33 %. In females the prevalence was higher 15 73 % com- of The presence of the parasite in bulls wasn't found. , pared to 9,38 % males. According to the places, the highest positive results were 33,33 % in Chululuni and Toco respectively, followed by Cambaya 30,00 %, Oconchay 20,75 %, Chulibaya 9,09 %, there weren't positive cases reported in Ilabaya, Ticapampa, Poquera and Mirave. The results show the existence of Fasciola hepatica in cattle population in the district Ilabaya and their presence could cause aserious problem for public health, it is a zoonosis produced after the ingestion of metacercaria encysted in the grasses that grow instreams and stagnant water, so these places are a source of infection for humans and animals.

Keywords: Prevalence, fluke, zoonosis.

PREVALENCIA DE EN BOVINOS ( ) DELFasciola hepatica Bos taurusDISTRITO DE ILABAYA – TACNA

PREVALENCE OF IN CATTLE ( ) IN THE DISTRICTFasciola hepatica Bos taurusOF ILABAYA - TACNA

1 2 3 Teodora Julia Condori Silvestre; Luis Adolfo Ramos Mamani; Elizabeth Soledad Chucuya Mamani;4 César Orlando Alvarado Calderón


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1 Magister en Salud Pública. Médico Veterinario y Zootecnista. Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional Jorge BasadreGrohmann. Tacna-Perú.

2 Magister en Gestión Ambiental y Desarrollo Sostenible. Médico Veterinario y Zootecnista. Facultad Ciencias Agropecuarias de la UniversidadNacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú.

3Médico Veterinario y Zootecnista. Facultad Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú.4Médico Veterinario y Zootecnista. Distrito de Ilabaya de la provincia Jorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú.



INTRODUCCIÓN

La Distomatosis hepática constituye una de la princi-pales enfermedades parasitarias que limitan el desarrollo dela industria pecuaria en el país, ya que los efectos patológicosdel distoma se traducen en una disminución notable de laproducción y productividad animal, a lo que se suma la pér-dida de valiosas fuentes proteicas por el decomiso de híga-dos parasitados, en el Perú se ha estimado en alrededor de 11millones de dólares las pérdidas que ocasiona anualmente a

la ganadería Leguía 1988).( ,Se ha estimado que en el mundo hay más de 550

millones de estos animales expuestos a sufrir de Distomatosis.Esta afección es causa de decomisos de hígados en frigorífi-cos y de bajas en el potencial productivo de los animalesafectados.

Las manifestaciones clínicas dependen de la cantidady frecuencia de ingestión de metacercarias, pero una cons-tante es el retraso en el crecimiento de los animales, bajaproducción de carne y leche, mala conversión alimenticia,

pérdida de peso, pérdidas económicas por decomiso dehígados a nivel de matadero y gastos de medicamento para elcontrol, tanto del caracol como del parásito, así como pro-blemas de salud pública en humanos (Rojas, 2004).

Algunos estudios han demostrado diferencias en laresistencia o sensibilidad a esta parasitosis dependiendo de laespecie animal. Es así como se ha descrito que el cerdo, eljabalí, el perro y el gato, montan una rápida respuesta contra elparásito evitando su desarrollo. Otro es el caso de los bovinos,los equinos y el hombre que reaccionan en forma tardía, per-mitiendo su proliferación. Finalmente los ovinos, los caprinosy los lagomorfos son los más receptivos al parásito.

Los ovinos son más susceptibles que los bovinos, ylos jóvenes mucho más que los adultos al sufrir esta afección.

El presente estudio es de suma importancia, conside-rándose que la distomatosis es una enfermedad zoonótica eimportante desde el punto de vista de salud pública, debido alas diferentes causas que favorecen su presentación. Estosresultados, van aportar conocimientos a los ganaderos de lazona y otros investigadores sobre la presencia de Distoma-tosis como enfermedad parasitaria zoonotica y prevenir elriesgo de contagio entre los animales y el hombre y tomar asídecisiones para su control y erradicación.

El objetivo de la presente investigación determinarfuela prevalencia general de en bovinos del distritoFasciola hepaticade Ilabaya – Tacna, teniendo en cuenta la clase, sexo y sectores.

MATERIAL Y MÉTODOS

MaterialEl estudio se realizó en 9 sectores del distrito de

Ilabaya, provincia Jorge Basadre, Tacna, entre bril y iciem-a dbre del 2014. La zona de estudio se encuentra en los17º25'23” de latitud Sur y 70º31'30” de longitud oeste, tieneuna extensión superficial de 1 111 km² y una temperaturapromedio por estación de 22,1ºC.

Para la determinación del tamaño de la muestra seusó la ecuación de ; obteniendo una muestra de 121Cochranbovino . Las muestras fecales de los bovinos fueron recolec-stadas al azar, con geles refrigerantes paray se transportaronsu conservación l aboratorio de parasitología de la, hasta e lEscuela Académico Profesional de Medicina Veterinaria yZootecnia de la U J B Gniversidad Nacional orge asadre roh-mann de Tacna, para su posterior análisis.

M todoéEn la evaluación coproparasitológica se utilizó la

técnica de sedimentación – Dennis modificado. La muestrafue considerada positiva al observar la presencia del huevotípico de . Los resultados fueron expresadosFasciola hepaticaen porcentajes, por lo que se utilizó la fórmula de prevalenciay la prueba de chi cuadrado.

RESULTADOS

En la abla 1, se observa que de 121 muestrastcoprológicas de bovinos examinados, 17 de los cualesresultaron positivas a , con una preva-Fasciola hepaticalencia de 14,05 % y 104 muestras fecales resultaronnegativos representando 85,95 %.

Tabla 1. Prevalencia general de en bovinosFasciola hepatica( ) del distrito de Ilabaya – Tacna.Bos taurus

NΡ Positivos NegativosEspecie Muestra NΡ % NΡ %

Bovinos 121 17 14,05 104 85,95

Tabla 2. Prevalencia de por análisis fecal enFasciola hep ticaabovinos del distrito de Ilabaya según clase.(Bos taurus)

NΡ Positivos NegativosClase Muestra No % No %Toros 10 0 0,00 10 100,00Toretes 12 1 8,33 11 91,67Terneros 10 2 20,00 8 80,00Vacas 48 5 10,42 43 89,58Vaquillonas 12 1 8,33 11 91,67Vaquillas 13 5 38,46 8 61,54Terneras 16 3 18,75 13 81,25Total 121 17 14,05 104 85,95

En la abla 2 se observa que la prevalencia det Fasciolahepatica según clase Las muestras fecales procedentes de.toros resultó negativo a , mientras que enFasciola hepaticatoretes de un total de 12 muestras fecales examinadas, 01,result positivo con una prevalencia de 8,33 %; en ternerosó ,de un total de 10 muestras fecales examinadas, 02 resultaronpositivos con una prevalencia de 20,00 %; en vacas de un total de 48 muestras fecales examinados, 05 resultaron posi-tivos con una prevalencia de 10,42 %; de un total de 12 muestras fecales procedentes de vaquillonas, 01 resulto positivocon una prevalencia 8,33 %; de 13 muestras fecales procedentes de vaquillas, 05 resultaron positivos con una preva-lencia de 38,46 % y de 16 muestra fecales de terneras, 03 resultaron positivas con una prevalencia de 18,75 %.

Tabla 3. Prevalencia de por análisis fecalFasciola hepaticasegún sexo en bovinos ( ) del distrito de Ilabaya -Bos taurusTacna.

NΡ Positivos NegativosSexo Muestra NΡ % NΡ %Macho 32 3 9,38 29 90,63Hembra 89 14 15,73 75 84,27Total 121 17 14,05 104 85,95

En la abla 3, se observa que la prevalencia det Fasciolahepática según sexo: De un total de 32 muestras fecales debovinos del sexo macho, 03 resultaron positivos con unprevalencia de 9,38 %, mientras que de un total de 89 mues-tras fecales de bovinos hembras, 14 resultaron positivos conuna prevalencia de 15,73 %.

En la abla 4, se observa que la prevalencia det Fasciolahepatica según sectores del distrito de Ilabaya: En el sector deChululuni y Toco, la prevalencia de fue delFasciola hepatica33,33 % respectivamente; en el sector de Cambaya la preva-lencia fue de 30,00 %, seguido de Oconchay y Chulibaya conuna prevalencia de 20,75 % y 9,09 % respectivamente, no reportándose casos de en el sector de Ilabaya,Fasciola hepaticaTicapampa, Poquera y Mirave.


Ciencia & DesarrolloCondori, T. Prevalencia de en bovinos ( ) del distrito de Ilabaya – Tacna.Fasciola hepatica Bos taurus

DISCUSIÓN DE RESULTADOS

E l análisis de los resultados del presente trabajo den einvestigación, tenemos que en el istrito de Ilabaya la preva-dlencia general de fue de 14,05 %.Fasciola hepatica

Sin embargo, Cuenca (2013) obtuvo una prevalenciade 1,16 %; Góngora y Santa Cruz (2006) 3,49 %; Torres(2010) 0,3 % y Jiménez (2003) 10,25 %. Al comparar nues-tros resultados con los trabajos reportados, se puede obser-var que la prevalencia es menor en relación a nuestro trabajo,esto debido probablemente al tamaño de muestra, época delaño en que se realizó la investigación, y a las condicionesambientales de las diferentes zonas de estudio.

Narváez (2011) reporta una prevalencia de 24,9 %;Laura (2004) 17,72 %; Sánchez (2009) 16,67 % para Fasciolahepatica; et al. Ramos (2009) 73,31 % y Ticona (2010) 35,9 %.En estos trabajos de investigación se muestran resultadossuperiores a los obtenidos en nuestro trabajo de investiga-ción, esto debido probablemente al deficiente manejo sani-tario que se refleja en el parasitismo de sus animales.

En el presente trabajo de investigación, la prevalen-cia fue mayor en animales jóvenes: terneros 20,00 %; vaqui-llas 38,46 % y en terneras 18,75 %, que son más susceptiblesal parasitismo en comparación con los adultos, que son másresistentes.

Mientras Jiménez (2003) reportó una prevalenciapara vacas 12,43 %, vaquillas 5,55 %; terneras 6 %; toros12,50 %; toretes 17,39 %; terneros 4,87 %. Sin embargo,Laura (2004) reportó que la prevalencia para toros fue de26,47 %, torete 27,59 %; ternero 6,90 %; vaca 17,24 %;vaquilla 13.04 %, ternera 19,05 % Sánchez (2009) reportó .según clase animal, que la prevalencia de Fasciola para terne-ras fue de 3,57 %; vaquillas 11,11 %; vaquillona 31,58 %;vaca 19,85 %; ternero 10,53 %; torete 0,0 %; y toro 11,11 % .Estos trabajos reportaron resultados que difieren de losnuestros, se puede observar que existe una mayor prevalen-cia en animales adultos, esto probablemente al tipo de ali-mentación y a la exposición en zonas muy contaminadas porFasciola hepatica, produciendo en ellos huéspedes perfectospara su desarrollo y diseminación.

En nuestro trabajo de investigación la prevalencia deFasciola hepatica en bovinos según sexo fue mayor en hembras15,73 %, siendo menor en machos 9,38 %.

Al comparar nuestros resultados, se observó simili-tud con Góngora y Santa investigaciones reportados por:Cruz (2006) en bovinos machos con el 2,86 % y en hembrascon el 7,43 %. que solo las hembrasTorres (2010) reportapresentaron una prevalencia de 0,3 %, mientras que losmachos no presentan la incidencia de esta enfermedad.Jiménez (2003) menciona que en hembras fue de 10,39 % ymachos 9,72 %. Sánchez (2009) indica que la prevalencia fuepara hembras 14,96 % y para machos 1,71 %. Ramos (2009)obtuvo, según sexo, que los machos presentan una prevalen-cia de 70,15 % y las hembras de 77,42 % y Ticona (2010)et al.36,7 % y 34,0 % para hembras y machos respectivamente.

Sin embargo nuestros resultados difieren con losreportados por Laura (2004), en la Provincia de Candarave,quien obtuvo una mayor prevalencia para bovinos machos(32,20 %) y menor en hembras (26,64 % ).

Los resultados para la prevalencia de Fasciola hepaticaen los bovinos del distrito de Ilabaya según sectores fueronde 33.33 % . E para Chululuni y Toco n Cambaya la prevalen-cia fue de 30,00 %, seguido de Oconchay y Chulibaya conuna prevalencia de 20,75 % y 9,09 % respectivamente o. Nreportándose casos de en el sector de Ilabaya,Fasciola hepaticaTicapampa, Poquera y Mirave.

CONCLUSIONES

Las conclusiones a las que se llega al finalizar el pre-sente trabajo de investigación en concordancia con los,objetivos l siguiente : La prevalencia general deson as s Fascio-la hepatica en bovinos del distrito de Ilabaya es de 14,05 %.S ,egún clase en toros fue 0,00 %; toretes 8,33 %; terneros20,00 %; vacas 10,42 %; vaquillonas 8,33 %; vaquillas 38,46% y terneras 18,75 %. La mayor prevalencia fue en hembras15,73 % en relación a los machos 9,38 %.

Según sectores fue: Cambaya 30,00 %; Chululuni33,33 %; Toco 33,33 %; Chulibaya 9,09 %; Oconchay20,75 % o reportándose presencia del parásito en Ilabaya, . NTicapampa, Poquera y Mirave.


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Tabla 4. Prevalencia de en bovinos (Fasciola hepatica Bostaurus) según sectores del distrito de Ilabaya – Tacna.

NΡ Positivos NegativosSector Muestra NΡ % NΡ %Cambaya 10 3 30,00 7 70,00Chululuni 3 1 33,33 2 66,67Ilabaya 13 0 0,00 13 100,00Toco 3 1 33,33 2 66,67Ticapampa 5 0 0,00 5 100,00Chulibaya 11 1 9,09 10 90,91Poquera 7 0 0,00 7 100,00Oconchay 53 11 20,75 42 79,25Mirave 16 0 0,00 16 100,00Total 121 17 14,05 104 85,95



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Correspondencia:Teodora Julia Condori Silvestre: [email protected] Adolfo Ramos Mamani: [email protected] Soledad Chucuya Mamani: [email protected]ésar Orlando Alvarado Calderón: [email protected]




RESUMEN

El estudio se desarrolló a 2926 m.s.n.m. en Andahuaylas - Perú. El objetivo fue determinar la influencia de la relación de agua y tiemposde proceso térmico, sobre el volumen de expansión y atributos sensoriales de pegajosidad, olor, textura y sabor, en granos de quinuavariedad rosada taraco. Se consideró dos niveles de humedad y dos tiempos de tratamiento térmico. El estudio se llevó a cabo bajo undiseño central compuesto rotable. Se empleó el método de deslazamiento de volúmenes para determinar la expansión de los granos dequinua y la expansión de la masa dentro del envase. Para la evaluación de los atributos sensoriales se estableció una escala hedónica de 7puntos. Determinándose 2,501 de volumen de expansión del grano a 16,291 minutos, para una relación de agua de 2,21:1 de quinua; y4,458 de expansión en la masa de granos cocidos dentro del envase a 21,474 minutos para la misma relación de agua y quinua. De laevaluación sensorial se determinó granos cocidos extremamente pegajosos, según la escala hedónica, a 9,45 minutos a una relación deagua a 1,98:1 de quinua. En cuanto a olor se determinó granos con calificativo de gusta mucho, según la escala hedónica a 9,87 minutosde tratamiento térmico de cocción y relación de agua de 1,94:1 de quinua, en cuanto a textura los granos cocidos presentaron un califica-tivo de extremadamente firme, a 16,47 minutos y relación de agua de 0,79:1 de quinua; en cuanto a sabor presentó gusto moderado contendiente a gusta mucho, en los granos cocidos a 12,36 minutos de tratamiento térmico y relación de agua de 2,21:1 de quinua. Conclu-yéndose que la relación de humedad influye independientemente sobre los atributos sensoriales de pegajosidad, olor, textura y sabor.

Palabras claves: rosada taraco, cocción, textura, pegajosidad, expansión.

ABSTRACT

The study was done at 2926 m.a.s.l. in Andahuaylas, Peru. The objective was to determine the influence of the ratio of water and thermalprocess times, the volume expansion and sensory attributes of tackiness, smell, texture and taste of quinoa grain pink variety Taraco. Twolevels of humidity and two-time heat treatment were considered, the study was carried out under a rotatable central composite design.The volume glide method was used to determine the expansion of quinoa grain mass and the expansion within the package of quinoa.For the evaluation of sensory attributes hedonic 7-point scale was established. It determined 2,501 grain expansion volume to 16 291,minutes, to water ratio of 2 21: 1 of quinoa; and 4,458 expansion cooked within the container to 21,474 minutes to water ratio of 2,21,grains: 1 of quinoa. The Sensory evaluation determined extremely sticky cooked grains according to the hedonic scale, 9 45 minutes at a,water ratio of 1,98 1 of quinoa. In smell, it was determined according to the qualification of much like at hedonic scale heat treatment 9,87:minutes and cooking water ratio of 1,94: 1 of quinoa, in texture cooked grains had a qualifying extremely firm, at 16,47 minutes and waterratio 0,79: 1 of quinoa; in taste with taste presented tending to moderate like, in cooked to 12,36 minutes of heat treatment and water ratioof 2,21 grains: 1 of quinoa. Concluding that the relative humidity influences on the sensory attributes regardless tack, odor, texture and taste.

Keywords: Pink araco, cooking, texture, stickiness, expansion.t

EFECTO DE LA RELACIÓN DE AGUA Y TIEMPO DEPROCESO TÉRMICO SOBRE EL VOLUMEN DE EXPANSIÓN

Y ATRIBUTOS SENSORIALES DE Chenopodium quinoa Willd.

EFFECT OF THE RELATIONSHIP OF WATER AND TIME IN THERMALPROCESS ON THE VOLUME OF EXPANSION AND SENSORY

ATTRIBUTES OF WilldChenopodium quinoa .

1 2 1 3 4 Thomas Ancco Vizcarra; Gina Toro Rodr guez; David Ramos Huallpartupa; José Manuel Prieto; Yuber Taipe Flores í


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1 Magister Scientiae en Postcosecha y Marketing, Ingeniero Agroindustrial. Escuela Profesional de Ingeniería Agroindustrial, Universidad NacionalJosé María Arguedas. Instituto de Investigación Innovación y Desarrollo de Tecnología Agroindustrial IIDTA. Apurímac – Perú.

2 Ingeniero Agroindustrial. Escuela Profesional de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Nacional José María Arguedas. Instituto de InvestigaciónInnovación y Desarrollo de Tecnología Agroindustrial IIDTA. Apurímac – Perú.

3 Ingeniero Agroindustrial. Escuela Profesional de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Nacional José María Arguedas. Apurímac – Perú.4 Estudiante de la Escuela Profesional de Ingeniería Agroindustrial, Universidad Nacional José María Arguedas. Apurímac – Perú.



INTRODUCCIÓN

La quinua ( Willd.) es originario deChenopodium quinoaSudamérica y se cultiva principalmente en Perú, Bolivia,Ecuador, Argentina y Colombia. Existe un especial interéspor este producto debido a su alto contenido en proteína y

minerales (Park y Morita, 2005). Su composición proximalvaría. Presenta de 10 a 18 % de proteína, 4 a 8 % de grasa, 54a 64 % de carbohidratos, 2 a 4 % de cenizas y 2 a 5 % de fibracruda. Su balance de aminoácidos es mejor que en el trigo(Lorenz y Coulter, 1991).

La aptitud para el proceso de cocción de los granos

de quinua requiere de una adecuada valoración culinaria, queestá directamente afectado por factores genéticos, ambien-tales y por las características físico – químicas (Benedito yMartinez, 1997). La calidad culinaria está determinada por laapariencia y consistencia del grano después de cocido yengloban parámetros que evalúan de forma directa la texturadel grano cocido y algunos atributos de composición y pro-piedades físico-químicas, que condicionan las propiedadesde cocción del grano (Gazólaz, 2009; Ávila, 2001). Los méto-dos sensoriales son de mucha utilidad para identificar pro-ductos de muy buena o de baja calidad culinaria. Permiteevaluar y describir las características sensoriales de textura,olor, sabor y pegajosidad del grano cocido, las que condicio-nan la calidad y aptitud de uso del grano crudo, cuantifican-do el comportamiento frente a la cocción (Cross , 1986;et al.Sancho ., 1999).et al

Además de los atributos sensoriales del grano coci-do, la integridad, blancura y brillo pueden condicionar laaceptación del consumidor, debido a que la viscosidad delproducto cocido da mejor correlación con el contenido deamilosa que la dureza. El contenido de amilosa determina lascaracterísticas de consistencia, viscosidad y pegajosidaddurante y después de la cocción (Wang , 2000; Ávila,et al.2001; Scholz y Magri, 2003). Asimismo las diferencias en ladureza con similar contenido en amilosa, generalmenteestán relacionadas con diferencias en la consistencia del gel,temperatura final de gelatinización, o ambos (Pérez ,et al.1985). En la cocción, el agua adsorbida por el grano, elaumento de volumen que ésta provoca y el ensanchamientocon respecto a sus características de forma, son tambiénatributos a medir para conocer el comportamiento de unavariedad durante el proceso de la cocción. Según Roberts etal. et al. (1980), Smith (1985) y Castillo (1990), otros atributosde cocción que suelen ser evaluados son el tiempo de coc-ción, la cantidad de agua, relación agua/quinua o la pérdidade sólidos en el agua de cocción. Estos valores varían entrecosechas y entre variedades (Benedito y Martinez, 1997).

Asimismo el método de cocción empleado debe serespecificado, puesto que los métodos existentes puedenprovocar diferencias importantes en el valor de cualquierade estos parámetros (Martínez y Cuevas, 1989).

La utilización de un método que estandarice lascondiciones de cocción, en cuanto a tiempo, agua, relaciónagua/quinua, resolverán los problemas de la aptitud de usode cada variedad de granos de quinua. Por tal razón se haplanteado estudiar el efectos del tiempo de cocción y rela-ción de agua/quinua para su mejor comprensión.


Volumen de expansión de los granos de quinua dentrodel envase

Se determinó a partir del método descrito por Bat-cher (1956) y Perdon (1997). Para ello se establecie-et al. et al.ron relaciones de agua de 1 a 2:1 de quinua cruda dentro delenvase y se llevó a ebullición a 121,1°C en autoclave vertical.Una vez alcanzado el tiempo del proceso establecido, sedeterminó el volumen alcanzado por los granos de quinuacocida. La expansión volumétrica dentro del envase se calcu-ló mediante la ecuación 1.

(Ec. 01)

Donde:V : volumen de expansión dentro del envaseEE

v : volumen finalfinal

v : volumen inicialinicial

Volumen de expansión del grano cocidoEl volumen del grano se determinó por el principio

de Arquímedes Smith (1985) y el volumen de expansiónet al.del grano cocido fue determinado por la división del incre-mento de volumen de la quinua humectada y cocida entre elvolumen original de la quinua cruda con la ecuación 3.

(Ec. 02)

(Ec. 03)

Donde:Vgq : volumen del grano de quinuaV : volumen de expansión del grano de quinuaEG

v : volumen finalfinal

v : volumen inicialinicial

Atributos sensorialesSe empleó un perfil de preferencia para determinar

los atributos de pegajosidad, olor, textura y sabor, con pane-listas semi entrenados y con una escala hedónica estructura-da de 7 puntos (tabla1), representando el menor y el mayorgrado de preferencia, conforme al método descrito porAmerine (1965).et al.

inicial

finalEE v

vV =

inicial

finalEG

inicialfinalgq

v

vV

vvV

=

−=

Tabla 1. Escala hedónica de 7 puntos para evaluaciónsensorial.Esca Textura Pegajosidad Sabor/Olor

1 Extremamente suave Extremamente suelto Disgusta mucho2 Suave Muy suelto Disgusta oderada- m

mente3 Ligeramente suave Suelto Disgusta ligeramente4 Suave con el centro

firmeLigeramente suelto Me es indiferente

5 Levemente firme Pegajoso Gusta ligeramente6 Muy firme Muy pegajoso Gusta moderadamente7 Extremamente firme Extremamente pega-

josoGusta mucho

Análisis estadísticosSe realizó a través de un DCCR, sometiéndose los

datos a análisis de varianza (ANAVA), considerando el efec-to de la relación de agua/quinua sobre las variables de res-puesta volumen y atributos sensoriales.

RESULTADOS

Volumen de expansión del grano cocidoDel análisis de la relación de agua y tiempo de trata-

miento térmico de cocción sobre el incremento de volumende los granos cocidos, los resultados del análisis de varianzamostraron que el tiempo de tratamiento térmico no influye


Ciencia & DesarrolloAncco, T. Efecto de la relación de agua y tiempo de proceso térmico sobre el volumen de expansión y atributos sensoriales de illd.et al. Chenopodium quinoa W

en el incremento de volumen, pero si la relación de agua.Asimismo se determinó que al 5,0 % de nivel de confianzalos factores en estudio influyen independientemente sobreel volumen de expansión del grano cocido. En la figura 1observamos que al incrementar la relación de agua de 1 a 2, elvolumen del grano cocido tiende a subir progresivamente de1,576, hasta 2,372, alcanzando un incremento de 0,796,sucediendo lo contrario con el tiempo de tratamiento térmi-co de cocción, cuando se incrementa de 10 a 20 minutos elvolumen de expansión tiende a subir de 1,694 hasta 2,054,logrando un incremento de 0,36 y posterior a ello decaehasta 1,929; determinándose 0,125 de contracción en losgranos cocidos de quinua.

El máximo volumen de expansión en los granos dequinua cocida tratada térmicamente es de 2,501 la mismaque se pude obtener a 16,291 minutos de tratamiento térmi-co y una relación de agua de 2,21:1 de quinua, valores que seobservan en la figura 2, y determinados con la ecuaciónsiguiente:

Volumen de Expansión de Grano Cocido = -2,13084 +0,297582 * Tiempo + 1,5448 * Rel Agua – 0,00913369 * Tiem-po^2 + 0,0 * Tiempo * Rel Agua – 0,246675*Rel Agua^2

Volumen de expansión de los granos de quinua dentrodel envase

De la evaluación del incremento del volumen deexpansión de los granos de quinua dentro del envase, sedeterminó que el incremento observado es debido al tiempode tratamiento térmico de cocción y relación de agua refe-rente al grano crudo, el modelo ajustado, explica 98,028 %

de la variabilidad en el incremento de volumen a un nivel designificancia del 5,0 %. En la figura 3 podemos observar quea medida que incrementa el tiempo de tratamiento térmicode cocción, el volumen de expansión de los granos de quinuadentro del envase tienden a subir desde 2,791 hasta 3,609, yposterior a ello, el volumen de la masa de granos de quinuapresenta una contracción dentro el envase hasta 3,55; deter-minándose un incremento de 0,818 y una contracción de0,059; y cuando la relación de agua incrementa de 1 a 2, elvolumen de los granos de quinua dentro del envase mani-fiesta una expansión que va desde 2,944 hasta 3,829, deter-minándose un incremento de volumen de 0,885. En tanto enla figura 4, observamos que el mayor volumen de expansiónde los granos de quinua dentro del envase se da a una rela-ción de agua de 2:1 de quinua, presentando una expansióndel volumen que va desde 2,829 hasta 4,217, contrario a larelación de agua 1:1 de quinua, donde se observó una expan-sión de 2,557 hasta 2,950, sufriendo una repentina contrac-ción en volumen hasta 2,703; en la figura 5 se observa que alincrementar el tiempo de tratamiento térmico de cocción lamasa de granos cocidos se expanden dentro del envase hastaun máximo de 4,458 a 21,474 minutos de tratamiento térmi-co de cocción para una relación de agua de 2,21:1 de quinua.

La ecuación ajustada que permite determinar elincremento de volumen dentro de envase se explica con laecuación siguiente:

Volumen de expansión de la masa de granos cocidos dequinua = 0,0543785 + 0,272406 * Tiempo + 0,203432 * RelAgua – 0,0127535 * Tiempo^2 + 0,12474 * Tiempo * RelAgua – 0,39535 * Rel Agua^2

Figura 2. Superficie de respuesta para el incremento devolumen de los granos de quinua cocida.

Figura 1. Incremento de volumen en granos de quinuacocida.

Figura 4. Volumen de expansión de los granos de quinuacocida dentro del envase en función al tiempo.

Figura 3. Volumen de expansión de los granos de quinuacocida dentro del envase en función al tiempo y relación deagua.



Atributos sensoriales

PegajosidadDe las evaluaciones sensoriales de los granos cocidos

de quinua, se ha determinado que la relación de agua influyemarcadamente en la pegajosidad, según el estadístico deDurbin-Watson se ha determinado que la pegajosidad no esafectada por la asociación del tiempo y relación de humedad,es decir, estos factores influyen independientemente sobrela pegajosidad de los granos de quinua cocida a un nivel designificancia del 5,0 %. El modelo para estimar la máxima omínima pegajosidad es la siguiente:

Pegajocidad = -21,9582 + 1,32741 * Tiempo + 17,7013 * RelAgua – 0,0170996 * Tiempo^2 – 0,556 * Tiempo * Rel Agua– 1,71 * Rel Agua^2.

Por las bondades del modelo aplicado, la máximapegajosidad en los granos cocidos es 8,5 a un tiempo de 7,93minutos y una relación de agua de 2,2:1 de quinua, asimismoel atributo sensorial de pegajosidad máximo 7 establecidosegún la escala hedónica, es posible lograr a 9,45 minutos de

tratamiento térmico de cocción a una relación de agua a 1,98;efecto que se observa en la figura 6, y la mínima pegajosidadque se alcanzó cuando los granos de quinua son sometidos aproceso térmico de cocción es de 3,04 en escala sensorialatribuyéndoles un calificativo de suelto a ligeramente suelto aun tiempo de 7,93 minutos y una relación de agua de 0,79:1de quinua.; en la figura 7 observamos que a medida que incre-menta el tiempo de tratamiento térmico de cocción de losgranos de quinua, la pegajosidad incrementa, llegando a unmáximo de 4,312 en escala sensorial, atribuyéndole un califi-cativo de ligeramente suelto a pegajoso; posterior a ello lapegajosidad reduce hasta 3,78 en escala sensorial, en tanto amayor relación de agua los granos de quinua tienden a alcan-zar valores de pegajosidad de 5,97 en escala sensorial atribu-yéndole un calificativo tendiente a muy pegajoso.

OlorDe las evaluaciones sensoriales de olor para el granos

cocido de quinua, se ha determinado diferencias estadísticassignificativas para la relación de agua, y no así para el tiempode tratamiento térmico de cocción de los granos de quinua;asimismo el estadístico de Durbin-Watson hace resaltar queel olor no es afectado por la asociación del tiempo y relaciónde humedad, es decir estos factores influyen independiente-mente sobre el olor del grano de quinua tratado térmicamen-te a un nivel de significancia del 5,0 %.

Del estudio de ha determinado que para maximizarel calificación de 7 en olor según la escala hedónica aplicada,es posible lograr a un tiempo de tratamiento térmico de 9,87minutos y una relación de agua de 1,94:1 de quinua; asimis-mo se ha determinado un valor de 4,9 como la mínima apre-ciación sensorial para el olor, determinándose este valor a untiempo de tratamiento térmico de 18,75 minutos y relaciónde agua de 1,14:1 de quinua, como se observa en la figura 8;los resultados expuestos se han determinado mediante laecuación siguiente:

Olor = 8,87847 – 0,233389 * Tiempo – 3,12674 * Rel Agua+ 0,00775001 * Tiempo^2 – 0,05 * Tiempo * Rel Agua +1,77498 * Rel Agua^2

Evaluando independientemente los factores enestudio, en la figura 9 se observa que a medida que incremen-

Figura 5. Superficie de respuesta para el incremento devolumen de los granos de quinua cocida dentro del envase.

Figura 7. Pegajosidad de los granos de quinua según eltiempo y relación de agua.

Figura 6. Pegajosidad de los granos de quinua.



ta el tiempo de tratamiento térmico de cocción de los granosde quinua, el calificativo olor en escala hedónica, tiende abajar de 5,87 hasta 5,11; y a medida que incrementa la rela-ción de agua de 1 a 2 el olor en los granos cocidos, incremen-tan notoriamente desde 5 hasta un calificativo en escalahedónica de 6,45.

TexturaEn cuanto a la textura de los granos de quinua cocida

se ha determinado que la relación de agua influye marcada-mente, sobre la textura de los granos cocidos de quinua. Enla figura 10 se observa que a medida que incremente el tiem-po de tratamiento térmico de 10 a 20 minutos, la textura delos granos cocidos de quinua tiende a bajar desde 4,10 enescala hedónica, con calificativo de suave con el centro fir-me, hasta un mínimo de 2,39 en escala hedónica con califica-tivo suave tendiente a ligeramente suave; para que nueva-mente manifieste un incremento hasta alcanzar el calificati-vo de 3,54, es decir, ligeramente suave tendiente a suave conel centro firme; y cuando la relación de agua incrementa de 1a 2, la textura de los granos cocidos de quinua tienden a bajardesde 5,19 (levemente firme) hasta 2,07 (suave), posterior aello sufre un ligero incremento hasta 2,43 (suave tendiente aligeramente suave). Estos resultados son adecuados ya que elR-Cuadrado explica el 80 % de la variabilidad en textura, y el

estadístico de Durbin-Watson nos ha permitido evidenciarque el tiempo y relación de humedad influyen independien-temente a un nivel de significancia del 5,0 %.

Según el modelo evaluado se ha podido maximizar laapreciación sensorial de textura para un valor de 7 (extrema-damente firme) en escala hedónica, el mismo que se logra aun tiempo de tratamiento térmico de 16,47 minutos y unarelación de agua de 0,79:1 de quinua; en cuanto a la mínimaaceptación sensorial de textura determinada fue de 2,06(suave) en escala hedónica y esta se logra a 15,07 minutos detratamiento térmico, a una relación de agua de 1,74:1 dequinua, tal como se observa en la figura 11. Los valores fue-ron estimados con la ecuación siguiente:

Textura = 37,5425 – 2,06606 * Tiempo – 22,8677 * Rel Agua+ 0,0569996 * Tiempo^2 + 0,2 * Tiempo*Rel Agua +5,69998 * Rel Agua^2

SaborEn cuanto al sabor en los granos de quinua cocida, se

ha determinado que la relación de agua influye sobre el saborde los granos cocidos de quinua, así como el efecto cuadráti-co del tiempo de tratamiento térmico; y según el estadísticode Durbin-Watson, se determinó que no hay correlaciónentre las variables tiempo de tratamiento térmico y relación

Figura 9. Superficie de respuesta del olor de los granos dequinua según el tiempo y relación de agua.

Figura 8. Olor de los granos de quinua según el tiempo yrelación de agua.

Figura 10. Textura de los granos de quinua según el tiem-po y relación de agua.

Figura 11. Superficie de respuesta de la textura de los granosde quinua según el tiempo y relación de agua.



de agua al 5 % de nivel de significancia, influenciando inde-pendientemente sobre el sabor de los granos de quinuasometidos a proceso térmico de cocción.

En la figura 12 se observa que a medida que incre-mente el tiempo de tratamiento térmico de cocción, el saboren los granos cocidos tiende a incrementar desde 5,79 (Gus-ta ligeramente) hasta un máximo de 6,29 (gusta moderada-mente tendiente a gusta mucho) en escala hedónica y, poste-rior a ello, tiende a bajar hasta un mínimo valor de 5,88 (gustaligeramente). Asimismo se observa que a medida que incre-menta la relación de agua de 1 a 2 el sabor incrementa desde5,68 (gusta ligeramente tendiente a gusta moderadamente)hasta un valor de 6,79 (gusta moderadamente tendiente agusta mucho).

La máxima apreciación sensorial de sabor determi-nada fue de 6,99 (gusta moderadamente tendiente a gustamucho) para un tiempo de tratamiento térmico de cocciónde 12,36 minutos y relación de agua de 2,21:1 de quinua,valores que se observan en la figura 13 y determinados con laecuación siguiente:

Sabor = -3,72578 + 0,788204 * Tiempo + 4,35177 * RelAgua – 0,0184998 * Tiempo^2 – 0,15 * Tiempo * Rel Agua –0,349999 * Rel Agua^2

DISCUSIÓN

El volumen de expansión de los granos de quinua en2,501 y 4,458 dentro del envase muy posiblemente sea debi-do a su reducido contenido de amilosa (Wang , 2000;et al.Ávila, 2001; Scholz y Magri, 2003). Asimismo la variedadrosado taraco permite que los granos de quinua dentro delenvase absorban la cantidad suficiente de agua favoreciendola progresiva y controlada ganancia del agua del grano dequinua en los tiempos de 10 a 20 minutos de cocción estable-cidos, evitando la deformación y facilitando que entre gra-nos estas se mantengan sueltas, evitando la pegajosidad(Benedito y Martinez, 1997; Roberts , 1980; Smith ,et al. et al.1985; Castillo, 1990), por lo que afirmamos que la propor-ción amilosa amilo pectina juegan un rol preponderante almomento de la humectación, cocción y graneado de losgranos de quinua (Pérez , 1985), los que le atribuyenet al.adecuadas propiedades sensoriales y texturales, además de

acentuar el sabor de la quinua; cuando se tiene una adecuadaelección y uso de la relación de agua:quinua (Cross ,et al.1986; Sancho , 1999; Roberts , 1980; Smith ,et al. et al. et al.1985; Castillo, 1990).

CONCLUSIONES

Del estudio se concluye en lo siguiente:- Para incrementar el volumen de expansión de los gra-

nos de quinua variedad rosada taraco dentro del envase,la relación de agua y tiempo de proceso juega un rolpreponderante.

- A mayor relación de agua, el sabor de los granos cocidosde quinua incrementan, tornándolo de un sabor ligera-mente dulce. A mayor relación de agua menor textura,mayor olor y pegajosidad.


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Figura 13. Superficie de respuesta del sabor de los granosde quinua según el tiempo y relación de agua.

Figura 12. Sabor de los granos de quinua según el tiempoy relación de agua.



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Correspondencia:Thomas Ancco Vizcarra: [email protected] Ramos Huallpartupa: [email protected]


RESUMEN

La presente investigación tuvo como objetivo evaluar las poblaciones actuales de Polylepis y su eficiencia en la captura de CO en la2

Provincia de Tarata (Susapaya, Estique Pueblo, Tarucachi, Sitajara, Ticaco y Tarata). Se establecieron parcelas de 25 x 20 m (0,1 ha); ubica-do al azar con la ayuda de estacas, rafia y brújula; luego se levantó información del estado actual para calcular su eficiencia de captura,de CO . En una área de 453 km ; la capacidad de captación de CO de 31 387,6 Tn de CO /ha/año; las densidades poblacion son2 2 2

2 fue alesvariables siendo el distrito de Tarucachi con mayor densidad poblacional (2,48 Ind/ha), y Estique (0,28 Ind/ha) con la menor densidad. En,cuanto a la regeneración natural, predomina los latizales con 116 individuos (50,2 %) y con menor cantidad los individuos adultos con 28individuos (12,2 %). La flora acompañante corresponde a Azorella compacta, Baccharis tricuneata, Parastrephia quadrangularis,Pycnophyllum molle, Stipa ichu y Festuca orthophylla. El estado actual de las Influencias Antrópicas se encuentra categorizada comointacta teniendo un porcentaje de 93,3 %. Entre las características se determinó la altura promedio 3,52 m, el largo del foliolo 1,51 cm,,ancho del foliolo de 0,76 cm, inflorescencia 3,34 cm, flor 0,59 cm, vaina estipular 0,42 cm. Tallos torcidos, corteza delgada y exfoliante, decolor marrón rojizo. Los foliolos trifoliados; pelos glandulares blancos; raquis lanoso, las vainas estipulares con ápice protuberante ydensamente lanoso. Flor de color rojo cereza, dialipétala. Los frutos de color naranja-marrón, con espinas de color negro cubiertos depelos blancos. Caracterización que correspondió a y no como la literatura señalaba.Polylepis rugulosa Polylepis besseri

Palabras clave: Estado actual de los bosques de Polylepis, arbono almacenado, ióxido de carbonoc d

ABSTRACT

This research aimed to evaluate current populations of Polylepis and its efficiency in the capture of CO in the Province of Tarata2

(Susapaya, Estique Pueblo, Tarucachi, Sitajara, Ticaco and Tarata). Plots of 25 x 20 m were established. (0,1 ha); randomly located with thehelp of sticks, raffia and compass; current status information was rose and then the efficiency of CO capture was calculated. In an area of2

453 km ; the CO uptake capacity s 31 387,6 tonnes of CO /ha/year; population densities are variable being Tarucachi district with the22 2wa

highest population density (2,48 Ind/ha), and Estique (0,28 Ind/ha) with the lowest density. As for natural regeneration, the saplings with116 individuals (50,2 %) and fewer adult individuals with 28 individuals (12,2 %) dominate. The accompanying flora are compact Azorella,Baccharis tricuneata, Parastrephia quadrangularis, Pycnophyllum molle, Stipa ichu and Festuca .orthophylla. The current state ofAnthropogenic Influences is categorized as intact having a percentage of 93,3 %. Among the characteristics the average height was,determined 3,52 m, also the length of the leaflet 1,51 cm, the leaflet width of 0,76 cm, 3,34 cm inflorescence, flower 0,59 cm stipularsheath, 0,42 cm. Twisted stems, thin and exfoliating bark reddish brown. The leaflets trifoliate; white glandular hairs; woolly spine, thestipular pods protruding apex and densely woolly. Cherry blossom red, dialipétala flower. The fruits of orange-brown with black coloredspines covered with white hairs. Characterization corresponded to Polylepis rugulosa not to besseri Polylepis as literature points.

Keywords: Current status of the Polylepis forests, carbon storage, carbon dioxide

ESTADO ACTUAL DEL BOSQUE DE POLYLEPIS Y SUEFICIENCIA EN LA CAPTURA DE CO EN LA PROVINCIA2

TARATA, DEPARTAMENTO DE TACNA

CURRENT STATUS OF POLYLEPIS FOREST AND ITS EFFICIENCY IN CO2

CAPTURE IN TARATA PROVINCE IN TACNA DEPARTMENT

1 Luis Fortunato Morales Aranibar

36

1 Magister Scientiae con mención Gestión Ambiental y Desarrollo Sostenible. Carrera Profesional de Ingeniería Ambiental de laDocente de laUniversidad Nacional de Moquegua. Moquegua - Perú.



INTRODUCCIÓN

Los bosques de PolylepisKeñue, queñoa, queñua, qui ua, kewiña, qiñwa sonñ

los nombres que ha adquirido este árbol de las alturas, pro-pio de los Andes cordilleranos y las culturas altoandinas.Aymaras y quechuas son quienes principalmente han coexis-tido junto a él, y a quienes ha brindado calor, soporte paraviviendas, medicina y bienestar, contribuyendo al desarrollo

de las familias altoandinas. Cumpliendo también un impor-tante rol en la biodiversidad andina, sobre todo en la forma-ción de comunidades vegetales altamente especializadaspara soportar los rigores climáticos del altiplano, en especialcon la Azorella compacta o llareta, con las cuales constituyeverdaderas asociaciones de supervivencia, también formanparte vital del hábitat de la fauna existente en la zona y delpaisaje andino.

Los bosques de ueñoas no siempre son homogé-q


neos, a veces muestran mezclas de árboles de dos especies ose acompañan con otras especies arbóreas. En un estudiorealizado en Puno se obtuvieron como resultado a PolylepisTomentella Polylepis Incana y , el mayor número de individuos lotenía con lo que se deducía que este cerroPolylepis Tomentellaera el límite de distribución de (Yallico, 1992).Polylepis Incana

Desde las primeras referencias sobre los Queñoalesdado por Juan López en su obra eografía y escripción, G du I ,niversal de las ndias Polylepis ha sido motivo de tempranay permanente preocupación botánica. En la primera mitaddel siglo XX las investigaciones de los ot nicos Humboldt,b áBonpland y Kunth añadieron a la especie en referencia otrasdos: y (Polylepis Racemosa)Polylepis Incana Polylepis Villosareconocidos por Herrera (1943) como endémicos en nues-tro territorio. En la flora del Perú (Macbride, 1938), se citanlas siguientes especies: Polylepis Multijuga, Polylepis Serrata,Polylepis Albicans, Polylepis Subsericans, polylepis Tarapacana,Polylepis Rugulosa, Polylepis Villosa, Polylepis Incana, polylepisTomentella Polylepis Subquinquefoliay (Franco, 2003).

La variabilidad morfológica antes descrita es indicati-va de la gran amplitud ecológica de las diferentes especies dePolylepis y de los bosques formados por ellas (Weberbauer,1945; Simpson, 1986; Kessler, 1995a; Kessler, 1995b). Enregiones húmedas a lo largo de la vertiente andina oriental y,en la vertiente occidental de Ecuador, la línea superior debosques es naturalmente dominada con varias especies dePolylepis, arriba de los bosques de neblina conformados porWeinmannia, Oreopanax, Clethra Clusiay , entre otros. La transi-ción entre ambos tipos de bosque se encuentra alrededor de3 500 m, con una zona intermedia de 100-200 m de diferen-cia (Kessler y Schmidt-Lebuhn, 2005).

Principales menazas ctuales y otencialesa a p

Contexto AntropológicoIncluso con las limitaciones que presentan las intrin-

cadas formas de sus troncos, la queñoa ha sido utilizada envigas de la mayoría de las antiguas iglesias y casas del altipla-no. Un ejemplo típico lo presenta la iglesia del pueblo deIsluga (Región de Tarapacá), que data del siglo XVII. Tam-bién existen evidencias de su uso en múltiples construccio-nes rehispánicas. Se ha encontrado queñoa en los restos depmaderas del tambo de Zapahuira las que corresponderían ala techumbre del mismo (Ugarte, 2004).

Algunas crónicas y antiguos escritos mencionan laqueñoa y su importancia en la vida cotidiana del antiguohabitante andino. Y aunque hoy, por las labores tan seguidasque se traen en el cerro, no se halla rastro que hubiese tenidoarboleda, cuando lo descubrieron le hallaron muy pobladode unos árboles que llaman quinoa, y de su madera se edifica-ron las primeras casas de este asiento. Un árbol grande, muybueno para leña y carbón, la resina que se desprende deltronco o de las ramas se mastica tal cual para fortificar el,corazón (Girault, 1987).

Los bosques y la captura de Co2

Montoya (1995) afirma que, a través de la foto-et al.síntesis, la vegetación asimila CO atmosférico, forma car-2

bohidratos y gana volumen. Los bosques del mundo captu-ran y conservan más carbono que cualquier otro ecosistema

terrestre y participan con el 90 % del flujo anual de carbonode la atmósfera y de la superficie de la tierra.

Castellanos . (1991) afirman que el carbono fija-et aldo por las plantas se transforma en moléculas móviles, quese asignan a las diferentes estructuras de la planta para satis-facer sus demandas fisiológicas y estructurales. Esta asigna-ción determina las rutas por las cuales se dará posteriormen-te el flujo de C al suelo. Cada especie de planta asignará más omenos C para producir biomasa en la parte aérea o en laparte subterránea. Por ejemplo, la biomasa subterránea en laselva estacional representa entre 40 y 50 % de la biomasatotal, mientras que en el bosque templado y la selva húmeda,la biomasa subterránea representa menos del 15 %.

Oliva y García-Oliva (1998) describen que la incor-poración de C al suelo en los ecosistemas naturales se da pordos vías principales: por el mantillo (capa superficial demateria vegetal) y por la biomasa radicular. La velocidad de ladescomposición de este material depende de las poblacionesmicrobianas del suelo y de las características del materialvegetal.

Bienes y servicios ambientalesMontoya (1995) indican que desde la celebra-et al.

ción de la “Cumbre de la Tierra” en Río de Janeiro (1992), seenfatizó que a fin de alcanzar la conservación y manejo sos-tenible de los recursos naturales es necesario generar estruc-turas internalicen los costos y beneficios de los sistemas demercado (Olguín, 2001).

Daily (1997) afirma que en este sentido varios auto-res han coincidido en incorporar una perspectiva integraleconómico-ecológica, basada principalmente en los bienes yservicios ambientales (BSA). El reconocimiento de los BSA,además de establecer un valor económico a los beneficiosque la naturaleza brinda de forma gratuita, alerta a las socie-dades sobre pérdidas de elementos y funciones ecológicasque son sustento de la actividad económica y de su propiobienestar (Olguín, 2001).

Constanza (1997) y Scott . (1998) describenet al. et alque, los BSA son diferentes entre sí, mientras los bienesambientales son producto de las funciones ecológicas (e. g,alimentos y agua), los servicios son atributos de estas; porejemplo, ciclaje de nutrientes, formación y retención delsuelo, flujo y almacenamiento del agua (Olguín, 2001).

Christensen y Franklin (1997) afirman que ambosdependen de la estructura y diversidad presente en cadaecosistema (Olguín, 2001).

Scott (1998) reafirma que la cantidad y calidadet al. nde los BSA se pone en peligro al deteriorarse los procesos uotros elementos de base que mantienen las condicionesóptimas de los ecosistemas (Olguín, 2001).

MATERIAL Y MÉTODOS

Estructura y densidad poblacional

Forma y delimitación de las parcelasSe establecieron por cada zona 1 parcelas de 25 x 20

m (0,1 ha); cada uno fue ubicado al azar en todo el bosque ydelimitado con la ayuda de estacas, rafia y brújula.

Dentro de estas parcelas se tomaron datos para la

Ciencia & DesarrolloMorales, L. Estado actual del bosque de Polylepis y su eficiencia en la captura de CO en la provincia Tarata, departamento de Tacna.2


determinación de la estructura y densidad poblacional (Mi-nisterio de Agricultura, 2004).

Densidad poblacional.Se procedió al conteo de todos los individuos dentro

de cada parcela, así como su ubicación exacta mediante unGPS (Ministerio de Agricultura, 2004).

Estructura poblacionalDentro de las parcelas se hizo una sub parcelas de

0,05 ha para el conteo de brinzales y latizales (Ministerio deAgricultura, 2004).

Diámetro del árbolSe midió con una cinta diamétrica el DAP (diámetro

a la altura del pecho), a todos los individuos arbóreos con undiámetro mayor o igual a 0,05 m; medidos a 3 m de alturasiempre en dirección a la pendiente y del lado más cercano alsuelo (Ministerio de Agricultura, 2004).

Altura del árbol.Para obtener la altura de los árboles se realizó la,

estimación directa on la ayuda de una cinta metálica (Mi-, cnisterio de Agricultura, 2004).

Conteo de Brinzales y LatizalesPara determinar la regeneración natural del bosque

se realizó un conteo general de todos los brinzales de Polyle-pis clasificándolos en un rango de 0 a 30 cm; y los latizales enun rango de 30 cm a 1 m.

Composición florística: Flora acompañante.La recolección de muestras botánicas se efectuó,

tanto por dentro como por fuera de las parcelas, teniendocomo límite el bosque. Se colectaron 2 ejemplares en estadofértil (flores, frutos) de todas las especies; con la ayuda deuna tijera de podar, luego se procedió a etiquetarla y final-mente llevarlas a unas bolsas debidamente rotuladas. Lasflores y frutos se recolectaron en envases de plásticos derollos de fotografía en el cual se hizo una cama en donde sepuso la flor y el fruto (Ministerio de Agricultura, 2004).

Impactos del bosque

AmenazasPara determinar las amenazas y el estado físico se

consideró éstos parámetros: factores antrópicos. No Inter-venida ( uen estado físico, hojas vigorosas y no presentanbimpacto antrópicos), Semi Intervenida (ligeramente daña-das, hay pocas hojas secas), e Intervenida ( uebradas, rotas,qsecas, quemadas y muertas).

Metodología para estimación de la concentración decarbono en la biomasa aérea de los árboles

Biomasa aérea para árbolesCon los individuos seleccionados al azar se prosiguió

de la siguiente manera:

1. Se midió el diámetro a la altura del pecho (DAP) con una

cinta métrica:2. Se medió la altura total en metros de cada individuo.3. Se alculó el volumen de los árbolesc .4. Se convirtieron los diámetros a metros y se aplicó lasiguiente fórmula:

V= AB H Cf ……. [ 1 ] .AB= /4 D2 ……..π [ 2 ]

Donde:V = Volumen en m3

AB= Área basal en m2

π/4 = Constante 0,7853D = Diámetro a la altura del pecho en mH = Altura en metrosCf = Coeficiencia con forma (0,5)

5. Para la stimación de la concentración de carbono en laebiomasa de los árboles:

5.1 Se calculó la biomasa multiplicando el volumen enm de cada individuo por el valor de la densidad de3

la madera.5.2 Se calculó el contenido de carbono almacenado en

la biomasa aérea de los árboles (materia seca porunidad de superficie contenida en el tronco de losárboles), multiplicando la biomasa encontrada porel factor de contenido de carbono (0,45).

5.3. El CO capturado se determinó a partir del factor2

de conversión 3,66; es decir el Carbono obtenidomultiplicado por 3,66 ( )Vásquez, 2010 .

Procesamiento y nálisis de atosa dEl análisis de información se efectuó en dos momen-

tos: Primero, a partir de los datos obtenidos de la mediciónPolylepis rugulosa se elaboró una base de datos a la cual serealizó el control de calidad antes de procesar la informa-ción. El análisis de datos se mediante la aplicaciónefectuódel programa Stata v. 9,0 para Windows (StataCorp LP,Collage Station, Texas, United Status of America).

Segundo, se realizó un análisis descriptivo, donde secalcularon medidas de tendencia central (media aritmética ydesviación Estándar) para las mediciones realizadas. Paracontrastar y verificar las hipótesis estadística, con relación ala comparación de las mediciones de la altura del árbol, DAPse utilizó el modelo de análisis de varianza de ANOVA,considerándose para todos los casos una confiabilidad de99,9 % (p < 0,01).

En la presentación de resultados, se utilizó cuadros ygráficos de Caja y líneas, gráficos de intervalo de confianza afin de poner en evidencia la respuesta al problema.

RESULTADOS

Estructura oblacionalp



Figura .2 Promedio del diámetro a la altura (metros) del pecho(DAP) de por zona, Prov. Tarata 2012-2013Polylepis rugulosa .

Figura 1. Promedio de altura del árbol (en metros) de Polyle-pis rugulosa por zona, prov. Tarata 2012-2013 en metros.

Figura .3 Promedio de la regeneración natural de Polylepisrugulosa en la Provincia de Tarata 2012-2013.

Figura .4 Georeferenciación de la regeneración natural dePolylepis rugulosa en la Provincia de Tarata 2012-2013.

Tabla 1. Promedio de la altura (en metros) de los árboles dePolylepis rugulosa (queñoa) Provincia de Tarata, 2012-2013.

Distrito Zona Altura del arbusto (metros)N MediaDesviación

t pí icaError tip.

de la mediaPrueba

tValor p

Estique Talabaya CerroPaquercara

6 1,10 1,28 0,52 2,105 0,089

SitajaraChallaguaya

Cerro Chuñave yhuarahuarani

57 1,26 0,78 0,10 12,247 0,000

Susapaya Cerro Taipesirca 32 1,62 0,50 0,09 18,127 0,000

Cerro Tancan 49 2,43 0,62 0,09 27,305 0,000

Cerro TimillaApacheta

133 1,25 0,54 0,05 26,584 0,000

Cerro Yocata 16 1,62 0,64 0,16 10,150 0,000

Tarata Queñoaplaza 11 1,30 0,71 0,21 6,113 0,000

Tarucachi QuebradaNuñamayane ycerro Yaurimojo

82 1,29 0,52 0,06 22,716 0,000

Ticaco Chujovilque 45 1,37 0,63 0,09 14,656 0,000

Tabla 2. Análisis de varianza (Anova) de la altura del árbolde (queñoa) Provincia Tarata, 2012-2013Polylepis rugulosa .

ANOVA de un factor de la altura del árbolSuma de

cuadradosGI Media

cuadráticaF Sig

Inter-grupos 58,874 8 7,359 19,672 0,000Intra-grupos 158,617 424 0,374

Total 217,491 432

Distrito Zona Diámetro de Altura de pecho (DAP) en metros

N MediaDesviacióntípica

Error tip.de la media

Pruebat

Valorp


6 0,193 0,212 0,087 2,231 0,076

SitajaraChallaguaya


58 0,135 0,235 0,031 4,376 0,000

Susapaya Cerro Taipesirca 32 0,363 0,267 0,047 7,671 0,000

Cerro Tancan 49 0,802 0,309 0,044 18,156 0,000


134 0,165 0,272 0,024 7,025 0,000

Cerro Yocata 16 0,475 0,488 0,122 3,895 0,001

Tarata Queñoaplaza 10 0,350 0,331 0,105 3,346 0,009

Tarucachi QuebradaNuñamayane ycerro Yaurimojo

81 0,303 0,500 0,056 5,445 0,000

Ticaco Chujovilque 45 0,258 0,554 0,083 3,118 0,003

Tabla 3. Promedio del diámetro a la altura del pecho (DAP)en metros de los árboles de (queñoa)Polylepis rugulosaProvincia de Tarata, 2012-2013.

ANOVA de un factor DAPSuma de cuadrados GI Media cuadrática F Sig

Inter-grupos 17,159 8 2,145 15,580 0,000Intra-grupos 58,098 422 0,138

Total 75,257 430

Tabla 4. Análisis de varianza (Anova) del diámetro a la altura delpecho de (queñoa) Provincia Tarata, 2012-2013Polylepis rugulosa .

Tabla 5. Promedio de la regeneración natural de Polylepisrugulosa en la Provincia de Tarata 2012-2013.Regeneración natural N° individuos %Brinzales 87 37,6%Latizales 116 50,2%Adultos 28 12,2%Total 231 100,0%



Área

79

147

271

146 265283208249

206

231

181

45

52 3339

429

2 8 9765431

5.0

4.5

4.0

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0

ZONA

TalabayaCerroPaquercaraCerroChuñave yhuarahuaraniCerroTaipesirca


Cerro Tancan

Cerro YocataQueñoaplaza

Chujovilque

QuebradaNuñamayaney cerroYaurimojo

1

2

3

4

5

6 7

8

9

Adultos

Latizales

Brinzales

Área

60

344384

364

263270

430

271146

147230

372

347

383

363

429

2 8 9765431

2.20

2.00

1.60

1.40

1.20

1.00

.80

.60

.40

.20

.00

ZONA

TalabayaCerroPaquercaraCerroChuñave yhuarahuaraniCerroTaipesirca


Cerro Tancan

Cerro Yocata

Queñoaplaza

Chujovilque

QuebradaNuñamayaney cerroYaurimojo

1

2

3

4

5

6

7

8

9

373366 368

432

426

2.40

2.60

1.80

Tabla 6. Promedio de la regeneración natural de Polylepisrugulosa por zona en la Provincia de Tarata 2012-2013.Distrito Zona Brinzales Latizales Adultos Total

N°ind.

% N°ind.

% N°ind.

% N°ind.

%


0 0,00 3 1,31 0 0,00 3 1,31

SitajaraChallaguaya


17 7,42 5 2,18 1 0,44 23 10,04

Susapaya Cerro Yocata 0 0,00 8 3,49 2 0,87 10 4,37Cerro TimilaApacheta

18 7,86 28 12,23 2 0,87 48 20,96

Cerro Tancan 2 0,87 36 15,72 11 4,80 49 21,40Cerro Taipesirca 8 3,49 18 7,86 0 0,00 26 11,35

Tarata Queñoaplaza 0 0,00 6 2,62 0 0,00 6 2,62Tarucachi Quebrada

Nuñamayane yCerro Yaurimojo

27 11,79 8 3,49 9 3,93 44 19,21

Ticaco Chujovilque 15 6,55 4 1,75 3 1,31 22 9,61Total 87 37,99 116 50,66 28 12,23 231 100,87

Figura .5 Promedio de la regeneración natural de Polylepisrugulosa por zona en la Provincia de Tarata 2012-2013.

Especie NombreComún

Talabaya CerroPaquercara


CerroTaipesirca

CerroTancan


CerroYocata

Queñoaplaza Quebrada Nuñamayaney cerro Yaurimojo

Chujovilque

Azorella compacta Yareta X X X X X X X XBacharis tricuneata Tola X X X X X X X XBacharis boliviensis Tolilla X

Chersodoma jodopapa Tola blanca X XChuquiraga rotundifolia Guishuara X

Parastrephia quadrangularis Tola X X X X X X X X XSenecio nutans Chachacomo X XRaoulia rubra XWerneria sp X

Opuntia ignescens Pulla-pulla X X X X XOpuntia soehrensii Airampo X XPycnophyllum molle X X X X X X X X

Ephedra sp Pinko pinko XAdesmia spinosissima Kanlla hembra X X X X X

Nototriche sp XStipa ichu Ichu X X X X X X

Festuca orthophylla X X X X X X X X XTetraglochin cristatum X X

Barstsia sp XValeriana nivalis X

Tabla 7. Flora acompañante de bosque de en la Provincia de Tarata 2012-2013l .Polylepis rugulosa

Tabla 8. Estado actual de las influencias antrópicas delbosque de en la Provincia de Tarata 2012-Polylepis rugulosa2013.Influencias antrópicas N° individuos %Intacta 403 93,3 %Semi intervenida 22 5,3 %Intervenida 6 1,4 %Total 431 100,0 %

Figura .6 Densidad poblacional del bosque de Polylepisrugulosa en la Provincia de Tarata 2012-2013.



Figura .7 Flora acompañante de bosque del Polylepis rugulosaen la Provincia de Tarata 2012-2013.

Asteraceae40%

Valerianaceae5% Apiaceae

5%Scrophulariaceae

5%

Rosaceae5%

Malvaceae5%

Fabaceae5%

Ephedraceae5%

Caryophyllaceae15%

Poaceae10%

Figura .8 Estado actual de las influencias antrópicas delbosque de en la Provincia de Tarata 2012-Polylepis rugulosa2013.

Intacta

Semi intervenida

Intervenida

1,4%5,3%

93,3%

Figura .9 Georeferenciación del estado actual de lasinfluencias antrópicas de bosque de en lal Polylepis rugulosaProvincia de Tarata 2012-2013.

Estimación de absorción de CO de en la2 Polylepis rugulosaprovincia de Tarata 2012-2013

Con los resultados adquiridos en el laboratorio parael cálculo de CO en los diferentes distritos de Tarata se2 ,obt un promedio de 31 387,6 Tn de CO /ha/año, capa-uvo 2

cidad que tiene este árbol para poder almacenar CO entre2

sus partes en especial la de la parte aérea.,Este resultado evidencia la importancia ambiental

que tiene este árbol para poder captar las emisiones de CO y2

poder contribuir en la difícil tarea de combatir el calenta-miento global.

Si esta especie desapareciera sería fatal para especies,que conviven con él, además de la fauna que se albergan enella, y las concentraciones de CO seguirían.2

DISCUSIÓN

En un área total de 453 km el estudio evidenció2,resultados importantes en cuanto al estado actual de la Que-ñoa en la zona altoandina de la Provincia Tarata espués de. Devaluar los resultados de una serie de mediciones de caracte-rísticas fenotípicas tanto de variables cuantitativas y cualita-,tivas, llegamos a concluir que la nominación de la especie enlas zonas muestreadas es sta clave “Taxo-Polylepis rugulosa. Enomía y Distribución de Polylepis (Rosaceae)” fue estableci-da por Kessler y Schmidt-Lebuhn (2005).

En lo que respecta al altura de sePolylepis rugulosa,observó una gran variabilidad y dentro de las parcelas mues-treadas estos varían rotundamente y que se encontraron,árboles desde 1,10 m el árbol más pequeño y 2,43 m el demayor tamaño y cabe destacar que estos resultados sonnormales porque en cada zona de muestreo la altura variaba.En muchos casos solo se encontraron brinzales (nuevosindividuos) y en otros latizales (individuos juveniles) de-. Amás que al hacer el estudio, los resultados sobre la regenera-ción de la queñoa en mayor porcentaje se encontró los latiza-les (individuos juveniles). Se observó gran variabilidad entoda la zonas muestreadas, lo que es normal porque cada unade ellas es especial n la ficha de antecedentes descrita por. EMuñoz & Serra (2006) se que en bosques demenciona Polyle-pis rugulosa se han encontrado árboles de 3-5 m de alto. Enotros estudios hechos por Fjeldsa y Kessler (2004), y por

Fjeldsa y Krabbe 1990 en los bosques de ,( ) Polylepis rugulosase indica que la altura de estas especies están en promedio de3 a 10 m stos resultados nos dan a entender que la Provin-. Ecia de Tarata es un bosque primario, con un alto grado denaturalidad que nunca ha sido explotado, fragmentado, oinfluenciado directa o indirectamente por el hombre.

Pero por contacto de lo argumentado anteriormente,los pobladores de la zona nos comentaron que en una épocaanterior tenían una altura superior a la actual y estaban enmayor proporción ntonces podemos deducir que. E aquellosbosques no serían primarios sino secundarios y en estemomento están sufriendo resiliencia (regeneración naturalde hace mucho tiempo sobre un bosque antes destruido,significativamente modificado o explotado por el hombre).

Para el caso del diámetro de la altura del pecho(DAP) es muy variable por zonas de muestreo como ante-riormente se mencionó. Este tipo de bosque varía ya quehubo mayor cantidad de latizales (individuos jóvenes) l. Erango del DAP encontrado en las diferentes zonas de mues-treo son de 0,135 – 0,802 m uchos de ellos no se pudieron. Mmedir porque eran brinzales (individuos nuevos). S lo seómidieron el DAP en individuos adultos mayores 1,5 m, puesa esta altura se puede medir recién el DAP. Los resultadosestán en relaciona con el tamaño de los árboles. Según Kess-ler (2006) los rangos del DAP encontrados para la especiePolylepis rugulosa están dentro del rango establecido ste tipo. Ede árbol tiene una variabilidad natural e ha evidenciado que. Seste parámetro depende de la zona n algunas de ellas es. Emuy extremo con razón de la otra.

Para la regeneración de los bosque nuestro estudiodemostró que la Provincia de Tarata es un bosque joven yaque la proporción entre zonas de estudio varia las zonas. Enmuestreadas se encontró un total 37,6 % (87 individuos) queson brinzales y 50,2 % (116 individuos) latizales y tan s lo eló12,2 % (28 individuos) eran adultos; pero cabe rescatar queen cada zona varia n la zona de Talabaya Cerro Paquercara. Ey zona Queñoaplaza no se observó brinzales y adultos s loóse evidenciaron 3 latizales, comparándolo con otras zonascomo el Cerro Tancan se observó tan solo 2 brinzales,que36 latizales y 11 adultos ue la zona que tuvo mayor predo-. Fminancia sobre las otras Comprender la estructura y com-.posición de los bosques es clave para lograr una adecuadagestión y restauración de estos ecosistemas. Los bosques deesta zona configuran paisajes muy heterogéneos, con unaalta diversidad biológica, en los que las alteraciones debidas alas actividades humanas han jugado un papel determinante.Existe una información todavía limitada sobre qué factoreshan configurado la estructura y composición actual de losbosques, y de cómo las especies encontradas responden alestrés ambiental, particularmente en sus primeras etapas dedesarrollo, que pueden ser clave para comprender su diná-mica y respuesta ante cambios ambientales.

Una de las bases fundamentales del manejo sosteni-ble de los bosques es el mantenimiento de la regeneraciónnatural. Esta forma de manejo requiere que las especies seregeneren de forma natural para mantener sus poblaciones,y asegurar la futura productividad del bosque (Bawa & Seid-ler, 1998; Mostacedo & Frederickse 1999).,

Con los resultados obtenidos de la regeneraciónnatural nosotros podemos dar sostenibilidad ya que estos,



datos evidenciarían que son muy propensos a perderse en eltiempo en su mayor parte son latizales (jóvenes) y brinzalesy(nuevos individuos). Durante el muestreo se ha observadoque hay impactos antropogénicos y naturales no de ellos. Ues que los pobladores llevan a pastar sus vacas y son unacomida ideal para ganado; otro caso que se ha observadoeles que los mismos pobladores y el ganado pisan los nuevosindividuos (brinzales). Estos son puntos que se deben teneren cuenta y evaluar para poder lograr la sostenibilidad de slobosques, ya que en una menor proporción son adultos y sonlos reproductores y mantienen el equilibrio poblacional.

La densidad poblacional en la Provincia de Tarata esvariable ada zona cuenta con diferencias extremas no de. C . Ulos factores que se observó principalmente es el antropogé-nico. Los pobladores aledaños hacen uso del mismo paraleña, utensilios, remedios, construcción y pastoreo de suganado. Como observamos en los resultados, el distrito deTarucachi tuvo la mayor densidad poblacional con 2,48Ind/ha, seguida muy de cerca por Sitajara con 2,47 Ind/ha ySusapaya con 2,3 Ind/ha. Estos resultados están en relacióna la cantidad de individuos que habitan en las zonas antesnombradas; mientras los distritos que tuvieron menor densi-dad son Tarata con 0,53 Ind/ha y Estique con 0,28 Ind/ha.Se puede decir que estas tienen una densidad menor a lasdemás porque quedan cerca a la población y los pobladoreshacen uso de ella, también se observó que construyen suscasas y herramientas con queñoas; así también lo utilizancomo energía (leña). Los lugareños comentan que poblado-res de otras zonas talan y se llevan las queñoas o las quemanpara venderlas como carbón y por la fácil accesibilidad quetienen es fácil extraerlas.

En general estos datos son muy importantes ya que,nos ayudan a comprender mejor en qué estado poblacionalestán las queñoas y así dar sustentabilidad. Hay zonas en lasque se necesitan una mayor atención que otras, sin que estaspierdan preferencias ya que son únicas y están en peligro de,extinción.

En el Decreto Supremo N 43-2006-AG, aprueban la0

categorización de especies amenazadas de flora y fauna; laespecie en estudio aparece en la categoría como vulnerable yentre líneas nos da el tamaño de la población de 10000 indi-viduos especificada en 20 000 km . Estos datos deberían ser2

actualizados ya que estar en la cate-Polylepis rugulosa deberíagoría de EN PELIGRO pues en menos de 50 000 km el, 2

tamaño de la población es de 2500 individuos maduros, lacual en nuestro estudio no fue así a mayor población es. Llatizal y brinzal, pudiendo perecer con el tiempo y esta cate-gorización para en la Provincia de Tarata,Polylepis rugulosaDepartamento de Tacna, debería cambiar a EN PELIGRO.

Con respecto a la flora acompañante en los bosquesde queñoas en Tarata, por las zonas muestreadas aparecíancasi las mismas especies aunque otras variaban en 1 o 2 espe-cies. Se registraron un total de 20 especies como muestras,distribuidas en 10 familias (Asteraceae y Caryophyllaceae).También se encontraron en mayor proporción Baccharisboliviensis, Chuquiraga rotundifolia, Barstsia sp, Valeriana nivalis.Solo había especies endémicas para algunas zonas, es decir,una especie por cada una de ellas como es el caso que solo, ense encontraron para una zona de muestreo.

La gran variabilidad de flora acompañante dependen

de factores físico y químicos que hacen especial a estos eco-sistemas para algunas especies. Estos bosques son de impor-tancia para los pobladores de la zonas que hacen uso de ellaspor sus valores etnobotánicos, culturales, etc. (Kessler ySchmidt-Lebuhn, 2005), en su interior albergan especies deimportancia ambiental, que están en peligro de extincióncomo son Parastrephia quadrangularis, Festuca orthophylla, Ades-mia spinosisima y Bacharis tricuneata, especies que se encontra-ron en todos las zonas de muestreo y que son típicas en estosecosistemas altoandinos.

Las influencias antrópicas en la Provincia de Tarataevidencian que los bosques no están impactadas por activi-dades del hombre, es decir están Intactos (93,3 %); muydiferente a las Semi Intactas con (5,3 %) y solo el (1,4 %) estaintervenido. Estos resultados están en relación a la regenera-ción del bosque, ya que las especies encontradas son juveni-les y brinzales, siendo estas poco utilizadas por el hombreque ve un negocio en los troncos de los árboles y son deimportancia económica porque la utilizan para utensilios,casas, remedio, entre otros. Se encontró un bosque intacto.Muchos de los trabajos expresan como resultados que lamayor parte de las influencias antrópicas se dan por la talaindiscriminada de los árboles, quemas y actividades ganade-ras lgunos lo utilizan para proveer energía a las minas o. Acomo uso medicinal. En nuestro caso se evidenciaron talas,quemas, comida para su ganado y, en especial, el destrozo delos nuevos individuos ya que los caminos de los pobladorespasan por medio de estos bosques. Otros estudios indicanque en ciertas épocas del año queman a estos bosques parapoder fertilizar las tierras (Yallico, 1992), aunque en estudiosanteriormente hechos se evidenciaron que los talan y en sulugar ponen a otro tipo de árbol (eucalipto, molle); siendoimpactado no solo las queñoas sino la flora acompañante y lafauna que en muchos casos son endémicos para este tipo debosque y no sobrevivirían otro ecosistema y perecerían en eltiempo (Kessler, M. & P. Dreisch, 1993).

Los bosques de queñoas en la Provincia de Taratatienen una eficiencia de la captura de CO de 31 387,6 Tn de2

CO /ha/año stos resultados expresan la importancia de2 . Emantener aquellos ecosistemas alto andinos y no dañarlos yaque logran una mayor asimilación de CO omparándolos2. Ccon otros árboles observamos que captan mayor CO abe2. Cresaltar que la mayor cantidad de árboles son brinzales ylatizales, quiere decir que son bosques jóvenes, que si sobre-viven con el tiempo lograrán una mayor captación de CO y,2

aún más, se suman otros beneficios ambientales como lalucha contra la erosión del suelo y la captación de agua en elsubsuelo.

Zamora (2003) en el caso muestra en su trabajo quedel género Abies, observa que es uno de los géneros másseimportantes que presenta la mayor cantidad dedebido acarbono almacenado, capturan 25304 tCO en una superfi-2

cie de 721,5 ha. Y el género Quercus un promedio de 6,58tCO /ha. A diferencia de nuestros resultados los datos pre-2

sentados son de individuos adultos y no son brinzales ylatizales; si comparamos estos dos géneros con las queñoas,estos serían superiores y al ser adultos tendrían una mayorcobertura vegetal, por lo tanto, una mayor asimilación deCO .2



CONCLUSIONES

En base a los resultados obtenidos y recorridos unárea total de 453 km en la presente investigación llegamos a2

las siguientes conclusiones:La especie de en los bosques nativos dePolylepis rugulosa

la rovincia Tarata epartamento de Tacna tienen una efi-p , d ,ciencia de la captura de CO de 31 387,6 Tn de CO /ha/año.2 2

Las densidades poblacionales para Polylepis rugulosaen la Provincia de Tarata son; el distrito de Tarucachi tieneuna densidad poblacional con 2,48 Ind/ha, Sitajara 2,47Ind/ha, Susapaya 2,3 Ind/ha, Ticaco 1,02 Ind/ha, Taratacon 0,53 Ind/ha y Estique con 0,28 Ind/ha.

La flora acompañante que se registraron en el bos-que de queñoas alcanzan un total de 20 especies, distribuidasen 10 familias. Las familias con mayor riqueza de especiesfueron: Asteraceae y Caryophyllaceae con 40 y 15%, entrelas especies de mayor frecuencia se encuentra Parastrephiaquadrangularis, Festuca orthophylla, Adesmia spinosisima y Bacharistricuneata, también abundan, musgos y líquenes que se hallanadheridos a rocas y árboles de Polylepis.

La influencia antrópica en la Provincia de Tarata sonecosistemas Intactos con 93,3 % de individuos en condicio-nes buenas, Semi intervenidas con un 5,3 % y la Intervenidacon 1,4 %.


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Correspondencia:Luis Morales Aranibar: [email protected]




RESUMEN

La Euphorbiaceae es una de las familias más diversas entre las Magnoliophytas. Está conformada por cinco subfamilias, 49 tribus, 317géneros y cerca de 8100 especies, distribuidas principalmente en las zonas tropicales y subtropicales del mundo. El objetivo del presentetrabajo es contribuir con el conocimiento, caracterización y sistematización de las Euphorbiáceas de la Provincia de Tacna. En éste traba-jo se presenta la lista preliminar de géneros y especies. Los géneros con mayor número de especies son: Euphorbia (4), Chamaesyce (5),Acalypha (2), Croton (1), Ricinus (1) y Sinadenium (1). El número de especies es de 14.

Palabras clave: Euphorbiaceae, Magnoliophytas, biosistemática, taxonomía, género.

ABSTRACT

The Euphorbiaceae is one of the most diverse families between Magnoliophytas. It consists of five subfamilies, 49 tribes, 317 kinds andabout 8100 species, distributed mainly in tropical and subtropical areas of the world. The aim of this paper is contribute to knowledge,definition and configuration of the Euphorbiáceas of the Province of Tacna. The preliminary list of genera and species is presented in thiswork. The genera with the largest number of species are Euphorbia (4), Chamaesyce (5), Acalypha (2), Croton (1), Ricinus (1) and Sinade-nium (1). The number of species is 14.

Keywords: Euphorbiaceae, Magnoliophytas, biosystematics, taxonomy, gender.

LAS ESPECIES DE LA FAMILIA EUPHORBIACEAE EN LAPROVINCIA DE TACNA: ESTUDIO BIOSISTEMÁTICO

THE SPECIES OF THE EUPHORBIACEAE FAMILY IN TACNA PROVINCE:BIOSYSTEMATIC STUDY

1 Rosario Zegarra Zegarra

44

1 Doctora en Ciencias Biológicas. Bióloga. Docente de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional Jorge BasadreGrohmann. Tacna-Perú.

* La presente investigación tuvo la colaboración de Dra. Nelly Arévalo Solsol.



trilocular. El CIATO es la inflorescencia del género Euphor-bia. Es una estructura diminuta en forma de copa, que con-siste en un involucro con glándulas variadas en el borde,dentro del cual hay numerosas flores estaminadas (reducidasa un estambre que se hallan rodeando a una única flor pistila-da central.

Fruto generalmente una capsula tricoca, con apertu-ra valvicida. En algunas especies es carnoso.

Semillas con endosperma oleaginoso.Es frecuente encontrar un gran número de Euphor-

bias Crasas en las zonas cálidas desérticas del orbe. EstasEuphorbias Suculentas con tallos y ramas carnosas mues-tran adaptación similares a los cactus y Agavoideas.

Características químicasLas especies contienen una savia acre y lechosa: el

látex que contiene entre sus componentes ésteres di o triterpenos que pueden variar en su composición según laespecie. Dependiendo de esta combinación, el látex es cáus-tico e irritante para la piel y en contacto con las mucosas(ojos, nariz y boca) que puede producir inflamaciones bas-tante dolorosas.


INTRODUCCIÓN

La familia de las Euphorbiáceas comprende alrede-dor de 8100 especies, siendo una de las familias más diversasentre las Magnoliophytas, después de las Orchidaceas, Aste-ráceas, Fabáceas, Poáceas y Rubiáceas.

Las especies son originarias, en su mayoría, de lasregiones tropicales y subtropicales del mundo.

Presenta 5 sub-familias: Acalyphoideae, Crotonoi-deae, Euphorbiodeae, Oldfieldioideae, y Phyllanthoideae,siendo la primera de las mencionadas la que presenta mayornúmero de especies.

Características botánicasSon plantas arbóreas, arbustivas o herbáceas, gene-

ralmente con látex. Sus hojas son simples o, rara vez, com-puestas, alternas, opuestas o verticiladas, de margen entero,dentado o lobulado, sésiles o pecioladas.

Inflorescencias racimosas o cimosas, diclino-monoicas o dioicas. Perianto simple y calicoide, estambresen número de uno o muchos, el gineceo con los estilos enigual número al de carpelos, libres o connados, ovario súpero

Muchas especies contienen glucósidos cianogénicoscomo la linamarina (Euphorbia, Ricinus, Manihot).

Las semillas de Ricinus communis son tóxicas si seingieren por la presencia de una albúmina llama Ricina.

Importancia económicaAlimenticias: Manihot esculenta “Yuca”.Medicinales: Croton tiglium “Sangre de grado”,

Ricinus communis “Ricino o Tártago”, Phyllanthus niruri“Chanca piedra”.

Industriales: Hevea brasiliensis “Caucho”.Ornamentales: Acalypha hispida “Cola de zorro”, A.

wilkesiana “Acalifa”, Euphorbia pulcherrima “Cardenal oCorona del Inca”, E. milii “Corona de Cristo”, Euphorbiarigens “Cactu mejicano”, E. lactea.

Objetivo generalEl objetivo del presente trabajo es contribuir con el

conocimiento de las especies de la familia Euphorbiaceae.

Objetivos específicosCaracterizar y sistematizar las especies de la familia

Euphorbiaceae.


Se presenta la descripción y la taxonomía de cada unade las especies de la familia Euphorbiaceae.

Colección de especiesSe han colectado especies silvestres y cultivadas en

diferentes lugares de la Provincia de Tacna. De cada especiese tomaron ramas con hojas, flores y frutos. Luego se pren-saron y se procesaron.

Identificación de especiesLa identificación se llevó a cabo revisando publica-

ciones sobre las especies, monografías, floras y listadosflorísticos. Se hizo uso de claves y estudios taxonómicos.


Se describen 14 especies arbóreas, arbustivas, herbá-ceas y una suculenta.

Tres especies pertenecen a la Subfamilia Acalyphoi-deae, dos a la Subfamilia Crotonoideae y 9 a la SubfamiliaEuphorbioideae.

De las 14 especies ,07 son introducidas y 07 de origenamericano.

Son importantes como especies ornamentales 07,como invasoras 05, una especie es medicinal y otra tieneimportancia industrial.

Tratamiento sistemático y características botánicas

Familia Euphorbiaceae

A.-Subfamilia Acalyphoideae

1. “Cola de zorro”Acalypha hispida Burm.

Especie arbustiva, frondosa, con tallos cortos,pubescente. Hojas simples alternas de color verde, romboi-dales-aovadas, de 10-15 cm de largo, acuminadas, con mar-gen aserrado o crenado.Inflorescencias muy densas y péndulas de color rojo, de 20-25 cm de largo, supera en longitud a las hojas.

Planta monoica. Las flores pequeñas rojas unisexua-les, apétalas. Las flores masculinas presentan varios estam-bres libres. Las flores femeninas con ovario súpero.

Fruto en cápsula.Oriunda de India y Birmania.Especie ornamental, por la belleza de las flores roji-

zas.

2. “Acalifa”Acalypha wilkesiana Muell.Es una planta arbustiva, pubescente en los brotes

nuevos. Tiene hojas simples alternadas, de color rojo bron-ceado, elípticas, acuminadas, de margen dentado, de 15-20cm de largo. Se caracteriza por su inflorescencia en espigasdelgadas y erguidas, poco densas, no péndulas.

Especie monoica. Las flores masculinas contienenestambres libres. Las flores femeninas, en menor número,ofrecen ovario súpero 3-locular.

Fruto capsular.Oriunda de Oceanía.Especie ornamental por su follaje rojo bronceado.

3. “Ricino-Higuerilla-Tártago”Ricinus communis L.Se trata de una especie arbustiva, glabra, no laticífera,

de color verde o rojizo.Las hojas son simples, alternas, largamente peciola-

das, palmatihendidas -palmatipartidas.Inflorescencia racimosa. La especie es monoica con

flores masculinas en la parte inferior y las flores femeninasen la parte superior.

Las flores son apétalas. Los masculinos con 3-5sépalos y estambres ramificados. Las flores femeninas pre-sentan 5 sépalos caducos. Estilos 3-bífidos, ovario súpertricarpelar.

El fruto es una cápsula tricoca, erizada.Las semillas son marmoreadas con carúncula,

endospermo oleaginoso.Esta planta originaria de África, es una especie

importante como medicinal e industrial.

B.-Subfamilia Crotonoideae

4. “Croton”Croton ruizianus Muell Arg.Arbusto escasamente ramificado, alcanza entre 50-

80 cm de altura. Ramas superiores cinereo pulverulentas,son de color crema.

Tiene hojas simples, cortamente pecioladas, alternas,aovado elípticas, el haz verde inconspicualente tomentoso yel envés cinereo tomentoso.

Su forma inflorescencia masculina cinereo pulveru-lenta ofrece numerosas flores pequeñas. Entre los racimosde flores masculinas y flores femeninas, estas son menoresen número.

El fruto tiene la forma de cápsula globosa. La especiees medicinal.


Ciencia & DesarrolloZegarra, R. Las especies de la familia Euphorbiaceae en la provincia de Tacna: estudio biosistemático.

5. “Croton”Synadenium grantii HookEs un arbusto laticífero de 1,5-3 m de alto, ramifica-

do casi desde la base. Tiene ramas jóvenes cilíndricas, glabrasverdes.

Sus hojas son simples, alternas, ligeramente crasas,oblanceoladas u obovadas, obtusas o subagudas, apiculadas,se angostan hacia la base. Aquellas hojas según la variedadpueden ser de color verde o rojo.

Se caracteriza por su inflorescencia, los ciatos apare-cen en cimas axilares, protegidos por dos brácteas foliáceas.Las flores masculinas son numerosas y reducidas a un soloestambre. La flor femenina tiene el ovario súpero trilocular.

Fruto: Cápsula trilobada.Semilla carunculada.Oriunda de Sudáfrica.Especie ornamental.

C. Subfamilia Euphorbioideae

6. “Lechera” Chamaesyce heterophylla L.Especie anual, erguida laticífera, mide hasta 0,50 m

de altura. Tallo hueco glabrescente.Sus hojas son simples, con dimorfismo foliar, como

lo señala su nombre. Las hojas inferiores son alternas. Lashojas superiores son opuestas, oblongo-lanceoladas a aova-das, de margen entero o irregularmente dentadas y la baserojo blanquecina o brillante.

Sus flores son pequeñas unisexuales (Monoicas) enciatos racimosos terminales.

Fruto: Cápsula glabra.Semillas parduzcas u oscuras.Nativa de América central.Crece en parques, jardines y campos cultivados.

7. “Hierba de la golondrina”Chamaesyce hirta L.Es una planta herbácea, pequeña, erecta o decum-

bente, laticífera. Presenta tallos delgados, ramificados, gene-ralmente pilosos, de color verde o verde rojizo.

Sus hojas son simples, opuestas, pecioladas, rómbi-co-lanceoladas, de margen dentado, de 1-3 cm de longitud.

Su inflorescencia de ciatos numerosos es agrupadoen densas cimas axilares y terminales.

Fruto: Cápsula ovoide, estrigosa amarillenta.Semillas rojizas.Oriunda de América Tropical.Especie invasora de jardines, céspedes, campos

cultivados.

8. “Lechera” Chamaesyce hypericifolia L.Es una especie anual laticífera, de tallos erguidos,

pubescentes, cilíndricos, verdes.Sus hojas son simples, opuestas, cortamente peciola-

das, oblongas, suborbiculares o elípticas, y de margen aserra-do.

La inflorescencia de ciatos se agrupa en cimas corim-bosas axilares. El ovario es tricarpelar, densamente pubes-cente.

Cáspsula ovoide, globosa, amarillenta.Semillas amarillo-parduzcas.

Nativa de Méjico y Sudamérica.Crece en parques, jardines, campos cultivados.

9. “Lechera”Chamaesyce peplus .LEs una especie herbácea, laticífera, de tallos erguidos,

ramificados, glabros, verde-amarillentos.Contiene hojas simples, las inferiores pecioladas,

alternas y oblongas. Las hojas superiores son opuestas overticiladas, sésiles, ovadas o deltoideo-ovadas.

Inflorescencia: Los ciatos aparecen solitarios o reu-nidos en cimas dicotómicas terminales. Estambres 4. Tieneun ovario súpero tricarpelar, glabro.

Fruto: Cápsula globosa, ligeramente deprimida.Semillas grises.Originaria de Europa y Asia.Frecuente en jardines, a orillas de caminos, macetas y

terrenos cultivados.

10. “Lechera”Chamaesyce serpens H.B.K.Hierba anual, postrada y laticífera. Tiene tallos débi-

les, filiformes, cilíndricos verdes o rojizos, radicantes y gla-bros.

Las hojas son simples, cortamente pecioladas,opuestas, ovado-orbiculares a oblongas, de color verdeoscuro a rojizas.

Inflorescencia: Ofrece ciatos solitarios axilares.Flores masculinas 5-10 en cada ciato. Ovario súpero tricar-pelar.

Fruto: Cápsula tricoca, ovoide, glabra.Semillas ovoides, prismáticas, lisas.Nativa de América del Sur.Crece en patios, veredas, parques, jardines, campos

cultivados.

11. “Lechero rojo”Euphorbia cotinifolia L.Pequeño arbolito semicaducifolio. Ramificado,

glabro.Sus hojas son simples, alternas o ternadas, de color

rojo-púrpura, pecíolo de 2-6 cm de longitud, ovoides o elíp-ticas, glabras o con tricomas cortos o esparcidos, margenentero.

Inflorescencia: Los ciatos son pequeños, amarillos,agrupados en cimas terminales y axilares, con 4-6 glándulasnectarias.

Fruto: Cápsula tricoca anchamente ovoide trilobada,con pubescencia esparcida.

Semillas ovoides, algo angulosas.Oriunda de América del sur.Especie ornamental por la belleza de su follaje.

12. “Cactu mejicano” Euphorbia candelabrum Tremaux ex KotschyEs una especie suculenta, laticífera, con un tronco

ramificado, forma brazos ramificados de cuatro ángulos ycon espinas. En su medio ambiente puede alcanzar los 20 mde altura.

Los brazos son quebradizos.Inflorescencia: Ciatos en el extremo de los tallos.Fruto: Cápsula.Nativa de Sudáfrica, Abisinia.Ornamental.



Esta especie últimamente se ha hecho muy popular,se la observa en toda la ciudad, por su fácil adaptación asuelos áridos. Por su semejanza con algunas especies colum-nares de cactáceas, mucha gente piensa que se trata de uncactu, de allí que le han dado el nombre de Cactu mejicano.

Hay que manejarla con cuidado, pues su látex estóxico y puede causar severas irritaciones.

13. “Corona de Cristo”Euphorbia mili Des Moul.Especie arbustiva, laticífera, con tallos delgados, muy

ramificada, retorcidos, ramas oscuras angulosas debido a lasprominencias que forman en la base de las inserciones de lasespinas.

Sus hojas son simples, caducifolias, alternas, espatu-ladas, mucronadas y enteras.

Inflorescencia: Ciatos acentuados por dos brácteas(hipsófilos), redondeadas, petaloides, de color rojo, agrupa-dos constituyendo cimas axilares o terminales.

Fruto: Cápsula.Semillas ovoides, largas de color gris oscuro.Nativa de Madagascar.

Especie ornamental de jardín por su vistoso porte yfloración.

14. “Cardenal-Corona delEuphorbia pulcherrima Willd.Inca”

Es un arbusto de 2-3 m de alto, laticífero, muy ramifi-cada y de ramas fistulosas.

Sus hojas son simples, alternas u opuestas, ligera-mente pubescentes, sostenidas por pecíolos rojos, aovado-elípticas dentadas o ligeramente lobuladas. Los tallos y lashojas tienen un coronamiento apical de hojas bracteales ylanceoladas (hipsófilos) muy vistosas de color amarillo,anaranjado o rojo. Los hipsófilos rodeas a la inflorescenciaramificada.

Inflorescencia: Ciatos verdosos con un gran nectarioamarillo. Ovario súpero tricarpelar.

Fruto: Cápsula.Oriunda de México.Especie ornamental por la belleza de sus hipsófilos

amarillos, anaranjados o rojos.

Figura 1. “Acalifa”.Acalypha wilkesiana Figura 2. “Hierba de la golondrina”.Chamaesyce hirta L

Figura 3. “Higuerilla”.Ricinus communis Figura 4. Euphorbia cotinifolia.



Figura 5. “CardenalEuphorbia pulcherrima Figura 6. “Lechera”Euphorbia peplus

Figura 7. “Cactu mejicano”.Euphorbia candelabrum Figura 8. “Croton”.Sydadenium grantii

CONCLUSIONES

Se ha realizado el estudio morfo-sistemático de 14especies de la familia Euphorbiaceae, de las cuales 9 pertene-cen a la Subfamilia Euphorbioideae, 3 a la Subfamilia Acaly-phoideae y 2 a la Subfamilia Crotonoideae.

De las 14 especies estudiadas O7 tienen un origenamericano y 07 son introducidas.

La mayoría son plantas ornamentales (07), invasoras(05), industrial (01), y medicinal (01). Dentro de las especiesornamentales estudiadas, sobresale Euphorbia candelabrum“Cactu mejicano”, como la más cultivada en la región.


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Ed.Grijalvo.Sagástegui, A. (1993) . Truji-Flora invasora de los cultivos del Perú

llo-Perú.

Correspondencia:Rosario Zegarra Zegarra: [email protected]




RESUMEN

El presente trabajo estudia las p dos bacterias termófilas designadas como BP-2 y BP-4. Estas fueronroteasas alcalinas producidas poraisladas de sedimentos de los géiseres de Candarave, mostrando capacidad proteolítica en medio sólido. La cepa BP-2 mostró un diá-metro de 46 mm del halo de hidrólisis a 50 °C, mientras que la cepa BP-4 mostró un diámetro de 85 mm del halo de hidrólisis a 60 °C. Lasbacterias seleccionadas BP-2 y BP-4 degradaron 2,9 g/L de caseína en un tiempo estimado de 51 horas de incubación y 1,5 g/L de caseí-na en 52 horas de incubación, respectivamente (concentración inicial de 10 g/L de caseína). La máxima actividad proteolítica se alcanzóal final de la fase logarítmica y comienzo de la fase estacionaria en las dos bacterias. Los extractos proteolíticos producidos por las bacte-rias BP-2 y BP-4 actuaron a una temperatura óptima estimada de 57 °C y 64 °C, con un pH óptimo alcalino de 7,7 y 8,0 respectivamente.Del análisis de las secuencias del gen ARNr 16S de cada bacteria se determinó que la bacteria BP-2 tiene 99 % de identidad con la especieBacillus licheniformis Geobacillus thermoparaffinivorans y la bacteria BP-4 tiene un 99 % de identidad con la especie .

Palabras claves: Proteasas alcalinas, bacteria termófila, , ARNr 16S.Bacillus licheniformis Geobacillus thermoparaffinivorans,

ABSTRACT

This paper studies the a . These wlkaline proteases produced by thermophilic bacteria designated as BP-2 and BP-4 ere isolated fromsediments Candarave geysers, which were shown to have proteolytic capacity on solid medium. BP-2 strain had a diameter of 46 mm thehydrolysis halo at 50 °C, while BP-4 strain showed a diameter of 85 mm the hydrolysis halo at 60 °C. Bacteria selected BP-2 and BP-4degraded 2 9 g/L casein in an estimated 5 hour incubation time and 1 5 g/L casein in 52 hours of incubation, respectively (initial concen-, 1 ,tration of 10 g/L casein). The maximum proteolytic activity was reached at the end of the log phase and early stationary phase in bothbacteria. Proteolytic extracts produced by BP-2 and BP-4 bacteria acted to an estimated optimum temperature of 57 °C and 64 °C, withan alkaline pH optimum of 7 7 and 8 0 respectively. Sequence analysis of the 16S rRNA gene of each bacterium was determined that the, ,BP-2 bacterium has 99 % identity to the species bacteria and BP-4 have 99 % identity with Bacillus licheniformis Geobacillusthermoparaffinivorans species.

Keywords: Alkaline proteases, thermophilic bacterium, , , 16S rRNA.Bacillus licheniformis Geobacillus thermoparaffinivorans

CARACTERIZACIÓN DE DOS BACTERIAS TERMÓFILAS (BP-2 Y BP-4) CON CAPACIDAD PROTEOLÍTICA AISLADOS EN

LOS GÉISERES DE CANDARAVE. TACNA - PERÚ

CHARACTERIZATION OF TWO THERMOPHILIC BACTERIA (BP-2 ANDBP-4) PROTEOLYTIC CAPACITY WITH ISOLATED GEYSERS CANDARAVE.

TACNA - PERU

1 1 1 1Ana Julissa Naquiche Calero, Ariadna Zatyuri Zúñiga Llanos, Cristina Isabel Ferrer Villena,Israel José Salazar Quispe, Helena Beatriz Zapata Málaga y Roberto Castellanos Cabrera. 1 2


49

1 Biólogo Microbiólogo. Laboratorio de Bioquímica y Nutrición, Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú2 Magister en Bioquímica, Biólogo Pesquero. Jefe del Laboratorio de Bioquímica y Nutrición, Docente de la Facultad de Ciencias de la UniversidadNacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú



INTRODUCCIÓN

Los termófilos son microorganismos que están adap-tados para crecer óptimamente a temperaturas altas (45 °C a110 °C) (Castillo, 2005). , eComo consecuencia stos poseenpropiedades macromoleculares únicas a altas temperaturas yaque poseen tasas metabólicas us enzimas físicamen-elevadas , ste y químicamente estables con altos rendimientos del produc-to final (Kikani ., 2010).et al L sonas bacterias termófilas lasprincipales fuentes de enzimas termoestables suficientemente,ventajosas para la industria (Kikani 2010).et al.,

Debido al crecimiento de la industrialización, la

demanda de enzimas termoestables ha aumentado enorme-mente, por su alta termoestabilidad y la viabilidad de losprocesos involucrados. as proteasas una de lasL constituyenprincipales enzimas la industria más delpara , alcanzando60 % el mercado mundial utiliz en la en . Se a especialmenteindustria alimentaria, farmacéutica, textil y cuero (Rao et al ,.1998).

El presente tiene como objetivo principaltrabajocaracterizar la capacidad proteolítica de dos bacterias termó-filas (BP-2 y BP-4) aisladas en los géiseres de Calientes-Candarave, Tacna-Perú, más alto del mundolugar (Cruz etal., 2010) por lo que es de gran importancia e interés científi-

co conocer la biodiversidad de este ambiente.

MATERIAL Y MÉTODOS

Aislamiento y actividad enzimática en medio sólidoLas bacterias (BP-2 y BP-4) fueron aisladas de los

sedimentos de los géiseres de Calientes, Candarave, ubica-dos en la Cordillera Occidental, en el sur del Perú, a 17° 15'30” de latitud sur a 4400 m.s.n.m. (Cruz ., 2010). En dichaet alzona se muestrearon ocho géiseres, cuya temperatura varióentre 50 y 84 °C y el pH entre 6,2 y 7,5.

Las muestras fueron pre-enriquecidas en medio LB(Triptona 10 g, extracto de levadura 5 g y NaCl 10 g) a un pHde 7 (Remigio ., 2012), incubándose a 60 °C por 48 horas.et alPosteriormente dichas muestras han sido sembradas en agar(leche descremada, NaCl 1 g, K HPO 1 g, MgSO . 7H O,2 4 4 2

extracto de levadura 0,5 g y agar 15 g) (Zilda ., 2012) eet alincubadas a 60 °C por 48 horas, con el propósito de observarel halo de hidrólisis. Las bacterias que presentaron halo dehidrólisis fueron purificadas y conservadas medio sólido LB.Se evaluó el halo de hidrólisis de las bacterias seleccionadas a50 y 60 °C por 96 horas.

Evaluación de la degradación de la caseínaLos Matraces de 500 mL con 250 mL de medio de

producción de proteasa (caseína 10 g/L en buffer Tris HCl,pH 7,2) fueron inoculados en un 10 % (v/v) de caldo LB concrecimiento bacteriano de 10 cel/mL (Ghobadi ., 2009).7 et al

Se determinó la concentración de proteína inicial yfinal durante 72 horas, evaluándose en un intervalo de 12horas, según el método de Bradford (Bradford, 1976). Ade-más se realizó el recuento de bacterias utilizando la cámara deNeubawer. El extracto crudo se logró obtener mediante lacentrifugación del medio de fermentación a 7000 rpm duran-te 30 min. El sobrenadante se utilizó para el ensayo de laactividad proteolítica. Para lo cual se añadió 100 µL de extrac-to crudo en 1000 µL con 1 % de caseína en buffer fosfato 50mM (pH 6 y 7) y buffer Tris HCl 50 mM (pH 8 y 9) (Aqel .,et al2012), determinándose el pH óptimo de la actividad a tempe-ratura de 55 y 60 °C para las bacterias BP-2 y BP-4 respectiva-mente. Para la determinación de la temperatura óptima seevaluó los valores de 45, 55, 65 y 75 °C con un pH de 7,2.

Extracción de ADN y análisis del secuenciamiento delARNr 16S

Para la extracción del ADN genómico de las bacte-rias termófilas proteolíticas seleccionadas, se utilizó el kitWizard Genomic DNA Purification, siguiendo el protocolodel fabricante. A partir del ADN genómico se obtuvo losgenes ARNr 16S de cada bacteria seleccionada por Macro-gen Inc. Las secuencias de nucleótidos fueron comparadas ala base de datos del NCBI GenBank (The National centerfor Biotecnology Information) usando BLAST N (BasicLocal Alignment Search Tool).

RESULTADOS

Aislamiento y actividad enzimática en medio sólidoLuego de seleccionar las dos bacterias termófilas en

medio agar leche descremada, dichas bacterias presentaron

un mayor halo de hidrólisis, indicando la hidrólisis de lacaseína producida por la enzima proteasa.

La bacteria BP-2 mostró un mayor diámetro de halode hidrólisis a 50 °C (46 mm) y la bacteria BP-4 mostró undiámetro mayor a 60 °C (85 mm).

Caracterización de las bacterias proteolíticasEl crecimiento bacteriano y la actividad enzimática

evaluada por la degradación de la caseína de los cultivosseleccionados se incrementaron gradualmente a medida queavanzó el tiempo de incubación, mostrando la máxima acti-vidad de la enzima después de las 48 horas de incubación alinicio de la fase estacionaria del crecimiento bacteriano.(Figura 1).

Figura 1. Crecimiento bacteriano de los cultivos BP-2 y BP-4en el medio de producción.

Figura 2. Proteínas hidrolizadas versus Tiempo de fermen-tación de los extractos proteolíticos producidos por lasbacterias BP-2 y BP-4.

Las BP-2 y BP-4 degradaron 2,9bacterias g/L decaseína, en un tiempo estimado de horas de incubación y511,5 g/L de caseína a las 52 horas de incubación, respectiva-mente. (Figura 2).

Determinación de las condiciones óptimas de la hidró-lisis

La temperatura de hidrólisis óptima estimada obte-nida de la ecuación del modelo de regresión polinomial(figura 3) resultó 57 °C con una concentración de proteínashidrolizadas de 0,7 g/L para el cultivo BP-2 y 64 °C con unaconcentración de proteínas hidrolizadas de 0,6 g/L para la


Ciencia & DesarrolloNaquiche, A. Caracterización de dos bacterias termófilas ( -2 y -4) con capacidad proteolítica aislados en los géiseres de Candarave Tacna rú.et al. BP BP . -Pe

bacteria BP-4.El pH óptimo de reacción para el extracto proteolíti-

co producido por el cultivos BP-2 fue de 7,7, con una con-centración de proteínas hidrolizadas de 0,8 g/L y 8,0 y unaconcentración de proteínas hidrolizadas de 0,6 g/L para elcultivo BP-4 (figura 4), lo que indica que pueden ser clasifica-das como proteasas alcalinas.

DISCUSIÓN

La formación del halo de hidrólisis alrededor de lascolonias seleccionadas es resultante de la actividad proteolí-tica en medio sólido (Habib ., 2012) a temperatura deet alincubación de 50 y 60 °C. Los cultivos BP-2 y BP-4 seleccio-nados tienen la capacidad de producir proteasas extracelula-res en el medio agar leche descremada. Este es un mediocomplejo donde los nutrientes no se encuentran de maneralibre, por lo que ambos cultivos produjeron esta enzima paraobtener los nutrientes necesarios (García ., 1992).et al

El tiempo de incubación juega un papel importanteen la producción enzimática. En el presente trabajo, la activi-dad máxima de la enzima y la degradación de la caseína fueobservada poco después de las 48 horas de incubación, alinicio de la fase estacionaria del crecimiento bacteriano. Los

cultivo BP-2 y BP-4 lograron degradar una concentraciónsde 2,9 g/L de caseína en un tiempo estimado de 51 horas deincubación y 1,5 g/L de caseína a las 52 horas de incubaciónrespectivamente. Estos resultados se ajustan con las obser-vaciones hechas por Sevinc y Demirkan (2011) y Swamy et al.(2012) en donde la máxima actividad de la proteasa produci-da por sp. y se produjo al final deBacillus Comomonas kerstersiila fase exponencial y al inicio de la fase estacionaria. Sinembargo, según Qadar . (2009) informó queet al Bacillussubtilis 3441 presentó una máxima actividad a las 72 horas. Laproducción de la enzima proteasa puede estar directamentevinculada con el metabolismo activo del cultivo bacteriano(Kanchana & Padmavathy, 2010). Además, Guptaet al. (2002) informaron que la producción de proteasa extra-celular está relacionada con la deficiencia de nutrientes alprincipio de la fase estacionaria.

En la determinación de las condiciones óptimas dehidrólisis de proteína, se obtuvo proteasas termoestables,con valores de temperatura de 57 y 64 °C para bacterias BP-2y BP-4, estando dentro del rango establecido por Satyanara-yana . (2013) (50 a 85 °C) para ser consideradas comoet altales. Así mismo resulta coincidente con otras investigacio-nes de proteasas bacterianas; reportándose una temperaturaóptima de 55 °C para sp. PCSIR (Swamy 2012) yBacillus et al.,una temperatura óptima de 60 °C para Bacillus licheniformis(Olajuyigbe y Ajele, 2008), mientras que para las especies deGeobacillus la temperatura óptima fluctúa entre 50 y 70 °C(Hawumba ., 2002).et al

El pH óptimo de la mayoría de las proteasas termófi-las se ha encontrado en el rango de 6,0 a 12,0, lo que con-cuerda con los resultados obtenidos para la bacteria BP-2 yBP-4 obteniéndose valores de 7,7 y 8,0 respectivamente,estos hechos indican que pueden ser clasificados comoproteasas alcalinas (Rao ., 1998). Ageitos (2011) reportóet alun pH óptimo de 6 a 7,5 para la actividad de la proteasa enBacillus licheniformis et al USC 13, mientras que Zhu . (2007)reportaron un pH para la actividad proteolítica de Geobacillussp. YMTC 1049 entre 6 a 9.

El pH óptimo es un parámetro que tiene gran rele-vancia para determinar el uso de la enzima, en este caso,ambas proteasas tienen gran importancia, ya que ocupan el25 % del mercado mundial de comercialización de enzimas(Rao ., 1998). Estas propiedades de las proteasas alcalinaset albacterianas las hacen adecuadas para su uso en la industria(Jisha, 2013).

La identificación de las bacterias seleccionadas fuerealizada mediante el análisis de la secuencia del gen ARNr16S. La identidad de las secuencias obtenidas fueron compa-radas en la base de datos del National Center of BiotechnologyInformation (NCBI) a través del BLAST N, resultando labacteria BP-4 con un 99 % de identidad con Geobacillus ther-moparaffinivorans, lo cual concuerda con las característicasmacroscópicas y microscópicas observadas para el géneroGeobacillus Geobaci-en la bacteria BP-4. Además, especies dellus han sido aisladas frecuentemente de aguas termales(Malhotra ., 2000; Noorwez ., 2006., Obeidat .,et al et al et al2012).

Mientras que para la bacteria BP-2 se obtuvo un99 % de identidad para especie . Las carac-Bacillus licheniformisterísticas fenotípicas reportadas por esta especie concuerdan

Figura 3. Proteínas hidrolizadas versus temperatura dereacción del extracto proteolítico producidos por las bacte-rias BP-2 y BP-4.

Figura 4. Proteínas hidrolizadas versus pH de reacción delextracto proteolítico producido por las bacterias BP-2 y BP-4.



con las características del cultivo BP-2, y es reportada comoproductora de proteasas (Ghumr ., 2012).et al

CONCLUSIONES

Se aislaron dos bacterias termófilas productoras deproteasas alcalinas denominadas BP-2 y BP-4 a partir de lossedimentos de los géiseres de Calientes.

La BP-2 mostr un diámetro de 46 mm delbacteria óhalo de hidrólisis a 50 °C y el cultivo BP-4 mostrótambiénun mayor diámetro 85 mm del halo de hidrólisis de 60 °C.

La máxima hidrólisis de la caseína para las bacteriasseleccionadas se produjo al finalizar la fase logarítmica de sucrecimiento, siendo a las 51 y 52 horas de crecimiento paralas bacterias BP-2 y BP-4, respectivamente.

La actividad de los extractos proteolíticos crudos,evaluada mediante la hidrólisis de la caseína, presentó unatemperatura óptima estimada de 57 y 64 °C para cada bacte-ria, indicando su naturaleza termoestable y un pH óptimoalcalino estimado de 7,7 y 8,0.

De al análisis de las secuencias del gen ARNacuerdo16S, las bacterias BP-2 y BP-4 tienen un 99 % de identidad alas especies yBacillus licheniformis Geobacillus thermoparaffini-vorans, respectivamente.

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Correspondencia:Ana Julissa Naquiche Calero: [email protected] Castellanos Cabrera: [email protected]




RESUMEN

El objetivo de la presente investigación fue determinar el efecto de la aplicación de biofertilizante y materia orgánica en las característicasmorfológicas y el rendimiento de clones de jojoba Se empleó el diseño experimental de DBCASinmondsia chinensis (Link) Scheneider.con 5 tratamientos y 4 repeticiones. El experimento se condujo en el fundo Los Pichones ubicada a 550 msnm. Los tratamientos fueron:T1=bioferilizante+0,5 kg/planta M.O, T2=biofertilizante+1,0 kg/planta M.O, T3= biofertilizante+1,5 kg/planta M.O, T4=biofertilizante+2,0 kg/planta M.O y T5= biofertilizante+2,5 kg/planta M.O. Los resultados indican que la aplicación de biofertilizante y materia orgáni-ca tienen efectos positivos en las características morfológicas y el rendimiento de clones de jojoba. Los caracteres altura de planta, núme-ro de frutos se modificaron con la aplicación de biofertilizante y materia orgánica. Los caracteres forma de hoja, de frutos y posición defrutos no se modificaron con la aplicación de biofertilizante y materia orgánica. Con la aplicación de 2,5 kg/planta de materia orgánicamás biofertilizante se obtuvo un peso de semilla de 784,40 g/ planta superando al testigo que tuvo un rendimiento de 393,40 g/planta.Estos resultados son considerados como una buena alternativa para mejorar los suelos y mantener una producción orgánica sostenibleen la jojoba.

Palabras clave: Jojoba, clon, biofertilizante, materia orgánica y rendimiento

ABSTRACT

The aim of this investigation was to determine the effect of the application of biofertilizer and organic matter in the morphological char-acteristics and performance of jojoba clones Sinmondsia chinensis (Link) Schneider. DBCA experimental design with 5 treatments and 4replications was used. The experiment was conducted at the farm The Pigeons located 550 meters. The treatments were: T1 = biofertilizer+0,5 kg / plant MO +, T2 = biofertilizer+1,0 kg / plant MO, T3 = biofertilizer +1,5 kg / plant MO, T4 = biofertilizer+ 2,0 kg / plant MO andT5 = biofertilizer+ 2,5 kg /plant MO . The results indicate that application of biofertilizer and organic matter have positive effects on themorphological characteristics and performance of jojoba clones, characters plant height, number of fruits were modified with the appli-cation of bio-fertilizer and organic matter. The leaf shape, fruit and fruit character position did not change with the application of bio-fertilizer and organic matter. With the application of 2,5 kg / plant organic matter more biofertilizer seed weight 784,40 g / plant wasobtained by beating the witness who had a yield of 393,40 g / plant. These results are considered as a good alternative to improve soiland maintain a sustainable organic production of jojoba

Keywords: Jojoba, clone, bio fertilizer, organic matter and performance

EFECTO DE BIOFERTILIZANTE Y MATERIA ORGÁNICA ENEL RENDIMIENTO DE CLONES DE JOJOBA Sinmondsia

chinesis(Link) Scheneider EN LOS PICHONES TACNA 2014

BIOFERTILIZER EFFECT AND ORGANIC MATTER IN THEPERFORMANCE OF CLONES OF JOJOBA Sinmondsia chinesis (Link) Schneider

TACNA PIGEONS IN 2014

1 Nelly Arévalo Solsol


1 Doctora en Ciencias Ambientales, Ingeniera Agrónoma. Docente Principal de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad NacionalJorge Basadre Grohmann. Tacna-Perú

* Esta investigación contó con la colaboración de la Dra. Rosario Zegarra Zegarra.



INTRODUCCIÓN

La jojoba plantaSinmondsia chinensis (Link) Scheneider,perenne, dioica, de uno a cuatro metros de altura, es el únicovegetal que produce cera líquida. El aceite se extrae porprensado de las semillas y se utiliza principalmente en pro-ductos cosméticos, mezclado con otras sustancias o simple-mente sólo; despertó un gran interés mundial debido a lasmúltiples aplicaciones que de ellas se obtienen; siendo ade-más un recurso renovable y amigable con el medio ambiente

a diferencia del petróleo.La jojoba se presenta como una alternativa de cultivo

en la costa norte y sur del país, debido a su gran adaptación alas condiciones climáticas y edáficas de la zona; la rusticidadque se manifiesta a condiciones de sequía y salinidad, asícomo su resistencia a plagas y enfermedades.

La agricultura orgánica es un sistema productivo quepropone evitar e incluso excluir totalmente los fertilizantes ypesticidas sintéticos en la producción agrícola; en lo posiblereemplaza las fuentes externas tales como sustancias quími-

cas y combustibles adquiridos comercialmente por recursosque se obtienen dentro del mismo predio o en sus alrededo-res; dichos recursos internos incluyen la energía solar y eóli-ca, el control biológico de las plagas, el nitrógeno fijadobiológicamente y otros nutrientes que se liberan a partir de lamateria orgánica o los recursos del suelo. Las opciones quefundamentan la agricultura orgánica son la máxima utiliza-ción de la rotación de cultivos, rastrojos vegetales, abonoanimal, leguminosas, abonos verde, desechos orgánicos,rocas fosfóricas, control biológico de plagas con miras amantener la fertilidad del suelo y sus estructuras, suministrode nutrientes vegetales y el control de los insectos, malezas yotras plagas.

Arévalo y Fernández (2011) evaluaron clones dejojoba durante cuatro años, reportan que los clones de mejorrendimiento promedio fueron C1-11 con 820,80 g, seguidodel clon C5-46 con 545,60 g y en tercer lugar el clon C2-21con 411,75g.

Con la aplicación de biofertilizantes más materiaorgánica en clones de jojoba se pretendió incrementar losrendimientos y mejorar la fertilidad de los suelos. Es necesa-rio aplicar tecnologías adecuadas buscando productividad ysostenibilidad del cultivo en las condiciones áridas salinas deTacna.

El objetivo del estudio fue comparar el efecto debiofertilizante y la materia orgánica en las característicasmorfológicas y en el rendimiento de clones de jojoba en elfundo Los Pichones, Tacna-2014.


Tipo y diseño de la investigaciónEl tipo y el diseño de investigación fue experimental

ya que se emplearon las variables independientes (materiaorgánica y biofertilizantes) para analizar los efectos en lasvariables dependientes como el rendimiento y las caracterís-ticas morfológicas en clones de jojoba.

El trabajo de investigación se realizó en el fundo LosPichones de propiedad de la Facultad de Ciencias Agrope-cuarias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Groh-mann de Tacna, siendo las coordenadas geográficas: LatitudSur 17° 59' 38''; Longitud Oeste 74° 14' 22''; Altitud 550m.s.n.m.

Diseño experimentalSe empleó el diseño experimental de Bloques Com-

pletos al Azar (DBCA). Se tuvo 5 tratamientos y 4 repeticio-nes y los tratamientos fueron los siguientes:T 1 = b i o f e r i l i z a n t e + 0 , 5 k g / p l a n t a M . O ,T2=biofertilizante+1,0 kg/planta M.O,T3= biofertilizante+1,5 kg/planta M.O, T4=biofertilizante+2,0 kg/planta M.O yT5= biofertilizante+2,5 kg/planta M.O.

Preparación de la materia orgánica (compost)El compost es un abono orgánico que resulta de la

transformación de la mezcla de residuos orgánicos de origenvegetal y animal que han sido descompuestos bajo condicio-nes controladas, para ello se utilizó estiércol de ganado vacu-no más rastrojos de cosechas (tomate, pimiento, brócoli,

orégano, tara y otros). La característica química del compostdepende de la cantidad y tipo de insumos utilizados, asícomo las condiciones ambientales que dominaron duranteel proceso de descomposición, realizándose la labor de“volteo” para mezclar los componentes y homogenizaraplicando agua para inducir a la fermentación.

El proceso de la obtención del compost duró 3meses.

Aplicación de la materia orgánicaEl estiércol de ganado vacuno previamente compos-

tado se aplicó antes del trasplante en cantidades según lostratamientos. El biofertilizante se aplicó en el suelo en lazona de la rizósfera a una concentración de 0,5kg/ha en dosmomentos al inicio de la floración femenina y al llenado delos frutos.

Población y muestraEl experimento se condujo en clones instaladas de

seis años de edad y la selección de las plantas fue al azar, lacual se seleccionó de una población de 100 plantas; se toma-ron al azar 4 plantas/tratamiento, las cuales fueron marcadaspara aplicar la materia orgánica (figura 1, figura 2, figura 3 yfigura 4 respectivamente).

Cosecha. Se realizó la cosecha de forma manual de acuerdo ala maduración de los clones. Seguidamente se procedió a lalimpieza y clasificación de las semillas para su conteo y pesa-do respectivo.

Características evaluadas

Características morfológicasSe realizó la caracterización morfológica de 54 plan-

tas de la población. La técnica utilizada fue la observaciónvisual. Asimismo el instrumento de la recolección de losdatos fue la medición manual, teniendo en cuenta lassiguientes evaluaciones:

Altura de plantas (cm): para la evaluación de estavariable se consideró medir desde el cuello de la planta hastael brote de mayor altura, realizando esta evaluación conayuda de una regla graduada, asimismo se realizó la evalua-ción de: posición de frutos, diámetro de follaje, forma defruto, arquitectura de planta entre los caracteres cualitativosy numero de frutos con carácter cuantitativo.

Evaluación del rendimientoEl instrumento de la recolección de los datos fue el

conteo manual e instrumental utilizando una balanza. Lametodología aplicada para la recolección de datos fue elmuestreo aleatorio simple. Se marcaron 4 plantas por trata-miento y se realizaron las siguientes observaciones:Peso de semillas (g), con la ayuda de una balanza digital sepesaron las semillas por tratamiento.Número de semillas, se contó el total de semillas por trata-miento.

Procesamiento y análisis de datosLas pruebas estadísticas utilizadas fueron ANDEVA

a un nivel de significación del 5 % (p=0,05). Para determinar


Ciencia & DesarrolloArévalo N, . Efecto de biofertilizante y materia orgánica en el rendimiento de clones de jojoba en los Pichones Tacna 2014.

las diferencias de los tratamientos se utilizó la prueba designificación de Duncan a un nivel de significación del 5 %.Para estas pruebas se utilizó el paquete estadístico InfostatVersión Estudiantil.

RESULTADOS

Características morfológicas

Evaluación morfológica de clones de jojoba. LosPichones –Tacna 2014. (Ver tabla 2).

Posición de frutos (ver figura 5, 6 y 7).

Forma de frutos (ver figura 8).

En cuanto a los caracteres morfológicos los clonespresentan una variabilidad genética en cuanto a forma ytamaño de hojas y frutos. Los clones presentan una posiciónde frutos de forma continua (figura 6 y 7), cuando encontra-mos un fruto en cada nudo de ramillas y de tipo alterno cuan-do encontramos un fruto en forma alterna (figura 5). Lamayoría de los clones presentan una arquitectura de plantade buena a muy buena arquitectura de planta que son las más

deseables agronómicamente.

Evaluación de Rendimiento

Figura 2. Plantas seleccionadas para aplicación de trata-mientos.

Figura 4. Vista panorámica de plantas seleccionadas.

Figura 1. Planta seleccionada para aplicación de tratamientos.

Figura 3. Plantas seleccionadas para aplicación de trata-mientos.

Fuentes devariancia GL S C C M FC FtRepetición

TratamientoErrorTotal

441624

5 166,40579569,6086560,00671296,00

1291,60144892,45410,

00

0,2426,78*

5,65,6

Tabla 1. Análisis de variancia del peso (g) de clones de jojobacon aplicación de biofertilizantes y materia orgánica. LosPichones-Tacna 2014.

CV 12,03 %*Nivel de significación 5 %

El análisis de variancia del peso (g) nos indica quepara las repeticiones (Fc=0,24, GL = ; Ft GL 5,64) no4,16 0,05 4,16=

se encontraron diferencias significativas. En lo que respecta atratamientos evaluados presentan diferencias significativas(Fc=26,78 GL ; Ft GL =5,64) entre los tratamientos4,16 0,05 4,16

con aplicación de biofertilizante y materia orgánica. Paradetectar las diferencias entre los tratamientos debe realizarsela prueba de significación de Duncan (tabla 3).



Tabla 2. Características morfológicas de clones de jojoba Los Pichones Tacna-2014.

Posición de frutos , Diámetro de follaje (cm) Forma de fruto, ,A= Alterno C= Continuo, R= Racimo, A-p= Alargado pequeño A-m= Alargadomediano A-g= Alargado grande E-p= Elíptica pequeño E, m= Elíptica mediana E-g= Elíptica grande R-p= Redonda pequeño R-m= Redonda, , , , ,mediana R-g= Redonda grande E-p= Elíptica pequeño E-m= Elíptica mediana E-g= Elíptica grande A-p= Alargado pequeño A-m=, , Forma de hoja, , , , ,Alargado mediano A-g= Alargado grande O-p= Ovalada pequeño O-m= Ovalada mediana O-g= Ovalada grande R= Planta, , , , , Arquitectura de plantade regular arquitectura B= Planta de buena arquitectura MB= Planta de muy buena arquitectura Se contó el total de frutos por clon., , Número de frutos.

Clon Altura Planta (cm) Posición Frutos Diámetro Follaje (cm) Forma fruto Forma hoja Arq. Planta N° frutosC-01 140 A 181 A-m E-m MB 592C-02 92 C 15 A-m E-m B 464C-03 63 C 91 A-p E-g R 408C-04 45 C 65 A-p E-g B 496C-05 89 C 81 A-m E-m B 1072C-07 69 C 73 E-p E-p B 656C-08 69 A 115 E-p E-g B 1200C-09 101 A 85 E-p E-m B 224C-10 59 A 90 E-p E-m B 1136C-11 91 C 113 E-p E-p MB 4128C-12 242 C 234 E-p E-p MB 4544C-13 54 A 51 R-p E-p B 1328C-14 19 C 82 A-p E-m B 560C-15 172 A 134 E-p E-p B 2400C-16 57 C 94 E-p E-p B 1760C-17 82 C 107 E-p E-m B 1264C-18 56 C 110 R-p E-m B 2160C-19 67 C 91 E-p E-g B 1440C-20 63 A 99 E-p E-m B 2144C-21 112 A 124 E-m E-g B 2192C-22 74 A 141 E-m E-m B 1136C-23 66 C 107 E-m E-g B 1120C-24 77 C 99 E-m E-g B 528C-25 87 C 131 E-m E-g B 768C-27 128 C 154 R-m E-g B 1152C-28 61 C 92 E-m E-g B 480C-30 143 C 145 E-p E-m B 2592C-31 76 C 121 E-p A-m B 1776C-32 134 A 192 E-m E-p B 3328C-33 154 A 223 E-m E-m B 2688C-34 83 C 126 E-p E-p B 1696C-35 117 A 194 E-m E-g MB 2400C-36 83 A 162 E-g E-m MB 2720C-37 82 A 141 R-p E-m B 1232C-38 87 A 172 E-m E-m MB 2816C-39 67 A 94 R-p E-p B 800C-40 89 A 155 E-m E-m MB 2640C-41 126 C 147 E-m E-m B 3088C-42 110 A 236 R-m E-m MB 4160C-43 113 A 209 R-p E-m MB 3312C-44 111 C 161 E-m E-m B 1888C-45 67 A 102 R-m O-p B 1520C-46 75 A 100 E-m A-m B 128C-47 81 A 91 E-m E-m B 192C-48 170 A 170 R-m O-m MB 2496C-49 76 C 81 E-m A-p B 576C-50 49 A 63 R-m O-m R 800C-51 114 A 168 E-m E-m MB 2512C-53 112 C 154 R-p A-m MB 3360C-54 82 C 118 E-g O-m B 3248



Figura 5. Fructificación alterna. Figura 6. Fructificación continua.

Figura 7. Fructificación continua (frutos maduros). Figura 8. Forma de frutos.

Tabla 3. Prueba de Duncan del peso (g) de clones de jojobacon aplicación de biofertilizantes y materia orgánica. LosPichones-Tacna 2014.

Tratamiento Promedio (g) Nivel de significaciónT5T4T3T2T1

784,40758,80636,00484,40393,40

AABCC

Tabla 4. Prueba de Duncan del Rendimiento kg/ha declones de jojoba con aplicación de biofertilizantes y materiaorgánica. Los Pichones-Tacna 2014.

Tratamiento Promedio (kg/ha) Nivel de significaciónT5T4T3T2T1

2 353,202 276,401 908,001 453.201 180,20

AABCC

Figura 10. Peso de semillas con tratamientos de M.O. ybiofertilizante.

Figura 9. Efecto de la biofertilización y materia orgánica en elpeso de semillas de clones de jojoba, Los Pichones, Tacna-2014.



Existe diferencias en el peso de semillas (g) de clonesde jojoba entre los tratamientos, el mayor peso se obtuvocon el T5 (784,40 g) seguido del T4 con 758,80 g que nodifieren estadísticamente entre ellos. Siendo el T1 con393,40 g que tiene el promedio más bajo. (Tabla 3, figura 9 yfigura 10).

Existe diferencias en el Rendimiento kg/ha de clo-nes de jojoba entre los tratamientos, el mayor rendimiento seobtuvo con el T5 (2 353,20 kg/ha) seguido del T4 con 2276,40 kg/ha que no difieren estadísticamente entre ellos.Siendo el T1 con 1 180,20 kg/ha que tiene el promedio másbajo. (Tabla 4).

DISCUSIÓN

El nutriente del suelo que requiere un vegetal enmayor cantidad es el nitrógeno, ya que influye en el incre-mento de biomasa, sin embargo a pesar de su función críticaen la nutrición vegetal, el nitrógeno es asimilado así comple-tamente en estado inorgánico en forma de nitrato o amonio(Alexander, 1980). La conversión del nitrógeno orgánico alestado inorgánico más móvil se conoce como mineraliza-ción de nitrógeno. Como consecuencia en la mineralizaciónse produce amonio y nitrato y desaparece el nitrógeno orgá-nico, estos productos delimitan dos procesos microbiológi-cos distintos: amonificación, en donde el amonio se forma apartir de compuestos orgánicos y la nitrificación, términoque usualmente se adopta para referirse a la oxidación delamonio a nitrato.

Martins, Angers y Corá (2012), mencionan la necesi-dad de trabajar en el manejo ecológico del suelo como unaherramienta importante de la agricultura orgánica y dentrode esta tarea se busca actuar sobre las parcelas orgánicas detal forma que permitan un aumento del contenido de lamateria orgánica, lo cual a su vez tendría un efecto positivosobre la biología del suelo, asimismo han señalado que parareducir las pérdidas y facilitar el uso óptimo del nitrógenomineralizado por el cultivo en crecimiento, es necesarioconocer el efecto del manejo de los predios agrícolas sobrelos organismos del suelo y del ciclo del nitrógeno. Además,estos efectos ayudarían a reducir los problemas ambientalesporque permitirían una reducción considerable de la fertili-zación nitrogenada, debido a una alta mineralización delnitrógeno desde la materia orgánica.

Los biofertilizantes son preparados que contienencélulas microbianas vivas o latentes que se usan para mejorarla fertilidad del suelo como las bacterias fijadoras del nitró-geno, solubilizadoras de fósforo, potencializadoras de diver-sos nutrientes o productos de sustancias activas. Estos bio-preparados son capaces de suministrar a los cultivos entre15% y 50% de sus necesidades de nitrógeno mediante sucapacidad de captación del nitrógeno atmosférico, además,su capacidad para sintetizar sustancias biológicamente acti-vas permiten acortar los ciclos de cultivo e incrementar losrendimientos entre 30% y 50% (Alarcón 2009).et al.,

Los tratamientos que recibieron biofertilizante (Azo-toba c te r sp. ) y mayor dosis de materia orgánica(T5=biofe r t i l i z an te +2 ,5 kg/plan ta de M.O yT4=biofertilizante+2,0 kg/planta de M.O) lograron losmayores rendimientos, pudiendo afirmar que los tratamien-

tos orgánicos son considerados como una buena alternativapara mejorar la características físicas, químicas y microbioló-gicas del suelo y mantener una producción orgánica sosteni-ble como lo sostienen Borda (2011), en comparación aet al.la aplicación con tratamiento con fertilizante químicos porsus efectos negativos en las características del suelo y losaltos costos de los fertilizantes químicos entre otros.

Pellicer . (2008) y Rodriguez 2010) trabaja-et al et al. (ron con pimiento y ají jalapeño respectivamente, combinan-do fertilización química, fertilización orgánica y biofertiliza-ción logrando un incremento en el número de frutos y pesopor planta superior a los tratamientos con solo fertilizaciónquímica.

Asimismo Alarcón (2009) señalan que los mejo-et al.res rendimientos de tomate se alcanzaron aplicando altasconcentraciones de Azotobacter.

Los incrementos en rendimiento obtenidos en estainvestigación se alcanzaron aplicando mayor cantidad demateria orgánica (2,5 kg/planta) siendo estos resultadossimilares a los reportados por estos autores.

CONCLUSIONES

La aplicación de biofertilizante y materia orgánicatienen efectos positivos en las características morfológicas yel rendimiento de clones de jojoba en el fundo Los Pichones.

Los caracteres altura de planta, número de frutos semodificaron con la aplicación de biofertilizante y materiaorgánica.

Los caracteres forma de hoja, de frutos y posición defrutos no se modificaron con la aplicación de biofertilizantey materia orgánica.

Con aplicación de biofertilizante más 2,5 kg/plantade materia orgánica se obtuvo un peso de semilla de 784,40gramos/ planta superando al testigo (T1) que tuvo un rendi-miento de 393,40 gramos/planta.

Con aplicación de biofertilizante más 2,5 kg/plantade materia orgánica se obtuvo un rendimiento de 2 353,20kg/ha superando al testigo (T1) que tuvo un rendimiento de1 180,20 kg/ha.

RECOMENDACIONES

Teniendo en cuenta que debemos conservar elmedio ambiente con un desarrollo sostenible, se recomien-da:- Efectuar investigaciones con aplicación de biofertilizan-

tes y productos orgánicos (abonos orgánicos, biocidas,rotación de cultivos, alelopatía entre otros) en diferentescultivos, teniendo en cuenta que Tacna es una zonadesértica con problemas de salinidad y escasez de recur-so hídrico para evitar la contaminación de los suelos,acuífero, la flora y la fauna por el uso de fertilizantessintéticos.

- Efectuar investigaciones con aplicación de biofertilizan-tes y otras fuentes orgánicas como humus de lombriz,abonos verdes entre otros, con dosis y momentos deaplicación para evaluar sus efectos y sostenibilidad sobreel rendimiento de jojoba.

- Fomentar como línea de investigación en la Escuela de



Agronomía de la Facultad de Ciencias Agropecuariasempleando sistemas de cultivo como policultivo y rota-cional, además con el uso de productos orgánicos ybiofertilizantes tendiente a una cultura orgánica.


Alarcón, A., Alarcón, A., Godefoy, M., Gonzales, G. (2009).Efecto de diferentes concentraciones de Azotobacterchroococcum sobre algunos parámetros de crecimientoy el rendimiento del tomate ( ,Lycopersicum esculentumMill). Cuba. . vol. 13Revista Electrónica Granma Ciencia(1), Enero-Abril.

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Pellicer, C., Pérez, A., Abadia, A., Rincón, L., Paredes, A.,Carrillo, F. (2008). Resultado del aporte de biofertili-zante a un cultivo de pimiento con fertilización eco-lógica. Ponencia presentado VIII. Congreso SEAE,IV Congreso Iberoamericano agroecología. Bullas-Murcia.

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Correspondencia:Nelly Arévalo Solsol: [email protected]


RESUMEN

En Ciencias de la Computación el reconocimiento de dígitos escritos a mano en imágenes digitales es de suma importancia, ya que apartir de esto, se pueden hacer distintas tareas, entre las que destacan el reconocimiento y reconstrucción de caracteres. Los algoritmosde clasificación tienen la capacidad de recuperar en su totalidad patrones aprendidos a partir de patrones de entrada, en este caso seutiliza como patrones de entrada los dígitos manuscritos de la Base de Datos del MNIST. En el presente trabajo se presenta la aplicación(Base de Datos del MNIST) de los algoritmos de clasificación de dígitos como parte aplicativa en el campo del Reconocimiento de Patro-nes, se hace una comparación entre la performance de los algoritmos de clasificación: SVM, Distancia Euclidiana, Vecino más cercano,J48 os resultados demostraron que el clasificador SVM es el más eficiente para clasificar dígitos manuscritos con respecto a los otros. Lclasificadores, por obtener un error del 1,04 %.

Palabras Clave: aprendizaje supervisado, clasificación, reconocimiento de patrones, reconocimiento de dígitos manuscritos.

ABSTRACT

In Computer Science the recognition of handwritten digits on digital images is paramount, from this they can do many tasks, amongwhich are the recognition and reconstruction of characters. Classification algorithms have the ability to recover fully learned patternsfrom input patterns; in this case it is used as input patterns the digits manuscripts from MNIST Database. In this work (MNIST Database)application of the classification algorithms digits is presented as an applicative part in the field of pattern recognition, which presents acomparison between the performance of sorting algorithms: SVM, Euclidean distance, Nearest neighbor, J48; where the results demon-strated that the SVM classifier is the most efficient to classify handwritten digits compared to other classifiers, to obtain an error of 1,04 %.

Keywords: supervised learning, classification, pattern recognition, recognition of handwritten digits.

CLASIFICACIÓN DE DÍGITOS MANUSCRITOS DEIMÁGENES DIGITALES

THE SPECIES OF THE EUPHORBIACEAE FAMILY IN TACNA PROVINCE:BIOSYSTEMATIC STUDY

1 2Carlos Alberto Silva Delgado, Euler Tito Chura

61

1 Ingeniero en Informática y Sistemas. Docente de la Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Moquegua.Moquegua – Perú.

2 Maestro en Ciencias Computación e Informática, Ingeniero Estadístico. Docente de la Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas de laUniversidad Nacional de Moquegua. Moquegua – Perú.



características extraídas, clasifica la medición.El punto esencial del reconocimiento de patrones es

la clasificación. Por ejemplo, se puede clasificar imágenesdigitales de letras en las clases «A» a «Z» dependiente de suspíxeles o se pueden clasificar huellas dactilares (Rodrigues etal., 200 ).7

ClasificaciónEl problema de la clasificación es el más frecuente en

la práctica, de esta forma, construiremos modelos que per-mita predecir la categoría de las instancias en función de unaserie de atributos de entrada. La clase se convertirá en varia-ble objetivo a predecir. La figura 1 muestra el proceso depreparación de datos.

Dominios de la plicación.aEn un artículo publicado (Palacios , 2003) se y Gupta

indica que el volumen de cheques que deben procesar losbancos, conllevan unos costes que crecen cada año, pues alre-

INTRODUCCIÓN

Aprender de los datos es una de las formas básicasque los seres humanos percibimos del mundo y por lo tanto, ,adquirimos los conocimientos. Hoy en día, hay cantidad dedatos disponibles y sorprendentemente van en aumento enel mundo de Internet y en aplicaciones industriales. Haytareas de clasificación con un gran número de clases como elreconocimiento de caracteres manuscritos chinos con más,de 6000 clases. En un problema de categorización de docu-mentos en la Web son procesados gigabytes de datos con altadimensión (Dong , 2003).et al.

Un sistema de reconocimiento de patrones comple-to consiste en (Seijas, 2008): Un que recoge las observaciones a clasificar.sensor Un que transforma lasistema de extracción de características

información observada en valores numéricos o simbóli-cos.

Un o descripción que, basado en lassistema de clasificación


dedor de 50 millones de se procesan anual-tales documentosmente en los Estados Unidos (Dong , 2003), constituyen-et al.do en más del 60 % de los pagos que no se realizan en metálico, según un informe del Federal Reserve Bank .

Actualmente se están empleando en el Reconoci-miento de placas en vehículos automotores, donde el objeti-vo principal es realizar un control vehicular mediante el Reco-nocimiento Óptico de Caracteres (OCR) de la Placa de unvehículo, utilizando una cámara USB y posteriormente pro-cesarla (Legarda , 2010; Andrade , 200 ) y Chacon y Lopez 9 .

Trabajos relacionadosEn el trabajo de Ceballos (2007) se aplicó un método

de clasificación de números manuscritos basado en prototi-pos creados usando la distancia euclidiana o error de datosutilizada onsta de 500 imágenes de números (de 20 x 20. Cpixeles) para entrenamiento y 200 para validación con susrespectivas salidas etiquetadas entre 0 y 9, obtenidas de labase de datos MNIST. También, este método fue compara-do con un algoritmo de redes neuronales perceptrón multi-capa (MLP) con entrenamiento supervisado backpropaga-,tion y funciones de activación sigmoidal tipo “logsig”. La,mejor clasificación lograda con esta base de datos fue de80 %. Este porcentaje de clasificación correcta fue bastante similar al obtenido con la red neuronal (82 % aproximada-mente en el mejor caso).

Vicente (2004) net al. propone un método de clasifi-cación de números manuscritos basado en distancia Eucli-diana a prototipos. Los resultados con la base de prueba, conclasificación mediante el prototipo más cercano, alcanzaronun 93,5 % de clasificación correcta, utilizando un umbral decreación =7,7. Cabe destacar que, utilizando el mismouumbral de creación ( =7,7) el método con desplazamientoumejora el desempeño del sistema, ya que mejora el porcenta-je de clasificación correcta (90,1 % a 93,5 %) y disminuye almismo tiempo el número de prototipos (250 a 184). Si elentrenamiento se hace con un umbral de creación más bajou( =4,5) y con desplazamiento, aumenta la cantidad de proto-utipos a 267. Clasificando mediante una función de votaciónlineal y distancia de aceptación =0,6, se logra un reconoci-da

miento correcto de 94,8 %. Estos resultados fueron compa-rados, utilizando los mismos patrones de entrenamiento yprueba, con una red perceptrón multicapa entrenada conpatrones desplazados hasta el borde, logrando un desempe-ño de 91,8 %, y con un algoritmo SOM+LVQ1, tambiénentrenado con desplazamiento hasta el borde, logrando un91,5 %.

Dong (2003) emple el algoritmo del Sup-et al. aronport Vector Machine (SVM), donde integra el kernel

caching, digest y shrinking obtienen un error del 0,6 %,ytrabajando con la base de datos del MNIST con un prepro-cesamiento de las 28 x 28 (784) características iniciales efec-,tuad por el grupo de investigación encabezado por LeCunas ,quien mediante una transformación lineal, tuvo una imagenresultante de gray-level e hizo también la reducción de ladimensión a 576 por generar un vector característica, , cuyaes ”. de 6 horizontal, 6 vertical y 16 “directional resolutions

En Martínez (2006) la clasificación de imágenes decaracteres se realizó mediante el algoritmo de clasificaciónJ48, obteniendo aceptables resultados.

Misukami (2002) utiliza el algoritmo y Tadamuera ndel vecino más cercano obteniendo un error del 0,57 % con,la base de datos MNIST de los dígitos manuscritos. El tama-ño de la imagen originalmente fue de 28 × 28 pixeles, pero seextendió a 32 × 32 pixeles por relleno de una región de cuatropixeles. El número de la etapa de la estrategia de gruesa a finase establece en 3, y los tamaños de imágenes en cada etapafueron de 8 × 8, 16 × 16, y 32 × 32 pixeles, respectivamente.

Estado del arteEl econocimiento óptico de aracteres (OCR) es unr c

área de investigación importante en reconocimiento depatrones. El objetivo de un sistema OCR es reconocer letrasdel alfabeto, otros caracteres y en nuestro caso dígitos que, , ,capturados en forma de imágenes digitales sean reconoci-,dos sin ninguna intervención humana.

La escritura de cada persona es diferente; por lo quees necesario utilizar una base de datos que contenga un grannúmero de dígitos escritos a mano n este trabajo se clasifi-. Ecan imágenes dependiendo de sus características de losmanuscritos usando el conjunto de datos MNIST,(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). El MNIST datasetconsiste de 60000 imágenes de los diez dígitos, el mismo quese usará como Training. El dataset del Testing tiene un con-junto independiente de 10000 dígitos que obviamente espara evaluar la performance de los clasificadores. Algunamuestra de los dígitos del MNIST se puede apreciar en lafigura 2.

Figura 1. Preparación de los datos.

Figura 2. Muestra de los ígitos anuscritos MNISTd m .


Ciencia & DesarrolloSilva, C. y Tito, E. Clasificación de dígitos manuscritos de imágenes digitales.


Método de extracción de característicasNuestro objetivo es el reconocimiento de imágenes

de dígitos manuscritos basado en métodos de clasificaciónde una dataset multivariable, donde las son losvariables valoresde los pixeles clases cada tipo de dígito y las son .

El dataset consta de 28x28 = 784 pixeles de imágenesen de dígitos en el rango de 0-9, como se puede vergrey scaleen la figura 3.

function [I,labels,I_test,labels_test] =readMNIST(num)path = ;'train-images.idx3-ubyte'fid = fopen(path, , );'r' 'b'magicNum = fread(fid,1, );'int32'if(magicNum~=2051) display( );'Error: cant find magic number' ;returnendimgNum = fread(fid,1, );'int32'rowSz = fread(fid,1, );'int32'colSz = fread(fid,1, );'int32'if(num<imgNum) imgNum=num;endfor k=1:imgNum I{k} = uint8(fread(fid,[rowSzcolSz], ));'uchar'endfclose(fid);path = ;'.\MNIST\train-labels.idx1-ubyte'fid = fopen(path, , );'r' 'b'magicNum = fread(fid,1, );'int32'if(magicNum~=2049) display( );'Error: cant find magic number' ;returnenditmNum = fread(fid,1, );'int32'if(num<itmNum) itmNum=num;endlabels = uint8(fread(fid,itmNum, ));'uint8'fclose(fid);path = ;'t10k-images.idx3-ubyte'fid = fopen(path, , );'r' 'b'magicNum = fread(fid,1, );'int32'if(magicNum~=2051) display( );'Error: cant find magic number' ;returnendimgNum = fread(fid,1, );'int32'rowSz = fread(fid,1, );'int32'colSz = fread(fid,1, );'int32'if(num<imgNum) imgNum=num;end for k=1:imgNum I_test{k} = uint8(fread(fid,[rowSzcolSz], ));'uchar'endfclose(fid); path = ;'t10k-labels.idx1-ubyte'fid = fopen(path, , );'r' 'b'magicNum = fread(fid,1, );'int32'if(magicNum~=2049) display( );'Error: cant find magic number' ;returnenditmNum = fread(fid,1, );'int32'if(num<itmNum) itmNum=num;endlabels_test = uint8(fread(fid,itmNum, ));'uint8'fclose(fid);

Script 1: Extracción del dataset MNIST (dígitos manuscri-tos) en Matlab

Además:X=[x , x , ……. x ]i i1 i2 i784

yi є { 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}

Para la extracción de características, se ha elegidocómo método el (PCA).Análisis de Componentes Principales Elobjetivo del análisi es representar lass medidas numéricas deun conjunto de variables en un espacio de dimensión muchomenor . Esta representación debe ser tal,(Vicente , 2004) et al.que al eliminar dimensiones superiores, la pérdida de infor-mación sea mínima. Como vimos en nuestro caso son 28 x28 pixeles por cada imagen, entonces, harían una dimensiónde 784. Realizar una operación con gran cantidad de vecto-res de esta magnitud sería altamente costoso computacional-mente, además de la existencia de variables (características)correlacionadas. Este método de acuerdo a lo revisado en labibliografía sobre la reducción de dimensión y extracción decaracterísticas es lo que se llama también Eigenvalues oEigenvectors, nuestros dígitos que será nuestro dataset deentrada, lo analizaremos con el PCA.

Implementación del PCAPara el proceso de entrenamiento hemos recurrido a

la herramienta de software Matlab. Se ha tenido que realizarlos siguientes pasos:

a) Llevar a forma de vector cada imagen (dígito) de entrena-miento; para ello se ha tenido que extraer los datos de labase de datos (que están en binario) del MNIST, con elsiguiente script en Matlab.

Figura 3. Dígito representado en 28x28 pixeles.



Luego de ejecutar el script de MatLab nos devuelveun vector de 60000 matrices (training), cada una de las matri-ces tiene una dimensión de 28 x 28 por cada dígito, y en elcaso del testing, de la misma forma.

Posterior a este proceso se tuvo que separar cada unade las imágenes en una determinada matriz de dimensión60000x784 (training), es decir, se ha linealizado la matriz quecontiene cada una de las imágenes de los números. Ahora yatenemos cada dígito (vector) con 784 características y lomismo con el dataset del testing de dimensión 10000x784;obteniendo el siguiente reporte. (Tabla ).1

eigenvec=V(:,ind);

explain=eigenval/sum(eigenval);%Guardando los primeros m %eigenvaules / eigen-vectorseigenval=eigenval(1:m);eigenvec=eigenvec(:,1:m);% Calculando la transformación de la matrizA=eigenvec(:,1:m)';% Calculando la transformación del datasetY=A*X;Y=Y'; %Se transpone para que cada fila sea unelemento vector

Script 2: Implementación del Algoritmo del PCA en Matlab

El algoritmo del PCA implementado en Matlab nospermitió aplicar la transformación lineal, obteniéndo losresultados de autovalores (eigenvalues) y autovectores (ei-genvectores) y la transformación del dataset, informaciónque t a fin de presentamos necesaria en la abla 2, tomar ladecisión del número de componentes a considerar.

La interpretación de la abla 2 es la siguiente:t El primer componente principal explica el 10 % de la

variación total en los datos. El segundo componente explica el 7,5 % de la variación

total de los datos. Los tres primeros componentes principales con varian-

zas iguales a los eigenvalues representan el 23,7 % de lavariabilidad total.

Según lo demostrado formalmente por Misukami yTadamuera (2002), debemos conservar los componentesprincipales con valores propios (eigenvalues) mayores que 1,es decir, hemos tomado los primeros .624 componentes principales

Tabla 1. BD MNIST de los ígitos anuscritosd m .Dígito Training Testing

0 5923 9801 6742 11352 5958 10323 6131 10104 5842 9825 5421 8926 5918 9587 6265 10288 5851 9749 5949 1009

TOTAL 60000 10000

b) Reducción de la Dimensionalidad en la BD original.Inicialmente en éste trabajo como método de simpli-

ficación y reducción de la dimensionalidad (Vicente ,et al.2004) se ha utilizado el Análisis de Componentes Principales(PCA), puesto que 784 (28x28) características contienemucho ruido, , se ó PCA en el training yentonces empletesting dataset porque: Ambos datasets (training y testing) deben estar en el

mismo dominio (PCA). Ambos datasets deben tener la misma dimensionalidad.

Hay casos muy particulares donde esto no se aplica, peroeste no es el caso.

Las 28 x 28 características de los dataset están repre-sentadas por: C1, C2, …., C784. Inicialmente presentamosel Gráfico de Sedimentación ( igura ) de los dataset paraf 4observar el comportamiento de los componentes y visuali-zar a priori el número de componentes a tomar en cuentacomo dataset en los clasificadores.

El código en Matlab que nos permit procesar elióPCA el siguiente:fue

X=X'; %transpuesta de la entrada de la matriz deX, ahora cada fila es un elemento[l,N]=size(X);% Sustrayendo la mediamean_vec=mean(X')';X_zero=X-mean_vec*ones(1,N);% Calculando la covarianza y sus %eigenva-lues/eigenvectorsR=cov(X_zero');[V,D]=eig(R);

eigenval=diag(D);[eigenval,ind]=sort(eigenval,1, );'descend'

Tabla 2. Resultados del PCA de 28x28 pixelesComponente Eigenvalue % total de Varianza % Acumulado

123

……623624625626

345318259289211037

……2211

10%7,5%6,1%……0%0%0%0%

10%17,5%23,7%

……

100%100%100%100%

Figura 4. Gráfico de Sedimentación.



Tabla 4. Resultados del PCA de 24x24 pixeles.Componente Eigenvalue % total de Varianza % Acumulado

123

………91929394

0,288540,175240,14666

………

0,000820,000810,000800,00079

19%11,6%9,7%………0,1%0,1%0,1%0,1%

19%30,6%40,3%……..96,5%96,6%96,7%96,7%

Tabla 3. Resultados de Clasificadores con PCA en 28x28pixeles.Clasificador ErrorSVM (Kernel Gaussiano) 54,45%J48 57,25%Distancia Euclidiana 58,00%Vecino más cercano k=1 65,17%

Reporte de los clasificadores de la BD originalEn primera instancia ejecutamos los scripts en Mat-

lab de los Clasificadores, abla 3, loscomo se aprecia en la tresultados no son muy alentadores los datos con el uso deoriginales del MNIST (28x28), o demuestra que a nl cual úaplicando el PCA a ese dataset tenemos mucho ruido, por loque nos vemos obligados a recurrir a otra estrategia.

entrada el dataset de 92 componentes principales y obtuvouna tasa de error del 5,12 %.

Seguidamente se ha implementado también en Mat-lab el ,A d elgoritmo de clasificación de la istancia uclidiana lograndoreducir la tasa de error a 1,15 %.

Aplicando la misma data al Algoritmo del vecino máscercano, se obtuvo un error del 1,15 %.

Finalmente, se ha procesado la data con el algoritmodel , también en Matlab logrando mejo-Support Vector Machinerar el error a 1,04 %.

En las tablas del 5 al 8 se muestra un resumen de losalgoritmos implementados, la misma que podemos visuali-zar en la tabla 9, ordenados de acuerdo a la tasa de error.

En la tabla 9 se observa que se reduce drásticamentelas tasas de error de los mismos clasificadores empleadoscon la dataset original (28x28 pixels), obteniendo la menortasa de error de 1,04 % con el algoritmo SVM.

Cabe indicar que las características de la computado-ra donde se ejecutó los algoritmos implementados fueron lassiguientes: 4 GB de memoria RAM, Procesador Intel CORE 2 MatLab R2010a Sistema operativo Windows 7

Como , y siendo nuestrolas tasas de errores son muy altosobjetivo minimizar la tasa de error de los Algoritmos deClasificación, usaremos los dataset obtenidos por el grupode investigación encabezado por LeCun (Dong , 2003)et al.mediante una transformación lineal roducto de ello se. Pobtuvo una imagen resultante de gray-level y se hizo tambiénla reducción de la dimensión a 576 (de 784) por generar unvector características de 6 horizontal, 6 vertical y 16 “directio-nal resolutions”. Por lo tanto experimentaremos la nueva BDcon 576 características de los dígitos manuscritos.

Aplicando PCA a las nuevas 576 características de laBD de dígitos manuscritos MNIST, con ayuda del Script 02(Matlab), se reduce a 92 componentes principales, cuyoreporte se muestra a continuación. ( .Tabla 4)

La interpretación de la abla 4t (ordenados según el Eigen-value, del más importante al menos importante) es la siguiente: El primer componente principal explica el 19 % de la

variación total en los datos. El segundo componente explica el 11,6 % de la variación

total de los datos. Los tres primeros componentes principales con varian-

zas iguales a los eigenvalues representan el 40,3 % de lavariabilidad total.

Vemos que la varianza capturada es el 96,5 %, enton-ces, el nuevo dataset de componentes principales fueronprocesados con los algoritmos implementados en Matlab.

RESULTADOS

Evaluación de la performanceEl primer programa implementado en Matlab fue el

Algoritmo J48 (Misukami y Tadamuera, 2002), que tuvo como

0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 957 0 4 2 3 2 5 0 6 11 0 1118 5 0 2 0 3 1 6 02 8 6 969 18 3 3 3 8 10 43 1 1 14 961 1 14 2 5 4 74 4 5 9 0 927 3 6 5 7 165 5 3 6 15 0 835 6 2 18 26 12 2 4 2 4 8 915 0 11 07 1 5 11 7 5 0 0 979 5 158 8 3 8 6 14 12 15 0 889 149 2 4 5 7 18 6 0 0 18 938

Aciertos: 94,88 %Desaciertos 5,12%

Tabla 5. Matriz de Confusión del Algoritmo J48.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 978 0 0 0 0 0 2 0 0 01 0 1131 1 0 0 0 2 1 0 02 1 1 1023 0 0 0 0 5 2 03 0 0 3 999 1 2 0 4 1 04 0 0 1 0 969 0 3 0 1 85 1 0 1 11 1 875 2 0 1 06 2 1 0 0 0 0 953 0 2 07 0 3 4 1 2 0 0 1012 0 68 2 0 1 1 4 2 1 1 956 69 0 3 0 0 7 2 0 4 3 989

Aciertos: 98,85%Desaciertos 1,15%

Tabla 6. Matriz de Confusión del Algoritmo de la DistanciaEuclidiana.



DISCUSIÓN

Recuperando la Base de Datos MNIST en formatode imágenes con la ayuda de Matlab, vemos que incluso losseres humanos NO podríamos clasificar dichos dígitos,listamos algunos ejemplos que fueron clasificados con elalgoritmo SVM y el Vecino más cercano (K-nn).

¿Cómo podría ser mejorado el sistema?- Mejorar el Sistema de Clasificación significa minimizar la

tasa de error, por lo tanto se tendría que probar resultadoscon otros algoritmos tales como: Redes Neuronales, los

0 1 2 3 4 5 6 7 8 90 977 0 0 0 0 0 2 0 0 01 0 1132 1 0 0 0 2 1 0 02 1 1 1022 0 0 0 0 5 2 03 0 0 3 1000 1 2 0 4 1 04 0 0 1 0 969 0 3 0 1 85 1 0 1 11 1 875 2 0 1 06 2 1 0 0 0 0 954 0 2 07 0 3 4 1 2 0 0 1011 0 68 2 0 1 1 4 2 1 1 957 69 0 3 0 0 7 2 0 4 3 988

Aciertos: 98,85 %Desaciertos 1,15%

Tabla 7. Matriz de Confusión del Algoritmo Vecino máscercano.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 977 0 0 0 0 0 2 1 0 01 0 1132 2 0 0 0 1 0 0 02 1 1 1022 0 2 0 0 5 1 03 0 0 2 1004 0 1 0 2 1 04 1 1 3 0 966 0 2 1 3 55 1 0 1 6 0 879 1 1 1 26 5 1 1 0 2 5 943 0 1 07 0 2 4 1 2 0 0 1019 0 08 1 0 1 0 2 2 1 1 963 39 0 2 0 2 7 0 0 1 6 991

Aciertos: 98,96%

Desaciertos 1,04%

Tabla 8.Matriz de Confusión del Algoritmo SVM.

Tabla .9 Resultados de Clasificadores con PCA en 24x24pixeles.

Clasificador Error Tiempo de EjecuciónSVM (Kernel Gaussiano) 1,04% 3,17 minutosVecino más cercano k=1 1,15% 0,71 minutosDistancia Euclidiana 1,15% 0,76 minutosJ48 5,12% 13,52 minutos

Dígito (testing) Clase del MNIST ClasificadorSVM K-nn

2 1 7

1 7 1

8 9 8

9 5 9

9 7 9

5 3 5

8 2 3

9 4 9

5 3 5

9 4 9

4 9 4

2 0 2

5 3 5

6 1 6

4 9 4

0 6 0

6 0 6

6 8 6

Tabla 10. Ejemplos donde el reconocimiento no funcionacorrectamente.



diversos variantes de algoritmos Bayesianos, que tambiénson utilizados para clasificación.

- Una etapa importante también sería aumentando el datasetde dígitos manuscritos con más imágenes

CONCLUSIONES

El problema de de imágenes, en especí-clasificaciónfico de dígitos manuscritos ha sido abordado desde multitudde enfoques por la comunidad científica, por lo que en elpresente trabajo se ha querido demostrar y corroborar laeficiencia de los algoritmos clasificadores utilizados en losartículos citados debido a su performance con los dígitosmanuscritos y que han sido mejorados por investigadores enel área, con el objeto de minimizar el porcentaje de error, noobstante, sigue siendo un desafío en la encia de la ompu-ci ctación, donde es muy importante tener la destreza técnica delas herramientas software en la implementación de los algo-ritmos cuando se procesan grandes bases de datos y evitar el,desbordamiento de memoria.

En procesando el dataset con lasprimera instancia

28x28 características se han obtenido tasas de errores muyaltos, pese a la aplicación del PCA ( abla 3).t

En se ha procesado el dataset desegunda instancia24x24 características con previa reducción de la dimensióncon el método PCA, mejorando notablemente las tasas deerror ( abla ).t 9

Se ha demostrado ( abla ) la eficiencia del clasifica-t 9dor Support Vector Machine (SVM) con Kernel Gaussiano,con respecto a otros clasificadores, porque se ha obtenidoun error del 1,04 % vs los algoritmos del Vecino más cercanoy la Distancia Euclidiana, ambos con 1,15 % de error.


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Correspondencia:Carlos Alberto Silva Delgado: [email protected] Euler Tito Chura: [email protected]


Dígito (testing) Clase del MNIST ClasificadorSVM K-nn

1 7 9

1 7 1

9 4 9

0 5 0

5 3 5

7 2 7

2 7 8

5 6 5

0 6 0



RESUMEN

Los modelos estocásticos se han aplicado comúnmente para gestionar los recursos hídricos a escala de tiempo diario. El río Tumilaca es unade las principales fuentes de agua de Moquegua. Los objetivos fueron predecir los caudales diariosaplicando modelos estocásticos, determi-nar si el modelo estocástico autoregresivo de primer orden AR(1) es adecuado para caudales diarios con yautocorrelogramas validar elmodelo con pruebas de bondad de ajuste. Se utilizó datos del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología, desde el 01 junio del 2006hasta el 31 de diciembre del 2011. Se calibró y validó modelo AR(1) y modelo autoregresivo con tendencia no lineal. El modelo AR(1) esel elsuficiente según los autocorrelogramas. El modelo autoregresivo con tendencia no lineal representada por a serie Gaussiana. En la valida-, es lción el modelo más apropiado AR(1) componente aleatori independiente sigue distribución Log logística de 3 parámetros., fue pues al o le laEl modelo AR(1) es adecuado para los caudales diarios porque los autocorrelogramas de la variable estandarizada muestran altos valores decoeficiente de autocorrelación y los autocorrelogramas de las variables aleatorias independientes muestran valores de autocorrelaciónbajos dentro de los límites del 95 por ciento de confianza. Las pruebas de bondad de ajuste validaron a AR(1) al 5 por ciento de nivel signifi-,cancia, el coeficiente de correlación entre los caudales observados y generados fue estadísticamente significativo (p < 0 05) a prueba t, . Lmuestra que las medias de los caudales observados y generados son estadísticamente iguales (p <0 05) ambos en la validación. El modelo ,AR(1) supera al modelo autoregresivo con tendencia no lineal por su ajuste a los caudales diarios Se recomienda aplicar el modelo AR(1),. entodo caso, , talesaplicar modelos estocásticos que incluyan variables exógenas como precipitación, infiltración, evaporación y derivacionesde agua robar modelos precipitación-escorrentía e investigar las causas de bajo sostenimiento del caudal del río Tumilaca.. P de

Palabras clave: Predicción, modelos estocásticos, modelos autoregresivos, caudal diario, río Tumilaca.

ABSTRACT

Stochastic models are commonly applied to manage water resources at daily time scale. The TumilacaRiver is one of the main water sources ofMoquegua. The objectives were to predict daily flows using stochastic models, stochastic model to determine whether the first-orderautoregressive AR (1) is suitable for daily flows with autocorrelograms, validate the model goodness of fit tests and determine if it is adequatelypredicted daily flows. Data from the National Service of Meteorology and Hydrology was used, from 1 June 2006 until 31 December 2011. It wascalibrated and validated two models: AR (1) and an autoregressive model with non-linear trend. The AR (1) model is sufficient asautocorrelograms. The autoregressive model with non-linear trend by a Gaussian series is represented. In validating the most appropriatemodel is AR (1) with independent random component continues Log 3-parameter logistic distribution. The AR (1) model is suitable for dailyflows because of the standardized variable autocorrelograms show high values of autocorrelation coefficient and autocorrelograms of inde-pendent random variables show low values of autocorrelation within the limits of the 95 percent confidence. The goodness of fit tests vali-dated AR (1) 5 percent significance level, the correlation coefficient between observed and generated flow rates was statistically significant (p<0 05), the t-test shows that the mean flows observed and generated are statistically equal (p <0 05) both in the validation. The AR (1) model, ,outperforms the autoregressive model with non-linear trend for its fit to the observed daily flows in the validation. We recommend applyingthe AR model (1), applied stochastic models that include exogenous variables as precipitation, infiltration, evaporation, and water diversions,rainfall-runoff models to test and investigate the causes of low Tumilaca sustaining river flow.

Keywords: rediction, stochastic models, autoregressive models, daily flow, Tumilaca stream.P

PREDICCIÓN DE CAUDALES DIARIOS DE LA ESTACIÓNHIDROMÉTRICA TUMILACA APLICANDO MODELOS

ESTOCÁSTICOS AUTOREGRESIVOS

PREDICTING DAILY FLOWS FROM THE TUMILACA HYDROMETRICSTATION USING STOCHASTIC MODELS

1 2 3 Eduardo Luis Flores Quispe, Carlos Alberto Silva Delgado, Eduardo Flores Condori

68

1 Doctoris Scientiae en Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, Magister Scientiae Recursos Hídricos, Ingeniero Agrícola. Docente de la CarreraProfesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Moquegua. Perú

2 Ingeniero en Informática y Sistemas. Docente de la Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Moquegua. Perú.3 Doctor en Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible, Ingeniero Agrónomo. Docente de la Universidad Nacional del Altiplano. Puno – Perú.



ción de caudales. Los modelos estocásticos son modelos devariables aleatorias que no tienen valor fijo en un puntoparticular del espacio y del tiempo, pero están descritas através de distribuciones de probabilidad. Estos modelos

INTRODUCCIÓN

Para garantizar la oferta de agua en la gestión derecursos hídricos, es necesario realizar estudios de predic-


hacen predicciones (Chow ., 1994).et alUn modelo estocástico describe todas las caracterís-

ticas de la serie hidrológica y permite realizar la simulaciónen situaciones en las cuales la experimentación directa esimposible. Si los procesos simulados contienen algún ele-mento aleatorio, a estas técnicas se les conoce con el nombrede métodos de simulación estocástica de Monte Carlo (Mi-ller ., 1992).et al

La predicción de caudales es importante, por susmúltiples aplicaciones en generación de energía eléctrica, enagricultura, etc. La literatura publicada en ese contexto inclu-ye los trabajos de Poveda y Mesa (1993), Mesa . (1994),et alCarvajal . (1994), Poveda (1994); Poveda y Penlandet al(1994), Poveda y Mesa (1996); Poveda (1998); Poveda yJaramillo (2000); Poveda . (1999). En cuanto a modeloset alestadísticos, se ha trabajado con técnicas de regresión múlti-ple, análisis espectral singular (Carvajal ., 1994), Modeloet alLineal Inverso, redes neuronales (Carvajal ., 1994; Pove-et alda ., 2002), regresión múltiple adaptiva por tramos (Po-et alveda ., 2002), modelos autorregresivos dependientes delet alrégimen (Salazar ., 1994), etc.et al

La dinámica de los fenómenos es aleatoria y puedefluctuar indistintamente alrededor de varios estados esta-bles. Esto justifica el uso de variables predictoras para ladeterminación óptima de los caudales (Poveda, 2004). Enhidrología se han utilizado tradicionalmente modelos linea-les determinísticos y estocásticos univariados y multivaria-dos en la predicción.

El pronóstico de caudal de ríos es útil para reduciresta incertidumbre del clima asociada a la gestión y conser-vación del recurso agua. Dichos pronósticos pueden ser decorto plazo, períodos de unas pocas horas o días, y de largoplazo, con tiempos de antelación de hasta nueve meses(Georgakakos y Krzysztofowicz, 2001).

La predicción representa los valores estimados de lavariable respuesta para datos no empleados en el ajuste de unmodelo. Existen varios métodos estadísticos de predicciónque son apropiados para estudios de caudales. Uno de elloscorresponde a los mínimos cuadrados generalizados (GLS)con una estructura de correlación no nula; otro a los mode-los de efectos mixtos (ME) que tienen parámetros fijos yefectos aleatorios al definir el modelo estadístico, lo cualpermite acomodar la correlación de los datos (Salas .,et al2010).

Los fenómenos relacionados a la generación ydistribución de la lluvia en nuestro planeta, y todas sus con-secuencias directas como el escurrimiento superficial, lainfiltración del suelo y de manera especial el caudal de losríos, son procesos aleatorios (García, 2010).

Los modelos Markovianos y los modelos Autorre-gresivos (AR) han sido usados extensamente en hidrología,desde principios de los años 1960, para el modelamiento deseries de tiempo periódicas (mensual, semanal y diaria) yanuales. Principalmente porque la forma autorregresivatiene un tipo intuitivo de dependencia en el tiempo, y sonmodelos simples de usar (Villon, 1983). Pueden tener pará-metros constantes (datos anuales) o periódicos (datos esta-cionales: mensuales, semanales o diarios) que varían con eltiempo o una combinación de ambos.

El modelo Markoviano es aplicable a series que no

son normales. Este modelamiento se realiza con los datosoriginales (sin normalizarlos) y determina la distribución deprobabilidad de los residuos (Salas, 1979).

Un proceso de series de tiempo tiene característicasestadísticas: media, desviación estándar, coeficiente de varia-ción, coeficiente de sesgo, correlación estación a estación,autocorrelación, correlación cruzada, y estadísticas relativasa almacenamiento, a sequias y a excesos (Salas, 2000).

Las series de tiempo hidrológicas estacionales comolos caudales diarios, pueden describirse mejor por conside-rar las estadísticas en una base estacional (Salas, 2007). Lasestadísticas relacionadas al almacenamiento son particular-mente importantes en el modelamiento para estudios desimulación de sistemas de reservorios. Tales característicasson generalmente funciones de la estructura de la varianza yautocovarianza de las series de tiempo. Las estadísticas rela-cionadas a sequías son también importantes en el modela-miento (Salas, 2000). Las estadísticas relacionadas a excesoson simplemente lo opuesto de las estadísticas relacionadas asequía (Sveimsson , 2007).et al.

El modelo Markoviano de series no anuales (men-suales, semanales, diarias), presentan periodicidades en susdiferentes parámetros, a diferencia de las series anuales queno las presentan, lo que hace un poco más complicado suanálisis (Yevjevich, 1972).

Los pasos del modelamiento estocástico de serieshidrológicas son: Definición del enfoque de modelamiento,selección del tipo de modelo, identificación del orden delmodelo, estimación de sus parámetros, prueba y verificación(Salas, 2008).

Se ha realizado el modelamiento y pronóstico decaudales usando una red neuronal RBF (red neuronal debase radial), la cual ha sido utilizada para estimar el pronósti-co diario de caudal, obteniendo resultados satisfactoriosfrente a otras técnicas como el modelo autoregresivo demedia móvil integrado ARIMA (Fajardo ., 2008). En elet almodelamiento la calidad del ajuste se puede verificar compa-rando la serie simulada de caudales y el registro respectivo,las curvas de duración de caudales, así como utilizando crite-rios de eficiencia (Carvajal y Roldán, 2007). También seutilizaron redes neuronales artificiales de retropropagaciónpara modelar caudales medios mensuales en función decaudales, precipitación y evaporación. Estos modelos mos-traron un excelente comportamiento frente a un modeloautoregresivo periódico de primer orden PAR(1) (Laqui,2010). Se modeló y predijo las fluctuaciones de caudalesdiarios mediante redes neuronales artificiales (ANN) de trescapas, presentando un mejor desempeño que el modeloautoregresivo (AR), después de su comparación (Pierini etal., 2012).

Predecir los caudales medios diarios permite simularseries futuras de oferta de agua a corto plazo, garantizar lacobertura de la demanda de agua y evitar la insatisfacción dela demanda, como parte de la gestión de recursos hídricos.El objetivo fue predecir los caudales diarios de la estaciónhidrométrica Tumilaca aplicando modelos estocásticos,determinando el orden y validando el modelo autoregresivo.Finalmente, con la pruebas de bondad de ajuste, predecir loscaudales aplicando el modelo validado.


Flores, E. . Predicción de caudales diarios de la estación hidrométrica Tumilaca aplicando modelos estocásticos autoregresivos.et al



El río Tumilaca es afluente del río Osmore en laregión Moquegua. Sus aguas irrigan los estrechos valles dePocata, Tumilaca y Samegua. Su cuenca posee 4 regionesgeomorfológicas: Costa, Zona Altoandina, Zona Inferiorandina y Zona Meso andina. Presenta 3 tipos de clima: semi-cálido muy seco (desértico o árido subtropical), templadosub – húmedo (Estepa y valles interandinos bajos) y frío oboreal (Valles mesoandinos). Ofrece 13 zonas de vida segúnHoldridge, desde Desierto árido montano subtropical en laparte baja hasta Tundra muy húmeda alpino subtropical en laparte alta. Las formaciones geológicas que tiene son delTriásico al Cuaternario reciente.

Se utilizó información de caudales diarios de la esta-ción Tumilaca, del Servicio Nacional de Meteorología eHidrología (SENAMHI). Los caudales diarios se mid e ni rolimnimétricamente a las 06:00, 10:00, 14:00 y 18:00 horas enun día.

Para representar la dependencia de la componenteestocástica ha sido necesario modelar la serie de tiempo,aplicando . Este método el método de Salas (2008) toma encuenta muchos aspectos como características estadísticas yfísicas del sistema modelado, a parte de los aspectos de cali-bración y validación. Se utilizó Excel, Minitab 16 y MatLabR2010a. Se eligió el modelo autoregresivo de primer ordenAR(1) por la dependencia en el tiempo de los caudales por yser componente del modelo ARIMA l (Fajardo , 2008). Eet al.modelo autoregresivo con parámetros periódicos PAR(1)también fue yutilizado por Laqui (2010) Pierini (2012)et al.comparándolo con redes neuronales artificiales. Se decidióaplicar además un modelo autoregresivo con tendencia nolineal, porque los caudales diarios presentan parámetrosperiódicos.

El período total utilizado del 01 de juniocomprendiódel 2006 hasta el 31 de julio del 2011 (tamaño de muestra1887 datos). Los datos se dividieron en dos series y dosmomentos: ,calibración del 01 de junio del 2006 al 31 dediciembre del 2009 (1310 datos) y validación del 01 de enero,del 2010 al 31 de julio del 2011(577 datos). Para conocer laindependencia de la serie, se calculó el autocorrelograma.Con los datos de calibración, se realizó la descomposición dela serie realizando la estandarización.

El modelo autoregresivo de primer orden AR(1)utilizado fue:

Se obtuvo el valor de la variable aleatoria indepen-diente ε .t

Se determinó el autocorrelograma de la variablealeatoria ε y set buscó su distribución de probabilidad, enbase la pruebas de bondad de ajuste . de Anderson-DarlingLas distribuciones probadas admiten valores negativos:Normal, Lognormal 3 parámetros, Gamma 3 parámetros,Exponencial 2 parámetros, Valor extremo inferior, Weibull 3parámetros, Valor extremo superior, Logística, Log logística3 parámetros.

El mismo procedimiento de calibración se realizópara determinar un modelo autoregresivo con tendencia nolineal. La tendencia se ajustó a los modelos: serie de Fourier,serie Gaussiana y suma de senos; escogiendose por el mayorcoeficiente de determinación (r ).2 Se obtuvo una variableestándar zt.

Dónde: x = caudal diario, tendencia = modelo ajustado a lat

tendencia, s = desviación estándar.x

Una vez determinado el autocorrelograma de estavariable estandarizada z , se determinó la variable aleatoriat

independiente y se buscó su función de distribución de εt

probabilidad entre las distribuciones anteriormente mencio-nadas.

Para validar los modelos se generó una serie sintéticapara el período de validación y esta se comparó con la seriede caudales observados para ese mismo período. El valor dez se calcul a partir del valor del último caudal diario delt-1 óperíodo de calibración. gener números aleatoriosAl ar los εt

se procedió los caudales medios diarios 577con , resultandonúmeros aleatorios.

Para el d ajuste e los caudales observados y generadosfue necesario el coeficiente de correlación, un gráfico dedispersión y la prueba t. El mismo procedimiento se realizópara validar el modelo autoregresivo con tendencia no lineal.


La serie completa de caudales diarios presenta:media de 0,771 m /s, desviación estándar de 0,258 m /s,3 3

valor mínimo de 0,29 m /s y máximo de 2,663 m /s, media-3 3

na de 0,784 m /s, coeficiente de asimetría de 0,915 que nos3

muestra sesgo positivo habiendo mayor cantidad de un ,valores bajos.

La prueba de normalidad de Anderson-Darlingrechaza la normalidad de los datos al 0,05 de significancia. Elcoeficiente de variación obtenido es de 0,334 el cual es alto,por ser mayor de 0,30. La no normalidad de los caudalesdiarios se atribuye a la no linealidad de sus causas y a la escalade tiempo diaria utilizada. Muchas variables hidrológicas noson normales porque los fenómenos que los producendependen de varios factores multiplicativos que interactúanentre sí, no son simplemente causadas por efectos aditivos.Los caudales provienen de factores como: área de la cuenca,intensidad de precipitación y coeficiente de escorrentía,siendo cada una de estas variables también producto deotros factores. Para caudales mensuales promedios es deesperar que estos sigan una distribución normal debido aque se pone de manifiesto el teorema del límite central.

Los valores atípicos se mantuvieron en la serie. Seobtuvo un coeficiente de autocorrelación de primer ordende caudales medios diarios r = os coeficientes de1 0,969825. Lautocorrelación son altos para los primeros 40 retardos,estando fuera de los límites de confianza, siendo la seriecompletamente dependiente para ajustar un modelo esto-cástico autoregresivo.

En el período de calibración la media obtenida fue

s

xxzt

−=

ttt zrz ε+= −11

x

tt s

tendenciaxz

−=




0,828 m /s y la desviación estándar 0,239.3 Los valores deautocorrelación de la variable aleatoria ε son bajos y estánt

dentro de los límites de confianza, se consideran como inde-pendientes.

Los valores del estadístico de Anderson-Darlingobtenidos para las distribuciones fueron: Normal (67,891),Lognormal 3 parámetros (62,822), Gamma 3 parámetros(63,637), Exponencial 2 parámetros (467,353), Valor extre-mo inferior (276,534), Weibull 3 parámetros (157,792),Valor extremo superior (142,172), Logística (26,928), Loglogística 3 parámetros (26,487). La distribución Log logísticapresenta el menor valor, considerándose como la distribu-ción que más se ajusta a los valores de la variable indepen-diente l modelo autoregresivo AR(1) es el siguienteεt.. E :

x=0.828 + 0,239zt

z = 0,969825z +t t-1 tε

Donde ε sigue distribución Log logística con 3t unaparámetros: Localización = 1,585, escala = 0,02073, Umbral= -4,889. En la se presenta la comparación entre lasfigura 1series observadas y generadas.

El coeficiente de correlación entre los caudalesobservados y generados con el modelo AR(1) fue de r =0,157, el cual es estadísticamente significativo (r ≠ 0) al 95por ciento de confianza. El gráfico de dispersión entre loscaudales observados y generados se presenta en la .figura 2

Los resultados de la prueba t para comparar lasmedias de los caudales observados y generados fueron:media del caudal observado = 0,644, media del caudal gene-rado = 0,651, desviación estándar del caudal observado =

0,253, desviación estándar del caudal generado = 0,142, t =c

-0,55, p = 0,580, g.l. = 905. Según los resultados de la pruebat, las medias son iguales al 0,05 de significancia, mostrandoque el modelo predice adecuadamente la media de los cauda-les.

El ajuste de la tendencia de los datos en el período decalibración obtuvo los siguientes resultados de coeficientesde determinación (r ): Serie de Fourier (0,7916), Serie Gaus-2

siana (0,8193), Suma de funciones seno (0,8190). El modelode tendencia elegido es la serie Gaussiana con r = 0,8193. El2

ajuste a la serie Gaussiana se presenta en la siguiente figura.

Figura 1. Validación del modelo estocástico.

Figura 2. Gráfico de dispersión entre los caudalesobservados y generados con modelo AR(1).

Figura 3. Ajuste de la tendencia a la serie Gaussiana.

El modelo general de serie Gaussiana es el siguiente:

tendencia(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) + a2*exp(-((x-b2)/c2)^2) + a3*exp(-((x-b3)/c3)^2) + a4*exp(-((x-b4)/c4)^2) + a5*exp(-((x-b5)/c5)^2) + a6*exp(-((x-b6)/c6)^2) + a7*exp(-((x-b7)/c7)^2) + a8*exp(-((x-b8)/c8)^2).

Los coeficientes del modelo y sus límites de confian-za al 95 por ciento (en paréntesis) son:

a1 = 0,558 (0,5245; 0,5915), b1 = 1040 (1038; 1043), c1 =55,88 (51,61; 60,16), a2 = 0,4508 (0,3931; 0,5084), b2 =601,3 (598,8; 603,8), c2 = 37,15 (31,6; 42,71), a3 = 0,1193(0,06322; 0,1753), b3 = 262,2 (256,1; 268,3), c3 = 16,21(7,047; 25,38), a4 = 0,4576 (0,3903; 0,5248), b4 = 683,9(682,2; 685,5), c4 = 16,62 (13,77; 19,48), a5 = 0,1561(0,09274; 0,2194), b5 = 503 (498,7; 507,3), c5 = 13,72 (6,834;20,61), a6 = 0,2501 (0,1727; 0,3275), b6 = 412,2 (374,2;450,1), c6 = 280,6 (186,3; 374,9) a7 = 0,2857 (0,2419;0,3294), b7 = 784,7 (780,2; 789,2), c7 = 40,36 (32,26; 48,46),a8 = 1,461 (-1,125; 4,046), b8 = -2298 (-9169; 4572), c8 =3231 (-687,1; 7150).

La variable estándar z obtenida para el modelo auto-t

regresivo con tendencia no lineal presenta un coeficiente deauto correlación de orden 1 de 0,839. Se buscó la distribu-ción de la variable aleatoria independiente ε .t

Los estadísticos de Anderson – Darling obtenidospor distribución fueron: Normal (49,728), Lognormal 3




parámetros (43,779), Gamma 3 parámetros (44,730), Expo-nencial 2 parámetros (451,442), Valor extremo inferior(260,417), Weibull 3 parámetros (133,173), Valor extremosuperior (115,045), Logística (13,122), Log logística 3 pará-metros (12,406); escogiéndose la distribución Log logística 3parámetros como la que mejor se ajusta a la variable aleatoriaindependiente . El modelo autoregresivo que toma enεt

cuenta la tendencia no lineal es el siguiente:

x = tendencia + 0,239zt

z = 0,839 z +t t-1 tε

Donde sigue distribución Log logística de 3 pará- εt lametros Localización = 1,324, escala = 0,02681, Umbral = -3,767. La serie sintética generada y la serie de caudales observa-dos para el período de validación se presentan en la igura .f 4

El coeficiente de correlación r = 0,104 entre los

no predice adecuadamente la media de los caudales. El mode-lo autoregresivo de orden 1 AR(1) predice mejor que elmodelo autoregresivo con tendencia no lineal.

El modelo estocástico AR(1) genera una serie esta-cionaria. Los valores observados son extremadamente noestacionarios; sin embargo el modelo autoregresivo contendencia no lineal no generó una media igual al caudalmedio observado en el período de validación.

La serie observada no es estacionaria y tendría quemodelarse incluyendo variables exógenas como precipita-ción, operación de embalses y derivaciones de caudalesaguas arriba, para representar disminución, lo cual no fuesuobjetivo de la presente investigación.

Los caudales observados presentan eventos alta-mente aleatorios como los máximos extraordinarios que sonimpredecibles. Estos eventos máximos pueden ser causadospor precipitaciones extremas, además la tendencia a la dismi-nución puede explicarse por incremento de derivaciones decaudal arriba del sitio de medición.

CONCLUSIONES

El modelo autoregresivo de primer orden AR(1) esadecuado para los caudales diarios puesto que el autocorre-lograma de la variable estandarizada muestra altos valores decoeficiente de autocorrelación y el autocorrelogramas de lavariable aleatoria independiente muestra valores de autoco-rrelación bajos dentro de los límites al 95 por ciento de,confianza. componente independiente aleatori delEl omodelo AR(1) se ajusta de mejor forma a una distribuciónLog logística. AR(1) predice mejor los caudales diarios queun modelo autoregresivo con tendencia no lineal.

Las pruebas de bondad de ajuste validaron el modeloautoregresivo de primer orden AR(1) al 0 05 de significancia.,En la validación el coeficiente de correlación entre los cau-dales observados y generados con AR(1) fue estadísticamen-te significativo (p < 0,05) y la prueba t muestra que lasmedias de los caudales observados y generados con AR(1)son estadísticamente iguales a 0 05 de significancia.,


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Figura 5. Gráfico de dispersión entre los caudalesobservados y generados con modelo AR(1).

Figura 4. Validación del modelo estocástico autoregresivocon tendencia no lineal.

caudales observados y generados en el período de validaciónes estadísticamente significativo (r ≠ 0) al 95 por ciento deconfianza. El gráfico de dispersión entre los caudales obser-vados y generados se muestra en la igura .f 5

La prueba t en la validación dio como resultado:

media del caudal observado = 0,644, media del caudal gene-rado = 0,3147, desviación estándar del caudal observado =0,253, desviación estándar del caudal generado = 0,0832, tc

= 29,70, p = 0,000, g.l. = 699. Las medias no son iguales al0,05 de significancia, mostrando que el modelo de tendencia




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Correspondencia:Eduardo Luis Flores Quispe: [email protected] Alberto Silva Delgado: [email protected]






ARTÍCULOS DE REVISIÓN

75

RESUMEN

La programación dinámica determinística es un método de optimización muy útil para descomponer programas matemáticos grandesy complejos en etapas, en la que cada incluye un subproblema de una sola variable que es individualmente más fácil de resolver. Elcualprocedimiento que se siguió para la optimización del problema de la asignación de ambulancias médicas a un centro asistencial; de unprograma matemático lineal y no lineal con programación dinámica, con cierto grado de certidumbre, fue el siguiente: se establecieronlas etapas, definiendo las alternativas en cada etapa y los estados en cada etapa como cantidades de recursos que se asignan a la etapaactual y a las etapas subsecuentes; esto dio lugar a la realización de un algoritmo matemático para la obtención de un modelo matemá-tico o función recursiva para cada problema individual. A través del uso del principio de Optimalidad establecer una recurrenciase pudoen avance o en reversa, ya que varían en cuanto a naturaleza y complejidad, dependiendo de la estructura del problema. El resultadoque se obtuvo fue la asignación de 1, 2, y 2, ambulancias médicas a cada centro asistencial y un punto óptimo con un valor óptimo para elproblema lineal. Asimismo, en la optimización de programas no lineales con programación dinámica se hizo uso de un recurso muy útilen las matemáticas, extremo condicionado, necesario para la obtención de un punto óptimo.

Palabras clave: Programación dinámica determinística, función recursiva en avance o reversa.

ABSTRACT

The deterministic dynamic programming is an optimization method very useful for decomposing large complex mathematical pro-grams in stages, where each stage includes a subproblem of a single variable that is easier to solve individually. The procedure followedfor the optimization problem of allocating medical ambulance to a hospital; of linear and nonlinear mathematical program with dynamicprogramming, with some degree of certainty, was the following: the stages were established, defining the alternatives at each stage andthe states in each stage as amounts of resources allocated to the present stage and subsequent stages; this resulted in the completion ofa mathematical algorithm to obtain a mathematical model or recursive function for each individual problem. By using the principle ofoptimality allowed to establish a recurrence forward or reverse since they vary in nature and complexity, depending on the structure ofthe problem. The result obtained was the allocation of 1, 2, and 2, medical ambulances to each health center and an optimal point with anoptimal value for the linear problem. Also, in the optimization of nonlinear dynamic programming programs a very useful resource inmathematics, conditional end, was used necessary for obtaining an optimum point.

Keywords: Dynamic programming deterministic, recursive function in forward or reverse

OPTIMIZACIÓN DE PROGRAMAS MATEMÁTICOS CONPROGRAMACIÓN DINÁMICA

OPTIMIZATION OF MATHEMATICAL PROGRAMS WITH DYNAMICPROGRAMMING

1 2 3Jhony Alfonso Chávez Delgado, Luis César Méndez Avalos, Eduardo Rodríguez Delgado,4 áLuis Asunción López Puyc n


77

1 Maestro en Ciencia con mención en Matemáticas. Docente de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Gronhmann.Tacna – Perú.

2 Licenciado en Matemáticas. Docente de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Gronhmann. Tacna – Perú.3 Licenciado en Física. Docente de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Gronhmann. Tacna – Perú.4 Licenciado en Estadística. Docente de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Jorge Basadre Gronhmann. Tacna – Perú.



INTRODUCCIÓN

La primera gran disciplina que surgió a partir delabordaje matemático de los problemas específicos de laguerra fue, seguramente, la Investigación Operativa. Eltérmino Operations Research fue utilizado por primera vezen Inglaterra, en 1941. En los años posteriores a la Guerra seabrieron nuevos temas de investigación y se plantearonnuevos problemas que fueron abordados desde una pers-pectiva matemática. Entre estos nuevos temas se encontrabala teoría de los rocesos de decisión en múltiples pasos, quep

Richard Bellman abordó alrededor de 1952, y para los cualesfue pensada originalmente la Programación Dinámica.Después de desarrollar el método en el área específica de losproblemas de decisión discretos, Bellman y sus colaborado-res se dedicaron a la ardua tarea de formular diferentes pro-blemas en los términos de la Programación Dinámica.Como resultado de esta labor, encontraron que las ideascentrales del método, en particular, el Principio de Optimali-dad, podían ser aplicadas satisfactoriamente en muchos delos problemas abordados. Descubrieron también las limita-ciones de esta técnica y hallaron modos de sobreponerse a

ellas, para algunos problemas puntuales. (Maurete & Ojea,2006).

La programación dinámica se basa en el principio deoptimalidad, el cual establece que una política óptima estáformada por subpolíticas. Pueden definirse como una técni-ca matemática que da solución a una serie de decisionessecuenciales, cada una de las cuales afecta a las solucionesfuturas. Esto es importante, ya que raras veces se encuentrauna solución de operaciones en las que las implicaciones deuna decisión no se extienden hacia el futuro. Los ejecutivosafronta soluciones que requieren la toma de una serie dendecisiones, en la que el resultado de cada una depende de losresultados de una o unas decisiones previas de la serie. (Thie-rauf, 1982).

La programación dinámica encuentra la soluciónóptima de un problema con n variables descomponiéndo-| |lo en n etapas, siendo cada etapa un subproblema de una| |sola variable. Sin embargo, como la naturaleza de la etapadifiere de acuerdo con el problema de optimización, la pro-gramación dinámica determinística proporciona los detallespara optimizar cada etapa. La programación dinámica unesmétodo que permite determinar de manera eficiente lasdecisiones que optimizan el comportamiento de un sistemaque evoluciona a lo largo de una serie de etapas (Taha, 1998).

El objetivo optimizar programas matemáticosfuecon programación dinámica, con un cierto grado de certi-dumbre, es decir maximizar programas matemáticos linea-,les y no lineales con programación dinámica Examinar el.gran potencial de la programación dinámica determinísticadebido al proceso de toma de decisiones en varias etapas ypresentar la estructura básica para la formulación de unprograma lineal o no lineal como un modelo matemático deprogramación dinámica determinística.

La programación dinámica es un método matemáti-co obtenido mediante un algoritmo matemático de los pro-blemas de optimización. La idea básica del método es des-componer el problema en subproblemas (más pequeños) loscuales son algorítmicamente más manejables. El programamatemático lineal o no lineal es posible optimizarlo defi-niendo las etapas, las alternativas los estados en cada etapayy formulando un modelo matemático o función recursivahacia adelante o en reversa obtenida a partir de un algoritmo,por el principio de optimalidad obtener solucioneshastaóptimas en cada etapa.

La programación dinámica determinística es unmétodo de optimización utiliza para resolver diversosdoprogramas matemáticos. Este método llega a la solucióntrabajando hacía atrás partiendo del final del problema n, . Uproblema enorme e inmanejable se convierte en una serie deproblemas más pequeños y manejables. La optimización deprogramas matemáticos lineales y no lineales con programa-ción dinámica determinística es, hoy en día, un recursoimprescindible de la matemática aplicada y, también, unaimportante herramienta teórica.

MATERIAL Y MÉTODOS

MaterialesSe consideró como material de estudio programas

matemáticos lineales y no lineales que admiten la siguiente

formulación general con una función objetivo y un conjuntode restricciones, es decir:

donde

Los elementos de un programa matemático son lossiguientes:(x , …, x ): Variables de decisión.1 n

f(x , …, x ): Función objetivo.1 n

Opt: Optimiza la función f que consiste en encontrar sumáximo y mínimo.h (x , …, x ) = 0: Restricciones de igualdad que han de cum-m 1 n

plir las posibles soluciones.g (x , …, x ) 0: Restricciones de desigualdad que han dek 1 n ≤cumplir las posibles soluciones.(x , …, x ) S: Restricciones conjuntistas.1 n Є

Los elementos básicos de la programación dinámica,con cierto grado de certeza, son los siguientes:

Definición de las etapasEstablece las etapas del proceso. En ocasiones, cada

etapa el resultado de una evolución natural del modelo a loeslargo del tiempo y en otras ocasiones estas etapas tiene másnque ver con el razonamiento empleado para resolver el proble-ma que con una verdadera evolución temporal del sistema.

Definición de los Estados en cada etapaVariable de la información necesaria para conocer la

evolución del sistema a partir de ese momento. Dicha evolu-ción dependerá de los valores de estado y de los valores de lavariable de decisión.

Definición de las Variable de decisión en cada etapaVariable de decisión son oportunidades que pueden

tomarse en un determinado estado. Dependiendo del mode-lo matemático, el rango de valores que pueden tomar lavariable de decisión puede depender del estado en que seencuentre el sistema.

Definición de la función recursiva.Función que busca optimizar resolver no sólo , sino

el modelo de programación dinámica para que sea operativoel modelo de recurrencia.

Principio de OptimalidadEl enunciado es el siguiente: “Una política óptima

tiene la propiedad de que, sean cuales sea el estado inicial, las

( )

( ) )(

),...,(

0),...,(

0),...,(

0,...,

0,...,h

:s.a

),...,f(Opt

1

1

11

1

11

1

P

RSxxx

xxg

xxg

xxh

xx

xx

nn

nk

n

nm

n

n

⊂∈=

≤

≤=

=

r

M

M

)(,1,,1,:,, nmkjmiRRghf nji <==→

Ciencia & DesarrolloChávez, J. et al. Optimización de programas matemáticos con programación dinámica.


decisiones restantes deben constituir una solución óptimacon respecto al estado resultante de la primera decisión”(Bellman, 1957).

Lo que significa que toda solución al problema total(política óptima) est compuesta de subproblemas (subpolí-ática) que es también solución óptima de dicho subproblema.

MétodosSe el método recursivo en avance o en reversautilizó ,

Se caracteriza porque el estado en la siguiente etapa quedacompletamente determinado por el estado y la política dedecisión la etapa actual. E método recursivo en avance esde lutilizado para desarrollar los cálculos de la etapa 1, hallandola solución óptima para esa etapa hasta enc ntr la solución, o aróptima de la etapa n , ya que la solución óptima de un sub-problema se usa como dato para el siguiente subproblema.El método recursivo en reversa comienza en la etapa n hasta,encontrar la solución óptima en la etapa 1. En cada etapa sedefine la variable de decisión, el valor de retorno de cadavariable de decisión, el estado de entrada y de salida y la solu-ción óptima en el estado de dicha etapa. Asimismo en cada,etapa la función recursiva en avance o en reversa es un mode-,lo matemático obtenido a partir de un algoritmo matemáti-co.

El matemáticomodelo de la función o ecuaciónrecursiva en reversa para el problema de las distribuciones deambulancias es:

El modelo matemático de la ecuación recursiva enavance para el problema lineal es:

Modelo matemático de la ecuación recursiva enavance para el problema no lineal es:

RESULTADOS

Distribución de ambulancias médicas con programa-ción dinámica determinística

Un proyecto del inisterio de alud requirió entre-M Sgar 5 ambulancias a 3 centros asistenciales en el interior delpaís. determinó la respuesta en tiempo pro-En la tabla 1 semedio de llegada a un punto de socorro, al contar con 1, 2 y 3ambulancias. Se condicion el reparto de las ambulanciasópara que al menos un vehículo corresponda a cada centroasistencial.

( ) { })()( 1*

1min

31*

++≤≤ += nnnndnn xfdRxfn

{ }0),(),,()(),( 11*

11*max*

11≡+= −−−− −− iiiiiidiii tsftsfdRtsf

iii

( ) ( ) ( ){ }0max,, 1*

1* ≡+= −− iiiidiiii xfdRutsf

i

Este problema tuvo 3 variables decisionales y comoobjetivo una función que minimiza el tiempo total de, res-puesta. En la tabla 2 se muestra el problema de las ambulan-cias como un modelo de programación determi-dinámicanística para una función en reversa y resultado fue que aelcada centro asistencial le asignaron 1, 2, 2 ambulancias médi-cas.

Resolución de un programa lineal usando programa-ción dinámica determinística

Usando programación dinámica determinística se laresolvió el programa matemático lineal:

En la tabla 3 se muestra el programa lineal como unmodelo de programación dinámica determinística para unafunción recursiva en avance.

El resultado que se obtuvo fue de un punto óptimode (2;6), con un valor de óptimo de 22.

Resolución de un programa no lineal usando progra-mación dinámica determinística

Mediante la programación dinámica se resolvió elprograma matemático no lineal.

En la tabla 4 se muestra el programa no lineal comoun modelo de programación dinámica determinística parauna recursiva en avance:

Tabla 1. Tiempo promedio de las ambulancias de llegar a unpunto de socorro.

Ambulancias Médicas Centros Asistenciales1 2 3

1 8 10 122 6 5 63 3 4 5

Tabla 2. Asignación de ambulancias medicas como unmodelo de programación determinística.

d =11 d =22 d =23

x =51 Etapa 1 x =42 Etapa 2 x =23 Etapa 3 x =04

R (d )=81 1 R (d )=52 2 R (d )=63 3

Tabla 3. Estructura de un modelo lineal con programacióndinámica determinística.

d =x2 2 d =x1 1

s =62

Etapa 2s =s -2d1 2 2

Etapa 1s =s +3d0 1 1

t =102 t =t -d1 2 2 t =t -2d0 1 1

u =62 u =u +d1 2 2 u =u -2d0 1 1

R (d )=3x2 2 2 R (d )=2x1 1 1

≥≥≤−

≤+≤+−

+=

0,0

62

102

623:.

32max

yx

yx

yx

yxas

yxz

0,

93

102:.

567max 22

≥≤−

≤+++=

yx

yx

yxas

yxxz

d =x2 2 d =x1 1

s =102 Etapa 2 s =s -2d1 2 2 Etapa 1 s =s -d0 1 1

t =92 t =t +3d1 2 2 t =t -d0 1 1

R (d )=5d2 2 22 R (d )=7d +6d1 1 1 1

2

Tabla 4. Estructura de un modelo no lineal con programa-ción dinámica determinística.



El resultado que se obtuvo fue de un punto óptimode (9,6; 0,2), con un valor óptimo de 702,92.

DISCUSIÓN

Distribución de ambulancias médicas con programa-ción dinámica determinística

Un proyecto del inisterio de alud requiere entre-M Sgar 5 ambulancias a 3 centros asistenciales en el interior delpaís. Se ha que la respuesta en el tiempo pro-determinadomedio de llegada a un punto de socorro, según la tabla 5, alcontar con 1, 2 y 3 ambulancias. Se ha condicionado el repar-to de las ambulancias para que al menos un vehículo corres-ponda a cada centro asistencial. Este problema tiene 3 varia-bles decisionales y como objetivo una función que minimizael tiempo total de respuesta ¿cuántas ambulancias le toca acada centro asistencial?

Para resolver el problema usando programacióndinámica, con cierto grado de certidumbre, se debe tener encuenta los siguientes pasos finitos consecutivos:

Primer paso. diagrama los tiempos promedios para unaSeecuación recursiva en reversa la cual se muestra en la figura 1.

Figura 1. Tiempos promedios en reversa.

Segundo paso. Describimos el programa matemático conel objetivo de elegir d , d , d para:1 2 3

Etapas:

Estados:

2 1 0

3 2

5 4 38 10

4 5

10

5

6

35

6

12102 31 4

x2 x3x1 x4

Tabla 5. Tiempo promedio de llegar a un punto de socorro.Ambulancias

Médicas Centros Asistenciales1 2 3

1 8 10 122 6 5 63 3 4 5

Tercer paso. odelo matemático de la función oEl m ecua-ción recursiva en reversa queda expresada como:

++=

++=

∑∑

=

=

positivoentero

:.

)()()()(min

3

1 321

33223

1 11

i

i i

i ii

d

ddddas

dRdRdRdR

{ })()()( 1*

1min

31*

++≤≤ += nnnndnn xfdRxfn

donde:

Cuarto paso. Cálculo de la ecuación recursiva en cada unade las etapas:

nnn

nnnnnnn

dxx

xfdRdxf

−=+=

+

++

1

1*

1 )()(),(

( ){ }4*433

min

313*

3 )()(

3

3xfdRxf

n

d+=

=

≤≤

33

334

4*433333 )()(),(

:dondeen

dx

dxx

xfdRdxf

=−=

+=

Tabla 6. Cálculos para f (x )3 3* .

d3 f (x ,d )=R (d )3 3 3 3 3 Solución Óptimax3 1 2 3 f (x )3 3

* d3*

1 12 - - 1 12 - 6 - 6 23 - - 5 5 3

{ }

223

3*

322222

3*

322

min

312*

2

)()(),(

:dondeen

)()()(

2

2

dxx

xfdRdxf

xfdRxf

n

d

−=+=

+=

=

≤≤


d2 f (x ,d ) = R (d )+d (x )2 2 2 2 2 3 3* Solución Óptima

x2 1 2 3 f (x )2 2* d2

*

2 22 _ _ 22 13 16 17 _ 16 14 15 11 16 11 2

16124)1()3()3,4(:3

1165)2()2()2,4(:2

15510)3()1()1,4(:1

4

17125)1()2()2,3(:2

16610)2()1()1,3(:1

3

221210)1()1()1,2(:1

2

*3222

*3222

*3222

2

*3222

*3222

2

*3222

2

=+=+==

=+=+==

=+=+==

==+=+==

=+=+==

==+=+==

=

fRfd

fRfd

fRfd

x

fRfd

fRfd

x

fRfd

x

{ }

112

2*

211111

2*

211

min

311*

1

)()(),(

:dondeen

)()()(

1

1

dxx

xfdRdxf

xfdRxf

n

d

−=+=

+=

=

≤≤



25223)2()3()3,5(:3

22166)3()2()2,5(:2

19118)4()1()1,5(:1

5

*2111

*2111

*2111

1

=+=+==

=+=+==

=+=+==

=

fRfd

fRfd

fRfd

x

d =11 d =22 d =23

x =51 Etapa 1 x =42 Etapa 2 x =23 Etapa 3 x =04

R (d )=81 1 R (d )=52 2 R (d )=63 3

Tabla 9. Asignación de ambulancias médicas como unmodelo de programación determinística.


d1 f (x ,d )=R (d )+ (x )1 1 1 1 1 2 2f * Solución Óptimax1 1 2 3 f (x )1 1

* d1*

5 19 22 25 19 1

Quinto paso. Asignación de ambulancias médicas:

Sexto paso. En tabla 9 se muestra la asignación de ambu-lalancias médicas como un modelo matemático de programa-ción dinámica determinística:

Etapas: 1, 2,3.Variable de decisión en cada etapa: d d d1, 2, 3.

Estado de entrada y de salida en cada etapa: x , x , x x .1 2 3, 4

Valor generado por cada variable de decisión: R , R1 2.

=−=

−=

==

−=−=

==

−=−=

==

0

22

2

2

24

2

4

15

1

5

4

4

334

3

3

3

223

2

2

2

112

1

1

x

x

dxx

d

x

x

dxx

d

x

x

dxx

d

x

Un punto óptimo es (d , d , d ) = (1; 2; 2) y el valor1 2 3

óptimo del programa matemático es:

R (d )+ R (d )+ R (d )=8+5+6=191 1 2 2 3 3

Optimización de rogramas lineales con programa-pción dinámica determinística

Para resolver el programa lineal usando programa-,ción dinámica, con cierto grado de certidumbre, se debetener en cuenta los pasos finitos consecutivos : siguientes

Primer paso. stablece la estructura básica de un modeloSe econ programación dinámica determinística:

Etapas: 1,2.Variable de decisión en cada etapa: d d1, 2.

Estado de entrada y de salida en cada etapa: s , s , s t , t , t , u , u , u2 1 0, 2 1 0 2 1 0.


≥≥≤−

≤+≤+−

+=

0,0

62

102

623:.

32max

yx

yx

yx

yxas

yxz

Segundo paso. e plantea el programa lineal como unSmodelo matemático de programación dinámica determinís-tica:

Tabla 10. Estructura de un programa lineal conprogramación dinámica determinística.

d =x2 2 d =x1 1

s =62 Etapa 2 s =s -2d1 2 2 Etapa 1 s =s +3d0 1 1

t =102 t =t -d1 2 2 t =t -2d0 1 1

u =62 u =u +d1 2 2 u =u -2d0 1 1

R (d )=3x2 2 2 R (d )=2x1 1 1

Tercer paso. odelo matemático de laSe determina el mfunción o ecuación recursiva en avance:

donde las ecuaciones de los estados restricciones son: os = s – a di-1 i 1i i

t = t – a di-1 i 2i i

u = u – a di-1 i 3i i

Cuarto paso. Se calcula la ecuación recursiva en cada unade las etapas:

{ }{ }0),,();,,()(max

0)();()(max),,(*

1*

1

1*

11*

1*

≡+=

≡+=

−−

−−−−

iiiiiiiiiidi

iiiiiidiiiii

utsfutsfdR

xfxfdRutsf

Quinto paso. Se calcula el valor óptimo

{ }{ }

2,

2

entonces,2

,2

minsi

(1)ecuaciónlaenmáximounOcurre

20020

20020

03030

),,()(),,(

11111

*1

111

11110

11110

11110

1max

000*011

max111

*1

min*2)u,t,(s

quesabeSe

(1)...2

1

1

1

=

=

=

≤≤⇒≥−⇒≥≤≤⇒≥−⇒≥

≤≤−⇒≥+⇒≥

=

+=

utf

utd

udduu

tddtt

dsdss

utsfdRutsf

d

i

d

d

{ }{ }{ }{ }{ }{ }{ }2)6(,2)10(min*23

2)(,2)(min*23

2,2min*23

),,()(),,(*

2

222

22222

112

111*

1222222

2

2

2

2

ddd

dudtd

utd

utsfdRutsf

i

máxd

máxd

máxd

máx

d

+−+=

+−+=

+=

+=

=

22

12,

24

minsimáximounocurreLuego

1266;4610quesabeSe

6entonces,100

1

11

22Si

=

=

=+==−==≤≤

d

ut

dd



Por lo tanto un punto óptimo es (d , d ) = (2;6). Finalmente, 1 2

el valor óptimo del programa matemático es:

z = 2(2) + 3(6) = 22

Optimización de Programas no lineales con programa-ción dinámica determinística

Para el siguiente programa no lineal usandoresolverprogramación dinámica, con cierto grado de certidumbre, sedebe tener en cuenta los siguientes pasos finitos consecuti-

vos:

Primer Paso. stablece el elemento básico del modelo deSe eprogramación dinámica determinística:

Etapas: 1,2.Variable de decisión en cada etapa: d d1, 2.

Estado de entrada y de salida en cada etapa: s , s , s t , t , t .2 1 0, 2 1 0


Segundo Paso. e plantea el programa matemático noSlineal como un problema de programación dinámica deter-minística:

≥≤−

≤+++=

0,

93

102:.

567max 22

yx

yx

yxas

yxxz

Tercer paso. odelo matemático de laSe calcula el m ecua-ción recursiva en avance:

Tabla 11. Estructura de un programa no lineal conprogramación dinámica determinística.

d =x2 2 d =x1 1

s =102 Etapa 2 s =s -2d1 2 2 Etapa 1 s =s -d0 1 1

t =92 t =t +3d1 2 2 t =t -d0 1 1

R (d )=5d2 2 22 R (d )=7d +61 1 1

2

donde las ecuaciones de los estados, restricciones, son:s = s -a di-1 i 1i i

t = t -a di-1 i 2i i

Cuarto paso. Se calcula de la ecuación recursiva en cada unade las etapas:

{ }0),(),,()(),( 11111*

1max

1*

1 ≡+= −−−−−− iiiiiiiidi tsftsfdRtsfi

{ }{ }{ } (1)...67

),(67

),()(),(

1

121

00*

0121

00*

01111*

1

1

1

1

dd

tsfdd

tsfdRtsf

i

máx

d

máx

d

máx

d

+=

++=

+=

=

Se sabe que:

11110

11110

000

000

tddtt

sddss

≤≤⇒≥−⇒≥≤≤⇒≥−⇒≥

Ocurre máximo en la ecuación (1) si d =min(s , t ),un 1 1 1

entonces:

{ }( ) { }

{ }{ }{ }{ }

{ }

+−∗++−∗+=

+=

=+=

2222

22222

22

11*

12222*2

112

1111*

1

3,2min6

3,2min75

),()(),(

2

,min*6,min*7),(

2

2

dtds

dtdsd

tsfdRtsf

i

tststsf

máx

d

máx

d

Quinto paso. Se reformuló el programa matemático nolineal:

Para obtener los extremos condicionados sujeta acondiciones de enlace, se procede primero construyendo lafunción de Lagrange:

≥≤−

≤+++=

0,

93

102:.

567max 22

yx

yx

yxas

yxxz

Resolviendo (4) y (5) se tiene d =0,2.2 Se sabe que:

s = 10-2d = 10-2(0,2) = 9,6 t = 9+3d = 9+3(0,2) = 9,61 2 1 2 y

Luego ocurre un máximo si d = min{s ,t } = 9,6.1 1 1 Porlo tanto un punto óptimo es (d , d ) = (x; y) = (9,6; 0,2). Final-1 2

mente el valor óptimo del programa no lineal es:

z=7(9,6) +6(9,6) + 5(0,2) =702,922 2

CONCLUSIONES

La programación dinámica es un método de optimi-zación que descompone los programas matemáticos de nvariable en n etapas, en que cada etapa incluye un subproble-ma de una sola variable.

La optimización de programas matemáticos conprogramación dinámica determinística requiere de un méto-do matemático o función recursiva en avance obtenida de unalgoritmo matemático apropiado para cada problema indivi-dual.

En la optimización de programas matemáticos nolineales con programación dinámica, con cierto grado decerteza, la aplicación de los multiplicadores de Lagrange

(5)...093

(4)...0102

(3)...3210

(2)...0614

)93()102(567),,,(

2

1

21

21

2122

21

0

=−−=∂∂

=−+=∂∂

=−+=∂∂

=+++=∂∂

−−+−++++=

yxL

yxL

yy

L

xx

L

yxyxyxxyxL

λ

λ

λλ

λλ

λλλλ



linealizan el programa no lineal para encontrar valores ópti-mos.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

Ackoff, R. (1987). .Fundamentos de Investigación de operacionesMéxico: Limusa.

Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton: Prince-ton University Press

Bronson R. (1996). . México:Investigación de operacionesSchaum-McGraw-Hill.

Maurette, M., Ojea, I. (2006). . Mono-Programación Dinámicagrafía.

Sasieni, M. (1982). . México: Limusa.Investigación de operacionesTaha, A. (1998). .Investigación de operaciones. Una introducción

México: Prentice Hall.6°Edición.Thierauf, R. (1986). .Introducción a la investigación de operaciones

México: Limusa.

Correspondencia:Jhony Alfonso Chávez Delgado: [email protected] César Mendez Ávalos: [email protected] Rodríguez Delgado: [email protected] Asunción López Puycán: [email protected]




RESUMEN

El sistema inmune cumple un rol esencial en la regulación de la homeostasis, junto con el sistema nervioso y el sistema endocrino, con-formando un macrosistema regulador. La nutrición tiene enorme implicancia en la respuesta inmunitaria a los agentes lesivos, así comoen su inmunomodulación. El presente artículo describe la importancia que tienen los nutrientes en la programación del sistema inmuni-tario en las diferentes etapas de la vida, los cuales conducen a un estado óptimo de salud, especialmente en la gestación y en épocainfantil. Asimismo, se revisa las funciones que cumplen los nutrientes ante la respuesta inflamatoria en las diferentes enfermedades,especialmente en pacientes críticos y con cáncer, donde la inflamación se torna sumamente agresiva.

Palabras clave: nutrición, sistema inmunitario.

ABSTRACT

The immune system plays an essential role in the regulation of homeostasis, along with the nervous system and the endocrine system,forming a macro-regulator. Nutrition has huge implications in the immune response to harmful agents, as well as theirimmunomodulation. This article describes the importance of nutrients in the programming of the immune system at different stages oflife, which lead to an optimal state of health, especially during pregnancy and childhood period. Also, the roles nutrients to the inflamma-tory response in various diseases, especially cancer patients critics and where inflammation becomes extremely aggressive is reviewed.

Keywords: nutrition, immune system.

INMUNONUTRICIÓN EN LA SALUD Y LA ENFERMEDAD

IMMUNONUTRITION IN HEALTH AND DISEASE

1 Carlos Cuya Mamani

84

1 Maestro en Medicina, Médico Cirujano General. Jefe del Departamento de Cirugía del Hospital III Yanahuara ESSALUD Arequipa. Docente de laFacultad de Medicina de la Universidad Nacional de San Agustín. Arequipa – Perú.



la inmunidad celular y humoral En la primera, ocurre unadisminución en el tamaño del timo y alteración en la relaciónCD8/CD4. En la inmunidad humoral se afectan los linfoci-tos T cooperadores.

Es importante destacar, la importancia de losnutrientes con capacidad inmunomoduladora, tales comolos antioxidantes y los ácidos grasos omega-3, los cuales soncapaces de disminuir la activación del factor nuclear kappa beta(NFkB) proteína activadora – 1, que junto a la , aumentan eltiempo de respuesta inflamatoria, a nivel genético.

De esta manera, el estado nutricional de un ser huma-no repercute en el estado inmunológico. Ahora se investigalas implicancias de este conocimiento científico, especial-mente la inmunomodulación que ejercen los nutrientes enlas diferentes etapas de la vida, tanto en la salud como en laenfermedad. Han surgido nuevos conceptos que están rela-cionados a la inmunonutrición, tales como alimentos fun-cionales (aquellos que actúan en forma benéfica sobre una omás funciones del organismo, más allá de su efecto nutricio-nal), probióticos (“microorganismos vivos” que, cuando seadministran en cantidades adecuadas, confieren un benefi-cio a la salud del consumidor), prebióticos (glúcidos nodigeribles, que estimulan el crecimiento o la actividad de losmicroorganismos autóctonos, resultando en un beneficiopara la salud), simbióticos (mezclas de probióticos y prebió-ticos que generan una acción saludable sinérgica).5


INTRODUCCIÓN

Los organismos vivos, dentro de ellos nosotros losseres humanos, se caracterizan por mantener una ,homeostasis1, 2

es decir, un equilibrio fisiológico que les permite mantener lavida. Tres son los sistemas homeostáticos por excelencia, quese encargan de ello: el , el ysistema nervioso sistema endocrino elsistema inmunitario . Este último, cuya función principal esdefendernos de las infecciones y tumores desde el inicio de lavida, la ejerce en forma integrada, anatómica y funcionalmen-te, tanto con el sistema nervioso como con el sistema endocri-no. De esta manera la homeostasis, y por ende la salud, se3

mantiene gracias a un macrosistema regulador: el neuroinmunoendo-crino. Un ejemplo palpable de esta integración es el hechocomprobado ya, de cómo situaciones de ansiedad, depresióny estrés emocional se acompañan, muchas veces, de mayorsusceptibilidad a padecer infecciones, cánceres y enfermeda-des autoinmunes.4

Se denomina inmunonutrición a la capacidad quetienen los nutrientes de influir en la fisiología del sistemainmune. En los seres humanos un buen estado nutricionalrepercute en un buen funcionamiento inmunológico y unabuena salud. En personas desnutridas la respuesta inmuno-lógica esta disminuida y ante un proceso de inflamaciónaguda y/o crónica el gasto energético y el estado nutricionalse alteran. La desnutrición afecta las diferentes barrerasdefensivas, tales como la piel y mucosas. También se alteran

FISIOLOGÍA BÁSICA DEL SISTEMA INMUNITARIO

Durante millones de evolución, el ser humano hadesarrollado un arsenal de defensas, el sistema inmunitario,que le permite responder a diferentes agentes invasivos; suaccionar va desde simples barreras físicas (piel, mucosas),hasta células especializadas (leucocitos), además de otroscomponentes biológicos, químicos y nucleares (anticuerpos,citocinas y radicales libres). Los mecanismos de defensafrente a los microorganismos son de dos tipos, los cuales soninteractivos, a saber: la inmunidad innata y la inmunidadadquirida.

� La inmunidad innata está disponible desde el naci-miento, y constituye la primera defensa, Esencialmente sonla piel, la secreción de las mucosas y la acidez del estómago.La segunda barrera, la inmunidad adaptativa, se adquiere yamás tarde en la vida, luego de una infección que es vencidacon éxito o luego de una vacunación. Tenemos una memoriainmunológica, guardada en grupos de linfocitos, producién-dose rápidamente anticuerpos en una siguiente infección.Disponemos de un sistema inmunitario humoral (linfocitosB), y otro celular (linfocitos T).

Los antígenos son las sustancias que nuestro orga-nismo las reconoce como extrañas, produciendo respuestasinmunitarias específicas. Los linfocitos T y B se especializanen el timo y la médula ósea respectivamente, adquiriendoproteínas de superficie características, y de esta manerainmunocompetencia, es decir capacidad de producir res-puestas inmunitarias ante estímulos apropiados. Algunas dedichas proteínas actúan como receptores de antígenos, queson moléculas capaces de reconocer antígenos específicoscomo CD4+ y CD8+. Esta es la razón por la que los linfoci-tos T se llaman T4 y T8.6

inflamatorias, porque se producen ante una lesión tisular decualquier tipo. Hay otras interleucinas, como e ,IL-10 IL-13que tienen efecto contrario. Es importante destacar que hayinterleucinas que tienen funciones muy concretas.

Se ha desarrollado gran evidencia respecto a la pola-rización funcional de los linfocitos T4+, basados en la pro-ducción de diferentes tipos de citocinas. Concretamente, hayun grupo de linfocitos T4 helper de tipo 1 (Th1) que produ-ce ), yinterferón gamma (INF- IL-2 factor de necrosis tumoral alfaγ(TNF-β), los cuales activan macrófagos y están involucradosen la inmunidad celular. En el otro lado, los linfocitos T4 detipo 2 (Th2) producen e median unaIL-4, IL-5, IL-10 IL-13intensa respuesta por anticuerpos e inhiben muchas accio-nes de los macrófagos.7

Figura 1. Panorama general de la respuesta inmunitaria.

Barrera fisicoquímica

Infección

Presentación deantígenoscitocinas

Órganos sistemáticos: Cerebro (fiebre, anorexia), músculoesquelético (proteólisis), Tejido Adiposos (lipólisis); Hígado(síntesis proteica de fase aguda)

Sistemainmune

adquiridocélulas Tcélulas B

Macrófagos MacrófagosNeutrófilos

Citocinas

Complemento

Mediadores de inflamación: citocinas, eicosanoides,oxígeno reactivo, óxido nítrico

Destrucciónpatógena

Dañotisular local

Eliminación patógena, reparación detejido, memoria inmunológica

Agente infeccioso

Por otro lado, las citocinas son pequeñas hormonasproteicas que cumplen funciones, en el crecimiento y dife-renciación celular, ya sea estimulando o inhibiéndolas. Ensuma, los linfocitos son células presentadoras de antígenosque producen citocinas. Hay un buen número de ellas, comoel ), y otras denominadasfactor de necrosis tumoral alfa (TNF-αinterleucinas (IL) IL-1 IL-6 como o , llamadas también pro-

Figura 2. Funciones de los linfocitos T4 ayudadores.

BASES FISIOLÓGICAS DE LA INMUNONUTRICIÓN

El intestino es el órgano inmunitario más grande delorganismo humano, de ahí la importancia, dada su función,de la inmunonutrición en la homeostasis. Dispone de másdel 80% de linfocitos B, que producen inmunoglobulinas ydel 65% del tejido inmunitario. Tiene características peculia-res respecto al resto del sistema inmune en general. El tejidolinfático asociado al intestino (“gut association linfatic tissue”:GALT), dispone de inmunocitos especializados, comolinfocitos T intraepiteliales y células epiteliales presentado-ras de antígenos, que no existen en otros tejidos.8

La respuesta inflamatoria que se produce en el intes-tino, debe ser localizada y regulada enteramente en el mismo.La exacerbación de la misma puede ser causa de inmunosu-presión y esta está específicamente relacionada con linfoci-tos residentes totales bajos en las placas de Peyer, capaintraepitelial y lámina propia. Esta disminución de linfocitosse acompaña con alteración proporcional de células T, pro-medio bajo de CD4 y CD8, y baja expresión de receptor delas células T y niveles reducidos de inmunoglobulina A intes-tinal. Todo ello tiene como consecuencia una proliferaciónmicrobiana, lo cual lleva a un estado de inmunoparálisis, esdecir a una incapacidad del sistema inmunitario para llevar acabo sus funciones. Aquí es importante la contrarregulaciónde la respuesta inmunoinflamatoria que debe darse con laparticipación del sistema endocrino, nervioso e inmunológi-co que debe dar fin a la respuesta inflamatoria.


Ciencia & DesarrolloC , .uya C Inmunonutrición en la salud y la enfermedad.

Antígeno

Célula deantígeno

presentado

CélulasTh

IL-2

Th0

IL-2

IL-12IFN-γ

Th1

Th2IL-5

IL-4

IL-2IFN-γ

Macrófago

Eosinófilos

CélulasB

CélulasB

CTL

CélulasNK

INMUNONUTRICIÓN EN LA SALUD

Programación temprana del sistema inmune y su papelsobre la nutrición

La investigación actual nos muestra cuan importan-tes son las atenciones que recibe un ser humano en los pri-meros años de vida, tanto en el aspecto fisiológico y psicoló-gico, que repercuten en su futuro, y hacen de él un ser saluda-ble. Pero también, se están haciendo cada vez más importan-tes las interrelaciones gen-medioambiente que se dan en eltranscurso del embarazo, las cuales pueden ocasionar modi-ficaciones permanentes en los procesos fisiológicos y lasusceptibilidad a la enfermedad, alterando la expresióngenética y la predisposición a la enfermedad mediante meca-nismos epigenéticos. Prueba de ello son el aumento epidé-mico de patologías alérgicas y autoinmunes.

En humanos, se produce un desarrollo importantedel sistema inmunitario ya en el útero materno y también enlas primeras semanas y meses luego del nacimiento, y ahítiene una enorme importancia la nutrición. Estudios enmodelos animales recientes nos muestran que la alteraciónde la dieta materna, a través de cambios epigenéticos en laexpresión génica, pueden modificar el riesgo de enfermedadalérgica respiratoria en los descendientes. Hay además evi-dencias de que agentes medioambientales como los factoresdietéticos, el tabaco y la exposición a bacterias, pueden modi-ficar la respuesta inmunitaria del neonato.

Se han determinado propiedades inmunomodulado-ras en muchos nutrientes de la dieta que parecen actuar através de rutas metabólicas conocidas. Entre estos nutrien-tes tenemos a los ácidos grasos poliinsaturados, antioxidan-tes y otras vitaminas. Se ha demostrado que la disminuciónen el consumo de , por laácidos grasos antiinflamatorios n-3madre, los cuales se encuentran en el aceite de pescado,origina un aumento de enfermedades alérgicas. Están enestudios otros nutrientes como la vitamina D, vitamina E y elcinc. No debemos dejar de considerar otros factores como laexposición bacteriana materna (a productos patogénicoscomo no patogénicos), el entorno de citocinas en el que seencuentra el feto, y hasta influencias endocrinas, pero todasellas durante la gestación.9

Influencia de la leche humana en la salud del lactanteLa leche humana es la vía de comunicación entre el

sistema inmunitario de la madre y el de su bebé. Así, el papelbeneficioso de la lactancia materna sobre la función inmuni-taria del recién nacido se ha estudiado profusamente. Yavemos, por lo pronto, la diferencia que tiene en la salud aquelniño que recibe lactancia materna del que no lo hace. Elsistema inmunitario requiere maduración y esta se caracteri-za por el desarrollo de una respuesta equilibrada Th1/Th2.La madurez de este sistema comprende también los meca-nismos de regulación de la tolerancia y activación de la res-puesta inmune. Si ellos no funcionan adecuadamente pue-den propiciarse enfermedades como alergias alimentarias,problemas de autoinmunidad y enfermedades inflamatoriasdel intestino.10

La leche materna es una secreción inmunonutricio-nal sui-géneris que contiene muchas moléculas de defensa(inmunoglobulina A secretora, lactoferrina y lisozima),

citocinas (interleucina 8, resistente a las enzimas digestivasdel lactante), quimioquinas y factores de crecimiento. Laregulación de los componentes de la leche humana estánbajo el control de factores metabólicos, neuroinmunes yhormonales.

Como vemos, la leche humana tiene componentesque juegan un papel esencial en el desarrollo del sistemainmunitario del niño. Estos se encuentran en niveles bastan-te elevados, ya sea en el calostro o en la leche inicial, en com-paración con los niveles encontrados en el plasma de lamadre. Dependiendo de la fase y etapa de lactancia, tambiénhay componentes celulares que están presentes en la lechematerna, y estos son principalmente diversas variedades deleucocitos, y todos ellos se encuentran en forma activada.

Se ha encontrado que la leche materna no es estéril, alcontrario es una fuente excelente de bacterias comensalespara el intestino del recién nacido y una forma de defensacontra las infecciones. Las bacterias encontradas son loslactobacilos, estreptococos, estafilococos y enterococos.Fue a inicios de este siglo, que dos grupos europeos, deforma independiente, descubren la existencia de bacterias enla leche materna y su potencial probiótico.

El equilibrio fisiológico del sistema inmunitario delrecién nacido depende también de la colonización microbia-na intestinal. Las bacterias intestinales propician las respues-tas linfocitarias Th1, compensando el desequilibrio Th2,típico de los recién nacidos.

Micronutrientes y sistema inmunitarioLas células que integran el sistema inmunitario, así

como otras que también participan en la respuesta inmune,necesitan ser alimentadas, es decir, requieren de aporte ópti-mo de energía, macronutrientes y micronutrientes. Estasactúan en las diversas rutas metabólicas de la respuesta inmu-nológica. Hoy en día, se reconoce que el estado nutricionalde una personal modula su inmunidad, por lo que es necesa-rio suministrar los adecuados niveles de nutrientes paragarantizar el adecuado funcionamiento del mismo.

Los micronutrientes tienen su función en el sistemainmunitario en tres niveles: 1. reforzando las barreras físicas(piel y mucosas), 2. en la inmunidad celular y 3. en la inmuni-dad humoral (producción de anticuerpos). Las vitaminas A,C, E y el oligoelemento cinc ayudan a mejorar la función dela barrera cutánea. Las vitaminas A, B , B , C, D, E y los6 12

folatos, así como los oligoelementos hierro, cinc, cobre yselenio, actúan en conjunto para mejorar las actividades dedefensa de las células inmunitarias. Además, todos estosmicronutrientes, excepto, la vitamina C y el hierro, sonimportantes en la producción de anticuerpos.11

Antioxidantes y sistema inmuneLas biomoléculas son susceptibles de deterioro bajo

el influjo de las , de los que losespecies reactivas de oxígeno (ROS)radicales libres son componentes; éstas se producen por lautilización de oxígeno en las vías metabólicas del organismo.De allí que se hace necesario un equilibrio entre oxidantes ysustancias antioxidantes para el mantenimiento de la salud,el cual cobra mayor importancia en el sistema inmunitario.El desequilibrio, es decir el , es la base deestrés oxidativomuchas enfermedades así como del envejecimiento.12



Los antioxidantes pueden ser: endógenos (genera-dos en el organismo), y estos a su vez enzimáticos (superóxi-do dismutasa, catalasa, glutatión peroxidasa, glutatiónreductasa y las tiorredoxinas, y no enzimáticos (glutatión);también tenemos los antioxidantes exógenos (incorporadosdesde el exterior, generalmente en la dieta), entre ellos vita-mina C o ácido ascórbico, vitamina E o tocoferoles, polife-noles y los carotenoides.

En diversos estudios, se ha demostrado la importan-cia de la ingestión de dietas o suplementos con más de unoxidante. Por ejemplo, la combinación de vitamina C y E haresultado ser eficaz para disminuir la prevalencia e incidenciade la enfermedad de Alzheimer, aunque ello no se corroborócuando se administró una sola de ellas. También se haencontrado que la vitamina C, E y el β-caroteno protegen loslípidos de las membranas celulares y neutralizan las especiesreactivas de oxígeno (ROS) especies reactivas de nitrógeno (RNS), ymediante acción cooperativa sinérgica, aún en pequeñascantidades como las que se encuentran en la dieta.

Ácidos grasos y sistema inmuneLos ácidos grasos tienen funciones importantes en

las células por ser una fuente importante de energía, soncomponentes esenciales de las membranas celulares, y tam-bién actúan como moléculas señalizadoras y reguladoras dela expresión génica. También se ha encontrado evidencias,desde hace tiempo, de que son capaces de regular la funcióninmune.

Por ejemplo, los ácidos grasos poliinsaturados omega-3,como el y el haneicosapentanoico (EPA) docosahexanoico (DHA),mostrado efectos beneficiosos en una serie de enfermeda-des inflamatorias crónicas, como la arteriosclerosis y la obe-sidad.13

INMUNONUTRICIÓN EN LA ENFERMEDAD

Obesidad, sistema inmunitario y respuesta inflamato-ria

En la actualidad estamos frente a una crecienteexplosión epidemiológica de enfermedades no transmisi-bles, entre ellas la obesidad, debido a un estilo de vida equi-vocado. Tanto el sobrepeso como la obesidad se caracteri-zan por un estado inflamatorio crónico de grado leve.

La inflamación es una poderosa respuesta de lostejidos vivos ante un agente lesivo, y es tan potencialmentedestructiva que muchas veces puede tornarse inmanejable,como ocurre en la sepsis, cuando se trata de una respuestaaguda, y que en el caso de enfermedades crónicas, juega unpapel importante en las patologías cardiovasculares, cáncer,diabetes, asma e, inclusive, en la enfermedad de Alzheimer.El tejido adiposo es altamente sensible a la hipoxia, y la faltade oxígeno provoca respuesta inflamatoria con un aumentode la producción de señales cuyo objetivo esencial seríaestimular la vascularización local.

El tejido adiposo es un órgano endocrino por sucapacidad de producir hormonas como la (factorleptinaadelgazante de la sangre); la , la proteína másadiponectinaabundante secretada por el adipocito y cuyas funciones másdestacadas son la sensibilización a la insulina y una acciónantiinflamatoria y de protección ante la lesión cardiovascu-

lar. Otras proteínas que produce el tejido adiposo se agrupanbajo el nombre de y sus funciones abarcan laadipoquinas,regulación del metabolismo, presión sanguínea, inmunidad,hemostasia, angiogénesis o inflamación.14

Los adipocitos poseen también funciones semejan-tes a diversas células inmunitarias, como por ejemplo, pro-ducción de citocinas y activación del complemento. La con-centración elevada de citocinas proinflamatorias (IL-6, IL-1β y TNF-α), así como de algunas proteínas de la inflama-ción, se han relacionado con la masa grasa en adultos. Se halogrado evidenciar que los precursores de adipocitos tienenla capacidad de fagocitar y pueden convertirse en célulasparecidas a los macrófagos. Recientes estudios muestran quela acumulación de tejido graso origina la sobreexpresión denumerosos genes relacionados con la respuesta inmunitariay la inflamación, lo que lleva a la producción de citocinasespecialmente proinflamatorias. De esta manera, se hace yacomprensible como es que la obesidad está relacionada amúltiples enfermedades.

Situación nutricional en pacientes infectados porVIH+ y con sida

Los trastornos nutricionales están presentes en estetipo de pacientes, y los primeros estudios nos mostraronpérdida de peso y disminución de las proteínas corporales.El tratamiento antirretroviral de alta eficacia ha propiciadouna disminución de los niveles de desnutrición y una mejorade la supervivencia y en las funciones inmunológicas, aun-que también tiene sus complicaciones como la lipodistrofia,que se relaciona a su vez con resistencia a la insulina y altera-ciones en el metabolismo, tales como hipertrigliceridemia,intolerancia a la glucosa y diabetes.15

Actualmente, es evidente que la educación alimenta-ria y la asistencia nutricional son necesarias en los pacientescon SIDA. Además, se hace necesaria la evaluación bioquí-mica en esta enfermedad, la cual debe incluir, al menos,niveles séricos de albumina, transferrina, proteínas totales,colesterol, hemoglobina y hematocrito.

Nutrición e inmunidad en el cáncerUn estilo de vida saludable y una dieta adecuada

pueden prevenir del 30 a 40% de todos los cánceres segúnestudios epidemiológicos. Es clara la evidencia científica quemuestra que el exceso de peso corporal (sobrepeso, obesi-dad) es un factor de riesgo para el desarrollo y pronóstico dediversos cánceres como el de colon, mama, endometrio,riñón, esófago y próstata;

Son numerosos los estudios en los que se muestra laimportancia que tiene la dieta y el estilo de vida (que incluyela actividad física) en la protección contra el desarrollo delcáncer, así como en el de las enfermedades crónicas. Talprotección puede ocurrir a través de acción directa en elsistema inmune (potenciándolo o suprimiéndolo); tambiénsobre el desarrollo mismo del tumor modulando la expre-,sión genética, o por actividad antioxidante.

La protección contra el desarrollo del cáncer se logracon una ingesta adecuada de vitaminas A y C, beta-carotenos, selenio, cinc, probióticos y ácidos grados poliin-saturados n-3. Estos modulan la respuesta inmunitaria oactúan como antioxidantes. Además, muchos componentes



dietéticos pueden actuar como agentes quimiopreventivos,modulando la apoptosis o muerte celular programada, inte-ractuando a nivel celular o molecular, a través de la activa-ción o inactivación selectiva de la expresión génica. Al res-pecto, es importante recordar que consumimos variosnutrientes en la dieta, y estos tienen diferente acción en laexpresión génica, por lo que resulta ideal hacer una adecuadacombinación de nutrientes en la alimentación. Por ejemplo,tanto la ingesta baja de fibra y alta de carnes rojas, que originaun desequilibrio entre los ácidos grasos poliinsaturados n-3y n-6, han sido relacionados con un incremento en el riesgode cáncer.16

Respecto al tratamiento mismo del cáncer, la investi-gación científica también muestra datos favorables, respectoa la inmunonutrición, en la potenciación del sistema inmuneluego del tratamiento quirúrgico. Esta se lleva a cabo con laadministración de ácidos grasos poliinsaturados n-3, argini-na y nucleótidos. Además, ha resultado esencial el uso de lainmunonutrición preoperatoria, la cual mejora el resultadodel tratamiento quirúrgico del cáncer del tracto gastrointes-tinal superior, reduciendo el número de complicaciones.

Inmunonutrición en pacientes quirúrgicos y en estadocrítico

Los traumatismos, las quemaduras, las heridas y lacirugía producen una respuesta inflamatoria que puedellegar a ser inmanejable y perjudicial en algunos pacientes. Elnombre que toma esta respuesta inflamatoria es el síndromede respuesta inflamatoria sistémica (SIRS, sistemic inflamatoryresponse syndrome) y su característica principal es que produceniveles excesivos de citocinas inflamatorias, especialmentefactor de necrosis tumoral alfa interleucina 1 beta (TNF-α), (IL-1β),interleucina 6 e interleucina 8 (IL-6) (IL-8). A esta hiperinflama-ción le puede seguir un estado de inmunosupresión, en elcual se incrementa la susceptibilidad a la infección y luego unestado de sepsis y séptico, que se conocen comoshock síndro-mes sépticos y son causa de muerte en pacientes gravementeenfermos.17

En estos casos, la inmunonutrición tiene que ver conla administración de nutrientes específicos o su combina-ción de éstos en este tipo de pacientes. Generalmente losafectados suelen recibir nutrición artificial vía parenteral oenteral. La idea básica es que los nutrientes pueden mejorarlas respuestas inmunológicas mediadas por células en formasignificativa. Desde el punto de vista de nutrición artificial,este concepto se amplia para incluir modificación de losprocesos hiperinflamatorios (que incluye el estrés oxidativo)y la mejora de la función intestinal con la finalidad de preve-nir la translocación bacteriana.

Es importante tener en cuenta que la nutrición artifi-cial, al igual que la natural, tiene como fundamento el consu-mo de macronutrientes (proteínas, carbohidratos, lípidos) ytambién micronutrientes (vitaminas y minerales). La nutri-ción artificial contiene nutrientes añadidos o cantidades máselevadas de nutrientes que los que están presentes en la dietahabitual. Los nutrientes más importantes comprenden:glutamina, arginina, N-acetilcisteína, aminoácidos de cadena

ramificada, nucleótidos, vita-ácidos grasos de cadena larga n-3,minas antioxidantes, elementos traza, taurina.


1. Dvorkin M, Cardinali D, Iermoli R. Bases Fisiológicas dela Práctica Médica 14ava ed. Editorial Médica Panameri-cana 2010.

2. Mezquita C. Fisiología Médica. Del razonamiento fisioló-gico al razonamiento clínico 1ra. ed. Editorial MédicaPanamericana 2011.

3. Campillo J. El mono estresado 1ra. ed. Drakontos 2012.4. Gardner D, Shoback D. Endocrinología básica y clínica

9a. ed. McGraw Hill 2012.5. Suárez J. Microbiota autóctona, probióticos, prebióticos.

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Correspondencia:Carlos Cuya Mamani: [email protected]


RESUMEN

El arsénico se encuentra ampliamente distribuido en la corteza terrestre. Está presente en rocas, suelos, agua y aire. Su mayor amenazapara la salud pública reside en la utilización de agua contaminada para beber, preparar alimentos y regar cultivos alimentarios demanera crónica pudiendo causar cáncer, lesiones cutáneas, problemas de desarrollo, enfermedades cardiovasculares, neurotoxicidad ydiabetes. Según la OMS, los niveles de arsénico en el agua potable no deben exceder los 0,01 mg/L. En el presente trabajo que esdescriptivo, transversal, que se realizó recolectando datos a nivel local, regional y nacional, e internacional. Se observó que en lalocalidad de Tacna hay incrementados niveles de arsénico en promedio es de 0,056 mg/dL, que supone estar hasta cuatro veces lonormal en los caños de agua potable en diferentes distritos. Además hay un incremento del tipo de cáncer que está relacionado con losoriginados por el arsénico como son los canceres de Piel, estomago, vesícula, entre otras. Se recomienda Instalar sistemas deeliminación del arsénico ya que la ciudad de Tacna por ser zona volcánica tiene alto nivel de arsénico. Otra opción puede ser recolectaragua con bajos niveles de arsénico provisoriamente.

Palabras clave: Arsénico, agua potable, salud.

ABSTRACT

Arsenic is widely distributed in the earth's crust. It is present in rocks, soil, water and air. His biggest threat to public health is the use ofcontaminated water for drinking, food preparation and water chronically food crops can cause cancer, skin lesions, developmentalproblems, cardiovascular disease, neurotoxicity and diabetes. According to OMS, arsenic levels in drinking water should not exceed 0,01mg / L. In the present work is descriptive, transversal, conducted by collecting data at local, regional and national level, and international.It was noted that in the town of Tacna there are increased levels of arsenic average is 0,056 mg / dL, which means being up to four timesnormal in water pipes in different districts. There is also an increasing type of cancer that is associated with those caused by arsenic as areskin cancers, stomach, bladder, among others. Install recommended arsenic removal systems as the city of Tacna to be volcanic area it hasa high level of arsenic. Another option may be collecting water with low levels of arsenic provisionally.

Keywords: Arsenic, drinking water, health.

NIVEL ALTO DEL ARSÉNICO Y SU REPERCUSIÓN EN LASALUD *

BHIGH LEVEL OF ARSENIC AND ITS IMPACT ON HEALTH

1 Darwin Wiliams Enriquez Castro


1 Interno de Medicina Humana de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna – Perú.* Trabajo de investigación ganador del premio “Daniel Alcides Carrión”, como mejor trabajo de investigación a nivel estudiantil, organizado porAcademia Nacional de Investigadores Médicos – ANDIMED, otorgado en el Congreso Internacional de Investigación Médica y II CongresoNacional de Investigación Médica celebrado en Lima - Colegio Médico de Lima. 2014.


INTRODUCCION

El arsénico es un metal que en nuestro mediopresenta un grave problema en la salud pública pues seencuentra en un notorio elevado nivel por encima de lopermitido por la OMS. Según los estándares de la OMS, losniveles de arsénico en el agua potable no deben exceder los0,01 mg por litro, en nuestro país también dado como datoen el 2011 (D.S. N°031-2010-SA). 1

El arsénico está presente de forma natural en nivelesaltos en las aguas subterráneas de varios países.

El arsénico se encuentra ampliamente distribuido enla corteza terrestre con una concentración media de 2mg/kg. Está presente en cantidades ínfimas en todo tipo derocas, suelos, agua y aire. Los compuestos del arsénico varíanen su toxicidad para los mamíferos de acuerdo a su estado devalencia, la forma química (inorgánico u orgánico), el estado


físico (gas, solución, o polvo) y factores como la solubilidad,tamaño de la partícula, velocidad de absorción y eliminación,y presencia de impurezas. El consumo de arsénico (As) enaguas de bebida durante largos períodos de tiempo se haasociado a una enfermedad denominada HidroarsenicismoCrónico Regional Endémico (HACRE), que se caracterizapor presentar lesiones en piel y alteraciones sistémicascancerosas y no cancerosas. 2

El arsénico existe en 4 estados de valencia: As (-III)As (0) (arsénico metaloide, estado de oxidación 0) As (III)(estado trivalente, arsenitos) As (V) (estado pentavalente,arseniatos). El arsénico es muy tóxico en su formainorgánica.

Su mayor amenaza para la salud pública reside en lautilización de agua contaminada para beber, prepararalimentos y regar cultivos alimentarios.

La exposición prolongada al arsénico a través del

consumo de agua y alimentos contaminados puede causarcáncer y lesiones cutáneas. También se ha asociado aproblemas de desarrollo, enfermedades cardiovasculares,neurotoxicidad y diabetes. 3,4,5

La intervención más importante en las comunidadesafectadas consiste en prevenir que se prolongue laexposición al arsénico implantando un sistema seguro deabastecimiento de agua potable.

El arsénico representa una amenaza importante parala salud pública cuando se encuentra en aguas subterráneascontaminadas. El arsénico inorgánico está naturalmentepresente en altos niveles en las aguas subterráneas dediversos países, entre ellos la Argentina, Bangladesh, Chile,China, la India, México y los Estados Unidos de América.Las principales fuentes de exposición son: el agua destinadaa consumo humano, los cultivos regados con aguacontaminada y los alimentos preparados con aguacontaminada. 1

En Tacna Ticona y Cols, realizaron un estudio en lacual en contraron que el arsénico en el agua potable superabahasta 4 vces el limite superio la concentración media era de54,5 ug/l. El 56% de las muestras superó el umbral deBangladesh de 50 ug/L. 6

En otros distritos del pais como Juliaca y Caracoto,en el 96% de las muestras de agua subterránea laconcentración de arsénico superaba el límite establecido porla OMS. Asimismo, todas las muestras de agua recogidas enla sección del río Rímac, que atraviesa Lima, teníanconcentraciones de arsénico superiores al límite de la OMS.Al validarlo en comparación con los valores de laboratorio,el kit EQ identificó de forma correcta contaminación porarsénico respecto al límite en el 95% (106/111) de las aguassubterráneas y en el 68% (19/28) de las muestras de aguasuperficiales. 7

Por tener impacto a nivel nacional, regional y local, esun trabajo de investigación ético pues no se irrumpe con losderechos de personas, es actual en el ámbito de lasinvestigaciones médicas en la localidad.

MATERIAL Y MÉTODOS

Es un trabajo descriptivo, transversal, que se realizórecolectando datos a nivel local, regional y nacional, einternacional.

Entre las tecnologías que permiten eliminar elarsénico destacan la oxidación, la coagulación-precipitación,la absorción, el intercambio de iones y diversas técnicas demembranas. Existe un número cada vez mayor de opcioneseficaces y económicas para eliminar el arsénico en las fuentesde abastecimiento de agua a pequeña escala o de tipodoméstico.

RESULTADOSSe observó que en la localidad de Tacna hay

incrementados niveles de arsénico en promedio es de 0,056mg/dL, que supone estar hasta cuatro veces por encima delnivel permitido por la OMS.

Se observó que en varios distritos del Perú, tambiénse muestra un incremento del nivel del arsénico en el aguapotable, lo cual se complementara haciendo más trabajos deinvestigación.

Se observó que hay un incremento del tipo de cáncerque está relacionado con los originados por el arsénico comoson los canceres de Piel, estomago, vesícula, entre otras.

Hay múltiples estudios que muestran un relaciónentre el nivel de arsénico superior a los 0,05 mg de arsénicopor litro de a desarrollar cáncer.

RECOMENDACIONES

Se recomienda Instalar sistemas de eliminación delarsénico ya que la ciudad de Tacna por ser zona volcánicatiene alto nivel de arsénico, ya sea de manera centralizada o anivel doméstico.

Sustituir las fuentes de abastecimiento con elevadosniveles de arsénico, por ejemplo aguas subterráneas, porfuentes de abastecimiento con bajos niveles de arsénico ymicrobiológicamente seguras, por ejemplo agua de lluvia oaguas superficiales debidamente tratadas. Otra opciónpuede ser recolectar agua con bajos niveles de arsénicoprovisoriamente mientras utilizan el agua con alto nivel dearsénico para lavar ropa y bañarse.

Crear una comisión que tenga como meta disminuirel nivel del arsénico al evaluarlo periódicamente en el aguapotable.


1. Ministerio de Salud del Perú, Reglamento de la calidad delagua para el consumo humano, Decreto Supremo N° 031-2010-SA, 2011.

2. Ministerio de Salud de la Nación, HidroarsenicismoCrónico Regional Endémico HACRE: Módulo deCapacitación. García, Susana Isabel - 1a ed. - BuenosAires. Programa Nacional de Prevención y Control de lasIntoxicaciones. , 2011.

3. Chen, Y., & Ahsan, H. (2004). Cancer burden fromarsenic in drinking water in Bangladesh. American Journalof Public Health 94, (5), 741–744.

4. Chen, Y., Graziano, J. H., Parvez, F., Liu, M., Slavkovich,V., Kalra, T., … Ahsan, H. (2011). Arsenic exposure fromdrinking water and mortality from cardiovascular diseasein Bangladesh: prospective cohort study. BMJ : British Medical Journal 342, , d2431. doi:10.1136/bmj.d2431

5. Wasserman, G. A., Liu, X., Parvez, F., Ahsan, H., Factor-Litvak, P., Kline, J., … Graziano, J. H. (2007). WaterArsenic Exposure and Intellectual Function in 6-Year-Old Children in Araihazar, Bangladesh. EnvironmentalHealth Perspectives 115, (2), 285–289. doi:10.1289/ehp.9501

6. Ticona, M. Contaminación del agua potable con arsénicoy frecuencia del cáncer en la ciudad de Tacna 2010-2011.

7. Organización Mundial de la Salud, Exposición al arsénicoen el agua potable: una gran amenaza inadvertida para lasalud en Perú, 2014.

Ciencia & DesarrolloEnriquez D, . Nivel alto del arsénico y su repercusión en la salud.


Correspondencia:Darwin Williams Enriquez Castro: [email protected]


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Las tablas serán identificadas con la etiqueta , numeradas con números arábigos de manera consecutiva y ubicada en la cabecera de la tabla deTablaforma centrada.

Las figuras y tablas a utilizar deberán ser insertadas en el punto apropiado del texto, debe ser mencionada en el texto al menos una vez y antes de suaparición.

DEL IDIOMA, ESTILO Y CONTENIDO: Los artículos deben presentarse en español. El título y el resumen están inscritos en español e inglés. Laortografía y puntuación deben escribirse con estilo sencillo y directo. Utilice estructuras simples para las oraciones, así como vocabulario común y básico.Defina o explique el vocabulario técnico con sencillez. Explique acrónimos cuando aparezcan en el texto por primera vez. La presentación de unidades demedida y valores numéricos se realizará conforme al Sistema Internacional de Unidades, asimismo, debe utilizarse la coma “,” para la separación decimal.

IMPORTANTE: Los autores son responsables de asegurarse que su trabajo sea conducido de una manera responsable y ética. La estructura y estilo sontan importantes como el contenido. Antes de escribir su artículo, le recomendamos que lea la amplia literatura disponible para informarse respecto a cómoescribir un buen artículo técnico.

4. PROCESO DE RECIBO, SELECCIÓN Y EVALUACIÓN4.1. Recepción de los artículos

Las convocatorias para la recepción de artículos se cierran el 30 de abril y 30 de setiembre de cada año. Los artículos se entregan en formato impreso enla Oficina General de Investigación de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann sito en Ciudad Universitaria Av. Miraflores s/n, Tacna, Perú, o sonenviados mediante correo electrónico a la cuenta [email protected]

Junto al artículo (construido en un procesador de textos y guardado en formato .doc o .docx) se envían las figuras presentadas en él, debidamenteidentificadas (en formato jpg o png con alta calidad), los datos de los autores debidamente diligenciados.

El formato impreso debe enviarse mediante carta de presentación acompañada del original impreso en papel, más un CD en formato de procesador detextos.4.2. Proceso de selección

Para que un artículo sea admitido en la revista Ciencia & Desarrollo debe cumplir con los parámetros de forma establecidos por la revista.Los autores que decidan retirar sus artículos del proceso de selección, no implica que pierdan la posibilidad de presentarlo para ediciones futuras.En los artículos que a pesar de ser aceptados, se detecte algún tipo de plagio no serán admitidos para la impresión final.Después de un tiempo prudencial, el director del comité editorial comunicará al autor sobre la aceptación de su artículo.

4.3. Proceso de EvaluaciónLa primera evaluación la realiza el Comité Editorial, sobre el cumplimiento de los requisitos formales y la adecuación al interés temático de la Revista, de

la cual se envía un mensaje a los autores donde se señala su resultado. En caso de corresponder al interés de la revista, se indican a los autores que aquellosaspectos a ajustar y la fecha límite para hacer la nueva entrega.

Comprobado el cumplimiento de los requisitos formales, el artículo es enviado a evaluación por parte de árbitros expertos, integrantes del ComitéCientífico de la revista. Este arbitraje se hace de forma confidencial (doble ciego; los árbitros desconocen los nombres de los autores y viceversa), mediante eldiligenciamiento de un formato específico, que solicita su concepto sobre la conveniencia o no de su publicación, y las recomendaciones para mejoramientodel artículo. El resultado de la evaluación se informa a los autores oportunamente mediante correo electrónico, y en caso de requerirse, se indica la fecha parala entrega de los documentos ajustados, con el fin de que los árbitros emitan su concepto definitivo sobre la condición de publicable o no.



Ciudad Universitaria - Av. Miraflores s/nTeléfono: (051)(052) 583000 Anexo 2335

[email protected] - Perú

http://ogin.unjbg.edu.pe

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