Caracterización multivariada de forrajes nativos de Corrientes y rizosfera de acuerdo a su contenido mineral

VILLAFAÑE, ROXANA N; BERNARDIS, ALDO C ; PELLERANO, ROBERTO G; MAZZA, SILVIA M

La Plata, Buenos Aires

Congreso; 8vo Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

Asociación de Químicos Analíticos

En la región centro-sur de Corrientes, las especies Andropogon lateralis (Nees) y Sorghastrum cetosum son valiosas en la producción de pasturas para ganado bovino.Un rango de funciones biológicas en las raíces de las plantas tales como la absorción, respiración y exudación, pueden modificar considerablemente la composición química del suelo en la vecindad de las raíces: concentración de nutrientes, elementos tóxicos, concentración de complejos, pH, potencial redox, y presiones parciales de gases entre otros [1]. En este trabajo, se presentan los resultados multielementales de 40 muestras vegetales y su rizosfera de emplazamiento, recolectadas en campos correspondientes a la región noroeste de la provincia de Corrientes, Argentina durante febrero-abril de 2014. Las concentraciones de los elementos minerales estudiados fueron determinadas usando un espectrómetro ICP-AES marca Varian (Vista-PRO radial) con calibración automática y periódica. Fueron determinadas las concentraciones de 26 elementos (Al, B, Ba, Ca, Co, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mo, Na, Ni, P, Rb, Sb, Se, Si, Sn, Sr, Ti, Tl, V, Zn) para la caracterización química y posterior clasificación quimiométrica. La matriz de datos resultante se analizó utilizando tres técnicas de análisis quimiométrico: Análisis de Componentes Principales (PCA), Análisis de Conglomerados (CA) y Análisis Discriminante Lineal (LDA) [2]. Los resultados de PCA lograron resumir la variabilidad presente en la base de datos (mayor al 70%) y detectar relaciones entre los elementos estudiados. En el análisis de conglomerados se realizó un dendograma (método de Ward y distancia euclídea) que permitió confirmar las relaciones entre los elementos estudiados. Mediante el análisis discriminante lineal se pudo caracterizar el mismo sistema con un porcentaje de acierto mayor al 95%. Referencias[1] Hinsinger, P; Plassard, C; Jaillard, B. (2006) Journal of Geochemical Exploration, 88, 210-213[2] Varmuza, K; Filmozer, P.Introduction to Multivariate Statistics Analysis in Chemometrics.2009, CRC Press