IQUIR   05412
INSTITUTO DE QUIMICA ROSARIO
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
CLASIFICACIÖN DE MUESTRAS DE AGUA DE LA REGIÓN PATAGÓNICA UTILIZANDO MATRICES DE FLUORESCENCIA PROCESADAS POR ANÁLISIS DE FACTORES PARALELOS.
Autor/es:
CHIARANDINI, JESSICA P.; GARCÍA-REIRIZ, ALEJANDRO G.; SCAPINI, M.C.; OLIVIERI, ALEJANDRO C.
Lugar:
Concon, Chile
Reunión:
Congreso; 4º Congreso Iberoamericano de Química Analítica (4-CIAQA) en conjunto con el 10º Encuentro Nacional de Química Analítica y Ambiental (10-ENQAA); 2010
Institución organizadora:
CIAQA
Resumen:
La materia orgánica disuelta (MOD) presente en un cuerpo de agua superficial tiene distintos orígenes. Puede ser autóctona, producto de la actividad química y biológica de los microorganismos,  o alóctona, debida al transporte desde el suelo circundante o al arrastre producto de las precipitaciones. Las sustancias humitas y fulvicas representan la mayor proporciòn de la MOD de un cuerpo de agua; pudiendo tener tanto origen autoctono como aloctono. Otra fuente importante de MOD son los asentamientos humanos, que vierten sustancias proteicas y xenobióticos por medio de efluentes industriales y/o cloacales.1-5 Las matrices de emisión-excitación (EEMs) comenzaron a utilizarse en los 90’ para estudiar la MOD en cuerpos de agua.1 Trabajos previos han informado que las matrices de fluorescencia permiten diferenciar en aguas naturales a los fluoróforos del tipo proteico de los del tipo húmico.1-2,4 En este trabajo se propone una nueva y sencilla manera de clasificar muestras de aguas superficiales según su grado y clase de contaminación con materia orgánica disuelta. El área bajo estudio corresponde a la región Patagónica Sur, específicamente al área de influencia del Río Chubut, el Golfo Nuevo y el Golfo San Jorge (Chubut- Argentina). Con este propósito se evaluó la proporción de los componentes fluorescentes de las muestras aplicando EEMs. Como pre-procesamiento de los datos se eliminó la señal de la dispersión Rayleigh, ya que esta no responde al modelado bilineal de los datos. Con este objetivo se aplicó el procedimiento descripto por Zeep et. al.7 A continuación se aplicó el algoritmo conocido como Análisis de Factores Paralelos (PARAFAC),8 con la restricción de no-negatividad, pudiéndose  así asignar los perfiles obtenidos como correspondientes a los espectros de los siguientes fluoróforos: A y C, identificados como sustancias húmicas, T, correspondiente a proteínas ricas en el aminoácido triptofano (según clasificación de Coble), ácido fúlvico6 y, por último, una sustancia xenobiótica, el naftaleno. Se utilizaron los scores de PARAFAC para caracterizar las muestras, ya que estos contienen información acerca de la distribución de los fluoróforos. Se eligieron los scores que mejor discriminaban a las muestras, y se midió la distancia euclidiana entre aquellos. Se identificaron dos grupos de muestras: uno correspondiente a muestras con una alta proporción del fluoróforo A y otro que presenta una mezcla característica de fluoróforos.  Por otro lado, se discriminaron las muestras con características particulares, como son las descargas de efluentes (cloacales e industriales) con una alta proporción del fluoróforo C, las muestras con ácido fúlvico y las que presentan naftaleno.