Caracterización Multivariada de forrajes nativos de Corrientes y muestras de suelo de su rizosfera de acuerdo a su contenido mineral

VILLAFAÑE, ROXANA NOELIA; BERNARDIS, ALDO CEFERINO; PELLERANO, ROBERTO G.; MARCHEVSKY, EDUARDO J.

Congreso; 8º Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

AAQA

               En laregión centro-sur de Corrientes, las especies Andropogon lateralis (Nees) y Sorghastrumcetosum son valiosas en la producción de pasturas para ganado bovino. Un rango defunciones biológicas en las raíces de las plantas como la absorción, larespiración y la exudación pueden modificar considerablemente los parámetrosdel suelo en la vecindad de las raíces: concentración de nutrientes, elementostóxicos, concentración de complejos, pH y potencial redox, presiones parcialesde gases entre otros [1].             Se presentan los resultados de 40muestras vegetales y de su suelo de procedencia recolectadas en camposcorrespondientes a la región noroeste de la provincia de Corrientes, Argentinadurante febrero-abril de 2014. Las concentraciones de los elementos mineralesestudiados fueron determinadas usando un espectrómetro ICP AES marca Varian (Vista-PROradial) con calibración automática y periódica. Fueron determinadas lasconcentraciones 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 yposterior clasificación quimiométrica. Lamatriz de datos resultante fue analizada con tres métodos de análisisquimiométrico: Análisis de Componentes Principales (PCA), Analisis deConglomerados (CA) y Análisis Discriminante Lineal (LDA) [2]. Los resultados dePCA lograron resumir la variabilidad presente en la base de datos y detectarrelaciones entre los elementos estudiados. Con el análisis de conglomerados serealizó un dendograma (método de Ward y distancia euclidea) que permitióconfirmar las relaciones entre los elementos estudiados. Mediante el análisisdiscriminante lineal se pudo caracterizar el mismo sistema en estudio utilizandoun número menor de variables.