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Cómo evaluar el transporte de bacterias del estercolado

Investigadores de la Universidad de Córdoba han desarrollado un modelo matemático para analizar el transporte de bacterias E. coli procedentes del estercolado de parcelas agrícolas. Los resultados determinan la relación entre el tiempo que hay desde que comienza a llover hasta que se inicia la escorrentía con la exportación de estos microorganismos.

Finca experimental a las afueras de Washington. / Universidad de Córdoba

Que el tiempo que transcurre entre que las primeras gotas de lluvia comienzan a tocar la tierra y el instante en el que esa misma tierra ya no puede retener más cantidad de agua sea más o menos dilatado determinará la concentración de bacterias y microbios contenida en esa agua que escurre por la superficie del suelo.

Esta conclusión se deriva del trabajo realizado por el profesor del Departamento de Física Aplicada de la Universidad de Córdoba en colaboración con investigadores estadounidenses en el que se aborda la problemática del riesgo de contaminación de las masas de agua.

En lugares donde la producción ganadera es muy alta se ha apostado por la reutilización de los desechos derivados de esta actividad como fertilizante orgánico. Para que todo sean beneficios, como el aporte de materia orgánica y nitrógeno que esta práctica supone, es necesario minimizar riesgos. Hay que reducir al máximo los escenarios que podrían derivarse de la contaminación del agua por parte de los organismos fecales inherentes a este tipo de abono.

El tiempo desde que las gotas de lluvia llegan a la tierra hasta que esta ya no puede retener más de agua determina la cantidad de bacterias que escurren por la superficie

Para evaluar las posibilidades de contaminación y el comportamiento de estos organismos, Martínez y su equipo analizaron el comportamiento de la bacteria E. Coli (que es el organismo de referencia para medir la contaminación fecal en agua) en eventos de lluvia.

Un experimento a las afueras de Washington

En una finca de 30 ha de las afueras de Washington se sigue, desde 2007, el procedimiento de aplicación de abono, muestreo de las bacterias contenidas tanto en el suelo como en el abono, simulación de lluvia y muestreo de bacterias en el agua procedente de la escorrentía provocada por esa lluvia. Tras esta situación de partida se vuelve a analizar la cantidad de E. Coli en suelo y estiércol para hacer un balance entre la cantidad que ha quedado y la que se ha ido con la lluvia.

La gran variabilidad en los resultados del proyecto ponen de manifiesto los cambios drásticos que una misma parcela puede sufrir a lo largo de los años, cambiando en gran medida su comportamiento. Estas diferencias quedan bien representadas por el tiempo que transcurre desde que comienza a llover hasta que el agua escurre por la superficie de la parcela ya que cuando este tiempo es mayor, la cantidad de bacterias que salen de la parcela es menor a pesar de que tienen mejores condiciones de proliferar. En estas condiciones el riesgo de contaminar los arroyos próximos es menor.

La utilidad de este modelo recae en su valor para el desarrollo de legislación por parte de las autoridades sanitarias y medioambientales que, a partir del mismo, podrán asignar una cuota de aplicación del estiércol en función del riesgo que tenga la zona de producir ese tipo de contaminación, con el fin de abastecer de productos sanos y seguros.

Con estos datos y el pronóstico del tiempo se podrán gestionar también playas costeras o fluviales ya que, sumando cuánto estiércol se ha aplicado a ese pronóstico, el modelo podrá predecir cuánta contaminación habrá en la playa en cuestión y en qué momento se dará el pico máximo. Según los autores, esta herramienta se convierte, por tanto, en una aliada a la par de la salud pública y de la comunidad agrícola.

Referencia bibliográfica:

Stocker, MD; Pachepsky, YA; Hill, RL; Martinez, G. "Escherichia coli Export from Manured Fields Depends on the Time between the Start of Rainfall and Runoff Initiation". Journal of Environmental Quality 2018 Sep;47(5):1293-1297. doi: 10.2134/jeq2018.02.0081.

Fuente: Universidad de Córdoba
Derechos: Creative Commons

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