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1. Introducción
Estudios realizados en suelos urbanos en varias ciudades alrededor del mundo mostraron altas concentraciones de metales pesados (MP), tales como: Cd, Cr, Cu, Pb, Ni, V y Zn (Lu y Bai, 2010; Cejudo-Ruíz et al., 2015; Cortés et al., 2015; Ihl et al., 2015; Liu et al., 2016). Los metales pesados en ambientes urbanos pueden ser ingeridos y/o inhalados y llegar a constituirse en un problema de salud ya que muchos de ellos ocasionan enfermedades graves en humanos. No obstante, son muy escasos los sistemas de monitoreo debido a que los diagnósticos mediante los tradicionales análisis químicos requieren tiempo, dinero y esfuerzo, lo que impide su realización. Por esta razón, se han realizado muchos esfuerzos para encontrar tecnologías rápidas y económicas denominadas proxy, entre las que destaca el magnetismo edáfico (Aguilar-Reyes et al., 2012, 2013a, 2013b; Cejudo-Ruíz et al., 2015; Sánchez-Duque et al., 2015) y recientemente el color del suelo (Cortés et al., 2015). Sin embargo, existen pocos estudios sobre la evaluación de la capacidad del suelo para la adsorción de los metales pesados con técnicas rápidas y de bajo costo, diferentes a las técnicas empíricas de isotermas de adsorción química (Bradl, 2004).
Teóricamente se sabe que las propiedades que participan en la adsorción de MP en los suelos pueden clasificarse en primarias y secundarias. En el grupo de las propiedades primarias se encuentra en orden de importancia: el pH como propiedad más influyente ya que de éste depende la movilidad de los metales pesados (Davis, 2000), materia orgánica (MO) por su capacidad quelatante (Alloway y Trevors, 2013), arcillas por su capacidad de adsorción de cationes (Towhid, 2013) y, la agregación debido a la estabilidad física que le da al suelo (Bronick y Lal, 2005). En el grupo de las propiedades secundarias se encuentran la cantidad de tierra fina calculada con la densidad aparente, pedregosidad y espesor del horizonte (Jordán, 2006). La idea es que se identifiquen las propiedades clave en la adsorción de los metales pesados en el suelo para: a) identificar las zonas de menor capacidad de amortiguamiento a la contaminación por metales pesados; y b) diseñar formas de recuperación de suelos contaminados.
La ciudad de Morelia tiene una superficie de 85 km², con una población de 597511 habitantes por lo que es considerada como una ciudad media en crecimiento; además, su área metropolitana consta de 729279 habitantes y existen 332381 mil vehículos automotores registrados en circulación (INEGI, 2014). Las principales actividades económicas del municipio de Morelia son: comercio, turismo y servicios (63.7 %); industria de la construcción y manufacturera (25.9 %); y la agricultura (10.4 %) (INEGI, 2010). El sector industrial incorpora los siguientes giros: elaboración de aceite comestible, productos químicos, resinas, harina, fundición, industria del plástico, calderas, dulces en conservas, embotellamiento de agua y refrescos, fabricación de generadores eléctricos, turbinas hidráulicas y de vapor y productos de celulosa y papel (INECC-SEMARNAT, 2010). Por lo anterior, se considera que la mayor influencia en cuanto a la generación de partículas con metales pesados proviene, principalmente, del tráfico vehicular (Aguilar et al., 2012).
El objetivo de este estudio consistió en la evaluación de tres índices de adsorción de metales pesados en suelos urbanos utilizando como estudio de caso la ciudad de Morelia, Michoacán, México.
2. Material y métodos
2.1. Zona de estudio
La ciudad de Morelia está localizada19°46’06’’ LN y 101°11’22’’ LW al centro-norte del estado de Michoacán, a una altitud de 1920 msnm (Figura 1).
Presenta un clima subhúmedo con temperatura media anual de 17.5 °C y precipitación pluvial de 773 mm. Los vientos dominantes proceden del suroeste y noreste y son variables en julio y agosto con intensidades de 2.0 a 14.5 km h-1. El basamento está conformado por rocas ignimbríticas bien cementadas. Los grupos principales de suelos son: Vertisoles, Luvisoles, Acrisoles, Leptosoles y Andosoles.
2.2. Diseño del muestreo
Se diseñó un muestreo sistemático sobre la traza urbana, con 100 puntos de muestreo a una distancia de1 km (Figura 1). El muestreo se realizó durante la época de sequía debido a que según Bautista et al. (2011) la presencia de lluvia puede modificar las condiciones y propiedades del suelo que se deseen analizar. La muestra de suelo se extrajo con un cilindro de PVC (policloruro de vinilo) de 5 cm de largo por 5 cm de diámetro interno. Previo a la introducción del cilindro se retiró la hojarasca, las piedras en la superficie o cualquier otro material (Delgado et al., 2015). El suelo se depositó en una bolsa de plástico previamente etiquetada. Las muestras se secaron a la sombra y a temperatura ambiente durante dos semanas, se molieron en un mortero y con pistilo de madera, y se tamizaron con una malla del número 10 con luz de 2 mm.
2.3. Análisis físicos y químicos
Las propiedades físicas y químicas de los suelos estudiados se realizaron con los siguientes procedimientos: pH de una mezcla suelo-agua con una relación 1:2, se determinó el porcentaje de carbono orgánico (CO) (Nelson y Sommers, 1982); capacidad de intercambio catiónico (CIC) con el método de acetato de amonio (Rhoades, 1982); y el porcentaje de arcillas con el método de Bouyoucos (Okalebo et al., 1993). En el análisis de la estructura se consideró: forma, tamaño y estabilidad de los agregados; mientras que la densidad aparente se midió con la técnica del cilindro (FAO, 2006). Finalmente, la pedregosidad se determinó mediante la diferencia entre el peso de la muestra sin tamizar y el de la muestra tamizada. Los resultados se expresaron en porcentajes.
2.4. Evaluación de los índices
Tres índices de adsorción de metales pesados se trabajaron utilizando el horizonte superficial de los suelos urbanos de la ciudad de Morelia: 1) índice Lehmann (Lehmann et al., 2013); y dos nuevos índices; 2) índice Lehmann modificado; y 3) índice Bautista-Campuzano.
En el índice Lehmann las ecuaciones utilizadas, así como los valores dados al pH y a la estructura predominante (tipo de agregado) (Tabla 1) se tomaron del manual Técnica de evaluación y categorización del suelo (TUSEC, por sus siglas en inglés) (Lehmann et al., 2013; Bautista et al., 2015). Cabe mencionar que dichas ecuaciones fueron modificadas debido a que están diseñadas para evaluar perfiles completos de suelo. El procedimiento fue el siguiente: primero se obtuvo el porcentaje de arcilla, posteriormente se transformó a fracción y se multiplicó según el tipo de agregado con la siguiente ecuación:
Donde, CLY es el valor de arcilla, Am corresponde al porcentaje de arcillas y AGG son los valores de agregación del suelo.
Tabla 1 Factor pH y de agregación según Lehmann et al. (2013).
| pH (CaCl2) | Factor pH | Estructura predominante en el suelo | Valor dado a la estructura predominante del suelo |
|---|---|---|---|
| > 6.5 | 1 | Bloques angulares. | 0.5 |
| 5.5 < 6.5 | 0.8 | Columnar, prismática o laminar. | 0.25 |
| 5.0 < 5.5 | 0.5 | Otros (Bloques subangular, granular o migajosa). | 1 |
| 4.0 < 5.0 | 0.3 | ||
| < 4 | 0.1 |
Posteriormente,se calculó el factor arcilla mediante la siguiente ecuación:
Donde, CLYF corresponde al Factor arcillas, TH es el espesor del horizonte, CR es el porcentaje de pedregosidad, CLY es el porcentaje de arcilla, y pHF es el factor pH de la muestra.
Después, la materia orgánica se transformó a fracción (HU o fracción humus) de la siguiente manera:
Donde, HU es la fracción humus, %HUm es el porcentaje de MO en la muestra.
El factor humus (HUF) se calculó multiplicando la fracción humus por el factor pH y se convirtió el valor en unidades por superficie.
Los valores de los factores arcillas y humus se agruparon en cinco clases de acuerdo con los valores de adsorción: Clase 1 muy alta; Clase 2 alta; Clase 3 media, Clase 4 baja; y Clase 5 muy baja. Los grados de adsorción de los factores humus y arcillas se compararon entre sí y se escogió como indicador al que tuvo la mayor adsorción.
El cálculo del índice Lehmann modificado es similar al anterior ya que la ecuación utilizada es la misma; sin embargo, en este índice se substituyó al porcentaje de arcillas por la CIC, ya que esta propiedad se consideró un mejor indicador de la adsorción metales pesados en el suelo debido a que es un indicador inmediato de la disponibilidad que tiene el suelo para intercambiar cationes (Porta et al., 2003).
Donde, CICF es el factor CIC por muestra, TH es el espesor del horizonte, CR es el porcentaje de pedregosidad, CIC es la capacidad de intercambio de cationes y el pHF es el factor pH de la muestra.
En el índice de adsorción “Bautista-Campuzano” (IABC), los porcentajes de arcillas y carbono orgánico (CO) se transformaron a unidades de kg/m2 con ayuda de la aplicación SOC+ (Bautista et al., 2016). Esta aplicación fue diseñada para teléfonos inteligentes, y permite estimar el carbono orgánico en unidades de peso por superficie considerando la profundidad, densidad aparente y pedregosidad (Bautista et al., 2016). Este índice le da mayor importancia al contenido de tierra fina calculada con la pedregosidad, densidad aparente y espesor del horizonte. El índice de adsorción se calculó de la siguiente manera:
Donde, IABC corresponde al índice de adsorción Bautista-Campuzano; pHF es el factor pH, el cual se determinó a partir de los valores medidos de pH; AmF es el factor arcillas y COF es el factor carbono orgánico. Éstos fueron obtenidos con la aplicación SOC+. Finalmente, con los valores obtenidos se formaron cinco clases para cada factor: clase 5 muy alta, 4 alta, 3 media, 2 baja y 1 muy baja (Tabla 2).
2.5. Validación de los índices utilizando árboles de decisión
Se construyó una base de datos en Excel con las propiedades físicas y químicas, y con el valor de los índices desarrollados, después se transformó en archivo .csv. Este formato proviene del inglés comma-separated values, el cual se utiliza para representar datos en forma de tabla en donde las columnas se separan por comas. Posteriormente los datos se analizaron mediante minería de datos con el software WEKA (Legrand y Nicoloyannis, 2005; Hall et al., 2009), mediante la siguiente secuencia: 1) limpieza de datos, y 2) aplicación del algoritmo “J48”con la opción Use training set para la elaboración de los árboles de decisión.
El índice de adsorción se seleccionó al comparar los árboles de decisión, la teoría conocida sobre la adsorción de MP en el suelo y el coeficiente Kappa, el cual refleja las concordancias observadas sobre el total de observaciones hechas (Cerda y Villarroel, 2008).
2.6. Análisis Espacial
La base de datos se realizó con los números de muestra, las coordenadas geográficas y los valores de los índices de adsorción de metales pesados. El análisis espacial se llevó a cabo con el programa GS+ (Robertson, 2008) donde se efectúan los estudios de estadística descriptiva; posteriormente se llevó a cabo un análisis geoestadístico mediante la autocorrelación espacial y el diseño de los semivariogramas con la siguiente ecuación:
Donde: ϒ(h) denota el valor del semivariograma experimental para todos los pares de datos de los índices de adsorción a una distancia h; Z(Xi) muestra los valores de los índices en un sitio Xi; Z(Xi + h) e indica los valores de los índices en diferentes puntos, los cuales son separados de Xi en distancia discreta h; Xi expresa el sitio georeferenciado y el valor de los índices de contaminación; n indica los números de pares separados a la distancia h (Hernández-Stefanoni y Ponce-Hernández, 2006; Delgado et al., 2010; Zhang et al., 2014; Cortés et al., 2015).
Se obtuvo el modelo que mejor se ajustó al semivariograma experimental, y por último se realizaron los diagramas de superficie continua con el método de interpolación kriging ordinario (KO).
El mapa fue elaborado con el software ArcGIS 10.2 (ESRI, 2004) con un datum de referencia horizontal y el Sistema Geodésico Mundial 84 (WGS84).
3. Resultados y Discusión
3.1. Aplicación de los índices
Con la aplicación del índice Lehmann se lograron valores bajos de adsorción comparados con los valores establecidos para evaluación de perfiles completos (Lehmann et al., 2013); sin embargo, en este caso sólo se aplicó a los suelos superficiales (5 cm de profundidad). Los suelos estudiados mostraron más valores bajos en el factor humus que en el factor arcillas (Tabla 3). Con el índice Lehmann se obtuvo el mayor número de casos con las clases alta y muy alta en comparación con los índices Lehmann modificado y Bautista-Campuzano (Figura 2).
Tabla 3 Clases de adsorción para los factores arcilla y humus en el índice Lehmann.
| Factor arcillas | Factor Humus | Clases de adsorción |
|---|---|---|
| > 0.20 | > 0.12 | 1 = Muy alta |
| > 0.15 - 0.20 | > 0.09 - 0.12 | 2 = Alta |
| > 0.10 - 0.15 | > 0.06 - 0.09 | 3 = Media |
| > 0.05 - 0.10 | > 0.03 - 0.06 | 4 = Baja |
| < 0.05 | < 0.03 | 5 = Muy baja |
Con el índice Lehmann modificado la CIC tomó un papel relevante. Esta propiedad del suelo fue la que hizo la diferencia entre las clases de adsorción de metales pesados (Tabla 4) debido a que los valores de la CIC se encontraron en un intervalo amplio que va desde 7 cmol (+) kg-1 hasta 70 cmol (+) kg-1. La diversidad de texturas, contenido y tipo de coloides y cantidad de materia son la consecuencia de la diversidad de suelos y rocas (Areygue-Rocha et al., 2002) que se encuentran en la ciudad de Morelia
Tabla 4 Clases de adsorción del ìndice Lehmann modificado.
| Factor CIC | Clases de adsorción |
|---|---|
| 40 - 50 | 1 = Muy alto |
| 30 - 40 | 2 = Alto |
| 20 - 30 | 3 = Medio |
| 10 - 20 | 4 = Bajo |
| < 10 | 5 = Muy bajo |
El índice Lehmann modificado generó más casos en las clases media y baja (Figura 2) en comparación con el índice de Lehmann. Con ambos índices se obtuvieron casos en todas las clases de adsorción de metales pesados.
El índice Bautista-Campuzano es un índice de mayor facilidad y manejo debido a: 1) las propiedades utilizadas en este índice son convertidas a factores antes de ser introducidas en la ecuación; 2) los factores considerados tienen los mismos valores que las clases de adsorción (Tabla 5). Además, la ecuación del índice Bautista-Campuzano se compone del valor de los factores derivados de las propiedades del suelo; caso contrario son las ecuaciones de los índices Lehmann y en menor magnitud del índice Lehmann modificado (Lehmann et al., 2013). Esta situación facilita el entendimiento y aplicación del índice.
Tabla 5 Clases de adsorción, ìndice de Adsorción BautistaCampuzano (IABC).
| Factor B-C | Clases de adsorción |
|---|---|
| 5 | 5 = Muy alto |
| 4 | 4 = Alto |
| 3 | 3 = Medio |
| 2 | 2 = Bajo |
| 1 | 1 = Muy bajo |
Con el índice Bautista-Campuzano se disminuyeron los casos en la clase muy baja y no se presentó ningún caso en la clase muy alta. Por el contrario, la clase media de adsorción de metales pesados presentó más casos que los otros dos índices aplicados (Figura 2). Esta situación se presentó como consecuencia de que el índice Bautista-Campuzano tomó en consideración la cantidad de tierra fina como factor importante debido que es allí y no en la fracción gruesa donde se da la adsorción de los metales pesados (Lehmann y Stahr, 2007).
3.2. Validación de los índices con árboles de decisión para clasificación
Los árboles de decisión modelan y revelan el proceso de clasificación ya que el uso de las ecuaciones sólo dan el resultado numérico lo cual impide conocer el peso de cada propiedad que se considera en la aplicación del índice (Aggarwal, 2015). El índice Lehmann tomó en cuenta tres propiedades para modelar el proceso de clasificación: el porcentaje de arcillas, tipos de agregados (en algunos casos el modelo Lehmann determina en este punto el grado de adsorción) y pedregosidad del suelo (Figura 3).
En el árbol de decisión para el índice Lehmann modificado en primer lugar se tomó en cuenta a la CIC, después a la materia orgánica y se reconsideró a la CIC (se comienzan a definir las clases de adsorción). Después se consideraron al pH y a la pedregosidad los cuales son los factores finales para la determinación del grado de adsorción (Figura 4). A partir de este árbol de decisión se observa que las propiedades consideradas para hacer la clasificación aumentan a cuatro en comparación con las tres consideradas en el índice Lehmann. El proceso de clasificación se mejoró debido a que la CIC es una propiedad de relevancia en la adsorción de metales pesados (Bradl, 2004).
El árbol de decisión del índice Bautista-Campuzano tomó en cuenta cinco propiedades del suelo: pH, pedregosidad y carbono orgánico, para después retomar al pH, pedregosidad e incluir a las arcillas y finalmente tomó en cuenta a la densidad aparente (Figura 5). En este caso el algoritmo de clasificación tomó cinco propiedades para hacer la modelación, lo que permite evidenciar que este índice es el que presenta una mayor solidez teórica ya que es bien sabido que las propiedades que tienen mayor influencia sobre la adsorción de metales pesados son el pH (Bradl, 2004; Ramos-Gómez et al., 2012; Tahervand y Jalali, 2016), la materia orgánica y las arcillas (Bradl, 2004; González-Flores et al., 2009).
En la disolución y adsorción de metales pesados los factores más importantes son: el pH debido a las reacciones de hidrólisis de los cationes (Bradl, 2004; Ramos-Gómez et al., 2012; Tahervand y Jalali, 2016); el contenido de materia orgánica, debido a que los ácidos húmicos y fúlvicos contienen grupos funcionales como el carboxilo e hidroxilo (Mirsal, 2008); y las arcillas (Bradl, 2004; Ramos-Gómez et al., 2012). El árbol de decisión del índice “Bautista-Campuzano” modeló la clasificación de la adsorción de MP conforme a la teoría de adsorción del suelo anteriormente mencionada, ya que considera el pH en primera instancia (Bradl, 2004; Ramos-Gómez et al., 2012; Tahervand y Jalali, 2016) y posteriormente al carbono orgánico (Lair et al., 2007), seguido por arcillas, así como la pedregosidad y la densidad aparente, ambas relacionadas con la cantidad de tierra fina. De acuerdo con el coeficiente Kappa los tres índices son aceptables, ya que sus valores fueron mayores a 0.75 (Legrand y Nicoloyannis, 2005); sin embargo, la mayor solidez teórica la obtuvo el índice de adsorción Bautista-Campuzano.
3.3. Análisis espacial
Las clases de adsorción de metales pesados de muy baja y baja ocupan un total de 38.66 % de la ciudad de Morelia (Tabla 6, Figura 6). Desafortunadamente, esta superficie se corresponde con las áreas más pobladas al centro de la ciudad. Por el contrario, las clases de alta adsorción se localizan en las áreas periurbanas donde la densidad de población es menor. Con esta información se pueden identificar las áreas que deben mejorar sus suelos. La adición de composta puede mejorar la estructura, aumentar el valor de pH y aumentar la CIC. Otra opción de mejoramiento de los suelos podría ser la incorporación de arcillas y carbonatos de calcio. Para futuras investigaciones se propone tomar en cuenta la carga contaminante y el tipo de uso de suelo (Bautista, 1999; Yao et al., 2012; Tahervand y Jalali, 2016).
Tabla 6 Clases de los índices de contaminación por metales pesados y el área que cubren dentro de la Ciudad de Morelia, Michoacán.
| Clase | Área (%) | Área (ha) |
|---|---|---|
| Muy baja | 3.85 | 489.6 |
| Baja | 34.81 | 4426.5 |
| Media | 44.26 | 5628.2 |
| Alta | 17.08 | 2171.9 |
Cabe resaltar que para otras ciudades es necesario realizar estudios de suelos que permitan determinar sus propiedades físicas y químicas, tanto de minerales que pueden precipitar los metales pesados, tales como los carbonatos, fosfatos, y sulfatos; como de los minerales que puedan adsorberlos, es el caso de los óxidos e hidróxidos de hierro, aluminio y manganeso y los alumino silicatos (Alumaa et al., 2001; Bradl, 2004; Lair et al., 2007; Sangiumsak y Punrattanasin, 2014).
En caso de que se tenga en cuenta un elemento contaminante se deberán seleccionar sólo aquellas propiedades de los suelos particularmente relacionadas con la adsorción del elemento (Bradl, 2004; Tahervand y Jalali, 2016).
4. Conclusiones
Los tres índices aplicados a las propiedades de los suelos urbanos de la ciudad de Morelia mostraron congruencia entre las propiedades del suelo y las clases de adsorción de metales pesados. Pero, el índice Bautista-Campuzano fue el que mostró mayor congruencia teórica según el árbol de decisión para clasificación, por ello se proponer utilizar dicho índice en los planes de manejo de los suelos urbanos.
La zona más poblada de la Ciudad de Morelia, en el estado de Michoacán, fue la que presentó la clase de baja capacidad de adsorción de metales pesados, por lo que se considera urgente tomar decisiones y realizar acciones para proteger a la población.
