Medidores LAQUA Twin: Precisión de Laboratorio en la Palma de su Mano

En la agricultura moderna y la gestión ambiental, el monitoreo en tiempo real de los nutrientes es fundamental para optimizar el rendimiento de los cultivos y garantizar la calidad del agua. Los medidores de bolsillo LAQUA Twin representan una revolución en el análisis de campo. Estos dispositivos de «grado profesional» permiten medir concentraciones de Nitrato (NO₃⁻), Potasio (K⁺), Sodio (Na⁺) y Calcio (Ca²⁺) de manera instantánea en una amplia variedad de muestras, que incluyen soluciones de nutrientes, suelos, sustratos, agua de riego y savia de tejidos vegetales.

Gracias a su tecnología de electrodo de iones selectivos (ISE), eliminan la necesidad de enviar muestras a laboratorios externos para obtener resultados rápidos, permitiendo a agrónomos e investigadores tomar decisiones basadas en datos al instante.

 

Ventajas Principales

El uso de los medidores LAQUA Twin ofrece beneficios significativos frente a los métodos de medición convencionales:

  1. Portabilidad y Diseño Ergonómico: Son dispositivos impermeables y de bolsillo, ideales para el trabajo rudo en campo.
  2. Mínimo Volumen de Muestra: Requieren apenas entre 0.3 mL y 2.0 mL de muestra para realizar una lectura precisa.
  3. Correlación de Laboratorio: La precisión de estos equipos está altamente correlacionada con los análisis químicos tradicionales, ofreciendo resultados de alta confianza.
  4. Mantenimiento Sencillo: Los sensores se almacenan en seco y son fácilmente reemplazables por el usuario en el campo sin necesidad de herramientas complejas.
  5. Tecnología Inteligente: Incluyen compensación automática de temperatura (ATC), calibración digital y apagado automático para preservar la vida útil de la batería.

 

Especificaciones Técnicas por Modelo

Todos los modelos comparten características comunes como una pantalla LCD digital de 4 dígitos, alimentación por 2 baterías CR2032 (400 horas de uso) y un rango de operación de 5 a 40 °C.

ParámetroRango de MediciónEstándares de CalibraciónReproducibilidad
Nitratos (NO₃⁻)62 a 6,200 ppm34 ppm y 450 ppm± 10% o ± 10 ppm
Potasio (K⁺)39 a 3,900 ppm150 ppm y 2000 ppm± 10% o ± 10 ppm
Sodio (Na⁺)23 a 2,300 ppm150 ppm y 2000 ppm± 10% o ± 10 ppm
Calcio (Ca²⁺)40 a 4,000 ppm150 ppm y 2000 ppm± 10% o ± 10 ppm

Principio de Medición: Método de electrodo de iones.

 

Caso de estudio

«Caracterización del microbioma de plantas de banano (Musa x paradisiaca L.) bajo sistemas de producción orgánico y convencional» analiza cómo los diferentes manejos agrícolas afectan a las comunidades de bacterias y hongos en el cultivo de banano en la provincia de El Oro, Ecuador.

 

Lo que se realizó en el estudio

La investigación consistió en un análisis comparativo entre dos haciendas con manejos distintos: una con manejo orgánico (uso de compost y controles biológicos por 5 años) y otra con manejo convencional (uso de agroquímicos sintéticos por 60 años). Los investigadores realizaron las siguientes actividades:

  • Muestreo por fracciones: Se recolectaron muestras de tres partes específicas: suelo (a 50 cm de la planta), rizosfera (tierra adherida a las raíces) y hojas (tercio medio de la cuarta hoja).
  • Análisis químico del suelo: Se midieron parámetros como potasio (K), calcio (Ca), sodio (Na), nitratos (NO3) y conductividad eléctrica para entender el entorno químico de los microorganismos.
  • Secuenciación genética: Se utilizó secuenciación masiva (Illumina MiSeq) de las regiones 16S rRNA (para bacterias) e ITS2 (para hongos) para identificar y diferenciar a los microorganismos con precisión a nivel de un solo nucleótido (ASVs).
  • Análisis estadístico: Se comparó la diversidad alfa (riqueza dentro de cada muestra) y beta (diferencias entre muestras) para determinar el impacto del manejo agrícola en la estructura microbiana.

 

Uso de los medidores LAQUA

En la fase de procesamiento de muestras, el estudio destaca el uso de los medidores de bolsillo LAQUATwin de HORIBA para la caracterización química del suelo. El procedimiento detallado fue:

  1. Preparación: Se tomaron 25 gramos de suelo de cada muestra recolectada.
  2. Filtrado: La muestra se colocó sobre un filtro y se roció con agua destilada.
  3. Medición: Se recuperaron dos gotas (aproximadamente 0.6 ml) del líquido resultante, las cuales se colocaron directamente en los sensores de los medidores LAQUATwin.

Gracias a estos equipos, se determinó que el sistema convencional tenía concentraciones significativamente más altas de potasio, sodio, nitratos y conductividad, mientras que el sistema orgánico mostró niveles ligeramente superiores de calcio. Estas diferencias químicas resultaron ser factores clave que explican por qué la diversidad microbiana varió entre ambos tipos de manejo

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Bibiliografia

Autores del Estudio

  • Claudia G. Zapata-Ramón: Investigadora del Laboratorio de Biotecnología Agrícola y de Alimentos en la Universidad San Francisco de Quito (USFQ), Ecuador.
  • Alejandra Paladines-Montero: Coautora e investigadora vinculada a la USFQ en el área de ciencias e ingenierías.
  • Darío X. Ramírez-Villacis: Investigador con doble afiliación en la USFQ y el Departamento de Biología de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, EE. UU.. Especialista en bioinformática aplicada al análisis de microbiomas.
  • Antonio Leon-Reyes: Investigador principal y autor de correspondencia, adscrito a la Universidad San Francisco de Quito y a la Universidad de Carolina del Norte. Lidera investigaciones sobre interacciones planta-microorganismo y biotecnología agrícola.

Contexto de la Investigación

El estudio, titulado «Caracterización del microbioma de plantas de banano (Musa x paradisiaca L.) bajo sistemas de producción orgánico y convencional», fue publicado en la revista Avances en Ciencias e Ingenierías en diciembre de 2022. La investigación se llevó a cabo en la provincia de El Oro, Ecuador, con el objetivo de entender cómo el manejo agrícola prolongado afecta la diversidad microbiana en el suelo, la rizosfera y las hojas del banano.

Imágenes generadas con ayuda de IA y con modificaciones propias de Coltein.

Apoyo en mejoras de redacción con IA.

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