{"id":{"repo_id":"chile","oai_identifier":"oai:repositorio.uchile.cl:2250/189635"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/chile/oai:repositorio.uchile.cl:2250/189635","repository":{"repo_id":"chile","name":"Universidad de Chile","base_url":"https://repositorio.uchile.cl/oai/request"},"display":{"title":"Predicción de la adsorción de herbicidas en suelos derivados de cenizas volcánicas mediante la creación de modelos (Q)SAR: implicancias para la toma de decisiones en el marco ambiental chileno","abstract":"Los modelos (Q)SAR para predecir adsorción de herbicidas en suelos han sido propuestos por la OCDE como apoyo a Estudios de Impacto Ambiental, optimizando tiempo y costo asociados a la toma racional de decisiones en materia medioambiental. Sin embargo, este tipo de modelos aun no se ha implementado en países con suelos derivados de cenizas volcánicas (SDCV), como Chile. Este trabajo tuvo como propósito la creación de modelos (Q)SAR para predecir la adsorción de herbicidas ionizables y no ionizables en SDCV, utilizando datos de calidad obtenidos a partir de (i) estudios cinéticos e isotermas de adsorción usando la misma metodología en todos los casos, (ii) descarte de variables confundentes y (iii) representatividad del endpoint seleccionado, en este caso logK¡ y n. La metodología implicó (i) revisión bibliográfica de modelos ya existentes, (ii) contextualización del sistema herbicida-SDcv, (iiD generación de descriptores moleculares, de SDCV y de la interacción herbicida-SDCV, (iv) validación estadística de bases de datos, (v) uso de regresión lineal múltiple para la creación de modelos (OSAR, (vi) validación estadística del modelo según bondad del ajuste, robustez, predictividad y transferibilidad, (vii) dominio de aplicabilidad e interpretación mecanística de los modelos construidos, y (viii) aplicabilidad de estos modelos en el marco legal chileno. A partir de Ia revisión bibliográfica, se detectaron deficiencias en la generación de modelos (Q)SAR para predecir Ia adsorción en suelos de carga permanente, que fueron relacionadas con (i) predicción en condiciones locales de cada suelo, (ii) interacciones herbicida-suelo, (iii) precisión de la predicción sin evaluar su confianza. (iv) calidad estadística, (v) transferibilidad y (vi) aplicabilidad en condiciones reales. Las deficiencias antes mencionadas fueron consideradas durante la generación de modelos (Q)SAR, con el objetivo de evitar dichos errores. Adicionalmente, se propuso el ciclo PDCA como apoyo a la contextualización, generación, evaluación y validación de estos modelos (Q)SAR, con la finalidad de mejorar su evaluación en condiciones reales (propósitos regulatorios) y fomentar su mejora continua en la detección de falencias (perfectibilidad). Los modelos (Q)SAR creados en este trabajo para predecir [ogK¡ de herbicidas no ionizables en SDCV fueron los únicos estadísticamente confiables, pero presentaron alta incerteza en sus coeficientes, limitando su aplicación con propósitos regulatorios. La interpretación de dichos modelos mostró una adsorción favorecida en SDCV con menor contenido de arcilla y Feocs, y herbicidas con mayor densidad de átomos, de Io cual se desprende la relevancia de herbicidas y SDCV en el proceso de adsorción. Finalmente, la única forma de aplicar modelos (Q)SAR con propósitos regulatorios en Chile es la participación del Estado, particularmente el Ministerio del Medio Ambiente, en el ñnanciamiento, creación y aplicación de estos modelos como complemento en Estudios de Impacto Ambiental, debido a la complejidad de evaluar sin líneas de base [a relevancia del proceso de adsorción en condiciones reales y su correspondencia con la metodología empleada en la generación de datos para el modelo (Q)SAR.","abstract_html":"Los modelos (Q)SAR para predecir adsorción de herbicidas en suelos han sido propuestos por la OCDE como apoyo a Estudios de Impacto Ambiental, optimizando tiempo y costo asociados a la toma racional de decisiones en materia medioambiental. Sin embargo, este tipo de modelos aun no se ha implementado en países con suelos derivados de cenizas volcánicas (SDCV), como Chile. Este trabajo tuvo como propósito la creación de modelos (Q)SAR para predecir la adsorción de herbicidas ionizables y no ionizables en SDCV, utilizando datos de calidad obtenidos a partir de (i) estudios cinéticos e isotermas de adsorción usando la misma metodología en todos los casos, (ii) descarte de variables confundentes y (iii) representatividad del endpoint seleccionado, en este caso logK¡ y n. La metodología implicó (i) revisión bibliográfica de modelos ya existentes, (ii) contextualización del sistema herbicida-SDcv, (iiD generación de descriptores moleculares, de SDCV y de la interacción herbicida-SDCV, (iv) validación estadística de bases de datos, (v) uso de regresión lineal múltiple para la creación de modelos (OSAR, (vi) validación estadística del modelo según bondad del ajuste, robustez, predictividad y transferibilidad, (vii) dominio de aplicabilidad e interpretación mecanística de los modelos construidos, y (viii) aplicabilidad de estos modelos en el marco legal chileno. A partir de Ia revisión bibliográfica, se detectaron deficiencias en la generación de modelos (Q)SAR para predecir Ia adsorción en suelos de carga permanente, que fueron relacionadas con (i) predicción en condiciones locales de cada suelo, (ii) interacciones herbicida-suelo, (iii) precisión de la predicción sin evaluar su confianza. (iv) calidad estadística, (v) transferibilidad y (vi) aplicabilidad en condiciones reales. Las deficiencias antes mencionadas fueron consideradas durante la generación de modelos (Q)SAR, con el objetivo de evitar dichos errores. Adicionalmente, se propuso el ciclo PDCA como apoyo a la contextualización, generación, evaluación y validación de estos modelos (Q)SAR, con la finalidad de mejorar su evaluación en condiciones reales (propósitos regulatorios) y fomentar su mejora continua en la detección de falencias (perfectibilidad). Los modelos (Q)SAR creados en este trabajo para predecir [ogK¡ de herbicidas no ionizables en SDCV fueron los únicos estadísticamente confiables, pero presentaron alta incerteza en sus coeficientes, limitando su aplicación con propósitos regulatorios. 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La metodología implicó (i) revisión bibliográfica de modelos ya existentes, (ii) contextualización del sistema herbicida-SDcv, (iiD generación de descriptores moleculares, de SDCV y de la interacción herbicida-SDCV, (iv) validación estadística de bases de datos, (v) uso de regresión lineal múltiple para la creación de modelos (OSAR, (vi) validación estadística del modelo según bondad del ajuste, robustez, predictividad y transferibilidad, (vii) dominio de aplicabilidad e interpretación mecanística de los modelos construidos, y (viii) aplicabilidad de estos modelos en el marco legal chileno. A partir de Ia revisión bibliográfica, se detectaron deficiencias en la generación de modelos (Q)SAR para predecir Ia adsorción en suelos de carga permanente, que fueron relacionadas con (i) predicción en condiciones locales de cada suelo, (ii) interacciones herbicida-suelo, (iii) precisión de la predicción sin evaluar su confianza. 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La interpretación de dichos modelos mostró una adsorción favorecida en SDCV con menor contenido de arcilla y Feocs, y herbicidas con mayor densidad de átomos, de Io cual se desprende la relevancia de herbicidas y SDCV en el proceso de adsorción. Finalmente, la única forma de aplicar modelos (Q)SAR con propósitos regulatorios en Chile es la participación del Estado, particularmente el Ministerio del Medio Ambiente, en el ñnanciamiento, creación y aplicación de estos modelos como complemento en Estudios de Impacto Ambiental, debido a la complejidad de evaluar sin líneas de base [a relevancia del proceso de adsorción en condiciones reales y su correspondencia con la metodología empleada en la generación de datos para el modelo (Q)SAR.","The (Q)SAR models to predict sorption ofherbicides on soils have been proposed by OCDE as support for Environmental Impact Assessment, optimizing cost and time associated to rational decision making in environmental matters. However, this kind of models has not yet been implemented in countries with volcanic ash derived soils (VADS), like Chile. This study aimed the creation of (Q)SAR models to predict sorption of ionizable and non-ionizable herbicides on VADS, using quality data obtained from (i) kinetics and isoterm sorption studies using the same methodology in all cases, (ii) discarding of confounding variables and (iii) representativeness of selected endpoint, in this case log K¡ and n. The methodology involved (i) literature review of existing models, (ii) contextualization of herbicide-VADS system, (iii) generation of molecular, VADS and herbicide-VADS interaction descriptors, (iv) statistical validation of databases. (v) use of multiple linear regression for (Q)SAR model creation, (vi) statistical validation of model through goodness-of-fi1, robustness, predictivity and transferability, (vii) applicabili§ domain and mechanistic interpretation of built models, and (viii) appticability ofthese models in the Chilean legal tlamework. From the literature review, deficiencies were detected in the generation of (Q)SAR models to predict sorption on permanent charge soils, which was related to (i) prediction on local conditions for each soil, (ii) herbicidesoil interactions, (iii) prediction accuracy without evaluate their confidence, (iv) statistical quality, (v) transferability and (vi) applicabitity in reat conditions. The aforementioned deficiencies were considered during the generation of (Q)SAR models. in order to avoid such errors. In addition, it was proposed the PDCA cycle as support for contextualization, generation, evaluation and validation of these (Q)SAR models, in order to improve their evaluation in real conditions (regulatory purposes) and promote their continuous improvement in the detection of shortcomings (perfectibility). The (Q)SAR models created in this work to predict logK¡ for nonionizable herbicides on VADS were the only statistically reliable, but showed high uncertainty in their coeflicients, limiting their application with regulatory purposes. The interpretation of these models showed a favored sorption in VADS with lower clay and FeDcB content, and herbicides with higher atom density, whereof it follows the relevance of herbicides and VADS in sorption process. Finally, the only way to apply (Q)SAR models with regulatory purposes in Chile is the participation of the State, particularly the Ministerio del Medio Ambiente, in financing, creation and application of these models as a complement in Environmental Impact Assessment, due to the complexi§ of assessing without baselines the relevance of sorption process in real conditions and their correspondence with the rnethodology used in the generation of data for the (Q)SAR model."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Predicción de la adsorción de herbicidas en suelos derivados de cenizas volcánicas mediante la creación de modelos (Q)SAR: implicancias para la toma de decisiones en el marco ambiental chileno"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Caceres Jensen, Lizethly","Urzúa Acevedo, Marcela del Pilar"],"dc:creator":["Neira Albornoz, Angelo Javier"],"dc:date.accessioned":["2022-12-06T18:16:49Z"],"dc:date.available":["2022-12-06T18:16:49Z"],"dc:date.issued":["2017"],"dc:description.abstract":["Los modelos (Q)SAR para predecir adsorción de herbicidas en suelos han sido propuestos por la OCDE como apoyo a Estudios de Impacto Ambiental, optimizando tiempo y costo asociados a la toma racional de decisiones en materia medioambiental. 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La metodología implicó (i) revisión bibliográfica de modelos ya existentes, (ii) contextualización del sistema herbicida-SDcv, (iiD generación de descriptores moleculares, de SDCV y de la interacción herbicida-SDCV, (iv) validación estadística de bases de datos, (v) uso de regresión lineal múltiple para la creación de modelos (OSAR, (vi) validación estadística del modelo según bondad del ajuste, robustez, predictividad y transferibilidad, (vii) dominio de aplicabilidad e interpretación mecanística de los modelos construidos, y (viii) aplicabilidad de estos modelos en el marco legal chileno. A partir de Ia revisión bibliográfica, se detectaron deficiencias en la generación de modelos (Q)SAR para predecir Ia adsorción en suelos de carga permanente, que fueron relacionadas con (i) predicción en condiciones locales de cada suelo, (ii) interacciones herbicida-suelo, (iii) precisión de la predicción sin evaluar su confianza. (iv) calidad estadística, (v) transferibilidad y (vi) aplicabilidad en condiciones reales. Las deficiencias antes mencionadas fueron consideradas durante la generación de modelos (Q)SAR, con el objetivo de evitar dichos errores. Adicionalmente, se propuso el ciclo PDCA como apoyo a la contextualización, generación, evaluación y validación de estos modelos (Q)SAR, con la finalidad de mejorar su evaluación en condiciones reales (propósitos regulatorios) y fomentar su mejora continua en la detección de falencias (perfectibilidad). Los modelos (Q)SAR creados en este trabajo para predecir [ogK¡ de herbicidas no ionizables en SDCV fueron los únicos estadísticamente confiables, pero presentaron alta incerteza en sus coeficientes, limitando su aplicación con propósitos regulatorios. 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However, this kind of models has not yet been implemented in countries with volcanic ash derived soils (VADS), like Chile. This study aimed the creation of (Q)SAR models to predict sorption of ionizable and non-ionizable herbicides on VADS, using quality data obtained from (i) kinetics and isoterm sorption studies using the same methodology in all cases, (ii) discarding of confounding variables and (iii) representativeness of selected endpoint, in this case log K¡ and n. The methodology involved (i) literature review of existing models, (ii) contextualization of herbicide-VADS system, (iii) generation of molecular, VADS and herbicide-VADS interaction descriptors, (iv) statistical validation of databases. 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