Evaluación de especies vegetales nativas implementadas en un sistema de humedales artificiales de flujo vertical para el tratamiento aguas residuales domésticas
En este estudio, se evaluó la capacidad de especies vegetales nativas para tratar aguas residuales en humedales artificiales de flujo vertical y se determinó su viabilidad como técnica de fitorremediación y su potencial agronómico. Se sembraron Amaranthus spp., Chenopodium quinoa y Canna indica e...
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Published: |
Universidad de Cuenca
2023
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author | Bacuilima Aucapiña, Raúl Leonidas Tasiguano Aucapiña, Ernesto Javier |
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residuales en humedales artificiales de flujo vertical y se determinó su viabilidad como técnica
de fitorremediación y su potencial agronómico. Se sembraron Amaranthus spp.,
Chenopodium quinoa y Canna indica en humedales pilotos ubicados en la planta de
tratamiento de aguas residuales (PTAR) en Ucubamba, Cuenca, Ecuador. Utilizando un
diseño de bloques al azar, se analizaron parámetros como altura, diámetro, área foliar,
biomasa y longitud de raíces, así como los niveles de nutrientes (N, P, K, Ca, Mg, S, B, Zn,
Cu, Fe y Mn) en el tejido vegetal. También se evaluaron las características del agua residual
tratada, como pH, turbidez, sólidos disueltos totales, CE, oxígeno disuelto, carbono orgánico
total, nitrógeno total, nitritos, nitratos, nitrógeno amoniacal, fósforo libre, fósforo total, DBO y
DQO. Se realizaron pruebas estadísticas para analizar las diferencias entre las especies
cultivadas en humedales con agua residual y agua potable. Los resultados indicaron
diferencias significativas (p < 0.05) entre las especies en los humedales de agua residual y
potable. También se observaron diferencias en la remoción de contaminantes y la absorción
de nutrientes en las dos fases fenológicas. Chenopodium quinoa y Canna indica demostraron
un mejor rendimiento en la remoción de contaminantes de las aguas residuales y una mayor
adaptabilidad en los humedales estudiados en comparación con Amaranthus spp. Por lo
tanto, se identificaron estas especies como altamente eficientes para ser implementadas en
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