Tema 8. Modelado de ecosistemas acuáticos en investigación ecotoxicológica

1. UNIVERSIDAD DEL ZULIA Tema 8. Modelado de ecosistemas acuáticos en investigación ecotoxicológica FACULTAD DE INGENIERÍA DOCTORADO EN INGENIERÍA AMBIENTAL TÓPICO ESPECIAL DOCTORAL: ECOTOXICOLOGÍA ACUÁTICA Dr. Julio César Marín Leal (Profesor) Maracaibo, 2013

2. Modelación y Simulación Son términos utilizados para designar el conjunto de modelos de sistemas, y su utilización para realizar experimentos específicamente diseñados para estudiar aspectos concretos del comportamiento dinámico del sistema representado por el modelo. El término modelización se refiere a las relaciones entre el sistema real y sus modelos.

3. Ensayos de simulación acuática Son los ensayos que se hacen en laboratorio, pero simulando condiciones ambientales y empleando muestras naturales como inóculo. A efectos de clasificación podrán usarse directamente resultados de ensayos de simulación acuática cuando esos ensayos simulen condiciones ambientales realistas de aguas superficiales, a saber: • Una concentración de la sustancia que sea realista para el medio acuático general (a menudo del orden de μg/L). • Un inóculo de un medio acuático pertinente. • Una concentración realista del inóculo (103 a 106 células/mL). • Una temperatura realista (por ejemplo, 5 a 25 °C); y • Una determinación de la degradación última (es decir, la tasa de mineralización o la tasa de degradación individuales para el conjunto de la vía de degradación).

4. Consideraciones en el diseño del experimento La base de la investigación experimental son los experimentos, que pueden describirse como la suma de dos componentes: un fenómeno o sistema más o menos controlado por el científico, y un medio de observación e interacción, mediante el cual se registran una serie de observaciones y, que a su vez, permite modificar y controlar las variables del sistema (Serrano, 2010).

5. Consideraciones en el diseño del experimento Los fenómenos y sistemas que se estudian en cada una de las ciencias ambientales se ven afectados, a su vez, por muchos factores, la mayoría de los cuales no están controlados o identificados, y cuyos efectos entran en la categoría de los sucesos aleatorios o estocásticos.

6. Consideraciones en el diseño del experimento Todos los investigadores realizan experimentos en todos los campos del saber con el objetivo de descubrir algo acerca de un proceso. Un experimento es una prueba o ensayo con la finalidad de obtener ciertos resultados. Un experimento diseñado es una prueba de variables de entrada de un proceso o un sistema, de manera que sea posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida [Black y col., 1999].

7. Consideraciones en el diseño del experimento Un proceso que se encuentra en estudio se puede representar como se indica en la Figura 1. Dentro de un experimento diseñado existen variables que pueden ser controladas o determinadas X1, X2... Xn, y a su vez existen variables que no son determinadas o incontrolables Z1, Z2...Zn. Figura 1. Proceso de un diseño de experimento

8. Consideraciones en el diseño del experimento Un correcto diseño experimental es crucial para conseguir datos experimentales que cumplan las premisas requeridas por las pruebas paramétricas. La alternativa de las pruebas de distribución libre no es, en muchas ocasiones, la más deseable por el científico, ya que la potencia de estas para demostrar diferencias es muy reducida (Serrano, 2010).

9. Consideraciones en el diseño del experimento El término diseño experimental describe las siguientes fases del experimento: • Identificación de factores que afecten a los resultados de un experimento. Se entiende que nos referimos a factores conocidos y controlables. • Minimizar el efecto de factores desconocidos o incontrolados. • Análisis estadístico para separar los efectos de cada factor y describir el de otros no conocidos, obteniéndose así la máxima cantidad de información relevante.

10. Consideraciones en el diseño del experimento Un diseño experimental adecuado conseguirá en muchos casos que los datos obtenidos cumplan con las premisas paramétricas y permitirá la aplicación de pruebas estadísticas muy potentes y útiles para la interpretación de resultados experimentales.

11. Consideraciones en el diseño del experimento El diseño de los experimentos es el primer paso para realizar pruebas de toxicidad, en el cual vamos a establecer el número de repeticiones (dependiendo de la prueba) del bioensayo, variación de las dosis en las unidades experimentales y un control para lograr una estimación válida del error experimental; después de recopilar los valores de los experimentos se trabaja con un análisis de varianza o de regresión, con unidades experimentales homogéneas y condiciones ambientalmente controladas y específicas.

12. Implementación y análisis Díaz-Baéz y col (2004) indican que para el diseño experimental de una prueba de bioensayos se necesita cumplir con unos elementos básicos que son: • Unidad experimental. • Respuesta (punto final). • Observación, medición, Identificación, ya sea en términos de una frecuencia de conteos, una tasa de mortalidad, una tasa de inhibición, etcétera. • Condiciones para la evaluación, tamaño de la población, ensayo de supervivencia entre otros. • Grupos de tratamiento Dosis - respuesta, controles, varias muestras individuales • Fuentes de variabilidad variación a precisiones de estimación, errores de diluciones, imprecisión en el peso, errores al medir volúmenes, en el conteo, cambios en el laboratorio, en el personal. • Fuentes de sesgos • Métodos de evaluación estadística

13. Implementación y análisis Al realizar los puntos anteriormente enunciados, se posibilita para elaborar comparaciones y analizar cada una de las posibilidades existentes en el estudio de los resultados de las pruebas de toxicidad (Cruz y col, 1996).

15. Modelación Modelo: Es una representación simplificada de la realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades. Es por lo tanto, una abstracción necesaria del sistema real. De la definición se deduce que la versión de la realidad que se realiza a través de un modelo pretende reproducir solamente algunas propiedades del sistema original que queda representado por otro sistema de menor complejidad.

16. Modelación El uso de modelos no es algo nuevo. El hombre siempre ha tratado de representar y expresar ideas y objetos para tratar de entender y manipular su medio. Un requerimiento básico para cualquier modelo, es que debe describir al sistema con suficiente detalle para hacer predicciones válidas sobre el comportamiento del sistema.

17. Modelación Figura 2. Representación del concepto de modelo de simulación

18. Modelación Debido a que las dinámicas de los sistemas reales son bastante complejas, la comprensión de los impactos de las sustancias tóxicas en un sistema se puede mejorar mediante el modelado del sistema. En la aplicación de modelos a la ecotoxicología, se está interesado ​​en el estudio de un sistema de "mundo real" y los efectos de diversas sustancias tóxicas en ese sistema (Kennet, 2011).

19. Modelación El proceso de modelación implica tres etapas: 1. La identificación de los componentes del sistema y los límites, 2. Identificación de las interacciones de los componentes, y 3. La caracterización de esas interacciones utilizando abstracciones cuantitativas de procesos mecánicos. Una vez que el modelo ha sido definido, se implementa en un ordenador. Este es el proceso de simulación. Los modelos pueden ser descritos en una variedad de maneras. Pudiéndose utilizar entre otros enfoques: ecuaciones y diagramas de bloques.

20. Modelación dinámica en sistemas acuáticos Los modelos de simulación se fundamentan en ecuaciones que describen el cambio dinámico entre las variables relacionadas. La simulación nos ayuda a mostrar las predicciones. El modelo describe la realidad con una precisión determinada. El proceso de modelado se puede utilizar para mejorar nuestra comprensión de un problema (Yue y col., 2011).

21. Modelación dinámica en sistemas acuáticos La simulación dinámica permite observar el comportamiento de un sistema de modelado y su respuesta a las intervenciones en el tiempo (Gurkany col., 2006; Winzy col., 2009). Las propuestas de modelación dinámica tienen limitaciones y han mostrado su eficiencia como herramienta para localizar problemas relacionados con flujos de materiales, especialmente de nutrientes, sedimentos y contaminantes en el agua y en la biota.

22. Modelación dinámica en sistemas acuáticos Se puede demostrar que pese a la complejidad de los sistemas limnológicos es posible representar y reflejar a partir de pocas variables el comportamiento de un sistema acuático. Las variables de estado como pH, fósforo total y sólidos suspendidos totales, son variables clave y pueden ser utilizadas para hacer predicciones en diagnósticos y en simulaciones para investigación y manejo (Håkanson & Peters, 1995).

23. Modelado poblacional Modelos de población con componentes estocásticas Por diversas razones, un modelo estocástico puede ser preferible a uno determinista para el modelado de poblaciones realistas. Por un lado, puede existir una estocasticidaddemográca, debida a que la población está compuesta por un número nito de individuos, sujetos a eventos aleatorios.

24. Modelos de población con componentes estocásticas Sus efectos pueden ser relevantes en poblaciones pequeñas debido al riesgo de extinción. Por otro lado, existe siempre una aleatoriedad del muestreo, ya que las poblaciones se estiman mediante muestreos al azar, sujetos a errores de medición. Finalmente, existe una aleatoriedad ambiental, ya que factores externos como el clima, que afectan a las poblaciones, son inherentemente aleatorios. Los modelos estocásticos pueden plantearse en forma continua o discreta

25. Modelado basado en el individuo Efectos tóxicos sobre individuos La relación dosis-respuesta define la relación funcional entre la concentración de la exposición recibida por un organismo y el efecto resultante causado por la exposición. Esta relación ha jugado un papel importante en la historia de la toxicología, principalmente en el cálculo de la dosis letal media (DL50), la dosis que causa una mortalidad del 50% en una población. La relación dosis-respuesta tiene un papel importante en la aplicación de la modelización a la ecotoxicología.

26. Modelado basado en el individuo Efectos tóxicos sobre individuos Se pueden definir dos tipos de respuesta: (1) una respuesta cuantal, en la que la respuesta se produce o no lo hace (es decir, la muerte), y (2) una respuesta gradual en el que la magnitud de la respuesta aumenta o disminuye a medida que la dosis aumenta el nivel.

27. Modelado basado en el individuo Efectos tóxicos sobre individuos Dosis-respuesta que muestra la respuesta sesgada Dosis-respuesta, donde la probabilidad de respuesta se distribuye normalmente como una función de la dosis. Figura 3. Modelos de distribución de respuesta cuantal

28. Diseño experimental para la evaluación de efectos ecotoxicológicos en los sistemas acuáticos. Para poder dar cumplimiento a los requerimientos de validez y precisión de las pruebas es necesario utilizar una metodología estadística desde la planificación hasta la ejecución y, luego, el posterior análisis de los resultados. El criterio básico recomendado es seleccionar un método estadístico sencillo, que se ajuste a las condiciones experimentales y que permita obtener resultados válidos.

29. Diseño experimental para la evaluación de efectos ecotoxicológicos en los sistemas acuáticos. Para la elaboración de una prueba de toxicidad se deben seguir los principios básicos planteados para el diseño de experimentos. Esto implica un número razonable de repeticiones (dependiendo de la prueba), aleatorización de las dosis en las unidades experimentales y un control para lograr una estimación válida del error experimental.

30. Diseño experimental para la evaluación de efectos ecotoxicológicos en los sistemas acuáticos. En la mayoría de las pruebas se trabaja con un diseño completamente aleatorizado, del tipo clásico, para ser analizado a través del análisis de la varianza o del análisis de regresión, con unidades experimentales homogéneas y condiciones ambientales controladas. Sin embargo, en algunos casos es necesario recurrir a análisis de covarianza o ANOVA en bloques para controlar la heterogeneidad de las unidades experimentales.

31. Diseño experimental para la evaluación de efectos ecotoxicológicos en los sistemas acuáticos. La estructura del diseño normalmente usado se presenta en los textos clásicos de diseño de experimentos, tales como Steel & Torrie (1985). Para los cálculos de los diferentes análisis utilizados se pueden usar programas de computación que se consiguen comercialmente.

32. Diseño experimental para la evaluación de efectos ecotoxicológicos en los sistemas acuáticos. Tabla 1. Elementos estadísticos para el diseño de ensayos de toxicidad.

33. Referencias bibliográficas • Black. S., Chiles. L. y Martin. S. (1999). Principios de Ingeniería de Manufactura, CECSA. • Cruz. L., Diaz -, Baez. M. y Reyes. C. (1996). Ensayos de toxicidad y su aplicación al control de la contaminación industrial. Universidad Nacional. Facultad de Ingeniería. 15 p • Díaz-Báez. M., Bustos. M. y Espinosa. A. (2004). Ensayos de Toxicidad acuática: Fundamentos y Métodos, 1aed. Universidad Nacional de Colombia. Santafé de Bogotá . 189 pp. • Gurkan.Z., Zhang. J. and JORGENSEN. S. (2006). Development of a structurally dynamic model for forecasting the effects of restoration of Lake Fure, Denmark. Ecological Modelling. 197 (1-2), 89 – 102. • Serrano. R. (2010). Introducción al análisis de datos experimentales. Tratamiento de datos en bioensayos. Universitat Jaume I. Colección: CiènciesExperimentals  Núm. 4. Castelló de la Plana. 190 p • Håkanson. L. and Peters. R. (1995). Predictive limnology. Methods for predictive modelling: SPB Academic Pub. Amsterdam. NL.

34. Referencias bibliográficas • Winz. I., Brierley. G. and Trowsdale. S. (2009). The use of system dynamics simulation in water resources management. Water resources management. 23 (7), 1301 – 1323. • Yue. T., Jorgensen.. S and Larocque. G. (2011). Progress in global ecologicalmodelling. EcologicalModelling. 222, 2172 – 2177

35. Gracias por su atención