Machine learning-based mechanistic evaluation of Municipal solid waste vermicompost- mediated metal-pesticide remediation in soil and promotion of Tagetes erecta floriculture

Resumen Técnico: Evaluación Mecanística Basada en Aprendizaje Automático de la Remediación de Metales y Pesticidas Mediada por Vermicompost de Residuos Sólidos Urbanos

Planteamiento del Problema
La rápida urbanización ha provocado un aumento exponencial de los residuos sólidos urbanos (RSU), creando un escenario de contaminación dual en suelos agrícolas periurbanos donde coexisten metales potencialmente tóxicos (MPT) y contaminantes orgánicos persistentes (pesticidas). Las estrategias de remediación tradicionales suelen abordar estos contaminantes de forma aislada, sin tener en cuenta sus efectos interactivos sobre la biomasa microbiana, la actividad enzimática y el ciclo de nutrientes. Además, existe una falta de marcos experimentales que integren la remediación del suelo con la producción de cultivos comerciales, garantizando específicamente que la acumulación de contaminantes se restrinja a las partes no económicas de la planta manteniendo el rendimiento. El estudio aborda la brecha en la comprensión de si el vermicompost derivado de RSU puede remediar simultáneamente el suelo co-contaminado, facilitar la fitoextracción y mantener la productividad de cultivos ornamentales sin comprometer la seguridad alimentaria.

Metodología
El estudio empleó un experimento controlado en macetas utilizando Tagetes erecta L. (cempasúchil africano) como cultivo de prueba en suelo aluvial co-contaminado con cinco MPT (Fe, Cu, Mn, Pb, Cr) y dos pesticidas (cipermetrina y clorpirifos).

• Diseño Experimental: Se establecieron siete combinaciones de tratamientos durante un ciclo de 90 días: un control (100% NPK), vermicompost de estiércol de vaca (VC-CD) y vermicompost de RSU (VC-MSW) aplicados al 100% y al 80% de las dosis recomendadas de NPK, y sus contrapartes compostadas.
• Análisis de Suelo y Planta: Se midieron las propiedades fisicoquímicas (pH, densidad aparente, porosidad, CEC, nutrientes), atributos biológicos (biomasa microbiana, respiración, actividades enzimáticas) y concentraciones de contaminantes a los 10 y 90 días. La absorción de contaminantes se analizó en los compartimentos de raíz, tallo, hoja y flor.
• Métricas de Remediación: Se calcularon el Factor de Bioacumulación (BAF), el Factor de Bioconcentración (BCF) y el Coeficiente de Enriquecimiento (ECf) para evaluar la dinámica de translocación.
• Marco de Aprendizaje Automático: Para comprender mecánicamente la translocación, el estudio construyó 21 modelos de regresión de Bosques Aleatorios (RF) utilizando 43 atributos de calidad del suelo (incluyendo cambios temporales) para predecir el BAF, BCF y ECf para el compartimento de la flor. Se utilizó la Validación Cruzada de Dejar Uno Fuera (LOO-CV) para la validación de los modelos. El Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis de Conglomerados Jerárquicos (HCA) se integraron para visualizar la agrupación de los tratamientos e identificar los gradientes dominantes de la salud del suelo.

Resultos Clave

• Mejora de la Salud del Suelo: Los tratamientos VC-MSW y VC-CD mejoraron significativamente la estructura física del suelo (reducción de la densidad aparente, aumento de la porosidad) y la fertilidad química (aumento de la CEC y la biodisponibilidad de NPK). La actividad biológica se estimuló notablemente, con un aumento de 2 a 3 veces en el carbono/nitrógeno de la biomasa microbiana y la respiración del suelo, y un aumento de hasta 9 veces en las actividades de la ureasa y la fosfatasa alcalina en comparación con los tratamientos de compost.
• Remediación de Contaminantes: Los tratamientos VC-MSW redujeron las concentraciones de MPT en el suelo de 2 a 10 veces y los residuos de pesticidas de 4 a 13 veces. La reducción fue más efectiva en el tratamiento VC-MSW + 80% NPK.
• Selectividad de Compartimentos: Un hallazgo crítico fue la acumulación preferencial de contaminantes en las partes no económicas de la planta (raíces, tallos, hojas). Los compartimentos de la flor registraron consistentemente los valores más bajos de BAF, BCF y ECf en todos los tratamientos, confirmando que el producto cosechado permaneció seguro a pesar de la contaminación del suelo.
• Productividad del Cultivo: La aplicación de VC-MSW, particularmente con una sustitución del 80% de los fertilizantes sintéticos, más que duplicó la productividad de la flor, el peso y la vida postcosecha en comparación con el control de solo NPK. El contenido de carotenoides y el diámetro de la flor también se mejoraron significativamente.
• Perspectivas del Aprendizaje Automático: Los modelos de RF demostraron una alta precisión predictiva ($R^2$ rango: 0.824–0.964). El análisis de importancia de características identificó a las enzimas del suelo inducidas por microbios, específicamente la fosfatasa alcalina y la ureasa, como los reguladores dominantes de la translocación de contaminantes del suelo a la planta. El PCA confirmó que los tratamientos con VC-MSW ocupaban los extremos positivos de la salud del suelo y los extremos negativos de la contaminación.

Contribuciones Clave

1. Marco Integrado de Remediación-Producción: Este estudio proporciona la primera demostración experimental de que el vermicompost de RSU puede remediar simultáneamente la co-contaminación por metales y pesticidas y mantener la productividad de la floricultura comercial.
2. Validación Mecanística vía ML: Introduce un nuevo modelo metodológico que combina la regresión de Bosques Aleatorios y el PCA para identificar los impulsores bioquímicos específicos del suelo (actividades enzimáticas) que gobiernan la translocación de contaminantes, yendo más allá de las observaciones correlativas hacia una comprensión mecánica.
3. Seguridad de la Fitoextracción en Ornamentales: La investigación extiende la capacidad de fitorremediación conocida de T. erecta para incluir la co-contaminación por pesticidas y valida la seguridad del uso de este cultivo en escenarios de remediación al demostrar que los contaminantes se secuestran en los tejidos no cosechados.
4. Aplicación de la Economía Circular: Valida el uso del vermicompost derivado de RSU como una alternativa viable a los fertilizantes sintéticos (hasta un 20% de sustitución), ofreciendo una estrategia escalable para la valorización de residuos en agroecosistemas contaminados.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que este estudio establece la fertilización integrada con VC-MSW como una estrategia escalable y validada mediante aprendizaje automático para la remediación simultánea del suelo y la producción segura de cultivos ornamentales. La alta precisión predictiva de los modelos de RF, entrenados en indicadores de salud del suelo fácilmente medibles (particularmente las actividades enzimáticas), posiciona al marco integrado PCA-RF como una herramienta de alerta temprana operativamente viable para la evaluación del riesgo de seguridad alimentaria. Esto es particularmente significativo en regiones donde la co-contaminación por RSU es prevalente pero el monitoreo analítico rutinario de la contaminación de los cultivos es económicamente limitado. El estudio concluye que la transformación de la materia orgánica mediada por enzimas es el proceso clave que vincula la enmienda de VC-MSW con la reducción de la translocación de contaminantes, ofreciendo una vía basada en datos para avanzar en la economía circular en paisajes afectados por MPT y pesticidas.