Modelo de predicción para meteorología del espacio usando técnicas de programación científica
| dc.contributor.advisor | Torres, Mariela Analía | |
| dc.creator | Lencina, María Fernanda | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-11T13:42:23Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | ÍNDICE RESUMEN .......................................................................................................................................... 7 ABSTRACT ........................................................................................................................................ 9 1. INTRODUCCIÓN GENERAL ....................................................................................................... 11 2. HIPÓTESIS Y OBJETIVOS .......................................................................................................... 21 CAPÍTULO 1 ..................................................................................................................................... 23 CAPÍTULO 2 ..................................................................................................................................... 59 CAPÍTULO 3 ..................................................................................................................................... 83 CAPÍTULO 4 ................................................................................................................................... 110 CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 143 REFERENCIAS .............................................................................................................................. 146 | |
| dc.description.abstract | Los procesos de degradación de suelos, impulsados por prácticas antrópicas inadecuadas y el cambio climático, constituyen un desafío ambiental crítico a nivel global, particularmente en regiones áridas y semiáridas. Frente a esta problemática, la restauración de la cubierta edáfica a través de la formación de biocostras artificiales emerge como una estrategia sustentable para recuperar la funcionalidad del ecosistema. En este contexto, el objetivo general del presente trabajo fue contribuir a la restauración de suelos degradados mediante biocostras formadas por cianobacterias producidas en fotobiorreactores. A partir de la caracterización e identificación de microorganismos extremófilos nativos de la Puna argentina, se seleccionó la cianobacteria Nostoc sp. GTAR-027 por su capacidad para sintetizar exopolisacáridos (EPS), fijar nitrógeno, solubilizar fosfatos y producir biomasa eficientemente. A su vez, se evaluó un microorganismo asociado a su crecimiento, identificado como Pannonibacter sp. MFL-16, confirmando el establecimiento de un consorcio donde esta bacteria aporta propiedades promotoras del crecimiento vegetal (PGP) y tolerancia a metales pesados. La capacidad del consorcio para formar biocostras artificiales se probó en suelo a escala laboratorio bajo condiciones de estrés hídrico. En régimen de aridez (100 mm de riego), se logró un incremento significativo del porcentaje de cobertura (75 %), del carbono orgánico (0,22 %) y de la acumulación de EPS en el suelo (36,6 %). Incluso bajo aridez extrema (50 mm de riego), el inóculo mantuvo su efectividad y alcanzó incrementos del 45 % en cobertura, 0,24 % en carbono orgánico y 22,5 % en EPS. A fin de garantizar la viabilidad de esta estrategia a mayor escala, se estudió la producción del inóculo en fotobiorreactores instrumentados de tanque agitado (STR) de 1 L. Las condiciones de operación se optimizaron a 0,6 vvm, 130 rpm, 28 °C y un fotoperiodo 12:12 durante 18 días, alcanzando una producción de biomasa seca de 1,04 g/L. Bajo estos parámetros se logró una eficiente transferencia de oxígeno sin magnificar el esfuerzo de corte, garantizando la suspensión homogénea del cultivo sin generar daño celular. A partir de los datos experimentales obtenidos en el fotobiorreactor, se realizó un escalamiento matemático para proyectar la viabilidad de la producción del inóculo a una escala de 100 L. En conclusión, el consorcio conformado por Nostoc sp. GTAR-027 y Pannonibacter sp. MFL-16, nativos de la Puna argentina, puede producirse eficientemente en fotobiorreactores y aplicarse para la formación de biocostras artificiales capaces de contribuir a la restauración de suelos en ambientes extremos. El desarrollo de esta estrategia biotecnológica constituye una alternativa efectiva para la estabilización y recuperación de suelos degradados, respaldada por un proceso de producción en fotobiorreactores técnicamente viable y escalable. Asimismo, este trabajo establece las bases biológicas, biotecnológicas y de ingeniería necesarias para avanzar hacia su producción a mayor escala y su futura evaluación en condiciones de campo. | |
| dc.identifier.uri | https://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/6135 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. | |
| dc.subject | biocostra | |
| dc.subject | cianobacteria | |
| dc.subject | consorcio microbiano | |
| dc.subject | restauración de suelos | |
| dc.subject | fotobiorreactores | |
| dc.subject | puna Argentina | |
| dc.subject.other | Doctorado en Ciencias Exactas e Ingeniería | |
| dc.title | Modelo de predicción para meteorología del espacio usando técnicas de programación científica | |
| dc.type | Thesis | |
| unt.tipo | Tesis de posgrado |
