Una docente de la UNS fue premiada por crear un bioestimulante para el trigo a partir la reutilización de residuos provenientes de la misma actividad agraria.

Se trata de Juliana Moisés, doctora en Agronomía y Magíster en Ingeniería Ambiental, quien fue distinguida por el Colegio de Ingenieros Agrónomos de la Provincia por su aporte al sector con el empleo de recursos renovables.

La investigadora analizó los componentes de los residuos de distintas actividades de la región, como la cáscara de girasol derivada de la industria aceitera, alperujo de la obtención de aceite de oliva, residuos de la malta de la fabricación de cerveza artesanal, borra del aceite de soja, compost de estiércol bovino y residuos de la cosecha de cebolla, entre otros.

Según explicó, se basó en dos problemas que se evidencian en la zona: la degradación del suelo y el aumento de la generación de residuos orgánicos sin destino ni plan de gestión acorde, y que el resultado es la posible valorización como enmiendas para mejorar la salud de los suelos y la obtención de productos bioestimulantes para favorecer el desarrollo de los cultivos.

“Sus hallazgos muestran beneficios en la salud del suelo, la nutrición de cultivos y la generación de insumos valiosos dentro de la economía circular. Además, la investigación abre oportunidades de empleo rural y promueve el desarrollo de prácticas agrícolas más resilientes frente al cambio climático”, destaca la resolución de la comisión organizadora del concurso.

Muchos de estos residuos son difíciles de descomponer, lo que provoca contaminación y problemas de salud. Bajo condiciones adecuadas de manejo, los residuos orgánicos agroindustriales constituyen un recurso agronómico de alto valor como enmiendas y/o fertilizantes, además de reducir el riesgo de los efectos ambientales negativos que produce su concentración.

Se comprobaron los efectos positivos del producto sobre trigo en diferentes estadios de desarrollo. Su aplicación como bioestimulante mejoró la producción del cultivo, con efectos positivos en la mayoría de las variables que influyen directamente sobre la producción.

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