Los residuos orgánicos sometidos a procesos de descomposición controlada reducen los riesgos de contaminación y adquieren valor agronómico. El principal indicador de calidad de un producto de compostaje es el índice de madurez, que se determina con diferentes parámetros físicos, químicos y biológicos, resultando un proceso muy complejo. Los modelos matemáticos han demostrado ser una herramienta eficiente para evaluar numerosas interacciones entre variables con fines diagnósticos y predictivos. El objetivo fue generar los modelos de predicción del índice de madurez de abonos orgánicos producidos a partir de estiércol vacuno y aserrín de pino sometidos a vermicompostaje, semicompostaje y compostaje. Una mezcla de residuos orgánicos con relación carbono/nitrógeno de 25 fue sometida por separado a tres procesos de transformación durante 183 días. Se monitoreó la temperatura ambiental, temperatura de los residuos orgánicos, nitrógeno total, carbono orgánico, pH, relación carbono/nitrógeno, actividad enzimática de ureasa y fitotoxicidad. Se realizó un análisis multivariado revelando gran interacción entre variables. El análisis de componentes principales permitió detectar que la relación carbono/nitrógeno, pH y temperatura de los residuos orgánicos fueron las variables de mayor interacción para predecir el índice de madurez. Se observaron similitudes entre vermicompostaje y semicompostaje, pero diferencias con compostaje, generando dos modelos predictivos. La aplicación de las ecuaciones generadas permitió estimar el índice de madurez a partir de los 155 días para vermicompostaje y semicompostaje, y de los 183 días para compostaje. La aplicación de estos modelos permitirá predecir el tiempo óptimo para obtener características de madurez en productos sometidos a procesos de transformación.

Sánchez‑Rosales R, Hernández‑Rodríguez OA, Jiménez‑Castro JA, Ojeda‑Barrios DL, Guerrero‑Prieto VM, Parra‑Quezada RA (2019). Modelos de predicción del índice de madurez de abonos orgánicos producidos con tres procesos de transformación. ITEA‑Información Técnica Económica Agraria 115(3): 198‑212. https://doi.org/10.12706/itea.2018.033