Introducción

El campo de los organismos genéticamente modificados (OGM) en la agricultura ha sido de gran debate debido a las nuevas tecnologías que se pueden emplear para reducir agroquímicos y problemas de productividad y dada la posibilidad que ofrecen para combatir el hambre y la pobreza en el mundo (^{Sicard, 2000}). No obstante, la introducción de las semillas transgénicas ha desencadenado diferentes desafíos sociales, ambientales, económicos y, posiblemente, de salud pública (^{Arrázola, 2014}). Uno de los principales problemas identificados por los agricultores y los productores de estas semillas es la pérdida de la diversidad agrícola, en parte causada por la trasferencia genética horizontal (^{Sicard, 2000}). Según un estudio de la ^{Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (2015)}, durante los últimos 20 años se ha perdido un 75 % de la diversidad agrícola debido a la Revolución verde.

En Colombia, las regiones Andina, Caribe y Orinoquía son las zonas con mayor erosión genética del país, en las que algunas comunidades indígenas y campesinas han perdido numerosas variedades de cultivos básicos como maíz, fríjol, yuca, papa, plátano, arroz, ñame, tomate, frutas, plantas medicinales y otros tubérculos (^{Red Semillas Libres de Colombia y Grupo Semillas, 2015}).

Otro de los problemas identificados es la pérdida de la fauna y la microbiota que habitan en el suelo. Algunos artrópodos, gusanos y microorganismos proveen beneficios al suelo del ecosistema agrícola, ya que, al mezclar las capas superiores, redistribuyen los nutrientes y aumentan la infiltración del suelo (^{Secretaría del Convenio sobre la Diversidad Biológica, 2008}). Sin embargo, esta característica se pierde cuando los cultivos modificados ocasionan la muerte de algunos insectos que cumplen estas funciones (^{Peterson et al., 2011}).

Además de alterar la fauna, la introducción de semillas transgénicas tiene efectos en la reglamentación de servicios, pues, al modificar el ciclo del agua, genera mayor demanda de este recurso en algunas ocasiones (^{Reyes et al., 2010}). Adicionalmente, modifica los servicios culturales, ya que se pierden frutos tradicionales que funcionan como valor estético y religioso para las comunidades indígenas (^{Corporación Grupo Semillas, 2017}). En 2017, la Corporación Grupo Semillas presentó ante la Organización de las Naciones Unidas un informe sobre la vulneración de los derechos humanos en pueblos indígenas debido al uso de los OGM. En este informe, se menciona que en Colombia la cultura en torno al maíz se ve fuertemente afectada en los pueblos kamëntsa, nasa, guambiano, inga, yanakona, arhuaco, kogui, pasto, embera chamí y pijao (^{Corporación Grupo Semillas, 2017}).

Monsanto (hoy Bayer) es una de las principales compañías en el mercado de la agricultura. En Colombia, esta empresa ha comercializado herbicidas y semillas transgénicas de maíz, soya, arroz y algodón en los departamentos de Córdoba, Huila, Valle del Cauca, Tolima, Nariño y Meta (^{Ministerio de Agricultura, s. f.}). Su impacto en el sector agrícola ha sido tal que, en la Resolución 3168 de 2015 emitida por el Instituto Colombiano Agropecuario, se prohíbe comercializar e intercambiar semillas criollas y nativas y reservar la cosecha del cultivo, con excepción del arroz, la soya y el algodón (^{Vélez, 2015}). Esta medida, al parecer, fue implementada con el fin de proteger la propiedad intelectual de la compañía y evitar que se mezclen las semillas tradicionales con las transgénicas. Sin embargo, se han registrado casos de contaminación genética debido al intercambio de semillas, la polinización y la dispersión del polen en masas de aire (^{Blanco, 2012}).

En Colombia se siembran algunos OGM como algodón, trigo, soya, flor azul, papa, sorgo, tomate, remolacha azucarera, maíz, arroz y canola (^{Resolución 946, 2006}). De los 134 cultivos genéticamente modificados que se solicitaron hasta el 2017, 104 han sido autorizados y 28 están en proceso de autorización por el Ministerio de Salud y Protección Social, el Instituto Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos (Invima) o el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible (^{Resolución 946, 2006}), con mayor registro de área sembrada y cosechada en los departamentos de Meta, Tolima, Vichada y Córdoba.

En Córdoba, principalmente en los municipios de Tierralta, Montería y Lorica, se registra una alta siembra de maíz tradicional, que representa un valor ecológico natural con incidencia regulatoria en el ecosistema y un valor estético y religioso para las comunidades que habitan en este territorio. Este es el tercer departamento con mayor siembra de transgénicos, actividad predominante en los municipios de Montería, Ciénaga de Oro y Cereté (^{Ministerio de Agricultura, s. f.}). Los departamentos en los cuales se siembran tanto cultivos transgénicos como tradicionales son más susceptibles a la pérdida de especies nativas y tienen mayor riesgo de alteración del ecosistema cuando el área sembrada de transgénicos es significativamente mayor que el área de cultivos tradicionales (^{Chaparro, 2009}). En dichos casos, es necesario estudiar los terrenos involucrados para conocer los posibles riesgos de estas prácticas. Adicionalmente, se debe considerar que la transferencia de genes hacia poblaciones silvestres depende de varios factores: debe existir un medio de transporte y las especies silvestres deben ser sexualmente compatibles, crecer juntas en el mismo lugar y florecer al mismo tiempo (^{Chaparro, 2009}).

El riesgo de flujo de genes depende del cultivo, pues algunos no reciben el gen, ya sea por lejanía, por diferentes épocas de floración o por dificultad para recibir genes que no pertenecen a su genotipo. Además, en las plantas receptoras existe la posibilidad de que el transgén se pierda en las generaciones siguientes (^{Chaparro, 2009}). No obstante, de presentarse el flujo de genes, puede generar riesgos asociados a la evolución de especies invasoras agresivas y la extinción de especies nativas.

El objetivo de este trabajo fue determinar mediante el modelo Hysplit® las distancias probables que alcanza una masa de granos de polen de maíz transgénico según las condiciones climáticas a lo largo del año en un lote cultivado en Tierralta, Córdoba. De esta manera, se puede determinar los lugares expuestos a esta masa de polen según la época del año. Para el análisis de los resultados, se tomaron en cuenta las recomendaciones de ^{Aylor et al. (2006)} y ^{Fonseca y Westgate (2005)} sobre la distancia máxima que recorren los granos de polen por debajo de la capa límite advectiva, que generalmente es de 1 km. Con base en esto, el presente estudio se enfocó en el transporte que ocurre en la superficie de la atmósfera (2,5-100 m sobre el nivel del suelo), de manera que las consideraciones que pudiesen resultar del viaje por encima de la capa límite advectiva exceden el alcance de este trabajo.

Materiales y métodos

Localización del cultivo transgénico de maíz

Actualmente, en el departamento de Córdoba el arroz y el maíz representan el 9 % y el 35 %, respectivamente, de la siembra total entre cultivos tradicionales y genéticamente modificados (GM). Asimismo, el departamento cuenta con unos porcentajes mínimos de fríjol, ajonjolí, patilla, tomate, ahuyama, ají dulce, berenjena y otras hortalizas (^{Portafolio, 2018}). Respecto al maíz transgénico, el área cosechada y la producción han registrado leves cambios entre los años 2007 y 2017. La producción registró un aumento desde 2012 hasta 2015, tal vez debido a la implementación del Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos en 2012, gracias al cual varias industrias de semillas GM comenzaron a vender sus productos en Colombia. El área también registra un crecimiento desde 2012, aunque los cambios no han sido tan significativos como en la producción. Esto se traduce en una mayor producción con un menor uso de área, posiblemente gracias a la eficiencia de los transgénicos. En este departamento son más los municipios que siembran maíz tradicional (23) que los que siembran maíz transgénico (16). A pesar de esto, el área total sembrada con maíz GM entre los 16 municipios sobrepasa el área de los cultivos tradicionales.

Debido a la reservada información sobre la localización de los cultivos que brindan los diferentes organismos encargados de la venta y supervisión de transgénicos, se optó por usar la información que la Organización Nacional Indígena de Colombia (ONIC) ha presentado en sus informes sobre la localización de los cultivos transgénicos y los cultivos criollos en Colombia (^{Semillas de Identidad, 2018}). Así, se logró establecer un polígono tentativo de un cultivo modificado de maíz en Tierralta, Córdoba para el año 2015 (tabla 1, figura 1).

Tabla 1 Localización del lote de cultivo transgénico de maíz en el municipio de Tierralta, Córdoba 

Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaborado por los autores basados en Google Earth

Figura 1 Mapa de la localización del lote de cultivo de maíz transgénico en el municipio de Tierralta, Córdoba 

Cálculo de la velocidad de sedimentación

Entre los parámetros que solicita el modelo Hysplit® se encuentra la velocidad de sedimentación (V_s) de la partícula, que depende de la humedad relativa y la temperatura ambiente. Esta variable indica la distancia que recorre la partícula y la concentración del objeto de estudio en la masa de aire. Se aplicó la ecuación 1 para todas las mañanas (7:00 a. m. hora local).

Ecuación 1

Donde ρP corresponde a la densidad de la partícula, ρA a la densidad del aire, g a la gravedad, r al radio de la partícula y μ a la viscosidad dinámica del aire.

Densidad del aire (kg/m³)

Para insertar los valores correspondientes en la ecuación, en primer lugar, se debe calcular la densidad del aire ρA según la humedad relativa y la temperatura (^{LMNO Engineering, Research and Software, s. f.}). Para este cálculo, se aplicó la ecuación 2.

Ecuación 2

Donde p es la presión atmosférica en pascales (Pa), Ma es la masa molar del aire seco (0,02896 kg/mol), R es la constante universal de los gases 8,3145 J/kmol, T es la temperatura en kelvin, Xv es la fracción molar de vapor de agua y Mv es la masa molar del vapor de agua (0,0180 kg/mol). Para calcular Xv, se utilizó la ecuación 3.

Ecuación 3

Donde h es la humedad relativa, t es la temperatura en centígrados y las constantes A, B, C, D, α, β y γ son:

α=1,0062

β=3,14*10^-8

γ=5,6*10^-7

A=1,24*10^-5

B=1,91*10^-2

C=3,939

D=-6,34*10^-3

Densidad de la partícula

También se calculó la densidad de la partícula al cambiar el peso según la humedad relativa, la temperatura y el déficit de presión de vapor. El diámetro de la partícula se mantiene constante, ya que, como indican ^{Bunderson y Leventin (2014)}, a pesar de que la partícula gana peso cuando hay mayor humedad relativa porque absorbe una mayor cantidad de vapor de agua, el diámetro no cambia significativamente. La cantidad de masa que gana la partícula cambia según el déficit de presión de vapor, el cual depende, a su vez, de la humedad y la temperatura del ambiente. Para calcular el déficit de presión de vapor, se usó la metodología propuesta por ^{Gómez y Cadena (2017)}:

1. Presión de saturación de vapor a la temperatura máxima del aire e⁰ T_max (Kpa):

Ecuación 4

Donde T_max es la temperatura máxima del aire según los datos de la estación del Ideam.

2. Presión de saturación de vapor a la temperatura mínima del aire e⁰ T_min (Kpa):

Ecuación 5

3. Presión de vapor media de saturación (e_S):

Ecuación 6

4. Presión de saturación de vapor a la temperatura promedio del aire e⁰ T_prom (Kpa):

Ecuación 7

Donde T_prom es la temperatura del aire en el momento del estudio (7:00 a. m.).

5. Presión real de vapor e_a (Kpa):

Ecuación 8

Donde HR_media es la humedad en el momento de estudio (7:00 a. m.).

6. Déficit E (Kpa):

Ecuación 9

La masa de la partícula (M_p) cambia con respecto al déficit según la relación logarítmica de la ecuación 10 (^{Bunderson & Levetin, 2014}).

Ecuación 10

Esta ecuación se aplicó para los diferentes días de estudio de enero a septiembre a las 7:00 a. m. con el fin de hallar la densidad de la partícula y, posteriormente, la velocidad de sedimentación de cada día.

Viscosidad dinámica del aire

Para calcular la viscosidad del aire, se empleó la ecuación 11 (^{LMNO Engineering, Research and Software, s. f.}).

Ecuación 11

Donde μ₀ es la viscosidad de referencia en centipoise a temperatura de referencia T₀, T₀ es la temperatura de referencia en grados Rankine, T es la temperatura de entrada en grados Rankine y C es la constante de Sutherland. Así, las constantes tienen los siguientes valores para el aire:

Temperatura de referencia (T₀) = 524,0 R°

Constante de Sutherland (C) = 120

Viscosidad de referencia T₀ (μ₀) = 0,01827 cP

Con estas tres variables, es posible calcular la velocidad de sedimentación de la partícula con respecto a la humedad relativa, la temperatura de los días y la hora de estudio. Asimismo, se debe tener en cuenta la velocidad de depósito, que depende de la velocidad de sedimentación y otros factores aerodinámicos del aire (^{Sportisse, 2010}). En este trabajo, la velocidad de depósito fue calculada por el modelo a partir de la velocidad de sedimentación y las condiciones meteorológicas del día de estudio.

Resultados y discusión

Para la modelación de los escenarios, se seleccionó, con una confiabilidad del 90 % y un error muestral del 10 %, una muestra mensual de 21 días, que generó un total de 189 simulaciones para los primeros nueves meses del año. Con estas simulaciones, se midieron las distancias recorridas por el polen de maíz y se realizó un promedio mensual para los meses de estudio. La tabla 2 muestra las simulaciones mensuales cuyo resultado está cercano al promedio mensual de la distancia recorrida por el polen; en seguida, estas nueve simulaciones se presentan en mapas que ilustran la dispersión del polen en cada día de estudio (figuras 2 a 10).

Tabla 2 Velocidades de sedimentación cercanas a la media calculadas con la información meteorológica de las 7:00 a. m. en el municipio de Tierralta 

Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Simulación n.° 1, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en enero. Día de la simulación: 03/01/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 3 Simulación n.° 2, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en febrero. Día de la simulación: 12/02/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 4 Simulación n.° 3, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en marzo. Día de la simulación: 06/03/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 5 Simulación n.° 4, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en abril. Día de la simulación: 20/04/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 6 Simulación n.° 5, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en mayo. Día de la simulación: 10/05/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 7 Simulación n.° 6, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en junio. Día de la simulación: 03/06/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 8 Simulación n.° 7, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en julio. Día de la simulación: 22/07/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 9 Simulación n.° 8, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en agosto. Día de la simulación: 15/08/2016 

Fuente: Elaboración propia

Figura 10 Simulación n.° 9, que representa la distancia cercana a la media alcanzada por el polen de maíz en septiembre. Día de la simulación: 02/09/2016 

Los mapas muestran las diferentes áreas afectadas por la dispersión del polen: este-sureste, con predominio de la dirección noreste. Con los mapas de cada día de estudio, se elaboró la tabla 3, que indica el promedio mensual de la distancia recorrida por las partículas de polen de maíz desde la fuente para una concentración en masa de 10^-9mg/m³.

Es importante resaltar que para este trabajo se distinguió entre la velocidad de sedimentación, que corresponde a una característica de la partícula, y la velocidad de deposición, que tiene en cuenta fenómenos de turbulencia, dirección y velocidad del viento (^{Sportisse, 2010}). Así, no es de esperarse que durante los días en que la velocidad de sedimentación fue más alta, la distancia que recorrían las partículas fuera menor, ya que la deposición del polen depende también de la fuerza y la dirección de los flujos de la masa de aire en un día específico. Por consiguiente, para el análisis de los resultados no se estableció correlación alguna entre la distancia alcanzada por la partícula y su velocidad de sedimentación.

Tabla 3 Promedio mensual de la distancia recorrida por las partículas de polen de maíz desde la fuente para una concentración en masa de 10^-9 mg/m³ 

Fuente: Elaboración propia

^{Fonseca y Westgate (2005)} recomiendan que, para el recorrido advectivo, el estudio del polen sea menor a 1 km si se realiza solo con información meteorológica. A mayores distancias puede ser inexacto, ya que al entrar en la capa límite, viaja más. Asimismo, ^{Viner y Arritt (2010)} aconsejan que, si se usa información meteorológica solo en la fuente, lo más apropiado es hacer estudios de corta distancia, pues si el polen atraviesa la capa límite, esta información meteorológica no podría extrapolarse. Por su parte, ^{Chaparro-Giraldo et al. (2015)} no registraron viaje del polen transgénico más allá de 500 m de distancia en el departamento de Tolima. Por tal motivo, aunque el modelo registra mayores distancias a 1 km, solo se mostrará lo que sucede a menores distancias, debido a que el modelo no contempla los parámetros de viabilidad del polen ni el ingreso de los granos en la capa límite según la variable ingresada en la sección “distancia vertical”.

La tabla 4 presenta los valores promedio y mínimo anual de la distancia recorrida por las partículas de polen de maíz desde la fuente para una concentración de polen en masa de 10^-9 mg/m³. Posteriormente, en la figura 11 se ilustra el promedio mensual.

Tabla 4 Mínimo y promedio anual de la distancia recorrida por las partículas de polen de maíz desde la fuente para una concentración de polen en masa de 10^-9 mg/m³ 

Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaboración propia

Figura 11 Promedio mensual de la distancia recorrida por las partículas de polen de maíz desde la fuente para una concentración de polen en masa de 10^-9 mg/m³ 

Como puede observarse, el promedio anual de la distancia recorrida fue de 584 m, el mínimo de 20 m y el máximo de 1.000 m en todos los meses. La mayor distancia promedio se registró en el mes de mayo con un valor de 799 m y la menor en marzo, con 474 m. Esto puede deberse a que en mayo la velocidad del viento promedio multianual es de 3 km/h, un valor alto con respecto a otros meses. Sin embargo, con base en la información meteorológica de otros años y considerando que mayo es el mes con las mayores precipitaciones y la humedad relativa más alta (60 % en promedio) (^{Weather Spark, 2017}), puede inferirse que la concentración polínica de maíz en el aire disminuye y, por ende, su dispersión por aire también (^{Asmae et al., 2017}).

Aunque las mayores velocidades multianuales del viento se registran en los meses de marzo y abril con valores entre 2,5-3,5 km/h, en el primer semestre de 2016 el fenómeno de El Niño estaba en su última etapa, lo que ocasionó que los vientos de la superficie se debilitaran desde enero hasta abril de ese año (^{Ideam, 2016}). Por ello, si bien se esperaba una mayor distancia recorrida en los primeros meses del año, se registraron distancias cortas y, a partir de mayo, la tendencia del recorrido del polen se ajustó a la tendencia de la velocidad del viento en el resto del año. En caso de presentarse el fenómeno de La Niña, aumentarían considerablemente las precipitaciones en las regiones Andina, Pacífico y Caribe y se fortalecerían los vientos del este en el Pacífico tropical, según el registro de este fenómeno en los años 2010 y 2011 en Colombia (^{Euscátegui & Hurtado, 2011}).

Las distancias máximas se obtuvieron en enero y entre abril y junio, lo cual puede explicarse porque en 2016 la máxima velocidad del viento y, por tanto, la mayor fuerza del viento, según su relación cuadrática entre la velocidad y la fuerza, se alcanzaron a partir del segundo trimestre (abril y mayo), cuando el fenómeno de El Niño estaba en su etapa final, con un rango entre 2-3 km/h y una dirección del viento proveniente del oeste (^{Weather Spark, 2017}).

Dado que el modelo fue aplicado por un periodo de dos horas, que es el rango de tiempo en el que la partícula de polen pierde el 100 % de viabilidad (^{Fonseca & Westgate, 2005}), es muy poco probable que estas partículas de polen alcancen distancias tan largas si su velocidad de sedimentación es relativamente alta con respecto a otro material particulado. Y si alcanzaran distancias mayores a 1 km, la probabilidad de transferencia genética es baja debido a la disminución de la viabilidad en sus dos horas de viaje.

La dispersión del polen de maíz es una variable difícil de predecir porque depende de unas condiciones ambientales que difieren según el lugar y la época. Esto significa que la teoría y el modelo aplicados en cierto lugar deben ser cuidadosamente reproducidos debido a las diferencias geográficas.

Conclusiones y recomendaciones

Con estos resultados es posible concluir que, para el área de estudio y las simulaciones realizadas, en los primeros meses del año es mayor la distancia que alcanzan las partículas de polen de maíz por la dispersión, dado que se presentan condiciones climáticas favorables como baja precipitación, altas temperaturas, fuertes vientos y baja humedad relativa. Sin embargo, no se debe subestimar la dispersión en otras épocas del año.

Asimismo, la dirección predominante de los vientos es del suroeste al noreste. Por lo tanto, se puede agendar fechas y establecer lugares especiales para el cultivo de transgénicos que garanticen la no contaminación por polen de los campos de maíz criollo. No obstante, esta medida no contempla la dispersión por la acción de polinizadores, que pueden transportar semillas a 50 m de distancia si son frugívoros (^{Franco-Quimbay & Rojas-Robles, 2015}) y esparcir polen hasta 1.500 m si son nectarívoros (^{Vásquez et al., 2006}). Esta solución tampoco responde a los desafíos sociales y económicos que se derivan de la siembra de OGM, así que se propone como último recurso. Se debe considerar que el cambio climático y sus efectos en las precipitaciones y la temperatura (^{Mayorga et al., 2011}) generan mayor incertidumbre sobre el desplazamiento de las partículas de polen transgénico.

Se recomienda hacer un análisis riguroso de las diferentes fuentes de la información. En este trabajo los datos sobre los cultivos en Colombia se recolectaron de diferentes autores, pero las diferencias entre estos dificultaron el desarrollo del estudio, por lo que se decidió usar la información de las entidades gubernamentales. Para las investigaciones que requieran información meteorológica, se recomienda usar la base de datos del Ideam; si no se cuenta con algunos parámetros, se pueden usar bases internacionales.

Para futuros estudios con modelos de polen en el aire, se recomienda hacer una validación posterior en campo con el fin de obtener resultados más confiables. Aunque en este trabajo no se realizó dicha calibración, los resultados podrían usarse para investigaciones futuras en las que se recolecten muestras de polen y se verifique si corresponden al polen transgénico de maíz del lote de estudio.

Existe una discrepancia en las teorías sobre la distancia que recorren las partículas de polen. Los resultados obtenidos por ^{Hofmann et al. (2014)} en Alemania, Bélgica y Suiza con estudios de larga duración para definir el desplazamiento no pueden extrapolarse a Colombia por las diferencias climáticas. Por ello, se recomienda realizar más estudios sobre la distancia que recorren las esporas y el polen en la atmósfera para lograr un indicio sobre su trayecto, su potencial efecto en cultivos criollos y sus repercusiones en otros aspectos socioambientales.