1 DETERMINACIÓN ESPECTROFOTOMETRICA SIMULTÁNEA DE LOS HERBICIDAS 2,4D, ATRAZINA Y DICAMBA EN MUESTRAS DE AGUA MEDIANTE TRATAMIENTO QUIMIOMÉTRICO Guevara-Almaraz Erick O., Chávez-Moreno Carmín A., Guzmán-Mar Jorge L.*, Hinojosa-Reyes Laura, Hernández-Ramírez Aracely, Peralta-Hernández. Juan M. Laboratorio de Fotocatálisis y Electroquímica Ambiental, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Autónoma de Nuevo León. *e-mail: jorge74mar@yahoo.com.mx Introducción La tendencia hacia el empleo de herbicidas se intensifica en todo el mundo, incluyendo los países en desarrollo. En México, por ejemplo, aunque la producción de plaguicidas ha disminuido gradualmente, el consumo aparente de estos compuestos ha excedido las 6,700 toneladas en 2009 [1]. Hoy en día, los herbicidas entre los que se encuentran el ácido 2,4-diclorofenoxiacético (2,4-D), 3,6-dicloro-2-ácido metoxibenzoico (Dicamba) y 2-cloro-4-etilamino-6-isopropilamino-1,3,5-triazina (Atrazina) se utilizan en una amplia variedad de cultivos para la eliminación selectiva de hierbas y otras plantas indeseables (Figura 1). Cl N N H 2,4-D. N N N H Atrazina. Dicamba. Figura 1. Estructura química de los herbicidas de estudio. Estos herbicidas llegan al ambiente cuando los cultivos son fumigados con algún producto comercial que lo contiene, por ejemplo Hierbamina®, Gesaprim®, 90 WG®, y Trigal 48 SL®, entre muchos otros productos. Los herbicidas anteriormente descritos pueden causar daños en el sistema nervioso central de los seres humanos en altas concentraciones [2]. La contaminación del agua por la utilización de herbicidas ha provocado que en las últimas décadas se haya generalizado la preocupación por los posibles efectos negativos en la salud humana y en la ecología [3,4]. 2 En la literatura existen reportados métodos por cromatografía de gases (GC) [5] y cromatografía de líquidos de alta resolución (HPLC) [6,7] para la cuantificación de 2,4-D, Atrazina y Dicamba en muestras ambientales, sin embargo, la determinación simultánea de estos herbicidas no se ha realizado por espectrofotometría UV-Vis. En general, esta técnica de detección es simple, rápida y de bajo costo, en contraste con su limitada selectividad. Afortunadamente el desarrollo de técnicas quimiométricas permite actualmente la aplicación de poderosos algoritmos matemáticos para la resolución de sistemas químicos complejos, utilizando múltiples señales analíticas, que debido a las interferencias presentes en la determinación, desviaciones de la linealidad, ruido, etc., no es posible resolver directamente. Entre estos algoritmos se encuentra la Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-1) [8] la cual en combinación con la espectrofotometría UV-Vis ha permitido el desarrollo de métodos analíticos selectivos para la determinación simultánea de mezclas de componentes con resultados satisfactorios. Objetivo. El objetivo de este trabajo, fue el desarrollo de una metodología analítica por espectrofotometría UV-Vis para la determinación simultánea de tres herbicidas en muestras de agua, cuyas interferencias espectrales son resueltas mediante Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-1) utilizando el criterio de selección de regiones espectrales. Materiales y métodos Estándares de 2,4-D, Atrazina y Dicamba a 1000 mg/L de la marca Sigma-Aldrich Co., estos fueron almacenadas en refrigeración a 4°C. Espectro fotómetro Perkin Elmer Lambda 1. Sistema Milli-Q para agua ultrapura Milford, MA, USA. Buffer de fosfatos 0.2M pH 8. Las disoluciones de trabajo fueron preparadas por una dilución apropiada de las disoluciones estándar. Cromatógrafo Perkin Elmer Serie 200 con detector UV (220 nm) y columna C18 ODS (250x4.6 mm); como fase móvil acetonitrilo:agua:ácido acético 1% (v/v), elución tipo gradiente en una relación 35:63:2 (0-6.5 min) y con una relación 70:28:2 (6.5-10 min) a un flujo de 1 mL/min. Software Grams/32 v5.0 Galactic Ind. Co., para el tratamiento matemático de las señales. Para la resolución de una mezcla terciaria por PLS-1, se prepararon una serie 3 de muestras de calibración (Tabla 1), las cuales se registraron en el intervalo de 200 a 320 nm. Muestra Tabla 1. Composición de la matriz de respuesta para la calibración PLS-1. 2,4-D Atrazina Dicamba Muestra 2,4-D Atrazina Dicamba 1 1 0 0 23 12 6 1.5 2 5 0 0 24 11.5 5.5 1 3 10 0 0 25 11 5 0.7 4 15 0 0 26 10.5 4.5 0,4 5 20 0 0 27 3.5 15 7 6 25 0 0 28 3 14.5 6.5 7 0 1 0 29 2.5 13 6 8 0 3 0 30 2 12.5 5.5 9 0 6 0 31 1.5 12 5 10 0 9 0 32 1 11.5 4.5 11 0 12 0 33 0.5 11 4 12 0 14 0 34 0.3 10.5 3.5 13 0 0 1 35 2 3.5 7 14 0 0 2 36 1.8 3.2 6.8 15 0 0 3.5 37 1.5 3 6.5 16 0 0 4.5 38 1.2 2.8 5.8 17 0 0 6 39 0.8 2.5 5.5 18 0 0 7 40 0.5 2.2 4.8 19 14 8 3.5 41 0.2 1.8 4.5 20 13.5 7.5 3 42 0.1 1.5 3.9 21 13 7 2.5 43 4 0 3 22 12.5 6.5 2 44 0 3 5 45 5 0 5 Una serie de muestras sintéticas se preparó para evaluar la habilidad de predicción del modelo de calibración. La composición de las mezclas sintéticas se presenta en la Tabla 2. 4 Tabla 2. Composición de las mezclas sintéticas utilizadas para validar el modelo de calibración (mg/L). Muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Concentración adicionada 2,4-D 4 4 4 2 7 4 1 5 5 1 Atrazina 5 7 6 4 4 4 3 2 2 1 Dicamba 2 3 5 5 4 4 5 5 3 1 Resultados y discusión La determinación simultánea de los tres herbicidas se realizó a pH 8 en un buffer de fosfatos 0.2M (Figura 2). Como se puede observar existe un gran solapamiento de las bandas de absorción de los tres compuestos por lo que resultaría difícil hacer la determinación de cada componente en la mezcla por espectrofotometría UV. El intervalo de concentración en el que fueron analizados los compuestos fue de 1 a 25 mg/L para 2,4-D, 1 a 14 mg/L para Atrazina y 1 a 7 mg/L para Dicamba. 5 Figura 2. Espectros de absorción de Dicamba, Atrazina y 2,4-D en buffer de fosfatos 0.2M pH 8. Concentración 6, 12 y 20 mg/L, respectivamente. En la Tabla 1 se describe la composición de la serie de muestras que fueron empleadas para la calibración de la matriz de respuesta por PLS-1, a diferentes relaciones de concentración de cada analitos en estudio. Las condiciones de trabajo para PLS-1 fueron (a) centro medio como estrategia para procesar los datos espectrales (b) validación interna cruzada dejando una muestra fuera por iteración, (c) máximo de 9 factores para construir el modelo de calibración y rango espectral de 205 a 301 nm. Se estimaron los valores de PRESS (Prediction Residual Error Sum of Squares) para identificar el número de factores requeridos para la construcción del modelo de calibración. El valor de la estadística F (utilizando como criterio un valor de F = 0.75) y el mínimo local también se tomaron en cuenta durante la optimización. Dos factores fueron requeridos para Atrazina, mientras que se requirieron 6 y 7 para 2,4-D y Dicamba, respectivamente. Los parámetros estadísticos de R (coeficiente de correlación), SEC (standard error of calibration), RMSD (average error index in the analysis) y REP (error average percentage en la serie) se determinaron para evaluar la capacidad del modelo de calibración y los resultados se presentan en la Tabla 3. Tabla 3. Parámetros estadísticos estimados durante la validación interna del modelo de calibración propuesto por PLS-1 para 2,4-D, Atrazina y Dicamba. Parámetro 2,4-D Atrazina Dicamba Factores 6 2 7 R 0.997 0.999 0.998 SEC 0.34 0.53 0.30 RMSD 0.32 0.51 0.32 REP 7.24 2.81 1.83 Una serie de muestras sintéticas se prepararon para evaluar la habilidad de predicción del modelo propuesto. Los porcentajes de recuperación promedio, los valores de SEP y REP 6 se muestran en la Tabla 4. Para los tres analitos se presentaron porcentajes de recuperación satisfactorios. La comparación de SEC y REP de Tabla 3 y Tabla 4 muestra que los valores son muy semejantes, por lo que no existe un sobre ajuste del modelo de calibración propuesto y que además se seleccionó un número de factores apropiados. Tabla 4. Parámetros estadísticos estimados durante la validación externa del modelo de calibración propuesto para 2,4-D, atrazina y dicamba por PLS-1. Parámetro 2,4-D Atrazina Dicamba Recuperación (%) 96±2 97±2 94±3 SEC 0.39 0.60 0.48 REP 6.63 2.17 1.16 Finalmente, para la validación de la calibración multivariante PLS-1, se realizó la determinación simultánea de los tres herbicidas en las condiciones experimentales descritas, en una muestra de agua proveniente del Río San Juan, municipio de Santiago Nuevo León, México. Las muestras de agua previamente filtradas, se enriquecieron con los 3 herbicidas en concentraciones conocidas. Se determinaron las recuperaciones por PLS-1 y por HPLC (Figura 3). En la Figura 4, se muestra un cromatograma de los herbicidas en estudio. Como se puede observar no se presentaron diferencias estadísticamente significativas entre las concentraciones obtenidas por PLS-1 y por HPLC para los tres herbicidas por calibración multivariante (PLS-1) y por HPLC, siendo PLS-1 una alternativa viable y económica para la determinación simultánea de mezclas de los tres herbicidas comparado con la técnica de HPLC. Adicionado PLS-1 (b) Atrazina C o n c e n trac io n (m g /L ) (a) 2,4-D (c) Dicamba 8 6 6 7 6 5 4 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 3 2 1 0 0 1 2 3 Muestra 4 5 6 1 2 3 Muestra 4 5 6 HPLC 7 0 1 2 3 Muestra 4 5 6 Figura 3. Determinación de Dicamba, 2,4-D y Atrazina por PLS-1 y HPLC. Figura 4. Cromatograma de Dicamba, 2,4-D y Atrazina registrado a 220 nm (concentraciones de 7, 10 y 12 mg/L, respectivamente). Conclusiones El método propuesto mostró ser una alternativa rápida, sencilla y de bajo costo para la determinación de los herbicidas 2,4-D, Dicamba y Atrazina en muestras de agua mediante espectrofotometría UV-Vis. El modelo obtenido con el algoritmo PLS-1 arroja porcentajes de recuperación favorables sobre muestras reales 90.7 a 98.6%, utilizando la calibración en la región espectral seleccionada. Agradecimientos Los autores agradecen a SEP-PROMEP 103.5/09/3905 y PAICyT-UANL IT154-09 por el financiamiento para la realización de este trabajo. 8 Un agradecimiento a la Dra. Patricia González del laboratorio de Biofarmacia de la FCQ, UANL, por las facilidades otorgadas para la realización de este trabajo. Referencias [1] Monitor Agroeconómico 2009 del Estado de Nuevo León. Febrero 2009. SAGARPA. Cultivos Principales. Pág. 1 y 4. [2] F.Bastida, J. Menéndez. Producción integrada y manejo integrado de malas hierbas. En: Uso de Herbicidas en la Agricultura del Siglo XXI (Eds. R De Prado y J Jorrín), pp. 307-316, Universidad de Córdoba, España. 2001. [3] L. Orta-Arrazcaeta. Contaminación de las aguas por plaguicidas químicos. Fitosanidad 6: 55-64, 2002. [4] G. Dierksmeier. Plaguicidas, residuos, efectos y presencia en el medio, Ed. Científico-Técnica, La Habana. 2001. [5] E.M. Thurman, L.R. Zimmerman, D.S. Aga, R.J. Gilliom. Regional water-quality analysis of 2,4-D and dicamba in river water using gas chromatography isotope dilution mass spectrometry. Int. J. Environ. Anal. Chem., 2001, 79, 185-198. [6] A.T.K. Tran, R.V. Hyne, P. Fleur, W.R. Day, P. Doble. Optimisation of the separation of herbicides by linear gradient high performance liquid chromatography utilising artificial neural networks. Talanta, 2007, 71, 12681275. [7] A.T.K. Tran, R.V Hyne, P. Doble. Determination of commonly used polar herbicides in agricultural drainage waters in Australia by HPLC. Chemosphere, 2007, 67, 944-953. [8] J. Amador-Hernández, M. Velázquez-Manzanares, M.R. Gutiérrez-Ortiz, B. Hernández-Carlos, M. PeralTorres, P. L. López de Alba. Simultaneous Spectrophotometric Determination of Atrazine and Dicamba in Water by Partial Least Squares Regression. J. Chil. Chem. Soc. 2005, 50, 461-464. 9