Launch of the Latin American Network of Soil Laboratories (LATSOLAN) | Texcoco, Mexico | 1 - 3 March 2018

1. Aplicación del método de Espectroscopia
del infrarrojo cercano (NIR) en redes de
laboratorios y experiencias en México.
Dr. Armando Guerrero Peña M. C. Aarón Jarquín Sánchez

2. Aplicaciones de la espectroscopía de infrarrojo cercano.
 Insaturaciones en diversos
compuestos.
 Polímeros -caracterización
(bandas C-H)
 Farmacéutica- caracterización de
principios activos Penicilina
(Polimorfismo)
 Materiales de empaque,
isómeros ópticos
 Alimenticia-Proteína, fibra, cenizas,
Grasas, humedad, azúcares.
 Vitivinícolas y Cervecera (alcoholes,
en procesos de maduración y
fermentación).
 Contaminación ambiental: C, N, P
en materia biológica suspendida.

3. Ventajas.
No destructiva ni invasiva
No genera residuos
Aumento en la capacidad analítica.
Diferenciar un componente específico en una mezcla compleja sin
tener la necesidad de recurrir a un trabajo previo de separación.
Los tiempos de análisis se limitan a minutos.
Desventajas
Se requiere de personal especializado para realizar las calibraciones
así como dar seguimiento a la actualización de los modelos.
Costo inicial alto.
Análisis con métodos de referencia obligatorias.

4. Espectroscopia de infrarrojo cercano.

6. 1
2
I . R .
Vibraciones y
rotaciones del
esqueleto
Vibraciones
fundamentales
de la molécula
Sobretonos ó armónicos de
las Vibraciones de tensión
del Hidrógeno
Vibraciones
que
aparecen
LEJANOMEDIOCERCANOREGION IR

7. Al absorber radiación infrarroja, una molécula debe experimentar un
cambio neto en el momento dipolar como consecuencia de su
movimiento vibratorio o rotatorio. Sólo en estas circunstancias puede
interaccionar con la molécula el campo eléctrico alternante de la
radiación y causar cambios en su movimiento.
Vibraciones de estiramiento
ASIMÉTRICOSIMÉTRICO

8. La absorción de radiación infrarroja está confinada para especies
moleculares donde existe una diferencia de energía entre los distintos
estados rotacionales y vibracionales.
Vibraciones de flexión

9. Cuando se analiza una muestra de cualquier tipo en la región de
infrarrojo ésta puede sufrir diferentes fenómenos como son: absorción,
reflexión y refracción.
La medida más común en el infrarrojo es la que se basa en la
absorción, aunque también se han desarrollado espectroscopias
basadas en el fenómeno de la reflexión como la reflectancia total
atenuada y la reflectancia difusa (Macho, 2002)

10. Quimiometría.
Métodos matemáticos y estadísticos para diseñar procedimientos de medida y para
obtener la mayor cantidad de información química posible a partir del análisis de
datos (Massart et al., 1997).
- Filtrado de señales (pretratamientos aplicados a los datos experimentales)
- Técnicas multivariables que generan agrupaciones de muestras por similitud.
- Calibración con técnicas multivariables para encontrar la relación cuantitativa
entre la señal analítica y las propiedades del analito.

11. Multiplicative Scatter CorrectionSin tratamientos
Standard Normal Variate Detrend

12. Preparación de las
muestras de suelos
Análisis por
métodos
convencionales
Espectros NIR
Pretratamiento de
los espectros
Obtención de
ecuaciones PLS,
MPLS, PCR
Validación de
ecuaciones de
regresión.
NIR vs Método
Convencional
RPD
SEP(C)V
SEPC
RSQ
Derivadas
SNV
MSC
DT
PCA
RSQ , BIAS, SEP

13. Librería de espectros,
Monitoreo constante,
criterios para revalidación,
procedimientos de
transferencia.
Desarrollo
Alcances de NIRS
Preparación de muestras
Verificación y corrección de
los elementos que afectan la
respuesta espectral.
Validación y
Estadísticas especificas
para cada parámetro.
Linealidad, exactitud,
precisión, repetibilidad,
etc.
Calibraciones
Pretratamiento de los datos
Creación del modelo de NIR
Optimización constante.
Recolección, selección y
preparación de muestras,
Métodos de referencia.
NIRS (Near infra-red
spectroscopy)
Quimiometría.

14. Red de laboratorios:
La Importancia de las red de colaboración en México radica en la posibilidad de reunir la
gente con alta capacidad en el análisis por NIR y colaborar en la generación de modelos de
predicción cada vez más precisos y exactos y dar continuidad a la calibración del modelo de
predicción para carbono y otros parámetros en los suelos de México.
Actualmente se realizan acciones de capacitación y actualización en el manejo
quimiométricos de los espectros de NIR en suelos para los miembros de REDLABS
Control de calidad, de los resultados obtenidos para los modelos de estimación de carbono y
nitrógeno en suelos de México.
La Red en México:
Creación de librerías de espectros NIR para la generación de modelos de predicción con
mayor precisión para la estimación de los componentes de los suelos de México.
Colegio de Postgraduados
Instituto Nacional de Investigación Forestal Agropecuaria y Pesca.

15. Experiencias en México.
CONAFOR-PNUD reúne a los laboratorios para colaborara en la formación de Red para colaborar
en la estandarización de enfoques de medición y análisis de suelo.
CONACYT 2016 Red temática de investigación.
ACTUALIDAD
Actualmente se están realizando acciones que nos lleven al establecimiento de nuevas
metodologías (NIR) que nos permitan crear liberias espectrales y personal capacitado en la
generación de modelos de predicción de los diferentes componentes del suelo principalmente
para carbono y nitrógeno.
A DONDE SE QUIERE LLEGAR
Realizar un modelo de predicción de las características de los suelos de México.
Crear librerías espectrales.
Realizar alianzas con instituciones para mejorar continuamente la robustez de los modelos.

16. Análisis de materia orgánica en suelos tropicales por espectroscopía de
infrarrojo cercano (NIRS) y quimiometría.
Aaron Jarquín Sanchez, Sergio Salgado-García, David J. Palma, Armando
Guerrero-Peña
NIR Spectroscopy: An Alternative for Soil Analysis
Mariela Fuentes a , Claudia Hidalgo b , I. González-Martín c , J. M.
Hernández-Hierro c , B. Govaerts d , K. D. Sayre d & Jorge Etchevers
NIR spectroscopy to identify and quantify imazapyr in soil
Milton Carlos Soto-BarajasInmaculada González MartínInmaculada González MartínJose
Miguel Hernandez-HierroJose Miguel Hernandez-Hierro[...]J. D. EtcheversJ. D. Etchevers
Desarrollo de modelos de prediccion del contenido de carbono organico y nitrogeno
total en el suelo mediante espectroscopia VIS-NIR
Esquivel-Valenzuela B.1, Cueto-Wong J.A.2, Cruz-Gaistardo C.O.3, Guerrero-Peña A.4,
Jarquín-Sánchez A.5, Burgos-Córdova D.2
Análisis de nitrógeno total en suelos tropicales por espectroscopía de
infrarrojo cercano (NIRS) y quimiometría.
Aaron Jarquín Sanchez, Sergio Salgado-García, David J. Palma, Armando
Guerrero-Peña

17. Estadísticas de los modelos de calibración para materia orgánica
Análisis
Tratamiento
matemático n Media SD R2
Estimación (MO,
%)
SEC SECV RPDMín Máx
Con bolsa
estándar MSC
2,10,10,1 124 2.83 2.45 0.88 0.00 10.18 0.71 0.86 2.5
Sin bolsa
SNV only
2,4,4,1 120 2.75 2.25 0.80 0.00 9.50 1.00 1.28 2.0

18. -1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
materia orgánica referencia (%)
MateriaorgánicaNIR(%)
VALIDACIÓN DE MATERIA ORGÁNICA EN
SUELOS DENTRO DE LA BOLSA
Muestra No. Laboratorio NIR Residual
3 0.34 -0.08 0.42
42 0.46 0.64 -0.18
71 0.50 1.00 -0.50
56 0.60 1.22 -0.62
33 0.70 1.24 -0.54
55 0.87 1.77 -0.90
18 0.97 0.56 0.41
70 1.11 -0.25 1.36
76 1.34 1.75 -0.41
65 1.54 2.46 -0.92
66 1.88 1.64 0.24
77 2.08 1.95 0.13
96 2.41 2.59 -0.18
144 2.68 3.18 -0.50
113 3.20 3.36 -0.16
92 4.02 3.40 0.62
127 5.09 4.59 0.50
128 6.03 5.36 0.67
124 7.50 5.40 2.10
137 9.25 6.89 2.36
muestras 20
SEP 0.906
Slope 1.244
RSQ 0.906
SEP (C) 0.908
Grados de
libertad
F PROBABILIDAD
19 9.74099539
1 0.38005502 23.65 2.0683 e-09
19 0.41191787 0.92 0.34884623