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Revista Ciencia UNEMI
Vol. 19, N° 50, Enero-Abril 2026, pp. 121 - 131
ISSN 1390-4272 Impreso
ISSN 2528-7737 Electrónico
https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol19iss50.2026pp121-131p
Índices de calidad en suelos de playas arenosas
del Municipio Puerto Cabello - Estado Carabobo
Joselin Albujar
1*
; Arnaldo José Armado Matute
2
;Jorge Alexander Briceño Carrasquel
3
;
Mónica Del Pilar Silva Ordóñez
4
; Daniela Avalos
5
; Marcelo Rojas
6
Resumen
La calidad de un suelo se puede estimar mediante índices multivariables y su diseño depende de la funcionalidad del suelo. Los
suelos de playas arenosas son de gran importancia ecológica; sin embargo, no se incluyen en los planes de gestión ambiental de
ecosistemas costeros. El objetivo de esta investigación es evaluar el impacto de actividades antropogénicas en suelos de playas are-
nosas mediante índices de calidad ambiental, estimando parámetros fisicoquímicos, biológicos y bioquímicos que pudiesen estar
afectados por estas actividades, contribuyendo así con herramientas para la gestión ambiental de los servicios ecosistémicos que
ofrecen estos entornos. Se empleó la metodología basada en comparación de áreas, la media geométrica y la de indicadores pon-
derados. Las alteraciones provocadas por el impacto ambiental de las actividades industriales desarrolladas en las zonas cercanas
a las playas evaluadas, inducen aumentos en parámetros fisicoquímicos que provocan un aumento en los parámetros biológicos
como la actividad microbiológica y carbono de biomasa microbiana. Los indicadores biológicos fueron más sensibles ante los
impactos ambientales. Se concluye que el ICSárea es adecuado para evaluar la sensibilidad de los indicadores y los procesos de de-
gradación a los que están sometidos los suelos de playas arenosas; sin embargo, requiere comparación con suelo no impactado de
características similares. Los índices propuestos constituyen una herramienta de monitoreo y gestión eficaz para realizar estudios
de impacto ambiental en los ecosistemas costeros.
Palabras clave: Calidad ambiental, ecosistemas costeros, indicadores ambientales, suelos arenosos.
Quality indices in soils of sandy beaches of the
Municipality of Puerto Cabello - Carabobo
State
Abstract
The quality of a soil can be estimated using multivariable indices and its design depends on the functionality of the soil. Sandy beach
soil is of great ecological importance; however, they are not included in environmental management plans for coastal ecosystems.
The objective of this research is to evaluate the impact of anthropogenic activities on sandy beach soils through environmental
quality indices, estimating physicochemical, biological and biochemical parameters that could be affected by these activities, thus
contributing with tools for the environmental management of ecosystem service that these environments offer. The methodology
based on comparison of areas, the geometric mean and weighted indicators was used. The alterations caused by the environmental
impact of industrial activities carried out in the areas near the evaluated beaches induce increases in physicochemical parameters that
cause an increase in biological parameters such as microbiological activity and carbon from microbial biomass. Biological indicators
were more sensitive to environmental impacts. It is concluded that the ICSarea is adequate to evaluate the sensitivity of the indicators
and the degradation processes to which sandy beach soils are subjected; however, it requires comparison with unimpacted soil with
similar characteristics. The proposed indices constitute an effective monitoring and management tool to carry out environmental
impact studies on coastal ecosystems.
Keywords: Coastal ecosystems, environmental indicators, environmental quality, sandy soils.
Recibido: 28 de julio de 2025
Aceptado: 28 de noviembre de 2025
1
Universidad de Carabobo. Laboratorio de Investigaciones Bioquímicas, Suelo y Ambiente, LIBSA, Centro de Investigaciones en
Ambiente, Biología y Química, AMBIOQUIM, Departamento de Química, Facultad de Ciencias y Tecnología, Naguanagua. Venezuela,
jalbujar@uc.edu.ve, https://orcid.org/0000-0002-5460-1210
2
Universidad de Carabobo. Laboratorio de Investigaciones Bioquímicas, Suelo y Ambiente, LIBSA, Centro de Investigaciones en
Ambiente, Biología y Química, AMBIOQUIM, Departamento de Química, Facultad de Ciencias y Tecnología, Naguanagua. Venezuela,
aarmado@uc.edu.ve, https://orcid.org/0000-0003-4670-0339
3
Universidad Estatal de Bolívar. Guaranda. Ecuador, jbriceno@ueb.edu.ec, https://orcid.org/0000-0002-0692-1228
4
Universidad Técnica de Ambato. Laboratorio de alimentos funcionales. Facultad de Ciencia e Ingeniería en Alimentos y Biotecnología,
FCIAB. Ambato. Ecuador, mdp.silva@uta.edu.ec, https://orcid.org/0000-0001-8887-1553
5
Universidad Estatal de Bolívar. Guaranda. Ecuador, daniela.avalos@ueb.edu.ec, https://orcid.org/0000-0002-7184-3318
6
Universidad Estatal de Bolívar. Guaranda. Ecuador, mrojas@ueb.edu.ec, https://orcid.org/0000-0002-9694-3817
*Autor
de correspondencia
122
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│
123
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
I. INTRODUCCIÓN
La calidad de un suelo incluye componentes
intrínsecos, determinados por las propiedades
físicas, químicas y biológicas dentro de los límites
establecidos por el clima y los ecosistemas; asimismo,
está condicionada por un componente externo
de índole antrópico, afectado por las prácticas de
manejo y uso de las tierras (Cantú et al., 2007). Esta
definición se puede estimar a través de la evaluación
de indicadores, que son variables que resumen
información relevante, haciendo que un fenómeno o
condición de interés se haga perceptible, mediante la
cuantificación y comunicación en forma comprensible
(Chaudhry et al., 2024). En este caso, corresponden a
aquellas propiedades del suelo medibles, que tienen
mayor sensibilidad a los cambios en la función y los
servicios ecosistémicos del suelo (Evangelista et al.,
2023).
La alteración de la calidad del suelo es
consecuencia de muchos procesos interactivos que
pueden cambiar el equilibrio entre los aspectos
fisicoquímicos, microbiológicos y bioquímicos del
suelo. Por ello, el concepto funcional debe inferirse
de las propiedades y procesos del suelo que son
sensibles al uso y manejo (Isabel et al., 2024). El
principal requisito para que una propiedad sea
seleccionada como indicador de calidad del suelo es
que sea sensible a los cambios que ocurren dentro de
la función del suelo en cuestión. Otras características
incluyen: correlación positiva con los servicios
ecosistémicos, fácilmente mensurable, sensible a la
gestión y, siempre que sea posible, ser un componente
de una base de datos preexistente (Wu et al., 2019).
Tomando en cuenta el hecho de que los suelos
tienen propiedades diversas y desempeñan funciones
con distinta intensidad, la calidad del suelo debe
ser evaluada con base en su papel multifuncional
(Garmendia Salvador, 2008). Se define utilizando
diferentes modelos, uno de los más aceptados es
un enfoque multifuncional que considera varias
áreas, incluida la productividad biológica sostenible,
calidad ambiental, y salud animal, vegetal y humana
(Isabel et al., 2024). Actualmente no existe una
fórmula para medir este concepto, que sea aceptada
y aplicable, y tampoco un indicador para suelos, que
sea completamente eficiente (Menta et al., 2018).
Una amplia variedad de propiedades edáficas se
utilizan como indicadores de la calidad del suelo,
pero estas características individuales proporcionan
información incompleta sobre el estado del suelo,
por lo que se integran en índices multivariables
(Isabel et al., 2024). Estos sintetizan los atributos
del suelo en un formato que mejora la comprensión
de los procesos del suelo para informar sobre
intervenciones de gestión o políticas (De Paul Obade
& Lal, 2016). Estas herramientas permiten una
evaluación más exacta y confiable de la calidad de
un suelo usando métodos estadísticos (Choudhury &
Mandal, 2021).
El primer paso para la evaluación de la calidad
de un suelo es la definición de los objetivos, luego la
selección de los indicadores, que debe tener en cuenta
la conexión entre ellos y las funciones o servicios
ecosistémicos propuestos. La interpretación de los
valores de los indicadores propuestos debe ser bien
definida; si no hay un sistema de interpretación
propuesto, los indicadores no pueden ser utilizados
en la práctica. Luego, se recomienda el desarrollo
de un índice de calidad e inclusive representaciones
gráficas para ilustrar qué tan bien un suelo cumple
sus funciones (Coban et al., 2022).
Se han propuesto aproximaciones basadas en el
establecimiento de un conjunto mínimo de datos de
variaciones temporales de propiedades del suelo y
funciones de pedotransferencia. Esta aproximación
se soporta en datos de entrada de estudios de suelo
y modelos de simulación para el diseño de sistemas
de manejo sustentables y estándares establecidos
de manejo de calidad del suelo, haciendo énfasis en
la definición de la calidad del suelo, determinación
de índices de calidad y en la ponderación de su
importancia (Rachman, 2019).
Debido a que los índices de calidad de suelos no
pueden estandarizarse para hacerlos universales,
se han utilizado diversas metodologías para su
diseño, atendiendo a las características de los
suelos, factores climáticos, funciones y servicios
ecosistémicos asociados al manejo, entre otros. Tal
es el caso de Mei et al., (2019), quienes desarrollaron
un índice para suelos densamente cultivados con
diferentes rendimientos, en China, aplicando una
metodología de tres pasos:1) selección del conjunto
mínimo de datos; 2) ponderación y estandarización
de cada variable y 3) cálculo del índice de calidad
(SQI). Mukherjee & Lal, (2014), comparó tres
métodos para determinar índices de calidad de
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
│
123
suelos de procedencia diversa: aditivo simple, aditivo
ponderado y modelado estadísticamente. Sánchez-
Navarro et al., (2015), desarrollaron un índice
para estimar la calidad de suelos en ecosistemas
semiáridos mediterráneos. Para ello utilizaron la
opinión de expertos como metodología, acompañada
con un análisis de componentes principales para la
selección.
Los índices de calidad de suelo son específicos
para una zona dada. Los indicadores seleccionados
deben ser significativos para la función o servicio
ecosistémico evaluado, lo cual está directamente
relacionado con las metas establecidas en la
evaluación. Un ejemplo de ello es el índice de Calidad
Biológica del Suelo – artrópodos (QBS-ar), basado en
el concepto de que un número de microartrópodos
morfológicamente adaptados al suelo, es más alto
en suelos con una alta calidad ambiental (Menta
et al., 2018). Estas herramientas, también pueden
ser empleadas para evaluar la degradación de este
recurso. Investigadores han reportado un impacto
negativo en el suelo asociado a la rotación de estos
cultivos, por lo que concluyeron que el índice
obtenido permite evaluar los procesos de degradación
del suelo y ayuda a la implementación de prácticas de
manejo adecuadas (Amir, 2023).
Otra de las metodologías que se ha propuesto para
establecer la calidad ambiental del suelo es el uso de
la media geométrica. En tal sentido, Hinojosa et al.,
(2004), establecieron que la media geométrica es
un índice general que permite resumir información
de variables con diferente rango de variación y
unidades; mientras que, García-Ruiz et al., (2009)
utilizaron la media geométrica de las actividades
enzimáticas como indicador general de la calidad del
suelo, demostrando que podía ser lo suficientemente
integrador sin incluir propiedades fisicoquímicas.
También, la metodología propuesta por Kuzyakov et
al., (2020), basada en la comparación del área dentro
del gráfico radar producida a partir del conjunto de
parámetros individuales del suelo; y la metodología
basada en promedio de indicadores, propuesta por
Cantú et al., (2007), donde se selecciona el conjunto
de indicadores y se obtiene un valor único de cada
parámetro con el promedio ponderado de acuerdo
a la proporción que representa en el área total de
estudio.
Existen diversos tipos de suelos, entre los que
se encuentran los arenosos, característicos de
ecosistemas costeros terrestres, de los cuales, las
playas arenosas corresponden a las tres cuartas
partes del sistema intermareal en el mundo y han
estado sujetas a un gran desarrollo y a diferentes
actividades sin la debida planificación como
crecimiento de asentamientos urbanos, actividades
turísticas e incluso industriales, lo que conlleva
a que estos entornos, sean afectados en gran
extensión por impactos antropogénicos negativos
(Angeloni, 2003). Estos constituyen uno de los
grupos que menos atención ha recibido en iniciativas
de gestión ambiental, probablemente, porque su
uso a menudo se asocia con actividades de ocio y
recreación. No obstante, cumplen diversas funciones
físicas, químicas y biológicas, que interconectan
los equilibrios ecológicos de ecosistemas marinos y
terrestres por lo que son de gran relevancia desde el
punto de vista ecológico.
Venezuela cuenta con una vasta extensión
de zonas costeras, constituidas principalmente
por playas arenosas y rocosas. Al igual que otros
ecosistemas costeros, las playas de arena desempeñan
diversas funciones ecológicas, como ser depositarios
de biodiversidad, protección de la costa y satisfacción
de las necesidades humanas de recreación y turismo.
De modo general, ésta última función es la que ha
recibido mayor relevancia por parte de los organismos
encargados de aplicar sistemas de gestión ambiental,
dejando a los procesos físicos, químicos y biológicos
que se dan en las playas como secundarios.
Por todo lo antes expuesto, es de gran importancia
el estudio de los métodos para evaluar la calidad del
suelo, específicamente, el estudio de indicadores
e índices ambientales que puedan constituir
herramientas para determinar la calidad del recurso.
En tal sentido, en esta investigación se evaluó el
impacto de actividades antropogénicas en suelos
de playas arenosas mediante índices de calidad
ambiental. Se evaluaron parámetros fisicoquímicos,
biológicos y bioquímicos que pudiesen estar afectados
por estas actividades.
II. MATERIALES Y MÉTODOS
Se seleccionaron tres playas para el estudio: El
Palito (10.4809, -68.10923), Waikiki (10.48311,
-68.03862) y Playa Blanca, suelo control (10.47367,
-68.01626), ubicadas en el municipio Puerto Cabello,
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estado Carabobo. Se tomaron veinte (20) muestras
superficiales compuestas a través del método de
partición, diez (10) en zona supralitoral (SL) y diez
(10) en zona intermareal (IM). Se realizaron dos
tomas de muestras, en estación lluviosa y seca. Se
evaluaron parámetros fisicoquímicos y biológicos
para el desarrollo de los índices (Albujar et al.,
2023b, 2023a; Albujar & Armado, 2023).
Para la evaluación de la calidad de los suelos
se siguió la metodología basada en la comparación
del área dentro del gráfico radar, propuesta por
Kuzyakov et al., (2020). Para esta metodología,
cada parámetro se estandarizó a la unidad (0,1) para
suelos no degradados, según la ecuación:
Donde Pi, es el parámetro estandarizado; Pdg y Pndg,
son los valores del parámetro degradado y natural
respectivamente. En el caso de estudio, la condición
menos es mejor, se aplicó a la conductividad,
retención y contenido de humedad en la zona
supralitoral; al pH, en todas las zonas, debido a que
los valores obtenidos fueron superiores a 7,4; y a los
contaminantes Hidrocarburos Totales de Petróleo
(HTP) y plomo disponible. Los demás parámetros
fueron evaluados con la condición más es mejor.
Con base a los parámetros estandarizados, se
construyó un gráfico de radar para el suelo degradado
y para el no degradado. El área correspondiente al
La otra situación es cuando el valor máximo del
indicador corresponde a la peor situación de calidad
de suelo (Vn = 0) y se calcula según la ecuación:
Donde Vn = valor normalizado, Im = medida del
indicador, Imax = valor máximo del indicador, Imin
= valor mínimo del indicador. Los valores máximos y
mínimos fueron establecidos tomando en cuenta los
valores obtenidos en Playa Blanca y otros reportados
por diversas investigaciones.
En el caso de estudio, la peor condición se
aplicó a la conductividad, retención y contenido de
humedad en la zona supralitoral; al pH en todas las
zonas, debido a que los valores obtenidos fueron
superiores a 7,4; al contenido de arcilla, tomando
en cuenta las características texturales del tipo de
suelo estudiado y, a los contaminantes HTP y plomo
disponible. Los demás parámetros fueron evaluados
con la mejor condición. El índice de calidad de suelos
(ICS) se estableció promediando los valores de todos
los indicadores y se interpretaron según la escala
establecida en la Tabla I:
Tabla 1. Clases de calidad de suelos Cantú
et al., (2007).
índice de calidad de suelo (ICS área) es igual a la suma
de los triángulos individuales que componen la figura
completa, según la ecuación:
En la metodología basada en el promedio de
indicadores, propuesta por Cantú et al., (2007), se
seleccionó el conjunto de indicadores, luego se obtuvo
un valor único de cada parámetro con el promedio
ponderado de acuerdo a la proporción que representó
en el área total de estudio. Estos se normalizaron
en una escala 0 y 1 que representan la peor y mejor
condición de calidad, respectivamente. Existen dos
situaciones posibles: la primera es cuando el valor
máximo del indicador (Imax) corresponde a la mejor
situación de calidad de suelo (Valor normalizado del
indicador: Vn = 1) y el cálculo es:
Otra de las metodologías aplicadas fue la media
geométrica, que resume la información de variables
de diferentes rango de variación y unidades Hinojosa
et al., (2004). En este caso se calculó la media
geométrica de los parámetros microbiológicos y
bioquímicos, según la ecuación:
Donde GM, es la media geométrica; P, el valor
del parámetro y n, el número de parámetros. La
variación relativa de la media geométrica se obtuvo
al compararla con el suelo control.
El análisis estadístico de los datos se realizó
a través del programa PAST 3.24.
Se realizaron
Índice de calidad de suelos
Escala
Clases
Muy alta calidad
0,80 - 1
1
Alta calidad
0,60 0,79
2
Moderada calidad
0,40 – 0,59
3
Baja calidad
0,20 – 0,39
4
Muy baja calidad
0,00 – 0,19
5
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
│
125
Análisis de Componentes Principales a fin de
determinar las variables más representativas. Un
análisis de correlaciones se empleó para establecer
las relaciones y dependencias entre los parámetros
evaluados.
III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1. Índice de calidad basado en comparación
de áreas:
Para la aplicación de esta metodología se realizó
la estandarización de los valores de los parámetros,
según la ecuación 1. Se construyeron gráficos de
radar tanto para el suelo control como para el
correspondiente a la zona intermareal y supralitoral
en las estaciones climáticas lluviosa y seca, a fin de
comparar las áreas de los polígonos resultantes.
Figura. 1. Gráficos de radar para Índice de calidad de suelo basado en comparación de áreas. a) zona
supralitoral estación lluviosa, b) zona supralitoral estación seca, c) zona intermareal estación lluviosa, d)
zona intermareal estación seca, de playas del municipio Puerto Cabello, estado Carabobo.
SL= zona supralitoral; IM= zona intermareal; (ll)= estación climática lluviosa; (s)= estación climática seca; SLC=
zona supralitoral control;
IMC=
zona intermareal control;
%A=
contenido de arena;
%Ar=
contenido de
arcilla;
RH=
retención de humedad;
CH=
contenido de humedad;
Cond=
conductividad,
COT=
carbono
orgánico total;
CIC=
capacidad de intercambio catiónico;
HTP=
hidrocarburos totales de petróleo;
Pb=
plomo disponible, AM= actividad microbiológica; CB= carbono de la biomasa microbiana; Cat= actividad
catalasa; Ur= actividad ureásica; Prot= actividad proteásica; MT= microorganismos totales cultivables.
En la Fig. 1a se observa que en la zona supralitoral
en la estación lluviosa, los parámetros fisicoquímicos
que difieren con respecto al suelo control son el
contenido de humedad, la conductividad y el carbono
orgánico total. De los parámetros biológicos, la
actividad de la ureasa es mucho mayor que en el
suelo control, también varían la actividad proteasa
y catalasa. De los contaminantes evaluados, el
contenido de hidrocarburos totales de petróleo
mostró variación con respecto al suelo control.
En la Fig. 1b, se observa que en la zona supralitoral
en la estación seca, los parámetros fisicoquímicos que
difieren con respecto al suelo control son la retención
y el contenido de humedad, la conductividad y el
carbono orgánico total. De los parámetros biológicos,
la actividad de la ureasa es mucho mayor que en el
suelo control, también varían la actividad proteasa,
la actividad microbiológica, el carbono de la biomasa
microbiana y los microorganismos cultivables. De
los contaminantes evaluados, tanto el contenido
de hidrocarburos totales de petróleo y de plomo
disponible mostraron variación.
En la Fig. 1c, en la estación lluviosa, se observa
que para la zona intermareal los parámetros
fisicoquímicos que reflejan mayor diferencia son la
conductividad, el contenido de carbono orgánico total
y la capacidad de intercambio catiónico; mientras
que de los contaminantes evaluados, el contenido de
hidrocarburos totales de petróleo muestra variación
con respecto al suelo control. En la figura se observa
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que todos los parámetros biológicos evaluados
difieren con respecto a Playa Blanca, excepto la
actividad proteasa.
En la Fig. 1d, en la estación seca, se observa
que para la zona intermareal los parámetros
fisicoquímicos que reflejan mayor diferencia son
la retención de humedad, la conductividad y la
capacidad de intercambio catiónico. Al igual que para
la estación seca, los hidrocarburos totales de petróleo
mostraron una alta variación con respecto al suelo
control. Todos los parámetros biológicos mostraron
diferencia, excepto la actividad catalasa.
Una vez obtenida el área correspondiente a cada
zona evaluada se calculó el índice de calidad del suelo
área de acuerdo con la siguiente ecuación:
Tabla 2. Índices de calidad de suelos área para las
zonas supralitoral e intermareal de playas del
municipio Puerto Cabello, estado Carabobo en
las estaciones lluviosa y seca.
Zona Área ICSárea
SL (ll) 22,73 1,50
IM (ll) 12,91 0,85
SL (s) 29,01 1,91
IM (s) 16,57 1,09
SLC
De los resultados, se infiere que los parámetros
biológicos son más sensibles a los impactos
ambientales asociados a las actividades industriales
desarrolladas en las zonas seleccionadas. Asimismo,
es posible suponer que las variaciones observadas
en los parámetros fisicoquímicos son debidas a
los incrementos de sustancias contaminantes, por
ejemplo, los vertidos de productos derivados de
procesos de refinación de petróleo o del transporte
marítimo de sustancias químicas.
El índice de calidad de suelo bajo el enfoque de
área se determinó mediante la ecuación:
incrementan los valores asociados a los parámetros
considerados como indicadores de calidad ambiental.
En esta zona se ha observado una mejora en la
estética del paisaje, producto de las adaptaciones que
ha tenido el ecosistema en el área correspondiente
a la desembocadura del río Sanchón. Dentro de las
evidencias de la adaptabilidad observada se tiene,
aparición de vegetación y fauna características de
manglares, entre otros. Estas evidencias permiten
inferir que existe la posibilidad de que la calidad
ambiental del suelo de esta zona haya aumentado.
Sin embargo, también existe la posibilidad de
que los impactos a los que está sometido el suelo
tomado como control, influyan en mayor magnitud
sobre los indicadores evaluados, disminuyendo
IMC 15,19 su funcionalidad. En Playa Blanca se desarrollan
SL= zona supralitoral; IM= zona intermareal; (ll)=
estación climática lluviosa; (s)= estación
climática seca; SLC= zona supralitoral control;
IMC= zona intermareal control; ICSárea= índice
de calidad de suelos basado en comparación de
áreas.
En la Tabla II se muestran los valores obtenidos
para el índice de calidad de suelos bajo el enfoque de
área. Se observa que superan la unidad excepto en el
caso de la zona intermareal en la estación climática
lluviosa. Kuzyakov et al., (2020), plantearon que en
este enfoque, cuando el ICSárea del suelo alterado
es mayor a la unidad, su funcionalidad es mayor
que la del suelo no alterado. En este caso, los suelos
considerados alterados, específicamente en Playa
El Palito, presentan un aporte de contaminantes
como hidrocarburos y sustancias derivadas, que
actividades turísticas y comerciales que impactan
de manera negativa en las características físicas del
suelo como el pisoteo, tráfico vehicular o extracción
de sedimentos y generación de efluentes domésticos,
que influyen a su vez en las funciones del suelo y
ocasionan la pérdida de hábitats y biodiversidad del
ecosistema costero.
Tomando en cuenta lo descrito, se puede
establecer que este tipo de actividades tienen un
impacto indirecto, según la relación causa-efecto;
notable, según su intensidad y, sinérgico, definido
como aquel que se produce cuando el efecto conjunto
de la presencia simultánea de varios agentes supone
una incidencia ambiental mayor que la suma de
las incidencias individuales (Garmendia Salvador,
2008).
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
│
127
Este enfoque resulta ventajoso para el caso de los
suelos evaluados debido a que no depende del tamaño
muestral, de la cantidad de indicadores seleccionados
ni de la multicolinealidad entre los parámetros
individuales; sin embargo, es necesario establecer
un suelo de comparación que no esté sometido a
ninguna de las actividades antrópicas descritas, ya
sea para estudiar los procesos degradativos a través
del tiempo o debidos a usos diversos.
2. Media geométrica
Para la aplicación de esta metodología, se calculó
la media geométrica de los parámetros biológicos
que se seleccionaron para el estudio, tanto para la
zona supralitoral como para la intermareal. Se utilizó
como control los datos recolectados de Playa Blanca.
Los valores obtenidos para las estaciones climáticas
lluviosa y seca, se muestran en la Fig. 2.
El índice de media geométrica se calculó mediante
la siguiente ecuación:
Figura. 2. Media geométrica biológica en suelos arenosos de playas del municipio Puerto Cabello en a) estación
lluviosa y b) estación seca.
SL= zona supralitoral; IM= zona intermareal; (ll)= estación climática lluviosa; (s)= estación climática seca;
SLC= zona supralitoral control; IMC= zona intermareal control.
En la Fig. 2a, correspondiente a la estación
climática lluviosa, se evidencia un incremento de la
media geométrica biológica, en la zona supralitoral
(53,6) al comparar con el control (42,1) y un descenso
en la intermareal (56,0) con respecto al control (63,5).
Un comportamiento similar se observa en la Fig. 2b
en la estación seca, donde en la zona supralitoral
(89,09) se observó un aumento con respecto al
control (66,21); mientras que en la zona intermareal
(103,34) disminuyó con respecto al control (109,30).
Estos resultados permiten inferir que el
impacto ambiental de las actividades industriales
desarrolladas en las playas evaluadas, inducen
aumentos en parámetros fisicoquímicos como el
contenido de materia orgánica que incrementan
los parámetros biológicos como la actividad
microbiológica y carbono de biomasa microbiana.
Valores bajos de estos parámetros son indicativos de
alteraciones; sin embargo, valores altos pueden estar
asociados a contenidos de materia orgánica elevados
Volumen 19, Número 50, Enero-Abril 2026, pp. 121 - 131
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│
o a la presencia de microorganismos patógenos, que
afectaría la calidad sanitaria del suelo evaluado.
También cabe la posibilidad de que los impactos
asociados a las actividades turísticas tengan
mayor influencia sobre las propiedades del suelo,
en este tipo de ecosistemas, que los asociados
a las actividades industriales. En tal sentido, se
evidencia que la media geométrica puede aportar
información sobre cambios en la calidad ambiental
del suelo, sin embargo, requiere valores de referencia
para establecer comparaciones y determinar las
variaciones en la calidad ambiental del suelo.
Al comparar con un suelo control, se debe
seleccionar una zona que esté exenta de las
actividades antropogénicas que se llevan a cabo en
las playas de estudio.
3. Metodología basada en promedio de
indicadores
Para la aplicación de esta metodología, se
determinó a través de la herramienta Google
Maps, el área de las zonas evaluadas para estimar
la ponderación de cada indicador al total del área.
El área total aproximada de las tres playas es de
93746 m2 aproximadamente. Los promedios de los
indicadores normalizados para la zonas supralitoral
e intermareal, en las estaciones climáticas lluviosa
y seca, se muestran en la Tabla III. Los resultados
son similares para las zonas evaluadas, entre 0,43
y 0,48, clasificando los suelos como clase 3 calidad
moderada, según los valores de referencia reportados
en la Tabla I.
Tabla 3. Indicadores e índice de calidad de suelos de
playas arenosas del municipio Puerto Cabello,
Estado Carabobo.
Indicador
SL (ll)
IM (ll)
SL (s)
IM (s)
A
0,78
0,77
0,77
0,76
Ar
0,30
0,27
0,28
0,31
pH
0,23
0,28
0,21
0,22
Conductividad
0,73
0,45
0,49
0,43
CH
0,55
0,44
0,70
0,45
RH
0,38
0,27
0,44
0,35
MO
0,35
0,59
0,46
0,52
COT
0,24
0,45
0,32
0,50
CIC
0,50
0,49
0,47
0,50
HTP
0,61
0,51
0,66
0,57
Pb disponible
0,30
0,25
0,29
0,35
AM
0,46
0,26
0,68
0,64
CB
0,22
0,31
0,52
0,52
AC
0,70
0,70
0,73
0,74
AU
0,34
0,48
0,36
0,18
AP
0,31
0,34
0,41
0,25
MC
0,33
0,39
0,44
0,50
ICS
0,43
0,43
0,48
0,46
SL= zona supralitoral; IM= zona intermareal; (ll)=
estación climática lluviosa; (s)= estación
climática seca; SLC= zona supralitoral control;
IMC= zona intermareal control; ICS= índice
de calidad de suelos; A= contenido de arena;
Ar= contenido de arcilla; RH= retención de
humedad; CH= contenido de humedad; MO=
materia orgánica; COT= carbono orgánico
total; CIC= capacidad de intercambio catiónico;
HTP=
hidrocarburos totales de petróleo;
AM= actividad microbiológica; CB= carbono
de la biomasa microbiana;
AC=
actividad
catalasa; AU= actividad ureásica; AP= actividad
proteásica; MC= microorganismos cultivables.
Al utilizar el área geográfica para determinar la
ponderación de los indicadores, se dificulta establecer
si alguna de las zonas evaluadas está impactada;
además, las características de la fracción de área
correspondiente a la mayor proporción, tendrán
mayor influencia sobre aquellas cuyo porcentaje sea
menor. Para estimar el impacto ambiental en las
zonas evaluadas, de manera individual, se calcularon
los valores normalizados para los indicadores sin
tomar la ponderación por área. Los resultados se
muestran en la Tabla IV.
Para la playa El Palito, se obtuvieron índices
entre 0,49-0,54; para la playa Waikiki los valores
se encontraron entre 0,39-0,45 y para playa Blanca
entre 0,45-0,47. De acuerdo con lo reportado en la
Tabla I, los suelos son de clase 3 moderada calidad.
Los índices más bajos se observaron en playa Waikiki
y los más altos en El Palito, donde existen posibles
fuentes de contaminación puntual. En este caso se
evidencia que la actividad antropogénica causante
del impacto, puede mejorar la calidad ambiental del
suelo al incrementarse los valores de los posibles
indicadores.
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
│
129
Tabla 4. Indicadores e índice de calidad de suelos de playas arenosas del municipio Puerto Cabello, Estado
Carabobo sin ponderación según el área geográfica.
Playa El Palito Playa Waikiki Playa Blanca
Indicador
SL= zona supralitoral; IM= zona intermareal; (ll)= estación climática lluviosa; (s)= estación climática seca;
SLC= zona supralitoral control; IMC= zona intermareal control; A= contenido de arena; Ar= contenido
de arcilla;
C=
conductividad;
RH=
retención de humedad;
CH=
contenido de humedad;
MO=
materia
orgánica; COT= carbono orgánico total; CIC= capacidad de intercambio catiónico; HTP= hidrocarburos
totales de petróleo; AM= actividad microbiológica; CB= carbono de la biomasa microbiana; AC=
actividad catalasa; AU= actividad ureásica; AP= actividad proteásica; MC= microorganismos cultivables
Los resultados permiten establecer que el cálculo
del índice de calidad del suelo con esta metodología
sin tomar en cuenta el área geográfica, clasifica
los suelos evaluados en la misma clase y nivel de
calidad; por tanto, se puede utilizar para evaluar la
funcionalidad de los suelos y se propone utilizarla
para estimar el índice de calidad ambiental de suelos
de playas arenosas. Esta metodología no depende del
tamaño de muestra, no estipula un número límite de
indicadores y no necesita un suelo control como en
las otras metodologías evaluadas.
IV. CONCLUSIONES
Según los índices de calidad ambiental evaluados,
el suelo de la playa El Palito presenta mejor calidad
ambiental en comparación a los de las otras zonas
de estudio, posiblemente por las actividades
antropogénicas industriales que se desarrollan en
el área, que incrementan el valor de algunos de los
indicadores estimados. Las actividades asociadas al
turismo y recreación pueden aumentar la magnitud
del impacto ambiental negativo en los suelos de
playas arenosas.
El ICSárea es adecuado para evaluar la sensibilidad
de los indicadores y los procesos de degradación a los
que están sometidos los suelos de playas arenosas;
sin embargo, requiere comparación con un suelo no
impactado de características similares.
La estimación del índice de calidad ambiental con
la metodología de indicadores permite diferenciar
funcionalidad del suelo y es adecuada para aplicarla
en suelos de playas arenosas.
Los índices de calidad ambiental de suelos
de playas arenosas propuestos constituyen una
herramienta de monitoreo y gestión eficaz para
realizar estudios de impacto ambiental en los
ecosistemas costeros.
Se recomienda ampliar el alcance de los índices
propuestos con la inclusión del medio marino y
monitoreo de biodiversidad y calidad sanitaria,
SL (ll)
IM (ll)
SL (s)
IM (s)
SL (ll)
IM (ll)
SL (s)
IM (s)
SL (ll)
IM (ll)
SL (s)
IM (s)
A
0,71
0,73
0,52
0,32
0,67
0,22
0,23
0,21
0,01
0,20
0,14
0,13
Ar
0,71
0,95
0,52
0,30
0,67
0,18
0,22
0,51
0,00
0,16
0,13
0,11
pH
0,38
0,31
0,88
0,39
0,13
0,60
0,25
0,37
0,96
0,45
0,37
0,62
Conductividad
0,50
0,13
0,28
0,29
0,92
0,53
0,75
0,63
0,96
0,26
0,92
0,76
CH
0,41
0,90
0,49
0,81
0,56
0,43
0,87
0,33
0,76
0,62
0,95
0,53
RH
0,11
0,92
0,41
0,75
0,76
0,53
0,89
0,26
0,53
0,07
0,93
0,05
MO
0,28
0,53
0,74
0,82
0,41
0,15
0,12
0,21
0,05
0,65
0,08
0,52
COT
0,42
0,58
0,58
0,89
0,17
0,29
0,15
0,30
0,14
0,83
0,05
0,64
CIC
0,85
0,55
0,83
0,80
0,40
0,36
0,35
0,28
0,60
0,19
0,60
0,20
HTP
0,90
0,85
0,44
0,47
0,16
0,37
0,88
0,76
0,61
0,91
0,95
0,95
Pb disponible
0,82
0,49
0,18
0,23
0,24
0,49
0,59
0,83
0,84
0,23
0,64
0,72
AM
0,63
0,56
0,46
0,53
0,42
0,05
0,45
0,68
0,52
0,55
0,81
0,30
CB
0,12
0,22
0,48
0,61
0,33
0,44
0,63
0,51
0,24
0,17
0,53
0,47
AC
0,17
0,48
0,41
0,22
0,34
0,54
0,68
0,29
0,74
0,99
0,48
0,62
AU
0,38
0,43
0,73
0,29
0,43
0,63
0,12
0,14
0,07
0,57
0,09
0,36
AP
0,54
0,03
0,59
0,13
0,14
0,63
0,29
0,34
0,19
0,35
0,22
0,38
MC
0,48
0,38
0,59
0,53
0,34
0,24
0,13
0,28
0,46
0,59
0,04
0,30
ICS
0,50
0,53
0,54
0,49
0,42
0,39
0,45
0,41
0,45
0,46
0,47
0,45
Volumen 19, Número 50, Enero-Abril 2026, pp. 121 - 131
130
│
a fin de realizar una evaluación completa de las
interrelaciones entre los componentes bióticos y
abióticos que conforman este tipo de ecosistemas.
V. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Albujar, J., & Armado, A. (2023). Actividad microbioló-
gica como indicador de calidad en suelos arenosos de
playas del municipio Puerto Cabello, estado Carabo-
bo. Revista Ingeniería UC, 29(2), 145–155. https://
doi.org/10.5281/zenodo.16511222
Albujar, J., Armado, A., Briceño, J., Avalos, D., Salazar,
S., & Rojas, M. (2023a). Evaluación del contenido
de metales biodisponibles en suelos arenosos de
playas del Municipio Puerto Cabello, Estado Cara-
bobo, Venezuela. Bionatura, 8(4), 1–16. https://doi.
org/10.5281/zenodo.16512758
Albujar, J., Armado, A., Briceño, J., Avalos, D., Salazar,
S., & Rojas, M. (2023b). Variabilidad de actividades
enzimáticas en suelos arenosos de playas del Muni-
cipio Puerto Cabello, Estado Carabobo, Venezuela.
Bionatura, 8(4), 1–14. https://doi.org/10.5281/ze-
nodo.16511976
Amir, J. (2023). Impact of Crop Rotation and Land Ma-
nagement on Soil Erosion and Rehabilitation. In Soil
Erosion, Conservation, and Rehabilitation. CRC
Press. https://doi.org/10.1201/9781003418177-16/
IMPACT-CROP-ROTATION-LAND-MANAGE-
MENT-SOIL-EROSION-REHABILITATION-JA-
COB-AMIR
Angeloni, P. (2003). Impacto del Uso Recreativo sobre la
Fauna Macrobentónica de las Playas Arenosas de la
Bahía de La Paz [Instituto Politécnico Nacional Cen-
tro Interdisciplinario De Ciencias Marinas]. https://
tesis.ipn.mx/bitstream/handle/123456789/206/
Angeloni1.PDF?sequence=1&isAllowed=y
Cantú, M. P., Becker, A., Bedano, J. C., & Schiavo, H. F.
(2007). Evaluación de la calidad de suelos mediante
el uso de inidicadores e índices. Ciencia Del Suelo,
25(2), 173–178. https://www.suelos.org.ar/publica-
ciones/vol_25n2/25_2_cantu_173_178.pdf
Chaudhry, H., Vasava, H. B., Chen, S., Saurette, D., Beri,
A., Gillespie, A., & Biswas, A. (2024). Evaluating
the Soil Quality Index Using Three Methods to As-
sess Soil Fertility. Sensors, 24(3), 864. https://doi.
org/10.3390/s24030864
Choudhury, B. U., & Mandal, S. (2021). Indexing soil
properties through constructing minimum datasets
for soil quality assessment of surface and profile soi-
ls of intermontane valley (Barak, North East India).
Ecological Indicators, 123, 107369. https://doi.or-
g/10.1016/j.ecolind.2021.107369
Coban, O., De Deyn, G. B., & van der Ploeg, M. (2022).
Soil microbiota as game-changers in restoration of
degraded lands. Science, 375(6584). https://doi.
org/10.1126/science.abe0725
De Paul Obade, V., & Lal, R. (2016). A standardized soil
quality index for diverse field conditions. Science of
The Total Environment, 541, 424–434. https://doi.
org/10.1016/j.scitotenv.2015.09.096
Evangelista, S. J., Field, D. J., McBratney, A. B., Minas-
ny, B., Ng, W., Padarian, J., Román Dobarco, M., &
Wadoux, A. M. J.-C. (2023). A proposal for the as-
sessment of soil security: Soil functions, soil services
and threats to soil. Soil Security, 10, 100086. https://
doi.org/10.1016/j.soisec.2023.100086
García-Ruiz, R., Ochoa, V., Viñegla, B., Hinojosa, M. B.,
Peña-Santiago, R., Liébanas, G., Linares, J. C., & Ca-
rreira, J. A. (2009). Soil enzymes, nematode commu-
nity and selected physico-chemical properties as soil
quality indicators in organic and conventional olive
oil farming: Influence of seasonality and site featu-
res. Applied Soil Ecology, 41(3), 305–314. https://
doi.org/10.1016/j.apsoil.2008.12.004
Garmendia Salvador, A. (2008). Evaluación del impac-
to ambiental. Pearson Educación, S. A. https://so-
ciologiaambientalvcm.wordpress.com/wp-content/
uploads/2014/07/evaluacion-de-impacto-ambien-
tal-garmendia.pdf.
Hinojosa, M. B., García-Ruíz, R., Viñegla, B., & Carrei-
ra, J. A. (2004). Microbiological rates and enzyme
activities as indicators of functionality in soils affec-
ted by the Aznalcóllar toxic spill. Soil Biology and
Biochemistry, 36(10), 1637–1644. https://doi.or-
g/10.1016/j.soilbio.2004.07.006
Albujar. Índices de calidad en suelos de playas arenosas
│
131
Isabel, P. C. M., Francisco, G. S., Consolación, W. B., An-
tonio, G. M. F., Ramón, L. S. F., Eva, R., Luis, M. O.
J., & Manuela, A. A. (2024). Application of Soil Mul-
tiparametric Indices to Assess Impacts of Grazing in
Mediterranean Forests. Land, 13(4), 411. https://doi.
org/10.3390/land13040411
Kuzyakov, Y., GUNINA, A., ZAMANIAN, K., TIAN, J.,
LUO, Y., XU, X., YUDINA, A., APONTE, H., AL-
HARBI, H., OVSEPYAN, L., KURGANOVA, I., GE,
T., & GUILLAUME, T. (2020). New approaches
for evaluation of soil health, sensitivity and resis-
tance to degradation. Frontiers of Agricultural
Science and Engineering, 7(3), 282. https://doi.or-
g/10.15302/J-FASE-2020338
Mei, N., Yang, B., Tian, P., Jiang, Y., Sui, P., Sun, D.,
Zhang, Z., & Qi, H. (2019). Using a modified soil qua-
lity index to evaluate densely tilled soils with different
yields in Northeast China. Environmental Science
and Pollution Research, 26(14), 13867–13877. ht-
tps://doi.org/10.1007/s11356-018-3946-2
Menta, C., Conti, F. D., Pinto, S., & Bodini, A. (2018). Soil
Biological Quality index (QBS-ar): 15 years of appli-
cation at global scale. Ecological Indicators, 85, 773–
780. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.11.030
Mukherjee, A., & Lal, R. (2014). Comparison of Soil
Quality Index Using Three Methods. PLoS ONE,
9(8), e105981. https://doi.org/10.1371/journal.
pone.0105981
Rachman, L. M. (2019). Development of technique
to determine soil quality index for assessing soil
condition. Journal of Physics: Conference Series,
1375(1), 012046. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1375/1/012046
Sánchez-Navarro, A., Gil-Vázquez, J. M., Delgado-Inies-
ta, M. J., Marín-Sanleandro, P., Blanco-Bernardeau,
A., & Ortiz-Silla, R. (2015). Establishing an index and
identification of limiting parameters for characteri-
zing soil quality in Mediterranean ecosystems. CA-
TENA, 131, 35–45. https://doi.org/10.1016/j.cate-
na.2015.02.023
Wu, C., Liu, G., Huang, C., & Liu, Q. (2019). Soil quali-
ty assessment in Yellow River Delta: Establishing a
minimum data set and fuzzy logic model. Geoder-
ma, 334, 82–89. https://doi.org/10.1016/j.geoder-
ma.2018.07.045
