El manejo inadecuado de residuos, desechos sólidos y otros subproductos por parte de las empresas agroalimentarias inciden directamente sobre el equilibrio medioambiental. El presente artículo tuvo como objetivo analizar los principales factores que influyen en el impacto, manejo y aprovechamiento de los residuos agroindustriales para mejorar la calidad medioambiental y desarrollar economía circular. Se desarrolló aplicando un enfoque mixto de nivel exploratorio mediante la revisión bibliográfica sobre el aprovechamiento de residuos agroindustriales seleccionando artículos en revistas científicas, libros, tesis, informes entre otros en un periodo entre 2018-2021 dode se recopiló información fiable para identificar los diferentes tipos de residuos de orden biodegradable ( bagazo, cachaza, cascarilla de arroz, rastrojo de maíz, lacto suero, sub-productos cítricos, cascara de plátano, residuos hortofrutícolas ), provenientes de industrias alimentarias asi como las principales tecnologías usadas para el aprovechamiento de estos subproductos (químico-biológica, bioenergética, tratamiento ambiental, pirolisis, gasificación, combustión, síntesis, hidrolisis, fermentación, separación de productos) mediante la construcción de tablas descriptivas. Se determinó que los principales factores que inciden directamente en la contaminación ambiental a través de residuos agroindustriales son: gestión ineficiente de residuos biodegradables, manejo y disposición final inadecuados; además se determinó que existe una alta gama de alternativas para el procesamiento de residuos agroindustriales como: biocombustibles, alimentos funcionales, bioplásticos, estructuras celulósicas, materiales biodegradables y una marcada tendencia hacia la investigación de la composición, manejo, aplicaciones y usos de residuos agroindustriales en la región. El manejo adecuado y eficiente de estas materias primas permite generar desarrollo sostenible en la sociedad, reducción de la contaminación ambiental y la formación de economía circular.

We analyze the structure of diameter, richness, and diversity of the forests in the upper limit of the great Amazon basin located in the Ecuadorian territory of the Cordilleras del Cóndor and Cutucú. Our hypothesis was that the forests of the eastern mountain ranges are not homogeneous, but rather present differences in their structure, richness, and floristic diversity. Our main objective was to classify the types of forests based on the characteristics of the diameter structure and the species composition of the Amazonian forests of the eastern mountain ranges in southern Ecuador, and we determined the influence of critical edaphic, environmental, and geomorphological factors, For this we installed eight permanent plots of one hectare in homogeneous and well preserved forest stands, four plots in the province of Zamora Chinchipe and four in the province of Morona Santiago. We identified and measured all trees >10 cm at chest height and for each plot, soil samples, as well as environmental and slope data were taken. We performed an non-metric multidimensional scaling analysis (NMDS) analysis to evaluate changes in climatic and geomorphological gradients, and used the CCA analysis to assess the relationship between the composition of the species at the plot level and the edapho-climatic variables. Finally, we modeled the change in diversity ad species (Fisher’s alpha) in relation to climatic, altitudinal, and geomorphological gradients using a GLM. We determined the existence of two different types of forest, the first called Terra Firme, characterized by the presence of a greater number of species and individuals per plot as compared to the second type of forest called Tepuy or Sandstone forest. Species richness was negatively correlated with the phosphorus content of the soil and the pH, annual average temperature, annual rainfall, and altitude. Terra Firme forests, settled in more stable and nutrient-rich climatic areas, were more diverse and Sandstone forests are poor in nutrients and develop in areas with greater seasonality.

The importance of Piptocoma discolor is a predominantly fast-growing native species of secondary forest ideal for a sustainable forest due to its predominance in the Amazon of Ecuador and Latin America. Currently it is wood and its waste does not have an alternative to produce electricity. Scarce information on its biomass potential and energy value. The objective was to obtain fresh biomass and drying kinetics, we worked in the four cantons of the Pastaza province with 20 plots of 400 m2 and 600 m2 that had an average of 15 to 20 trees, whose chest height diameters ranged from 10 and 33 cm., Establishing the following values: a) Average number of trees per hectare (1274 NA2/ha); b) Biomass in 100 987 hectares with an average of 41 097 686.87 tons, which means that it contributes with 49.72 % of water and 50.28 % of solid matter; c) A kinetic model of R2 = 0.9855, the estimate of a = 1.1318, k = 0.0637765, n = 0.560617 and b = -0.193993, based on a standard error of 0.0301682 and residual autocorrection of 0.182239 on drying kinetics; and d) Total energy means more than 13.5 GW of thermal energy using 100 % biomass.

El aumento del volumen de desechos sólidos agroindustriales, agrícolas y domésticos conlleva una serie de implicaciones relacionadas con aspectos de salubridad y medioambientales. El objetivo de esta investigación es plantear posibles alternativas de aprovechamiento de residuos generados en la agroindustria, a partir del procesamiento de snacks. Estas alternativas de aprovechamiento se formulan a partir de la caracterización fisicoquímica de los residuos, la cual se llevó a cabo por medio de análisis proximal, análisis elemental como materia seca (MS), materia orgánica (MO), proteína bruta (PB), fibra bruta (FB), cenizas, extracto etéreo (EE), extractos libres de nitrógeno (ELN) y energía bruta (EB), se utilizó estadística descriptiva y se determinó la media y desviación estándar. Se encontró que la gran mayoría de los residuos pueden ser aprovechados como materia prima en procesos de producción de alimentación animal. La cáscara de plátano y yuca presentaron el mayor tenor de cenizas (8,82 y 8,49 %) respectivamente. Los subproductos agroindustriales de maní sin cáscara, maní con cáscara, cáscara de plátano, cáscara de yuca, cáscara de habas y habas sin cáscara presentaron buen contenido de MS, MO, PB, ELN, EE, Cenizas y EB.

El cultivo de la Pitahaya es el principal rubro del Cantón Palora – Provincia de Morona Santiago en la Amazonia ecuatoriana, aportando en su desarrollo local. El objetivo de la presente revisión fue describir técnicas del proceso de elaboración de pitahaya deshidratada como una alternativa para el desarrollo económico local, mediante una investigación teórica con un enfoque documental, obteniendo información de fuentes confiables (artículos científicos, revisiones, tesis y páginas web) conservando la idea original de los diversos autores. Entre los procesos de deshidratación se tiene por convección, conducción, radiación, liofilización, osmótica, natural y por congelación, lo que tienen en común estos procesos es reducir la cantidad acuosa de la fruta formando un producto sólido, sin embargo, debido a los bajos costos de aplicación y factibilidad evidencian que la técnica de deshidratación por convección es la recomendada. La estandarización del proceso de deshidratación constituye un sistema complejo el cual podría ser realizado por los productores de la comunidad.

The behavior of components of protein plant is of vital importance for animals that consume them in their diet. The objective of this research is to evaluate regression algorithms, to determine the behavior of the expressions that best adapt to the procedures of a traditional laboratory and to estimate the chemical components of protein plants, in this sense the MULAN library of java has been used, that contain automatic learning algorithms capable of adapting to dissimilar problems. Three data set were created for each species treated in this study; each of these include the main elements to be evaluate in each experiment, these are delimits by: secondary metabolites, cell wall components and digestibility element for training files one, two and three, respectively; subsequently, they were evaluated through learning supervised and cross-validation of each to determine the best fit by aRMSE (Average Root Mean Square Error). The learning results were compare with previous experiments, where there was a learning variant that contained in a single dataset all the components to be evaluates in a single prediction. The result of the comparison shows that the lazy algorithms based on instances have a better learning behavior than the others evaluate.