Efecto de la contaminación ambiental en la salud y la calidad de productos de la colmena de (Apis mellifera) en Huancavelica

• Autor: Huamán Jurado, Rodrigo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/12111
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/12111
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Biodiversidad, ecología y conservación; Contaminación ambiental; Apis mellifera; Abejas; Calidad de la miel; Subproductos apícolas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08

Objetivo: Determinar la relación entre los niveles de contaminación ambiental y su impacto en la salud de las abejas A. mellifera y la calidad de los productos de la colmena en Huancavelica. Método: Se empleó un diseño cuantitativo, no experimental, correlacional y transversal. Se encuestó a 196 apicultores con un instrumento Likert validado, construyendo índices de contaminación (aire, agua, suelo), salud de las abejas y calidad de miel y subproductos. El análisis utilizó correlación de Spearman (α = 0.05, bilateral). Resultados: muestran una relación directa, monotónica y significativa entre contaminación y el deterioro conjunto de salud y calidad (ρ = 0.965; p < 0.001), confirmando la hipótesis general. Específicamente, se observó asociación positiva y fuerte entre contaminación y deterioro de la salud de las abejas (ρ = 0.672; p < 0.001), muy fuerte con el deterioro de la calidad de la miel (ρ = 0.800; p < 0.001) y muy fuerte con el deterioro de la calidad de subproductos como polen, jalea real y propóleo (ρ = 0.839; p < 0.001). En conjunto, los efectos son altos a extremadamente altos, revelando un patrón consistente de mayor deterioro a mayor contaminación, asumiendo índices orientados al deterioro (valores altos = peor condición). Conclusión: Los niveles más elevados de contaminación se asocian con peores resultados sanitarios y de calidad/inocuidad. Se recomienda corroborar los hallazgos con mediciones de residuos y parámetros fisicoquímicos, y aplicar modelos ajustados por covariables y diseños longitudinales para fortalecer la inferencia y orientar intervenciones.