At the present time exist great variety of models able to help in the interpretation of the processes of water and solute transport in the agriculture. Presently work theoretical focuses are exposed that base the transport of pollutants in soils, which are indispensable for the understanding and implementation of tools that allow an efficient approach to the complex reality of the system water-plant-soil. In this first part leaves the interactions of the solutes within the profile of soil, specifically the transport with and without molecular diffusion. As well as, the mathematical pattern of the displacement in r epresentative elementary volume , making use of studies summarized by Pfannkuch in 1962. in which it related the value of D a to the Peclet number of molecular diffusion. This way gived the bases to open the angular stone of the solute transport in porous media, the commonly well-known Equation of Convection-Dispersion.

En la actualidad existen gran variedad de modelos capaces de ayudar en la interpretación de los procesos de transferencia de agua y solutos en la agricultura. En el presente trabajo se exponen enfoques teóricos que fundamentan el transporte de contaminantes en suelos, los cuales son imprescindibles para la comprensión e implementación de herramientas que permitan un acercamiento eficiente a la compleja realidad del sistema agua-suelo-planta-atmósfera. En esta primera parte se tratan las interacciones de los solutos con el perfil del suelo, específicamente el transporte con y sin difusión molecular. Así como, se analiza el modelo matemático del desplazamiento en un volumen representativo elemental y reemplazable, haciendo uso de estudios resumidos por Pfannkuch en 1962, en los cuales relacionaba el valor de D a con el número de Peclet (P e) de difusión molecular. De esta forma se sientan las bases para dar paso a la piedra angular del transporte de contaminantes en medio poroso, la comúnmente conocida Ecuación de Convección-Dispersión.

OBJECTIVE: To determine the relationship between blood lead concentration (Pb-S), and sociodemographic parameters among children. METHODS: Blood lead concentration (Pb-S) was determined in 243 children (aged 5.94±2.78 years) in the district of Valencia. The required analysis was performed at the Center for Toxicological Investigations of University of Carabobo (CITUC), Venezuela, between January 1st, 1998 to December 31st, 2000. Geographical Information Systems (GIS) technology was used for data mapping. RESULTS: Average Pb-S (11.62 ug/dl) was significantly higher than the allowed levels. One hundred and fifty (61.7%) children had Pb-S levels above the allowed concentration (VSLP) and this amount was significantly high in relation to the total number of subjects studied. The logistic regression analysis showed a significant association of sectors 12 (status A) and 16 and 28 (status C) with VSLP (R=0.1189; p<0,01; R=0.1202, p<0,01 and R=0.1189; p<0.01, respectively). Odds ratio showed that children from status C are 7,286 times more likely to have Pb-S VSLP than those from A or B. CONCLUSIONS: This study confirms that SGI and epidemiological-statistical methods widen the possibilities of preventing contaminants' adverse health effects. It also shows that correlating geographical and health data has allowed to identifying "high risk" areas, leading to a pro-active public health action

OBJETIVO: Establecer la relación entre concentración de plomo en sangre (Pb-S) y parámetros demográficos y socioeconómicos, en una población infantil. METODOS: Se estableció la relación entre la concentración de plomo en sangre (Pb-S), de 243 niños (promedio de edad 5,94±2,78 años), que asistieron al Centro de Investigaciones Toxicológicas de la Universidad de Carabobo (CITUC), Venezuela (periodo 1998-2000). Se utilizó tecnología de Sistemas Geográficos de Información (SGI), ubicando espacialmente a los niños, asociando de forma gráfica la procedencia de éstos con los resultados analíticos. RESULTADOS: El promedio de Pb-S de la población total (11,62 ug/dl), fue significativamente superior al límite permisible (CDC=10 ug/dl). El número de niños con valores superiores al límite permisible de Pb-S (VSLP) [150; 61,7%], fue significativamente alto (p<0,01) con respecto a la población total. Al asociar mediante regresión logística, la frecuencia de niños con VSLP con los sectores de procedencia, se demostró que los sectores 12, 16 y 28 presentaron correlaciones parciales directas significativas (R=0,1189; p<0,01; R=0,1202, p<0,01 y R=0,1189; p<0,01 respectivamente). Al asociar la frecuencia de niños con VSLP y su categorización socioeconómica, el análisis de regresión logística reveló que para los niños con VSLP, la probabilidad de pertenecer a la categorización C se incrementa en un factor de 7.286. CONCLUSIÓNS: El estudio confirma que la utilización de SGI y métodos epidemiológico-estadísticos, extiende las posibilidades de prevención de enfermedades producidas por contaminantes como el Pb y que correlacionando datos geográficos y de salud, se pueden identificar áreas de "alto riesgo", conduciendo a una acción pro-activa de salud pública.

OBJECTIVE: To determine the relationship between blood lead concentration (Pb-S), and sociodemographic parameters among children. METHODS: Blood lead concentration (Pb-S) was determined in 243 children (aged 5.94±2.78 years) in the district of Valencia. The required analysis was performed at the Center for Toxicological Investigations of University of Carabobo (CITUC), Venezuela, between January 1st, 1998 to December 31st, 2000. Geographical Information Systems (GIS) technology was used for data mapping. RESULTS: Average Pb-S (11.62 ug/dl) was significantly higher than the allowed levels. One hundred and fifty (61.7%) children had Pb-S levels above the allowed concentration (VSLP) and this amount was significantly high in relation to the total number of subjects studied. The logistic regression analysis showed a significant association of sectors 12 (status A) and 16 and 28 (status C) with VSLP (R=0.1189; p<0,01; R=0.1202, p<0,01 and R=0.1189; p<0.01, respectively). Odds ratio showed that children from status C are 7,286 times more likely to have Pb-S VSLP than those from A or B. CONCLUSIONS: This study confirms that SGI and epidemiological-statistical methods widen the possibilities of preventing contaminants' adverse health effects. It also shows that correlating geographical and health data has allowed to identifying "high risk" areas, leading to a pro-active public health action

OBJETIVO: Establecer la relación entre concentración de plomo en sangre (Pb-S) y parámetros demográficos y socioeconómicos, en una población infantil. METODOS: Se estableció la relación entre la concentración de plomo en sangre (Pb-S), de 243 niños (promedio de edad 5,94±2,78 años), que asistieron al Centro de Investigaciones Toxicológicas de la Universidad de Carabobo (CITUC), Venezuela (periodo 1998-2000). Se utilizó tecnología de Sistemas Geográficos de Información (SGI), ubicando espacialmente a los niños, asociando de forma gráfica la procedencia de éstos con los resultados analíticos. RESULTADOS: El promedio de Pb-S de la población total (11,62 ug/dl), fue significativamente superior al límite permisible (CDC=10 ug/dl). El número de niños con valores superiores al límite permisible de Pb-S (VSLP) [150; 61,7%], fue significativamente alto (p<0,01) con respecto a la población total. Al asociar mediante regresión logística, la frecuencia de niños con VSLP con los sectores de procedencia, se demostró que los sectores 12, 16 y 28 presentaron correlaciones parciales directas significativas (R=0,1189; p<0,01; R=0,1202, p<0,01 y R=0,1189; p<0,01 respectivamente). Al asociar la frecuencia de niños con VSLP y su categorización socioeconómica, el análisis de regresión logística reveló que para los niños con VSLP, la probabilidad de pertenecer a la categorización C se incrementa en un factor de 7.286. CONCLUSIÓNS: El estudio confirma que la utilización de SGI y métodos epidemiológico-estadísticos, extiende las posibilidades de prevención de enfermedades producidas por contaminantes como el Pb y que correlacionando datos geográficos y de salud, se pueden identificar áreas de "alto riesgo", conduciendo a una acción pro-activa de salud pública.