Dinamica de sales con simulacion de lluvia en suelos ...
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COLEGIO DE POSTGRADUADOS •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• InstItucIón de Ensenanza e InveStlgaclOn en Ciencias Agrícolas Instituto de Recursos Naturales Centro de Edafología Montecillo, México DINAMICA DE SALES CON SIIVIULACION DE LLUVIA EN SUELOS SALINOS DEL NORTE ARIDO DE IVIEXICO VICTOR MANUEL REYES GOMEZ T E S 1 S PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN CIENCIAS ESPECIALIDAD EN EDAFOLOGIA Montecillo México 1998
Transcript of Dinamica de sales con simulacion de lluvia en suelos ...
COLEGIO DE POSTGRADUADOS••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••
InstItucIón de Ensenanza e InveStlgaclOnen Ciencias Agrícolas
Instituto de Recursos NaturalesCentro de EdafologíaMontecillo, México
DINAMICA DE SALES CON SIIVIULACION DELLUVIA EN SUELOS SALINOS DEL NORTE ARIDO
DE IVIEXICO
VICTOR MANUEL REYES GOMEZ
T E S 1 SPRESENTADA COMO REQUISITOPARCIAL PARA OBTENER EL GRADODE MAESTRO EN CIENCIAS
ESPECIALIDAD EN EDAFOLOGIA
Montecillo México 1998
•
COLEGIO DE POSTGRADUADOS, INSTITUTO DERECURSOS NATURALES, CENTRO DE EDAFOLOGIA,
SECCION FISICA DE SUELOS
Esta Tesis se realizó en la Sección Física de Suelos del Colegio dePostgraduados. Fue complemento del proyecto global titulado ti suelosSalinos ti dentro del convenio entre el Instituto de Ecología y el Instituto deInvestigaciones en Cooperación (Orstom).
El desarrollo de la presente investigación fue fmandado por parte de:Conacyt (Proy. ref.: 1365-T9206), Orstom, Colegio de Postgraduados y elInstituto de Ecología.
La tesis fue realizada bajo la dirección del Consejo Particular indicado, ha. .
sido aprobada por el mismo y aceptada como requisito parcial para obtenerel grado de:
MAESTRO EN CIENCIASESPECIALISTA EN EDAFOLOGIA
~.Dr. ÓL~ÜNBERGERDirector de tesis :----.....,-:;.+-----;;¡--------
COIlsejcro:
Asesor:
Asesor:
CONSEJO PARTICULAl{~r' ),\ . . [ 1 .
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Dr (Nrr G¡UEÍ{OA SANIJOVAL
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f\1011Iccillo, t\léxico, 1998
AGRADECIMIENTOS
A todos con la mejor de las atenciones
A los Directivos del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México (CONACYT), por suconfianza al otorgarme la beca crédito para los estudios de la Maestría, así como por el apoyofmanciero de la investigación que me permitió realizar la presente tesis (Proy. Conacyt, Ref:1365-T9206).
A los Directivos del Colegio de Postgraduados (CP) : por permitir mi superación académica comoMaestro en Ciencias, así como el apoyo financiero para los análisis de laboratorio.
A los Directivos del Instituto de Investigación Científica para el desarrollo en Cooperación,Misión México (ORSTOM) : por el apoyo académico y financiero, brindado durante el desarrollodel presente trabajo.
A los Directivos del Instituto de Ecología (IE) : por depositar su confianza en mi formaciónacadémica, así como el acceso a la reserva de Mapimí y sus facilidades en la logística requeridadurante el desarrollo de la presente tesis.
Al Dr. Benjamín Figueroa Sandoval por su orientación y asesoria en el trabajo de tesis.Al Dr. José Luis Oropeza Mota: por su asesoría en el desarrollo de la tesis y por su apoyo moral
durante mi estancia en el Colegio.Al Dr. Feliz González Cossio por sus recomendaciones en el tratamiento estadístico de datos.Al Dr. Olivier Grünberger del Orstom, por su disposición, dirección, asesoría, consejos y
paciencia durante el desarrollo del trabajo de campo y laboratorio.Al Ing. Jean Louis Janeau por su asesoría en la descripción de las costras superficiales del suelo.A los Drs. Sergio Guevara Sada, Dr. Miguel Equihua zamora, Dr. Gustavo Aguirre León, Dr. Jorge
Nocedal Moreno y Al Dr. Luis Carlos Fierro García : por su apoyo brindado durante el desarrollode la presente tesis.
Al Dr. Henri Poupon por la confianza y su apoyo durante la tesis.Al Ing. Francisco Morales por su ayuda en el manejo del paquete SAS.A los Profesores Investigadores del Colegio: Dr.José Luis Oropeza Mota; Dr. Mario Martinez
Menes, Dr. Benjamin Figueroa sandoval, Dra. Claudia Olesko, Dr. Lennon Cajuste, Dr. CarlosOrtíz, M.C. Jorge Alvarado, M.C. Donaldo Ríos, M.e. Jesus Martinez, M.C Enrique Mejía : porsu paciencia durante los cursos.
A los Biologos e Ingenieros Forestales: Raul Contreras, Miguel Castañeda, Erendira Murillo, NellyPáez, Ma. De La Luz Dávila, Adolfo Vital y Cristobal Rocha por su ayuda en la toma de datosdurante la simulación de lluvia.
Al Ing. Claudia Zamora Luna de Celulócicos Centauro de Durango por sus consejos en el diseñodel desmineralizador de agua.
Al Personal del Laboratorio de Física de suelos: Cesar, Felipe, por su apoyo desinteresado durantelos anÁlisis fisico químicos de suelos.
A mis compañeros de la Maestría: Maria Alcalá, Arturo Galviz, Julio Botella, Samuel Nieto,Arturo Lara, Jesús Rodríguez, Demetrio González, Teresa, Eduardo Balero, Reina, ArmandoContreras, José C. Patrón, Adrián Gómez, Israel Cabrera por compartir sus experiencias yconocimientos, por el apoyo moral recibido durante los estudios.
A todo el personal Administrativo y de Informática de la Sección de Física de Suelos: Salus,Maro, EIsa y José por su apoyo desinteresado durante la tesis.
A los Sres. Jase G. Olivas, Sergio Herrera, Francisco Herrera y a la Sra. Agustina por su apoyo endurante las estancias de campo.
A mis compañeros de trabajo: los Biólogos Alfredo Garza, Elias Chacón, Angeles Morales,Elizabeth Aragón y al Dr. Hector Gazden por compartir sus libros.
A todos aquellos que de una u otra forma contribuyeron en la realización de la presente tesis.
A Lucy, Carmen y Daniel con todo mi amor.
A Pepe, Don FiIi, Rosario, Doña Carmen y Ramiro con cariño.
A la Sra. Carmen, a Sandra y a Julio con afecto.
A María, Olivier, Elias , Gema, Luis, Sergio, Pepe, Catherine, Jean Louis y Norma
con amistad
CONTENIDO GENERAL
1. INTRODUCCION, _
2. REVISION DE BlliLIOGRAFIA. _2.1 Fenómenos hidrológicos. _
2.1.1 Lluvia, _2.1.2 Infiltración, _
2.1.2.1 Concepto _2.1.2.2 Ecuaciones de infiltrabilidad. _2.1.2.3 Sortividad (S), _
2.1.2.3.1 Medición. _2.1.3 Escurrimiento _
2.1.3.1 Concepto. _2.1.3.2 Ecuación del escurrimiento _
2.2 Simulación de lluvia. _2.2.1 Principios y características del simulador de lluvia. _
2.2.1.1 Descripción del aparato. _2.2.1.2 La parcela de medida, _2.2.1.3 La energía cinética de las lluvias, _2.2.1.4 Experimentos con lluvia simulada. _2.2.1.5 Fonna de lluvias _2.2.1.6 Dispositivo experimental _
2.2.2 Las variables hidrodinámicas medidas con lluvias simuladas'---2.2.2.1 Fases observadas con lluvia simulada _2.2.2.2 Variables características de infiltración. _2.2.2.3 Intensidad límite de escurrimiento _2.2.2.4 Validación de las medidas con lluvia simu1ada, _
2.3 Sales en el sue1o _2.3.1 Origen de las sales, _2.3.2 Sales solubles en sue1os, _2.3.3 Solubilidad de las sales. _2.3.4 Minerales más representados en suelos salinos, _
2.3.4.1 Sulfato Magnésico (MgS04), _
2.3.4.2 Sulfato sódico (Na2S04)' _
2.3.4.3 Cloruro sódico (NaCI), _2.3.4.4 Carbonato sódico (Na2C03)' _2.3.4.5 Cloruro magnésico (MgCI2), _
2.3.4.6 Carbonatos cálcico y magnésico (CaC03y MgC03), _2.3.4.7 Yeso (CaS04.2H20), _2.3.4.8 Cloruro potásico (KCI), _2.3.4.9 Nitratos (N03)' _
2.3.5 Química de soluciones, _2.3.5.1 La ley de masa y la constante de reacción':....- _2.3.5.2 Las actividades. _
1
333457910111112121313151515161717171923242626272728282829293030313131313133
2.3.5.3 La repartición ionica. _
2.3.5.4 La simulación de concentración ionica de una salmuera'---2.3.6 Dinámica de solutos. _2.3.7 Salinidad y alcalinidad del suelo, _
2.4 Análisis multivariado, _2.4.1 Análisis de conglomerados (AC), _2.4.2 Componentes principales (CP) _
2.5 Análisis de regresión simple, _2.6 Análisis de regresión múltiple _2.7 Conclusiones de la revisión bibliográfica. _
3.0BJETIVOS, _
4. DESCRIPCION DEL AREA DE ESTUDIO _4.1 Localización'-- _4.2 Clima, _
4.2.1 Precipitaciones, _4.2.2 Radiación y temperatura'-- _4.2.3 Humedad del aire _4.2.4 Evaporación, _
4.3 Geomorfología del paisaje, _4.4 Suelos _4.5 Hidrología'-- _4.6 Geología y vegetación'-- _
4.6.1 Zona de caliza _4.6.2 Zona Central _4.6.3 Zona de depósitos arenosos _4.6.4 Zona de dunas _4.6.5 Zona de playa'-- _4.6.6 Zona oeste, _4.6.7 Zona de meseta de basalto, _
4.7 Uso del suelo, _4.7.1 Ganadería extensiva, _4.7.2 La agricultura, _4.7.3 Extracción de sal, _4.7.4 Extracción de candelilla (Euphorbia anthisyphilitica), _
5. MATERIALES Y METODOS. _5.1 Superficie del suelo _5.2 Parcelas de simulación de l1uvia, _5.3 Simulación de l1uvias, _
5.3.1 Experimento 1 _5.3.2 Experimento 2, _5.3.3 Tratamiento de agua para la simulación de l1uvia, _
5.4 Muestreo del agua de escurrimiento. _
II
33343536383842464748
50
5252525353545454565758595959596060606060616162
6363656666666767
5.5 Caracterización hidrodinámica del suelo 695.5.1 Calculo de sortividad 69
5.6 Caracterización química del escurrimiento 705.7 Análisis estadístico de resultados 70
5.7.1 Análisis de conglomerados (AC) 705.7.2 Componentes principales (CP) 705.7.3 Modelos de regresión lineal (RL) 715.7.4 Modelos de regresión múltiple (RM) 71
6. RESULTADOS 736.1 Superficie del suelo 736.2 Reorganizaciones superficiales 73
6.2.1 Costra de decantación 746.2.2 Costra de erosión 756.2.3 Costras salina y de yeso consolidado 75
6.3 Caracterización hidrodinámica 786.4 Análisis general del comportamiento químico e hidrodinámico 79
6.4.1 Análisis de conglomerados (AC) 796.4.2 Componentes principales (CP) 84
6.5 Variables características de las propiedades hidrodinámicas 876.5.1 Coeficiente de infiltración 87
6.5.1.1 Infiltración en costra de decantación 876.5.1.2 Infiltración en costra de erosión 906.5.1.3 Infiltración en costras salina y de yeso consolidado 93
6.6 Intensidad máxima de escurrimiento 956.7 Tiempo inicial del escurrimiento (ti) 986.8 Análisis de sortividad 1016.9 Equilibrio químico del suelo y el escurrimiento 1036.1 OVariables características de las propiedades químicas del escurrimiento_ 105
6.10.1 Flujos carbonatados 1056.10.2 Flujos sulfatados 1066.10.3 Flujos de cloruros 1066.10.4 Geografia de carbonatos 1076.10.5 Geografia de sulfatos 1086.10.6 Geografia de cloruros 109
6.11 Indices de saturación del escurrimiento 1106.11.1 Saturación con Yeso 1116.11.2 Saturación con Calcita 1126.11.3 Saturación con Halita 113
7. CONCLUSIONES 115
8. LITERATURA CITADA 119
8. APENDICES 124
III
INDICE DE FIGURAS
Número Contenido Página
1 Evolución de la velocidad de infiltración, según el tiempo 5
2 Flujo de agua a través de una columna vertical de suelo saturado 8
3 Diagrama esquemático del simulador de lluvia utilizado en el presente trabajo 14
4 Hidrograma de escurrimiento para una lluvia simulada 18
5 Relaciones Lr(Pu), Rx(i), Fn(i) en una lluvia simulada 22
6 Relaciones Lr(Pu,IK) para una parcela de Africa 22
7 Intensidad de Infiltración en suelo seco y húmedo 24
8 Validación de lluvias simuladas 25
9 Ilustración del método de aglomerado combinatorial de cinco unidades 39
10 Estrategia para la dualidad en componentes principales 44
11 Ubicación geográfica de la reserva de la biosfera de Mapimí 52
12 Variación mensual de precipitación en la reserva de la biosfera de Mapimí 53
13 Variación de la temperatura en la reserva de la biosfera de Mapimí 54
14 Unidades deomorfológicas de la zona de estudio 55
15 Carta edafológica de la zona de estudio 56
16 Hidrología de la zona denominada como reserva de Mapimí 58
17 División geoecológica de la reserva de Mapimí 58
18 Diagrama de flujo para costras superficiales de zonas áridas 64
19 Ubicación geográfica de las parcelas de simulación de lluvia 65
20 Diagrama esquemático del desmineralizador de agua adaptado al simulador de
lluvia 68
21 Ilustración de la experimentación en campo de la simulación de lluvia 68
22 Determinación de la porción de infiltración correspondiente a la sortividad 69
23 Porcentaje de elementos superficiales del suelo de playa 73
24 Diagrama esquemático de una costra de decantación 74
25 Diagrama esquemático de una costra de erosión 75
26 Diagrama esquemático de una costra salina y de yeso consolidado 76
27 Porcentaje de costras superficiales en playa 77
28 Hidrogramas de escurrimiento durante la experimentación 78
29 Dendrograma del método de aglomerado para 36 lluvias donde hubo
escurrimiento 80
30 Plano de componentes principales 1 vs 2 86
31 Y32 Aptitudes hidrodinámicas en pastizales con CV < 25% 88
IV
33 Y34 Aptitudes hidrodinámicas en lechos de ríos 89
35 Y36 Aptitudes hidrodinámicas en suelos desprovistos de vegetación 91
37y 38 Aptitudes hidrodinámicas en zonas con y sin vegetación 92
39y40 Aptitudes hidrodinámicas en zona de laguna y sobre dunas yesosas 94
41 Rectas de regresión para obtener el valor de le en régimen permanente de
escurrimiento, sobre suelo encostrado (tipo erosión y decantación con
vegetación) 97
42 Rectas de regresión para obtener el valor de le en régimen permanente de
escurrimiento, sobre suelo encostrado ( tipo decantación erosionada y salinas) 98
43 Proyección de valores estimados para el tiempo de inicio de escurrimiento 101
44 Evolución de la concentración en escurrimiento que indica un flujo carbonatado 105
45 Evolución de la concentración en escurrimiento que indica un flujo sulfatado 106
46 Evolución de la concentración en escurrimiento que indica un flujo con
cloruros en la parte inicial del escurrimiento 107
47 Geografia de la concentración de carbonatos disueltos en escurrimiento 108
48 Geografia de la concentración de sulfatos disueltos en escurrimiento 109
49 Geografia de la concentración de cloruros disueltos en escurrimiento 110
50 Saturación del escurrimiento por el yeso (CaS04H20) 111
51 Sobresaturación del escurrimiento por calcita (CaC03) 112
52 Subsaturación del escurrimiento por calcita (CaC03)113
53 113Saturación del escurrimiento por Halita (NaCl)
Número decuadro
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
INDICE DE CUADROS
Contenido
Ejemplo de un experimento de simulaciones de lluvia
Composición por elementos de la corteza terrestre
Secuencia de la extracción ionica durante la meteorización de rocas
Vanación de la solubilidad del sulfato sódico
Constantes de reacción y precipitación de algunos minerales
Valores de al, al, J} en análisis de conglomerados
Geoforrnas y superficie de suelo donde se localizan las parcelas de
simulación de lluvia
Intensidades de lluvia aplicadas en cada una de las parcelas
Determinaciones analíticas para el suelo y el agua de escurrimiento
Promedios de los resultados analíticos de las costras superficiales que
prevalecen en la playa
Análisis de conglomerados (AC)
Aglomerados y sus medias obtenidas a partir de AC
Eigenvalores de la matriz en CP
Valores obtenidos para los eigenvectores de los 5 primeros CP
Valores predichos para la intensidad máxima de escurrimiento con la
ecuación de regresión que incluye el comportarnineto hidrodinámico de la
playa
Resultados de regresiones entre intensidades de lluvia y escurrimiento
Predicción del tiempo de inicio de escurrimiento
Resultados de sortividad (S), mediante la relación Li(t l /2)
Relación entre Ss y Sd
Concentración media de aniones solubles en el suelo y el escurrimiento
VI
Página
17
26
26
29
32
40
66
67
72
77
79
80
84
84
95
96
100
102
104
104
RESUMEN
Sobre 11 suelos representativos del norte árido de México, en la reserva de la
biosfera de Mapimí se aplicaron dos experimentos con simulación de lluvia: a) uno a una
intensidad constante durante un mínimo de 60 minutos bajo régimen permanente de
escurrimiento y, b) otro con una intensidad seriada (60 mm a 14 mm.h- l; 20 mm a 45
rnm.h-1; y 10 mm a 112 rnm.h- l
). Las variables medidas para las propiedades
hidrodinámicas del suelo fueron: la intensidad de lluvia aplicada, el volumen de
escurrimiento e infiltración, el tiempo de duración del régimen permanente de
escurrimiento y de la lluvia. Para caracterizar el comportamiento químico químico de los
suelos se midió la concentración iónica de sales solubles dentro del escurrimiento y la
concentración máxima de sales solubles en los primeros centímetros del suelo. La
interpretación de los resultados se basó en un análisis de conglomerados y de componentes
principales mediante el paquete estadístico SAS. Las propiedades hidrodinámicas reflejaron
una lata capacidad de infiltración para los suelos de pastizal con coberturas de vegetación
mayor al 10%. Lo opuesto sucede en los sitios donde el suelo esta desprovisto de
vegetación, ya que los resultados indican que son suelos muy aptos para el escurrimiento.
La calidad química del escurrimiento se presentó según tres flujos preferenciales: 1)
escurrimientos carbonatados sobre suelos generalmente cubiertos con costras de erosión o
decantación; 2) flujos sulfatados sobre suelos de dunas yesosas y lechos de ríos cercanos al
fondo de laguna donde el manto acuífero aflora a los 100 cm, o bien en sitios cercanos a los
pies de montes y cerros de origen basáltico.
DINAMICA DE SALES CON SIMULACION DE LLUVIA EN SUELOS SALINOSDEL NORTE ARIDO DE MEXICO
1. INTRODUCCION
La presencia de altos contenidos de sales solubles en suelos de regiones áridas es un
problema, ya que la precipitación es insuficiente para movilizar cualquiera de las sales
acumuladas. Estas sales se disocian en la presencia de agua, posteriormente con la evaporación
del agua superficial se origina un desplazamiento de iones a las capas superficiales del suelo
donde se forman costras salinas, o bien una alta depositación de sales en horizontes superiores
o medios de estos suelos, salinizándolos, 10 que reduce el aprovechamiento del agua por las
plantas, debido esencialmente a su alto contenido de iones en solución (Teuscher y Alder,
1984; Schwab el al., 1990).
A los suelos salinos es común encontrarlos en regiones áridas y en antiguos lagos
desecados formando núcleos pequeños de suelos negros o castaños. La cuenca de la Laguna de
Palomas es un ejemplo donde existe gran extensión de esos suelos salinos. La laguna se sitúa
al suroeste del bolsón de Mapimí incluido en la zona denominada como Desierto
Chihuahuense del altiplano Mexicano. Dicha cuenca es de tipo endorreico y su área de
captación es de 18 800 km2 extendiéndose en su mayor parte dentro del estado de Durango
(Tamayo, 1982). La parte plana y baja de la cuenca de la Laguna de Palomas está representada
por playas dentro de la geomorfología general. Las playas de la reserva de Mapimí representan
una extensión del 24 % del suelo que ahí se encuentra (Grünberger el al., 1992).
Los suelos salinos o de álcali blanco se caracterizan principalmente por un exceso de
cloruros y sulfatos de sodio. Generalmente se presentan en todos los sitios donde el nivel
freático queda cerca de la superficie, como en las riveras de ríos, lagos y los bajíos de
depresiones sin salida para el agua. Como es de suponerse la vegetación de los suelos salinos
es escasa, con manchones donde existe menor concentración salina, y se encuentra formada
por plantas halófilas resistentes al salitre (Tamayo, 1982).
El escurrimiento superficial es uno de los medios de transporte de solutos que influyen
en la salinización del suelo. La disolución de las sales del suelo, forman salmueras
concentradas que intervienen en la mineralización del paisaje. Los procesos hidrodinámicos
como la lluvia, infiltración y evaporación también son factores que intervienen en la
salinización de suelos localizados en partes bajas de cuencas cerradas. Los procesos
involucrados en la disolución de solutos, actualmente son tratados por estudios
complementarios desde el punto de vista de la fisica y química del suelo. Una mejor
apreciación de la dinámica ambiental y las interacciones del agua y solutos en el suelo es
esencial desde varios puntos de vista: para evitar la salinización del suelo que puede
degradarse volviéndose improductivo; para mejorar la fertilización del suelo mediante el
control de nutrimentos en la zona de raíces; para entender como se presenta el fenómeno de
mineralización superficial del suelo al nivel de cuencas, así como la prevención de
alcalinización. Tal entendimiento ayuda en la optimización del manejo del medio ambiente. Al
determinar la concentración de solutos en flujos superficiales, se podrá conocer el origen y
migración de ellos cuando hay escurrimiento, así como la influencia en la mineralización del
suelo superficial. Las distintas concentraciones de agua de escurrimiento le confieren cierto
nivel químico para su aprovechamiento. Los niveles de concentración de solutos explican la
dinámica de sales en un paisaje dado.
El escurrimiento ocasionado por la lluvia natural no resulta fácil de estudiar desde el
punto de vista de la evolución del contenido de sales durante el evento mismo.·Además por el
alto costo de lo que resultaría realizar investigaciones que aclaren la dinámica de sales en
grandes extensiones de suelo, como el ambiente playa de la reserva de Mapimí, se requiere del
establecimiento de metodologías mas prácticas y menos costosas. Con el uso del simulador de
lluvia y el control químico de los flujos, se plantea como esencia de la presente investigación
conocer las relaciones lluvia-escurrimiento-transporte de solutos sobre suelos con problemas
de salinidad, en una región representativa del norte árido de México.
2
2. REVISION DE BIBLIOGRAFIA
Antes de la era cristiana, ya se conocían algunos fenómenos de disolución e
intercambio iónico en suelos. Los abonos orgánicos y la adición de cal para mejorar la calidad
del suelo, no era otra cosa mas que la agregación de componentes al mismo, que la lluvia y
riegos podían disolver y que posteriormente mediante intercambio iónico serían utilizados por
las plantas al inicio del ciclo de cultivos, decreciendo esta propiedad con el inadecuado manejo
y cantidad de cultivos, aunque no se conocían claramente estas reacciones y fenómenos.
Después del declive de Roma, el aporte a la agricultura fue pobre. Desde el siglo XIII en
adelante las ciencias afmes al suelo se preocuparon por este recurso para optimizar su uso
(Tisdale y Nelson, 1970).
La lisimetría para medir el movimiento de la solución del suelo data de fmales del siglo
xvn (Flores, 1987). El estudio del movimiento de sales en solución sobre la superficie del
suelo en agua de escurrimiento ha sido contemplado sobre todo en aspectos de calidad química
de agua para riegos agrícolas, pero en zonas áridas el escurrimiento superficial no se ha
estudiado para conocer su influencia en la distribución y adquisición de minerales que son
fenómenos que intervienen en la funcionalidad de esos ecosistemas. Existen numerosos
estudios en que se ha investigado la solución del suelo desde el punto de vista de drenaje
interno, sobre todo en los suelos considerados con problemas de salinidad. También en otras
investigaciones se han abordado temas sobre calidad y contaminación de mantos acuíferos.
2.1 Fenómenos hidrológicos
Los estudios actuales que involucran los fenómenos hidrológicos concernientes a un
cuerpo fisico denominado como cuenca hidrológica, tienen que abarcar los diferentes
componentes del ciclo hidrológico que se presenta dentro de esa cuenca. El estudio de todos
los componentes de ese ciclo son referidos al entendimiento de como se lleva a cabo el flujo
del agua desde que se presenta como lluvia, después como escurrimiento e infiltración y
posteriormente en forma de vapor. Finalmente explicar como cada uno de estos fenómenos
influyen sobre la funcionalidad del ecosistema llamado cuenca.
2.1.1 Lluvia
Los estudios metereológicos desde el punto de vista de la pluviometría son comunes y
esenciales para conocer: su erosividad sobre el suelo, distribución en el espacio y su
variabilidad en el tiempo, así como su influencia en la contaminación de suelos y mantos
acuíferos.
En zonas áridas como la reserva de Mapimí, Delhoume (1995) estudió durante seis
años la distribución espacial de la lluvia y demostró que la altura precipitada puede variar en
3
distancias de 1 a 2 km, por ejemplo encontró que la lluvia del 29 de julio de 1988 varió de 41
mm hasta 3 mm en una distancia de 6 km.
Los efectos de erosividad de la lluvia en la zona de reserva al nivel de cerros, bajadas y
transición bajada-playa fueron estudiados por Viramontes (1992). El autor comprobó que el
suelo perdido por la acción hídrica se presentó en el orden de: 0.0013 a 0.752 ton ha-1 en la
zona de mayor relieve donde los suelos son Litosoles de fonna estratificada e inversa a la
pendiente; de 0.492 a 1.85 ton ha- 1 en zonas de pie de monte donde los suelos dominantes son
de tipo Regosol; de 0.32 a 0.437 ton ha-1 en zonas de bajadas donde aun dominan los
Regosoles pero se presentan los Xerosoles y Yennosoles; pérdidas de 1.11 a 1.494 ton ha-1 en
zonas de bajada inferior. Viramontes concluye que las diferencias encontradas se deben al tipo
de suelo, pendiente, cobertura de vegetación e intensidad de lluvia.
El agua presente en el suelo y sus constituyentes de la fase líquida hacen que el
agua no sea químicamente pura. El agua se supone destilada y esencialmente pura, pero al
condensarse en nubes y descender en fonna de lluvia a través de la atmósfera, generalmente se
disuelve con gases atmosféricos tales como bióxido de carbono y oxígeno, después con los
gases industriales como óxidos de azufre y nitrógeno. También a lo largo de la costa la brisa
acarrea cantidades importantes de sal. El agua de irrigación, generalmente obtenida de
reservorios superficiales o subterráneos, con frecuencia contiene cantidades significativas de
sales disueltas; fmalmente, durante su residencia en el suelo, el agua infiltrada tiende a
disolverse con solutos adicionales, en su mayoría sales electrolíticas.
Grünberger y Janeau (1997), realizaron un estudio en la zona de playa (de la reserva de
Mapimí) para conocer la calidad química del agua de lluvia durante un año. Instalaron
dispositivos a lo largo y ancho de la zona donde colectaron las muestras de agua de lluvia de
los eventos ocurridos durante 1992 y 1993, detenninaron la concentración de solutos para cada
evento y encontraron que los iones de mayor concentración fueron los cloruros con un valor
medio de 1.3 meq L_l en el año 1993.
2.1.2 InfiltraciónCuando el agua es suministrada a la superficie del suelo, ya sea por precipitación o
irrigación, parte del agua penetra la superficie y es absorbida dentro del suelo, después de un
tiempo puede ya no penetrar más, pero en cambio se acumula en la superficie o fluye sobre
ella. El agua que ha penetrado, más tarde se divide en la que retorna a la atmósfera por
evapotranspiración y la que se percola como drenaje profundo, ésta última agua puede emerger
como arroyos y el resto recargar los reservorios de agua subterránea (Hillel, 1980b).
2.1.2.1 Concepto de infiltración
4
Infiltración es el ténnino aplicado a los procesos de entrada del agua al suelo. La
velocidad de estos procesos, es relativa a la velocidad de la adición del agua, detenninada por
el gasto de agua, en la zona radicular, y algunas veces al gasto de zonas más profundas. Por 10
tanto la velocidad de infiltración afecta no solo la economía del agua en comunidades
vegetales, sino también, la cantidad del escurrimiento superficial, 10 cual aumenta el peligro de
que se erosione el suelo.
Donde la velocidad de infiltración se ve limitada, las plantas no pueden tener suficiente
humedad por un tiempo prolongado y la erosión aumenta. El conocimiento de los procesos de
infiltración y la fonna en que son afectadas las propiedades del suelo y las condiciones
transitorias y el modo del suministro de agua, es por 10 tanto un prerequisito para un eficiente
uso del suelo y el agua.
Si rociamos agua sobre la superficie del suelo constantemente y aumentando la
velocidad, tarde o temprano el creciente suministro del agua excederá los limites de la
velocidad de absorción del suelo, los excesos se acumularán en la superficie del suelo (Figura
1).
Ks
Intensidad de lluvia o riego
Tiempo
Figura 1. Evolución de la velocidad de infiltración, según el
tiempo (Tomada de Hillel, 1980b).
La velocidad de infiltración esta definida como el volumen de agua que fluye dentro
del perfil por la unidad de área de superficie del suelo. Este flujo, expresado con unidades de
velocidad, también se le puede llamar "coeficiente de infiltración". Para la condición especial
en donde la velocidad de la lluvia exceda la habilidad del suelo para absorber el agua, la
5
infiltración se lleva a cabo a llila máxima velocidad, a la cual Horton llamó "la capacidad de
infiltración" del suelo (Hillel, 1980a).
Más recientemente Hillel propuso el término de "infiltrabilidad" para designar el flujo
de agua resultante de la infiltración del agua , a presión atmosférica. Esta singular palabra evita
la contrariedad del término de capacidad de infiltración, permitiendo el uso del termino de
velocidad de infiltración en el sentido literal para representar el flujo superficial en cualquier
circllilstancia (Hillel, 1980a).
La infiltrabilidad del suelo depende de los siguientes factores:
(1) Tiempo de duración de la lluvia o irrigación. Al inicio, la velocidad de infiltración es
relativamente alta, tiende a decrecer y eventualmente se toma casi constante. Esto es muy
característico de cualquier perfil
(2) Contenido inicial de la humedad del suelo. Conforme el contenido inicial de humedad es
mayor la infiltrabilidad inicial del suelo disminuye, debido a que existe llil gradiente de
succión menor. Independientemente de la rapidez del descenso al fmal se logra llila velocidad
constante, la cual es independiente del contenido inicial del suelo.
(3) Conductividad hidráulica. Cuando la conductividad hidráulica a saturación del suelo es
de valores muy altos, el suelo refleja llila elevada infiltrabilidad y viceversa.
(4) Condiciones de la superficie del suelo. Cuando la superficie del suelo es muy porosa y de
estructura "abierta" la infiltrabilidad inicial es muy alta, siempre que el suelo tenga
lliliformidad en todo el perfil. La infiltrabilidad final (constante) puede cambiar si el suelo
subyacente de las capas superiores presenta diferencias estructurales. Por otra parte, cuando la
superficie del suelo está compactada y el perfil esta cubierto por llila costra de baja
conductividad la velocidad de infiltración es mucho más baja que llil suelo sin costras. La
costra superficial actúa como llila barrera hidráulica, impidiendo la infiltración. Este efecto se
ve aumentado con costras gruesas y densas, reduciendo la infiltrabilidad inicial y
eventualmente la infiltrabilidad estable (fmal). El encostramiento esta influenciado por el
golpeteo de las gotas de lluvia, lo cual puede ser reducido con el "mulch" y los residuos
vegetales, minimizando el sellamiento superficial del suelo.
(5) Estratificación del perfil. La presencia de capas de diferente estructura producen
diferentes velocidades de infiltración del agua en el suelo.
Los estudios sobre este fenómeno hidrológico se basan en la infiltración vertical y
llilidimensional (Kostiakov, Horton, de Green y Ampt). La mayoría de estos experimentos se
lleva a cabo dentro de columnas de suelo infmitamente profundas (longitud z) con llil
contenido inicial de humedad W¡, cuando la superficie es encharcada instantáneamente y
mantenida a saturación volumétrica Wo' Una de esas suposiciones en la derivación del modelo
Green y Ampt es la existencia de llil frente de humedad defmido entre el suelo como W¡ y
6
suelo como Wo donde la conductividad hidráulica Ko es constante e igual a la conductividad a
saturación de la región de mojado. Esta condición de frontera de encharcado instantáneo de la
superficie es quizá apropiada para irrigación y modelado en problemas de drenaje, pero éste es
menos apropiado para la infiltración cuando llueve.
Al inicio de la mayoría de las lluvias, toda el agua se infiltra, pero la capacidad de
absorción del agua disminuye hasta que es menor que la intensidad de lluvia. En este punto
(llamado condición de encharcamiento), el agua libre primero aparece sobre la superficie del
suelo y en este momento inicia el escurrimiento. Los modelos de Oreen y Ampt, y de Philip no
se aplican en la fase inicial de la lluvia cuando no se ha encharcado el suelo, pero el modelo de
Main y Learson amplía la ecuación de Oreen y Ampt para describir la infiltración con lluvia
constante.
2.1.2.2 Ecuaciones de infiltrabilidad
Al considerar el movimiento del agua dentro del suelo en condiciones de encharcado,
Oreen y Ampt aplicaron la Ley de Darcy en una columna de suelo vertical (Figura 2) para
reproducir el flujo superficialj(m S-l).
f= Ko~ = Ko(L; H¡) =Ko(1+ ~¡) (Ec.2.1)
Donde:
¿jJ[ = Diferencia de presión (m)
Hf= potencial matricial (m)
L = Distancia de la superficie del suelo al frente de humedecimiento (m)
Ko = conductividad hidráulica saturada
La lámina acumulada del agua infiltrada l(m), está dada por:
1=(Wo-W¡)L=nL (Ec.2.2)
sustituyéndola en la ecuación (2.1), se tiene:
f =Ko(l + n H¡ ) (Ec. 2.3)1
si /=0 al tiempo O, entonces la forma integral de la ecuación (2.3) puede ser escrita
como:1
1= K ot - Aln(l + - )A
(Ec.2.4)
esta es conveniente para modelar, ya que relaciona la velocidad de infiltración con la
profundidad cuando inicia este fenómeno. En la ecuación anterior lambda es:
A=(Wo- W¡)(Ho- H¡)
7
y Ho es la carga en la superficie del suelo
Figura 2. Flujo de agua a traves de una colwnna vertical de
suelo saturado (Modificado de Hillel, 1980a).
El potencial matricial medio H¡es usualmente calculado por la integración del
potencial del agua en el suelo (\11) en relación a la conductividad hidráulica (Kr), dada como:
H f = Krdlf/ (Ec.2.5)
en esta ecuación el límite superior (\Pi) de la integral es el valor inicial del potencial del
agua y el límite inferior (\fIf) es el valor de ese potencial al alcanzar la saturación (m).
El modelo de Philip fue la primera solución general de la ecuación diferencial que
maneja infiltración vertical en función del tiempo [l(t)]. Su solución cuasi analítica es una
serie potencial con la forma:
f(t) =S¡(~ +S2t~ + Snt~ + Kit (Ec.2.6)
en la que los coeficientes S2' S3' ..... So son calculados a partir de la conductividad hidráulica
K (m S-I) y de la difusividad del agua D(m2 S-I) como funciones del contenido de humedad y
K¡ es la conductividad hidráulica no saturada en W;. El primer término de la ecuación describe
la entrada horizontal del agua en el suelo con las mismas condiciones de frontera (por ejemplo,
una columna infmita a W;, cuando la superficie es encharcada instantáneamente y mantenida
como Wo), pero sin el factor gravedad. Los otros términos son consecuencia del campo
8
(Ec.2.9)
(Ec.2.10)
gravitacional. Por práctica, la serie de términos de la ecuación, dada por intervalos de tiempo
infmitamente pequeños, generalmente se reduce a dos parámetros:
I(t) = S t Ji + A t (Ec.2.7)
en las ecuaciones 81 o 8 es la sortividad, que describe la absorción inicial por los suelos como
resultado del mismo gradiente de potencial matricial, A es una constante. Para tiempos largos,
la diferencia de las ecuaciones es que no convergen para la linea asintota.
En un intento de ampliar la validez de los parámetros del modelo Philip para tiempos
largos, Youngs (1982) ha tomado A = K o' aunque han tenido únicamente éxitos parciales.
Análisis recientes y rigurosos muestran que los parámetros Ko en el modelo de Green y Ampt
y la 8 y A del modelo Philip dependen del tiempo. En consecuencia, las ecuaciones pueden
dar resultados erróneos si se usa extrapolación a otros sitios o para períodos de tiempo lejanos
a los considerados como válidos.
Philip (1969) afirma que no necesariamente A = K o' particularmente en tiempos
pequeños e intermedio. Sin embargo, en tiempos largos (para los cuales la serie infmita de
valores no converge) es posible de representar la infiltración con la conductividad hidráulica
como sIgue:
1= S(Ji + Kt (Ec.2.8)
donde K es la conductividad hidráulica de las capas superiores del suelo (la zona de
transmisión), la cual en un suelo uniforme y encharcado es muy parecida a la conductividad
hidráulica K s.
En términos de infiltración horizontal, la sortividad puede estar defmida, de acuerdo a
Philip (1969), como:
I -JiS = 1/ =I( 2
t12
Así mismo, la sortividad en flujos verticales, puede estar defmida, de acuerdo a Philip
(1969) como:1- Kt -1/
S = ~ = (1- Kt) ( /2t 1
2
2.1.2.3 Sortividad (S)
El término de sortividad fue introducido por Philip (1957) en su conocida Ecuación de
infiltración de dos términos. La sortividad es una medición del movimiento de agua sin efecto
gravitacional, esto es esencialmente una propiedad del medio con alguna remembranza a
permeabilidad.
9
De acuerdo a la Ecuación de Philip, este coeficiente es uno de los parámetros más
importantes del suelo que gobiernan la primera porción de la infiltración (Chong y Oreen,
1983 en Lupercio H., 1991).
El concepto de sortividad medida en campo es muy útil en estudios hidrológicos.
Caracterizando su variabilidad espacial por tipo de suelo en las cuencas, se tendrá un punto de
partida para el uso de métodos de medición de S que sean simples y económicos. Eso hace
posible el muestreo intensivo que se requiere (Chong y Oreen, 1983 en Lupercio H., 1991).
2.1.2.3.1 Medición de la sortividad
De los métodos para medir la S que se reportan en la literatura, solo se abordará el
método de infiltración con tasa de lluvia constante.
(Mein y Larson 1971; Parlange y Smith 1976; Kutilek 1980; citados por Chong y
Green 1983) expresaron el tiempo de inicio de escurrimiento en ténninos de S(8), intensidad
de lluvia, Ks o A(8) de la serie potencial de Philip. Esa Ecuación se puede ordenar para
calcular S midiendo las demás variables en campo.
A pesar de que otros métodos estudian el fenómeno de sortividad de una fonna más
práctica (infiltración saturada con infiltrómetro de doble cilindro; infiltración insaturada;
método numérico; perfil instantáneo, etc.) el simulador de lluvias que se utiliza en el presente
estudio ya ha sido utilizado por algunos investigadores para el estudio de propiedades
hidrológicas del suelo (Touma y Albergel, 1992), tales como la capacidad de infiltración
(Ahuja el al., 1976; Chong el al.,198l Youngs, 1986) y la detenninación de la variación
espacial de las propiedades del suelo (Vieira el al.,198l; Vauclin el al.,1983).
Touma y Albergel (1992) indican que la simulación de lluvia raramente es usada para
detenninar las propiedades hidraulicas in silu. Sin embargo con los datos de medición en
campo durante la experimentación de simulación de lluvia, se pueden medir las variables
necesarias para la primera porción del fenómeno de infiltración, según la Ecuación de Philip.
En el presente estudio, los datos en función del tiempo que se toman en cuenta para
expresar la sortividad son: la intensidad de lluvia (Ip) y la lámina infiltrada en la fase de
absorción máxima (Li), este ultimo momento corresponde a la primera porción de la
infiltración en la Ecuación de Philip.
Camargo H. (1983), menciona que para tiempos muy largos, la ecuación de Talsma
Parlange presenta ventajas sobre la ecuación de Philip ya que la primera elimina la necesidad
de calcular K(8) y D8). La ecuación de Talsma y Parlange esta dada por:
1/ 1 1 K 23/I=St;2+-K t+-_s t/2 (Ec.2.11)
3 s 9 S
10
(Ec.2.13)
donde 1 es la infiltración acumulada (m) correspondiente a t(s) en un suelo con una sortividad
S(m s·v.), a un contenido de humedad inicial especificado, y con una conductividad hidráulica
Ks (m S·I) a saturación. La tasa de infiltración, i, está derivada de la ecuación anterior como:
1 -~ 1 K2~
i = 2 St 2 + 3K s + SS t 2 (Ec.2.12)
Por otra parte, el modelo de Mein y Larson incluye dos etapas de infiltración,
utilizando valores de campo de la conductividad hidráulica y contenido de humedad. Ese
modelo está descrito por dos ecuaciones: la etapa 1, cuando el tiempo es menor que cuando el
suelo es encharcado:
1 _[H/Wo-W)]p - [(f7KJ-l]
En la segunda etapa, posterior al encharcamiento del suelo, la infiltración es descrita
por una ecuación idéntica a la del modelo Green y Ampt. Muchos otros modelos que varían en
complejidad matemática se han publicado alguna vez por Mein y Learson para describir la
infiltración durante las lluvias constantes y de intensidad variables.
La variabilidad espacial y temporal del modelado hidrológico, además de la
heterogeneidad de los suelos pueden hacer que las mediciones puntuales no sean
representativas de una cuenca, sin embargo, esos modelos pueden llegar a describir la
distribución espacial de los componentes hidrológicos del sistema en estudio.
2.1.3 Escurrimiento
2.1.3.1 Concepto
Cuando la velocidad de suministro de agua al suelo (por lluvia, irrigación o deshielo)
excede la velocidad de infiltración, el agua libre, conocida como exceso de agua superficial,
tiende a acumularse sobre la superficie del suelo, esta agua se colecta en depresiones
(charcos), 10 mismo que en canales. El total de esa agua almacenada por unidad de área, es
denominada como capacidad de almacenamiento superficial. Dependiendo de la irregularidad
y pendiente del terreno, será la forma en que se origine el flujo de escurrimiento superficial.
Sólo cuando los charcos y canales se desborden se dice que ha comenzado el escurrimiento. El
término de escurrimiento superficial representa la porción del agua llegada al suelo la cual no
es absorvida por el suelo ni acumulada en la superficie, pero que fluye pendiente abajo y
eventualmente puede ser colectada en cuerpos de aguas abajo (Hillel, 1980a).
2.1.3.2. Ecuación del escurrimiento
11
En una cuenca hipotética con superficie impermeable y sin pérdida, el caudal máximo
será directamente proporcional a la intensidad de la lluvia. En las cuencas naturales se cuentan
otros factores: parte de la lluvia es interceptada por la vegetación y otra se infiltra en el suelo y
una vez que éste se satura se presenta el escurrimiento (Hudson, 1982).
La manera mas sencilla de medir la escorrentía es utilizando el método racional según
la siguiente ecuación:
Q= lA (Ec.2.14)
Donde:
Q == Caudal (volumen por unidad de tiempo) (m3s- l )
1 == Intensidad del caudal (lámina por unidad de tiempo) (mm h- l )
A = Area del terreno o de la cuenca (ha, m2, cm2
)
A veces es necesario utilizar una constante dentro de esa formula para la conversión de
unidades, siempre que las variables de medición sean dadas en: 1= mm h- l; A == ha. Además en
ocasiones es necesario utilizar el coeficiente de escurrimiento C, quedando:
Q= O.0028ClA (Ec.2.15)
El coeficiente de escurrimiento (adimensional) depende de las condiciones del suelo:
topografia, vegetación, velocidad de infiltración, capacidad de retención del suelo, tipo de
drenaje, etc. Se dispone de tablas al respecto, donde los valores adimensionales de C dados
por Hudson (1982) son: 0.18 para un bosque de relieve ondulado, 0.21 para bosque de relieve
quebrado, 0.36 para pasto con relieve ondulado y 0.42 para el caso de pasto con relieve
quebrado.
2.2 Simulación de lluvia
Dentro de las metodologías para el estudio de las características hidrodinámicas del
suelo, la simulación de lluvia es una de las herramientas más utilizadas. Robinson (1979),
comenta que los simuladores de lluvia son ampliamente usados para estudios de infiltración,
escurrimiento, erosión y sedimentos en condiciones de campo. Esos estudios se basan en la
reproducción de lluvias naturales con condiciones de gotas de agua con la energía cinética muy
similar a la de una lluvia natural. Por otra parte Neff (1979), afirma que los distintos
simuladores de lluvia son diseñados y usados de acuerdo con los objetivos de la investigación
donde se utilizara. Neff, señala que los trabajos con simuladores se iniciaron cerca del año
1930 continuando a través de los cuarentas. Según Swanson (1965), el concepto de simulación
de lluvia evolucionó mucho desde los años sesenta, donde se usaban pipas de agua de 30 a 50
m3, hasta el uso actual de los minisimuladores, que permitieron la divulgación de su uso por el
hecho que manejaban cantidades de agua de 1 m3 o menos. Otras características ventajosas de
12
los actuales simuladores de lluvia son el acondicionamiento de implementos como los
controles electrónicos para la programación de eventos o para el registro de datos sobre
escurrimiento, duración de la lluvia y con los intentos actuales de acondicionar sensores
electrónicos para observar las diferentes características químicas y fisicas del flujo de
escurrimiento.
Desde el punto de vista de los edafólogos, en los estudios que se llevan a cabo con
simuladores de lluvia sobresale la importancia de las primeras capas del suelo, como interface
determinante entre infiltración y escurrimiento (Valentin, 1981; Asseline y Valentin, 1978). En
la reserva de Mapimí ya se hicieron estudios para caracterizar la hidrodinámica del suelo
utilizando el simulador de lluvia tipo aspersor del Orstom (Desconnets, 1992; Tarín, 1992 y
Reyes, 1995). Estos últimos autores encontraron que la principal hidrodinámica esta limitada a
40 cm de profundidad del suelo, así mismo concluyen que las zonas de playa y bajadas
presentan coeficientes de escurrimiento mayores del 50% con lluvias > de 40 rnm.h _l. Por
último comprobaron el efecto positivo de algunos mosaicos vegetales sobre las aptitudes de
infiltración, ya que en suelo cubierto por pasto el porcentaje de agua infiltrada puede ser más
del 50% que en zonas desnudas.
Debido a que en el presente trabajo se utilizó un simulador de lluvias tipo aspersor
(modelo Orstom), el funcionamiento y la mecánica para la caracterización hidrodinámica del
suelo se describen a continuación.
2.2.1 Principios y características del simulador de lluvia (Asseline - Deltalab,
Orstom)
El simulador de lluvia utilizado en este estudio es una versión más simplificada del tipo
Bertrand y Parr (1960). El principal perfeccionamiento fue la de proveer la posibilidad de
modificar la intensidad durante la lluvia (Asseline y Valentin, 1978).
2.2.1.1 Descripción del aparato
El simulador está constituido de un sistema de tubos fijos que forman un tronco
piramidal con cuatro metros de altura (Figura 3). Esta estructura permite la fijación de una lona
para proteger la lluvia simulada de la acción del viento.
13
Figura 3. Diagrama esquemático del simulador de lluvia tipo Aspersor
(Asseline- Deltalab, Orstom).
Un movimiento de balanceo se da por un motor y un sistema de brazo de leva que
permite variar el ángulo del balance, y modificar la superficie irrigada de suelo y la intensidad
sobre la parcela de un metro cuadrado en una gama comprendida entre 30 y 150 mm h_1• El
ensamble del mecanismo de balance es montado sobre un eje central de la parcela. Un
manómetro instalado en la cúspide de la torre, permite controlar la presión de admisión del
agua al aspersor e iniciar de forma constante.
Su funcionamiento es a partir de una fuente de energía eléctrica, la cual se obtiene de
una batería eléctrica o grupo electrógeno de 220 volts y 5 Hp (parte 10 de la Figura 3). Con
esta potencia eléctrica, una motobomba de 220 volts y 0.6 Hp (parte 5) sube el agua desde un
depósito hasta el aspersor del simulador (parte 1). Del aspersor el agua cae sobre el suelo en
forma de lluvia. La presión de la lluvia se mantiene constante, dado que el aspersor se calibró
en el laboratorio en un rango de 0.50-0.52 Bares. Los manómetros de presión (partes 3 y 4)
controlan la intensidad de lluvia: uno en la entrada y otro en la salida de agua cerca del
aspersor. La intensidad, tipo y duración de lluvia se rigen a partir de un "cerebro" electrónico
(parte 2).
14
El simulador está conformado con dos recuperadores laterales de agua que la reciclan
al depósito principal (partes 6 y 8, respectivamente). La lluvia producida se recibe en una
microparcela de simulación de lluvia (parte 9).
La ventaja de este nuevo simulador es que permite programar eventos de lluvia con
intensidad variable.
2.2.1.2 La parcela de medida
La parcela de estudio (1 m2) está limitada por un cuadro metálico enterrado dentro del
suelo aproximadamente 5 cm. La base frontal del cuadro está perforada al ras del suelo, éstos
orificios se conectan a un canal que recoge el escurrimiento, mismo que desemboca dentro de
un cubo, calibrado a partir de una elevación de un centímetro de agua dentro del cubo para una
lámina de escurrimiento de un milímetro. El cubo puede ser acondicionado con un limnígrafo
libre de rotación que permite registrar los volúmenes escurridos con excelente precisión que es
posible de apreciar en tiempos de 10 s y láminas escurridas a 0.1 mm. Este proceso se puede
realizar con medidas directas por medio de probetas y un cronómetro.
2.2.1.3 La energía cinética de las lluvias
La energía cinética de las lluvias es una de las causas principales de la reorganización
superficial del suelo (Valentin, 1978). Al realizar un estudio detallado de este problema se ha
demostrado que la energía cinética de lluvias simuladas es del mismo orden que las lluvias
naturales y que sólo en un instante las lluvias simuladas pueden ser superiores (entre 50 y 60
mmh- I).
2.2.1.4 Experimentos con lluvia simulada
Se considera que los principales factores que influyen en el escurrimiento y la
infiltración pueden ser caracterizados si se conoce la intensidad y duración de la lluvia, el tipo
de suelo con sus costras de superficie en la zona salina, el estado de humectación inicial del
suelo, la pendiente, la cobertura de vegetación (englobada dentro de la descripción superficial
del suelo) y la actividad fáunica. Los primeros experimentos con lluvias simuladas con el
aparato a que en este apartado se refiere permitieron mostrar que sobre las parcelas de un
metro de largo, la pendiente no influye sensiblemente (Casenave y Guiguem, 1978). El
dispositivo experimental y la forma de medidas permite caracterizar con el mínimo de lluvias,
el papel de cada uno de los factores susceptibles a influenciar la infiltración.
2.2.1.5 Forma de lluvias
15
Con el fm de acercarse más a los fenómenos naturales se impondrá un cierto número de
condiciones en la defmición de experimentos en cuanto a la forma y número de lluvias:
- Eventos puntuales de intensidad única,
- El tamaño de la lluvia no debe sobrepasar la altura de la lluvia diaria de la frecuencia anual o
decenal. Estas alturas son determinadas en un pluviómetro totalizador en el sitio de
medidas,
- El total de lluvias sobre una parcela no debe exceder el valor medio de la pluviometría anual,
- Los componentes intensidad-duración-frecuencia deben corresponder a los comúnmente
ocurridos en la región.
Para el total de las parcelas testigos dentro del cuadrante de estudio, los experimentos
son llevados acabo en una sucesión de lluvias simuladas anuales y decenales tomando en
cuenta los datos climáticos del área, los valores de estas lluvias cambian en función de la
posición geográfica de los sitios testigos.
En el Cuadro 1 se presenta un ejemplo de una sucesión de lluvias que componen los
diferentes eventos para una cuenca determinada. Cada parcela se somete a una sucesión de
eventos (generalmente seis), separados por los tiempos de secado variables a fm de estudiar la
influencia del estado de humectación inicial del suelo. Se sabe que hay una variación ligera a
través del tiempo; la reducción progresiva de conocimientos permite modificar los
experimentos de los eventos sobre una parcela, los que casi siempre son de la forma que en
seguida se presenta.
Cuadro 1. Ejemplo de un experimento con simulaciones de lluviaLluvia (mm) Tiempo secado (h) IK
11555555555115
2472248424
o69.827.850.218.344.5
IK = índice pluviométrico l
IIK= Indice pluviométrico utilizado cuándo no se cuenta con medidas directas de la humedad del suelo en estudio. Ese índice es calculado a
partir de láminas de lluvia y de su repartición en el tiempo. . . . . . .Para un evento dado el índice es calculado a partir del total acumulado de las llUVias anteriores, corregido en funclOn del tiempo
que separa esos eventos. En lo~ trabajos hechos actualmente el modelo adoptado es de la forma exponencial correspondiente a la siguiente
ecuación:
IK. = (IK.-l + P._¡) e-alDonde IKn =es el valor del índice pluviométrico, antes de una lluvia n; Ikn-l= valor del índice antes la lluvia n-I; Pn-l =lámina de la
lluvia n-I; t = tiempo expresado en fracción de días que hay entre el fm de la lluvia n-I y el inicio de la lluvia n; a = coeficiente de ajuste.
cuyo valor es constante = 0.5
16
Para el caso del presente estudio, el índice pluviométrico IK tendrá un valor de O,
debido a que en los sitios donde se simuló lluvia, el suelo al inicio de la experimentación
lluvia estuvo muy seco y el tiempo entre eventos siempre fue mayor a los 30 días.
2.2.1.6 Dispositivo experimental
Se debe señalar que uno de los factores principales que influyen en los resultados del
estudio con lluvias simuladas es la influencia primordial y casi exclusiva del suelo superficial
sobre la hidrodinámica superficial de todas las zonas áridas en el mundo. En la metodología a
cartografiar la superficie del suelo se deben tener en cuenta dos niveles de organización
superficial:
- La superficie elemental considerada como el suelo homogéneo en cuanto a su
comportamiento hidrodinámico.
- La costra de superficie que corresponde a una sola superficie elemental, a la yuxtaposición
o asociación de varios tipos de superficies elementales. Este concepto desarrollado más tarde
es la base de la defmición de las unidades cartográficas dentro de los límites que pueden ser
trazados a partir de los relieves del terreno y de las fotografias aéreas.
Después de medir las lluvias simuladas en cada parcela se puede observar el
comportamiento de una superficie elemental. Un sitio experimental reagrupa generalmente
varias parcelas, lo que corresponde entonces a una unidad cartográfica.
2.2.2 Las variables hidrodinámicas medidas con lluvias simuladas
2.2.2.1 Fases observadas con lluvia simulada
Después de una lluvia simulada, el registro de la curva de volúmenes escurridos y su
variación de pendiente permite calcular los momentos de escurrimiento instantáneo que
pueden ser reportados en función del tiempo para designar el hidrograma de escurrimiento
(Figura 4).
Dependiendo de la lluvia simulada, se pueden observar cuatro fases dentro del análisis
presentado por Lafforgué yNaah (1977), completado por Lafforgué y Casenave (1980).
..
17
________ _ j:scUrrimiento
o:-__~ ~__~o u ~
Tiempo (ada)
Figura 4. Hidrograma de escurrimiento para una lluvia simulada
(Tomado de Casenave y Valentin, 1989).
2.2.2.1.1 Fase de imbibición
Del inicio de la lluvia justo al tiempo ti (Figura 4), cuando el escurrimiento aún no
aparece. Esta es la fase de imbibición caracterizada por la altura de lluvia, infiltrada o
almacenada en superficie, llamada lluvia de imbibición, Pi. La infiltración es total, la
intensidad potencial de infiltración F (t), en cada punto de la parcela es superior a la intensidad
de lluvia. Los suelos se humedecen progresivamente, la capacidad de infiltración disminuye y
en ciertos puntos esa infiltración se toma inferior a la intensidad de lluvia. El agua comienza
entonces a escurrir y a reemplazar las depresiones de la parcela. Al tiempo ti los charcos se
desbordan y el agua se pone en movimiento. Con base en la fase de imbibición se tiene:
Lr = ODm=O
Pu(t) - Li(t) - S(t) = O (Ec.2.16)
Donde:
Lr (t) = lámina escurrida al instante t (mm)
Dm (t) = retención superficial movilizable al instante t (mm)
Pu (t) = Lámina de lluvia al instante t (mm)
Li (t) = lámina infiltrada al instante t (mm)
S (t) = lámina almacenada en la superficie al instante t (mm)
2.2.2.1.2 Fase de transición
Al iniciar el escurrimiento, el hidrograma toma una forma de S alargada ocasionado
por la disminución de la intensidad de infiltración. Si todos los charcos desbordan, el total de
18
la superficie de la parcela participa en el escurrimiento. La altura media de la lámina de agua
en movimiento en la superficie aumenta. Esta fase corresponde a un régimen transitorio dado
por:dDm dS
I(t)-R(t) -F(t)----=Odt dt
Donde:
1 (t) == intensidad de la lluvia al instante t (mm.h- l )
R (t) == intensidad del escurrimiento al instante t (mm.h- l )
F (t) == intensidad de infiltración al instante t (mm.h- l )
(Ec.2.17)
2.2.2.1.3 Fase de escurrimiento permanente
A partir de un tiempo tm (Figura 4), aparece un periodo de escurrimiento donde la
intensidad llega a su máximo. La intensidad de infiltración es ahora mínima. Se establece un
régimen de escurrimiento permanente. Si hay cambios de intensidad de la lluvia, este régimen
permanente varía durante un intervalo de tiempo hasta que la intensidad de escurrimiento y de
infiltración alcanzan un nuevo equilibrio. El periodo correspondiente a un nuevo régimen
permanente se puede caracterizar por:
R (t) = RxF (t) =FndDm/dt = OdS/dt = O
Cuando:
1 -Fn = ORx == intensidad máxima de escurrimiento (mm.h- l )
Fn == intensidad mínima de infiltración (mm.h- l )
2.2.2.1.4 Fase de drenado
Cuando la lluvia termina al tiempo tu, el escurrimiento decrece justo hasta el tiempo tf
o desaparece. Esta es la fase de drenado. La cantidad de agua que escurre representa la fracción
no infiltrada de la detención superficial movilizable. Esta fracción responde a la ecuación:Lr(tf) - Lr(tu) = Dm(tu) + S(tu) - S(tf) + Li(tu) - Li(tf) (Ec.2.18)
2.2.2.2 Variables características de infiltración
2.2.2.2.1 Lluvia de imbibición
19
(Ec.2.20)
Como se verá, la cantidad de agua infiltrada o acumulada en la superficie antes del
inicio del escurrimiento corresponde a la lluvia de imbibición. Este valor varía, con el estado
de humectación inicial del suelo. Dentro de esta variación se consideran dos valores de Pi, la
primera, Pis, corresponde a un suelo muy seco (pF superior a 4.2, la primera lluvia del
experimento debe simularse en el mes más seco de la estación de secas), la segunda, Pih, para
un suelo muy húmedo (prácticamente saturado, pfmuy inferior a 3) corresponde a la lluvia con
el valor mayor de IK.
2.2.2.2.2 Coeficiente de infiltración
A cada lluvia simulada corresponde una lámina infiltrada
Li =Pu- (Lr + Dr) =Pu- Lr (Ec.2.19)
Donde:
Li = lámina infiltrada durante la lluvia (mm)
Pu = altura total de la lluvia simulada (mm)
Lr = lámina escurrida durante la lluvia (mm)
Dr= detención superficial recuperable (mm) = a la fracción de lluvia de
escurrimiento medido después del fm de la lluvia
A esta lámina infiltrada corresponde un coeficiente de infiltración, expresado en
porcentaje:
ki =(Li) 100Pu
Para una parcela dada, podemos defmir un coeficiente de infiltración para el total de
lluvias:
Kl' = "(Ll') 100LJ (Ec.2.21)'LPu
Donde:
¿ Li = lámina infiltrada acumulada de las diferentes simulaciones (mm)
¿ Pu = Lámina total de la simulación aplicada (mm)
Para ser comparables, los Ki de diferentes parcelas deben ser calculados a partir de
eventos rigurosamente idénticos. No es el caso para el estudio, ya que los experimentos varían
ligeramente de un sitio a otro por tener condiciones climáticas locales en el lugar de las
simulaciones. Las variaciones son hasta cierto punto limitadas, los valores de Ki reflejan
fielmente las capacidades de infiltración de los diferentes estados de superficie. Para una
parcela dada, cada simulación permite determinar la relación entre la lámina escurrida y la
altura de lluvia (Figura 5).
20
La curva que expresa esta relación puede ser similar a una recta sin un error notable, la
parte curva, característica del déficit de saturación del suelo en inicio de lluvia es siempre
breve (Casenave, 1982). Esta relación corresponde a un estado de humedecimiento del suelo
dado, caracterizado por el valor del índice IK del inicio de la lluvia. El reporte del ensamble de
las rectas Lr (Pu), correspondiente a la serie de lluvias sobre una misma parcela, muestra que
la pendiente de estas rectas varía de acuerdo con los valores de IK. Para cada parcela existe
una relación linear entre la lámina escurrida y el índice IK:
Lr = aIK+ b(l) (Ec. 2.22)
Los coeficientes a y b de esta ecuación varían de forma lineal con la altura de la lluvia (Figura
6). Con frecuencia los puntos representativos de estas relaciones se alinean sobre dos grupos
de rectas. Cada cambio de pendiente de las relaciones a (pu) o b (pu) corresponden a los
índices pluviométricos a partir de que la influencia del factor IK decrece. Estos resultados
corroboran los de Valentin (1981) donde muestra que de una cierta cantidad de lluvia, la
intensidad de infiltración es constante e igual al valor del coeficiente de infiltración a
saturación Kst -.Jil..
1- UI14' •• •.•••• ,
IlbI:-nu I
1-110-------,: 1b-'7.! :
1 1-11
: ~:;~..; I 1_~-_~_,I ~h.5U
I 11 '."~ I ~7I I I ,I I I II I I f: I I II 1 I I
,.
'00!. 1" h_
....-"
,..
" 1" I ~I
Figura 5. Lluvia de intensidad variable; relaciones Lr(pu), Rx(i), Fn(i), tomado de
Casenave y Valentin, (1989).
21
100 Lrmm
Figura 6. Relación Lr(Pu,IK), con un ejemplo sobre una
parcela de Binnde (Africa), tomado de Casenave y Valentin
(1989).
(Ec.2.23)
lámina infiltrada dada por la ecuación (2.19),
(Ec.2.24)
Si se introducen en la ecuación (2.22), los valores a(Pu) y b(Pu), la ecuación expresa
las relaciones entre Lr, Pu e IK dada por:
Lr =APu +BIK + CPuIK+DA esta lámina escurrida corresponde una
sustituyendo tenemos:Li = Pu- [A(pu) + B(IK) + C(Pu(IK)) + D+ Dr]
Es esta relación la que caracteriza la aptitud de la infiltración de una superficie
elemental. Con el fm de comparar estas aptitudes para los diferentes estados de superficie, se
utilizaron los valores de KiO y Ki2ü que corresponden a los coeficientes de infiltración dados
por:
22
ParaKi = (Li) 100Pu
una lluvia de 50 mm y para los estados de humectación de suelo dado. El primer KiO
corresponde a un IK = OYes para suelos muy secos. El segundo Ki20 calculado para un IK =
20 corresponde a los suelos muy húmedos, el valor de IK = 20 es un valor muy alto para una
serie de lluvias naturales (Seguis, 1986).
2.2.2.3 Intensidad límite de escurrimiento
Igual que para una lluvia dada se obtiene una· relación Lr (Pu), un evento simulado de
varias intensidades pennite trazar las rectas Rx (l) o Fn (l) (Casenave, 1982).
Para cada parcela, los reportes de las relaciones Rx (l) corresponden a cada una de las
lluvias dadas en función de las rectas más o menos paralelas a la abcisa en el origen y estan en
función del índice IK que representa la intensidad límite de la lluvia, 1[ a la que es imposible,obtener escurrimiento. Cada recta tiene una ecuación de la fonnaRx = K(I-I¡).
Para todas las rectas de una misma parcela, lb puede expresarse en función de IK, lo
cual da una ecuación de tipo:
Rx =al + blK + e (Ec. 2.25)
que caracteriza la parcela dentro de un tipo de superficie dado.
En suelos muy secos como en la reserva de Mapimí, IK = O, convirtiendo la ecuación (2.25)
en:
Rx =al + e (Ec. 2.26)
Como conclusión sobre el escurrimiento máximo Rx, corresponde otra similar pero de
sentido opuesto sobre la intensidad mínima de infiltración Fm. Las rectas Rx (1)corresponden a las rectas Fn (1) que ocupan la primera bisectriz en el valor de 11 para un
estado de humectación del suelo dado. Para la recta Fn (1) correspondiente a un suelo más
húmedo (valor alto de IK) del evento (el experimento de lluvias es tal que para este valor de IK
se puede considerar que el suelo está muy cerca de la saturación) el valor de 11 puede ser
similar al coeficiente de infiltración a saturación. Es este valor que se tomará en este estudio
como uno de las características de hidrodinámica del suelo superficial (Figura 7).
23
Suela leca
1001,
2' I----/---+-------::~'_____+-___=.__=____+
Figura 7. Intensidad de infiltración en suelo seco y hÚInedo(Arbergel, 1987).
2.2.2.4 Validación de las medidas con lluvia simulada
La fiabilidad y fidelidad del simulador de lluvia en cuanto a la medida del
escurrimiento y de la infiltración se probaron durante el curso de un estudio sobre una cuenca
salina del norte de Cameroun en Africa (Albergel y Thebe, 1986). Las principales conclusiones
de este estudio son:
- Los escurrimientos medidos sobre tres parcelas de un mismo sitio durante dos estaciones
secas diferentes, dan una muestra estadística homogénea de la variabilidad del orden de la
precisión de medidas,
- Sobre las parcelas sin vegetación, el escurrimiento medido con lluvia simulada es equivalente
al medido con lluvias naturales y se sobre estima en los sitios cubiertos con un estrato
herbáceo importante.
- Esta sobre estimación es despreciable (inferior al 10%) para las coberturas de vegetación
típicas del Sahel, pero puede contener 30% si la cobertura de vegetación rebasa el 50% de la
superficie de la parcela (Figura 8).
24
CDbertura > so .....
111
40
30
10
10
lO 10 30
Lra(IN'Ilo),
40
Figura 8. Validación de lluvias simuladas (tomada de Thebe, 1987).
Esta disminución de escurrimiento en período de lluvias resulta de la destrucción local
de las organizaciones superficiales con el efecto de la germinación y la actividad de la
mesofauna.
25
2.3 Sales en el suelo
2.3.1 Origen de las sales
Las sales presentes en los suelos salinos proceden de la meteorización de los
minerales y rocas que constituyen la corteza terrestre (pizarro, 1985) cuya composición
aproximada se da en el Cuadro 2.
Cuadro 2. Composición de la corteza terrestre
Elemento Elemento
OxígenoSilicioAlwninioHierroCalcioSodioMagnesio
%49.1326.00
7.454.23.252.402.35
HidrógenoTitanioCarbonoCloroFósforoAzufreManganeso
%1.000.610.350.200.120.120.12
De estos elementos, los que participan en la formación de sales en los suelos salinos
son: Ca, Mg, Na, K, Cl, S, C y con menor frecuencia el N, B e l. La meteorización de las
rocas por sí sola rara vez ocasiona que se acumulen grandes cantidades de sal en un lugar.
Lo normal es que las sales formadas sean transportadas por el agua que las conduce al mar
o a depósitos continentales, donde se presenta la salinización del suelo. La secuencia de
extracción de iones de sus rocas y minerales, velocidad de emigración y la capacidad de
acumularse en las depresiones en la forma de sales, son inversamente proporcionales al
coeficiente de energía de esos iones. En el Cuadro 3 se observa que las sales que con más
facilidad han de formarse como producto de la meteorización de la corteza terrestre son los
cloruros, nitratos, sulfatos y carbonatos. La precipitación de sales ocurre en orden inverso,
por esta razón el NaCl permanece más tiempo en las soluciones.
Cuadro 3. Secuencia de extracción de ionesdurante la meteorización
Aniones Ce Cationes CeCI yBr 0.23 Na 0.45
N03 0.18 K 0.36
S04 0.66 Ca 1.75
C03 0.78 Mg 2.10
Si03 2.75 Fe 5.15Al 4.25
Ce = Coeficiente de energía
26
2.3.2 Sales solubles en suelos
Las sales solubles se encuentran en proporciones significativas en suelos de zonas
áridas y semiáridas, en suelos agrícolas irrigados con aguas muy concentradas o en sitios
como los litorales donde la brisa del mar los saliniza. En suelos de climas áridos, la
acumulación se debe a que la precipitación anual es insuficiente para lixiviar las sales del
suelo o debido a que las aguas freáticas están a poca profundidad y la humedad llega a la
superficie llevando sales disueltas que se quedan en esos sitios al evaporarse la humedad
(Fitzpatrick, 1984). Las sales de cualquier suelo pueden presentarse como una consecuencia
del proceso de formación del mismo o como resultado de la aplicación de riego para el
desarrollo de los cultivos.
Los iones presentes en las sales de los suelos salinos son generalmente: Ca2+, Mg2+,
Na+, K+, Cl-, S02-' calo, HC03- y con menor frecuencia: N03-, H2B03- YH2P04-.
Los procesos de formación del suelo son el producto de la intemperización de las
rocas y los minerales contenidos en ellas que no se encuentran en equilibrio en las
condiciones de temperatura, presión y humedad del espacio entre la atmósfera y la litosfera
(Buol et al.,1981).
La mayoría de las sales se originan del intemperismo de las rocas ígneas. El azufre y
el cloro pueden provenir de la actividad volcánica y muy pocos son producto de
intemperización de rocas in situ. En la formación de suelos salinos in situ es necesario que
la evaporación sea mayor que la precipitación (Cajuste, 1977).
2.3.3 Solubilidad de las sales
A la propiedad que tienen las sales de disolverse en agua se le denomina solubilidad
y es importante desde el punto de vista de la concentración de la solución del suelo y su
efecto perjudicial sobre las plantas. Las sales más nocivas son las de alta solubilidad ya que
dan lugar a soluciones salinas muy concentradas; en cambio, las poco solubles precipitan
antes de alcanzar los niveles perjudiciales. Cuando los minerales que contienen los
elementos como 0, Si, Al, Fe, Ca, Mg, Na, K, Ti, P, Mn, S, Cl, entre otros, son
intemperizados por el agua de lluvia y acción débil del H2C03 se formaran residuos
insolubles de Si, Al, Fe, Ti, P YMn; de los cationes sólo Ca2+, Mg2+, Na+ y K+ formarán
sales solubles con los aniones SOi-, Cl-, HC03- y probablemente N03- (Cajuste, 1977).
En el suelo hay sustancias que son solubles en agua o en ácido carbónico. Entre las
que son muy solubles se encuentran los cloruros y los nitratos, pero su distribución en los
materiales maternos es escasa, sin embargo, en suelos de clima árido y semiárido llegan a
acumularse en cantidades excesivas.
27
La solubilidad de estos minerales los clasifica en:
Sales de solubilidad alta:
Na2C03>NaHC03>NaCL>CaC12>Na2S04>MgCL2,MgS04
Sales de solubilidad mediana:
CaS04·2H20
Sales de solubilidad lenta:
CaC03y MgC03
En los últimos dos casos de solubilidad, las sales pasan a la solución del suelo en
forma parcial. Las solubilidades en 100 gramos por 100 mL de agua pura de los compuestos
comunes (a O°C) son: K2C03, 112; CaCL2, 59.5; MgCL2, 54.3 (20 OC); NaCl, 35.7; KC1,
27.6; MgS04, 26.0; Ca(HC03), 16.2; FeS04' 15.7; K2S04, 12.0 (20°C); Na2S04, 4.8;
CaS04, 0.2; MgC03, 0.01; CaS03, 0.001 (25 OC); FeS, 0.006 (18 OC), (Buol et al., 1981).
Los índices de movilidad relativa de los elementos constituyentes del suelo se
estudiaron por Polinov en 1937 (Buol et al.,1981) quien basado en el análisis de rocas
ígneas y las cargas disueltas en ríos, enlista la siguiente secuencia: Cl-, 100; SOi-, 57; Ca2+,
3.00; Na+, 2.40; Mg2+, 1.3; K+, 1.25; Si02, 0.20; Fe203, 0.04; A120 3, 0.02. Con datos
geoquímicos, esas mismas unidades las expresa como abundancia relativa (por peso) en la
corteza terrestre: Cl-, tr; SOi-, tr; C2+a, 7; Na+, 5; Mg2+, 2; K+, 5; Si02, 100; Fe203, 13;
A120 3,25.
2.3.4 Minerales más representados en suelos salinos
2.3.4.1 Sulfato magnésico (MgS04)
Es un componente típico de suelos salinos, existe también en aguas freáticas y lagos
salinizados. Debido a su alta solubilidad (262 g L-1), es una de las sales mas perjudiciales.
Nunca se acumula en los suelos en forma pura sino en combinación con otras sales.
2.3.4.2 Sulfato sódico (Na2S04)
Común en los suelos salinos, aguas freáticas y lagos salinizados. Su toxicidad es dos
o tres veces menor que la del sulfato magnésico. Su solubilidad varía mucho con la
temperatura como se muestra en el Cuadro 4.
Este hecho revela el efecto de la temperatura sobre precipitados y lavados de esta
sal. En la estación cálida el Na2S04 sube por capilaridad a la superficie del suelo junto con
las demás sales solubles; cuando baja la temperatura disminuye su solubilidad y precipita en
forma de miralbita (Na2S04.lOH20) que no es lavada por las lluvias, a diferencia de las
28
otras sales. En la siguiente estación cálida, la miralbita se deshidrata formando un polvo
blancuzco de tenardita (Na2S04). Cuando de nuevo desciende la temperatura se forman otra
vez grandes cristales de miralbita que separan las partículas del suelo y dan a la superficie
una apariencia esponjosa (Solonchak esponjoso). El lavado de estos suelos requiere grandes
cantidades de agua; debe hacerse en la estación cálida.
Cuadro 4. Variación de solubilidad de sulfato sódico
Temperatura caC)ocO1020304050
SolubilidadgL_1
4590185373430415
2.3.4.3 Cloruro sódico (NaCl)
Al igual que las dos sales anteriores, el cloruro de sodio, es la sal más frecuente en
los suelos salinos. Su toxicidad para las plantas es excepcionalmente alta, así como su
solubilidad, que es de 318 g L_l Yque no varía con la temperatura. Su toxicidad es tan alta
que con 0.1 % de NaCl la mayoría de las plantas pueden resentirse, excepto las halófilas.
Con solo 2-5 % en los suelos, estos se vuelven improductivos.
El lavado de NaCl es muy fácil en suelos con yeso. En ausencia de yeso el lavado se
dificulta y el sodio puede tomar forma intercambiable.
2.3.4.4 Carbonato sódico (Na2C03)
Se encuentra con frecuencia en suelos yaguas. Su solubilidad es muy alta, varía con
la temperatura (O-50 oC producen solubilidades de 70-429 g L_l, respectivamente).
Como resultado de la hidrólisis se provoca una fuerte alcalinidad en el medio hasta
pH = 12. Por su alta solubilidad y alcalinidad es muy tóxico para las plantas. En los suelos
desde concentraciones de 0.05 - 0.1 % existe la desagregación de las arcillas con pérdida de
la estructura del suelo y disminución de la permeabilidad. No son abundantes los depósitos
de Na2C03 porque en los suelos desérticos y semidesérticos abunda el yeso con el que
reacciona según:
29
En ausenCIa de yeso se pueden depositar grandes cantidades de carbonato y
bicarbonato de sodio. Los depósitos así formados no son lavados fácilmente por las lluvia,
debido a la disminución de la solubilidad en la estación fría.
El bicarbonato sódico es menos alcalino que el carbonato, debido a que el ácido
carbónico neutraliza en parte su efecto. El bicarbonato se forma a partir del carbonato:
Na2C03 + H2C03 <=> 2HNaC03
Esta reacción se presenta en condiciones de alto contenido de CO2 y baja
temperatura. La solubilidad del bicarbonato es también menor que la del carbonato. Los
suelos con cantidades considerables de carbonato y bicarbonato sódico son suelos salino
alcalinos. Su recuperación requiere la acción combinada de enmiendas químicas y lavados.
2.3.4.5 Cloruro magnésico (MgC12)
Debido a su alta solubilidad (353 g L_l) es otra de las sales más perjudiciales para
las plantas. Se encuentra en suelos salinos, aguas freáticas y lagos salinizados. A veces se
forma como consecuencia de la reacción entre soluciones que contienen NaCl que
ascienden capilarmente y se ponen en contacto con el complejo de cambio que contiene
Mg:
X= Mg + NaCl <=> Na-X-Na + C12Mg
El Cloruro de magnesio es muy higroscópico al igual que el cloruro cálcico, que
muchas veces se encuentra junto con aquél. Absorben vapor de agua de la atmósfera que
disuelve los cristales de estas sales formando una solución salina muy concentrada. Por tal
razón, estos suelos que en la nomenclatura rusa se denominan Solonchak húmedos,
conservan superficialmente la humedad mucho tiempo después de la lluvia.
2.3.4.6 Carbonato cálcico y carbonato magnésico (CaC03 YMgC03)
El carbonato cálcico es una sal muy poco soluble (0.0131 g L_l) por lo que no se
considera nociva para las plantas. Cuando las aguas freáticas calcáreas se aproximan a la
superficie y se exponen a la evaporación y transpiración, grandes cantidades de CaC03
pasan a los horizontes del suelo, llegando a veces a constituir 80 % del mismo. Así se
forman unos horizontes fuertemente cementados, impermeables o impenetrables para las
raíces.
El carbonato magnésico es mucho más soluble que el cálcico. Sin embargo, rara vez
ocurren acumulación de MgC03 en los suelos debido a la adsorción del Mg por las arcillas.
30
En la mayoría de los casos se presentan juntos el CaC03 YMgC03. En condiciones medias
la solubilidad del conjunto es de 10 meq L-l.
2.3.4.7 Yeso (CaS04.2H20)
El sulfato cálcico precipita formando yeso (CaS042H20). La solubilidad del sulfato
cálcico es muy baja (2.04 g L-I) por lo que es una sal que no perjudica a las plantas.
El yeso es ampliamente utilizado como mejorador químico en la recuperación de
suelos sódicos.
2.3.4.8 Cloruro potásico (KCl)
Las propiedades químicas del cloruro de potasio son muy parecidas a las del NaCl.
Sin embargo no está tan extendido porque el potasio es consumido por los organismos
(aunque no es significativo) y absorbido por las arcillas.
2.3.4.9 Nitratos (N03)
Los nitratos son sales de muy alta solubilidad (686 g L-I en NaN03 y 279 g L-I el
KN03 a 20 OC). Sin embargo no se acumulan en grandes cantidades en los suelos, en los
que rara vez superan 0.05%, son más tóxicos que los cloruros. En algunos desiertos muy
áridos, como los de Chile, Perú, India, Asia Central y Arabia se han producido depósitos de
nitratos que a veces llegan al 50%, en estos sitios los cultivos no existen.
2.3.5 Química de soluciones
2.3.5.1 La ley de masa y la constante de reacción
Para cada sal podemos definir una ecuación química que describe su disolución o su
precipitación.
Disolución
NaCl <:::> Na+ + Cl
Precipitación
Si no se trata de una sal hidratada, un ácido o una base, el agua no participa en la
reacción. La ley de masa se aplica también a estas ecuaciones de disolución o precipitación
y se define como K (constante de reacción) como sigue:
aA + pB <:::> ~C + cSD
31
K= [Ct[D]O[A]a[ B]P
donde A y B son los reactivos (sal); e y D son los productos (iones); a,p,~ y 8 son los
coeficientes de la reacción; K es la constante de reacción. Los símbolos [J significan las
actividades de los iones y de las sales. En una solución diluida las actividades del agua y de
los sólidos puros son iguales al, las de los iones disueltos son iguales a la concentración. Si
la reacción se desarrolla con el tiempo se establece un equilibrio químico, es decir que la
constante de la reacción K tiene un valor Ko. Este valor se puede calcular con datos
termodinámicos de entalpía libre de la reacción (L1G) dada por la diferencia de energía de
los productos menos la de los reactivos. Se defme en kjmol- l o en Kcalmol- l . La reacción es
del tipo:
-lo _ I1GgKo- 5.7066
La reacción entre la constante de masa al equilibrio y la entalpía libre de la reacción se
suponen a temperaturas de 25°C y presión de una atmósfera.
En el Cuadro 5 se encuentran varios ejemplos de los cálculos de la constante de
reacción de disolución y de precipitación. La entalpía de los sólidos o iones se encuentran
en las tablas de los manuales de química (Dena, 1990). Los valores del logaritmo de la
constante varían según los autores cuando se miden por experimento, los valores del
Cuadro 5 son los encontrados en Harvie el al., (1984).
Cuadro 5. Constantes de reacción de disolución y precipitación de algunos minerales
------------------ kJrnoJ-! ---------------- ---------------Halita -384.3 -393.3 -9.0 1.58 1.57
Thennonatrita -1286.3 -1289.2 -2.9 0.51 0.482Natronita -3430.5 -3423.8 6.7 -1.17 0.825
Thenardita -1271.1 1268.7 2.4 -0.42 -0.288Miralbita -3649.8 -3640.5 9.3 -1.63 -1.228
Yeso -1797.2 -1772.5 24.97 -4.33 -4.58Calcita -1128.8 -1081.4 47.7 -8.36 -8.406
Las ecuaciones de disoluciones o precipitaciones y de la defmición de la constante
de masas en equilibrio representan la médula de los programas de simulación del
32
comportamiento de las salmueras. La constante de equilibrio de la reacción de precipitación
permite defmir el límite admisible de contenidos iónicos en la salmuera que ha logrado la
saturación del mineral que precipita (Grünberger O., 1995).
2.3.5.2 Las actividades
Las soluciones diluidas ([]) de los reactivos y productos disueltos son iguales a sus
molaridades (moles por kilogramo), pero cuando las concentraciones de iones disueltos se
incrementan, la actividad aumenta en función de los contenidos. Esto se debe a varios
efectos: el contenido de la materia disuelta ya no es despreciable frente al solvente (agua);
las reacciones son menos eficientes debido al efecto (se defme el parámetro de la fuerza
iónica de una solución que sirve para el cálculo del coeficiente de actividad de cada ion i).
La fuerza iónica es un índice de la carga de la salmuera y el grado de interacción entre iones
que explica la diferencia entre concentración y actividad iónica:
1 i=T 2F./ = -"m·.Z·2 LJ ¡:lo 1
y.=U1 m¡
donde FI = fuerza ionica de la solución debida a los tipo T
mi = concentración del ion i,
Zi = Carga del ion i
y= coeficiente de actividad del ion i
[J i = actividad del ion
_ A.z~.-JF/ F1lny -- +C·.
i l+a~.B-JF/ 1
A Y B = parámetros de interacción del ion i
Ci = función de interacción
Las ecuaciones que estiman el coeficiente de actividad son semi-empíricas y según
la fuerza y el tipo de salmueras varían. El presente ejemplo es la ecuación de Debye Huckel
modificado por Lietze y Stoughton (1962).
2.3.5.3 La repartición ionica
En solución los elementos principales medidos por análisis de laboratorio se
distribuyen en especies iónicas por el juego de reacciones. Por ejemplo, el carbono
inorgánico se reparte entre las especies siguientes: CO2, H2C03o, HC032-. Las
33
concentraciones relativas están determinadas por el juego de las reacciones siguientes que
constituyen el sistema carbónico:
cO2 + H20 (::::) H2C03°H2C03° (::::) HC031- + H+
H2C03° (::::) cOi- + H+
Carbonato sólido (::::) Mex+ +
H20 (::::) H+ + OH-
Disolución del gas carbónico
Disociación en el ion bicarbonato
Disociación en el ion carbonato
C032- Saturación de carbonatos
Equilibrio de disociación del agua
La disociación depende de las concentraciones relativas de los coeficientes de
actividades, de las constantes de equilibrio y de las condiciones externas (presión del gas
carbónico y de la presencia o no de un carbonato sólido en el ambiente).
2.3.5.4 La simulación de concentración ionica (CI) en una solución o salmuera
Los cálculos y procedimientos para estimar CI de una salmuera, tienen como
variables los resultados de concentración de cada ion en estudio (Ca, Na, Mg, etc.), así
como la temperatura y el pH al momento de la lectura.
Los programas como WATEQ cuyo principio se describe más adelante, permiten la
simulación de CI, distribuyen cada elemento por especie de iones, calculan una fuerza
ionica estimada, predicen las actividades de cada ión y regresan a la distribución hasta que
haya igualdad de interacción iónica. Dan como resultados la actividad de cada ion en
solución y los índices de saturación en frente de una lista de minerales que se puedan
formar. Por efecto de concentración los programas, calculan paso a paso el incremento de
concentración de cada ion, luego cuantifican la repartición iónica y las actividades para
cada especie de ion, finalmente si se logra una saturación restan la cantidad de iones
necesarios para que no rebase la saturación y así eliminan la precipitación que en realidad
no esta existiendo en esos momentos en la solución analizada.
En el presente estudio, el análisis de concentración de escurrimientos recuperados de
la simulación de lluvia se analizaran con un programa diseñado para eventos de simulación
de lluvias denominado Wateq (Water equilibre). El archivo de entrada debe contener los
datos de concentración y temperatura en el siguiente orden: T (OC), pH, (Ca), (Na), (Mg),
(K), (Cl-), (C03), (S04)' (Si02). La concentración iónica debe tabularse en meq.L-l y la
temperatura en oC. Al correr el programa, los resultados son archivados en formato Ascii
que puede ser recuperado en cualquier hoja de cálculo y analizar su evolución en
concentración del escurrimiento durante un evento de lluvia simulada. Así mismo, la
tabulación resultante presenta las actividades iónicas por especie, para cada momento de la
34
concentración analizada en el escurrimiento producido durante la experimentación. Por
último, la tabulación presenta el índice de saturación de cada mineral que se pudiera fonnar
a partir de la concentración de la solución en análisis.
2.3.6 Dinámica de solutos
Los solutos se mueven con el agua del suelo como respuesta al gradiente de
concentración. Al mismo tiempo, algunas cantidades de solutos reaccionan entre ellos e
interactuan con la matriz sólida del suelo en un continuo suceso cíclico de procesos fisico
químicos interrelacionados. Estas interacciones involucran y son muy influenciadas por
factores como: acidez, temperatura, potencial redox, composición y concentración de la
solución del suelo.
Las sales se mueven a través del perfil por medio del agua que acarrea esos solutos.
Las sales arrastradas son las encontradas dentro del suelo o las provenientes del ascenso del
agua freática y son depositadas en la superficie cuando el agua se evapora.
En diferentes partes del mundo se han realizado investigaciones para estudiar el
transporte de solutos dentro del suelo. Feike y Dane (1991) estudiaron el transporte de
solutos en medio poroso conociendo los parámetros de transporte, basándose en la teoría de
Laplace y con procedimientos para tratar de predecir el destino de los contaminantes y
químicos agrícolas en suelos. El transporte de solutos puede ser descrito por la ecuación de
entrada y dispersión con la suposición de que las propiedades de flujo y transporte son
unifonnes con respecto al tiempo y posición, así como es el caso de transporte en las
colwnnas de suelo en condiciones de laboratorio. Las detenninaciones las realizaron con
soluciones relativamente simples, métodos gráficos o procedimientos de ajuste de curvas.
El transporte de solutos en medios verticales heterogéneos pudo ser estudiado
conceptualmente con relativa simpleza tal como una colecta unifonne, pero de distintas
capas de suelo perpendiculares a la dirección del flujo (Shamir y Harleman, 1967; en Feike
y Done,1991).
Otros investigadores como Montero et al., (1994) también usaron columnas de suelo
para conocer la lixiviación de Cu, fenómeno importante en la minería. Montero y
colaboradores usan modelos matemáticos de transporte. Esos modelos son
unidimensionales para el transporte de solutos y consideran: (1) la convección, dispersión y
consumo de H2S04; (2) la convección, dispersión, solubilización y adsorción-desorción del
Cu. La movilidad de solutos (Cu y H2S04) en el perfil del suelo se estudió mediante la
ecuación de transporte de convección-dispersión. Los autores usan dosis de H2S04 para
reaccionar con el Cu del suelo. Las soluciones de H2S04 se dejaron pasar por las muestras
de suelo y del flujo se colectaron 2 rnL, a intérvalos de tiempo de 8, 15, 30,45, 60, 75, 90,
35
105, 120, 135, 150 Y 175 mino La concentración de cobre se midió colorimétricamente y
usando espectofotometría y la concentración de H2S04 se determinó volumétricamente con
NaOH.
Trabajos como los de Costa el al., (1994) y Gastón el al., (1993) predicen el
transporte de iones en distintos suelos en condiciones de laboratorio. Por otra parte Elrick el
al., (1992) utilizaron reflectometría para medir el flujo de solutos también en columnas de
suelo en condiciones de laboratorio.
Existen dos limitantes en la simulación del movimiento de solutos (con la ecuación
de convección-dispersión): primero, la movilidad del agua se supone que es a velocidad
constante y segundo, la división de fases de agua en el suelo como móvil e inmóvil son
usualmente arbitrarias (Scotter y Ross, 1994). La segunda aproximación se realiza con una
función conceptual derivada de relacionar el flujo de entrada del soluto en la superficie y la
salida a cierta profundidad (Jury y Roth, 1990 en Scotter y Ross 1994). Esta aproximación
usualmente trata al suelo como una caja negra en que la función de transferencia no es
relacionada con otras propiedades del suelo.
Grünberger y Janeau (1997) realizaron un estudio sobre la concentración salina de
flujos internos y de escurrimiento en suelos salinos de la reserva de la biosfera de Mapimí.
Ellos colectaron muestras de escurrimiento, de drenaje interno y de lluvia durante dos años.
Instalaron un sistema de colecta a diferentes profundidades de suelo y trampas para agua de
escurrimiento y de lluvia distribuidas en la parte baja de la cuenca de la Laguna de Palomas.
Los promedios de las concentraciones indican que el drenaje interno presenta el mayor
contenido de solutos, luego le sigue el agua de escurrimiento, siendo la lluvia la que aporta
menor cantidad de solutos; por ejemplo, los cloruros se presentan a razón media de 1.3 meq
L-' en la lluvia, 78.7 meq L-' en escurrimiento y 3240.3 meq L-' en drenaje interno.
2.3.7 Salinidad y alcalinidad del suelo
Una acumulación excesiva de sales en el perfil hídrico causa un declive en
productividad (Hilliel, 1980a). Suelo salino es el termino usado para designar una condición
alta en el contenido de sales solubles que alcanza un nivel perjudicial a los cultivos. La
salinidad del suelo afecta directamente a las plantas por la reducción del potencial osmótico
de la solución del suelo y por la toxicidad de iones específicos tales como el boro, cloro y
sodio. Si las sales principalmente son del tipo sódicas como frecuentemente es el caso, su
acumulación aumenta la concentración de iones de sodio en el complejo de intercambio, 10
cual afecta el comportamiento y las propiedades del suelo. También por salinidad, las
plantas pueden reducir su crecimiento por el deterioro de las propiedades del suelo tales
como permeabilidad y porosidad.
36
La clasificación aceptada de los suelos salinos (con base a calidad de agua de
irrigación) es la que se basa en el total de concentración salina en una solución equilibrada,
estimada por su conductividad eléctrica y en la concentración relativa de iones de sodio.
Los suelos alcalinos o sódicos se caracterizan por el porcentaje de sodio
intercambiable del suelo (PSI). Generalmente son clasificados como:
Suelos salinos. con CE > 4 rnrnho cm- l (25 OC), PSI> 15 pH > 8.5
Suelos salino-sódicos: CE > 4 rnrnhon cm- l, PSI> 15 pH altos
Suelos alcalinos: CE < 4 rnrnho cm- l , PSI> 15, pH (8.5-10)
Esta clasificación algunas veces es arbitraria, pero puede servir para el diagnóstico.
González (1986) realizó un estudio sobre la distribución de la salinidad en suelos de
playa de la reserva de la biosfera de Mapimí, encontrando que existen suelos tanto en fase
salina como sódica y que los pH caen en intervalos de 7 a 8.5. Los suelos salinos que
dominan en esta zona son tipo Yermosol gípsico con fase fuertemente salina y sódica.
Grünberger el al., (1997) estudiaron un patrón particular de organizaciones superficiales de
suelo y vegetación halófila sobre la playa de la Laguna de Palomas. Dicho estudio consistió
en analizar de forma estratificada la organización edafológica y de vegetación en el paisaje
de " manchas". Se analizó el contenido químico del suelo desde el centro de las zonas con
vegetación hasta los sitios donde el suelo no presenta cobertura de vegetación. Los autores
concluyen que el tipo y composición química de las capas del suelo, así como el acomodo
de los estados superficiales del mismo reflejan el patrón de organización del área de
" manchas "; los análisis químicos muestran que la concentración de sales solubles marcan
un gradiente de concentración en forma ascendente desde el centro de la mancha hacia el
peladero donde no hay comunidades de vegetación. Los valores promedio dentro y fuera de
las manchas de las sales más representadas fueron: 230 rnmol C032-/100g fuera y 150 rnmol
C032-1l00g bajo la mancha; 32 rnmol S04-/100g dentro y 5.6 fuera; 13 rnmol Cl-/I00g en
suelo sin vegetación y 2.4 rnmol Cl-Il OOg donde hay vegetación.
37
2.4 Analisis multivariado
2.4.1 Análisis de conglomerados (AC)
El propósito esencial del análisis de clonglomerados (AC) es agrupar
jerárquicamente observaciones mediante agrupamientos naturales (en ingles: Cluster), de
una serie de individuos (unidades, puntos, variables, objetos, etc.). Los individuos en
análisis son ubicados en una estructura jerárquica denominada dendrograma (Figura 9).
Esos agrupamientos pueden representar diferencias leves o muy grandes entre los
individuos del análisis, que permiten delimitar grupos de individuos (Ludwig y Reynolds,
1988; Lupercio H., 1991). El AC permite localizar una serie de individuos en una serie de
grupos mutuamente excluyentes tal que, los individuos dentro de un grupo son similares
entre si y diferentes a los de otros grupos. A esa serie de grupos se le llama partición
(Lupercio H., 1988).
Después de clasificar o reagrupar un determinado número de individuos, el análisis
de conglomerados (Cluster analysis) es una técnica que ayuda a completar un proceso de
clasificación. En general, actualmente AC es un término que se refiere a un gran número de
algoritmos que difieren principalmente en su forma de agrupar (Ludwig y Reyno1ds, 1988).
Debido a que los valores resultantes de la técnica de combinación por distancias entre los
individuos de estudio son más apropiados para el presente estudio, las estrategias del
método de conglomeración en pares por distancias Euclideanas son las que a continuación
se explican.
El análisis comienza con una colección de N muestras unitarias, progresivamente
se construyen grupos o conglomerados con esas unidades. Durante cada ciclo de
aglomeración, únicamente un par de unidades o entidades pueden ser unidas para formar un
nuevo aglomerado. Este par está representado por un grupo individual de muestras unitarias
(1) con otro individual (2); a su vez un tercer grupo individual (3) puede estar relacionado
con el grupo par (1 y 2), lo que produciría un nuevo conglomerado. De ahí, el empleo del
término de grupo-par en el AC.
Un ejemplo general del análisis por grupo-par se ilustra en la Figura 9. Para ese
ejemplo se usan 5 muestras unitarias y 10 pares de distancias o combinaciones [N(N-1 )/2],
dados por la matriz D. El primer paso en todo AC es de seleccionar la distancia más
pequeña entre dos grupos individuales. La Figura 9 muestra que las unidades 1 y 4 ,
representadas por los símbolos j y k respectivamente, son las correspondientes a ese primer
paso. Por eso, el primer grupo está formado por una distancia DG,k) y puede ser ilustrado
usando el dendrograma (Figura 9, Ciclo 1).
38
IDENDROGRAMAS ICICLO
1
2
3
4
Individual (1)CONGLOMERADO (C)
II
[
ClC2
II
[
C2
C3I1
51MBOLO
jk
jkh
kh
j
kh
UNIDAD
14
143
[~32
[~2S
DISTANCIA DECONGLO:MERADOS
i I i i i
~D(j.k)
~ D(j,k)(h)
~DG.k)(h)
~DG.k)(h)Figura 9. Ilustración del método de aglomerado combinatorial de cinco
unidades o individuos (tomado de Ludwig y Reynolds, 1988).
La colección inicial de las cinco muestras, después puede reducirse a un
aglomerado (C2 = ensamble de las unidades 1 y 4) Yuna tercera unidad (3, 4 o 5). Ahora,
la distancia entre estos aglomerados y cada uno de esos agrupamientos puede ser calculada.
Las ecuaciones especiales desarrolladas a partir de un determinado tipo de cálculo y en
general las propuestas por Lance y Williams (1967), son llamadas ecuaciones lineales de
combinación, dadas como:D(j,k)(h) = al D(j,h) + a2 D(k,h) + flD(j,k) (Ec.2.27)
donde la distancia entre el nuevo aglomerado (j,k) esta formada por lajaVa y kava unidad y,
una tercera hava unidad o grupo de unidades que pueden ser calculadas a partir de las
distancias conocidas de D(j,k), D(j,h), así mismo los parámetros al' a 2 Y ~. Por ejemplo, la
distancia entre la unidad individual 3 y el aglomerado representado por 1 y 4 (Figura 9,
Ciclo 2) esta dado por:D(I,4) = al D(I,3) + a2 D(4,3) + flD(l,4) (Ec.2.28)
39
Las diferentes estrategias de aglomerados varían únicamente en los valores de al' ~
Y ~ (Cuadro 6), los cuales son los más importantes para determinar las nuevas distancias
(más adelante se explica mejor).
Cuadro 6. Valores de parámetros para a¡,a2 y ~ de la ecuación deLance y Williams para diferenciar las estrategias de gerarquización deaglomerados. El número de unidades en los grupos de la java y kava sont(j) y t(k), respectivamente, y el número de unidades en el grupocombinado (j,k) es t(j,k)
ot(k)/tG,k)tG)/tG,k)
___E_st_ra_t--'eg"""i_a -----:a..:..Ll ....:.a;.¿.2 ~ _
Centroide (No tG)/tG,k) t(k)/tG,k) -tG)t(k)/tG,k)
ponderado)/centroide
Centroide
(Ponderado)/mediana
Grupo media/no
ponderado agrupación-
par
Flexible 0.625 0.625 -0.25°
J~ es una estrategia flexible con el entendido de que al + 0.2 + ~ = 1 Yque al = 0.2
Las formas de relación entre las unidades y la formación de los nuevos "C/usters",
viene dado en la Ec. 2.25, están gerarquizadas en la Figura 9 (las j'S, k's y las b's son dadas
en la Ec. 2.26 ).
De la Figura 9, se pude resumir lo siguiente:
1. Dadas N unidades en una colección, donde son N-l ciclos en AC. En este ejemplo,
sucedieron 4 ciclos.
2. En el Ciclo 1, se unen dos unidades individuales (representadas por I's) para formar un
aglomerado. La distancia a la cual la unidad 1 (símbolo j) y la 4 (símbolo k) forman un
aglomerado está dada por D(j,k), por el valor de la matriz D.
3. En el Ciclo 2, la unidad 3 (símbolo b) es unida al aglomerado formado por el Ciclo 1
(símbolo Cl). La j y la k corresponden a las unidades 1 y 4, respectivamente, y la
distancia de este nuevo aglomerado entre la unidad 3 y el, se da por D(j,k)(b).
40
4. En el tercer Ciclo (símbolo C2), la unidad 2 (símbolo h) forma otro aglomerado. Note
que ahora j representa el aglomerado Cl, y k es la reciente unidad que se une con Cl
(Figura 9).
5. En el cuarto Ciclo, la unidad 5 (símbolo h) se une formando el aglomerado C3. En la
Ec. 2.25, j es el aglomerado C2 (unidades 1, 3, 4) Yk is la unidad 2.
Como se mencionó previamente, las a's y la ~ en la Ec. 2.25 determinan la
ponderación de las distancias. Dependiendo del esquema usado, será la variación en la
formación resultante de los aglomerados. En algunos casos, las diferencias son dramáticas.
Para esquemas específicos, el centroide (sin y con ponderación), grupo-medio y flexible
están dados en el Cuadro 6.
El concepto de ponderación, probablemente se ilustra mejor por medio de un
ejemplo. Regresando al ejemplo de la Figura 9, para ponderar la distancia del grupo-medio
del aglomerado entre C3 (donde j = unidades 1, 4 Y3) Yla unidad 5 esta dado por (Ec. 2.25)3 1
D(1,4,3;2)(5) = - D(1,4,3;5) +- D(2,5) (Ec.2.29)4 4
donde a) = %, 0..2 = ~, y ~ = O(Cuadro 6).
La estrategia de aglomeración del grupo-medio ( grupo par no ponderado por el
método de medias aritméticas), efectivamente calcula la media de las distancias entre
unidades de un grupo para las unidades de otro grupo y, de ahí, que es no ponderado.
Por otra parte, para la ponderación en la estrategia del centroide (Cuadro 6), la
ecuación combinatorial es:111
D(l,4,3;2) =2 D (l,4,3;5) + 2 D (2,5) + 4 D (l,4,3;2) (Ec.2.30)
de la cual todos los grupos fusionados son consecuencia de las diferencias observadas en el
número de unidades en cada grupo. También, observe que en la estrategia del centroide, una
vez que un grupo se ha formado, este es reemplazado por su media y sus distancias entre
aglomerados son esas distancias entre las medias o centroides.
Los métodos para jerarquizar en aglomerados un grupo determinado de individuos
se pueden presentar mediante modelos de combinación linear ( Lance y Williams, 1967 en
Ludwig y Reynolds, 1988). Estos métodos son eficientes una vez que la distancia es
calculada mediante la matriz D, ya que se cuenta con información necesaria para aglomerar
ese grupo de unidades.
Muchos de los métodos de agrupación se utilizan más para encontrar las estructuras
jerárquicas de una serie de individuos, que para encontrar una simple partición. Otros
41
métodos de aglomeración jerárquica son el agrupamiento mínimo de covarianza (conocido
como Ward's method). Este método requiere programas computarizados como SAS
(Statistical Analysis Systems), donde se incluyen distintos procedimientos que dan la opción
de encontrar el más adecuado.
Dentro de los objetivos que se señalan para el AC se encuentran la exploración de
datos, la reducción de datos (agrupamientos), generación de hipótesis y la predicción basada
en grupos (Chatfield y Collins, 1980 en Lupercio H., 1991).
En función de la reducción del número de grupos, se disminuye también la
proporción de la varianza explicada, así al reunir todos los individuos en un solo grupo se
explica 0% de varianza y se explica el 100% cuando cada individuo constituye un solo
grupo. Se considera adecuado formar la cantidad de grupos necesarios para explicar al
menos 80% de la varianza total (Lupercio H., 1991).
2.4.2 Componentes principales (CP)
El análisis de componentes principales, fue por un tiempo, quizás el procedimiento
más usado en la ordenación de grupos de individuos. Es una técnica estadística de análisis
multivariado que trata con la estructura interna de matrices. CP es un método parecido a la
partición de una matriz ortogonal (perpendicular) o componentes. Tradicionalmente, esta
matriz consiste de varianzas-covarianzas o correlaciones, pero CP también puede ser
aplicada para matrices de distancias Euclideanas (Gower 1966, Orloci 1973, en Loudwig y
Reynolds, 1988). Cada eje de CP corresponde a un eigenvalor de la matriz. El eigenvalor es
la varianza acumulada para este eje.
En CP, los eigenvalores de la matriz de semejanza son extraídos en orden
descendiente de magnitud de tal forma que los correspondientes ejes de CP (componentes)
representan sucesivamente la cantidad de mayor a menor de la variación en la matriz. De
ahí, que el primer eje CP, sobre el cual las unidades son posicionadas, representa el mayor
porcentaje del total de la variación que puede ser explicada. El resultado es un sistema
reducido de coordenadas que provee de información acerca de la semejanza entre los
individuos en análisis.
Para examinar la correlación a través de una serie de variables p correlacionadas,
puede ser útil el transformar la serie de variables originales a una nueva serie de variables
no correlacionadas llamadas componentes principales (CP). Estas nuevas variables son
combinaciones lineales de las variables originales (VO) y están derivadas en orden
decrecientes. La técnica para transformar esas VO es llamada análisis de componentes
principales (ACP). esta técnica es apropiada cuando las variables originales proceden de
42
(Ec.2.31)
una "misma corrida", así que, por ejemplo, no hay una variable dependiente y diversas
independientes como en la regresión múltiple (Lupercio H., 1991).
Normalmente el objetivo del análisis es ver si los primeros componentes toman en
cuenta la mayor cantidad de la variación de los datos originales. Si lo anterior sucede,
entonces se supone que la dimensionalidad efectiva del problema es menor que p. De otra
forma, si algunas de las variables originales están altamente correlacionadas, están
efectivamente afirmando lo mismo y pueden estar constreñidas casi linealmente en las
variables. En este caso se espera que los primeros componentes sean intuitivamente
significativos, nos ayudarán a entender mejor los datos y serán utiles en analisis
subsecuentes donde se podrá operar con un menor número de variables. En la práctica no
siempre es fácil darle etiquetas a los componentes, y así su principal uso es la reducción de
la dimensionalidad de los datos para simplificar los análisis posteriores. Por ejemplo,
graficando los puntos de los dos primeros componentes, para cada individuo, es una forma
de tratar de encontrar grupos en los datos ya que efectivamente la dimensionalidad se
reduce a dos.
El método de CP se entenderá mejor siguiendo paso a paso el procedimiento
descrito por Ludwig y Reynolds (1988).
Paso 1. Estandarización de la matriz de datos. Se debe recalcar que la matriz de datos X
(Figura 10) tiene S hileras (especies) y N columnas (unidades, variables, individuos, etc.).
La notación de la matriz es XSxN' donde Xij es la observación (por ejemplo, densidad,
biomasa, infiltración, etc.) en la ¡ava hilera (especies) y java columna (unidad). El primer paso
en la estrategia Orloci (1966) es para estandarizar esta matriz X remplazando cada elemento
x·· conIJ
Xij - X ¡
Qij= F¡donde x¡ es el valor medio da la ¡ava hilera (especies) y F¡ es una función de estandarización.
En el caso simple, si elegimos que F¡ = 1 en la Ec. 2.29, lo que produce es la llamada hilera
centering, esto es, un movimiento del origen a el sistema original de cordenadas del
centroide (centro de gravedad) de las especies espacio. Sin embargo, aquí seleccionamos la
función de estandarización como:N
F ¡ = ¿ (Xij - X)2 (Ec. 2.32)j=l
es decir, la raíz cuadrada de la sumatoria del cuadrado de la desviación estandar de la hilera
media. Usando Ec. 2.30, una nueva matriz ASxN es formada con elementos aij.
43
Matriz Original (X)
Hilera l"centering"
r---------- A ----------,Matriz de especies "Centering"
Especies de la Matriz R
.1 [R ->.11 = oR,,= ),,,
VectorLatente de la Matriz U
¡"'FCoordenadas para unaordenación de espeCIes
Unidades de la Matriz Q
[Q ->.11 =01QII = ). 11
VectorLatente de la Matriz B
¡,··FCoordenadas para unaordenación de unidades
Figura 10. Estrategia para la dualidad R/Q (especies y unidades) en
ordenación CP. Basada en los artículos de Orloci (1966,1967b, 1973 Y 1978).
(Tomada de Ludwig y Reynolds, 1988).
Paso 2. Calculo de similitud entre especies y unidades. La semejanza R-moda (especies)
ahora se puede calcular por una postmultiplicación de A con su transposición:tRsxs = A SxN A NxS (Ec.2.33)
donde R es una matriz de correlaciones rij entre todos los pares i,j de especies y At es la
transposición (hileras y columnas interrumpidas) de A. El coeficiente de correlación se
deriva de la Ec. 2.31, debido a la selección específica de Fi en la Ec. 2.30.
La semejanza Q-moda (unidades) esta dada por:
QNxN = A~xs A SxN (Ec.2.34)
donde Q es una matriz de producto escalar de similitudes qij entre todas las iavas y javas
unidades.
Las matrices Q y R, derivadas arriba, esencialmente contienen la misma
información (Noy-Meir y Whittaker en Ludwig y Reynolds, 1988). De ahí, la permanencia
44
de los pasos en la ordenación de unidades usando matrices superiores para obtener
resultados idénticos. Eso se ilustra en la Figura 10. Si el número de unidades en la muestra
N es mucho mayor que el número de especies 8 (caso común en estudios ecológicos),
entonces una estrategia-R puede ser computacionalmente más eficiente. Sin embargo, si 8
es mucho más grande que N, una estrategia-Q puede ser computacionalmente preferida.
Arriba se describe una estrategia-R, pero, a partir de la Figura 10, se puede reconocer que
los pasos matemáticos para una estrategia-Q son los mismos.
Paso 3. Calculo de los eigenvalores y eigenvectores de R. Los eigenvalores (también
conocidos como origen latente) de la matriz Rsxs' denotada por la letra Griega y, son
obtenidos por la solución de la siguiente ecuación:
IRsxs - Alsxsl = O (Ee.2.35)
donde 1 es la matriz de identidad (l's bajo la diagonal principal y O's en la otra parte). La
ecuación 2.35, es conocida como Ecuación característica, una polinomial en y grados de 8.
Las barras verticales indican que la determinante de la matriz resultante es para que sea
calculada. Para una matriz 8x8 tome R, de donde se pueden obtener los eigenvalores 8 (Le.,
Y\'Y2" ...,y8).
Asociado a cada eigenvalor y¡ está un eigenvector, u¡; asi, hay 8 eigenvectores. El
número de elementos de u¡ (una columna vector) es igual al del orden de R (el número de
hileras y columnas). Así, las dimensiones de u¡, son 8 hileras por una columna. Los
eigenvectores son obtenidos de la identidad:
Ru¡ = A¡U¡ (Ee.2.36)
De los eigenvalores resultantes solamente los dos o tres primeros son los que
interesan, ya que usualmente con esa cantidad se logra explicar un buen porcentaje de
varianza, produciendo así una ordenación informativa. El porcentaje de la varianza total
considerada para cada eigenvalor esta calculada por la división de cada eigenvalor por la
traza de la matriz R.
Paso 4. Escala de cada eigenvector. Los eigenvectores usualmente son normalizados de
tal manera que la suma de sus cuadrados es igual a 1, dado por:
U: U¡ = 1 (Ee. 2.37)
Esto se realiza por el cálculo en escala del factor k, para cada eigenvector, k¡ es reciproco
de la raíz cuadrada de la suma de cuadrados de los elementos de javos eigenvectores, como:
45
(Ec.2.38)ki=Jt¡LU~iq=l
donde Uqi es el elemento en la qava hilera del iavo eigenvector. Entonces, cada eigenvector
será:
UI,i
U2,¡
U¡ =U¡ = (Ec.2.39)
Us,¡
Los S eigenvalores normalizados de R, cada cual con S elementos, son convenientemente
sumados como vectores columna en la matriz Usxs'
Paso 5. Calculo de coordenadas para la ordenación de especies. La correlación de cada
especie para el iavo componente principal esta dado por:
V¡ = U¡.[I; (Ec.2.40)
Esta escala de correlación también pueden ser usadas como coordenadas para graficar la
posición de cada especie en la ordenación de CP.
En la notación de matriz, la anterior relación puede escribirse como:
VSxS =U SxS A sxs (Ec. 2.41)
donde los elementos V son las correlaciones de iavas especies para el javo componente y A es
una matriz con Ai's la diagonal inferior y O's en la otra parte.
Paso 6. Cálculo de coordenadas para una ordenación de individuos. La posición de
cordenadas de los individuos (unidades) en los primeros tres componentes principales son
obtenidos por la postmultiplicación transpuesta de A para su correspondiente eigenvector.
En notación matricial:ty Nx3 = A NxS USx3 (Ec.2.42)
donde las coordenadas de Y son las cordenadas para las N unidades de los primeros tres
componentes principales (elementos Yij es el valor de la iava unidad en el javo componente
principal).
2.5 Análisis de regresión simple
Una de las técnicas más usadas para buscar una relación entre dos o más variables
ligadas de un modo casual es el análisis de regresión (Yamane, 1979).
46
(Ec.2.43)
(Ec.2.44)
La regresión lineal simple involucra el análisis entre 2 variables (X y Y), una
independiente (X) y la otra dependiente (Y). La regresión simple y la correlación simple
estudian la variación simultánea de dos variables y se usan para indicar aquellos casos en
que los cambios de una variable van asociados a los cambios de otra variable, existiendo
una relación concreta entre dichas variables (Wayne, 1989). Cuando dos variables cambian
juntas, en tal forma que un aumento en una de ellas va asociado con un incremento en la
otra, se dice que las variables están correlacionadas positivamente. En caso contrario, si el
aumento en una variable coincide con una disminución, se dice que las variables están
correlacionadas negativamente. Si no hay relación entre las variables se dice que son
independientes o que no están correlacionadas.
El modelo de regresión lineal generalmente se usa para predecir una variable Y a
partir de otra variable X, o bien para conocer la relación entre ellas. La regresión se mide
por medio del coeficiente de regresión que esta dado por la relación:
b -b- ¿xyy/x- -¿X2
donde el término by/x se lee: regresión de Y sobre X, en donde Y es la variable dependiente
y X la independiente. Es posible calcular la regresión de X sobre Y, en donde X sería la
variable dependiente y Y la independiente, dada por:¿xy
bx /y = ¿y2
Conociendo los coeficientes de regresión by/x = b o bx/y, el coeficiente de correlación (r)
se calcula a partir de la media geométrica de dichos valores.
r = ~b.bx/y (Ec.2.45)
Ese valor de coeficiente de correlación puede servir para calcular el coeficiente de
determinación (CD), dado por el cuadrado de el coeficiente de correlación (r). CD se
expresa en porcentaje, el cuál indica la variación de Y atribuible a la variación de X; el
complemento a 100 es debido a otras causas, tales como errores de muestreo, al medio o a
causas desconocidas.
Las hipótesis que se plantean en este tipo de análisis presentan niveles de
significancia que sirven para que sean aceptadas o rechazadas si
Irl ~ r a(GL) (Ec. 2.46)
donde r es calculado a partir de la técnica del coeficiente de correlación y los valores de ra
(Grados de libertad -GL dados en Cuadro del Apéndice VIII).
47
2.6 Análisis de regresión multiple
Las regresiones múltiples, consideran relaciones lineales entre más de dos variables.
Las correlaciones simples pueden no ser 10 que se desea en situaciones en las que la
variable dependiente está afectada por varias variables independientes. Las correlaciones
simples se calculan dejando a un lado los valores de las demás variables. En consecuencia,
no se puede concluir que la relación entre dos variables (Y, Xl) será la misma si se
considera un conjunto diferente de valores de una tercera variable (X2) que de alguna
manera este relacionada con cualquiera de aquellas dos primeras variables.
Las técnicas de regresión múltiple suministran la ecuación necesaria para describir
una relación entre las variaciones de una variable independiente y dos o más independientes
(Steel y Torrie, 1988). La correlación múltiple mide el grado de relación entre la variable
dependiente y el conjunto de variables independientes. Generalmente los cálculos para
obtener una ecuación múltiple que prediga un determinado fenómeno, son demasiado
complicados. Sin embargo, si algún interesado requiere de conocer más de cerca esos
procedimientos puede hacerlo consultando a Steel y Torrie (1988), Ludwig y Reynolds
(1988) citados en el apartado de literatura citada del presente trabajo, o bien cualquier texto
sobre estadísticas básicas donde se explique la relación y la correlación múltiple. En nuestro
caso, afortunadamente contamos con paquetes como SAS el cual nos da la oportunidad de
obtener los modelos de regresión de una manera sencilla.
Cuando se cuenta con una matriz de datos donde se desconoce cuales de ellas están
relacionadas, existen procedimientos de selección de variables. Es importante descartar
aquellas variables independientes que no presentan un grado significante de relación. Los
procedimientos de selección de variables aseguran la obtención de un modelo final donde
quedan incluidas solo aquellas variables más estrechamente relacionadas unas entre otras.
De los procedimientos más usuales en paquetes estadísticos como SAS, se encuentran el
FORWARD, el BACKWARD, el STEPWISE, el MAXR y el NLIN. Algunos se les
conoce como de regresión progresiva (como FORWARD) porque el procedimiento inicia
sin ninguna variable. FORWARD calcula un valor F para cada variable, que refleja la
contribución de la variable al modelo si esta fuera incluida. El valor de la probabilidad de F
se compara con el valor de significancia indicado para el procedimiento, si ese valor no es
significativo, el proceso se detiene. Se prueba con la siguiente variable hasta que abarca
todas las involucradas en el análisis. En caso de que el valor de significancia sea elevado, el
procedimiento no se detiene y al final cada variable con alta significancia será introducida
al modelo.
El Procedimiento BACKWARD realiza exactamente 10 contrario al anterior, inicia
con todas las variables introducidas y va descartando aquellas con bajo valor de
48
significancia. Toma en cuenta el valor más bajo de F y elimina esa variable del modelo, en
ese momento se detiene el calculo y vuelve a comenzar solo que sin la variable con baja
significancia. El procedimiento se parará con un nivel de significancia de 0.10, si no le
especifica otro valor en el enunciado model del programa SAS.
2.7 Conclusiones de revisión bibliográfica
La simulación de lluvia permite el estudio de las propiedades hidrológicas del suelo.
Esas propiedades involucran el estudio de los fenómenos de lluvia, infiltración y
escurrimiento, así como la relación que guardan esos fenómenos con respecto al suelo.
El conocimiento de las propiedades de hidrodinámica del suelo superficial dará la
oportunidad de obtener modelos que permitan describir la distribución espacial de los
componentes hidrológicos y químicos del sistema en estudio.
De los modelos que explican el fenómeno de infiltración, la sortividad es un
parámetro importante que representa la primera porción de infiltración que surge de la
Ecuación de Philip. La sortividad tiene como medidas la longitud (Il = lamina infiltrada
durante la primera porción) y el tiempo (t = duración de esa primera fase). Las unidades de
S se expresan en cm s-Y2
La experimentación con el simulador de lluvia permite cuantificar los volúmenes de
agua de lluvia (La), de infiltración (Li) y la escurrida (Le). Estas mediciones de campo,
ayudaran a entender la relación de la distribución espacial de la capacidad de infiltración
sobre los tipos de costra superficial que dominan en los suelos de estudio.
El poder determinar la concentración iónica de solutos disueltos en el escurrimiento,
durante la experimentación de lluvia simulada, dará la oportunidad de estudiar la evolución
del flujo iónico en salmueras de escurrimiento superficial. Así mismo, la concentración
iónica por especie de ese escurrimiento servirá para simular la saturación de salmueras del
escurrimiento y poder entender la dinámica de sales en el ambiente de estudio, mediante la
mineralización del suelo superficial por efecto de los fenómenos hidrológicos medidos
(infiltración, intensidad de lluvia y escurrimiento).
Por otra parte, gracias a las propiedades químicas de las sales solubles en suelos
salinos y al análisis químico de esos mismos suelos, se podrán analizar tres tipos de sales en
el fenómeno de mineralización del suelo: los sulfatos (como el yeso), los carbonatos (de
calcio) y el cloruro de sodio que son las sales más abundantes en la zona de estudio.
Finalmente mediante procedimientos estadísticos de análisis multivariado y de
regresión (simple y múltiple) se llegará a la interpretación de resultados.
49
3. OBJETIVOS E HIPOTESIS
Los objetivos que se plantean para entender las relaciones lluvia-infiltración
escurrimiento-salinización en suelos de playa en la cuenca de la Laguna de Palomas, son los
siguientes:
1. Evaluar la hidrodinámica superficial del suelo, tomando en cuenta las láminas de
lluvia, de infiltración y de escurrimiento
2. Conocer la dinámica de sales solubles en capas superficiales del suelo como
respuesta a los fenómenos de lluvia-infiltración-escurrimiento-evaporación
3. Evaluar el fenómeno de mineralización del suelo superficial por efecto de la
concentración de las salmueras de escurrimiento, durante eventos de lluvia
Los objetivos propuestos dan origen a las siguientes hipótesis:
1. El tipo de costra presente sobre el suelo en zonas áridas determina las relaciones
lluvia-escurrimiento-infiltración
2. El equilibrio qUlmlco del transporte de sales solubles por escurrimiento se
establece cuando se alcanza un régimen permanente de escurrimiento
El presente estudio parte de los siguientes supuestos:
1. La zona de estudio es representativa de las zonas de playa de las regiones áridas y
semiáridas del norte de México, desde el punto de vista de suelos, clima y
vegetación
2. Las lluvias simuladas son iguales a las que se presentan de forma natural
50
4. DESCRIPCION DEL AREA DE ESTUDIO
4.1 Localización
La zona de estudio conocida como la reserva de la biosfera de Mapimí, está
localizada dentro del desierto Chihuahuense (Figura 11). Esta reserva tiene una superficie
aproximada de 160 000 ha, con altitudes entre los 1100 Y1600 m. Se encuentra en el vértice
que une los estados de Durango, Coahuila y Chihuahua.
Figura 11. Ubicación geográfica de la reserva de la biosfera de Mapimí.
4.2 Clima
Los mecanismos generales del clima pueden ser explicados por la circulación
general de los flujos atmosféricos que afectan la zona y por la presencia de barreras
orográficas. La región estudiada esta sometida a dos regímenes dominantes: un régimen de
viento del oeste ligados a los altos de presión subtropicales durante el período seco de
octubre a mayo y un régimen de aire tropical ligado a los alisios provenientes del golfo de
México que produce la llegada de aire húmedo y de precipitaciones durante el período
caliente. A estos dos regímenes se le yuxtaponen dos fenómenos atmosféricos de clima: (1)
la invasión de los frentes fríos continentales del norte que se pueden producir de octubre a
abril. En las zonas bajas varía la circulación troposférica, produciendo precipitaciones
dentro del desierto Chihuahuense durante la estación seca del pacífico. (2) Las fuertes
51
depresiones tropicales ciclónicas del golfo de México y del pacífico son responsables de las
lluvias tonnentosas que se presentan de manera aleatoria dentro de la zona (Comet, 1988).
La reserva de Mapimí se ubica dentro de los climas denominados como áridos, muy áridos
o BWhw (c) (García, 1981). Cada elemento climático presenta las siguientes características:
4.2.1 Precipitaciones
Se caracterizan por la poca cantidad de lluvia, así como la distribución espacial y la
variabilidad en el tiempo. En el laboratorio de la reserva de Mapimí, un análisis (1979
1992) muestra una media total anual de 279.00 mm (DS = 122.1 mm; CV = 41.7%). Los
extremos medidos son de 118.3 mm (1988) y 532.0 (1985). La media interanual calculada a
partir de las medias intennensuales varía 'poco en comparación con el valor obtenido que
fue de 285.3 mm (Delhoume, 1995).
Los valores de precipitación mensual más importantes se presentan en verano
durante las lluvias de junio a octubre y llegan a representar 66% del total anual (Figura 12).
La estación Ceballos, ubicada a 50 km al poniente sur de la reserva, muestra un patrón
similar de variabilidad mensual de precipitación.
/'''-."\\\\
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160-;~ so<U
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<Ue 30.g.~ 20.~'~10~
p,.. o .l-+-+----+--+-----+-+---+--+~f--_+_-+-__+Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Dct Nov Dic
Meses del ano
...... Estaeión Ccballos -- Estación laboratorio
Figura 12. Variación mensual de precipitación en la reserva de Mapimí. ( 1978-1988
laboratorio y 1956-1987 para Ceballos).
4.2.2 Radiación y temperatura
La radiación global da una media mensual (1980-1984) que varía de 290 cal.cm-2.J-1
en diciembre a 512 cal.cm-2.J-1 en mayo, no constituye un factor limitante para el desarrollo
vegetal. La temperatura media anual (1978-1983) es de 20.80 C que corresponde a un clima
cálido, con fuerte amplitud estacional. En la Figura 13 se observa la evolución de los
52
valores medios de temperaturas en aire bajo sombra; las medias mensuales (t) en el
laboratorio de la reserva, así como los valores mínimos (tm) y máximos (tM).
40
35
6 30o
';;' 25'-::J
1il 20'-(1)
~15
~10
5
O+---+---+---+-I--+---+--+----I-+---+---+----lE F M A M J J A S O N O
Meses del arlo (periodo 1978-1992)
Figura 13. Variación de la temperatura mensual en la reserva de la biosfera de Mapimí.
Los inviernos son fríos, con un número importante de días con heladas repartidos de
noviembre a abril. Un período de 25 años de observaciones en la estación Ceballos, arroja
una frecuencia media de 6 días de helada por año a una temperatura de -5 oC y de una
helada a t< -10 oc. Los veranos son calientes: la media de las máximas en junio es de 36.1
oC.
4.2.3 Humedad del aire
La humedad relativa tiene un promedio mínimo mensual de 10 % en el mes de marzo y un
máximo de 85% en el mes de agosto (Viramontes, 1990).
4.2.4 Evaporación
Mediante un tanque evaporímetro estandar, se comprobó que la media total anual
acumulada es de 2805 mm (período 1978-1993).
4.3 Geomorfología del paisaje
Son aproximadamente 42000 ha las que abarcan la planicie de estudio (Figura 14).
Las zonas de bajada inferior tienen pendientes de 1 a 3%, las cuales descienden al poniente
53
de la playa (zonas señaladas con el número 2).
2
o 1 5krn
1. Cerro s y lamerías2. Bajadas3. Vegas y planicies
conductons delescunimiento
4. Sebknylaguna5. Cordones de dunas6. Interdunas
Figura 14. Unidades geomorfológicas de la zona de
estudio (modificada de González B., 1992).
Las bajadas se conectan pendiente abajo con zonas de playa que se unen a los lechos
de ríos, desde donde se conduce el agua hasta las partes más bajas del paisaje (playas y
sebkras3 en el fondo de la laguna de Palomas, respectivamente numerados con el 2, 3 y 4).
La zona de playa corresponde al fondo de la cuenca endorreica denominada Laguna
de Palomas. Tectónicamente es un graben relleno por sedimentos aluviales y lacustres
acumulados en un espesor de varias decenas de metros. En general, la topografia de las
playas es extremadamente plana (pendientes menores del 0.5%). Existe un gradiente de
salinidad en las playas, hay un incremento de sur a norte alcanzando los máximos valores
3 Sebkra. Término utilizado para denotar las regiones que se inundan temporalmente o permanentemente enlas partes bajas de cualquier cuenca
54
en los bordes de la laguna de Palomas y en los lechos de ríos cercanos a su desembocadura
(Breimer, 1985).
La parte norte de la reserva está cubierta con un campo extenso de dunas. Son
longitudinales y no muy paralelas, pero con fonnaciones de cadenas dunosas de las cuales
algunas bordean la parte sur del fondo de laguna (número 5). Estos cordones de dunas
también rodean zonas conocidas como depresiones interdunales (número 6). Todas estas
fonnaciones fueron producto del efecto abrasivo del viento. El material que se deposita en
esta zona es originado por la erosión de los cordones longitudinales de dunas yesosas fijas.
4.4 Suelos
Los tipos de suelos se diferencian esencialmente por el material en el cual se
desarrollan y por el proceso de deposición. Se trata fundamentalmente de depósitos
aluviales y coluviales cuya repartición en el paisaje es función de la geomorfología. La
Figura 15 muestra el mapa de distribución de suelos en la zona conocida como reserva
de Mapimí (Delhoume, 1988).
o 2 4 10 km
• Regosoles yYennososles
1'7:'0 Yennosol~e1eplaya
1:::::::::::::;1 ~:::~~s y • ~::os~~~
mi:::!:!:l Yennosol ele D Litosoles ydUJtaS Re,osoles
~ LagUJIJI. ele Palomas
Figura 15. Carta edafológica de la zona de estudio. Modificada de Delhoume (1995).
La cobertura edafológica de playa presenta variabilidad en contenido de sales y su
desarrollo generalmente es debido al aporte aluvial de textura fma, o del tipo eólico en el
55
caso de los cordones de dunas yesosas. González B. (1986) menciona como grupos
principales de suelos a los Yermosoles gípsicos, los Regosoles, los Vertisoles y los
Solonchaks modales. Algunas características de diagnóstico y distribución se agrupan a
continuación:
Yermosoles. Los que presentan un horizonte de acumulación secundaria de yeso a media
profundidad, con fase salina o sódica más o menos acentuada (gípsicos). O los que
presentan un horizonte argílico (lúvicos). Algunos de estos suelos presentan propiedades
vérticas poco acentuadas (ranuras esencialmente hasta los 40 cm de profundidad). Son
suelos que marcan un gradiente de salinidad de la parte alta de la playa hacia la parte baja o
fondo de laguna. Dominan en la zona de playa, los bordes de lechos de río y se encuentran
bordeando el fondo de laguna (Figura 15).
Regosoles. Son débil a medianamente salados y en fase sódica, altamente yesosos en zonas
de dunas. Pueden ser de origen eólico o bien por la depositación de aluviones en los bordes
de dunas. Son de textura fma a media, se localizan en la zona de depresiones interdunales y
cordones de dunas. También en pies de monte y zona de bajadas superiores.
Vertisoles. Presentan texturas fmas y horizontes superficiales con propiedades vérticas. Se
encuentran en fases salina y sódica. Su localización está limitada al borde sur-poniente de la
laguna de Palomas.
Solonchak. Son suelos que se localizan únicamente en la zona más baja del cauce
principal. Presentan sedimentación estratificada y son muy salinos. Se encuentran en fase
salina y sódica.
Los suelos descritos en el párrafo anterior están denominados por la clasificación de
la FAO (1979), sin embargo a partir de 1988 los suelos identificados como Yermosoles y
Xerosoles desaparecen. En cambio, la FAO (1988) propone la nomenclatura de Calcisoles y
Gipsisoles para distinguir a los suelos con acumulaciones de CaC03 Y de yeso, o ambos
con una Fase Yérmica (Ortiz S. el al., 1994).
4.5 Hidrología
La cuenca de la Laguna de Palomas, esta subdividida en tres subcuencas: la de
Puerto Rico que representa la zona sur (parte 3 en el mapa de la Figura 16), la de Laguna
del Rey y la propia subcuenca de Palomas, representada por la zona 1 del mapa.
La cuenca de la laguna de Palomas tiene como cauce principal el río de la India que
toma el nombre de la Vega en las rancherías de la reserva de Mapimí. El tipo de
escurrimientos que dominan en el paisaje son del tipo laminar en los sitios más planos
como las playas y de tipo encausado en los lechos de ríos y zonas de bajadas.
56
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Lan.r /.,.:..-_1
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Figura 16. Hidrología de la zona denominada comoreserva de la biosfera de Mapimí (modificada de Breimer,1988).
4.6 Geología y vegetación
Breimer (1985) dividió en 8 zonas geoecológicas, al área considerada como reserva
de Mapimí (Figura 17). Los criterios tomados en cuenta para la presente división son el
material geológico y fonnas de tierra con base a Bartolino, (1988). La vegetación de las
unidades se describen con base en Montaña y Breimer, (1988):
Figura 17. División geoecológica de la reserva de la biosfera de
Mapimí (Adaptada de Breimer, 1985).
57
4.6.1. Zona de caliza
Caracterizada por montañas de caliza con vegetación especial de agaves y cactus así
como algunos matorrales de Larrea tridentata y Euphorbia anthisyphilitica o estrato
herbáceo de Boute/oua gracilis (zona 1 de la Figura 17). Los pie de montes o planos de
pendientes más suaves y las lomas de calcita-conglomerado son dominados por Larrea
divaricata, Fouqueria sp/endens y Yucca thompsoniana; las lomas bajas de calcilutita
tienen mosaicos casi monoespecíficos de Fouqueria sp/endens o mosaicos mixtos de
Larrea y Fouqueria que también se pueden encontrar en bajadas superiores. Los planos de
esta zona están constituidos por matorral de Prosopis y arbustos alternados con zonas de
pastizal de Hilaria mutica.
4.6.2. La zona central
Esta constituída por montañas y lomeríos de conglomerados y rocas ígneas, pero
dominan en extensión las bajadas (zona 2 de la Figura 15). Las montañas y lomerios tienen
gran variedad de vegetación. En las lomas de conglomerado domina el matorral de Larrea,
Fouqueria y pastizal de Bout%ua gracilis. Donde la roca volcánica aflora, se presenta
variación de comunidades de Larrea con Fouqueria, Agave /echeguilla y A. asperrima
siendo los más conspicuos. En el pie de monte y bajadas de esta zona se presentan
diferentes comunidades de vegetación dominadas por Larrea divaricata, Opuntia rastrera,
Fouqueria sp/endens, Agave asperrima yA. /echeguilla.
Las bajadas inferiores generalmente muestran la vegetación denominada como
"mogote" que son arcos de vegetación dispuestos perpendicularmente en sentido de la
pendiente. Los mogotes se constituyen por Larrea, Prosopis, F/ourensua cernua, y algunos
pastos como Hilaria mutica. Las bajadas inferiores salinas (parte norte de la Zona 2) son
cubiertas por extensiones de comunidades de vegetación halófila dominada por Suaeda
nigrescens y por pastizales de Hilaria mutica.
4.6.3 Zona de depósitos arenosos
Presenta elementos de la Zona 2 y 4 en geoformas y vegetación. Una parte de dunas
de arenas y algunas de lechos de ríos. La vegetación de dunas cuarzosas es dominada por
matorral de Hap/upapus heterophy/la y algunas especies de Yucca sp. También existen
extensiones planas de depósitos arenosos con vegetación anual.
58
4.6.4 Zona de dunas
Formada por campos extensivos de lomas irregulares o dunas longitudinales sobre
superficie plana, domina el matorral de Larrea. Las dunas soportan vegetación especial
dominada por Larrea divaricata, Haplopapus heterophy/la y algunas del género Yucca.
4.6.5 Zona de playa
Con vegetación halófila de Suaeda nigrescens, Atriplex spp., Hilaria mutica,
localmente con Prosopis sp. En la parte alta de la playa salina domina el matorral de Larrea
y localmente con Prosopis. En los grandes planos centrales de esta zona existen
formaciones particulares de mosaicos de vegetación dominados localmente como polígonos
de Suaeda sp o bien la zona de manchas descritas por Grünberger y Janeau (1992) que son
mosaicos de vegetación constituidos por matorral de Suaeda sp., las cuales bordean zonas
de pasto constituido por Sporobolus spp e Hilaria mutica. La zona alta de la playa presenta
extensiones de pastizales monoespecíficos de Sporobolus airoides. La zona de sebkra y
fondo de laguna se constituye de forma muy localizada por matorral de Suaeda sp.; los
lechos de ríos que desembocan en la laguna se constituyen por Suaeda sufrutescens. La
base sur de la laguna se separa de planos de pastizal de Sporobolus sp. por zonas desnudas
de suelo erosionado en forma de cárcavas y depresiones salinas que encausan el
escurrimiento hacia la laguna.
4.6.6. Zona oeste
Es similar a la Zona 2 en geología, geoformas y vegetación. En la parte norte de esta
zona la vegetación mogote se encuentra en zonas de bajadas inferiores con algunas
diferencias en composición, resalta el árbol de Prosopis sp. de tallas mayores a los
existentes en la Zona 2.
4.6.7. Zona de meseta de basalto
Formada por un flujo de lava de basalto con roca superficial y vegetación de
Fouquieria, Larrea, Yucca, Opuntia spp y Agave asperrima así como otras especies
conspicuas.
4.7 Uso del suelo
4.7.1 Ganadería extensiva
Mediante la agrupación ejidal el suelo de la reserva de la biosfera de Mapimí se
caracteriza por sustentar como principal actividad económica la ganadería extensiva (Barral
59
y Hernández, 1992.). El ganado, durante la época de lluvias se deja libre para pastoreo yel
uso de cuerpos temporales de agua como abrevaderos. Durante el período de secas, el
ganado se junta en pequeños potreros cercanos a los cuerpos de agua semipermanentes o
bien cercanos a los pozos de agua, desde estos potreros son llevados hasta el pueblo más
cercano (Ceballos a 50 km de la zona) para su exportación a USA. La capacidad de carga en
1988 fue de 16 a 26 ha por cabeza, lo cual dependió de la calidad del forraje, de la tierra, la
disposición de agua y la posición del ejido o ranchos privados. Las grandes extensiones de
pastizal de Sporobolus sp. son los preferidos por el ganado, sin embargo, el pasto Hilaria
mutica también lo consumen, aunque sea menos palatable para el ganado. Los mogotes son
importantes para el pastoreo en zonas de bajada inferior donde esas formaciones presentan
un estrato herbáceo de Hilaria mutica. La presencia de pequeños árboles de Prosopis sp.
representa un lugar adecuado para descanso en sus trayectorias hacia los abrevaderos. En
períodos largos de sequías, el nopal rastrero (Opuntia rastrera) se quema para eliminar las
espinas y se le da al ganado ya que representan grandes reservorios de agua.
4.7.2 La agricultura
Es de uso muy limitado, debido a las condiciones de aridez y a la calidad de los
suelos. La agricultura se practica sólo como autoconsumo. Se siembra maíz y frijol en sitios
cercanos a los establecimientos locales de los ejidos donde existen pozos y cuerpos
semipermanentes de agua. En 1958, una superficie de 170 ha aledaña a la laguna de
Palomas, se sembró con algodón, pero este experimento nunca se volvió a repetir debido a
la salinidad del agua de irrigación. Actualmente, el uso de agua de escurrimiento que logra
almacenarse en los presones de San Ignacio, El General, El Tapado, La Becerra, San Carlos,
Los Desvios, Charco Salado correspondientes a la zona de reserva, la destinan al consumo
de las vacas y en menor grado al consumo de ganado caprino y ovino. Debido a los
períodos secos de más de tres años, nunca permiten el uso de agua para riego en la
agricultura. Solo se realizan intentos de siembra de frijol de temporal de donde cosechan
raquiticamente grano de autoconsumo y en ocasiones maíz de temporal para forraje.
4.7.3 Extracción de sal
Es una actividad económica importante que se desarrolla en el norte de la laguna de
Palomas dentro del ejido de Carrillo en el estado de Chihuahua y al oriente en el estado de
Coahuila, en la laguna del Rey. Los ejidatarios viven de la explotación de la sal del manto
acuífero. El tipo de explotación en Chihuahua es artesanal, mientras que en Coahuila es de
tipo industrial. La sal de Carrillo muchas veces es de mala calidad porque las planillas y
60
charcas se ensucian con suelo circundante a ellas, cuando las lluvias se adelantan a la
cosecha. Este mineral es exportado para la industria química de USA.
4.7.4 Extracción de la candelilla (Euphorbia anthisyphi/itica)
Otra actividad que se realiza es la extracción de la cera de candelilla, esta crece a lo
largo de las montafias, lomas y bajadas superiores de donde se colecta por los candelilleros
y es transportada (con mulas y burros) a los sitios donde se procesa. Las plantas son
escaldadas y cocidas con ácido sulfúrico para separar la cera que es usada en la industria de
cosméticos, chicles, celuloides, medicinas, plásticos, etc. La extracción masiva de las
plantas de candelilla estimada en 1981, era de aproximadamente un millón de kilos de
plantas por afio, por lo que en algunas temporadas la extracción se redujo debido al tiempo
de espera de crecimiento de la planta, además la mano de obra requerida para el proceso es
demasiada alta comparada con el pago por el producto (Barral y Hemández, 1992).
61
5. MATERIALES Y METOnOS
5.1 Superficie del suelo
Con el propósito de determinar la superficie representativa del suelo de cada unidad,
se tendieron mallados de 1 ha, con 20 líneas separadas cada 5 m, éstas con puntos cada 2 m.
El total de verificaciones sumaron 1000.
A nivel puntual, sobre las parcelas de simulación de lluvia se determinaron los
porcentajes de superficie de la misma manera que por hectárea; mediante un mallado con
vértices cada 5 cm lo que produjo un total de 400 lecturas.
Para definir los distintos elementos de superficie del suelo se utilizó la nomenclatura
propuesta por Casenave y Valentin, (1989) para zonas áridas y semiáridas. Consiste en
tomar en cuenta los siguientes criterios:
a) Costra. Superficie que se caracteriza por ser una organización estructural del suelo
causada por el efecto de mojado y desecado de la superficie del mismo y por la influencia
de los elementos edáficos en ese punto. Los diferentes tipos de costra se determinaron
tomando en cuenta los criterios de Casenave y Valentin (1989) (Diagrama de la Figura 18).
b) Vegetación. Criterio que se designa cuando el punto muestreado cae donde existe
cualquier tipo de forma vegetal, importando la separación en: tipo aérea que no está en
contacto con el suelo y la tipo basal que se une con la superficie del suelo. Para este caso la
vegetación basal es la que se toma en cuenta. Debe indicarse si la vegetación existente es de
tipo arbustiva, herbácea, matorral, etc. y si es posible la especie. El porcentaje de
vegetación (aérea o basal) se determina con los registros de cualquiera de ellas en relación
al total de registros.
c) Grava. Elementos de piedras-que se encuentran unidas o descansan sobre la superficie
del suelo cuya talla se encuentra entre los 2 mm y los 3.5 cm.
d) Piedra. Elemento" grueso" que se puede encontrar suelto o unido al suelo cuya talla va
de 3.5 a 7.5 cm.
e) Roca. Material muy grueso que está sobre la superficie del suelo, cuyos diámetros se
pueden encontrar entre los 7.5 Ylos 19.5 cm.
f) Bloques. Suelo o placa sólida de roca mayor a los 20 cm de diámetro.
g) Bioderma. Suelo superficial donde aprecia una asociación de algas o musgos con suelo
encostrado.
h) Mantillo. Nombre con que designa al material orgánico que está sobre el suelo, tanto de
origen vegetal como animal.
62
1
I MUY FRAGILES COSTRA DEDESECACION
DESnMICROHORIZONTES CON ARENACOSTRA
LIBRE SOBRE UNA PELICULA - ESTRUCTURAL
PLASMICA CON 2MICROHORIZONTESrl NUMERO DE ST2
MICROHORIZONTES
3 MICROHORIZONTE CON ARENA COSTRA
- GRUESA REPOSANDO SOBRE - ESTRUCTURALOTRO PLASMICO DE ARENA CON 3
FINA MICROHORIZONTES
ST3
SI COSTRA DEDEPOSITOS
mLICOSIARENOSOS I >3 I INCLUYE 2 PELICULAS ~ EOLI BASALES PLASMICAS
COSTRA DENO ESCURRIMIENTO
I11ICROHORIZONIES I ESCEN LA COSTRA I
IGRUESOS (> 2 mm) COSTRA GRUESA
G
IPLASMICOSICOSTRA
I FRAGMENTARIA O ALTERADA~ ESTRUCTURALCON 1
MICROHORIZONTE
STl
1ESTRUCTURA CONTINUA COSTRA DEEROSION
ERO
IFRAGMENTOS ESCAMOSOS 01 I COSTRA DE
I PRISMATICOS I I DECANTACION
DEC
Figura 18. Diagrama de flujo para el reconocimiento de las costras superficiales
encontradas en la reserva de Mapimí (tomado de Casenave y Valentin, 1989).
Los criterios de descripción se refieren a características fisicas de campo (nivel
macro y micro) que permiten establecer las relaciones entre la morfología y sus
componentes. En el campo esta fase revela los datos precisos para el reconocimiento del
tipo de costra con que se trabaja. La descripción detallada de cada costra requiere los
63
siguientes datos: profundidad y espacio de microhorizontes; poligenia de microhorizontes
(cuantos y tipos), regularidad, transición, continuidad, afloramientos, el color, el tipo de
plasma y su constitución, consistencia, porosidad (abundancia y fonna) . Para diferenciar
cada tipo de costra se requiere de gran familiaridad en el campo, y la taxonomía de costras
es un verdadero tratado. En el presente trabajo sólo se trata una pequeña parte del mundo de
la identificación de costras superficiales. Además de los criterios anteriores, para detenninar
el tipo de costra es necesario señalar la ubicación en frente del paisaje general y los
elementos descriptivos que se consideren importantes como: tipo de escurrimiento que se
espera, si es una zona donde se estanca el agua de escurrimiento, si el sitio actual se localiza
cerca de cerros, lomas o ríos. Una vez que se comprobó cuales fueron los tipos de superficie
del suelo mejor representadas se procedió a la instalación de las microparcelas de
simulación de lluvia.
5.2 Parcelas de simulación de lluvia
Se seleccionaron 11 sitios representativos de la parte baja de la cuenca de la Laguna
de Palomas (Figura 19). En cada uno de los sitios se instaló una microparcela de simulación
de lluvia (estructura metálica de 1 m2), con varios meses de anticipación y con el cuidado
requerido para no modificar el suelo. En la mayoría de los casos se ubicaron en zonas
desprovistas de vegetación, que fueron las mas representativas del suelo superficial en
estudio.
".;I~
f' I ;;;;;;;¡o 2 6km
,.".. ~;,
:!
.---V' " •..•.. - ..
lr,,)
~,
"J,r •
f Lohonlom do ~.~ft"el'Y' ... de I
., M&pimí l. ~
o Parcelas de simulación de lluvia
Figura 19. Ubicación de las Parcelas experimentales para la simulación de lluvia.
64
Para la ubicación de las microparcelas de simulación se tornó en cuenta la pendiente
del suelo, la vegetación, las costras de superficie elementales del paisaje y las diferentes
geoformas dentro de la zona de estudio (Cuadro 7).
Cuadro 7 Geoformas y estados de superficie donde se localizan las parcelas.Estación Geoforma Costra superficial
dominante3p134
5p5m67911
Duna
Bajada inferiorPlaya alta (Pa)
Playa media (Pm)Playa media
Transición Pm-PbTransición Pm-Pb
Lecho de ríoLecho de río
Playa baja (Pb)Fondo de lagunaCordón de dunas
Costra erosión, estructuralPastizal/decantación
Costra erosiónCostra erosiónCostra erosión
Pastizal/decantaciónDecantación/salinaDecantación/salina
Pastizal/decantaciónYeso/salina consolidadas
Yeso consolidado/bioderma
5.3 Simulación de lluvia
Con el minisimulador de lluvias tipo aspersor (modelo Deltalab, Asseline
ORSTOM), sobre cada una de las 11 estaciones se aplicaron dos tipos de experimentos:
5.3.1 Experimento 1.
Se aplicó una lluvia de intensidad variable durante 90 minutos al estado seco inicial
del suelo. El experimento consistió en producir una lluvia inicial durante los primeros 60
minutos con intensidad entre 10 Y 15 mm h- l ; sin interrumpir el evento y durante los
siguientes 20 minutos una lluvia de 40 a 50 mm h- l ; los últimos 10 minutos del
experimento fueron con intensidades de lluvia entre 100 y 120 mm h-1 (Cuadro 8).
5.3.2 Experimento 2.
El segundo experimento consistió en aplicar una lluvia de forma constante y durante
un tiempo mínimo de 50 minutos en condición de régimen permanente de escurrimiento. La
intensidad aplicada representó arriba de la media de la capacidad de infiltración del primer
experimento en régimen permanente, de tal manera que siempre existiera la posibilidad de
saturar el suelo y ocasionar escurrimiento para comprobar la hipótesis de que" el equilibrio
químico se logra establecer cuando se alcanza el régimen permanente de escurrimiento"
(Cuadro 8).
65
Cuadro 8. futensidades de lluvia aplicadas en cada una de las parcelas de estudio.Estación Lluvia exp. Lluvia exp.
1 260min 20min 10 min
mm.h- i1 13.87 41.52 107.52 93.263 14.56 46.32 112.80 26.83
3p 13.5 40.86 101.5 43.824 12.87 46.02 116.66 40.60
5m 14.95 45.06 115.32 45.485p 13.88 43.08 106.20 44.586 14.97 46.08 117.36 86.467 14.49 38.94 112.08 53.19 10.51 47.76 118.56 113.2811 15.88 46.80 115.44 35.13
Duna 15.64 47.7 118.56 63.00
5.3.3 Tratamiento de agua para la simulación de lluvia
Como en el presente estudio se determinó la concentración del agua de
escurrimiento, fue necesario conocer la concentración del agua con que se simula la lluvia.
Grünberger et al., (1994) diseñaron un desmineralizador de agua con el fm de obtener agua
con calidad química parecida a la de lluvia de la reserva de Mapimí. El diseño del
desmineralizador es uno del tipo de torres gemelas, cilíndricas y de posición vertical, con
lechos de resinas separados. Su mecanismo de funcionamiento es simple: tiene una torre de
intercambio catiónico por donde entra el agua a tratar (Figura 20), ahí se le retiran los
cationes y después un sistema de mangueras permite que esa agua descationizada pase por
la segunda torre aniónica donde los aniones presentes en el agua son separados. Después, el
agua sale a un recipiente donde se corrobora la calidad de salida mediante su conductividad
eléctrica. La capacidad del desmineralizador es un tratamiento de 5 m3 cuando el agua a
tratar tiene una CE de 0.7 mS cm-l. La activación de las resinas es con NaOH al 50% para
la aniónica y con HCL al 30% para la catiónica:
5.4 Muestreo del agua de escurrimiento
Para determinar los cambios y evolución de la concentración del agua de
escurrimiento, durante la simulación de lluvia se colectaron volúmenes de agua escurrida
con el siguiente patrón: a) 10 muestras de 50 rnL; b) 10 muestras de 100 rnL; c) 10
muestras de 250 o 500 rnL, según de la intensidad de escurrimiento y d) 10 muestras de
1000, 2000 a3000 rnL, según la intensidad de escurrimiento.
66
Torreeationica
Torreanionica
1 pie cubicode resina
Distribuidorde agua
t~a carga: -1 ~-- -- jAgua de sminenhzada
Figura 20. Diagrama del desmineralizador de agua adaptado
al simulador de lluvia (Grüoberger el al., 1994).
Para determinar las propiedades de hidrodinámica de cada uno de los suelos se
registró el tiempo de inicio de esculTimiento y se determinó el tiempo empleado en la toma
de cada una de las muestras de escurrimiento. A cada muestra de escurrimiento se le quitó
el sedimento y al filtrado se le determinó el pH, la CE y la temperatura en campo. Las
muestras fueron embotelladas y trasladadas al laboratorio donde se les determinaron los
parámetros químicos de concentración (Figura 21).
..... ...~ .........Figura 21. Ilustración de la experimentación en campo durante las
simulaciones de lluvia, sobre superficies salinas de la Laguna de
Palomas.
67
5.5 Caracterización hidrodinámica del suelo
Para obtener la capacidad de infiltración y escurrimiento en cada sitio de estudio se
midieron las siguientes variables de hidrodinámica: tiempo de duración de la lluvia, tiempo
de inicio de escurrimiento; láminas de lluvia, escurrida e infiltrada. Todas estas variables
sirven para determinar los coeficientes de infiltración y escurrimiento en diferentes fases de
la simulación de lluvia. Las variables fueron calculadas de forma como se indica en el
apartado de revisión bibliográfica (simulación de lluvia, Ecuaciones 2.14 a 2.24).
5.5.1 Cálculo de Sortividad
La sortividad se determinó en función de la primera porción de la ecuación de
infiltración del modelo Philips (Ec. 2.6). Las variables medidas en campo que se involucran
en esa relación son: la lamina infiltrada (Li en cm) en función del tiempo (ti en seg).
La regresión se realiza entre la variable Li y la raíz cuadrada de ti, las cuales fueron
medidas cada vez que se midió el volumen de escurrimiento producido en la
experimentación.
La porción de la infiltración que representa la sortividad corresponde a la fase en
que la curva del escurrimiento deja de tener una tendencia ascendente y se toma constante
(Fase de transición del hidrograma de la Figura 4). En ese momento la infiltración tiene su
valor máximo y la tendencia del volumen escurrido es a mantenerse constante a traves del
tiempo. La Figura 22, muestra un ejemplo de la selección grafica del tiempo de sortividad,
desde que iniica el escurrimiento hasta que la curva deja de variar significativamente.
80
Estación duna elql 2~:cEÉ.35o , n...... Ser*iW.
1: 30 : I
'~E 25 f: ~....:,: ~..,••~ \.t.- ... -........ -•.• ". ... .. ~, ..,\i:~ ;/i .0.... 1
Q)
'O 5 •'O \~ O .¡....e..---l_-I--_---+-_---+--------'_-i
~ O 20 40 60.e Duración de la lluvia (min)e
Figura 22. Determinación de la porción de infiltración correspondiente a la sortividad.
68
En todos los eventos donde se generó escurrimiento se realizó la misma operación
para estimar el momento de sortividad, posteriormente se corrieron las regresiones que nos
permitieron estimar el valor de S (Apéndice 1).
5.6 Caracterización química del escurrimiento
Se hicieron los hidrogramas de concentración del escurrimiento con base en la
especie de ión analizado (Apéndice 11), esos hidrogramas se utilizaron para entender la
evolución del contenido ionico por especie en el escurrimiento durante las lluvias aplicadas.
Posteriormente, mediante el programa WATEQ (Water quality) se llevó a cabo la
interpretación de la mineralización del suelo por los disueltos en escurrimiento. El principio
del programa se basa en el cálculo de concentración, actividad ionica y el índice de
saturación de los minerales que se pueden formar a partir de los iones presentes en la
solución analizada. Todo eso se explica en el apartado de revisión de bibliografia
(Simulación de concentración en soluciones, química de soluciones). WATEQ tiene como
principio esencial, involucrar las concentraciones ionicas por especie mediante modelos
termodinámicos para el comportamiento químico de salmueras. El producto del programa
WATEQ son las actividades iónicas y los índices de saturación de salmueras en frente de
los minerales que se pueden originar a partir de los inones presentes en esa salmuera. Los
minerales analizados son la halita, la calcita y el yeso, ya que son los minerales más
representativos de la salinidad del suelo de la reserva de Mapimí.
5.7 Análisis estadístico de resultados
5.7.1 Analisis de conglomerados (AC)
Mediante un procedimiento (PROC CLUSTER), con el paquete SAS se agruparon
en gerarquía los suelos de las 11 microparcelas de simulación de lluvia, tomando en cuenta
la aproximación en comportamiento hidrodinámico (variables de intensidad de lluvia,
infiltración y escurrimiento), así como distintos elementos químicos (concentración del
agua escurrida en la experimentación con simulación de lluvia). El procedimiento utilizado
fue el PROC CLUSTER (Apéndice ID).
5.7.2 Componentes principales (CP)
Por medio del paquete SAS para estadísticas (SAS. User's Guide, Statics, Versión 5
Edition) se llevó a cabo un análisis multivariado para la selección de componentes
principales de una matriz de 13 variables correlacionadas (hidrodinámicas y concentración
iónica del escurrimiento). Esos componentes principales nos permitieron formar grupos
mutuamente excluyentes. El procedimiento utilizado fue el PRlNCOM (Apéndice IV).
69
5.7.3 Modelos de regresión lineal (RL)
Con el paquete QPW se relacionaron la intensidad promedio del escurrimiento y la
lluvia aplicada de cada grupo resultante del análisis anterior (CP). Se involucraron los dos
experimentos aplicados para obtener los modelos de predicción de escurrimiento máximo
sobre los principales suelos con una superficie elemental (hidrodinámica parecida) de playa
en zonas áridas (Apéndice V).
Por otra parte, tomando en cuenta la concentración inicial del suelo (primeros
centímetros) y la del flujo de escurrimiento, se analizó la relación entre los contenidos de
sales solubles existentes y los removidos durante el escurrimiento. Con ello se entenderá
mejor la dinámica de sales en los suelos estudiados.
5.7.4 Modelos de regresion multiple (RM)
Con el paquete para estadísticos SAS (SAS. User's Guide, Statics, Versión 5
Edition) se determinó un modelo predictivo para el tiempo de inicio de escurrimiento (ti).
Se utilizaron cinco variables independientes de comportamiento hidrodinámico y una de
tipo independiente (tiempo de inicio de escurrimiento). El procedimiento utilizado es el de
regresión progresiva Backward (Apéndice VI). Este análisis se aplicó en cada superficie
elemental resultante de la agrupación por CP.
5.8 Descripción de perfiles de suelo
Para conocer el contenido de sales solubles en el suelo donde se experimentó, se
realizó una descripción estratificada a profundidades de O - 50 cm. La metodología
empleada para la descripción es la propuesta por la FAO. A cada una de las muestras de
suelo se les determinó lo indicado en el Cuadro 9. A las muestras de escurrimiento se les
determinó el contenido ionico, pH, CE Y temperatura. Por cuestiones económicas se
seleccionó una muestra de escurrimiento de cada cinco, para medir su concentración
cationica.
Los resultados analíticos del suelo se encuentran en el Apéndice VIT. Las medias de
la concentración ionica en el escurrimiento a régimen permanente, se encuentran tabuladas
en los apéndices III y N, fueron introducidas como variables de entrada tanto en el análisis
de conglomerados como en el de componentes principales.
70
Cuadro 9. Detenninaciones analíticas aplicadas en suelo de estudio y en el agua escurridadurante la simulación de lluvia.
MuestraSuelosSuelosSuelos
Suelo y escWTimientoSuelo yescWTÍmiento
Suelo yaguaSueloSuelo
AnálisisTexturasHumedad
Humedad en yeso·pH
Cationes: Ca, Na, Mg, KAniones: Cl-, S042-, HC03
CICSulfatos
MétodoBoyoucus
Gravimétrica: 60°CGravimétrica: 110°C
PotenciometroAbsorción atómica
Thecnicon: Flujo continuoAcetato de sodio, pH 8.2
Turbidímetro (Apha, Aywa,Wpcfe, 1961)
• El agua ligada químicamente al yeso (S04Caz.H20) se empieza a perder a temperaturas de 60 oC, de alúque en suelos sulfatados es conveniente separarla de la humedad gravímétrica, para evitar sobreestimaciónen el contenido de humedad gravimétrica.
71
6. RESULTADOS
6.1 Superficie del suelo
La Figura 23 muestra los porcentajes de los elementos que forman la superficie del
suelo en las estaciones de trabajo, se observa que la costra fue el más representado en la
zona de estudio ya que como se aprecia en la gráfica, la relación de costras más baja fue en
la Estación 9 (30%) debido a que es un pastizal de Sporobolus airoides. Las demás
estaciones presentaron porcentajes mayores al SO%, pudiendo alcanzar el 100% como en la
estación 7 en lecho de río.
100
80
60
40
20
3p 1 3 4 Sp Sm 6 7 9 du 11Parcelas
o Costras ~Mantillo ~Vegetación
Figura 23. Relación de los elementos que cubren la superficie del suelo en la zona de playa.
El mantillo depositado sobre el suelo cubre áreas importantes de suelo sobre todo en
las estaciones donde existe vegetación que origina el acumulo de ese material. Las
estaciones 9, Sm, 1 y 4 presentaron porcentajes entre 10 Y40%. El elemento vegetación,
varió según las estaciones: cubre el 32.9% en la zona de pastizales de Sporobolus airoides
(Estación 9), o bien el 21.S% en el pastizal de la Estación 1; el 14.5% en la zona de
manchas (Estación Sm) y menos deI4.S% en las demás estaciones.
6.2 Reorganizaciones superficiales
Se lograron distinguir tres reorganizaciones superficiales que dominan sobre la
infinidad de costras que acaso se pudieran originar dentro del paisaje: (1) las costras tipo
decantación, (2) las costras de erosión y, (3) costras salinas y de yeso consolidado.
72
6.2.1 Costra de decantación
Se caracteriza por estar formada de dos microhorizontes: uno superficial
generalmente de partículas muy finas (como arcillas y limos o arenas muy finas) que
descansa sobre la matriz del suelo donde se pueden apreciar elementos de tallas mayores al
anterior. Este tipo de reorganización superficial tiene su génesis en sitios donde el agua de
escurrimiento se logra almacenar dando oportunidad a que se depositen los aluviones finos
suspendidos en el agua. Debido al efecto de desecación y humedecimiento de las arcillas
presentes en estas costras, la apariencia de estas es siempre con grietas de desecación de
forma poligonal y de tamaño muy homogéneo (Figura 24). El espesor de las costras de
decantación es variable, pero en general en las zonas entre matas de los pastizales alcanza
hasta 8 cm de espesor, mientras que en zonas de lecho de río por efecto del escurrimiento
acaudalado, la costra se desgasta manteniendo una talla delgada. En sitios donde la
vegetación no existe, el espesor siempre es menor a 1 cm excepto en cuerpos de agua
semipennanentes donde la depositación de aluviones finos es en forma lenta, originando
costras de decantación cuyos espesores fácilmente llegan a los 20 cm.
1. Película d~ decantación con 1Íi1eas dedesecación reposan sobre:
2. Matriz del suelo
Figura 24. Diagrama esquemático de una costra de decantación.
Dentro de este tipo de costras, en los lechos de río cercanos al fondo de laguna, se
origina una variante de costra de decantación debido al constante deslave por el agua del río
y por el alto contenido de sales que llegan a formar parte de esa costra como en las
estaciones 6 y 7 de lechos de ríos.
73
6.2.2 Costra erosión
Superficie que domina en zonas desprovistas de vegetación, donde la topografia del
terreno muestra pendientes menores al 1%, Y donde el escurrimiento generalmente es de
tipo laminar. La costra de erosión se forma por 3 microhorizontes: uno superior consolidado
por elementos de arena gruesa y media con partículas fma de arcilla o limo; este reposa
sobre uno medio conformado de elementos finos (arcilla) y arenas muy fmas; estas dos
capas reposan sobre la matriz del suelo (Figura 25).
Una peculiaridad de este tipo de superficies es que la consolidación entre elementos
de arena y arcilla no permiten la formación de grietas de desecación, dándole continuidad
casi ininterrumpida (estructura continua). En la zona de playa donde el paisaje denota
escurrimiento lento y de forma laminar, esta superficie y las formaciones vegetales que se
logran establecer en el paisaje forman grandes mosaicos de alternancias de costra de
erosión-vegetación.
l .l'\ofiCl'ohorU:onte superficial de
elementos de al"ena fina y gruesadescansan SObl"e (2) una capamedia de a1"ena-arcilla.3. Matriz del suelo
Figura 25. Diagrama esquemático de una costra erosión
A este tipo de reorganización superficial se pueden presentar variantes de costra
cuando la génesis se ve influenciada por el aporte de gravas y arenas gruesas como las que
se forman en zonas de bajadas inferiores cercanas a cerros y lomas de conglomerado donde
el agua acarrea esos elementos y los deposita sobre las costras, originando así típicamente
costras estructurales (Estación 3p). Estas últimas modalidades se llegan a nombrar como
costras gruesas con uno o dos horizontes de elementos consolidados con elementos gruesos.
Si la costra es deslavada continuamente por el escurrimiento, puede originarse una costra de
erosión o bien de tipo escurrimiento.
6.2.3 Costras salinas y de yeso consolidado.
Este tipo de superficies domina en lugares donde el contenido de sales como el yeso
y el cloruro de sodio intervienen en su génesis. La estructura típica de estas
74
reorganizaciones superficiales de suelo se fonnó por dos microhorizontes: uno superficial,
que en zona de laguna o sebkra está consolidado con carbonatos, yeso y cloruro de sodio o
bien en zona de dunas este microhorizonte es una capa consolidada de yeso y una masa
filamentosa de algas (biodenna) que les confieren propiedades hidrodinámica distintas; este
microhorizonte reposa sobre la matriz del suelo que en laguna generalmente es sobre suelo
de depósito lacustre o sobre matriz de yeso en las dunas (Figura 26).
l. Microhorizonte superficialconsolidado con yeso, sal yalm'¡ones finos Reposan en:2.1I.oIatriz del suelo
~...~."'~... .,'O.:¿,:t· .: -":-" ~ • .".. o.". .0C'ffir->-:·0 .~~~.) - ~j"""-- ~:...;...«,~ . :. l.~/: ~:.....:..o~';~ 0,.0/"-.~~/~
Figura 26. Diagrama esquemático de una costra salina y de yeso consolidado.
El efecto de ascenso de sales del manto freático en el fondo de laguna y sebkra,
cuando el agua se evapora produce una gran variedad de costras salinas, todas influenciadas
por la formación de gases como el ácido carbónico; sin embargo tipificar esta gran gama de
costras salinas s~ría un tratado diferente a la presente investigación.
El porcentaje de las tres costras dominantes y la vegetación en el suelo de playa se
ilustra en la Figura 27. Los pastizales de Sporobolus airoides y el matorral de Suaeda
nigrescens son las coberturas de vegetación más representadas en la playa de la cuenca de la
Laguna de Palomas.
A este nivel, se puede observar que los tipos de costra se encuentran distribuidos en
el paisaje de tal forma que reflejan su génesis de acuerdo con el sitio donde se distribuyen y
cómo los elementos de geofonnas, pendiente, vegetación y tipo de escurrimiento influyen
en su origen. Por ejemplo, se percibe que las costras de decantación se asocian a las zonas
de pastizales y lechos de ríos, en tanto que las costras de erosión se asocian preferentemente
a sitios donde el suelo está desprovisto de vegetación y donde la topografia del terreno es
tan plana que el tipo de escurrimiento es laminar.
Las costras salinas y de yeso consolidado se originan por efecto de mojado y secado
de los sitios donde la sal y el yeso son abundantes como en las dunas que bordean la laguna
de Palomas. Las costras consolidadas con sal y yeso cubren el suelo donde el manto freático
puede encontrarse a menos de 100 cm, o bien donde el escurrimiento se almacena llevando
consigo solutos disueltos (sales) que al evaporarse dejan una cubierta de costras salinas.
75
100
80
-.. 60~=-- 40
20
o3p 1 345M 5P 6 7 9 du 11
Parcelas
ITJERO
lIlIDEC!lBS Suaeda~Gravas~Vb~ Spor lliICEYC
Figura 27. Relación porcentual de costras superficiales. ERO = costra de erosión;
DEC = costra de decantación; Vb = Vegetación basal de otras especies incospícuas; CEYC=
Costra de yeso eólico consolidado y salina; Spor = pasto de Sporobolllll airoides; Suaeda =
Matorral de SlIaeda sp. y Gravas = gravas que cubren el suelo.
El Cuadro 10 muestra los promedios de las principales características analíticas
para los tres tipos de costras. Se observo que las costras con mayor contenido de arcillas
fueron las de decantación, lo que les confiere la formación de grietas de desecación. La
mayor CE (3.12 mS cm- I) se reflejó en las costras salinas y de yeso, una CE media de 0.88
mS cm-\ en costras de decantación y de 0.17 mS cm-len las costras de erosión.
Cuadro 10. Promedios de los resultados analíticos en las costras superficiales quedominaron en la playaEstación Costra Humedad Arena Limo Arcilla CE
en yeso% % mS cm- I
1,9,5m,6,7 DEC 2.67 39.62 58.25 13.13 0.883,3p,4,5p ERO 0.995 52.91 39.23 7.86 0.1711, duna CEYC 8.70 77.27 17.44 5.29 3.12
Otra variación importante que presentó diferencia entre los tres tipos de costras fue
el porcentaje de humedad ligada al yeso, el valor más bajo se obtuvo en las costras de
erosión (0.995%), luego en las de tipo decantación (2.67%) y los valores más altos (8.70%)
en las costras asociadas sobre todo al yeso. Más adelante, esto será de gran utilidad para
76
explicar el comportamiento qUlmlco de los suelos en estudio. Los promedios de estos
resultados muestran como será la concentración del escurrimiento sobre cada tipo de
superficie.
6.3 Caracterización hidrodinámica
Tomando en cuenta los hidrogramas obtenidos en cada uno de los experimentos, se
tomaron los promedios de lamina escurrida (Le en mm) y la lamina aplicada (La en mm)
durante la fase de régimen permanente de escurrimiento para determinar las aptitudes
hidrodinamicas de cada suelo superficial en estudio.
La Figura 28 muestra los hidrogramas de escurrimiento en una de las parcelas de
estudio en la que se ilustra la fase de régimen permanente para los dos experimentos
aplicados (indicada con el numero ID).
Parcela 5P Parcela 5P
7010 20 30 40 50 60Duración de la lluvia (min)
50 ,-------::m=---------......,-- r;;:---------------------\---1: 40
EÉ.30"O
~ 20.¡¡¡e210
e O f---L----.------.---.-----.----..--"-...,........:..--l
O120
m :
m
20 40 60 80 100Duración de la lluvia (min)
.....__ ..._--_.. _-_._---_.
120 ,--------------=m=-------,
~ 100~
E 80É."O 60ro
~ 40e
-E 20
O+------L~-~-~--~-----'::>¡__-~
O
- Escurrimiento --- Lluvia - Escurrimiento ... Lluvia
Figura 28. Hidrogramas de escurrimiento durante los dos experimentos aplicados. Izquierda
= experimento 1, derecha = experimento 2.
Como se puede apreciar en los hidrogramas, en cada intensidad de lluvia se forman
claramente los regímenes permanentes de escurrimiento que indican el estado de equilibrio
hidrodinámico en el suelo, lo cual permitió tomar como un evento de lluvia cada intensidad
aplicada, con ello se reflejarán las aptitudes de infiltración y escurrimiento en suelos
tomando en cuenta varios tipos de lluvia: intensidad mínima (13-15 mm h_1), intensidad
media (40-50 mm h- I), y con un evento de intensidad máxima (l00-115 mm h_1
).
77
6.4 Análisis general del comportamiento químico e hidrodinámico
6.4.1 Análisis de conglomerados
Mediante un análisis de conglomerados (AC) se trataron los resultados promedio
obtenidos a partir de los hidrogramas de la experimentación con simulación de lluvia, para
ello se utilizó el paquete estadístico SAS. Las variables sometidas al análisis fueron las
tabuladas en el Apéndice III. Representan el valor medio de las variables de hidrodinámica
y la concentración iónica del escurrimiento durante el régimen permanente para cada
intensidad de lluvia. Los tipos de costras se enumeraron como: 1 (Decantación), 2
(Erosión), 3 (Yeso+salina) y 4 (Decantación erosionada). Al tipo de suelo se le asignó el
número 1 para un Vertisol, 2 = Xerosol, 3 = Yermosol, 4 = Yermosol gipsico, 5=
Solonchac, 6 = Yermosol lúvico. Finalmente se tabuló la cobertura de vegetación con los
siguientes códigos: 1 = 0-0.9%, 2 = 1-5%,3 = 5.1-10%, 4 = >10%.
En el Cuadro 11 se muestran los resultados del AC, donde se observa que fueron 4
agrupaciones que se explican con una varianza acumulada del 83.84%. La Figura 29 ilustra
el dendrograma obtenido donde se jerarquiza cada observación incluida en el análisis. La
linea intenumpida del dendrograma representa la partición de la serie de grupos
mutuamente excluyentes (en este caso en 4 grupos). Las observaciones de cada aglomerado
o Cluster (C8, C4, C6 y C7 de la Figura 29) y sus medias por grupo se muestran en el
Cuadro 12. Más adelante, esta jerarquización ayudará en la interpretación sobre la
hidrodinámica y el comportamiento químico del suelo en estudio.
Cuadro 11. Análisis de Conglomerados
Número de Grupo V.p. V.a.
4 0.025295 0.8293483 0.076738 0.7526102 0.161622 0.5909881 0.590988 0.000000
V.p. =variaza explicada parcial; V.a. =varianza explicada acumulada
78
C?
Cl0
C3
C6
ca5
Cla i ii
C4
C30
ca
C1S
C15
Cll
ce, ,i
Cl
Cl, CZ, ... C35 = "Clusten"" o agrupaciones1, Z, 3, 4. ••• 36 = Número de obseIVaCión-- --- = Partición de series mutuamente exd1Q"entes
Ver anexo mpara correspond.ancia de obselVaCiones yeventos de lluvia.
Figura 29. Dendrograma del método de aglomerado para 36 lluvias donde hubo escurrimiento.
79
Grupo Obs Estación
Lluvia
Cuadro 12. Aglomerados obtenidos del~nálisis de conglomerados (Método Ward)
IL Le Ke Qp Ca Na Mg K CI Car Sul pH CE CT SL VG
mmh-' mm % mm h· 1-------- meqL-' mScm %
1
Medias
DS
lb
4 3a
15 5ma
165mb
23 6b
26 7b
30 Ila
33 Ilb
34 Dub
41.52
14.56
14.95
45.09
46.08
38.94
15.88
35.13
47.46
33.29
13.32
1.41 24.33 111.86 1.31 0.41 0.17
0.15 19.83 3.27 0.01 0.01 0.01
0.25 3.06 0.54 1.91 0.37 0.22
0.74 18.93 9.66 1.42 0.32 0.17
0.50 10.53 60.10 1.65 0.93 0.23
l.l2 23.68 16.20 2.58 3.06 0.39
0.60 17.12 4.05 22.3 0.57 1.66
5.01 23.78 9.15 16.9 1.16 0.26
3.03 24.79 12.58 9.09 0.42 0.32
1.42 18.45 14.16 6.35 0.81 0.38
1.51 6.94 16.91 7.59 0.86 0.46
0.14 0.05
0.01 0.09
0.31 0.07
0.11 0.07
0.15 0.19
0.20 0.44
0.18 0.16
l.l6 0.45
0.14 0.04
0.27 0.17
0.32 0.15
1.46
1.82
1.52
1.66
1.95
1.52
0.70
0.17
0.77
1.29
0.56
0.74 7.53
l.l7 7.42
1.61 7.50
0.88 7.44
1.44 7.55
4.42 8.38
22.1 8.29
18.05 7.85
10.28 8.32
6.74 7.81
7.73 0.39
0.21
0.29 2
0.3
0.24
0.34 4
0.62 '4
2.29 3
1.86 3
l.l 3
0.81
0.73
2
6
6
6
5
5
5
5
4
4
2
4
4
2
2
2
11 S 3b
7 3d
8 3pb
10 3pd
II 4a
12 4b
14 4d
46.32
26.83
40.68
43.58
12.87
46.02
30.69
8.25 72.00 34.59 l.l9 0.31 0.16
16.18 70.37 20.46 1.03 0.43 0.1 O
2.65 71.50 37.50 0.57 0.71 0.16
19.87 55.57 25.58 0.34 0.35 0.09
3.07 74.80 12.71 l.l2 1.85 0.09
ll.45 83.87 45.73 1.46 1.33 0.13
27.18 88.90 29.40 0.69 0.76 0.07
80
0.20 0.05
0.16 0.01
0.23 0.52
0.12 0.20
0.12 0.13
0.08 0.17
0.08 0.01
1.38
1.33
0.05
0.23
1.48
1.49
1.42
0.80. 7.29 0.21 2
0.53 8.06 0.17 2
1.51 7.60 0.2 2
0.62 7.58 0.10 2
2.09 7.17 0.35 2
1.86 7.69 0.34 2
0.48 8.42 0.18 2
6
6
3
3
6
6
6
2
2
3
3
3
Continuación de Cuadro 12.
Grupo Obs Estación
Lluvia
IL Le Kc Qp Ca Na Mg K CI Car Sul pH CE CT SL VG
mm h·' mm % mm h·' -••--.-- meqL·1 ~Scm %
Medias
DS
18 5md
19 5pa
20 5pb
22 5pd
28 7d
31 lla
36 Dud
44.58
13.88
47.13
44.58
53.10
46.80
63.00
40.00
13.85
17.3148.2526.02 0.98 0.63 0.13
7.69 84.17 12.50 0.87 0.95 0.1 O
10.01 83.56 37.10 1.18 0.93 0.13
33.10 93.04 43.45 1.03 0.83 0.12
25.21 72.72 48.65 1.96 1.73 0.21
8.27 67.57 32.46 18.77 0.17 0.78
23.45 34.97 27.00 8.48 0.59 0.49
15.26 71.52 30.94 2.82 0.83 0.20
9.09 15.55 10.82 4.83 0.49 0.19
0.14 0.93
0.08 0.06
0.08 0.06
0.11 0.21
0.18 0.27
0.17 0.05
0.27 0.32
0.14 0.21
0.06 0.24
4.96
2.03
1.47
1.50
1.03
0.30
0.64
1.38
1.14
1.37 8.13
0.51 7.35
0.53 7.40
0.29 8.06
3.08 7.83
18.46 7.99
7.74 7.80
2.85 7.74
4.71 0.35
0.18
0.24 2
0.19 2
0.18 2
0.42 4
1.88 3
0.86 3
0.39
0.45
6
6
6
6
5
5
4
4
2
2
III
Medias
DS
2 le
3 Id
17 5me
24 6e
27 7e
29 9d
35 Due
107.52
93.26
116.66
117.36
112.08
113.28
118.56
110.03
8.16
7.43 42.45 49.20 1.14 0.40
41.46 47.09 46.44 1.57 0.45
12.38 83.93 105.58 2.94 0.76
4.05 93.84 61.20 1.49 0.72
9.71 64.47 80.61 1.58 1.82
14.02 30.85 40.91 0.64 2.16
10.53 58.45 74.77 6.30 0.48
13.90 54.89 56.53 1.56 1.05
12.70 20.09 13.04 0.70 0.68
0.18
0.21
0.32
0.19
0.29
0.72
0.38
0.32
0.19
81
0.13
0.27
0.21
0.12
0.11
0.78
0.19
0.27
0.24
0.07
0.29
0.06
0.13
0.17
0.11
0.04
0.14
0.08
1.47
1.51
1.63
2.10
1.64
1.17
0.72
1.59
0.28
0.45
0.85
0.74
0.96
2.90
0.67
7.25
1.10
0.82
7.16
8.13
7.24
7.20
8.37
8.01
8.32
7.69
0.50
0.18
0.25
0.23
0.3
0.45
0.18
0.79
0.27
0.09
4
4
3
2
2
6
5
5
4
4
4
4
2
2
4
2
Continuación de Cuadro 12.
Grupo Obs Estación IL Le Ke Qp Ca Na Mg K CI Car Sul pH CE CT SL VG
Lluvia
mmh-' mm % mmh-' .-_........ -----_.... .............. meqL-' _......---.. _.............- ...._---- JlScm %
IV 6 3c 112.80 13.22 99.35 104.40 0.93 0.32 0.15 0.15 0.04 1.15 0.65 7.217 0.17 2 6 2
9 3pc 101.50 14.87 91.88 97.30 0.45 0.73 0.12 0.20 0.57 0.04 1.23 7.56 1.18 2 3
13 4c 116.66 14.39 79.70 105.88 1.43 0.92 0.14 0.09 0.14 1.35 1.34 7.80 0.28 2 6 3
21 5pc 106.20 12.00 90.40 101.41 1.09 0.66 0.11 0.09 0.06 1.50 . 0.49 7.28 0.19 2 6
25 6d 84.46 44.81 95.60 84.00 1.27 0.50 0.22 0.17 0.15 1.79 1.11 7.71 0.27 4 5 2
32 llc 115.44 12.01 85.06 102.86 18.9 0.20 0.68 0.15 0.03 0.21 18.08 8.04 1.83 3 5
Medias 106.18 18.55 90.34 99.31 4.01 0.56 0.24 0.14 0.17 1.01 3.82 7.60 0.49
OS 11.05 11.79 6.48 7.35 6.67 0.24 0.20 0.04 0.19 0.65 6.39 0.29 0.60
82
6.4.2 Componentes principales (CP)
Después de la clasificación de observaciones por AC, se hizo un análisis de
componentes principales. En los Cuadros 13 y 14 se muestran los resultados del análisis de
CP que se utilizan más adelante en la interpretación.
Con los dos primeros componentes principales se obtiene una varianza acumulada
del 93.32%. Eso indica que la agrupación de observaciones puede ser explicada mediante
esos dos primeros CP.
Cuadro 13. Eigenvalores de la matriz de covarianza
CP Eigenvalor Diferencia Proporción Acumulativa
2722.91 2081.55 0.755262 0.75526
2 641.36 536.28 0.177953 0.93321
3 105.08 29.15 0.029186 0.98348
16 0.00 0.000000 1.00000
Cuadro 14. Valores obtenidos para los eigenvectores de los 5 primeros CP.
CPI CP2 CP3 CN CPS
IL 0.669535 -.554463 0.191410 -.333136 0.307969
LE 0.084892 0.143354 0.847416 0.496153 0.078458
KE 0.384667 0.8113934 -.014641 -.321022 0.292804
QP 0.629276 0.070955 -.322532 0.503099 -.490109
CA -.014477 -.041741 -.251463 0.369251 0.542642
NA -.000417 -.000766 -0.001745 -.011727 -.005785
MG -.000594 -.003753 -.007871 0.013912 0.021551
K -.000495 -.002779 0.001466 0.003557 0.008364
CL -.000332 -.000027 0.002379 0.004015 -.003308
CAR -.001781 0.000813 0.024071 -.027670 -.030516
SUL -.018060 -.040595 -.268532 0.381525 0.520121
PH -.000645 -.001607 0.006813 0.022342 0.014245
CE -.0018252 -.004048 -.025643 0.049895 0.003232
CT 0.002116 0.002911 -.018235 0.026372 0.037311
SL -.002724 0.026144 -.045699 0.007038 -.030339
VG -.001847 -.019278 0.043437 -.033774 -.039456
83
Los eigenvectores del primer componente muestran que la mayor correlación la
presentaron las variables: intensidad de lluvia (ll..), escurrimiento máximo (QP) y el
coeficiente de escurrimiento (KE). Esas variables (IL, QP Y KE) están relacionadas
positivamente. En el segundo componente, la mayor relación se presentó entre KE e IL,
pero en este caso la intensidad de lluvia presentó una correlación negativa. Esto indica que
al aumentar la intensidad de lluvia disminuirá el coeficiente de escurrimiento, lo cual se
contradice con lo observado: a mayor intensidad de lluvia mayor será el coeficiente de
esculTimiento. Evidentemente el factor más detenninante en esta clasificación es la
intensidad de lluvia pues como se observará en la gráfica de componentes, los grupos
resultantes reflejan comportamientos de hidrodinámica según el tipo de intensidad de lluvia.
Los grupos obtenidos por el AC (Cuadro 12), corresponden en más de un 90% a los
grupos reflejados en el plano de los CP 1 vs 2. La Figura 30 muestra 4 agrupaciones
distintas de las observaciones involucradas. Los ejes de la figura, están divididos en dos
polos: los lados positivos de los ejes que representan el aspecto de hidrodinámica y los
negativos que reflejan el comportamiento químico del escurrimiento de los suelos en
estudio. Se pueden observar cuatro agrupamientos cuyas características hidrodinámicas y
químicas son semejantes. Las flechas indican el sentido ascendente de las variables que
explican esta clasificación, así por ejemplo, la flecha IL señala que la intensidad de lluvia
aumenta del grupo 1hacia el Grupo IV. Las flechas correspondientes para QP y KE señalan
el mismo sentido que la flecha para IL, lo que quiere decir que a mayor intensidad de lluvia
mayor será el coeficiente de escurrimiento y mayor será el QP obtenido.
De los grupos proyectados, el n y IV reúnen suelos con propiedades hidrodinámicas
altas (zonas más positivas del plano), es decir, esos grupos de suelos poseen una capacidad
elevada de producir escurrimiento (> del 70%) para lluvias mayores a los 40 mm h"'. En el
grupo IV se ubicaron los eventos donde la capacidad de escurrimiento presentó los valores
medios más altos (KE= 90.34% y QP medio = 99.31 mm hIlo Este efecto se debe sobre todo
al tipo de lluvia que se aplico durante la experimentación (media de 106.18 mm h" I). Eso
se explica si observamos en la Figura 28 que la letra T del grupo IV corresponde al mismo
sitio de estudio que las letras U y S del grupo n (Estación S sin vegetación), pero están
ubicados en grupos diferentes debido a los valores medios obtenidos para las variables de
hidrodinámica IL, KE y QP.
El Grupo ID incluye suelos con características de hidrodinámica medias. En este
caso, los suelos presentan una cubierta de vegetación mayor al 10% lo que se ve reflejado
en la capacidad de escurrimiento, menor al 55% de KE (Cuadro 12). A pesar de que el tipo
de lluvia presentó valores medios, incluso más altos que para los grupos n y IV (media de
84
11= 110.03 mm h" I) la capacidad de infiltración se ve favorecida por la vegetación y
rugosidad del terreno.
El Grupo 1, refleja una baja hidrodinámica por influencia del tipo de lluvia (ver
media de 11 en Cuadro 12). Este grupo I fue separado de las demás observaciones sobre
todo por su alto comportamiento químico, ya que como se observa en la gráfica todos sus
componentes tienen coordenadas dentro del polo negativo del plano. Eso refleja que la
concentración del escurrimiento para lluvias débiles « de 33 mm hOOI), es mayor en
comparación con los demás eventos. Esto es reflejo de que durante la experimentación este
tipo de lluvia siempre fue aplicado en primer lugar, con lo que la lamina de escurrimiento
generada durante esta fase representa el agua de lavado de la superficie del suelo.
El comportamiento químico reflejado en la concentración del escurrimiento está
relacionado con la intensidad de lluvia y la capacidad de escurrimiento observada en el
presente estudio, ya que como se muestra en la Figura 30, el sentido de la flecha CE indica
un aumento en concentración del escurrimiento confonne disminuyen IL y KE.
[!Y] HidIOdin&mii::aFuerte
Químicabaja QP
<
l: HidIOdinámica mediaCE ~ n..:_:. b .!W ,,~....a. aja
~+ I-+--+--+--+- -+--+-+--+---.100 ·75 ·50 -25 O 25 50 75 100
Química. CP 1 ~ HidzodWmica.
CP2
50+
Figura 30. Plano de componentes principales 1 vs 2. Los simbolos representan la clave
"Idem" o numero de observación.
El AC y el CP agruparon los suelos de estudio en función a sus propiedades
químicas e hidrodinámicas, pero tomando en cuenta que el tipo de costra fue otra variable
introducida a los dos análisis estadísticos, los grupos resultantes engloban los tres tipos de
costras superficiales que dominan en el paisaje. Los Grupos II y IV son suelos en su
85
mayoría cubiertos con costras de tipo erosión, el Grupo ID engloba generalmente a los
suelos con costras de tipo decantación y en cambio, el Grupo 1 abarcó sobre todo los suelos
con costras salinas y de yeso consolidado. Algunos autores están de acuerdo en que los
primeros milímetros de suelo superficial en zonas áridas y semiáridas, son los que
detenninan los fenómenos hidrológicos como la infiltración y el escurrimiento (Hillel,
19803 ; Casenave y Valentin, 1989; Lupercio H., 1991). Esto nos permite analizar por
separado cada tipo de superficie del suelo, en función del comportamiento químico e
hidrodinámico.
6.5 Variables características de las propiedades hidrodinámicas
6.5.1 Coeficiente de infiltración
Según los tres tipos de costra que representan la superficie global del paisaje en
estudio, es posible establecer una caracterización de la infiltración para cada superficie.
Además se explicaran las diferencias encontradas según los grupos obtenidos en el análisis
multivariado.
6.5.1.1 Infiltración en costra de decantación
Esta superficie elemental demostró tener los Úldices más altos de infiltración,
cuando está asociada a cobertura de vegetación como los pastizales de Sporobolus airoides
presentes en la zona de estudio. Los grandes depósitos de mantillo sobre estos suelos (1 O~
30%) favorecen el fenómeno de infiltración ya que funciona como área de rompimiento de
las gotas de agua las cuales llegan al suelo de forma suave. Los suelos que dominan en estos
sitios son del tipo Yennosol (Delhoume, 1996) con propiedades vérticas hasta los 40 cm de
profundidad. Existen sitios donde el suelo es tipo Vertisol y Xerosol con agrietamientos
marcados cuya profundidad puede rebasar los 40 cm, lo que condiciona al suelo e influye
positivamente en la infiltración, tal como ocurrió en la Parcela 9, ubicada dentro de una
zona de pastizal de Sporobolus airoides donde se infiltro el 100% de la lluvia aplicada
durante el primer experimento (Figura 31).
En los sitios donde la costra de decantación se asocia a porcentajes de vegetación
menores (Parcela 1), la aptitud de infiltración indica un decremento, ya que con el mismo
patrón de lluvia aplicada, la infiltración se reduce en un 20% para intensidades de 40-50
mm h- I y en 35% cuando la intensidad de lluvia es del rango de los 100 rnm.h-1 (Figura
32). En este segundo caso la cobertura de vegetación cubre 21.5 % del suelo, mientras que
en la estación anterior cubre un 32.75%.
86
En este tipo de superficie sobre suelos cercanos a lechos de ríos y que no presentan
cobertura de vegetación (Parcelas 6 y 7), el coeficiente de mfiltración se puede reducir hasta
en un 60% cuando la intensidad es > de 100 mm h- I (Figuras 33 y 34).
Parcela 9
100
,.......80~o........
a.....S2 60Q)~e.~ 40u~Q)o 20ü
O12.660 41.760 94.950
Intensidad de lluvia (mm.h-')
O Kirp =Infiltración
Figura 31. Hidrodinámica en zona de pastizal (Sporobo/us airoides), con
cobertl..lra de vegetación del 32.75%
Parcela 1
,....... 100~o........a. 80....Q)
~
ci 60....S2fIl 40Q)~eQ)'ü 20~Q)oÜ O
ililil!II!!III!II!
13.870 41.520 107.520Intensidad de lluvia (mm.h-')
D Kirp =Infiltración mi Kerp =Escurrimiento
Figura 32. Hidrodinámica en zona de pastizal (Sporobo/us airoides), con
cobe11ura de vegetación del 21.5%.
87
Parcela 6
-..100~o-a. 80Lo.(1)
~
á. 60Lo.
52Cf)
40(1)....c:(1)
'u 20i+=(1)oÜ O
1111111111111111111111
1
14.970 46.080 117.360Intensidad de lluvia (mm.h-')
[J Kirp =Infiltración D Kerp =Escurrimiento
Figura 33. Hidrodinámica en lechos de ríos alejados de la laguna de
Palomas.
Parcela 7
iliil'lliii'illillii¡¡ii¡illili04--1"~~~~......-J~~~~~-='-"~~=""'--l
14.490 38.940 112.080Intensidad de lluvia (mm.h-')
D Kirp =Infiltración mKerp =Escurrimiento
~1:: """~=~"""""'---'''''''jjjj''''''jj¡j-:-;¡j¡¡-:-;¡¡j~'''''':¡j¡''''''jjj¡~¡¡jj~¡¡¡;r--~~""""",,~:''T"'"1(1)
~
á. 60Lo.
522 40c:.~o 20'toü
Figura 34. Hidrodinámica en lechos de ríos cercanos a la laguna dePalomas.
88
6.5.1.2 Infiltración en costra de erosión
La hidrodinámica superficial reflejada en los sitios con este tipo de superficie indica
que son áreas propicias para el escurrimiento. Generalmente estos sitios están desprovistos
de vegetación, lo cual les confiere una taza mínima de infiltración. Los subsuelos que
dominan el paisaje son de tipo Yerrnosol gípsico o lúvico en fase salino-sódica (Breimer,
1985). En estos sitios, el escurrimiento aparece aun con lluvias de intensidades < de 14 mm
h"(, por ejemplo en las Parcela 3 con este tipo de lluvias hubo un 20% de escurrimiento
mientras que en las Parcelas 4 y 5 puede escurrir hasta 80% (Figuras 35, 36 Y 37).
Cuando las intensidades de lluvia son mayores de 50 mm h- I el porcentaje de
escurrimiento llega a ser superior al 80%. Analizando los resultados sobre aptitudes de
hidrodinámica en las Parcelas 5p y 5m donde la superficie elemental es de erosión para la
primera y decantación para la segunda, se aprecia que la costra de erosión se origina en
sitios donde no hay posibilidad de decantación de partículas, contrario a lo que si ocurre en
la zona entre plantas de pasto. También es posible ver el efecto de la vegetación sobre el
comportamiento hidrodinámico del suelo superficial.
Estas parcelas (5m y 5p) se encuentran separadas por una distancia de 5 m, pero la
parcela 5m presenta 14.5% de cobertura de vegetación, lo que se refleja en el porcentaje de
infiltración: 90% en la Parcela con vegetación y 18 % en la Parcela sin cobertura de
vegetación (para intensidades de 13-15 mm h- I, tal como se ilustra en las Figuras 37 y 38),
ése efecto se encontró en superficies de erosión de zonas áridas de Africa en el Sahiel
donde se observó que de un 44%, la infiltración aumenta al 70% cuando las costras se
asocian a la vegetación (Casenave y Valentin, 1989).
En Mapimí, en la cuenca donde se realizó el presente estudio existen grandes
extensiones de playa con alternancia de zonas con vegetación y desprovistas de ella, cuyas
propiedades hidrodinámicas describen una organización especial en el paisaje: las zonas
con superficies de erosión poseen propiedades que originan escurrimientos que se conducen
a los sitios donde la vegetación se concentra; el agua es retenida por esta vegetación y por
ende en la zona entre plantas se originan costras de decantación cuyas propiedades
hidrodinámicas junto con elementos como el mantillo favorecen la infiltración y así puede
mantenerse en equilibrio ecológico este tipo de paisajes.
89
.-100::Ro'-"Q. 80....Q)
~
c: 60....~Cf) 40Q)+-'eQ)
'ü 20;0=Q)OÜ O
Parcela 3
14.560 46.320 112.800Intensidad de lluvia (mm.h-')
o Kirp = Infiltración El Kerp =Escurrimiento
Figura 35. Hidrodinámica en suelo de playa alta (96.5% de superficie
encostrada)
Parcela 4
.-100#.'-"Q.
80....Q)
~
Q. 60....~Cf)
40Q).....eQ)
'ü 20;0=Q)OÜ O
Illillllillllllll
t
,'.,: ,~.,' ....,'. '...,: :..,~, '..,:. ::..,' .¡..,: :....,: ;...,; .~..,,: '.,¡,: ':¡..,: ':':' .'...:i :...,' .~..,~.' ..:'.' ..:~,' ..:~.: ....,:..:...,: .....,..::,' .~...,: ....,..::, ...:1¡....,::...,' i....,' ,,',::::,::::::,:,:,:::,,:,::,,::.¡::::::¡¡¡i:::::¡,¡.:.,:i:~:
12.870 46.020 116.660Intensidad de lluvia (mm.h-')
D Kirp = Infiltración El Kerp = Escurrimiento
Figura 36. Hidrodinámica en suelo de palya media (94.3% de superficie
encostrada).
90
Parcela 5m
o -W--il.2J.lililJ.2.l....----LJJ.2.S2DJL.,...l•.2.¡:.2:::.:2~·¡¡:2:¡:!:2m::2.·¡.¡l..l'14.950 45.090 116.660
Intensidad de lluvia (mm.h-1)
D Kirp =Infiltración ~ Kerp =Escurrimiento
~ 80~o: 60....~
~ 40-e.~u 20~oU
.- 100 T"'"""'r.~':"':"';";'':'":''';'';'",,",,---'''''~~~~--.;"';~~'''''''''''''''''''''''''''
*''-"
Figura 37. Hidrodinámica en suelo de "intermanchas" de playa media
(85.5% de superficie encostrada).
Parcela 5p
w: nnU/UHH::.•:..:::.:.:::.:.::.::.::.::.::.::':.:.:'::':':.:.::.:.::.:::.:::.:.:'.::.::::.::: ::.::::.:!..:: .:::~ ~, ·¡¡H¡¡¡¡~¡ ~ ~¡¡~~~¡¡¡~I ¡¡¡¡;¡n¡j;11j¡~~;1;¡¡ [¡¡)1;;1113.880 43.170 106.200
Intensidad de lluvia (mm.h-1)
.-100::Ro'-"c.. 80....C1)
~
c.. 60....~en 40~eC1)
'0 20-.=C1)oU O
o Kirp =Infiltración o Kerp =Escurrimiento
Figura 38. Hidrodinámica en suelo desnudo de playa (100% de superficie
encostrada).
91
6.5.1.3 Infiltración en costras salinas y de yeso consolidado
Desde el punto de vista de propiedades de hidrodinámica, las costras salinas y de
yeso consolidado mostraron ser superficies con buenas aptitudes de infiltración si las lluvias
son < 15 mm h_ 1; sin embargo, cuando la lluvia es mayor a 45 mm h_1, esa propiedad se
reduce hasta 40% en zona de zebkra o fondo de laguna (Figura 39). Las costras salinas que
reposan sobre la zona de sebkra en la laguna, son disueltas cuando la intensidad de lluvia es
mayor a los 10 mm h-1 si dura más de 3O minutos, en tanto que las costras de yeso
consolidado se disuelven y se destruyen cuando la intensidad de lluvia son superiores a 40
mm h_1•
El suelo de sebkra y laguna es de tipo lacustre con depósitos aluviónicos muy finos.
Los encontrados en el cordón de duna son de tipo Regosol calcárico o Yermosol gípsico en
fase petrogípsica (Breimer, 1985). La superficie elemental que cubre la laguna cuando está
seca está formada por costra salina que fácilmente se disuelve cuando llueve, por lo que en
realidad se debe entender que la hidrodinámica corresponde a la costra subyacentes al
manto salino que también se trata de costras de tipo salino, solo que consolidadas con
aluviones finos como arcilla y limo.
En el caso de superficie de yeso consolidado como en las dunas que bordean la
laguna de Palomas, las costras elementales se asocian con algas filamentosas (bioderma)
que las consolidan confiriéndole mayor rugosidad al suelo. Esa característica de rugosidad
le confiere una mayor capacidad de infiltración al suelo, sobre todo con lluvias > 50 mm h
1 (Figura 40).
En sitios áridos como en Africa, las algas que se asocian a la superficie del suelo son
del tipo Cianoficeas, del género Scycotenema sp. y los estudiosos al respecto le confieren
cierta propiedad hidrofóbica para el suelo (Casenave y Valentin, 1989), en tanto que en la
reserva de la biosfera de Mapimí, los organismos determinados en el bioderma asociado al
yeso son las Cianoficias: géneros Lyngbya, Mycrocoleus, Oscillaoria y algunas Crysofitas
de los géneros Nitzohia, Cyclotella y Fragillaria'. La propiedad de rugosidad por el
bioderma asociado al yeso se pudo comprobar al aplicar un tratamiento de Weismeir, con
el que la infiltración aumenta en 20 % cuando la masa de algas esta ausente.
I Las especies de algas fueron determinadas por Ma. del Rosario Ortega y Marlene Gomez Peralta de laUniversidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo y por Alejandrina G. Avila del Laboratorio de Fisiologíade la UNAM.2 Consiste en retirar la costra superficial del suelo en estudio, de forma cuidadosa con una espatula hasta elpunto en que el suelo quede desprovisto de ese" manto" de costras asociadas al bioderma, e inmediatamentedespués aplicar la lluvia y caracterizar su hidrodinámica de la misma forma que en cualquier caso.
92
,-... 100~o'-"
a. 80....<1>
:::t:.
o: 60....~C/)
40<1>+-'e<1>·0 20¡¡::
<1>oÜ O
Parcela 11
!1!i!!!!!!!i!i!!!!!i!!liI!!!!!!
15.880 46.800 115.440Intensidad de lluvia (mm.h-1)
o Kirp =Infiltración mKerp = Escurrimiento
Figura 39. Hidrodinámica en suelo de laguna (100% de superficie
encostrada).
Parcela duna
,-... 100~o'-"
a. 80....<1>~
<1> 60....~C/)
40<1>+-'e.~u 20¡¡::<1>oÜ O
15.640 47.760 118.560Intensidad de lluvia (mm.h-1)
D Kirp = Infiltración mKerp =Escurrimiento
Figura 40. Hidrodinámica en suelo de dunas (98.25% de superficie
encostrada).
93
6.6 Intensidad máxima de escurrimiento
Para toda lluvia simulada con varias intensidades es posible trazar W1a relación entre
la intensidad del escurrimiento y la intensidad de lluvia [Ie(ll)], para predecir la intensidad
máxima de le sobre W1a superficie dada y la intensidad mínima de lluvia a la que escurrirá
sobre ese mismo suelo (Casenave y Valentín, 1989).
Tomando en cuenta los valores medios de intensidad de escurrimiento durante el
régimen permanente (Cuadro 15) se realizó W1a prueba de regresión lineal que incluye el
total de parcelas en estudio, con el propósito de establecer W1 modelo predictivo del
escurrimiento máximo en suelos de playa de zonas áridas.
Cuadro 15. Valores predichos para intensidad máxima de escurrimiento (lec) sobre suelo de
playa, tomando en cuenta la relación le(n).
Estación 11 le lec Residual Estación Ji le lec Residual
mmh- I mmh" 1
41.52 9.883 23.02 13.14 5p 13.88 11.27 4.13 -7.14107.5 45.73 68.13 22.40 43.17 35.87 24.15 -11.7293.26 41.17 58.38 17.21 106.2 95.78 67.23 -28.55
3 14.56 2.95 4.56 1.61 44.58 41.37 25.11 -16.26112.8 101.70 71.74 -29.96 6 46.08 4.76 26.14 21.3826.83 18.96 12.98 -5.98 117.4 52.0 74.85 22.85
3p 40.68 28.57 22.47 -6.1 84.86 80.95 52.37 28.58101.5 93.28 64.01 -29.27 7 39.84 12.05 21.26 9.2143.58 24.24 24.43 0.19 112.1 69.33 71.24 1.91
4 12.87 9.64 3.44 -6.20 53.1 38.39 30.94 7.4546.02 39.21 26.10 -13.11 9 113.28 36.52 72.07 35.55116.7 95.01 74.38 -20.63 11 15.88 3.45 5.50 2.0530.69 27.23 15.62 -11.62 46.8 31.56 26.63 -4.93
5m 13.87 0.602 4.12 3.58 115.4 98.69 73.54 25.1541.52 8.57 23.02 14.55 35.13 8.32 18.65 10.33107.5 58.9 68.13 9.23 Duna 47.76 11.71 27.29 15.5893.26 21.33 58.38 37.05 118.6 69.20 75.67 6.47
63.0 22.23 37.70 15.37
El modelo obtenido es del tipo: lec = 0.683441(11) - 5.35518 (mod.l)
Donde lec =Intensidad máxima de escurrimiento (mm h" l)
11 =Intensidad de lluvia (mm h" l)
El modelo resultante presentó W1 grado de confiabilidad bueno (p < 0.005), con W1
alto grado de relación (r = .8221, gl = 35, te = 8.29783). Esto permite concluir que el
94
modelo puede ser útil en la estimación de la intensidad máxima de escurrimiento en los
suelos de estudio.
Con el propósito de obtener modelos semejantes, pero de forma más particular para
los tipos de costras dominantes en la zona de estudio, se hicieron regresiones para las
costras más representadas en el paisaje. En el Cuadro 16 se encuentran los valores de
regresión obtenidos en cada caso.
Cuadro 16. Resultados de los análisis de regresión entre la intensidad de lluvia (11) vs la
intensidad de escurrimiento (le) para las costras dominantes en el paisaje.
Costras Estación r r a b gl (n-2) te
DEC (Veg) 5m,I,9 0.88173
ERO 3,4,5p,3p 0.98963
0.77744
0.97938
-11.7176
-5.50865
0.51068
0.92584
5
13
4.179246
24.84969
SAL 11,Duna 0.93795 0.87975 -21.09511 0.78551 5 6.048193
DEC (Ero) 7,6 0.83583 0.69860 -9.63288 0.69574 5 3.404338r = Coeficiente de correlación; r2 = coeficiente de determinación, a = constante; b = coeficiente X; gl =grados de libertad; tc = distribución t de Student con n-2 grados de libertad.; DEC (Veg)= costra dedecantación con vegetación; ERO = Costra de erosión; SAL = Costra salina; DEC (Ero)= Costra dedecantación erosionada
De los modelos obtenidos, el de los suelos con costra superficial tipo ERO (Figura
41 a) fue el que presentó una mayor significancia (p < 0.001), con una mayor correlación (r
= 0.987, gl = 13, tc = 24.84969). Estos resultados nos indican una con'elación positiva entre
las variables del análisis (Il,le), lo cual quiere decir que a mayor intensidad de lluvia mayor
será la intensidad máxima del escurrimiento que se presente en estos suelos. Los demás
suelos presentaron el mismo patrón de relación, aunque tanto el valor de r como el de te
fueron menores que en el caso de suelos cubiertos por costras ERO. En las Gráficas de la
Figura 41 se observan las rectas de ajuste que representan los modelos para predecir la
intensidad de escurrimiento en fase de régimen permanente sobre suelos encostrados con
ERO y DEC respectivamente.
Como se puede apreciar, los modelos particulares obtenidos, son más significativos
que el modelo global, sin embargo conviene recordar que para fines prácticos el primer
modelo enmarca todo el suelo de playa, lo que no se contempla con los modelos de cada
costra.
En las costras tipo decantación (Figura 41 b) la significancia de la relación le(l1) fue
con una p < 0.01, mostrando una buena correlación (r = 0.88173, gl = 5, tc = 4.17). Los
95
suelos agrupados en este análisis corresponden a suelos, principalmente de pastizales
fOfilados por las especies Sporobulos airoides e Hilaria mutica.
(Costras ERO)
le = 0.1l258 (11) • 5.5087r=0.1l8116
¡¡l=13te = 24.84117
120C"IoC
~ 100
'-"o... SO¡j's'E 60:lc.>~11)
40"O"O
'""O.¡;¡20¡j....sO
O 20 40 60 SO 100
Intensidad de lluvia (rrun h- I )
120
• ObsclVados - Estimados
(a)
60
le = 05107 (11) -11.7176r = 0.s817
¡¡l= 5te = 4.1711246
(Costras DEC-VI)
12040 60 80 100
Intensidad de lluvia (rrun h- I)
20
O'¡---+--+-O~--+----+--+---+--+--I---+----l
O
• ObsclVados - Estimados
(b)
Figura 41. Rectas de regresión para obtener el valor de le en régimen
permanente de escurrimiento, sobre suelos encostrados de playa.
Las costras de decantación desprovistas de vegetación, salinizadas y ubicadas en
lechos de ríos (Figura 42 a) mostraron una relación con grado de significancia de p < 0.01,
con una correlación aceptable (r = 0.8358, gl = 5, tc = 3.40438).
96
Los suelos cubiertos con costras salinas y de yeso consolidado (Figura 42 b).
también mostraron una buena relación le(Il) (r = O.93795. gl = 5. tc = 6.048193). con un
alto grado de significancia (p < 0.001).
(CoslJa DEC-Ero)
le = O.tl957 (11) - 9.tl319r= 0.8358
el = 5te = 3.4043
100C'~
~ SO.....,o"6's 60
'E:Juen 4011)
11)
'"O'"O
'"'"O 20'c;;5:s
oo 20 40 60 SO
Inlensidad de lluvia (nun h- I)
100 120
• Observados - Estimados
(a)
120100
(CoslJas SAL)
40 60 SOInlensidad de lluvia (nun h- I
)
le = 0.8755 (11) - 21.0951r= 0.9380
el =5te = 6.0482
C' 100IoC
1 so.95·s 60'Ea~ 4011)
'"O'"Or:
'"O 20'üi5:s O.¡.-""->----1----<----+---+---!---+---+------->------j
20
• Observados - Estimados
(b)
. Figura 42. Rectas de regresiOn para obtener el valor de le en régimen
permanente de escurrimiento. sobre suelos encostrados de playa.
6.7 Tiempo inicial del escurrimiento
De las variables de caracterización hidrodinámica tomadas en campo. el tiempo en
que se inicia el escurrimiento (Ti). indica el momento de saturación aparente del suelo
97
superficial. Con el procedimiento de regresión múltiple: PROC Backward (SAS) se
obtuvo el modelo más significativo para obtener Ti. Se introdujeron las variables:
intensidad de lluvia (Il), cobertura de vegetación (CV), pendiente (S), lamina infiltrada al
momento Ti. La variable dependiente para este caso fue Ti (Apéndice VI).
De las variables introducidas, las removidas fueron S y CV. Casenave y Valentin
(1989); Asseline y Valentin (1978) quienes diseñaron el simulador de lluvia con que aquí se
trabajo, mencionan que la pendiente (S) es dificil de que influya en una distancia de 1 m.
Sin embargo, es bien sabido que la cobertura de vegetación y el estado de humedad inicial
en el suelo si influyen sobre el tiempo de aparición del escurrimiento. Para encontrar una
relación directa sobre cobertura de vegetación y las variables de hidrodinámica es necesario
un diseño distinto en la experimentación como el de Tarín (1992) quien trabajo en mogotes
para caracterizar la hidrodinámica desde este punto de vista. En cuanto a humedad inicial
del suelo, es una variable que si influye en la hidrodinámica del suelo, sin embargo debido a
que en la presente experimentación la humedad de campo a condición de saturación no se
midió, esta variable se descarto para el presente análisis estadístico.
La relación múltiple con mayor significancia para predecir el tiempo de aparición
del escurrimiento fue la siguiente:
Ti = 74.77619905 + 1.6110569(Il) + I.8386824(Li) - 21.63133654(Il)Yz + 0.12800996(Li)2 - 0.04626514(Il*L;)
(Mod.4)
Donde las variables independientes son
Ii = Intensidad de lluvia (mm h- I )
Li = Lámina de infiltración (mm)
El valor de significancia es muy aceptable (p < 0.001), lo que indica una alta
cOlTelación de las variables en estudio (r = 0.932, gl 22, tc = 17.3646).
En la el Cuadro 17 se muestran los valores observados y predichos que ilustran la
bondad del modelo ya que la dispersión de los valores calculados son mínimas. El valor de
la ultima columna indica una subestimación de Ti cuando es positivo y viceversa, una
sobrestimación cuando es negativa. El único valor que refleja una elevada subestimación es
el calculado en la tercera línea, cuyo valor de Tci indica una diferencia de 19 minutos que
en términos de riego equivaldrían a un gasto de energía importante. Los demás valores
pueden ser considerados como efectivos ya que su dispersión no es muy alta. Al proyectar
lo valores observados y estimados (Figura 43) se aprecia que el modelo para estimar el
tiempo de inicio de escurrimiento en lluvias menores de 17 mm h··1 presenta mucha
variación (entre 25 y 68 minutos). Esa variación está influenciada por el tipo de suelo, la
vegetación y por la costra superficial del suelo, ya que en sitios donde con diferentes
98
condiciones de suelo, la misma lluvia el modelo produce diferentes periodos de tiempo
para lograr una saturación del suelo. Los distintos tipos de suelo producen distintas laminas
de infiltración (Li), de ahí la variación tan amplia de Ti en magnitudes de lluvia entre 15 y
17 mm h"'. Este efecto se reduce con lluvias de magnitud a partir de los 20 mm h·· I •
El modelo requiere como variables de entrada la intensidad de lluvia (Il) y la
lámina infiltrada. Este modelo determina el tiempo de lluvia para saturar el suelo y puede
ser importante en suelo donde se practique el riego por aspersión sobre suelos de cultivo o
bien en agostadero de pasto inducido en granjas o ranchos experimentales. La metodología
empleada en el presente trabajo, sirve para desarrollarla en suelos no cultivables de ranchos
y granjas experimentales para obtener modelos particulares que permitan predecir el tiempo
de riego que un suelo o cultivo dado requiere para llegar a saturación aparente, evitando así
gastos innecesarios de agua que al final se traducen en pérdidas de energía al hidrosistema
donde se aplique.
Cuadro 17. Predicicón del tiempo de inicio del escurrimiento ensuelos de playa
II Li Ti Tic Dispersiónmmh- I mm min mio
13.87 14.00 62.28 58.47 3.8193.26 6.19 3.98 5.78 -1.8014.56 2.14 37.82 18.78 19.0426.83 5.00 11.18 12.17 -0.9913.50 4.40 19.55 24.88 -5.3343.58 6.62 9.12 6.67 2.4512.87 6.73 31.38 32.10 -0.7230.69 3.15 6.15 6.98 -0.8314.95 3.78 15.18 21.40 -6.2244.58 5.02 6.75 4.30 2.4513.88 2.78 12.00 20.87 -8.8744.58 3.03 4.08 2.67 1.4114.97 13.77 55.20 55.32 -0.1284.46 8.94 6.35 3.92 2.4314.49 8.60 35.60 35.33 0.2753.10 0.02 0.03 2.64 -2.6112.66 12.66 60.00 54.64 5.36
113.28 20.61 10.92 11.84 -0.9215.88 7.60 27.55 29.98 -2.4335.13 11.36 19.41 22.20 -2.7915.64 16.14 61.90 65.85 -3.9563.00 2.71 2.58 2.60 -0.02
JI = intensidad de lluvia; Li = Lamina infiltrada; Ti = tiempo de inicio deescurrimiento observado; Tic = tiempo de inicio de escurrimiento calculado
99
70 Ti = 74.7762 + 1.611100 + 1.8387(La) - 21.6313(I1{+ 0.1280(Lai- 0.463(D"LI)
•
120100
•....•
rO =0.932n=22Prob >F = 0.0001
•..
40 60 80Lluvia (mm h_1)
.. Observados • Calculados
20
..•••..•
"'"+..•••
60
50.........540E:::- 301-
20 ..10 ... ..
• •I • •0+---+---+---+---+----+------1
O
Figura 43. Proyección de los valores estimados para el
tiempo de inicio de escunimiento en los suelos de
estudio
6.8 Analisis de la sortividad
En el Cuadro 18 se presentan los resultados de las relaciones entre la infiltración
acumulada y la raíz cuadrada del tiempo durante la sortividad. Los valores de r indican la
bondad de los modelos obtenidos en la detenninación de S. Los valores de r asociados a los
grados de libertad ( n = n-2) dados en la tabla del Apéndice IX reflejan que el grado de
significancia es bueno (p < 0.001 en la mayoría de los casos). Solo en el caso de la estación
6 con una r = 0.93 y n = 7 da un grado de confiabilidad de p = 0.01.
Los valores más altos de sortividad se presentaron en los suelos cubiertos por
vegetación (> 10% de cobertura de vegetación). Las estaciones 1 y 9 que corresponden a
suelos de pastizal fueron las dos estaciones que mostraron una sortividad mayor (0.13 y
0.20 cm seg"~\ respectivamente). Esto se debe a que la macroporosidad es mayor en este
tipo de suelos lo que pennite una mayor infiltración. Estos resultados coinciden con lo
afirmado por Lupercio (1991), donde concluye que los suelos Vertisoles como en las
estaciones 1 y 9 presentan mayor porosidad lineal (o mayor volumen de poros), lo que
produce mayores valores de S. Otro efecto que explica los valores altos de S, es el
comportamiento hídrico del suelo en esos sitios, en el perfil aparecen grietas abundantes
(con 0 > 1 cm) las cuales algunas veces se prolongan a más de 40 cm de profundidad. Esto
ultimo representa las propiedades vérticas de los suelos, lo cual influye directamente en la
saturación del suelo y consecuentemente en el valor de sortividad. Otro factor que
100
interviene en la sortividad es la presencia de mantillo donde se rompen las gotas de lluvia
evitando el golpeteo directo con el suelo, lo que favorece la infiltración y por consiguiente
el valor de la sortividad es mayor en comparación a suelos donde no hay mantillo.
Cuadro 18. Resultados de sortividad mediante la relación Li(t~).
Estación Intensidad Sortividad Relación Valor de r Valor de nde Lluvia
91*6111
5mDuna
3p3
6*3p4
Duna7*5m113
5p745p
113.28041.5284.4635.1393.2644.5863.0043.5814.5646.0813.5030.6915.6438.9414.9515.8826.8344.5853.1012.8713.88
0.203230.130280.081530.080420.059620.0581330.050880.047730.040230.039420.032000.029850.0284870.026940.026150.0236730.0231970.0175580.017560.016250.01118
Li = 0.20323tY2 - 2.97835Li = 0.13028tY2 - 6.5161Li = 0.08153tY2 - 0.413661Li = 0.08042tY2 - 1.281Li = 0.05962tY2 - 1.1368
. Li = 0.058133tY2 - 0.467557Li =0.05088tY2 - 0.36223Li = 0.04773tY2 - 0.351019Li = 0.04023tY2 - 1.9175Li = 0.03942tY2 - 0.10676Li =0.0320tY2 - 0.33456LI = 0.02985tY2 - 0.078116Li = 0.028487tY2 - 0.006965Li = 0.02694tY2 - 0.117Li = 0.02615tY2 - 0.2069Li = 0.023673tY2 - 0.054624Li = 0.023197tY2 - 0.038Li = 0.017558tY2 - 0.022124Li = 0.0 1756tY2 - 0.028Li = 0.01625tY2 - 0.002Li =0.0 1118tY2 - 0.00226
0.96970.99970.97880.96490.98140.97740.97780.98530.99980.93430.89510.98080.99250.97160.94820.98330.99650.97400.98790.99900.9975
411438343735313777
21111110910371318810
* = son eventos donde el escurrimiento apareció después de 60 minutos de lluvia < 15 mm h"¡. Li = laminatotal infiltrada durante sortividad; t =tiempo de duración de sortividadNota: Todas las regresiones tienen una significancia alta (p < 0.001)
De los valores encontrados, los más bajos se registraron en las estaciones 3, 4 Y 5p
(valor de S entre 0.030 y 0.011), la superficie de este suelo esta desprovista de vegetación y
el suelo es tipo Yennosol sin propiedades vérticas. Además, la costra superficial de estos
sitios es de tipo Erosión continua cuyas propiedades hidrodinámicas reflejaron una alta
capacidad para producir escurrimiento.
Los resultados obtenidos muestran que la sortividad puede analizarse desde el punto
de vista de la humedad, estructura y porosidad del suelo, tal como 10 realizó Lupercio,
(1991).
101
6.9 Equilibrio químico del suelo y el escurrimiento
En toda lluvia natural donde se alcanza establecer un reglmen pennanente de
escurrimiento, se presenta un equilibrio químico en la solución del suelo. Ese equilibrio se
ve reflejado en la evolución de los flujos ionicos que se presentaron en los escurrimientos
de la experimentación. Como se podrá apreciar en el siguiente apartado los flujos ionicos
preferenciales indican que cuando el escurrimiento alcanza un estado pennanente, el
fenómeno de disolución de sales tiende a ser constante en función del tiempo.
La segunda hipotesis referente al equilibrio químico en el suelo, planteada dentro de
los objetivos puede ser aceptada o rechazada al analizar la relación entre la cantidad
máxima disponible de aniones solubles (Ss) presentes en los primeros centímetros del suelo
y la cantidad de aniones disueltos (Sd) en el escurrimiento.
Los resultados mostrados en el Cuadro 19 indican una relación positiva del 80%
entre Ss y Sd, lo cual indica que a mayor concentración de sales solubles en el suelo, mayor
será la concentración de sales disueltas en escurrimiento. Los valores de r, gl y P
encontrados muestran la bondad de cada relación, sin embargo, el valor de correlación
indica solo el 64% de variables involucradas en la relación.
Si se analiza el contenido total de los aniones removidos por el escurrimiento
(Cuadro 20), se puede apreciar que en ningún caso la concentración de Sd es superior a la
de Ss. Esto es debido a que los fenómenos hídricos dentro del suelo, crean una dinámica de
sales donde el ascenso del agua del manto freático y el aporte de solutos en agua de
escurrimiento, son el suministro de sales al suelo superficial. Cada ciclo de
humedecimiento y secado del suelo se puede ver reflejado analizando la evolución de la
concentración ionica del escurrimiento para los dos experimentos realizados en este trabajo.
Si se observan los valores de la concentración media en el escurrimiento a régimen
permanente (Cuadro 20), en el segundo experimento se esperaría que la concentración del
flujo fuera menor que en la primera lluvia, pues de hecho al aplicar una primera lluvia se
realiza un lavado al suelo. Sin embargo, la dinámica de sales arriba mencionada da la
oportunidad de que el suelo se vuelva a cargar de Ss y comience de nuevo esa dinámica.
Este proceso parece mantenerse en fonna continua e indefmida a través del tiempo, al
menos en suelos no controlados en drenaje y calidad química del riego. La relación entre Ss
y Sd muestran una tendencia muy clara del equilibrio químico entre la disolución y
depositación de sales solubles en el suelo, mediante las relaciones entre los fenómenos de
lluvia-escurrimiento y evaporación.
Este análisis y entendimiento sirve de base para aceptar que el equilibrio químico
del suelo existe cuando una lluvia perdura hasta alcanzar un régimen pennanente de
escurrimiento.
102
Cuadro 19. Relación entre Ss y Sd
Experimento
1
2
r
.801748
.790977
gl
9
9
p0.01
0.01
0.642799
0.625644
Cuadro 20. Concentración media de aniones solubles en el suelo y el escurrimiento
Estación Tsr Tsr Flujo de Sd Flujo de Sd Ss
Exp.l Exp.2 Exp. 1 Exp.2 0-10 cm
g g g L-I g L-I g kg- I suelo
1 0.706 1.425 0.050 0.096 1.993 2.177 1.670 0.088 0.065 7.513p 2.524 2.755 0.057 0.044 3.174 4.254 2.139 0.133 0.066 20.145m 1.040 1.438 0.102 0.247 2.745p 2.750 2.393 0.076 0.066 17.836 0.925 2.354 0.083 0.112 5.047 3.299 5.655 0.156 0.188 108.799 O 2.199 O 0.071 8.9111 6.071 4.624 0.953 0.888 131.18Duna 13.307 9.485 0.296 0.402 64
Tsr = total de solutos removidos; Sd = aniones solubles disueltos en escurrimiento; Ss = máximo de salessolubles en el suelo
A continuación se analiza la evolución de los contenidos ionicos en la experimentación, lo
que permitirá entender de forma más detallada el equilibrio y el comportamiento químico
de los suelos en estudio.
103
6.10 Variables características de las propiedades químicas del escurrimiento
Tomando en cuenta la concentración iónica del escurrimiento durante las lluvias aplicadas
(Apéndice TI) se diferenciaron tres tipos de flujos preferenciales
6.10.1 Flujos carbonatados
Las Estaciones 1, 3, 4, 5, 6 Y9 mostraron escurrimientos donde los carbonatos dominaron
sobre cualquier otro soluto. En la Figura 44 se muestra la evolución de esos contenidos iónicos
para una de las estaciones aquí mencionadas. Como puede verse, el contenido de carbonatos
siempre se mantuvo superior a los iones de sulfatos y cloruros. Así mismo, el ión calcio siempre
se mantuvo cerca de la concentración por carbonatos (Figura 44), lo que indica que este catión
puede ser un equivalente químico del ion carbonato, aunque no se debe olvidar que sí se sabe de
la existencia de yeso, también debe ser un complemento químico del anión sulfato. En el
Apéndice TI se encuentran los gráficos de evolución de la concentración para las Estaciones 3, 4,
5, 6 Y 9 donde se puede confinuar que todas estas parcelas mostraron un patrón semejante de
concentración iónica de escurrimiento.
Parcela 1
95
••• •
cCO [] e e° ° ° tD°c:P ocRo°"b• •• c.C r:F e tb e
° o·oclltlol:l¡;;P° •e o. •
65 70 75 80 85 90Duración de la lluvia (min)
.. Cloruros o Carbonatos • Sulfatos • Calcio,. Sodio y Potasio • Magnesio
Figura 44. Evolución de la concentración salina en
escurrimientos que reflejan flujos de tipo carbonatados.
En estas zonas, los sulfatos y el sodio son los siguientes iones que en su mayoría se
encuentran en solución. Los cloruros, el magnesio y el potasio son los menos representados.
104
6.10.2 Flujos Sulfatados
La concentración mayor del ión sulfato ocurrió en los escurrimientos generados sobre las
Parcela duna (Figura 45) y en escurrimientos posteriores a la disolución de costra salina sobre los
suelos de las parcelas 7 y 11 (laguna y lecho de río cercano a la laguna). La zona de dunas
representa un yacimiento importante de sulfatos. precisamente porque son dunas yesosas. A partir
de este reservorío de yeso el sulfato se distribuye fácilmente sobre la laguna y los lechos de río
cercanos al fondo de laguna.
70 80 90Duración de la lluvia (min)
00
• 00°00 o o o o o o 01)0. .
Parcela duna.o...• 000°0 o
• o o o oo o
• o o
...... 14 .----------------------,
~ 12o-~ 10-e 8-o·u 6~....¡ji 4u§ 2üO+- ...................----¡L..A-~__""'"+..........- .........................¡-'"------'
60
• Cloruros e Carbonatos o Sulfatos • Calcio~ Sodio "Magnesio w Potasio
Figura 45. Evolución de la concentración en
escurrimientos que revelan flujos sulfatados.
Este tipo de flujos se diferencia en la zona de dunas y en zona de lechos de ríos por la
cercanía geográfica de la zona de zebkra y el lecho de río de la estación 7. los flujos que
preferentemente en un inicio tienen muchos cloruros después se vuelven sulfatados. Este efecto
de concentración esta influido por el grado de solubilidad del yeso y el cloruro de sodio. tal como
se comprobará más adelante en el apartado de saturación del escurrimiento.
6.10.3 Flujos con cloruros
A este compOltamiento de disolución de sales corresponden las Estaciones 7 y 11
principalmente. sobre todo en los primeros minutos en que hay escurrimiento (Figura 46). La
concentración inicial de la salmuera de escurrimiento contiene más cloruros que durante los
105
últimos minutos de escurrimiento donde los sulfatos predominan. El catión sodio, para los dos
casos siempre es el equivalente químico que domina sobre el calcio, magnesio y potasio.
Parcela 11
....
11
50 70 90Duración de la lluvia (min)
• Cloruros o Carbonatos o Sulfatos • Calcio.. Sodio .. Magnesio • Potasio
......~ 70 ,..--------------------,
g-SOE';;50u'c 40,Q
.§ 30
'~ 20...+J
~ 10ueo O +-_....ll..~....~ "1IU'• ...,•• AIaaiI-....~6..__..,..-.-...--~..a....---.JU
30
Figura 46. Evolución de la concentración en
escurrimientos que indican flujos con cloruros en la
parte inicial del escurrimiento.
Tomando en cuenta el total de los iones disueltos en el agua de escurrimiento, se pueden
definir las geografias de los principales solutos en escurrimiento que determinan esos flujos
preferenciales descritos en el apaltado anterior.
6.10.4 Geografia de carbonatos
La Figura 47 muestra que las estaciones 3, 4 Y Sp, son los sitios que aportan las
concentraciones más altas de carbonatos, alcanzando valores entre 38 y 62 meq. El contenido de
de los carbonatos coincide con los índices más altos de escurrimiento que se generan en zonas de
peladera (Ke entre 20 y 90%). Los escurrimientos en dunas, lechos de ríos y zona de laguna
muestran los menores aportes de carbonatos ( < de 23 meq) habiendo valores de 1.1 meq en la
Estación 3p.
106
N
1
1.1O
E3p
E1 014 .6
o 4kmI I
Figura 47 . Distribución de la concentración de
carbonatos en escUlTimiento, valor dado en meq L_l.
Los carbonatos existentes en la superficie del suelo tipo decantación no son superiores en
relación a los encontrados en las costras de erosión y de yeso consolidado, lo que refleja que las
salmueras generadas puedan contener diferentes tipos de concentración, aun cuando el suelo
contenga las mismas cantidades de un ión determinado.
Esto refleja que la saturación de las salmueras de escurrimientos es de forma diversa y que
los componentes químicos presentes en el suelo interactuan según las concentraciones de otros
componentes, por ejemplo, el carbonato que parece estar distribuido de forma homogénea en el
suelo superficial de playa excepto en dunas y laguna donde se presentan los valores mínimos con
una media de 0.22 meq S04 L_l cuando llueve, se esperaría que su concentración en el
escurrimiento fuera la misma, sin embargo las concentraciones de otros solutos (como los
cloruros y sulfatos) influyen en la dinámica de disolución de sales, con lo que se produce mayor o
menor disolución de carbonatos. Lo anterior se refleja en la difereciación de flujos preferenciales
sobre el suelo.
107
6.10.5 Geografia de sulfatos
Los sitios donde se removieron mayores concentraciones de sulfatos fueron la duna con
119 meq L_l, Y la zona de sebkra con 360 meq L_l (Figura 48). La concentración mínima de
sulfatos se registró en la zona de playa donde la costra de erosión domina (estaciones 3, 4, 5p), de
hecho los análisis químicos refleja que es la superficie con menor concentración de sulfatos ( 0.83
meq de S04L-1), en relación a los contenidos de sulfatos en las costras de duna y fondo de laguna
(11.11 y 61.12 meq L_l de S04' respectivamente).
54E4D
20E3 o
N
r
38o
E3p
o 4kmI I
Figura 48. Distribución de la concentración de sulfatos
en escurrimiento, valor dado en meq S04L-1
La solubilidad del sulfato de calcio (yeso) se considera baja (2.04 g L_l), sin embargo, la
presencia de yacimientos naturales como las dunas yesosas definen perfectamente este tipo de
flujos superficiales. La presencia del ión sulfato en el escurrimiento, parece estar mas
influenciada por su misma concentración que por la de otros iones.
lOS
6.10.6 Geografia de cloruros
Los sitios con mayor cantidades de cloruros en escurrimiento son la zona de laguna y
lecho de río que desemboca en la laguna (Estaciónes 11 y 7). Estos sitios, con las primeras aguas
de escunimiento lavan concentraciones tan altas de cloruros que fácilmente llegan a los 65 meq
L-' y durante los siguientes minutos de escurrimiento los sulfatos llegan a predominar sobre otros
iones. Las zonas de bajada (estación 3p) pueden aportar grandes cantidades de cloruros por agua
de los primeros escurrimientos (18.1 meq L_l), debido esencialmente a la cercanía con los cerros
de origen volcánico que se intemperizan originando componentes como los cloruros (Figura 49).
o 4 km, ,
5.3E4D
1.4E3 o
f
18.1O
E3p
Figura 49. Distribución de la concentración de cloruros
disueltos en escurrimiento, valores dados en meq Cl- L_l.
6.11 Indices de saturación en escurrimiento
De los resultados obtenidos, se decidió solo tomar en cuenta los correspondientes a los
minerales formados con sulfatos de calcio (yeso); de cloruro de sodio (halita) y de carbonatos
(calcita), con el previo conocimiento que en los suelos de la reserva de Mapimí, estos minerales
son los que predominan en la playa.
Los índices de saturación encontrados reflejan el fenómeno de mineralización del suelo
superficial. De los minerales analizados, la calcita es el que en la mayoría de los casos se mantuvo
109
cerca de la saturación1. En seguida se describen las características de la saturación del
escurrimiento por cada uno de los tres minerales, tomando en cuenta solo las evoluciones que
indican una influencia sobre la mineralización del paisaje.
6.11.1 Saturación con Yeso
En zona de sebkra, la duna y el lecho de río cercano al cordón de dunas yesosas, el
escurrimiento estuvo cerca de la saturación por el sulfato cálcico (Figura 50). Los valores más
cercanos a cero son en la zona de sebkra o laguna entre Oy - 0.25, y para las estaciones 7 y 11 el
intervalo del índice de saturación fue entre - 0.5 Y-2.0,10 que indica que estos escurrimientos son
más diluidos que en la laguna. Las tendencias de equilibrio químico de disolución de los sulfatos
está muy definida, tal como se muestra en la Figura 50. No sólo las estaciones antes mencionadas
tienden al equilibrio en función de la lámina escurrida, sino que las parcelas 5p, 6, 4, 3, 1, 3p
después de los 5 mm de escuITimiento se logra establecer un equilibrio químico, sólo que estas
soluciones siempre son menos saturadas que en las cercanías de la laguna.
Yeso
35
?
-o 5e '-o'yE -1=.-~
'"~ -1,5u ?~ -2 +---+-4L....t-+---+--~---+-___l-------+-_:j.-=---+_-+-___I~ O 5 10 15 20 25 30
Lamina de escurrimiento (mm)
Or-----------------
...... Parcela duna -a- Parcela 7-e- Parcela 11: Sebkra
Figura 50. Saturación del escurrimiento con yeso.
Este comportamiento explica que el yeso es una sal que llega a saturar el escurrimiento de
las zonas más bajas del paisaje, dando oportunidad a una precipitación de aquel y originar
I Se entiende como una solución saturada cuando sus índices presentan valores de cero o muy cercanos a cero; unasolución diluida o subsaturada cuando esos valores se alejan más por debajo del cero y una solución sobresaturada esaquella en que los valores son mayores a cero
110
distintos estados dé superficie con yeso consolidado con otras sales como el cloruro de sodio o
bien distintas asociaciones con organismos como las algas.
6.11.2 Saturación con Calcita
Las parcelas que mejor ilustran la saturación del escurrimiento son las encontradas en
zona de playa con costras de erosión y sobre costras de decantación en pastizal (Estaciones 1, 3,
4, 5 y 6) donde existen concentraciones altas de carbonatos. La Figura 51 muestra efecto de
sobresaturación del escurrimiento con calcita cuando los eventos de lluvia son arriba de 40 mm h
1 Yde intensidad constante, sucede 10 contrario en el caso de lluvias donde la intensidad es menor
de 20 mm h- I (Figura 52).
5010 20 30 40Lamina de escurrimiento (mm)
Estabilización-----------1[>
:? 1,2] 1c;
-:- 0,8
:§ 0,6uc;; 0,4
"E 0,2~ O-l!t.i"~'--~,,"===--a:-----------::~,..---ju.~ -0,2"Oe- -0,4 +--i---t----it---t--+---+--+----it---+------l
O
-- Parcela 1-- Parcela 4 -El- Parcela 3
Figura 51. Sobresaturación del escurrimiento con calcita.
Si se observa la Figura 52 se puede comprobar que en la Parcela 4, la saturación del agua
escurrida va en ascenso conforme aumenta la intensidad de lluvia. En lluvias de 40 mm h_1 o más
y de tiempos largos (>30 min), los carbonatos disueltos alcanzan a sobresaturar el escurrimiento
dando oportunidad a que la calcita se forme al precipitar los carbonatos que se concentran en
estas zonas donde las costras estructurales llegan a dominar.
La tendencia del equilibrio químico de disolución de calcita se refleja mejor en
escurrimientos originados con intensidades de lluvia mayores a 40 mm h_1 y de tiempos largos. no
sucede así para lluvias menores, cortas y de intensidad variable.
111
4010 20 30Lamina de escurrimiento (mm)
0,4 ,------------------,
= 0,2-o'ü O+--------------..........+--1~
; -0,2...~ -O 4u '
"Cu -0,6u
=ti -0,8=- -1
-1,2 +-----"L..-t-------:>-t-----t----~
O
-- Parcela 3 -- Parcela 1 -- Parcela 4
Figura 52. Subsaturación del escurrimiento por la calcita.
6.11.3 Saturación con Ralita
En general, el cloruro de sodio siempre se mantuvo alejado de la saturación. Los valores
del índice de saturación de escurrimiento por este mineral se mantuvieron entre -8 y -10 (Figura
53). Cuando el escurrimiento inicia, los índices de saturación de la halita pueden acercarse a un
valor de -4, sobre todo en las zonas donde existes costras fuertemente salinizadas (estaciones 11 y
7). Después de los pocos milímetros de lámina escurrida (4 mm), los índices de saturación ya
indican equilibrio de disolución del NaCl, pero con grados muy diluidos de concentración.
4010 20 30Lamina de escurrimiento (mm)
--- El -e- E3 .... E5M -9- E11 -- ESP-e- E3P ...... E6 -a- E7 -+- E9
r Estabillzació.
~ O ,..-------------------..."; -1e; -2= -3~ -4f -5.a -6~ -7.g -8u -9u:a -10.5 -11 +---+---+----+----+-----<>----\----+----l
O
Figura 53. Saturación del escurrimiento con halita.
112
La saturación de escurrimiento en zona de laguna y lechos de ríos que desembocan en el
fondo de la cuenca, está influenciada por el ascenso de sales del manto freático, debido al
afloramiento de cloruro de sodio y la consolidación de ese mineral con otras como el yeso y la
calcita. Cuando el agua de la laguna se evapora, se originan gran cantidad de costras salinas que
serán disueltas con los primeros escurrimientos, sin embargo, como en estas zonas el agua se
logra concentrar, la concentración de las salmueras se sobresatura y existe el fenómeno de
precipitación salina, es decir, la mineralización del suelo con altos contenidos de cloruros,
carbonatos y sulfatos. Este fenómeno es típico en fondos de laguna y sus alrededores en respuesta
a los fenómenos hidrológicos como la lluvia-escurrimiento-evaporación-salinización en el suelo.
113
7. CONCLUSIONES
Con base en los resultados expuestos en el presente trabajo se llegó a las siguientes
conclusiones:
l. Las costras superficiales que dominan en el suelo de playa son: tipo decantación. de
erosión. salinas y de yeso consolidado. La cobertura de vegetación dominante fue
pastizal de Sporobolus airoides y matorral de Suaeda spp.
2. Las lluvias aplicadas en los dos experimentos alcanzaron el régimen permanente de
escurrimiento, lo que permitió conocer las capacidades de infiltración y escurrimiento
en los suelos de estudio.
3. Los grupos obtenidos mediante el análisis de conglomerado y por componentes
principales reflejan características hidrodinámicas y químicas permitieron separar las
propiedades hidrodinámicas de las costras dominantes y analizar la distribución
espacial de la dinámica de sales en el suelo del paisaje en estudio.
4. La mayor tasa de infiltración ocurre en zonas de pastizal cuyos coeficientes son del 50 al
100%. Este comportamiento se presenta en costras de decantación asociadas a la
vegetación que actúa como retén del escurrimiento. lo que permite el depósito de
aluviones finos que forman costras de decantación. En lechos de ríos este tipo de
superficie se encuentra desprovista de vegetación y la infiltración se reduce el 10%.
5. La máxima tasa de escurrimiento la presentan las zonas donde el suelo no tiene cobertura
de vegetación y la superficie elemental es de tipo estructural. El escurrimiento se forma
a partir de lluvias de 12 mm h- I aun en estado seco inicial del suelo. Los coeficientes de
escunimiento en este tipo de superficie son de 20 a 80% para lluvias de 12 a 14 mm h
1; de 72 a 85% con eventos de 43 a 46 mm h-I y del 89 al 93% con intensidades de
lluvia> 100 mm h- I • Sólo en superficies de bajada. la grava que reposa sobre el suelo
favorece la infiltración cuando la lluvia es < 40 mm h- I•
6. La zona de dunas es una superficie cuyo comportamiento hidrodinámico refleja aptitudes
altas de infiltración (75-100%) si llueven < 50 mm h- I y con 15% en lluvias> 100 mm
h-I•
7. De los modelos para predecir la intensidad máxima de escurrimiento. los obtenidos por
tipo de costra son de mayor significancia que el que involucra el total de suelos en
estudio. Las relaciones obtenidas son de alta significancia y positivas: r = 0.987. gl =5. tc = 24.89 para superficie con costra de erosión; r = 0.8817, gl = 5, tc = 4.17 para
costras de decantación; r = 0.938, gl = 5. tc = 6.04 para salinas y yeso consolidado; r =0.83.58. gl = 5, tc = 3.40 para zonas de pastizal. El valor de p siempre fue menor de
0.01.
114
8. La relación para predecir el tiempo de aparición del escurrimiento presento una alta
significancia cuando se incluyen todos los eventos de lluvia y todos los tipos de suelo (1'
= 0.932, gl = 22, tc = 17.36 con una p < 0.001). Las variables del modelo son
Intensidad de lluvia y lamina infiltrada hasta el momento de apariCión del
escUlTimiento.
9. Los máximos valores de sortividad se presentan en los suelos de pastizal con coberturas
de vegetación > 10%. Esto indica que la primera fase de infiltración en esos suelos
requiere de mayor tiempo para saturarlos. Esto se debe al efecto de la cobertura de
vegetación, a las propiedades vérticas del subsuelo y los grandes depósitos de mantillo
ahí encontrados.
10. Los valores mínimos de sortividad se presentaron en sitios desprovistos de vegetación,
donde la costra superficial juega un papel muy importante: obstruye el paso del agua al
subsuelo pues se tapan los poros yal quedar el aire comprimido se inhibe la infiltración
y el escurrimiento aparece casi instantáneamente. Los valores de sortividad mínimos se
registraron en las estaciones 3, 4 y 5 donde se obtuvo la más alta capacidad de
escurrimiento.
11. El equilibrio químico de disolución de sales se alcanza con el equilibrio hidrodinámico
del suelo. La evolución de la concentración del escurrimiento tiende a ser constante en
función del tiempo. La relación entre la concentración máxima de sales solubles (Ss) y
los salutos disueltos en el escurrimiento (Sd) muestran que el equilibrio químico de
disolución salina existe, ya que la relación resulto ser positiva y de buen nivel de
significancia (1' = 0.80, gl = 9 con p = 0.01). Esto corrobora la hipótesis de que a mayor
concentración de solubles en los primeros centímetros del suelo, mayor será la
concentración de solutos en el escurrimiento. Al respecto cabe mencionar que en
condiciones de lluvia natural dependerá mucho de la duración y tipo de lluvia y de si se
alcanza un equilibrio hidrodinámico en el suelo. Los valores del coeficiente de
correlación del 64% indican que debe tenerse cuidado en la utilización del modelo para
estimar concentración en escurrimiento, y que deberá seguir la búsqueda de un mejor
ajuste de curvas.
12. A partir de los modelos para predecir la intensidad máxima de escurrimiento (lec) se
espera que la intensidad mínima de lluvia para que escurra en las tres superficies
elementales sea de: 21.35 mm h_1 en dunas y fondo de laguna en la que yacen la costra
salina y el yeso consolidado> 19.32 mm h_1 en zona de pastizal donde dominan las
costras de decantación> 5.95 mm h_1 en zonas de playa donde prevalece la costra
estructural.
115
13. Los flujos de escurrimiento desde el punto de vista de concentración ionica define tres
tipos: (a) flujos carbonatados en zonas de playa cuya costra es estructural; (b) flujos
sulfatados donde dominan la costra de yeso consolidado y la salina y (c) los flujos del
primer escurrimiento donde se lavan estos químicos presentes en costras de laguna y
lechos de ríos cercanos al manto friático, así como en bajadas cercanas a cerros de
origen volcánico.
14. La razón de concentración en flujos preferenciales durante el régimen permanente de
escurrimiento se da como:
a) flujos carbonatados con 1.73 meq L_l de carbonatos> 0.956 meq L_l de sulfatos> 0.134
meq L-I de cloruros (n = 16).
b) Flujos sulfatados con 14.64 meq L_l de sulfatos> 0.501 meq L_l de carbonatos> 0.156
meq L_l de cloruros (n =7).
c) flujos iniciales con cloruros a razón de 32.2 meq L_l de cloruros> 10.86 meq L_l de
sulfatos> 1.18 meq L_l de carbonatos.
15. Los índices de saturación permiten deducir la siguiente geografia de mineralización para
tres sales importantes:
a) Yeso (CaS04 • 2H20) es un mineral que produce salmueras cuya concentración en
sulfatos reflejan índices de saturación entre Oy - 0.2 en superficies de fondo de laguna.
Lo anterior ocurre cuando el escurrimiento ya ha lavado la mayor cantidad de cloruros.
La mineralización por el sulfato cálcico en estas zonas se debe a la presencia de
yacimientos eólicos de yeso (dunas yesosas).
b) Calcita (CaC03) es un mineral que genera salmueras de escurrimiento con índices de
saturación entre Oy 0.6 cuando llueve> 40 mm h_1• Esta sal se presenta en zonas donde
la superficie elemental es de tipo estructural, sitios con escurrimientos carbonatados
que logran precipitar antes de ser transportados para formar parte de la estructura
mineral de las costras dominantes.
c) Halita (NaCl) es el mineral cuyas concentraciones reflejan los índices de saturación más
bajos (entre - 8 y-lO). Su alta solubilidad le confiere mayor permanencia en solución y
por consecuencia es transportado a mayores distancias que los otros minerales. Esta sal
precipita más en fondo de laguna o en depresiones donde se estanque el agua conforme
la evaporación avanza. De ahí la razón de que este mineral sea un constituyente
impOliante en fondo de cuerpos de agua desecados como la superficie de la laguna del
presente estudio.
Finalmente los resultados dan las siguientes respuestas a las hipótesis planteadas en la
presente investigación:
116
- la hipótesis número uno se cumple porque la hidrodinámica del suelo en playas pudo ser
explicada al determinar las relaciones lluvia-escurrimiento e infiltración.
- la hipótesis número 2 también se cumple porque los flujos de concentración ionica tienden
a ser constantes en función del tiempo cuando se establece el equilibrio hidrodinámico,
incluso cuando la lluvia es de intensidad variable, la evolución de concentración ionica
por especie tiene el mismo comportamiento. Además, si el suelo es lavado durante una
temporada de lluvia, el clima prevaleciente de la región estudiada da la oportunidad de
que la fuente de sales solubles (el suelo) se "recargue" de solutos antes de que
comience el siguiente periodo estival. esto se observó en la presente investigación, ya
que en el segundo experimento (1 mes después), la remoción de sales se comporto de la
misma manera que durante la primera lluvia.
117
8. LITERATURA CITADA
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122
Número
APENDICES
Contenido Página
1 Hidrogramas de escurrimiento para determinación del momento
de sortividad 124
II Hidrogramas de concentración del escurrimiento
TI Programa para análisis de conglomerados en SAS 141
IV Programa para análisis de componentes principales 142
V Modelos de regresión para estimar la intensidad máxima de
escurrimiento 143
VI Programa de regresión multiple para obtener el modelo de tiempo
de inicio de escurrimiento 144
VII Datos analíticos del suelo de estudio 145
VIII Valores de r para diferentes diveles de significancia 148
123
Apéndice 1
Hidrográmas de escurrimiento para determinación del momento de Sortividad.
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130
Apéndice II
Hidrográmas de concentración del escurrimiento. a y b - primer y segundoexperimentos, respectivamente.
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138
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30
(b)
140
Apendice III
Programa de entrada para análisis de conglomerados en SAS
DATA Cluster3;Input ESTACION $1-3 IL Le Ke Qp Ca Na Mg K C1 Car Su1 pH CE CT SL VG;CARDS;lb 41.52 1.41 24.33 11.86 1.31 0.41 0.17 0.14 0.05 1.46 0.74 7.53 0.21 124le 107.52 7.43 42.45 49.20 1.14 0.40 0.18 0.13 0.07 1.47 0.45 7.16 0.18 124Id 93.26 41.46 47.09 46.44 1.57 0.45 0.21 0.27 0.29 1.51 0.85 8.13 0.25 1243a 14.56 0.15 19.83 3.27 0.01 0.01 0.01 0.01 0.09 1.82 1.17 7.42 0.292623b 46.32 8.25 72.00 34.59 1.19 0.31 0.16 0.20 0.05 1.38 0.80 7.29 0.21 2623e 112.80 13.22 99.35 104.40 0.93 0.32 0.15 0.15 0.04 1.15 0.65 7.21 0.172623d 26.83 16.18 70.37 20.46 1.03 0.43 0.10 0.16 0.01 1.33 0.53 8.06 0.17262pb 40.68 2.65 71.50 37.50 0.57 0.71 0.16 0.23 0.52 0.05 1.51 7.60 0.2023 1pe 101.5014.8791.8897.30 0.450.730.120.200.570.04 1.237.560.18231pd 43.58 19.87 55.57 25.58 0.34 0.35 0.09 0.12 0.20 0.23 0.62 7.58 0.10 23 14a 12.87 3.07 74.80 12.71 1.12 1.85 0.09 0.12 0.13 1.48 2.09 7.17 0.352634b 46.02 11.45 83.87 45.73 1.46 1.33 0.13 0.08 0.17 1.49 1.86 7.69 0.342634e 116.66 14.39 79.70 105.88 1.43 0.92 0.14 0.09 0.14 1.35 1.34 7.80 0.282634d 30.69 27.18 88.90 29.40 0.69 0.76 0.07 0.08 0.01 1.42 0.48 8.42 0.18263ma 14.95 0.25 3.06 0.54 1.91 0.37 0.22 0.31 0.07 1.52 1.61 7.50 0.30264mb 45.09 0.74 18.93 9.66 1.420.320.170.110.07 1.66 0.887.440.24264me 116.66 12.38 83.93 105.58 2.94 0.76 0.32 0.21 0.06 1.63 0.74 7.24 0.23264md 44.58 17.31 48.25 26.02 0.98 0.63 0.13 0.14 0.93 4.96 1.37 8.13 0.182645pa 13.88 7.69 84.17 12.50 0.87 0.95 0.10 0.08 0.06 2.03 0.51 7.35 0.24 2 6 15pb 47.13 10.01 83.56 37.10 1.18 0.93 0.13 0.08 0.06 1.47 0.53 7.40 0.192615pe 106.20 12.00 90.40 101.41 1.09 0.66 0.11 0.09 0.06 1.50 0.49 7.28 0.19 2 6 15pd 44.58 33.10 93.04 43.45 1.03 0.83 0.12 0.11 0.21 1.50 0.29 8.06 0.1826 16b 46.08 0.50 10.53 6.10 1.65 0.93 0.23 0.15 0.19 1.95 1.44 7.55 0.344526e 117.36 4.05 93.84 61.20 1.49 0.72 0.19 0.12 0.13 2.10 0.96 7.20 0.304526d 84.46 44.81 95.60 84.00 1.27 0.50 0.22 0.17 0.15 1.79 1.11 7.71 0.274527b 38.94 1.12 23.68 16.20 2.58 3.06 0.39 0.20 0.44 1.52 4.42 8.38 0.624527e 112.08 9.71 64.47 80.61 1.58 1.82 0.29 0.11 0.17 1.64 2.90 8.37 0.454527d 53.10 25.21 72.72 48.65 1.76 1.73 0.21 0.18 0.27 1.03 3.08 7.83 0.424529d 113.28 14.02 30.85 40.91 0.64 2.16 0.72 0.78 0.11 1.17 0.67 8.01 0.181 14Oa 15.88 0.60 17.12 4.05 22.30 0.57 1.66 0.18 0.16 0.70 22.10 8.29 2.2935 1Ob 46.80 8.27 67.57 32.46 18.77 0.17 0.78 0.17 0.05 0.30 18.46 7.99 1.8835 1Oc 115.44 12.01 85.09 102.86 18.90 0.20 0.68 0.15 0.03 0.21 18.08 8.04 1.8335 1Od 35.13 5.01 23.78 9.15 16.90 1.16 0.26 1.16 0.45 0.17 18.05 7.85 1.8635 1Dub 47.76 3.03 24.79 12.58 9.09 0.42 0.32 0.14 0.04 0.77 10.28 8.32 1.10 3 4 2Due 118.56 10.53 58.45 74.77 6.30 0.48 0.38 0.19 0.04 0.72 7.25 8.32 0.79342Dud 63.00 23.45 34.97 27.00 8.48 0.59 0.49 0.27 0.32 0.64 7.74 7.80 0.86342,PROC CLUSTER METHOD=WARD;RUN;
141
Apéndice IV
Programa para análisis de componentes principales en SAS.
DATA CONGL01;Input ID $1 ESTACION $3-5 IL Le Ke Qp Ca Na Mg K C1 Car Su1 pH CE CT SL VO;CARDS;A lb 41.52 1.41 24.33 11.86 1.31 0.41 0.17 0.14 0.05 1.46 0.74 7.53 0.21124B le 107.52 7.43 42.45 49.20 1.14 0.40 0.18 0.13 0.07 1.47 0.45 7.16 0.18124C Id 93.26 41.46 47.09 46.44 1.57 0.45 0.21 0.27 0.29 1.51 0.85 8.13 0.25 124D3a 14.56 0.15 19.83 3.27 0.01 0.010.010.010.09 1.82 1.177.420.29262E 3b 46.32 8.25 72.00 34.59 1.19 0.31 0.16 0.20 0.05 1.38 0.80 7.29 0.21262F3e 112.80 13.2299.35 104.40 0.930.320.15 0.150.04 1.15 0.657.210.17262G 3d 26.83 16.18 70.37 20.46 1.03 0.43 0.10 0.16 0.01 1.33 0.53 8.06 0.17262H pb 40.68 2.65 71.50 37.50 0.57 0.71 0.16 0.23 0.52 0.05 1.51 7.60 0.2023 1I pe 101.50 14.87 91.88 97.30 0.45 0.73 0.12 0.20 0.57 0.04 1.23 7.56 0.1823 1J pd 43.58 19.87 55.57 25.58 0.34 0.35 0.09 0.12 0.20 0.23 0.62 7.58 0.1023 1K 4a 12.87 3.07 74.80 12.71 1.12 1.85 0.09 0.12 0.13 1.48 2.09 7.17 0.35 26 3L 4b 46.02 11.45 83.87 45.73 1.46 1.33 0.13 0.08 0.17 1.49 1.86 7.69 0.3426 3M 4c 116.66 14.39 79.70 105.88 1.43 0.92 0.14 0.09 0.14 1.35 1.34 7.80 0.28263N 4d 30.69 27.18 88.90 29.40 0.69 0.76 0.07 0.08 0.01 1.42 0.48 8.42 0.18263Vma 14.95 0.25 3.06 0.54 1.91 0.37 0.22 0.31 0.07 1.52 1.61 7.50 0.30 1 64O mb 45.09 0.74 18.93 9.66 1.42 0.32 0.17 0.11 0.07 1.66 0.88 7.44 0.24 164P me 116.66 6.78 50.64 60.82 2.94 0.76 0.32 0.21 0.06 1.63 0.74 7.24 0.23 164Q md 44.58 17.31 48.25 26.02 0.98 0.63 0.13 0.14 0.93 4.96 1.37 8.13 0.18164R 5pa 13.88 7.69 84.17 12.50 0.87 0.95 0.10 0.08 0.06 2.03 0.51 7.35 0.24261S5pb 47.13 10.01 83.56 37.10 1.18 0.93 0.13 0.08 0.06 1.47 0.53 7.40 0.19261T 5pc 106.20 12.00 90.40 101.41 1.09 0.66 0.11 0.09 0.06 1.50 0.49 7.28 0.19261U 5pd 44.58 33.10 93.04 43.45 1.03 0.83 0.12 0.11 0.21 1.50 0.29 8.06 0.18 2 6 1V 6b 46.08 0.50 10.53 6.10 1.65 0.93 0.23 0.15 0.19 1.95 1.44 7.55 0.34452W6c 117.36 4.0593.84 61.20 1.490.72 0.19 0.12 0.13 2.10 0.967.200.30452X 6d 84.46 44.81 95.60 84.00 1.27 0.50 0.22 0.17 0.15 1.79 1.11 7.71 0.27452Y 7b 38.94 1.12 23.68 16.20 2.58 3.06 0.39 0.20 0.44 1.52 4.42 8.38 0.62452Z 7e 112.08 9.71 64.47 80.61 1.58 1.82 0.29 0.11 0.17 1.64 2.90 8.37 0.45452%7d 53.10 25.2172.72 48.651.761.730.210.180.271.033.087.830.42452@9d 113.28 14.02 30.85 40.91 0.64 2.16 0.72 0.78 0.11 1.17 0.67 8.01 0.181 14# Oa 15.88 0.60 17.12 4.05 22.30 0.57 1.66 0.18 0.16 0.70 22.10 8.29 2.2935 1* Ob 46.80 8.27 67.57 32.46 18.77 0.17 0.78 0.17 0.05 0.30 18.46 7.99 1.8835 1& Oe 115.44 12.01 85.09 102.86 18.90 0.20 0.68 0.15 0.03 0.21 18.08 8.04 1.83 3 5 1""Od 35.135.0123.78 9.1516.90 1.160.261.160.450.1718.057.851.86351- Dub 47.76 3.03 24.79 12.58 9.09 0.42 0.32 0.14 0.04 0.77 10.28 8.32 1.10342< Due 118.56 10.53 58.45 74.77 6.30 0.48 0.38 0.19 0.04 0.72 7.25 8.32 0.79342> Dud 63.00 23.45 34.97 27.00 8.48 0.59 0.49 0.27 0.32 0.64 7.74 7.80 0.86342
.PROC PRINCOMP COY OUT=PRIN;VAR IL LE KE QP CA NA MO K CL CAR SUL PH CE CT SL VO;PROC PLOT;PLOT PRIN2*PRINl=ID;RUN;[l
142
Apéndice V
Suoerficie Estación 11 le lec Estadísticos Valor de rmmh-'
Decantación 5m 107.52 45.73 43.1902 Resultado de la regresión:
93.26 41.17 359080 Constante -11.7176
21 0602 -0.9934 Err es~ndar de estoY 10.8557
1 41.52 85681 9.4856 R cuadrado 0.7774 0.8817
10752 58.9 43.1902 Núm.de observaciones 7.0000
93.26 21.33 35.9080 Grado de libertad 5.0000
9 113.28 36.52 46.1317
Coeflciente(s) X 0.5107
Err est~ndar de coef. 0.1222
Erosión 3 14.56 295 7.9715
46.32 33.34 37.3761
1128 101701 989258
26.83 18896 19.3316 Resultado de la regresión:
4 12.87 9.64 64069 Constante -55087
4602 39214 370984 Err est~ndar de estoY 5.1507
11666 95014 102.4996 R cuadrado 0.9794 0.9896
3069 27.23 229053 Núm.de observaciones 150000
5p 1388 1127 7.3420 Grado de libertad 130000
4317 35.865 34.4598
1062 95777 928153 Coeficiente(s) X 0.9258
44.58 41365 357652 Err estándar de caef. 0.0373
3p 4068 28.578 321544
1015 93.275 884639
43.58 24.24 348393
Salina 11 22 3.45 -18341 ResuRado de la regresión:
468 3156 19.8784 Constante -21.0951
115.44 9869 79.9728 Err estándar de es!.Y 135644
3513 832 96613 R cuadrado 0.8798 0.9380
duna 4776 11711 20.7188 Núm.de observaciones 7.0000
11856 692 827043 Grado de libertad 50000
63 22232 340615
Coeflciente(s) X 0.8755
Err estándar de caef. 01448DecantaCión
7 3894 12048 17.4591 Resultado de la regresión:112.08 69.329 68.3453 Constante -9.6329
53.1 38.387 27.3107 Err estándar de es!.Y 19.3858
6 14.97 O 0.7823 R cuadrado 06986 08358
46.08 4.758 22.4267 Núm.de observaciones 7.0000
117.36 52 72.0188 Grado de libertad 5.0000
84.46 80.95 49.1291
Caeflciente(s) X 0.6957
Err estándar de coef. 02044
11 = Intensidad de lluvia le = Intesidad de escurrimiento lec =Intensidad de escurrimiento estimada
Apéndice VI
Programa y salida de regresión multiple para obtener el model de Ti, PROC Backward.
option ps=6ü nodate nonumber;filename fr 'a:rela5.pm';data infiltra;infile fr;input Il Ti CV S Li;proc print;ron;data infiltra; infile'a:rela2.pm';input 11 Ti CV S Li;115=11**.5;CV2=CV*CV;S2=S*S;Li2=Li*Li;IICV=II*CV;llLi=II*Li;nS=II*s;CVS=CV*S;CVLi=CV*Li;SLi=S*Li;proc reg;model Ti=1I CV S Li 115 CV2 S2 Li2 IICV llLi liS CVS CVLi SLi/selection= backward;output out=b predicted=pre residual=res;title"Calculo de valores predichos.";proc plot;plot pre*II='*' Ti*II='+'/overlay;Title'Grafica de valores observados y predichos';ron;
144
Apéndice VIIResultados analíticos del suelo de estudio
Estacion 1Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- 504 HC03 CIC IhY
agua AcNacm m5/cm meq.L-1 meq/1oo %
g0-0.4 .142 8.30 1.05 .13 .28 .14 .53 0.33 .731 26.32 2.220.4-7 .149 8.73 1.05 .•13 .37 .15 .69 0.70 .304 27.40 3.307-21 .249 8.46 1.68 .17 .40 .03 .54 1.64 .098 25.69 6.6521-46 .450 8.16 2.89 .27 .42 .14 .0001 3.21 .508 23.70 8.4546-55 .451 8.10 2,35 ,34 1.25 .14 ,0001 3.46 .620 ]7.73 9.66
Estación 3Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- 504 HC03 CIC IhY
agua AcNa 105°Ccm mS/cm meq.L-1 meq/1oo %
g0-0,3 .192 8.31 1.15 .17 .79 .37 .001 1.34 1.144 1.070,3-1 .147 9.08 .820 .11 .56 .19 2.57 2.08 .071 12.95 .8421-6 .124 9.53 .650 .09 .72 .19 1.35 1.64 1.063 14.15 8.776-30 .260 9.50 .530 .09 1.95 .10 .02 1.76 .863 19.69 1.2530-40 1.197 7.91 7.59 .54 3.8 .14 .01 11.74 .313 18.91 2.6840-50 ] ,106 7.77 7,60 ,41 2,07 .16 ..02 ]0.15 .068 15,59 12.31
Estación 3pProfundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
agua AcNacm mS/cm meq.L-1 meq/loo %
ggrava .073 8.85 .28 .07 .12 .16 .47 0.14 .02 8.25 .540-0.5 .076 9.11 .68 .08 .08 .12 .001 0.38 .582 13.81 .990.5·1 .088 9.12 .78 .09 .25 .17 1.16 0.09 .035 13.92 1.071-8 .079 9.34 .75 .08 .15 .17 .005 1.14 .000 13.06 .888-13 .847 9.20 .45 .06 .25 .14 .45 0.40 .042 15.34 1.0613-30 .100 9.26 .46 .07 .41 .11 .48 0.53 .033 17.88 1.4530·C;5 .226 8,75 .78 .]4 .81 .17 .0001 1.30 .606 19.38 1.70
Estación 4Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- 504 HC03 CIC IhY
agua AcNa 105 OCcm mS/cm meq.L-1 meq/1oo %
g0-0.4 .166 9.51 .69 .11 1.09 .15 1.99 0.04 .093 16.90 1.160.4-5 .494 9.73 .60 .10 3.63 .16 3.18 0.74 .568 18.31 1.465-8 .811 9.96 .46 .10 6.23 .15 10.67 12.62 1.108 12.04 1.608-18 2.420 9.95 1.32 .18 18.32 .12 7.24 11.91 .789 23.89 3.8118-50 2.080 9·92 1.22 .21 15,$1 .14 6.40 9.34 1.3$1 23.32 4,11
Estación 5mProfundidad CE pH Ca Mg Na K CI- 504 HC03 CIC IhY
agua AcNa 1Q5OCcm mS/cm meq.L-1 meq/1oo %
g0-0.5 .137 8.63 .91 .11 .42 .15 .90 0.61 .07 23.32 2.020.5-9 .192 8.85 1.22 .11 .98 .13 .67 1.69 .08 24.68 2.269·20 .401 8.33 2.00 .21 1.38 .11 .001 3.09 .606 21.75 2.5320=50 1.31 8.83 3,77 .64 7.19 .12 .OSO 11.08 .566 22·77 7.09
145
Estación SpProfundidad CE pH Ca Mg Na K CI· S04 HC03 CIC IhY
a~a AcNa lOS OCcm mS/cm meq.L-l meq/loo %
g0-0.4 .234 9.77 .4 .11 1.34 .1 .29 1.96 .099 22.58 .760.4-2.5 .488 9.56 .68 .09 3.83 .11 6.90 15.82 .088 23.70 2.082.5-21.5 1.657 8.71 4.66 .41 34.21 .14 .89 38.46 .OS9 24.48 2.1321.5-40 4.060 8.68 6.00 .41 32.04 .18 15.00 23.60 .029 23.14 6.2540-60 4.430 8,71 1.5 ,11 11,26 ,18 16.99 .78 22.40 6,32
Estación 6Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
a~a AcNa lOS OCcm mS/cm meq.L-l meq/loo %
g0-1.5 .248 8.62 .92 0.13 1.49 .16 .025 1.19 .848 28.30 2.061.5-10 .338 8.93 ,84 .14 1.28 .20 .038 1.74 .962 27.18 2.1710-30 .930 8.48 1.22 .20 .65 .16 .042 1.90 .907 25.90 1.8230-35 2.35 9.29 1.04 .23 .13 1.15 .223 0.95 .636 21.17 2.1435-50 2.29 8.73 2.60 .49 20 ,15 ,746 19,99 1.15 24.88 1.44
Estación 7Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
a~a AcNacm mS/cm meq.L-l meq/loo %
g0-4 3.72 8.86 5.65 .41 28 .77 1.64 32.49 .701 20.83 4.344-15 7.79 9.32 1.03 .22 .74 .26 8.07 32.50 .357 21.17 10.7015-28 7.55 9.05 2.95 .33 63.39 .43 4.18 62.56 .067 26.75 21.2128-29.5 7.02 9.25 1.65 .25 56.13 .36 3.94 54.38 2.7 17.17 24.8129.5-35 4,61 9,52 1.35 .25 41.47 .26 2.80 37.83 1.165 20.37 16.6135-36.5 6,07 9.17 2.2 .33 55 .43 3,87 53.41 .92 17.17 22.4136.5-50 5.09 8.83 4.5 .33 45.86 .41 2.48 47.70 .681 23.70 20.70
Estación 9Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
agua AcNa lOS OC
cm mS/cm meq.L-l meq/loo %g
0-0.8 .142 8.64 .99 .19 .44 .17 2.30 0.42 .071 32.19 2.710.8-4 .151 8.68 1.62 .25 6.3 .26 1.29 6.77 .42 34.62 2.744-10 .157 8.98 0.64 .17 .78 .12 .02 1.01 .68 29.70 2.8310-40 ,304 9,98 .49 ,lO ,1.06 ,16 ,37 8,12 2.34 2,25
Estación 11Profundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
a~a
cm mS/cm meq.L-l meq/loo %g
0-0.4 5.18 7.87 27.25 .87 34.87 0.36 .87 62.18 .178 10.76 14.990.4-1,3 4.83 8.05 17.10 1.88 32.74 0.43 1.88 48.86 .181 10.59 16.711.3-9,5 5.34 8.15 16.85 1.58 40.22 0.33 1.57 56.11 .374 13.70 13.779.5-10.5 6.93 8.10 19.95 2.81 55.13 0.38 2.81 73.07 .244 18.91 9.7710.5-12 4.87 8.13 18.30 1.65 35.83 0.31 1.65 53.10 .258 11.85 16.05
12-13.5 3.13 7.98 13.60 .89 19.48 0.26 .89 32.77 .089 9.380 20.2813,5-18 5.32 7.79 22.7 1.83 37.09 0,36 1.83 58.75 .137 10.59 17.0818-50 3,69 7,81 8.8 1.41 28,57 0,28 1.41 36,69 ,042 11.38 18.63
146
EstaciÓn dunaProfundidad CE pH Ca Mg Na K CI- S04 HC03 CIC IhY
agua AcNa 105 OCcm mS/cm meq.L-l meq/l00 %
g0-0.4 1.059 7.62 10.74 0.26 0.43 0.21 0.31 21.27 0.22 15.46 2.410.4-2 1.371 7.67 13.15 0.25 0.18 0.21 0.51 13.27 0.01 12.64 2.82-7 1.99 7.73 23.52 0.25 0.22 0.19 0.45 23.58 0.152 10.01 13.847-13 2.06 7.97 23.58 0.28 0.16 0.15 0.52 23.65 0.001 9.46 17.0113-43 1.889 7.81 20.3 0.43 0.59 0.17 0.26 20.92 0.12 9.46 16.2543-63 1.914 7,71 18,6 0·85 0,44 0·17 0.64 26.24 0.19 13.06 13·24
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..Apéndice VIII
Valores de r (Coeficiente de correlación simple) para diferentes niveles de significancia
n .1 .05 .02 .01 .0001
1 .98769· .99692 .999507 .999877 .99999882 .90000 .95000 .98000 .990000 .999003 .8054 .8783 .93433 .95873 .991164 .7293 .8114 .8822 .91720 .974065 .6694 .7545 .8329 .8745 .95074
6 .6215 .7067 .7887 .8343 .924937 .5822 .6664 .7498 .7977 .89828 .5494 .6319 .7155 .7646 .87219 .5214 .6021 .6851 .7348 .847110 .4973 .5760 .6581 .7079 .8233
11 .4762 .5529 .6339 .6385 .801012 .4575 .5324 .6120 .6614 .780013 .4409 .5139 .5923 .6411 .760314 .4259 .4973 .5742 .6226 .742015 .4124 .4821 .5577 .6055 .7246
16 .4000 .4683 .5425 .5897 .708417 .3887 .4555 .5285 .5741 .693218 .3783 .4438 .5155 .5614 .678719 .3687 .4329 .5034 .5487 .665220 .3598 .4227 .4921 .5368 .6524
25 .3233 .3809 .4451 .4869 .5974
30 .2960 .3494 .4093 .4487 .5541
35 .2746 .3246 .3810 .4182 .5189
40 .2573 .3044 .3578 .3932 .489645 .2428 .2875 .3384 .3721 .4648
50 .2306 .2732 .3218 .3541 .4433
60 .2108 .2500 .2948 .3248 .4078
70 .1954 .2319 .2737 .3017 .3799
80 .1829 .2172 .2565 .2830 .3568
90 .1726 .2050 .2422 .2673 .3375
100 .1638 .1946 .2301 .2540 .3211Tomada de la tabla 8 en Yamane (1979). Estadística. con problemas aplicados
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