Índice de calidad de agua (ICA) en la presa la boquilla en Chihuahua, México

 

Water quality index (WQI) in the dam La Boquilla in Chihuahua, Mexico

 

1 Héctor Osbaldo Rubio Arias, 2* Roberto Carlos Ortiz Delgado, 1 Rey Manuel Quintana Martínez, 3 Rubén Alfonso Saucedo Terán, 2 Jesús Manuel

Ochoa Rivero, 2 Nora Ivet Rey Burciaga

 

1 Facultad de Zootecnia y Ecología de la Universidad Autónoma de Chihuahua.

2 Facultad de Zootecnia y Ecología de la Universidad Autónoma de Chihuahua. Periférico Francisco R. Almada Km. 1 Carretera Chihuahua-Cuauhtémoc CP. 31453, Chihuahua, Chihuahua, México. *aguila _ortizl@hotmail.com

3 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP).

 

Artículo científico recibido: 09 de noviembre de 2013 Aceptado: 02 de enero de 2014

 

RESUMEN

Un índice de Calidad de Agua (ICA) es una herramienta estadística para estimar la calidad de un cuerpo de agua. El objetivo fue determinar un ICA para la presa La Boquilla en Chihuahua, México. Seis puntos de muestreo fueron seleccionados aleatoriamente y muestras de agua se colectaron mensualmente, a cuatro profundidades: 0.30 m, 5.0 m, 10.0 m y 15.0 m. Se cuantificó el potencial hidrógeno (pH), oxígeno disuelto (OD), conductividad eléctrica (CE), sólidos disueltos totales (SDT), temperatura (T), cloruros (CI-), dureza total (DT) y turbidez. El análisis estadístico consideró un arreglo de tratamientos factorial 12 x 4 donde el factor A fue el tiempo de muestreo (12 meses) y el factor B la profundidad (cuatro profundidades). El ICA fue calculado para 0.30 m y 15.0 m de profundidad aplicando una ecuación universal. Los rangos de las variables evaluadas fueron como sigue: pH de 7.6 a 9.1; OD de 4.9 a 12.1 mg L-1; T de 11.6 a 25.5°C; CE de 173 a 219 µS cm-1; SDT de 152.9 a 187.08 mg L-1; DT de 295 a 360 mg L-1, turbidez de 1.66 UTN a 4.75 UTN y Cl- de 2.91 a 10.37 mg L-1. El ICA promedio para la profundidad de 0.30 m fue de 2.7 que cataloga al agua como buena y el ICA calculado para la profundidad de 15.0 m fue de 2.45 que describe el agua de regular a buena. Se concluye que el agua de la presa La Boquilla se puede considerar adecuada para la producción agrícola, uso pecuario y producción piscícola.

Palabras clave: Contaminación, índice, atributo, México, embalse.

 

ABSTRACT

A Water Quality Index (WQI) is a statistic tool that allows the quality of a water body to be estimated. The purpose of this study was to establish a WQI for the dam La Boquilla in Chihuahua, Mexico. Six sampling sites were selected randomly. Water samples were collected monthlyfrom four depths: 0.30 m, 5.0 m, 10.0 m and 15.0 m. The pH, dissolved oxygen (DO), electric conductivity (EC), total dissolved solids (TDS), temperature (T), chlorides(Cl-), total hardness (TH) and turbidity were quantied. The statistical analyses followed a factorial 12 x 4 arrangement of treatments, where factor A was the time of sampling (12 months) and factor B was the depth (four depths). The WQI was calculated for the depths of 0.30 m and 15.0 m applying a universal equation. The ranges of the evaluated variables were as follows: pH from 7.6 to 9.1; DO from 4.9 to 12.1 mg L-1; T from 11.6 to 25.5°C; EC from 173 to 219 µS cm-1; TDSfrom 152.9 to 187.08 mg L-1; THfrom 295 to 360 mg L-

1, turbidity from 1.66 UTN to 4.75 UTN and Cl- from 2.91 to 10.37 mg L-1. The average WQI for the 0.30 m depth was 2.7, which indicates the water is good, and the WQI calculated for the 15.0 m depth was 2.45, which describes the water as regular to good. It is concluded that the water in the dam La Boquilla is suitable for agricultural purposes, irrigation and fishing.

Key words: Pollution, index, value, Mexico, dam.

 

INTRODUCCIÓN

El agua es un recurso vital e insustituible que permite y potencializa la vida en la tierra. Su contaminación es un grave problema que reduce y encarece el suministro de agua potable en la población. Este recurso natural es esencial para la vida humana y es la parte más delicada del ambiente (Das y Acharya 2003). El descontrolado crecimiento de la población, así como el vertiginoso ritmo de la industrialización a nivel mundial, han derivado en una mayor demanda de agua dulce en el mundo (Ramakrishnaiah et al. 2009). Por esta razón, es necesario diseñar herramientas que permitan ponderar la calidad del agua en un tiempo dado. Por ejemplo, un índice de Calidad de Agua (ICA) es una herramienta que permite diagnosticar la calidad de este recurso natural. Esta metodología fue desarrollada, por primera vez, por la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF-National Science Foundation) en los Estados Unidos de Norteamérica (Brown 1970). A la fecha, el uso del ICA es considerado como una de las herramientas más eficaces para la obtención y comparación de resultados (Pradhan et al. 2001, Cadavid et al. 2010, CCME 2012). Diversos estudios han sido desarrollados en todo el mundo como en Canadá (Rosemond et al. 2008), Ghana (Banoeng-Yakubo et al. 2009), Corea (Song y Kim 2009), Brasil (Coletti et al.2010), Chile (Espejo et al. 2011) y la India (Rajankar et al. 2011) los cuales han identificado el nivel de contaminación en reservorios, lagos, ríos y en agua subterránea. En el caso particular de México se ha cuantificado un ICA para el Lago de Chápala en Jalisco (De la Mora et al. 2005) y para la presa Luis L. León en Chihuahua (Rubio-Arias et al. 2012).

La cuenca hidrológica del Conchos en el norte de México, es considerada como una de las más importantes del país y la más importante para el estado de Chihuahua. Diversos estudios efectuados en esta cuenca han sugerido diversos niveles de contaminación de sus ríos y tributarios (Rubio-Arias et al. 2004, Rubio-Arias et al. 2010) así como de sus áreas ribereñas (Rubio et al. 2005). En otro estudio, Holguín et al. (2006) reportaron altos niveles de contaminación en el agua de la parte baja de la cuenca y encontraron altas concentraciones de metales como aluminio, cromo, cobre, fierro y plomo. El objetivo de este estudio fue desarrollar un índice de Calidad de Agua (ICA) para la presa La Boquilla, ubicada en el estado de Chihuahua, México, la cual es la más grande e importante del Estado. Los

resultados de este estudio ofrecerán información valiosa para todas las autoridades y usuarios para establecer procesos de planeación sustentable de este escaso recurso en el norte de México. Además, esta metodología será de utilidad para todos los interesados en calcular el nivel de contaminación de los ecosistemas acuáticos que se encuentran a lo largo de nuestro país.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

Área de estudio y obtención de muestra de agua

El estudio se llevó a cabo en la presa La Boquilla también conocida como Lago Toronto, la cual se ubica entre las coordenadas 27° 32' 14.67" y 27° 30' 56.60" Norte y 105° 23' 21.01" y 105° 43' 25.26" Oeste. Su cortina presenta una altura de 80 m y cuenta con una capacidad de 2 894 hm3, siendo utilizada principalmente para fines de irrigación en el Distrito de Riego 005, el cual es considerado como uno de los más importantes del país y en especial de Chihuahua (INEGI 2003). Este embalse se localiza a dos horas de la capital del Estado en el municipio de San Francisco de Conchos (Figura 1). La presa es la más grande e importante del estado de Chihuahua y es parte de la región hidrológica del Río Bravo dentro de la corriente del Río Conchos. Este embalse presentaba un volumen útil de 2 781 hm3 en octubre de 2009 (CONAGUA 2009). La zona presenta un clima semiárido extremoso con una temperatura máxima extrema de 41 °C. Su temperatura media mínima es de -5.5 °C y la media anual es de 18.7 °C. Se tiene una precipitación media anual de 466.1 mm con alrededor de 65 días de lluvia, principalmente en el periodo de verano (julio-septiembre) así como una humedad relativa de 45 % y los vientos dominantes provienen del suroeste.

El muestreo de agua se realizó en el período de marzo de 2011 a febrero de 2012 bajo un muestreo sistemático. En el área total de la presa se identificaron cuadrantes de aproximadamente 1 km de largo por 1 km de ancho con ayuda del programa de imágenes satelitales Google Earth™ (Google Earth 2010) y se seleccionaron en forma aleatoria seis cuadrantes, localizando como primer cuadrante el más alejado del embarcadero. Cada cuadrante en el que se tomaron las muestras, quedó separado por al menos 1 km del otro y fue localizado por medio de un sistema de posicionamiento global (GPS) revisando en cada caso las coordenadas para asegurar que el muestreo fuera realizado dentro del cuadrante determinado. En cada sitio de muestreo se obtuvieron cuatro muestras a las siguientes profundidades; 0.30 m, 5.0 m, 10.0 m y 15.0 m. Por tanto, se obtuvieron un total de 24 muestras mensuales y 288 en total en los 12 meses. La toma de muestras se efectuó de acuerdo al criterio establecido en la norma mexicana NMX-AA-014-1980 (NMX 1980) que especifica los lineamientos y recomendaciones para muestreos en cuerpos receptores de aguas superficiales.

Para la toma de muestras se utilizó un muestreador Rickly Hydrological marca Plano™, el cual se compone de un cilindro con capacidad para 2 L de agua por cada inmersión. El muestreador fue preparado para que mediante un mecanismo de pinzas se abrieran las tapas de la parte superior e inferior. El aparato era introducido hasta llegar a la profundidad establecida por medio de una cuerda que

fue debidamente graduada. Una vez que el muestreador se encontraba a la profundidad indicada se enviaba por medio de la cuerda una pieza de cobre llamado mensajero, el cual al hacer contacto con el muestreador liberaba las tapas inferior y superior atrapando la muestra y sellándola.

Las variables de potencial hidrógeno (pH), conductividad eléctrica (CE) y temperatura (T) se determinaron in situutilizando un potenciómetro Hanna Instruments 2010 modelo Waterproof pH/EC/Temp. El oxígeno disuelto (OD), los sólidos disueltos totales (SDT) y la turbidez también se cuantificaron in situ, con el apoyo de un multiparámetro OD/CE/Temp portable sension 156 de marca Hach para el OD, con un Waterproof TDS Test Low marca OAKTON Instruments los SDT y con un turbidímetro H193703 marca Hanna Instruments la turbidez. En laboratorio se cuantificaron los parámetros de cloruros (Cl-) y la dureza total (DT) siguiendo lineamientos oficiales. La concentración de Cl- fue valorado por titulación con AgNO3 y el resultado se expresa en mg L-1 (NMX 2001a). La DT se llevó a cabo por el método de titulación con etilendinitrilo tetracetato (EDTA) y el resultado se presenta en mg L-1(NMX 2001b).

Análisis estadístico y cálculo del ICA

En una primera etapa, los datos de cada parámetro fueron sometidos a un análisis de varianza (ANOVA) bajo un diseño de tratamientos factorial 12 x 4 utilizando el programa Minitab 16.1 (Rubio y Jiménez 2012). El factor A fue el tiempo de muestreo (los 12 meses) y el factor B fue la profundidad (0.30 m, 5.0 m, 10.0 m y 15.0 m). De esta manera se detectó el efecto del tiempo, de la profundidad y de la interacción mes X profundidad. Además, se realizó un análisis de correlación entre las variables fisicoquímicas bajo estudio.

Para el cálculo del ICA se eligieron los parámetros más comúnmente utilizados en la literatura, así como los de mayor importancia de acuerdo a la utilización que se le da al agua del embalse (Tabla 1). Para computar el ICA se siguieron tres pasos. En un primer paso, a cada parámetro se le asignó un peso específico (Wi) de acuerdo con su importancia en la calidad del agua. Este valor de Wi fue asignado en el rango de uno a cuatro (1-4) siendo utilizado en rango ascendente en nivel de importancia de cada parámetro; es decir, al parámetro más importante se le asignó el número cuatro y al de menor importancia el número 1 (Tabla 1). De esta manera, se consideró que las variables de pH y OD eran las más impactantes en un ecosistema de estas características, por lo cual se les asignó el máximo valor de 4. En un segundo paso, se asignó un valor de Pi, donde el número uno fue para los rangos deseables de calidad y, el número dos, para los parámetros que se encontraban fuera de los rangos deseables o límites establecidos. El valor de Wi y Pi fue de acuerdo a su importancia dentro de los factores de contaminación de agua así como los usos para los cuales se va a destinar este recurso en concordancia con una base de expertos en el tema y literatura citada (SNET 2012).

Una vez establecidos los valores de Wi y Pi se realizó la cuantificación del ICA utilizando la siguiente ecuación reportada por Rubio-Arias et al. (2012).

Dónde:

ICA = índice de Calidad de Agua Wi = Peso específico asignado a cada variable (1-4) Pi = Valor asignado a cada variable de acuerdo con los resultados previos; es decir, si el resultado se encuentra dentro o fuera del rango deseable (1-2) K = Es una constante

El valor de la constante tomó los valores de 0.5, 0.75 y 1.0 y se asignó de acuerdo a las condiciones de turbiedad que se observaron en el agua al momento de obtener la muestra; es decir, fue un valor para todo el cuerpo de agua. El valor de 1.0 correspondió a un agua clara sin evidencia de problemas de contaminación, el valor de 0.5 en el muestreo cuando se observaron las peores condiciones de contaminación y; el 0.75 se tomó como un valor intermedio.

Para obtener los valores extremos que pudieran ser calculados (rango de ICA), se aplicó la ecuación descrita previamente y los resultados fueron de un máximo de 3.3 (ICA = 3.3) que fue considerado como una excelente calidad de agua y un valor mínimo de 1.3 (ICA = 1.3) para mala calidad de agua. De acuerdo con este rango, se interpretaron los valores de calidad excelente, buena, regular y mala como se observa en la tabla de valores (Tabla 2). Esta sistema de evaluación es similar a la utilizada en otras investigaciones (Rubio-Arias et al. 2012). Es importante mencionar que el cálculo del ICA se realizó únicamente para dos profundidades: 0.30 m y 15 m. Estos dos cálculos se realizaron para contrastar profundidades extremas dado que el análisis estadístico no detectó, en general, diferencias entre las profundidades intermedias.

 

RESULTADOS

Análisis independientes de parámetros evaluados

Para el parámetro de pH se detectó significancia estadística por efecto de mes (p < 0.05), profundidad (p < 0.05) y en la interacción mes X profundidad (p < 0.05). Este efecto de interacción se observa claramente en cada uno de los meses de muestreo, la cual se intensificó en los meses de junio, agosto, diciembre y enero como se puede apreciar en la Figura 2a. En estos meses, las lecturas de pH superaron las normas de calidad para agua potable establecidas en la norma mexicana (NMX1994) y para agua de uso agrícola. Para la variable de OD también se detectó efecto por el factor de mes (p < 0.05), profundidad (p < 0.05) y en la interacción (p < 0.05) como se puede observar en la Figura 2b. El promedio de OD durante los diez meses de muestreo fue de 7.70 mg L-1. Para la variable de T, el ANOVA detectó diferencias estadísticas para el factor de mes (p < 0.05), profundidad (p < 0.05) y para la interacción (p < 0.05). La Figura 2c muestra la interacción entre los factores y se observa que la mayor variación se presentó en junio. Durante los 12 meses de muestreo, la media de T fue de 18.5 °C y tuvo una variación del mes más frío con 11.6 °C en enero y el mes más cálido que fue agosto con una media de 25.5 °C. Para la variable de CE se encontraron diferencias estadísticas solamente para el factor de mes (p < 0.05). Los valores de CE variaron entre 173.3 a 217.9 µS cm-1 y se obtuvo una media general en los doce meses de 202.3µS cm-1. En la Figura 2d se observa que la concentración de CE mostró una

tendencia hacia el incremento durante el periodo de muestreo, con una caída importante en los meses de junio y julio.

Para la variable de SDT se detectó diferencia estadística únicamente para el factor de mes de muestreo (p < 0.05) lo cual se ejemplifica en la Figura 3a. Los valores de esta variable se encontraron en un rango de 152.9 y 187.08 mg L-1 con una media general de 169.5 mg L-1. Estos valores se encuentran dentro de los límites permisibles de agua para uso agrícola (NMX 1994) y los estándares de calidad para uso agrícola en otros países (ELAW 2002). Para la variable de DT se detectaron diferencias solamente para el factor mes (p < 0.05) y los resultados se pueden visualizar en la Figura 3b. La media general fue de 324.4 mg L-1 donde al mes de marzo de 2011 le correspondió el menor registro con 295 mg L-1, y el más elevado en febrero de 2012 con 360 mg L-1. Para la variable de Cl-, el ANOVA detectó efecto únicamente por el factor mes (p < 0.05) pero no para la profundidad ni su interacción (p > 0.05). En la Figura 3c se muestra el comportamiento para esta variable dentro de los meses de muestreo. Se puede observar que en cuanto al factor profundidad no existieron diferencias, mientras que en cuanto al factor mes se observa que va en aumento al considerar los meses de muestreo. La concentración media de Cl- durante los meses de evaluación fue de 6.35 mg L-

1 presentándose el mayor nivel en diciembre con una concentración de 10.37 mg L-

1 mientras que la concentración más baja se presentó en el mes de abril con 2.91 mg L-1. En la variable de turbidez sólo se detectaron diferencias para el factor mes (p < 0.05). Los datos tuvieron una media general de 3.27 UTN, donde el mes con mayor concentración fue mayor con 4.75 UTN y el mes que presentó la menor turbidez fue abril con 1.66 UTN (Figura 3d). Es importante mencionar que las variables de Cl- y turbidez no están incluidas en las normas mexicanas para agua de uso agrícola. En la Tabla 3 se muestran los resultados del análisis de correlación de Pearson, en la cual se manifiesta la fuerte correlación que existe entre los parámetros pH y CE (r = 0.000), OD y T (r = 0.000) y CE y SDT (r = 0.000).

Valores calculados de ICA

Para la profundidad de 0.30 m el agua presentó una media de ICA de 2.7 para los doce meses (Figura 4a). Este resultado se encuentra en el rango de bueno, según la clasificación utilizada en esta metodología. Los resultados del ICA se mantuvieron estables durante los meses de noviembre a junio; sin embargo, en la temporada de lluvias los resultados variaron de manera significativa. En particular, en los meses de julio y agosto la calidad del agua se reportó claramente afectada obteniendo un promedio de 1.65 y 1.58 respectivamente. Los meses posteriores mostraron una tendencia positiva en cuanto a la calidad. En los meses de mayo y junio fue cuando se presentó la mejor calidad de agua con un ICA calculado de 3.22 y 3.23 con una calidad de agua catalogada como excelente. Con respecto a la profundidad máxima

de 15 m, los valores del ICA (Figura 4b) se comportaron de manera muy similar a los reportados en la profundidad superficial (0.30 m), en donde la calidad disminuyó en los meses de julio y agosto. Si bien existen algunas diferencias en cuanto a los resultados entre estas dos profundidades, estas son mínimas y el comportamiento de la calidad del agua es el mismo manteniéndose en un valor de ICA de 2.45 con calidad de regular a buena.

 

DISCUSIÓN

Para el parámetro de pH, los resultados muestran que esta variable tiende a decrecer en la medida en que aumenta la profundidad; esto se debe a que a mayor profundidad existe una menor actividad fotosintética, por lo cual, el pH disminuye (Rosemond et al. 2008). El pH para el agua natural se encuentra por lo general entre 6.5 y 8.5, aunque se pueden presentar ligeras variaciones. A valores extremadamente altos o bajos, como por ejemplo, mayor que 9.6 o menor que 4.5, se puede ocasionar estrés a los organismos endémicos o incluso la muerte (Crites y Tchobanoglous 2000). En el caso del OD, Bellingham (2009) señaló que esta variable tiene una alta dependencia con las horas de sol, ya que la actividad fotosintética de algunas plantas acuáticas provoca un aumento en el OD durante el día. Algunos investigadores han reportado que el oxígeno disminuye a una profundidad mayor a 10 metros y que también se ve afectado por las condiciones ambientales en donde a menor temperatura ambiente le corresponde una menor concentración de OD (Beltrán-Álvarez et al. 2012). Los resultados aquí reportados son similares a los encontrados por Rubio-Arias et al. (2012) quienes reportaron una concentración promedio de 7.07 mgL-1 de OD lo que significa que los cuerpos de agua con esta concentración de oxígeno son capaces de sostener organismos vivos, de acuerdo con lo indicado por Sperling (2001). Además, Los resultados aquí presentados están en contraste con los obtenidos por Sandoval et al. (2009) quienes encontraron valores de OD menores de 3.0 mg L-1 en un río de los estados de Puebla y Tlaxcala en México, el cual se encuentra contaminado con descarga de agua residual industrial, y donde, estos valores bajos de OD imposibilitan la supervivencia de la biota. El nivel de OD depende de las actividades físicas, químicas y biológicas que se llevan a cabo en la parta alta de la cuenca y está en función de la temperatura, la composición fisicoquímica, la salinidad y la materia orgánica presente (Mayiri et al. 2000).

La temperatura se comportó de acuerdo al clima de la zona, donde los meses de diciembre, enero y febrero se presentan como los meses más fríos. Por esta razón, algunos parámetros como lo es la concentración de OD, se ve afectado por los cambios de temperatura dentro del cuerpo de agua (Bellingham 2009). El efecto por profundidad encontrado en este estudio puede explicarse por el hecho de que los cuerpos de agua se presentan cambios en la temperatura en gradientes verticales debido al efecto calórico del sol. Esto es coincidente con lo reportado por Hill et al. (2005) quienes encontraron diferencias entre las temperaturas de las muestras obtenidas del fondo del cuerpo de agua y las muestras de agua superficial. Además de la interacción entre temperatura del agua y la profundidad, se encontraron diferencias entre las temperaturas registradas por efecto de la variación en-las condiciones ambientales durante el año. Dichas diferencias han sido reportadas en diferentes estudios (Rajankar 2001, Beltrán-Álvarez et al. 2012).

La Figura 2d muestra que la CE se incrementó durante el tiempo de muestreo. Los resultados aquí reportados son similares a los presentados por Rubio-Arias et al. (2010) quienes observaron una media de 208 dSm-2 en el lago colina que es parte del mismo cuerpo de agua y están por debajo de los reportados Rubio-Arias et al. (2012) quien detectó niveles altos en un estudio realizado en la parte baja de la misma cuenca. Este resultado se puede atribuir al arrastre de sales que conllevan los fenómenos de precipitación (Miyamoto et al. 1995). Las diferencias entre los

meses se deben a que la conductividad del agua depende de la concentración de metales y sales que existen en el agua y estos elementos varían con las estaciones que incluyen fenómenos como las precipitaciones, además de la sedimentación (Das y Achayra 2003). Además, la temperatura tiene un efecto directo sobre el aumento de la CE, ya que cuando la temperatura aumenta, la viscosidad del agua disminuye, lo que provocauna mayor CE (WASC 2002). De acuerdo a las medias obtenidas por mes, los meses de agosto a febrero presentaron concentraciones por arriba de 200 dSm-2 lo cual rebasa la norma de máximos permisibles para agua de uso agrícola (NMX 1994).

Los valores encontrados para la variable de SDT se encuentran por debajo de los mencionados por Rubio-Arias et al. (2012) quienes muestrearon el agua de la presa Luis L. León, en donde se obtuvieron valores de 770.58 mg L-1. La diferencia entre las concentraciones encontradas en estos cuerpos de agua puede ser atribuida a la posición geográfica que ocupan en la cuenca, ya que en el caso de la presa La Boquilla es el primer reservorio que se encuentra en la cuenca del Río Conchos y el arrastre es predominantemente de suelos y otros contenidos de desechos industriales agrícolas y públicos. Por su parte Hill et al. (2005) reportaron valores por debajo de los 200 mgL-1 encontrando que los valores más bajos de SDT se registraron en el cuerpo de agua situado en la parte alta de la cuenca mientras que la mayor concentración se reportó en el embalse que se localiza en la parte final de la cuenca. En cuanto al parámetro de DT, al mes de febrero le correspondió la mayor concentración con 295 mg L-1. Este aumento en la dureza del agua puede atribuirse a que en este mes se presentó el nivel más bajo de agua en la presa La Boquilla, lo cual genera una mayor concentración de sales (Sperling 2001). De acuerdo con estos resultados, la Dureza en la presa La Boquilla es considerada como alta. Esta ponderación se basa en la clasificación de Romero (1999) quien consideró concentraciones mayores a 200 mg L-1 como aguas muy duras. Estos resultados también se ubican por arriba de los reportados por Rubio-Arias et al. (2012) quienes encontraron valores de 252 mg L-1 en una investigación realizada en la parte baja de la cuenca.

La presencia de Cl- en los cuerpos de agua se presenta de forma natural por efecto de los arrastres provocados por las precipitaciones así como por desechos de plantas de explotación y de curtidoras (Pradhan et al. 2001). En el caso de la presa La Boquilla, se tiene conocimiento de la existencia de estas plantas en la parte alta de la cuenca aunque no se encuentran registradas oficialmente. El aumento de esta variable al final del período de muestreo puede ser asociado al hecho de que la concentración del ion cloruro suele estar directamente relacionado con la litología predominante y con el tiempo que el agua permanece dentro del reservorio (Kelly 2001). Estos valores difieren de los reportados por Gutiérrez y Carreón (2008) quienes encontraron una media de 67.0 mg L-1. Esta diferencia puede ser asociada a la posición geográfica de ambos ecosistemas.

La variable de turbidez fue diferente a la encontrada por otros estudios (Rubio-Arias et al. 2012) quienes reportaron valores medios de 1.5 UTN. Estas diferencias pueden ser atribuidas a las distintas profundidades de muestreo que se utilizaron para cada embalse ya que los sólidos tienden a sedimentarse; por lo cual, las lecturas son mayores a medida que la toma de la muestra es realizada a mayor profundidad. Sin embrago, los resultados encontrados en este estudio están por debajo de lo reportado por Alatorre et al. (2013) quienes observaron un valor medio de turbidez de 11.86 UTN en la presa La Boquilla. Es importante mencionar que el análisis de correlación entre variables reveló una estrecha relación entre la concentración de las sales y CE como ha sido reportado por otros autores (Rubio-Arias et al. 2013).

Los resultados reportados durante el periodo de muestreo, para los ICAs a 0.30m y a 15.0 m, fueron similares entre sí y ambos se encontraron dentro del rango de buenas condiciones. Este resultado se atribuye a que los diferentes factores como

las horas de sol, la temperatura y la ausencia de lluvias, así como el tamaño del cuerpo de agua mantienen el equilibrio de los parámetros en buenas condiciones. En la figura 4a y 4b se observa la disminución en la calidad del agua durante los meses de julio y agosto para ambas profundidades, en donde la presencia de precipitaciones, el arrastre y todo lo que conlleva este tipo de fenómenos afecta de forma muy marcada la calidad del agua, la cual descendió hasta valores de 1.65 y 1.58. Como consecuencia, se obtuvo un ICA menor para estos meses. Los meses siguientes de septiembre y octubre presentaron una calidad de agua regular con valores de 2.41 y 2.44 y, se presume que durante estos meses la calidad del agua se ve afectada por la precipitación y los fenómenos que estos provocan. Además, se debe puntualizar que en estos meses, las compuertas de la presa se abren para surtir el agua de riego a los agricultores del Distrito de Riego 005 (CONAGUA 2009). La calidad del agua regresa a la normalidad entrando en el rango de excelente con valores de 3.0 a 3.2 de ICA durante los meses de noviembre a febrero. En general, los resultados obtenidos indican que la presa La Boquilla cuenta con una buena calidad de agua, a pesar de que en previos estudios han reportado una mala calidad de agua y problemas fuertes de contaminación, en especial en la parte baja de la cuenca (Rubio-Arias et al. 2004, Holguin et al. 2006, Rubio-Arias et al. 2012). Los resultados de estudios similares al presente en la búsqueda de un ICA y que fueron conducidos en otros países son contrastantes; por ejemplo, en Irán para el Río Tigres (Alobaidy et al. 2010), en Malasia (Ramani et al. 2009), en Nigeria para el Río Landzu (Yisa y Jimoh 2010) y en todos los casos el resultado ha dependido de los parámetros utilizados y la significancia que se le asigne a cada parámetro.

La información aportada por este estudio es diferente a lo especificado por Alatorre et al. (2013) quienes calcularon valores de ICA de 68.6 para la presa La Boquilla; sin embargo, estos autores únicamente realizaron un solo muestreo y utilizaron seis parámetros. De acuerdo con los resultados de este estudio se puede asumir que los cambios que sufre la calidad de agua durante el año son mayormente ocasionados por los efectos naturales que se presentan en las diferentes estaciones del año, como lo son los meses de lluvia y los cambios de temperatura los cuales influyen de manera directa en los parámetros evaluados en la calidad del agua.

 

CONCLUSIONES

En lo general, la calidad del agua de la presa La Boquilla se mantiene en buen estado, aunque su calidad varía en función de las diferentes condiciones que se presentan a lo largo del año. El comportamiento de los parámetros depende directamente de la variación de factores ambientales, como la precipitación y la temperatura. Estos factores afectan de manera directa la calidad del agua como ocurrió en época de lluvias, durante los meses de verano e invierno. Los valores del ICA reflejan que la calidad del agua es aceptable para fines ambientales y agropecuarios.

 

LITERATURA CITADA

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El humedal del Río Cruces, Valdivia, Chile: una síntesis ecosistémica

The Río Cruces wetland, Valdivia, Chile: an ecosystemic synthesis

 

Luisa E. Delgado1, Antonio Tironi1, Irma Vila2, Gabriela Verardi3, Carlos Ibáñez3, Belén Agüero3 & Víctor H. Marín3

1 Fundación CTF, Padre Mariano 391, Oficina 704, Providencia, Santiago, Chile 2 Laboratorio de Limnología, Departamento de Ciencias Ecológicas, Facultad de Ciencias Universidad de Chile, P.O. Box 653, Santiago, Chile 3 Laboratorio de Modelación Ecológica, Departamento de Ciencias Ecológicas, Facultad de Ciencias Universidad de Chile, P.O. Box 653, Santiago, Chile Corresponding author: Víctor H. Marín (vmarin@antar.uchile.cl)

RESUMEN. En este artículo se hace una revisión de la información científica disponible respecto del ecosistema del Humedal del Río Cruces en Valdivia, Chile, en el período 2004-2014. Esta se emplea en la generación de un modelo conceptual del ecosistema, que a su vez es usado para generar una hipótesis sintética respecto del cambio de estado experimentado por el humedal durante el 2004/2005. El modelo se basa en la concentración de sólidos en suspensión en el humedal como variable controladora la que es afectada por procesos de la cuenca geográfica (e.g., tala rasa de zonas forestales) y procesos de re-suspensión de sedimentos en el humedal afectados por la presencia o ausencia de macrófitas.

Palabras clave: Egeria densa, cisne de cuello negro, humedal Río Cruces, sólidos en suspensión, tala rasa, modelo conceptual, Chile.

ABSTRACT. We review in this article the 2004-2014 scientific information on the Río Cruces wetland ecosystem, Valdivia, Chile. This information is used in the generation of a conceptual ecosystem model, which is used in turn to generate a

synthetic hypothesis about the regime shift during 2004/2005. The model is based on the concentration of suspended solids in the wetland as controlling variable, affected by watershed processes (e.g., clear-cut forestry) and re-suspension of sediments in the wetland affected by the presence or absence of macrophytes.

Keywords: Egeria densa, black-necked swans, Río Cruces wetland, suspended solids, clear-cut forestry, conceptual model, Chile.

 

INTRODUCCIÓN

El diccionario de la lengua de la Real Academia de España en su edición 22 del año 2001, define síntesis como "composición de un todo por la reunión de sus partes". Si se considera que la definición original de ecosistema propone que este corresponde a "el conjunto de organismos y la totalidad de los factores físicos" (Golley, 1993), entonces se podría concluir, por cierto que erróneamente, que el título de este artículo es de suyo redundante. Sin embargo, la conceptualización ecosistémica actual es derivada de la Teoría General de Sistemas (Von Bertalanffy, 1976) y del pensamiento sistémico (Edson, 2008), donde estos se definen como un conjunto de componentes interactuantes. Por tanto, una síntesis ecosistémica se puede definir como la composición de un todo, el ecosistema, por medio de la reunión de sus partes y de las interacciones entre ellas. Una de las metodologías empleadas para tal composición es la generación de modelos conceptuales (Marín & Delgado, 2008). Estos corresponden a expresiones simbólicas de los mecanismos que se propone regulan el sistema bajo estudio y que pueden ser clave para entender procesos complejos que de otra forma no serían aparentes (Parysow & Gertner, 1997). Por ejemplo, Gómez-Sal et al. (2003) usan modelos conceptuales para analizar alternativas de manejo del paisaje; Delgado et al. (2009) generan modelos conceptuales, usando una aproximación participativa, orientados al manejo de ecosistemas; González et al. (2011) proponen un modelo conceptual para explicar las principales características de la mancha café en el agua del humedal del Río Cruces, Valdivia, Chile; Stuardo-Ruizet al. (2014) desarrollan un modelo conceptual para el manejo integrado del estuario del río Maullín en Chile.

Hace ya una década, en el 2004, se produjo un cambio en un componente biológico de un ecosistema acuático que generó, a su vez, uno de los mayores conflictos socio-ambientales recientes de los que se tenga registro en Chile: la emigración y muerte de cisnes de cuello negro (Cygnus melancoryphus) en el Humedal del Río Cruces, o Santuario de la Naturaleza Carlos Anwandter (Marín & Delgado, 2013). El conflicto se originó debido a la correspondencia en el tiempo de los cambios con el inicio de las operaciones de una planta de celulosa 25 km aguas arriba del humedal. Con posterioridad a este evento, que significó una reducción local en la población de cisnes de cuello negro cercana al 96,4% en un período de seis meses (Delgado et al., 2009), se han publicado varios artículos referidos a la ecología del humedal y su cuenca hidrográfica. Sin embargo, no existe una síntesis ecosistémica y en su ausencia la generación de estrategias de manejo para el humedal podrían ser basadas en información parcial (e.g., Díaz et al., 2006). El principal objetivo de este artículo es la presentación y discusión de tal modelo conceptual.

MATERIALES Y MÉTODOS

Un modelo conceptual, así como cualquier otro tipo de modelo referido a un sistema ecológico, se construye a partir de preguntas específicas (Delgado et al., 2009). Alternativamente, si se usa una aproximación clásica de sistemas dinámicos, el

propósito de construir un modelo es estudiar el comportamiento del sistema identificando un conjunto mínimo de componentes que expliquen el "grueso de su comportamiento", lo que reemplaza a dichas preguntas específicas (van den Belt, 2004). Sin embargo, tal conjunto mínimo es "observador dependiente", por lo que cualquier modelo de un sistema complejo refleja solo un subconjunto de todas las posibles interacciones al interior del sistema (Marín & Delgado, 2008; Giampietro, 2002).

Para los propósitos de este artículo, el modelo conceptual generado se basó en la pregunta: ¿Que componentes y procesos del ecosistema del humedal del Río Cruces y su cuenca hidrográfica pueden explicar su estado ecológico actual y sus transiciones en la última década? Como parte del proceso de responder esta pregunta se han incluido forzantes provenientes del uso antropogénico del ecosistema (e.g., planta de celulosa, desarrollo forestal, agricultura, etc.). Se considera a estos elementos como forzantes pues la interacción es de una sola vía, del forzante al ecosistema, sin posibilidad de revertir su dirección (i.e., el ecosistema no influye en el forzante).

El modelo se construyó usando el programa Stella Research 10, mediante el cual se definieron variables de estado, procesos que las relacionan y que definen sus interacciones, así como forzantes externos al ecosistema. Las interacciones entre forzantes, procesos y componentes se implementaron por medio de flechas desde el elemento que produce el efecto a aquél que lo recibe.

La información científica usada para la generación del modelo conceptual tuvo dos orígenes: (I) artículos publicados entre 2004 y 2014, (II) datos colectados en el humedal entre 2011 y 2013 como parte del proyecto Fondecyt-Chile N° 1110077 (LME, 2014). Respecto de la literatura publicada, se revisaron tres bases de datos: ISI Web of Knowledge (http://apps.Webofknowledge.com/), Scientific Electronic Libray Online(http://www.scielo.cl) y Scopus (http://www.scopus.com), donde se buscó artículos usando como palabras clave "Rio Cruces" y "Santuario Carlos Anwandter". Una vez obtenidos, se contactó a los autores con el propósito de consultar respecto de nuevos artículos (e.g., en prensa). Esta revisión generó un total de 17 artículos (Tabla 1).

 

Tabla 1. Artículos científicos publicados en el periodo 2004-2014 relacionados con la 

ecología del ecosistema Humedal del Río Cruces.

 

Respecto de los datos colectados en el humedal, una parte ha sido publicada en dos artículos (Marín et al., 2014; Delgado & Marín, 2013). La metodología de toma de muestras y análisis se especifican en Marín et al. (2014) publicado en esta revista. En este artículo se incorporan, a las variables ya analizadas, otras cinco variables medidas en las mismas estaciones (Fig. 1): velocidad de la corriente, oxígeno disuelto, concentración de aluminio total, concentración de fitoplancton y concentración de Fe+2. La velocidad de la corriente y la concentración de oxígeno fueron medidas con una sonda Aanderaa Seaguard RCM SW por 20 a 30 min en cada estación. La velocidad se midió mediante un correntómetro Doppler y la concentración de oxígeno con un sensor óptico. Las muestras para determinar la concentración de aluminio total, fijadas con ácido nítrico, se tomaron en la superficie con un balde de plástico desde la proa de la embarcación una vez que esta se orientó respecto de la corriente dominante. La concentración de aluminio se determinó mediante los procedimientos APHA (2005). El fitoplancton se analizó en muestras superficiales de 1 L con un microscopio invertido. Adicionalmente, durante diciembre 2012 se tomaron muestras de 1 L en tres estaciones (Puente Cruces en la desembocadura del Río Cruces; frente a Punucapa y en la desembocadura del Río

Pichoy), para realizar un análisis granulométrico de las partículas correspondientes a los sólidos en suspensión. Estas muestras se analizaron con un Elzone 282 PC Coulter counter. Las muestras para la determinación de Fe+2 se trataron con ácido clorhídrico y clorhidrato de hidroxilamina y luego se determinaron por espectrofotometría usando una solución de 1-10-fenantrolina a pH 3 (APHA, 2005). Los datos se analizaron en forma exploratoria mediante análisis de componentes principales usando el programa SYSTAT 12.

 

Figura 1. Distribución de las estaciones de muestreo en el humedal del Río Cruces, 

Santuario Carlos Anwandter (área sombreada en el detalle).

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los sólidos en suspensión como variable controladora

Los sólidos en suspensión en cuerpos de agua continentales han sido identificados como una de las principales variables, o variable controladora, respecto de la calidad del agua y la productividad biológica (Bilotta & Brazzier, 2008; Jones et al., 2012). Su distribución tiende a estar relacionada con la estructura hidrológica de estos ecosistemas la cual es modificada por la presencia o ausencia de vegetación acuática como macrófitas. Para el humedal del Río Cruces existe suficiente información respecto de su importancia. Lopetegui et al. (2007) proponen que la interacción entre el luchecillo Egeria densa y los sedimentos en la columna de agua es importante para entender el ecosistema y sus cambios; Lagos et al. (2008) muestran que las aguas café, que corresponden a aquellas con alta concentración de sólidos en suspensión, aparecen principalmente en primavera-verano en los sectores norte y central del humedal; Marín et al. (2009) incluyen el efecto de los sólidos en suspensión en el modelo de crecimiento de E.

densa considerando la información disponible en la literatura (Yarrow et al., 2009). Finalmente, Marín et al. (2014) analizando muestras del humedal encuentran una relación lineal entre la concentración de sólidos en suspensión y la de macronutrientes (fósforo y nitrógeno). El análisis de componentes principales de los datos colectados en el humedal, mostró que los dos primeros componentes (PC1 y PC2) explican el 58% de la varianza y que el fósforo total, nitrógeno total, clorofila-α y fitoplancton se asocian a los sólidos en suspensión formando el grupo con mayor peso en el primer componente en contraposición a la profundidad del disco de Secchi (Fig. 2). Por tanto, se puede interpretar el primer componente (PC1), que explica el 42% de la varianza, como transparencia y nutrientes en la columna de agua asociada principalmente a la distribución de sólidos en suspensión (Fig. 3). Estos resultados concuerdan con el análisis factorial de Schaefer & Einax (2010) respecto de la importancia de la materia suspendida en el humedal del Río Cruces; en su caso el primer componente, que explica el 35,6% de la varianza, corresponde a parámetros relacionados con la materia en suspensión. Estos autores enfatizan además que el Río Pichoy aparece como un elemento importante en el sistema relacionado con la presencia de materia suspendida y hierro. La distribución espacial de los sólidos en suspensión en nuestros muestreos nuevamente concuerda con lo encontrado por dichos autores, donde los mayores valores se encontraron en la desembocadura del Río Pichoy (Estación D2-3; Fig. 4) y aguas abajo de la misma en el humedal (Estación D2-1; Fig. 4). Finalmente, aun cuando casi todas las mediciones de hierro soluble quedaron por debajo de los límites de detección (0,039 mg L-1) o cuantificación (0,168 mg L-1), la única muestra positiva (0,35 ± 0,02 mg L-1) se encontró en noviembre de 2013 en la desembocadura del Pichoy. De igual interés es el peso del aluminio en el PC1 (Fig. 2) que aparece positivamente correlacionado con ese factor y por tanto a los sólidos en suspensión. De hecho la correlación entre ambas variables, estimada por medio del coeficiente de Pearson (r = 0,6), fue altamente significativa (P < 0,01).

 

Figura 2. Gráfico de las correlaciones entre las variables analizadas en el humedal del Río Cruces y los dos primeros componentes (Análisis de Componentes Principales, Systat 12). Secchi: profundidad de disco de Secchi, PH: pH, O2: concentración de oxígeno disuelto, VEL1: 

módulo de velocidad de la corriente, Al: concentración de Al total, 

FITO: abundancia de fitoplancton, STS: sólidos totales en suspensión, P_TOTAL= P total, N_TOTAL: N total, CLA: clorofila-α, TEMP: temperatura.

 

Figura 3. Relación entre la concentración de sólidos en suspensión y profundidad de disco de 

Secchi para el humedal del Río Cruces. Los datos fueron colectados entre noviembre 2011 

y noviembre 2013.

 

Figura 4. Distribución de la concentración de sólidos totales en suspensión (Box-Plot; Systat 12) en las estaciones de muestreo 

(ver Figura 1 la localización geográfica).

 

Sobre esta base se definió los sólidos en suspensión como la variable controladora en torno a la cual se construyó el modelo conceptual del ecosistema. Respecto de sus fuentes de origen, la literatura muestra que las zonas aledañas al humedal se caracterizan por la presencia de suelos rojos arcillosos y suelos conocidos como "trumaos", que también corresponden a los sedimentos del fondo del humedal (Ellies, 1995; Reinhardt et al. 2010). Una de las características de los trumaos es que tienden a perder estabilidad cuando son sujetos a uso intensivo (Roberts & Díaz-Vial, 1960; Peña, 1985; Ellies, 1995). Las zonas cercanas al humedal con intenso uso agrícola y ganadero, corresponden a este tipo de suelos (Nissen & Hoffmann, 1998). Por tanto, aumentos en el uso de los suelos en la subcuenca del humedal pueden aumentar el transporte de sedimentos hacia este. Otra fuente de sólidos en la columna de agua corresponde a la resuspensión de sedimentos desde el fondo. Al respecto, existen suficientes antecedentes que avalan el efecto hidrodinámico de la vegetación acuática especialmente macrófitas (Franklin et al., 2008). De hecho, los resultados de un modelo numérico hidrología-sedimentos del humedal del Río Cruces, construido por medio del sistema de modelación MOHID (Marín et al. 2013; Tironi et al., en prensa) y en el cual se incorporaron polígonos que simulan la presencia de vegetación acuática por medio de un aumento en el coeficiente de resistencia al flujo de agua (drag coefficient; Sand-Jensen, 2003), muestran que en presencia de macrófitas los sólidos en suspensión disminuyen desde valores >30 mg L-1 (sin macrófitas) a <15 mg L-1 (Marín, datos sin publicar). Aquí se produce un circuito de retro-alimentación negativa: Egeria densa es afectada negativamente por el aumento de sólidos en suspensión y al morir favorece la re-suspensión de los mismos(Yarrow et al., 2009).

En resumen, los sólidos en suspensión aparecen como una de las variables más importantes respecto del ecosistema del humedal del Río Cruces. Su origen se relaciona a la estructura del suelo en la sub-cuenca del humedal, influenciada por la agricultura, ganadería y silvicultura y a la interacción entre la velocidad de la corriente y los sedimentos del fondo del humedal, que genera re-suspensión, y se ve modificada por la presencia de macrófitas que contribuyen a aumentar la sedimentación y disminuir la re-suspensión.

El uso del suelo en la subcuenca del humedal del Río Cruces

El análisis de las partículas de sólidos en suspensión del humedal (Fig. 5) mostró que corres-ponden a limo (diámetro promedio = 4 μm), característico de la fracción fina de los trumaos. Estos suelos poseen niveles extremadamente bajos de P aprovechable (IREN, 1978) por lo que el desarrollo agrícola y forestal en la zona de estudio se ha sustentado en gran medida en el uso de fertilizantes fosfatados (e.g., superfosfato triple; Agüero, 2014; Ibañez, 2014). Adicionalmente, una característica de los trumaos es su alto contenido de Al y Fe especialmente en la superficie (IREN, 1978). Por tanto, la información analizada apoya la hipótesis que uno de los orígenes de los sólidos en suspensión del humedal son los trumaos de la subcuenca, que a su vez mantienen al ecosistema en una condición eutrófica; esto es concentración de clorofila-α > 8 μg L-1, concentración de P > 35 μg L-1 y transparencia de disco de Secchi < 3 m (Marín et al., 2014).

 

Figura 5. Relación entre la concentración de sólidos totales en suspensión y abundancia 

de partículas medidas durante diciembre 2012. La línea corresponde al ajuste de una 

curva de regresión (ecuación de potencia) con un valor r2 = 0,93.

 

Desde esta perspectiva, cambios en el uso del suelo de la subcuenca pueden gatillar bruscas alteraciones del estado ecológico del humedal, desde aguas claras a aguas turbias. Un aumento en la erosión (e.g., debido a tala rasa de zonas forestales y/o cosecha de grandes extensiones agrícolas; Echeverría et al., 2007; Peña-Cortés et al., 2011; Soto, 2011), puede incrementar el arrastre de sedimentos finos hacia los ríos los que pasan a ser sólidos en suspensión en el humedal, disminuyendo la disponibilidad de luz para la fotosíntesis e incrementando la concentración de macronutrientes y Al en el agua (Lagos et al., 2008; Marín et al., 2009; Verardi, 2013; Agüero, 2014; Marín et al., 2014). De hecho, la información obtenida indica una correlación negativa altamente significativa (P < 0,001) entre disponibilidad de la luz y concentración de sólidos en suspensión en el humedal (Figs. 2 y 3).

Los cambios en el uso del suelo y en la cobertura vegetal de la subcuenca del humedal han sido estudiados por Verardi (2013) y Agüero (2014). Verardi (2013) compara los usos del suelo por medio de la clasificación supervisada de una imagen Landsat 7 ETM+ de enero 2011, con los datos generados por CONAF en el período 1994-1997 y 2006. Sus resultados muestran un aumento en la superficie de plantación forestal entre el período 1994-97 y 2006 de 75 km2 (24,5%) para luego disminuir entre 2006 y 2011 en 55 km2. En este último período hubo además un aumento de la superficie de bosque nativo en la sub-cuenca de 107,4 km2 (15,9%). Sin embargo, pese a dicho aumento, la subcuenca presenta de alta a muy alta vulnerabilidad de erosión del suelo en un 40% de su superficie. Agüero (2014) por otra parte, analiza las tendencias interanuales, entre 1998 y 2005, de la cobertura vegetal de la subcuenca por medio del índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), calculado para imágenes Landsat 5 y 7. La subcuenca se dividió en cuatro zonas (Fig. 6): una correspondiente al área aledaña (122,7 km2) al Parque Oncol (área silvestre protegida privada de 7,5 km2); dos zonas para el área del río

Pichoy, una correspondiente a la zona agrícola (Pichoy Agrícola, 391,1 km2) y otra a la zona forestal (Pichoy Bosque, 648,4 km2) y finalmente, una zona correspondiente al área del río Cayumapu (366,4 km2). Los resultados muestran que en el período febrero 1998-octubre 2001 no hubo variaciones interanuales significativas en el NDVI para las cuatro zonas. Sin embargo, entre noviembre 2001 y febrero 2005 hubo una tendencia significativa a la disminución del NDVI en Pichoy Bosque, Cayumapu y el área aledaña al Parque Oncol. Durante ese período, el intervalo enero 2003-agosto 2004 correspondió al de mayores disminuciones del índice. Es decir, la biomasa vegetal disminuyó significativamente en las tres zonas de la subcuenca con explotación forestal durante, al menos, un año previo a que se produjeran los cambios en el humedal del Río Cruces. Consecuentemente, Delgado & Marín (2013) muestran que con posterioridad al 2003, la vegetación del humedal mostró su primera disminución en superficie durante enero 2004.

 

Figura 6. División de la subcuenca del humedal del Río Cruces en zonas (ver texto para detalles).

 

El factor planta de celulosa

Resulta imposible analizar el ecosistema del humedal del Río Cruces sin incluir, aunque en breves palabras, a la Planta Valdivia en San José de la Mariquina, propiedad de la empresa Celulosa Arauco y Constitución. Las hipótesis respecto del efecto que pudo haber tenido esta planta en la transición de aguas claras a aguas turbias del humedal en el período 2004/2005 han sido analizadas en distintos artículos, alguno de los cuales se citan en laTabla 1. Además se puede consultar el documento UACH (2005) y los artículos de Delgado et al. (2009) y Marín & Delgado (2013). Para los propósitos de este artículo, se analiza la Planta Valdivia como un potencial forzante del ecosistema desde dos perspectivas: (1) efectos directos

sobre el humedal, (2) efectos indirectos a través de la modificación de otros forzantes. Respecto de la primera perspectiva, los artículos de Lopetegui et al. (2007) y Lagos et al. (2008) infieren que la Planta Valdivia podría haber sido la causante de las modificaciones observadas en el humedal durante el período 2004-2005 (Tabla 1). Con posterioridad, Schaefer & Einax (2010) basados en muestras tomadas en febrero 2007, concluyen que el efluente de la Planta Valdivia no es lo suficientemente contaminante, sobre la base de los parámetros analizados, y que por tanto una influencia negativa sobre el ecosistema no se puede probar. Así, la información disponible no permite establecer con suficient e certeza si la Planta Valdivia tuvo un efecto directo en el humedal, condición que ya había propuesto la misión Ramsar el 2005 (Di Marzio & McInnes, 2005), pero bajo las condiciones actuales ese efecto parece poco probable. Respecto del posible efecto indirecto, este puede conceptualizarse argumentando que la presencia de una planta de celulosa en la región pudo haber intensificado la tala de zonas forestales (Ibañez, 2014). Ello podría, en parte, explicar el aumento de la superficie de plantaciones forestales en el período 1994-1997 y 2006 (Verardi, 2013) y la disminución del NDVI especialmente en el período enero 2003- agosto 2004 en zonas forestales de la subcuenca (Agüero, 2014).

Dinámica del humedal

Existen múltiples formas de analizar un ecosistema, especialmente cuando se intenta generar un modelo conceptual. El modelo generado busca responder la pregunta planteada en la Metodología. Desde esta perspectiva, es importante destacar que, basados en el último muestreo disponible (Marín et al., 2014), el humedal se encuentra en un estado eutrófico a hipereutrófico y su régimen ecológico es intermedio entre aguas claras y turbias. Por otra parte, Delgado & Marín (2013) muestran que la vegetación del humedal y la abundancia de cisnes de cuello negro comenzaron a aumentar a fines de 2011. Sin embargo, observaciones realizadas durante los muestreos realizados entre 2011 y 2013 sugieren que, a diferencia de lo observado con anterioridad al 2004,Egeria densa es abundante solo en zonas someras del humedal (≤ 1 m) y que en zonas más profundas (profundidades de 1-3 m) tiende a ser reemplazada por Potamogeton sp., género más resistente a condiciones turbias (Tironi, 2012).

La teoría ecológica actual propone que las transiciones entre aguas claras y turbias son, por lo general, gatilladas por un aumento en la concentración de P que produce un brusco aumento de fitoplancton, limitando la luz a las macrófitas (Scheffer, 2004). Sin embargo, para el humedal del Río Cruces ese no parece ser el principal mecanismo. En este caso los sólidos en suspensión y las anomalías climáticas parecen haber jugado un rol preponderante. Lagos et al. (2008) proponen que aumentos en la turbidez jugaron un rol importante en la disminución de la cobertura de E. densa; Marín et al. (2009) por medio de un modelo numérico y experimentos en laboratorio (ver también Palma et al., 2013b) sugieren que la desecación de los sectores más someros del humedal habría provocado la muerte de la macrófita produciendo un aumento en la concentración de sólidos en suspensión que afectó al resto del humedal.

Finalmente, el cisne de cuello negro es una especie nómade con capacidad de migrar entre diversos humedales en relación a la disponibilidad de alimento y procesos de gran escala como El Niño Oscilación del Sur (Flores, 2004; Delgado & Marín, 2013). Por tanto, desde una perspectiva local, una disminución en la disponibilidad de alimento(e.g., macrófitas como E. densa y Potamogeton sp.; Corti & Schlatter, 2002) pudo haber generado la emigración de esta especie. Mientras que cambios en la abundancia relativa de ambas especies de macrófita parece tener efectos en la capacidad reproductiva del cisne (González & Fariña, 2013).

En resumen, el ecosistema del humedal del Río Cruces presenta una dinámica trófica compleja que depende en alto grado de la concentración de sólidos en

suspensión. Aún más, si se considera que existe una relación entre estos, macronutrientes y la extinción de la luz, entonces se puede hipotetizar que la dinámica de los cambios de estado del humedal depende de los sólidos en suspensión como variable controladora ecosistémica.

Modelo conceptual ecosistémico del humedal y su cuenca hidrográfica

La información disponible, analizada y discutida en las secciones anteriores, se resumió en un modelo conceptual ecosistémico del humedal del Río Cruces y su cuenca hidrográfica (Fig. 7). Este modelo representa una síntesis, desde la perspectiva de los autores, respecto de los componentes y procesos que regulan la condición trófica del humedal y sus cambios de estado ecológico, así como los forzantes externos e interacciones entre el humedal y su cuenca incluyendo las acciones de la sociedad humana. Los componentes abióticos corresponden a los sólidos en suspensión (SS) y los nutrientes en la columna de agua y los sedimentos del fondo. Los componentes bióticos por otra parte, corresponden al fitoplancton, dos especies de macrófitas (E. densa y Potamogeton sp.) y los cisnes de cuello negro. Los procesos abióticos más importantes son la sedimentación de los sólidos en suspensión desde la columna de agua al fondo del humedal y la resuspensión de los sedimentos. Este último proceso influye también en la eutroficación del humedal debido a la carga de nutrientes de los sedimentos. Los procesos biológicos son el crecimiento y mortalidad de cada uno de los componentes bióticos además de la emigración de los cisnes de cuello negro. Este último concentra las dos interacciones negativas definidas para el ecosistema. Esto es, un aumento en la abundancia de las macrófitas disminuirá la emigración y viceversa.

 

Figura 7. Modelo conceptual ecosistémico del humedal del Río Cruces. SS: sólidos en suspensión, 

SF: sedimentación de fitoplancton. Todas las interacciones (flechas) son positivas a no ser que 

se indique lo contrario de manera explícita (-).

 

El efecto en el humedal de los procesos naturales y antropogénicos, de la cuenca hidrográfica se resume en un componente (suelos trumaos) y dos procesos (estabilización y erosión). La estabilización de los trumaos se ve favorecida por el

bosque nativo, mientras que la erosión aumenta con el uso intenso (ganadería, agricultura y silvicultura). En este último proceso además influye la fertilización fosfatada la que genera, por tanto, sólidos con alta concentración de P que llegan al humedal generando eutroficación. Los potenciales efectos de la Planta Valdivia aparecen en el modelo, de dos formas: (1) como un efecto directo, no comprobado, en la mortalidad deE. densa, y (2) como un efecto indirecto a través de la intensificación de la tala de zonas forestales de la cuenca.

Finalmente, el modelo puede ser utilizado para proponer una explicación ecosistémica al evento 20042005: la intensificación de la tala de plantaciones forestales, en el período 2003-2004, habría expuesto los trumaos y suelos rojos arcillosos a una mayor erosión lo que habría aumentado los sólidos en suspensión en el humedal. Ello unido al evento climático de mayo-julio 2004 (Marín et al., 2009) habría a su vez aumentado la mortalidad de E. densa, provocando un subsecuente aumento en la re-suspensión de sedimentos finos del fondo del humedal, generando un proceso de retroalimentación positiva (sólidos en suspensión-mortalidad de E. densa) que terminó con la brusca disminución de la macrófita dominante. Esto provocó la emigración de cisnes de cuello negro debido a la baja en su alimento. Con posterioridad y debido a la alta concentración de sólidos en suspensión, el humedal mostró un aumento en la abundancia de Potamogeton sp., macrófita más adaptada a condiciones turbias (Carpenter et al., 1998; Tironi, 2012) pero de menor valor alimenticio para los cisnes. El aumento de esta macrófita habria permitido, luego de un tiempo que puede estimarse a partir de Delgado & Marin (2013) en ocho años (2004-2012), la recolonización de E. densa en las zonas someras del humedal, proceso que continuó hasta el último muestreo (noviembre 2013; Fig. 8). Esta explicación podrá parecer muy compleja a algunos y demasiado simple a otros. Sin embargo, parafraseando a Holling (2001): si los elementos usados en la explicación de un fenómeno son muy pocos, entonces su comprensión es demasiado simplista, en tanto si son muchos, esta es innecesariamente compleja. Por otra parte, en palabras de Westley (2002) "En sistemas adaptativos complejos, el desequilibrio y las sorpresas son la regla,...". Es por ello que el desarrollo de este modelo ecosistémico del humedal del Rio Cruces es una forma de integrar el conocimiento actual sobre el mismo. No obstante, se deben continuar los esfuerzos por mejorarlo con nuevos datos e incluir otras perspectivas.

 

Figura 8. Re-colonización de Egeria densa en el humedal del Río Cruces (20 noviembre 2013). 

a) Zona somera frente a Punucapa, la vegetación en la superficie del agua corresponde a E. densa, 

b) zona somera de la desembocadura del Río Cayumapu en el humedal, la vegetación en la superficie del agua corresponde a E. densa en 

floración (Fotografías: V. Marín).

 

AGRADECIMIENTOS

Este trabajo fue financiado por CONICYT-Chile (Proyecto Fondecyt N° 1110077).

 

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Received: 19 May 2014; Accepted: 21 August 2014

Evaluación de la vulnerabilidad y el riesgo de contaminación del agua subterránea en Yucatán

 

Vulnerability and risk assessment of groundwater pollution in Yucatan

 

*María Concepción Torres Díaz, Yanet Yahaira Basulto Solis, Jorge Cortés Esquivel, Karla García Uitz, Ángel Koh Sosa, Franklin Puerto Romero, Julia

Ávila

 

Universidad Autónoma de Yucatán. Facultad de Ingeniería. Avenida Industrias no Contaminantes por Anillo Periférico Norte. Tablaje Catastral 12685. Mérida Yucatán. *conchitorres@hotmail.com

 

Artículo recibido: 5 de septiembre de 2012 Aceptado: 26 de mayo de 2014

 

RESUMEN

El objetivo del presente trabajo fue evaluar el riesgo de contaminación del agua subterránea mediante la generación y análisis del mapa de riesgo de las regiones hidrogeológicas "Semicírculo de cenotes" y "Zona costera" en el estado de Yucatán, México. El mapa de riesgo se obtuvo a partir de los mapas de vulnerabilidad y peligrosidad. La vulnerabilidad se evaluó con base en las siete variables que integran el método DRASTIC: D, profundidad; R, recarga neta; A, litología y estructura media del acuífero; S, tipo de suelo; T, topografía; I, impacto a la zona vadosa; y C, conductividad hidráulica. La información para la aplicación de esta

metodología se obtuvo de fuentes públicas y a través de una revisión bibliográfica. El mapa de peligrosidad se elaboró con base en las fuentes potenciales de generación de residuos peligrosos de la región de estudio. Los resultados mostraron que existe una vulnerabilidad clasificada como alta, muy alta y extrema; asimismo, se observó que la peligrosidad fue mayor para los municipios de Mérida, Progreso y Dzidzantún representando un riesgo muy alto de contaminación para el acuífero.

Palabras clave: Riesgo, contaminación, acuífero kárstico, vulnerabilidad intrínseca, peligrosidad.

 

ABSTRACT

The objective of this study was to evaluate the risk of groundwater pollution through a risk map creation and analysis from the "Semicírculo de cenotes" and "Zona costera" hydrogeological regions in the State of Yucatan, Mexico. The risk map was obtained from vulnerability and hazard maps. The vulnerability was evaluated considering the seven variables that compose the DRASTIC method: D, depth; R, net recharge; A, lithology and media structure of the aquifer; S, soil type; T, topography; I, impact of vadose zone; and C, hydraulic conductivity. The information used in the application of this methodology was obtained from public sources and through literature review. The hazard map was developed based on the potential sources of hazardous waste generation in the region of study. The results showed the presence of a vulnerability classified as high, very high and extreme; additionally, a greater hazard was observed for the municipalities of Merida, Progreso and Dzidzantún, representing a very high risk of aquifer contamination.

Key words: Risk, contamination, karstic aquifer, intrinsic vulnerability, hazard.

 

INTRODUCCIÓN 

En el Estado de Yucatán, México, no existen corrientes superficiales de agua debido a las características del subsuelo kárstico, por lo que la única fuente de abastecimiento es el agua subterránea. La disponibilidad de este recurso es mayor que la demanda prevista a largo plazo ya que solo se explota el 6 % del agua disponible, sin embargo su calidad es cuestionable ya que también es receptora del agua de desecho que se genera en el Estado (SAGARPA 2010). El principal problema sobre este recurso es el incremento en la contaminación debido a la falta de alcantarillado, a fosas sépticas mal construidas, al fecalismo a cielo abierto y a la intrusión salina en la franja costera del Estado (Marín et al. 2004, Ayuntamiento de Mérida 2006, Graniel 2010). Las características cársticas de Yucatán, catalogan al acuífero como muy vulnerable, ya que las fracturas, canales de disolución y la presencia de cavernas, permiten una rápida infiltración de los elementos contaminantes que se encuentran en la superficie del terreno (Pacheco et al. 2004).

Para preservar la calidad del agua es necesario realizar estudios sobre: (1) la vulnerabilidad, (2) los peligros, y (3) el riesgo de contaminación del agua subterránea. La vulnerabilidad, es una propiedad intrínseca del sistema de agua subterránea, que depende de la sensibilidad de éste frente a los impactos humanos y/o naturales (Vrba y Zaporozec 1994). Este concepto se basa en el supuesto de que el entorno físico puede proporcionar un cierto grado de protección contra los impactos de los contaminantes; consecuentemente, algunas áreas son más vulnerables que otras (Al-Kuisi et al. 2006). Existen diferentes metodologías para la cualificación y mapeo de la vulnerabilidad del agua subterránea. Entre las más empleadas se encuentran: DRASTIC, que es un modelo empírico desarrollado por

Aller et al. (1987), es usado tanto para la cualificación como para la cartografía y se basa en la asignación de índices que van de 1 (mínima vulnerabilidad) a 10 (máxima vulnerabilidad) de acuerdo con las variables consideradas en el acrónimo DRASTIC; GOD fue desarrollado por Foster en 1987 y publicado formalmente por Foster e Hirata (1988), es un método sencillo y sistemático por lo que se usa cuando no se cuenta con datos suficientes, no son fiables o no cubren la totalidad del área a estudiar; SINTACS es una derivación del DRASTIC, ya que usa los mismos parámetros, fue desarrollada por Civita y De Maio (1997) como una adaptación a las características hidrogeológicas de Italia a una escala de mayor detalle y el método EPIK, el cual fue desarrollado para acuíferos kársticos por Doerfliger y Zwahlen (1998). El método DRASTIC, desarrollado para la US Environmental Protection Agency (EPA) es probablemente el índice de vulnerabilidad más ampliamente utilizado y tiene como finalidad evaluar diversas variables representativas de la vulnerabilidad a la contaminación, basado particularmente en siete variables intrínsecas del acuífero: Profundidad al nivel estático (D), Recarga neta (R), Acuífero medio (Litología y estructura media del acuífero) (A), Tipo de suelo (S), Topografía (T), Impacto a la zona vadosa (I) y Conductividad hidráulica (C) (Aller et al. 1987, Shahid 2000, Auge 2004, Rahman 2008). La interacción entre la vulnerabilidad y la carga contaminante (peligro) determinan el riesgo de contaminación al agua subterránea, el cual está asociado a las medidas preventivas que se pudieran proponer (Raham 2008).

La cartografía de la vulnerabilidad y el riesgo son herramientas valiosas para los tomadores de decisiones para planificación del uso del suelo y para establecer zonas de protección necesarias para preservar la cantidad y calidad óptima de las aguas subterráneas (Vías et al. 2005, Minh-Nguyet y Goldscheider 2006). El estudio de la vulnerabilidad y riesgo a la contaminación del agua subterránea en estas regiones, se realizó debido a que en la primera se efectúa la descarga del acuífero al mar (Aranda-Cirerol et al. 2006, Valle-Levinson et al. 2011) y en la segunda, porque en ella se ubica la Zona Metropolitana de Mérida, Yucatán la cual concentra la mayor parte de la población y, por lo tanto, las actividades económicas que pueden afectar la calidad del agua subterránea (CONACYT-Gobierno del Estado de Yucatán 2011, DOF-Gobierno del Estado de Yucatán 2013). Por lo anterior, el objetivo del presente trabajo fue clasificar el riesgo a la contaminación del agua subterránea de las regiones hidrogeológicas "Semicírculo de cenotes" y Zona costera con la finalidad de coadyuvar a la búsqueda de estrategias que permitan la protección del recurso hídrico.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

Área de estudio

El estado de Yucatán está conformado por cuatro zonas geohidrológicas denominadas Costera, Semicírculo de cenotes, Planicie Interior y, Cerros y Valles (INEGI 2002). La región de estudio comprende las zonas Costera y Semicírculo de cenotes, localizadas al norte y centro-norte del Estado (Figura 1); los nombres de los municipios y sus georreferencias se muestran en la Tabla 1.

La Zona Costera comprende las playas de barrera y lagunas de inundación, además de una serie de bahías someras, asociadas con sistemas de fracturas; y de calizas coquiníferas de ambiente de litoral semiconsolidadas, algunas muy deleznables. Se ubica al norte a lo largo de la costa del estado y su limitación básicamente se debe a que contiene aguas de la familia sódico-cloruradas, tiene una superficie que representa 6.83 % del total estatal. La zona del Semicírculo de cenotes, se ubica en la parte centro norte del Estado, su nombre se debe a la alineación de cenotes en forma semicircular que determina un sistema de fracturas, cuyo origen aún no ha sido precisado pero que a últimas fechas se le relaciona con el Cráter de Chicxulub; se extiende sobre un área que representa 20.2 % de la superficie estatal.

Selección de la metodología y recopilación de datos para la evaluación de la vulnerabilidad

La selección de la metodología DRASTIC para evaluar la vulnerabilidad del agua subterránea a la contaminación en la región de estudio se debió a que, tal como lo señala Margane (2003) es un método que no es costoso ya que los datos utilizados están disponibles o pueden ser estimados para mostrar mapas de vulnerabilidad que pueden ser fácilmente interpretados.

Para esto, se consultaron fuentes electrónicas e impresas de instituciones gubernamentales como la Comisión Nacional del Agua (Conagua) y el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), así como revistas científicas.

Determinación del índice de vulnerabilidad intrínseca DRASTIC

Para la determinación del índice DRASTIC, a los parámetros se le asignó un valor numérico entre 1 y 10, el mínimo y el máximo potencial para la contaminación, respectivamente. De manera similar, a cada parámetro se le asignó un factor de ponderación con valores entre 1 y 5 con base en su relativa influencia para la contaminación del agua subterránea (Tabla 2).

El modelo DRASTIC aplica una combinación lineal de todos los factores (Ecuación 1):

IV = DR Dw + RR Rw + AR Aw + SR Sw + TR Tw + IR Iw + CR Cw (Ecuación 1)

Donde IV (índice de vulnerabilidad) es el resultado final de la evaluación de los factores del acrónimo y, R (1 a 10) y W (1 a 5) indican los valores de los rangos y de las ponderaciones para cada parámetro, respectivamente.

En DRASTIC, la precipitación pluvial y la profundidad al nivel freático se aplican a áreas extensas haciendo posible una evaluación a escala regional sin requerir del uso extensivo de datos. Los valores de los parámetros utilizados para determinar el grado de vulnerabilidad se obtuvieron de las siguientes fuentes: a) Profundidad al nivel estático (D), de la base de datos de profundidades a nivel freático y del mapa digital correspondiente a junio de 2004 (CONAGUA 2006); b) la recarga neta (R), se calculó con los valores de precipitación (CONAGUA 2011) los cuales se multiplicaron por la tasa de recarga del 24 % sugerida por González-Herrera et al. (2002); c) el tipo de acuífero (A), el tipo de suelo (S) y la topografía (T), se obtuvieron de Pérez-Ceballos et al. (2008); d) para el impacto de la zona vadosa (I), se consideró la naturaleza kárstica del estado de Yucatán (Lugo-Hubp et al. 1992, Marín et al.2000, Perry et al. 2003, Batllori et al. 2006, Bauer-Gotwein et al. 2011) y e) el valor para la conductividad hidráulica (C), se tomó de González-Herrera et al. (2002).

Con estos valores se elaboró una base de datos para determinar el índice de vulnerabilidad y posteriormente, se obtuvieron los mapas temáticos incluyendo el mapa de clasificación de la vulnerabilidad para el área estudiada (Tabla 3), mediante el Arcview (SIG).

Determinación de la peligrosidad

Para conocer los tipos y las cantidades de Residuos Peligrosos (RP) que se generan en el estado de Yucatán, se realizó un inventario de fuentes potenciales de generación de residuos peligrosos (FPGRP). Con base en dicho inventario, se obtuvo el número de FPGRP para cada uno de los municipios que integran la zona asignando la clasificación en función del número de FPGRP (Tabla 4) (Cabañas-Vargas et al. 2010).

Determinación del riesgo

Para evaluar el riesgo de contaminación de las aguas subterráneas se usó un índice de riesgo (IR) calculado mediante el producto de los valores de la vulnerabilidad intrínseca y de la intensidad de las presiones (peligrosidad) (Jiménez-Madrid et al. 2011), también conocido como índice de riesgo básico de contaminación (Wang et al. 2012) (Ecuación 2).

Índice básico de riesgo de contaminación = (Nh)(Ni) (Ecuación 2)

Donde: Nh es el número de las clases de peligrosidad (1 a 5) y Ni es el número de las clases de vulnerabilidad intrínseca. El resultado final del índice de riesgo (índice IR) se calculó a partir de una matriz de doble entrada (Van-Westen 1997, Jiménez-Madrid et al. 2011). Para el cálculo de la matriz, se tomaron en cuenta las siguientes consideraciones: a) cuando el peligro es muy bajo, el riesgo será bajo en todos los casos ya que no importa considerar la clasificación de la vulnerabilidad; y cuando la vulnerabilidad es muy baja (significa que el área no contiene algún elemento importante para el riesgo), el riesgo es siempre bajo; para los demás casos, se consideraron las clasificaciones mostradas en la Tabla 5.

Elaboración de los mapas de vulnerabilidad, peligrosidad y riesgo

Para la elaboración de cada mapa, se utilizó una base de datos georreferenciada con la información de valores de los índices de vulnerabilidad y riesgo calculados de la aplicación de los modelos lineales correspondientes (Ecuaciones 1 y 2) y el software ArcMap de la plataforma del sistema de información geográfica Arc-GIS versión 9.3 (ESRI 2008).

 

RESULTADOS

Parámetros del modelo

En la región de estudio, la profundidad al nivel freático disminuye gradualmente de sur a norte con valores de 15.1 m hasta 1.0 m de profundidad (Tabla 1), a los cuales

les corresponden los valores entre 5 y 10 de acuerdo con los rangos considerados en la metodología DRASTIC (Tabla 2) (Figura 2a).

Con respecto a la recarga neta (R), se obtuvieron recargas de 156 a 276 mm (Tabla 1), como resultado de los volúmenes de precipitación (de 650 a 1150 mm) registrados en el período de 2000 a 2010. Las Recargas netas entre el rango de 180 y 240 mm se localizaron en la mayor parte de la región de estudio con un valor de 8; a la mayor recarga (276 mm) le correspondió un valor de 9 y se localizó al noreste de la región (municipio de Temax) como resultado de una mayor precipitación pluvial en esta zona (Figura 2b, Tablas 1 y 2).

El tipo de suelo (T) fue clasificado como fino o ausente, ya que la disolución de la roca caliza no permite la formación de suelo y, como arena, para la región costera con valores de 10 y 9, respectivamente (Tablas 1 y 2,Figura 2c).

Debido a que el material del acuífero es básicamente caliza kárstica, el valor que le correspondió fue 10 (Tabla 2). Debido a que el estado de Yucatán es una plataforma kárstica, los valores de la pendiente topográfica varían entre 0 % para los municipios costeros y 7.2 % para los municipios cercanos a la Sierrita de Ticul, correspondiéndoles un valor de 10. Al evaluar el impacto de la zona vadosa en la

contaminación del agua subterránea, se consideró la naturaleza kárstica del Estado, por lo que el valor fue 10. Dada esta naturaleza kárstica, los valores para la conductividad hidráulica suelen ser variados debido a la presencia de pequeñas fracturas o conductos de disolución que se reflejan en valores más grandes que los obtenidos en las pruebas de laboratorio con las rocas carbonatadas. En este estudio, el valor considerado para la Conductividad hidráulica fue 96 336 m d-1. Por lo tanto, estas cinco variables al tener un solo valor para toda la región de estudio, se describen en un solo mapa (Figura 2d) con el valor más alto (10).

Mapa de vulnerabilidad

Para mostrar con detalle las áreas de la región de estudio que son más vulnerables a la contaminación de las aguas subterráneas, se calculó la diferencia entre el valor máximo de vulnerabilidad obtenido (220) y el valor de 200 sugerido por el índice y e El resultado se dividió entre dos para dar lugar a las clasificaciones Muy alto y Extremo. De esta manera, el mapa obtenido mostró un índice de vulnerabilidad de 180 a 199 (Alto) en los municipios localizados al sur de la zona de estudio, de 200 a 210 (Muy alto) en los municipios ubicados al centro de la región hidrogeológica Semicírculo de cenotes (SC) y un índice de vulnerabilidad de 211 a 220 (Extremo) al norte de la región SC y en la zona costera (Figura 3).

Mapa de peligrosidad

El mapa de peligrosidad se clasificó de acuerdo al número de fuentes potenciales de generación de residuos peligrosos (FPGRP) por municipio, determinándose cinco niveles de peligrosidad: muy baja (de 0 a 11 FPGRP), baja (entre 12 y 37), moderada (entre 38 y 91), alta (entre 92 y 175) y muy alta (entre 176 y 1500) (Tabla 4).

El 84 % de los municipios presentaron una peligrosidad muy baja y baja, Mérida fue el único municipio con un nivel de peligrosidad muy alto seguido de Progreso con un nivel alto de peligro; el 12 % restante, se clasificó como moderado (Figura 4).

Mapa de riesgo

La realización de la matriz de riesgo mediante la interacción de la vulnerabilidad del acuífero y las fuentes contaminantes, permitió evaluar el riesgo de contaminación del agua subterránea en el área de estudio. Como resultado se obtuvieron las clasificaciones: bajo (B), moderado (M), alto (A), muy alto (MA) (Figura 5). Las clasificaciones para el riesgo de contaminación al agua subterránea, se obtuvieron a partir de la matriz de riesgos (Tabla 5); sin embargo, es importante destacar que: a) los municipios con un riesgo bajo de contaminación al del agua subterránea correspondieron a los municipios con una peligrosidad muy baja, ya que a pesar de que la vulnerabilidad en la región de estudio se clasificó como alta, muy alta y extrema (Figura 3), la cantidad de sitios potencialmente generadores de residuos peligrosos fue nulo o muy bajo, por lo que el agua que los subyace no es susceptible de ser contaminada por las actividades que en ellos se desarrollan actualmente; b) Mérida y Progreso presentaron un riesgo de contaminación muy alto derivado de una vulnerabilidad muy alta y extrema, respectivamente; y de la mayor cantidad de sitios potencialmente generadores de residuos peligrosos y; c) el municipio de Dzidzantún presentó la clasificación muy alta, debido a que su vulnerabilidad fue Extrema y su peligrosidad Moderada.

 

DISCUSIÓN

En la región de estudio donde los niveles freáticos varían entre 1.0 y 15.1 m, los valores de profundidad de la zona costera que están entre 1.0 y 3.15 m significan que las distancias que tienen que recorrer los contaminantes depositados en la superficie hacia el agua subterránea son cortas haciéndola más vulnerable a la contaminación en comparación con la otra zona de la región de estudio. Al igual que el presente estudio, Dubeyet al. (2006) reportaron profundidades bajas (3.5 a 6.8 m) con valores de 9 y 7 para el acuífero kárstico de la ciudad de Rewa, Madhya por lo que la vulnerabilidad a la contaminación debida a la profundidad del nivel freático es, aproximadamente, seis veces mayor en comparación con el acuífero kárstico (cuenca de Gümüshaciköy-Merzifon en Turquía) estudiado por Firat y Gültekin (2013) donde la profundidad varió entre 9 y 40 m.

La recarga neta representa la cantidad de agua que penetra la zona vadosa y alcanza el nivel freático (Al-Hanbali y Kondoh 2008). Los valores de recarga neta entre 156 y 276 obtenidos en toda el área estudiada se deben a la relativa homogeneidad del sustrato geológico conformado por rocas calizas con porosidades primaria y secundaria que le confieren una permeabilidad alta.

Dubey et al. (2006) encontraron para un lugar kárstico de la India, tasas de recarga de 170.25 a 190.4 mm (con un valor de 8 para DRASTIC).

Los materiales geológicos encontrados muestran rocas calizas del Terciario y Cuaternario, con permeabilidad alta en la mayor parte de la entidad y de permeabilidad baja media en su área norte, particularmente en la franja costera (INEGI 2002). Por su parte, Steinich y Marín (1996) consideran que la permeabilidad del acuífero kárstico en Yucatán, es dominada por una permeabilidad secundaria presente como fracturas, canales y cavernas. Asimismo, la conductividad hidráulica

presentó valores de 1 133.56 a 3 628.8 m d-1, que se encuentran en el rango encontrado por Villasuso et al. (2011).

El medio acuífero en la región de estudio presentó un valor homogéneo (10), debido a que desde la superficie hasta los 220 m de profundidad se conforma de estratos casi horizontales de calizas masivas, recristalizadas y de buena permeabilidad (Graniel 2010). Está conformado por un sistema kárstico maduro en el que la disolución de la roca caliza no permite la formación de suelo, por lo que en la planicie, principalmente en la región costera, el espesor del suelo es menor que 10 cm lo que provoca que el agua se infiltre con una velocidad de 23.79 mm min-1en comparación con 14.10 mm min-1 para la planicie kárstica (Duch 1988, Marín et al. 2004, Bolio et al. 2011). Dubey et al. (2006) asignaron a la variable medio acuífero valores de 10 para el área karstificada y de 6 para las áreas sin karst. Firat y Gültekin et al. (2013) fijaron valores al medio acuífero entre 2 y 10 y, al tipo de suelo entre 3 y 10 debido a la heterogeneidad del área de estudio. La topografía expresada como pendiente (en porcentaje) es otro factor que incide en la vulnerabilidad del agua subterránea a la contaminación; una pendiente de 0 a 2 % da un valor de 10 en comparación con el valor de 1 para las pendientes topográficas mayores a 18 % (Aller et al. 1987). De acuerdo con Firat y Gültekin (2013), el grado de la pendiente determina la escorrentía o la infiltración de los contaminantes.

La pendiente topográfica en la región de estudio es reducida ya que varía de 0 a 0.08 %. Dubey et al. (2006) reportaron pendientes entre 0 y 2 % en la mayor parte de la zona de estudio y una pendiente entre 2 y 6 % en la zona restante asignándole valores de 10 y 6, respectivamente. Firat y Gültekin (2013) mencionaron que 27 % de la zona de estudio presentaba una pendiente suave y la mayor parte, una pendiente pronunciada con crestas de hasta 1 050 m por lo que le dio valores entre 1 y 10.

El acuífero se clasificó como karst, correspondiéndole el valor de 10 debido a que éste es libre excepto por una banda paralela a la costa (Marín et al. 2004), por lo que el impacto a la zona vadosa corresponde a la propia litología. La zona vadosa en Dubey et al. (2006), tuvo valores de 10 y 6 correspondientes a áreas con caliza karstificada y no karstificada. Valores de 7, 8 y 10, para las áreas con materiales porosos, permeables y con menos suelo, dieron como resultado una vulnerabilidad mayor a 140, de manera similar al presente trabajo (Firat y Gültekin 2013).

La conductividad hidráulica en la zona de estudio tiene, de manera general, un valor constante de 96 336 m d-1, que es un valor alto para la determinación de la vulnerabilidad. Dubey et al. (2006) y Firat y Gültekin (2013), reportaron valores de 8.77 y 86.4 m d-1, respectivamente. Vías et al. (2006) reportaron una conductividad hidráulica de 10-2 m d-1 en el acuífero en Torremolinos, España. El valor de conductividad encontrado en el presente estudio se debe a que el karst está más desarrollado (presencia de fracturas, fisuras y conductos de disolución) en comparación con las áreas estudiadas por los autores mencionados.

En la clasificación del índice de vulnerabilidad (IV) los valores extremos son 23 y 230, para las vulnerabilidades mínima y máxima, respectivamente. Para la zona de estudio, los índices de vulnerabilidad calculados por medio de la Ecuación 1, estuvieron en el rango de 197 a 220. Al clasificar estos valores con respecto a la metodología de Aller et al. (1987), les corresponderían las clasificaciones de "Alta" (IV de 180 a 199) y Muy alta (IV > 200); sin embargo, como uno de los objetivos es mostrar con mayor detalle el mapa de vulnerabilidad, se diferenciaron grados de la clasificación Muy alta con dos clasificaciones: "Muy alta" y "Extrema" con la finalidad de hacer énfasis en aquellos municipios que requieren una mayor protección. Los mayores índices (200 a 220) se encontraron en áreas donde la caliza karstificada está expuesta sobre la superficie y el espesor de suelo es nulo. Dubey et al. (2006) clasificaron la vulnerabilidad como baja (< 141), moderada (de

141 a 181) y alta (> 181). Los índices de vulnerabilidad de 162 y 217 son debidos a la heterogeneidad de la zona de estudio (Dubey et al. 2006). Vías et al. (2005) obtuvieron grados de vulnerabilidad: muy bajo (23 a 63.6), bajo (63.6 a 104.2) y moderado (104.2 a 144.8), debido a la presencia de mármoles altamente fracturados pero pobremente karstificados.

Los resultados encontrados permiten afirmar que el grado de vulnerabilidad está principalmente relacionado con la profundidad al nivel estático ya que este parámetro presentó un rango de valores entre 5 y 10, a diferencia de la recarga neta con valores entre 6 y 9, tipo de suelo ente 9 y 10, y medio acuífero, topografía, impacto de la zona vadosa y conductividad hidráulica con un valor homogéneo de 10. De esta manera, las vulnerabilidades con valores de 197 a 207 correspondieron a profundidades de 4.66 m a 15.10 m, y la vulnerabilidad de 211 a 220 es el resultado de la proximidad del nivel freático (menor a tres metros). La excepción a este comportamiento fueron los municipios de Temax y Tepakán que con profundidades de 7.04 y 9.00 m respectivamente, resultaron con vulnerabilidades de 211 como consecuencia de los valores de recarga de 276 y 264, los más altos para la región de estudio.

El nivel de peligrosidad encontrado en los municipios de Mérida y Progreso, se debe a que la infraestructura para el desarrollo en el Estado después del colapso en la producción del henequén, se concentró en la zona conurbada que abarca los municipios de Kanasín, Mérida, Progreso y Umán, siendo los municipios Mérida y Progreso los que presentan mayores grados de desarrollo poblacional, económico e industrial (Gobierno del Estado de Yucatán 2008). Por otro lado, los índices de peligrosidad clasificados como muy bajos en la región de estudio, son el resultado de un menor número (0 a 11) de FPGRP en los municipios considerados. Los niveles muy bajo y bajo de peligrosidad encontrados por Andreo et al. (2006) se deben a que los peligros se consideraron inofensivos; asimismo, los peligros se concentraron en áreas habitadas que albergan las actividades industriales y pequeñas granjas. De acuerdo a Minh y Golscheiner (2006), el peligro se concentró en lugares con una alta urbanización y por la presencia de un hospital, una fábrica de té, algunas estaciones de gasolina y agricultura intensiva.

La clasificación del riesgo de contaminación obtenida en la zona de estudio se debió principalmente al nivel de peligrosidad encontrado, ya que la vulnerabilidad fue relativamente homogénea. La combinación de la vulnerabilidad intrínseca y la peligrosidad, dio como resultado que los municipios con un riesgo bajo de contaminación al agua subterránea correspondan a los municipios con una peligrosidad clasificada como muy baja (de cero a 11 FPGRP), a pesar de que la vulnerabilidad en la región de estudio se clasificó como alta, muy alta y extrema. Asimismo, las ciudades de Mérida, Progreso y Dzidzantún presentaron un riesgo de contaminación muy alto derivado de la mayor cantidad de sitios potencialmente generadores de residuos peligrosos (de 176 a 1500) y de sus vulnerabilidades muy alta y extrema.

Los grados de riesgo (alto y muy alto) encontrados por Andreo et al. (2006) se deben, a diferencia del presente trabajo, al grado de vulnerabilidad encontrada ya que el peligro se clasificó como bajo y muy bajo. En general, el riesgo fue mayor en zonas fuertemente karstificadas y menor en las zonas con un karst menos desarrollado. De acuerdo a Minh y Goldscheider (2006), el riesgo extremo se presentó en pequeñas zonas donde los mayores peligros están localizados cerca de una dolina, y el riesgo no significativo se presentó en la mayor parte de las zonas montañosas donde los conglomerados y areniscas gruesas cubren el acuífero kárstico.

La gestión del recurso hídrico es de importancia para el estado de Yucatán, en especial, para el ámbito geográfico del Semicírculo de cenotes y Zona costera, ya que tienen 69 % de la población del estado de Yucatán; también destaca, la

ubicación del área de recarga, transición y descarga de la Zona Metropolitana de Mérida, la cual requiere de soluciones a su problemática hídrica a través de acciones que contribuyan a la conservación y preservación de las aguas subterráneas para garantizar su disponibilidad en el futuro (CCPY 2012). Los resultados del presente estudio, como es el mapa de riesgo de contaminación al agua subterránea, son un avance en el conocimiento para la mejor toma de decisiones, aunque es recomendable que dicho mapa sea validado mediante un procedimiento de muestreo en campo, antes de ser usado como fuente de información definitiva en la toma de decisiones.

 

CONCLUSIONES

La vulnerabilidad intrínseca en la región de estudio quedó establecida con base en dos de las siete variables que evalúa el método DRASTIC, que son la profundidad y la tasa de recarga, debido a que las otras variables mantienen constantes sus valores en la región de estudio.

La vulnerabilidad extrema (211-220) se localizó en los municipios más cercanos a la costa y la vulnerabilidad alta (180-199) en la parte sur de la región de estudio. Los niveles de peligrosidad en función del número de sitios potencialmente generadores de residuos peligrosos se clasificaron como alto para el municipio Progreso (157 FPGRP) y muy alto para Mérida (1882 FPGRP).

El riesgo a la contaminación del acuífero calculado a través de la vulnerabilidad y la peligrosidad tuvo la clasificación de muy alto para los municipios de Mérida, Progreso y Dzidzantún.

 

AGRADECIMIENTOS

Al Fondo Mixto Conacyt-Gobierno del Estado de Yucatán por el financiamiento del proyecto Reserva Hidrogeológica para el Abastecimiento de Agua con Calidad para la Zona Metropolitana de Mérida Yucatán, Clave 108520.

 

LITERATURA CITADA

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