7.13. Anexo 13. Programa de Monitoreo de las lagunas · Urrutia; 2009). Según los resultados del...

PROYECTO INNOVA CHILE CORFO Código Nº10CREC-8453 7-391

7.13. ANEXO 13. PROGRAMA DE MONITOREO DE LAS LAGUNA S 7.13.1. PROGRAMA DE MONITOREO DE LAS LAGUNAS. De carácter estacional de las lagunas urbanas que permita su uso como fuente de abastecimiento de agua potable no convencional y con potencial aplicabilidad a otras fuentes de agua superficiales de la Región (comuna de San Pedro, Laja, Contulmo, Cañete) y del país.


PROGRAMA DE MONITOREO DE LA CALIDAD DEL AGUA DE LAS LAGUNAS URBANAS DE CONCEPCIÓN, CHILE: ANÁLISIS DE R ESULTADOS

Y PROPUESTA

Oscar Parra, Viviana Almanza, Roberto Urrutia y Carolina Baeza.

Centro de Ciencias Ambientales, EULA-Chile. Universidad de Concepción

PROYECTO INNOVA CHILE 10CREC-8453. Agua, situaciones de emergencia, factibilidad técnica para

el abastecimiento de agua potable desde un sistema de lagunas urbanas

Unidad Desarrolladora

Centro de Ciencias Ambientales EULA-Chile (Universidad

de Concepción)

Unidad Mandante

Unidad Interesada

Municipalidad de Concepción

ESSBIO S.A.

Concepción 2013


Índice

1. Introducción ............................................................................................................................ 394

2. Area de Estudio ....................................................................................................................... 396

3.- Resultados ............................................................................................................................. 403

4.- Discusión ............................................................................................................................... 411

5.- Conclusiones ......................................................................................................................... 412

Elementos recomendados para el programa de monitoreo de las lagunas urbanas de Concepción . 412

Objetivos del monitoreo .......................................................................................................... 412

Diseño de Monitoreo ............................................................................................................... 413

Indicadores de calidad del agua ............................................................................................... 413

Aseguramiento de la Calidad ................................................................................................... 416

Manejo de datos ...................................................................................................................... 416

Análisis de datos / evaluación.................................................................................................. 416

Informes ................................................................................................................................. 416

Evaluación Programática ......................................................................................................... 416

Apoyo General y Planificación de Infraestructuras .................................................................. 417

6.- Referencias Bibliográficas ..................................................................................................... 418


1. Introducción Se ha previsto sobre la base de los resultados obtenidos en el Proyecto Innova Chile 10CREC-8453 (2010-2013), formular una propuesta de un Programa de Monitoreo sobre la calidad de las aguas de las lagunas urbanas de Concepción, el cual debe permitir en el marco de un Plan de Recuperación de estos sistemas lagunares, conocer la evolución de estos cuerpos de aguas en relación a las acciones de gestión ambiental, asumidos en él, que permitan su conservación y el mejoramiento de los espacios públicos y por ende de la calidad de vida de la población del Gran Concepción. Un Programa de Monitoreo de Calidad de Agua (PMCA) consiste en mediciones de largo plazo, con una frecuencia establecida de determinados parámetos físicos, químicos y biológicos, siguiendo metodologías estandarizadas en un o varios cuerpos acuáticos de un área determinada, que requieren un seguimiento, una evaluación de su evolución y la entrega de información, de una manera tal que los principales actores involucrados, i.e., autoridades, servicios públicos, empresas y ciudadanía en general, conozcan, comprendan y tomen decisiones de una manera informada. Desde un punto de vista científico, una propuesta de programa de monitoreo debe basarse en un estudio de línea base de los cuerpos de aguas de interés, es decir de los resultados de un o varios proyecto de investigación (anteriores y actuales) y sus respectivas publicaciones, que permita generar información con base científica sobre el estado de salud ambiental de los cuerpos de aguas, con el objeto de establecer que parámetros y variables físicas, químicas y biológicas son las relevantes en cuanto a las características indicadas y que su medición en el tiempo y espacio, sirvan como indicadoras de su estado y evolución(Chapman 1992). En lo que respecta al sistema de lagunas del Gran Concepción, se contaban con dos elementos importante, un importante número de publicaciones de las condiciones anteriores (Dellarossa et al., 1976; Parra et al. 1976; Rosas, 1981; Parra et al., 1986; Parra et al., 1989; Valdovinos, 2006; Eula, 2009; Parra, 2009; Urrutia, 2009; Díaz, 2010; Acuña, 2010) y la información y los resultados de este proyecto Innova, permitiendo así contar con una línea base con una dimensión temporal de largo plazo y actualizada, lo que permitió, además, hacer comparaciones en el tiempo sobre las condiciones ecológicas de estos cuerpos de aguas. Esta propuesta de Programa de Monitoreo se realiza con el fin de apoyar las acciones por parte de las autoridades de la Municipalidad de Concepción con respecto al rol que estos cuerpos de agua deben prestar a la ciudad y así promover la participación de la ciudadanía la cual, al contar con el conocimiento en la problemática se espera incremente su interés respecto al futuro de estos sistemas ecológicos, porque podrán establecer relaciones causa efecto a partir de las acciones que se adopten, que ellos las percibirán a través del mejoramiento de sus entornos y calidad de vida. El Programa de Monitoreo (PM) fue formulado siguiendo los requerimientos establecidos por la EPA en el año 2003 y desarrollados por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA 841-B-03-003). Según la EPA, primordialmente se debe elaborar y establecer una estrategia a nivel de la autoridad política (en este caso el Gobierno Local o


Municipal en primera instancia, y posiblemente insertos en las politicas regionales y nacionales sobre la materia), la que se xpresa en un plan de aplicación a largo plazo que incluye una línea de tiempo, que no exceda de diez años, para lograr los objetivos de la estrategia respecto al patrimonio natural de la Comuna. Se entiende como estrategia para el caso de las lagunas de Concepción, todas las acciones que la política municipal (emanada y acordada con el conocimiento y respaldo de la ciudadanía) haya considerado para lograr un uso pleno de los servicios y beneficios ecosistémícos (belleza escénica, recreación, paisajismo, pesca deportiva, navegación, amortiguación hídrica, fuentes agua potable, conservación de la biodiversidad, etc.), que estos cuerpos de agua otorgan a los habitantes del Gran Concepción Es importante que la estrategia sea de largo alcance o plazo e identifique también los temas técnicos-científicos a considerar y las necesidades de recursos, que actualmente son un impedimento, para un programa de control adecuado. Según la EPA (2003) el Programa de Monitoreo debiera hacer referencia a cada uno de los elementos que se presentan a continuación:

1. Objetivos del Programa de Monitoreo (PM): El PM debe ser eficiente y eficaz en la generación de los datos que contribuyan a las necesidades de la gestión en las lagunas en cuanto a la toma de decisiones, se deben incluir una amplia gama de objetivos de gestión de calidad de agua, incluyendo los que están incluidos en las normativas nacionales de calidad de agua.

2. Diseño del PM: Consiste en la elección de los sitios a muestrear que mejor sirvan a los objetivos propuestos, basado en la probabilidad de hacer válidas inferencias estadísticas acerca de la condición de los cuerpos de agua bajo control y vigilancia.

3. Indicadores complementarios de calidad del agua: La EPA recomienda utilizar un procedimiento por etapas para el monitoreo que incluya indicadores básicos seleccionados para representar a cada uso designado aplicable, además de los indicadores complementarios elegidos según un sitio específico. Los indicadores básicos para el recurso agua incluyen aquellos de carácter físicos/hábitat, químicos/toxicológicos, y biológicos/ecológicos, y se pueden utilizar de forma rutinaria para evaluar el cumplimiento con los estándares de calidad de agua. Indicadores complementarios se utilizan cuando existe una razón de que un contaminante específico puede estar presente en la cuenca hidrográfica del cuerpo de agua bajo control.

4. Aseguramiento de la Calidad: Se debe establecer planes de gestión de la calidad y aseguramiento de programas/proyectos/planes de calidad, mantenimiento y revisión de pares, esto con el fin de garantizar la validez científica de las actividades de vigilancia y de laboratorio.

5. Manejo de datos: Contempla el acceso electrónico para el manejo de datos de la calidad del agua, y el acceso público a ellos.

6. Análisis de datos / evaluación: Establecer una metodología que incluya criterios para la recopilación, análisis y la integración de toda la información disponible.

7. Informes: Elaboración y producción de informes oportunos y completos de calidad del agua, ojalá con una amplia difusión, en especial a los actores interesados.


8. Evaluación Programática: Llevar a cabo revisiones periódicas de cada aspecto del programa de monitoreo para determinar si el programa cumple con su decisión de cual calidad de agua se necesita para determinados usos y requerimientos, incluyendo todos los tipos de cuerpos de agua. Esto debe incluir la evaluación del PM para determinar qué tan bien se dirige a cada uno de los elementos claves y la determinación de cómo se incorporan en los futuros ciclos de monitoreo los necesarios cambios y adiciones o complementos.

9. Apoyo General y Planificación de Infraestructuras: Identificar actuales y futuras necesidades de recursos que se requiere para aplicar plenamente la estrategia del programa de monitoreo.

Sobre la base de lo analizado anteriormente, el propósito de esta contribución es la formulación de un programa de monitoreo de la calidad de agua para las lagunas urbanas de Concepción, el cual sirva como una herramienta en la toma de decisiones sobre el manejo de estos cuerpos de agua para la ciudad de Concepción.

2. Area de Estudio En la ciudad de Concepción se encuentra una de las áreas con mayor número de lagunas localizadas en el radio urbano de Chile; entre ellos la Laguna Redonda, Las Tres Pascualas, Lo Galindo, Lo Méndez y Lo Custodio (Fig. 1). Estas lagunas quedaron insertas en el radio urbano de la ciudad de Concepción a medida que la ciudad creció y se expandió, ubicándose a menos de 1,5 km de la plaza de armas en el caso de la Las Tres Pascualas y a 3 km la más retirada de la plaza de armas, correspondiendo a la laguna Lo Galindo (Fig. 2). Las lagunas fueron paulatinamente rodeadas por casas, edificios, calles, construcciones diversas, redes de agua potable, gas y alcantarillado, llegando, a veces estas intervenciones hasta la zona litoral, como es el caso de Las Tres Pascualas, que sólo tiene un 0,01 km2 de áreas verdes (Fig. 1).


Figura 1. Ubicación de las lagunas urbanas de Concepción.


Figura 2. Zonas verdes en cada laguna y distancia entre lagunas y a la Plaza de Armas.


Dado que el crecimiento de la ciudad ha sido episódico, las lagunas no fueron incluidas como tales, es decir teniendo presente su condición de ecosistema acuático, en la planificación del desarrollo urbano hasta hace muy poco tiempo (Parra et al., 1980; 1981; 1985). Por lo anterior, estos sistemas urbanos experimentaron el fuerte embate de las actividades antrópicas; en muchos casos siendo utilizadas hasta el presente como receptores de aguas lluvia y aguas servidas, acopio de basuras, con intervenciones y modificaciones del área litoral, por ejemplo por proyectos inmobiliarios.

Los impactos a los que están sometidas las lagunas, hasta el presente, han generado cambios en la estructura y composición de las comunidades biológicas, en la baja transparencia de sus aguas, el crecimiento masivo de microalgas, algunas de ellas de naturaleza tóxica, invasión de diversas especies de macrófitas (Valdovinos, 2006; Parra, 2009), la disminución de las concentraciones de oxigeno disuelto en la columna de agua y el incremento en la concentración de iones disueltos, e.g. amonio, registrándose una situación de eutrofización a hipereutrofización en cada una de ellas (Parra, 1989; 2009; Urrutia; 2009).

Según los resultados del presente Proyecto Innova, en cuanto al uso que los habitantes de la ciudad hacen de las lagunas, se constató que la laguna Redonda es la más visitada, principalmente por los habitantes de este sector (respuesta del 60% de los encuestados), lo que se relaciona con la mayor cantidad de servicios para uso recreacional, facilidad de acceso y belleza del paisaje. La segunda más visitada por los habitantes cercanos es la laguna Lo Méndez, en donde un 57% de los encuestados dicen hacer algún uso de la laguna. Por otra parte, las lagunas Lo Galindo y Tres Pascualas son menos frecuentadas por sus habitantes cercanos (48% y 19% respectivamente). En general el tipo de uso realizado en las lagunas es principalmente de tipo recreativo. En la laguna Tres Pascualas se encuentra el parque Tres Pascualas, localizado en la orilla sur y que posee mejores condiciones de aseo y ornato que el resto de la superficie que rodea la laguna (Muñoz, 2010). Según el estudio realizado por Muñoz (2010), el parque Tres Pascualas recibe público joven, grupos de amigos, provenientes de la Universidad San Sebastián, estos frecuentan la laguna los días de semana, sin embargo, durante fin de semana y en menor proporción, la laguna es visitada por familias que viven cerca al sector.

En las lagunas Redonda y Lo Galindo, se realizan actividades deportivas, dada la infraestructura de caminos para correr, caminar y montar bicicletas. En el caso de Lo Galindo y Lo Méndez la presencia de cancha de futbol fomenta esta actividad. En estas últimas se realizan también actividades como natación y pesca. Cabe resaltar que solamente la laguna Redonda cuenta con alumbrado, asientos, basureros y senderos peatonales en toda el área. En Lo Méndez, Tres Pascualas y Lo Custodio existe algún tipo de esta infraestructura pero solo en sectores restringidos. Ninguna de las lagunas tiene infraestructura para acoger actividades que involucren la interacción directa con el cuerpo de agua, es decir muelles, embarcaderos, o balsas que permitan la actividad de arriendo de botes o bicicletas acuáticas (Tabla 1a). Observaciones hechas en terreno en Lo Custodio permitieron evidenciar la presencia de niños y familias en el sector, y la utilización de la cancha de futbol y de los juegos en especial por los habitantes del condominio de


apartamentos ubicado al borde de la laguna, los cuales cuentan con una puerta de acceso a dicha cancha y por ende a la laguna.

La Municipalidad de Concepción junto con el Centro Eula en 1993 determinaron el rol de cada una de las lagunas, como parte de los resultados del seminario local denominado “Las lagunas urbanas de Concepción”, definieron entre los posibles usos el recreacional, preservación y conservación de la naturaleza, fuente de abastecimiento de agua potable, recepción de efluentes y recurso de carácter comunitario. Esta información se presenta resumida en la tabla 1b. Sin embargo, este ejercicio fue netamente académico y no fue considerado dentro del plan regulador de la comuna de Concepción. Como se ha descrito, se han realizado acciones aisladas para proteger y recuperar las lagunas, sin embargo, los habitantes de la ciudad siguen sin hacer uso pleno de ellas y sin generar un sentido de pertenencia hacia las mismas, aun así no se valora la importancia de estos cuerpos de agua para los habitantes y la ciudad.

Según Breuste et al. (2003) la naturaleza es un factor muy importante e imprescindible en la vida de las personas y la configuración de las ciudades, independientemente de la nacionalidad o pertenencia social. Estas influyen considerablemente las posibilidades existentes de disfrutar la naturaleza.

En una población urbana es necesaria la presencia de áreas verdes como árboles, jardines, plazas, parques, lagunas o humedales que sean de utilidad, tanto para el ecosistema como para la recreación de las personas. Estudios en la provincia de Concepción arrojaron que un 77,5% de las personas en Tumbes y un 72% de las personas en la Laguna Grande de San Pedro valoran la plantación de árboles en la vía pública (Rojas, 2003); y sobre un 60% de las personas de estas dos localidades valoran la conservación de las áreas verdes naturales (Rojas, 2003). Breuste et al. (2003) en su estudio comparativo de naturaleza y espacios libres en zonas urbanas de Halle (Alemania) y Concepción/Talcahuano (Chile), encontraron que en Alemania se busca y se utiliza la naturaleza en las afueras de la ciudad, aunque exista en ella, mientras que en Chile, esto sucede en menor cantidad debido a la menor movilidad y los menores recursos financieros para cubrir costos de salidas. Es decir que la naturaleza en la ciudad para el desarrollo urbano chileno es aún más importante que para los alemanes. Por lo tanto, en Chile la naturaleza en la ciudad adquiere una importancia mayor con respecto a Alemania.


Tabla 1. Utilización de las lagunas por parte de los ciudadanos de Concepción.

Ítem

Tres Pascualas Redonda Lo Méndez Lo Galindo Lo Custodio

Infraestructura

Estacionamientos públicos de la Universidad de San Sebastián, utilizados por estudiantes y docentes, lo que se manifiesta en pérdida de espacio para la población (Muñoz, 2010). Sillas y juegos infantiles. A veces se observan fotógrafos con ponis.

Juegos infantiles, sillas, jardines, estacionamientos, senderos peatonales de paseo, senderos de bicicletas, mirador, restaurantes aledaños, basureros. Iluminación del contorno y en el centro de la laguna. Se puede recorrer caminando toda la laguna.

El sector norte tiene una plaza pequeña con jardines, basureros, sillas e iluminación. Cancha Futbol.

Existe una plaza destruida, denominada parque rivera de Lo Galindo un camino peatonal que bordea solo esta pare de la laguna y esta plaza, el cual tiene iluminación. Cancha Futbol.

El sector norte de la laguna tiene una plaza, con juegos infantiles y una cancha de fútbol, esta zona junto con la parte occidental cuenta con iluminación.

Usuarios Principalmente jóvenes estudiantes (entre semana). Familias (fines de semana (Muñoz, 2010).

Principalmente familias. Jóvenes deportistas. Pololos.

Jóvenes deportistas. Pololos.

Jóvenes deportistas y jugadores de futbol.

Principalmente familias, niños, jugadores de futbol.

Tiempo de utilización Días de semana y fin de semana, no recibe gran afluencia de público (Muñoz, 2010).

Fin de semana, entre semana. Fin de semana. Fin de semana. Fin de semana, entre semana.

Área verde Cuenta con una sola área verde, denominada parque de la Laguna Tres Pascualas que es clasificado como Parque Urbano (área verde de una superficie igual o superior a 0,01 km2) , el resto de la laguna está ocupada por construcciones.

Cuenta con 0,01 km2 de área verde.

El área verde ocupa solamente el 0,02 km2 de su área

Presenta en sus alrededores extensos sectores de áreas verdes, sin embargo tiene construcciones muy al borde de la laguna, El área verde ocupa el 0,04 km2 de su área

Cuenta con una estrecha área verde, en relación al cuerpo de agua, solamente el 0,003 km2 de su área


Sector socioeconómico La población que rodea a la laguna es de clase media y media baja, con campamentos en sus alrededores que en general, carecen de infraestructura básica y cuya población es de un nivel socioeconómico bajo (MOP, 2001). La laguna corresponde a las zonas HR3 (Barrio las Tres Pascualas), que corresponde a zonas habitacionales de renovación residencial y equipamiento, con edificación asilada y pareada mayoritariamente al cuerpo de agua, por lo que plantea la exigencia de antejardín y área libre para asegurar el entorno de la laguna y E2 (equipamiento educacional: Universidad San Sebastián), corresponde a zonas de equipamiento educativo y áreas verdes.

Se encuentra emplazada en el sector Lorenzo Arenas, correspondiente a un sector socio económico medio, la cual ha sufrido una fuerte expansión desde su creación en el siglo XX, llegando a sostener en la actualidad más de once poblaciones. La población específica donde se ubica la laguna es la población llamada Laguna Redonda.

El Sector Santa Sabina está conformado por viviendas antiguas asociadas a un nivel socioeconómico preferentemente bajo corresponde a una microzona industrial donde se permite incluso la instalación de industria y bodega inofensiva o molesta no contaminante (otros usos del sector son comercio y oficinas, equipamiento, área verde), existen residencias donde se han habilitado talleres mecánicos y artesanales, constituyendo fuente de ingreso de los habitantes, en dicho plan las lagunas (MOP, 2001).

El sector Teniente Merino – Chacabuco uso habitacional y, en general, tiene características socioeconómicas de nivel medio bajo y bajo (MOP, 2001). En el sector S-3 donde se ubica la laguna se permite la instalación de industrias y bodegas inofensivas, (otros usos del sector vivienda, comercio y oficinas, equipamiento, área verde).

El sector Teniente Merino – Chacabuco uso habitacional y, en general, tiene características socioeconómicas de nivel medio bajo y bajo (MOP, 2001). Se emplazan en el sector S-4, el cual corresponde a una microzona industrial donde se permite incluso la instalación de industria y bodega inofensiva o molesta no contaminante (otros usos del sector son comercio y oficinas, equipamiento, área verde).

Acceso El único acceso posible a la laguna es por la Calle Paicaví (Muñoz, 2010). Todo el contorno de la laguna se encuentra “ocupado” con construcciones.

La laguna tiene acceso caminando por todo su contorno, con pasarelas habilitadas sobre la calle Diego de Almagro y otras. Con vehículo se puede acceder por la Calle laguna Redonda.

Caminando se puede acceder por la calle Venecia y Sor Teresa de los Andes que bordean el sector norte sector de la laguna

El acceso posible a la laguna es por la Autopista General Bonilla, y luego por la calle Padre Alberto Hurtado. Caminando se puede acceder desde esta calle, a la orilla de la laguna.

Acceso por la calle Lientur y caminando por el contorno norte y occidental de la laguna.


Tabla 1b. Rol asignado a cada una de las lagunas urbanas, en el seminario local “Las lagunas urbanas de Concepción” (1993).

Rol Lo

Galindo

Lo

Méndez

Lo

Custodio

Tres

Pascualas Redonda

Uso recreacional X X X X X

Juegos infantiles X X X X

Paseos X X X X X

Balneario X Navegación X X X

Deportiva X X

Educacional X X X X X

Preservación y conservación de la

naturaleza

X X X X X

Recepción de

efluentes X X X

Recurso de

carácter

comunitario

X X X X X

3.- Resultados Los datos de calidad de agua de las lagunas urbanas, generada y recopilada por el proyecto (ANEXO 4 y 5 del Informe Final 10CREC-8453)), fueron analizados los parámetros físicos, químicos y biológicos, para determinar los niveles de contaminación y eutrofización actuales. De los 65 parámetros medidos en las lagunas (7.4.1.3 a 7.4.1.6. ANEXO 4 Informe Final 10CREC-8453)), se priorizaron 32 parámetros que fueron medidos de forma estacional y en todas las lagunas y que se considera son indicadores de contaminación orgánica e inorgánica, así como también indicadores microbiológicos y biológicos de contaminación y/o eutrofización. Estos datos fueron analizados con estadística multivariada con el fin de determinar la variación temporal y espacial de la calidad del agua en las lagunas y determinar la localización de las estaciones de muestreo, profundidad y la frecuencia de toma de muestras de los parámetros de calidad de aguas.

En las Tablas 2, 3 y 4, se sintetiza la información de forma estacional por cada laguna. Sobre la base de esta información se ha actualizado el nivel trófico de estos cuerpos de aguas aplicando el Índice de Carlson TSI (Carlson, 1977). Los resultados muestran que las lagunas Lo Custodio, Lo Méndez, Tres Pascualas y Redonda se encuentran eutróficas (TSI >50), y la laguna de Lo Galindo, en estado Hipertrofico (TSI >70) (Tabla 5).


Tabla 2. Parámetros de calidad del agua de las lagunas Tres Pascualas y Lo Custodio.

LAGUNA

EPOCA Verano Otoño Invierno Primavera Verano Otoño In vierno Primavera

Transparencia Disco Secchi (m) 1,46 1,78 1,23 1,0 0,7 0,4 0,5 0,3Temperatura del agua (ºC) 19,52 15,83 11,18 21,1 20,7 15,0 10,8 23,3Turbidez (NTU) 6,27 5,38 7,87 7,0 17,0 13,7 23,3 38,4Conductividad (µS/cm) 359,67 466,63 293,63 332,3 119,8 134,5 122,2 136,0Sól. Suspendidos totales (mg/L) 4,83 3,25 3,65 10,5 12,4 14,8 10,1 54,4Solidos totales (mg/L) 8,28 145,86 234,90 219,8 12,4 50,9 106,1 152,4Color verdadero Pt/Co 9,13 34,00 9,25 14,3 6,0 24,0 6,0 10,0pH 8,20 7,93 7,64 8,5 8,9 8,8 7,7 7,5Alcalinidad (mgCaCO3/L) 139,75 151,00 102,78 99,9 49,5 55,0 53,2 57,0Dureza total (mg CaCO3/L) 153,70 167,44 147,20 110,2 50,5 54,5 58,3 44,4Oxígeno disuelto (mg/L) 8,51 3,12 8,38 4,7 10,5 9,0 10,3 6,2DBO5 (mg O2/L) 3,30 2,40 2,72 10,9 3,6 3,0 1,7 17,2DQO (mg O2/L) 18,13 17,86 13,25 30,8 16,1 16,4 6,0 42,0Fósforo total (mg P/L) 0,07 0,14 0,10 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2Orto-fosfato (mg PO4/L) 0,14 0,04 0,05 0,0 0,1 0,0 0,1 0,0Nitrógeno total (mg N/L) 1,82 1,85 2,31 1,3 0,6 0,4 0,5 1,2Nitratos (mg NO3/L) 1,28 0,87 4,92 0,1 0,1 0,1 0,9 0,1Nitritos (mg NO2/L) 0,03 0,04 0,02 0,0 0,1 0,1 0,0 0,1Amonio (mg NH4/L) 0,40 1,07 0,24 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Relación N:P 25,59 13,79 23,06 16,9 8,8 4,3 4,9 7,5Sodio (mg/L) 28,90 27,42 21,80 24,8 5,1 6,2 4,9 4,1Potasio (mg/L) 9,67 8,67 7,00 9,3 0,4 1,5 1,4 0,8Calcio (mg/L) 33,80 37,87 34,22 24,3 15,7 17,8 19,2 14,3Magnesio total (mg/L) 16,33 17,23 15,27 16,3 2,7 2,4 2,5 2,6Sulfato (mg/L) 37,42 30,79 30,54 36,3 4,4 4,8 7,1 3,7Cloruro (mg/L) 28,15 27,84 22,04 23,5 5,6 6,2 5,4 5,4Fluoruro (mg/L) 0,07 0,11 0,08 0,1 0,1 0,1 0,0 0,2Hierro total (mg/L) 0,17 0,31 0,17 0,1 0,9 0,3 0,7 0,8Manganeso total (mg/L) 0,19 0,41 0,24 0,1 0,1 0,0 0,0 0,1Clorofila a (µg/L) 13,32 8,01 4,57 11,4 1,9 10,6 41,2 51,6Coliformes fecales (NMP/100 mL) 112,25 391,00 729,42 11,3 76,5 822,5 6077,7 180,0Coliformes totales (NMP/100 mL) 270,75 1.545,00 3.276,67 140,0 910,0 915,0 33800,0 180,0

Tres Pascualas Lo Custodio


Tabla 3. Parámetros de calidad del agua de las lagunas Lo Galindo y Lo Méndez.

LAGUNA

EPOCA Verano Otoño Invierno Primavera Verano Otoño In vierno Primavera

Transparencia Disco Secchi (m) 0,25 0,39 0,58 0,30 2 1 1 1Temperatura del agua (ºC) 20,38 14,95 10,52 23,71 22 16 11 21Turbidez (NTU) 41,66 21,77 20,13 25,47 10 13 15 13Conductividad (µS/cm) 307,67 311,17 161,29 271,00 339 323 211 251Sól. Suspendidos totales (mg/L) 52,40 33,30 14,50 29,20 13 13 18 16Solidos totales (mg/L) 84,33 116,82 457,16 210,03 24 94 175 182Color verdadero Pt/Co 37,67 45,00 7,60 15,68 27 31 6 9pH 9,13 8,12 7,89 8,43 8 8 8 7Alcalinidad (mgCaCO3/L) 110,17 97,67 71,43 111,00 100 98 76 102Dureza total (mg CaCO3/L) 103,72 103,18 90,22 124,98 101 107 97 123Oxígeno disuelto (mg/L) 10,48 7,57 10,07 3,72 7 6 9 2DBO5 (mg O2/L) 29,82 11,67 7,45 10,83 7 8 6 12DQO (mg O2/L) 78,89 46,00 21,10 33,23 19 26 21 28Fósforo total (mg P/L) 0,33 0,22 0,19 0,21 0,06 0,07 0,12 0,10Orto-fosfato (mg PO4/L) 0,08 0,04 0,09 0,04 0,14 0,04 0,04 0,04Nitrógeno total (mg N/L) 3,78 1,99 2,96 1,83 1 1 1 1Nitratos (mg NO3/L) 0,06 0,43 3,21 0,10 0,11 0,18 1,83 0,08Nitritos (mg NO2/L) 0,03 0,02 0,27 0,02 0,03 0,02 0,02 0,02Amonio (mg NH4/L) 0,10 0,11 0,17 0,03 0,26 0,14 0,03 0,03Relación N:P 12,81 10,63 17,89 9,17 16 22 11 5Sodio (mg/L) 40,13 22,21 17,18 22,24 24 24 20 25Potasio (mg/L) 5,17 4,34 3,31 3,83 3 3 3 3Calcio (mg/L) 24,45 25,42 22,58 28,50 21 25 24 28Magnesio total (mg/L) 9,64 5,92 8,77 8,11 10 10,25 9 10Sulfato (mg/L) 16,21 13,93 11,69 17,14 11 10 11 11Cloruro (mg/L) 22,42 20,99 18,31 20,86 25 28 22 21Fluoruro (mg/L) 0,11 0,12 0,08 0,16 0,106 0,125 0,007 0,13Hierro total (mg/L) 0,59 0,40 0,48 0,21 1 4 0 0Manganeso total (mg/L) 0,06 0,04 0,08 0,05 0,2005 0,134 0,034 0,195Clorofila a (µg/L) 151,21 98,02 130,00 46,67 17 70 50 12Coliformes fecales (NMP/100 mL) 166,56 1220,00 7766,40 320,00 59 368 3760 18Coliformes totales (NMP/100 mL) 1290,00 1481,67 17500,00 773,25 204 383 7967 32

Lo Galindo Lo Méndez


Tabla 4. Parámetros de calidad del agua la laguna Redonda.

LAGUNAEPOCA Verano Otoño Invierno Primavera

Transparencia Disco Secchi (m) 2,18 2,58 2,00 2,30Temperatura del agua (ºC) 20,02 14,86 10,58 18,56Turbidez (NTU) 6,93 4,81 3,33 2,70Conductividad (µS/cm) 334,60 272,83 206,83 226,33Sól. Suspendidos totales (mg/L) 5,39 2,50 4,27 1,67Solidos totales (mg/L) 8,46 50,08 143,77 144,67Color verdadero Pt/Co 5,00 25,00 5,00 5,00pH 7,99 7,80 8,06 7,85Alcalinidad (mgCaCO3/L) 90,09 87,50 80,58 87,50Dureza total (mg CaCO3/L) 87,21 91,88 94,80 64,18Oxígeno disuelto (mg/L) 4,29 5,03 10,20 3,40DBO5 (mg O2/L) 3,42 3,63 3,39 1,75DQO (mg O2/L) 10,78 11,38 13,83 9,60Fósforo total (mg P/L) 0,04 0,04 0,03 0,02Orto-fosfato (mg PO4/L) 0,14 0,04 0,05 0,04Nitrógeno total (mg N/L) 0,66 0,67 0,38 0,32Nitratos (mg NO3/L) 0,08 0,05 0,13 0,05Nitritos (mg NO2/L) 0,03 0,02 0,02 0,02Amonio (mg NH4/L) 0,28 0,38 0,03 0,03Relación N:P 15,77 16,30 13,27 23,00Sodio (mg/L) 25,42 20,32 17,92 19,99Potasio (mg/L) 2,96 3,02 2,83 3,99Calcio (mg/L) 17,98 18,55 18,43 17,56Magnesio total (mg/L) 10,45 10,79 11,55 10,93Sulfato (mg/L) 10,15 10,27 11,27 12,06Cloruro (mg/L) 18,01 17,20 16,90 18,45Fluoruro (mg/L) 0,07 0,10 0,04 0,12Hierro total (mg/L) 0,67 0,02 0,05 0,02Manganeso total (mg/L) 0,14 0,00 0,00 0,02Clorofila a (µg/L) 39,83 57,52 20,93 1,20Coliformes fecales (NMP/100 mL) 14,00 33,50 60,98 4,90Coliformes totales (NMP/100 mL) 124,33 109,25 242,06 33,00

Redonda


Tabla 5. Índice de Carlson (<20 Ultraoligotrófico, 30 y 40 Oligotrófico, 40 y 50 Mesotrófico, 50 y 60 Eutrófico, >70 Hipertrofico) para todas las lagunas estudiadas.

Parámetros Lo custodio Lo Galindo Lo Méndez Redonda Tres Pascualas

Disco Secchi 71,0 74,0 58,6 48,2 55,5

Clorofila 62,7 76,3 66,0 63,9 52,5

Fosforo total 71,93 83,18 67,34 53,20 70,56

Carlson’s TSI 68,51 77,84 63,99 55,10 59,51

Los resultados obtenidos del análisis de cluster por estaciones del año mostraron que al 9% de similitud se hacen dos grupos, uno formado por verano, otoño, invierno y primavera de las lagunas Tres Pascualas (TP), Lo Méndez (LM), Lo Galindo (LG) y Redonda (R) y otro grupo formado por todas las estaciones correspondientes a la laguna Lo Custodio (LC) y LG en verano (Fig. 3). Los resultados del análisis de Anosim a una vía mostraron que existen diferencias estadísticas entre las lagunas p= 0,001 (Global R): 0,676, por lo que se debe realizar un monitoreo específico para cada uno de estos cuerpos de agua. Al comparar si existen diferencias entre las lagunas a nivel estacional se encuentra que existen diferencias significativas entre las estaciones del año p= 0,03 (Global R): 0,151.

Group average

LG LC LC LC LC LG LM TP

TP

TP

LM LR LR LR LR LM LM TP

LG LG

Samples

0

2

4

6

8

10

Dis

tanc

e

Transform: Square rootNormaliseResemblance: D1 Euclidean distance

EPOCAVerano 2011Otoño 2011Invierno 2011Primavera 2011

Figura 3. Análisis de cluster de la calidad de agua de las lagunas urbanas de Concepción en las diferentes estaciones del año.


Al realizar el análisis de Anosim por cada laguna se obtuvieron los siguientes resultados: Tres Pascualas: los resultados del análisis Anosim a dos vías, donde los factores fueron profundidad de la muestra (superficie y fondo) y puntos de muestreo (E1 y E2), mostraron que no existen diferencias significativas entre las zonas de muestreo y la profundidad, p= 0,714 (Global R): -0,146, a su vez, existen diferencias en la calidad del agua entre las épocas del año p= 0,001 (Global R): 1. Lo Galindo: Los resultados del análisis Anosim a dos vías, donde los factores fueron profundidad de la muestra (superficie y fondo) y puntos de muestreo (E1, E2 y E3), mostraron que existen diferencias en la calidad del agua entre las épocas del año p= 0,001 (Global R): 0,981, sin embargo, no existen diferencias significativas entre las zonas de muestreo y la profundidad p= 0,617 (Global R): -0,045. Lo Méndez: Los resultados del análisis Anosim a una vía, mostraron que no existen diferencias significativas en la profundidad de la muestra (superficie y fondo) p=0,717 (Global R): -0,115, y diferencias en la calidad del agua entre las épocas del año p= 0,001 (Global R): 1. Redonda: Los resultados del análisis Anosim a una vía, mostraron que no existen diferencias significativas en la profundidad de la muestra (superficie y fondo) p= 89,1%Global R): -0,157 y diferencias en la calidad del agua entre las épocas del año p= 0,001 (Global R): 0,88. Los parámetros medidos en las entradas de aguas lluvia para cada laguna fueron incluidas en el presente análisis según la estación del año correspondiente, los resultados de estos análisis muestran que durante el invierno existe un aporte importante de materia orgánica, nutrientes y coliformes totales a través de la escorrentía superficial y de colectores de aguas lluvia, un detalle de los datos se puede observar en el ANEXO 7 del Informe final 10CREC8453.

Por otra parte en las lagunas fueron observadas 9 floraciones algales, generadas por 4 especies, como se muestra en la tabla 6. En las lagunas Lo Galindo y Tres Pascualas, se generaron floraciones algales durante la primavera y el verano 2011-2012, de Microcystis aeruginosa que pertenece a la clase Cyanophyceae (algas verde azules) o cianobacterias, debido a que esta especie genera toxinas (cianotoxinas), a sus floraciones se les denomina floraciones algales nocivas (FAN). Las cianotoxinas son péptidos, alcaloides o lipopolisacáridos, que llegan a afectar al sistema nervioso y digestivo además de provocar efectos sobre mucosas y piel. Estas toxinas pueden ingresar al organismo por ingestión directa del agua con floraciones, por contacto a través del baño, o por consumo de animales expuestos a cianotoxinas (Backer, 2002; American Water Works Association, 2010). Probablemente muchos casos de enfermedades causadas por las cianotoxinas no son bien documentadas, ya que los pacientes o los médicos no asocian los síntomas con estas sustancias (UNESCO, 2009). Estas toxinas son relativamente estables y resistentes a la hidrólisis y oxidación por lo que pueden perdurar por largos períodos en el cuerpo de agua (American Water Works Association, 2010).


En las lagunas urbanas de Concepción, ya habían sido reportadas este tipo de floraciones, en el año 1985 se genero un blooms tóxico de M. aeruginosa en la Laguna Redonda que causo la muerte de cientos de peces. Se atribuyó la muerte de los individuos a la microcistina tipo C (MS) al realizar bioensayos con ratones (Parra and Dellarossa, 1985). Este bloom también se presentó en Lo Méndez y Lo Galindo, sin embargo, no generó consecuencias negativas para los peces, Parra et al., (1986), atribuyeron la formación de la floración tóxica a diferentes factores ambientales, como el rompimiento de la estratificación térmica, estabilidad de la columna de agua y altas temperaturas, que junto con la presencia de las cianobacterias generaron la floración en pocos días. A pesar que las condiciones ambientales antes mencionadas son factibles de que se presenten con regularidad en el lago, no se ha vuelto a expresar una floración tóxica con evidente muerte de peces, hasta el momento. En las Tres Pascualas, se determinaron cuatro variantes de microcistina; MC-RR, MC-FR, MC-LR y MC-YR durante una floración de M. aeruginosa sin evidencia de muerte de peces (Neumann et al., 2000). Años después (2009) se presentó una masiva muerte de peces en el lago, la que fue asociada a cambios en las concentraciones de oxígeno disuelto y aportes autóctonos y alóctonos de amonio, sin embargo, no se realizaron evaluaciones de la toxicidad por microalgas en la columna de agua (Urrutia comp. pers.). En el verano del año 2011 se observó una mortalidad de peces en Lo Galindo, pero sus causas no fueron estudiadas. Por lo anterior, se considera necesario incluir en el monitoreo a las poblaciones o especies de algas que generan floraciones algales (American Water Works Association, 2010).


Tabla 6. Floraciones por laguna

Laguna Época del año Especie

Lo Galindo

Primavera 2011 Microcystis aeruginosa

Invierno 2011 Verano 2012

Tres Pascualas Primavera 2011 Microcystis aeruginosa

Lo Méndez

Otoño2011 Ceratium hirundinella

Invierno 2011 Primavera 2011

Lo Custodio

Primavera 2011 Dolichospermum spp.

Verano 2012 Euglena sanguinea


4.- Discusión Para determinar los parámetros a incluir y medir en el PM en los muestreos en todas las lagunas se realizó un Análisis de Componentes Principales PCA que permite identificar los factores que estarían influyendo en la calidad del agua de las lagunas a nivel espacial y temporal. Los resultados del factor 1 que explica el 32% de la variación, muestran que estas diferencias están marcadas principalmente por la conductividad, alcalinidad y dureza total. El factor 2 que explica el 21% de variación indica que las diferencias están dadas por el fósforo total, la DBO5 y la DQO y el factor 3, con el 15% de la variación muestra que la temperatura del agua los nitratos, el oxígeno disuelto y los coliformes fecales y totales (Tabla 6).

Tabla 6. Resultados del Análisis de Componentes Principales PCA

Variable PC1 PC2 PC3 Transparencia Disco Secchi (m) 0,153 0,293 -0,04

Temperatura del agua (ºC) 0,036 -0,098 -0,37

Turbidez (NTU) -0,161 -0,311 0,017

Conductividad (µS/cm) 0,293 -0,048 -0,072

Sól. Suspendidos totales (mg/L) -0,124 -0,33 -0,083

Solidos totales (mg/L) 0,012 -0,118 0,211

Color verdadero Pt/Co 0,093 -0,217 -0,107

pH -0,033 -0,095 -0,037

Alcalinidad (mgCaCO3/L) 0,298 -0,073 -0,033

Dureza total (mg CaCO3/L) 0,286 -0,062 0,094

Oxígeno disuelto (mg/L) -0,144 -0,045 0,242

DBO5 (mg O2/L) -0,011 -0,337 -0,137

DQO (mg O2/L) 0,019 -0,352 -0,12

Fósforo total (mg P/L) -0,025 -0,354 0,106

Orto-fosfato (mg PO4/L) -0,041 0,069 0,078

Nitrógeno total (mg N/L) 0,125 -0,299 0,179

Nitratos (mg NO3/L) 0,069 -0,001 0,414

Nitritos (mg NO2/L) -0,086 -0,056 0,181

Amonio (mg NH4/L) 0,21 0,036 0,081

Relación N:P 0,211 0,076 0,069

Sodio (mg/L) 0,267 -0,096 -0,026

Potasio (mg/L) 0,28 -0,045 0,083

Calcio (mg/L) 0,248 -0,098 0,154

Magnesio total (mg/L) 0,295 0,05 0,042

Sulfato (mg/L) 0,271 -0,027 0,099

Cloruro (mg/L) 0,283 -0,061 0,026

Fluoruro (mg/L) 0,079 -0,171 -0,259


Hierro total (mg/L) -0,063 -0,119 -0,03

Manganeso total (mg/L) 0,191 -0,033 0,047

Clorofila a (µg/L) -0,049 -0,268 0,107

Coliformes fecales (NMP/100 mL) -0,114 -0,066 0,393

Coliformes totales (NMP/100 mL) -0,117 -0,029 0,38

5.- Conclusiones A partir de los resultados encontrados se presenta una propuesta de plan de monitoreo para las lagunas urbanas de Concepción.

Propuesta del PM para las lagunas de Concepción

Elementos recomendados para el programa de monitoreo de las lagunas urbanas de Concepción

Objetivos del monitoreo • Determinar los cambios de la calidad del agua en cada una de las lagunas urbanas de

Concepción para diferentes usos realizados por la ciudadanía. • Identificar las causas y las fuentes de deterioro de la calidad del agua.

En general con estos objetivos se pretende saber el estado ecológico de las lagunas y la calidad de sus aguas para realizar diferentes usos de las mismas, esto último será analizado según los estándares de calidad de agua que han sido determinados en las normas nacionales de aguas superficiales para agua potable y actividades recreativas, como son las normas Nch 409, Nch 1333, NCh 777/1 y el decreto 144.

Con el monitoreo se pretende poder determinar si mejora y/o empeora la calidad del agua con el tiempo, información que podría ser utilizada en el caso de implementar alguna técnica de restauración de las lagunas, debido que se tendría conocimiento de una situación antes y después de la intervención. Además de contribuir a establecer los usos designados para las lagunas. Si se llegara a aplicar el PM se contaría con información relevante para determinar criterios de calidad del agua, y establecer límites de efluentes, establecer cargas diarias máximas totales y evaluar cuales serían las prácticas más apropiadas de manejo para las fuentes no puntuales.


Diseño de Monitoreo Según el análisis de los resultados obtenidos, se propone realizar muestreos estacionales (verano, otoño, invierno, primavera) en cada una de las lagunas. En cada laguna se deberá tomar una muestra integrada con botella Niskin en una estación fija, preferiblemente, en el centro de la laguna y/o en las estaciones monitoreadas en Proyecto Innova Chile 10CREC-8453 (ver ANEXOS 4 y 5 del Informe Final 10CREC-8453).

Adicionalmente, en la estación de otoño y/o invierno se deberán muestrear las entradas de agua lluvia en todas lagunas, se recomienda que este muestreo se realice durante la primera lluvia de la estación. En mínimo 3 entradas de cada laguna se deberá tomar una muestra de agua en un frasco plástico en el momento en que entra a la laguna.

Indicadores de calidad del agua En cada muestreo se deberán tomar los parámetros indicados en la tabla 7, los parámetros: transparencia del agua, temperatura, pH, conductividad, oxigeno disuelto y turbidez, se podrán medir in situ con los equipos correspondientes, para los otros parámetros se deberán trasladar las muestras de agua al laboratorio para su análisis. En la tabla 8 se presentan otros indicadores físicos/hábitat, químicos/toxicológicos, y biológicos/ecológicos, que se deberán medir según el uso que se proyecte para las lagunas. Estos parámetros se basan las normas de calidad de agua Norma Chilena Oficial Nch 1333 Requisitos de calidad del agua para diferentes usos, la norma NCh 777/1 que se refiere al agua potable en fuentes de abastecimiento y obras de captación, en captación de aguas superficiales y el Decreto 143 que establece normas de calidad primaria para las aguas continentales aptas para actividades de recreación con contacto directo. Estas normas consideran parámetros microbiológicos, físicos y químicos y establecen valores límite para cada uno de ellos. Los indicadores complementarios se utilizan cuando exista una razón para medirlos, por ejemplo, presencia de un contaminante específico en la cuenca de la laguna, y/o un cambio de coloración y olor del agua (Tabla 8).


Tabla 7. Parámetros a medir en el PM en cada laguna.

Indicadores Parámetros

Indicadores químicos/toxicológicos

Temperatura (ºC)

Conductividad (uS/cm)

Transparencia (disco Secchi) (m)

Sólidos totales (mg/l)

pH Alcalinidad (mgCaCO3/L)

Dureza total (mg CaCO3/L)

Oxígeno disuelto (mg/L)

DBO5 (mg O2/L)

DQO (mg O2/L)

Fósforo total (mg P/L)

Nitrógeno total (mg N/L)

Nitratos (mg NO3/L) Potasio (mg/L)

Magnesio total (mg/L)

Cloruro (mg/L) Indicadores de contaminación

bacteriana Coliformes totales (NMP/100 mL) Coliformes fecales (NMP/100 mL)

Indicadores biológicos/ecológicos

Clorofila a (µg/L)

Con el fin de recopilar la mayor cantidad de información posible, se propone la integración de datos de seguimiento voluntarios de la ciudadanía, se propone la habilitación de un correo electrónico y/o un teléfono disponible para recibir llamadas de los vecinos referente a las lagunas, se incluye información sobre cambios de coloración del agua, presencia de malos olores, basura, aceite, informes de descargas, actividades humanas en el entorno y demás información que la ciudadanía pueda aportar.


Tabla 8. Indicadores recomendados y complementarios para el PM. Modificado de la EPA (2003).

Indicadores Conservación de la vida acuática Recreación (Decreto 143 y NCh 777/1) Agua de consumo (Nch 777)

Profundidad máxima (m) Color Microbiológicos y de turbiedad

Profundidad media (m) pH Coliformes fecales y totales, NMP/100 ML

Cobertura macrofitas Cianuro Turbidez, UNT

Relación cobertura macrofitas y área del espejo de agua

Arsénico Sustancias químicas de importancia para la salud-elementos esenciales

Clorofila a (ug/L) Cadmio Cobre totalCondiciones del paisaje Cromo Cromo

(p.e. % de cobertura de usos dellitoral)

Mercurio Fluoruro mg/lCondición de Eutroficación Plomo Hierro total mg/l

Coliformes Fecales (NMP) Magnesio mg/lBifenilos poi liclorados (PCBs) Manganeso mg/l

Diclorometano Selenio mg/lBenzo (a)pireno Zinc mg/l

Tetracloruro de carbono Sustancias químicas de importancia para la salud-elementos no esenciales

Acido 2,4 diclorofenoxiacético (2,4 D) Arsénico mg/lAldrín y Dieldrín* Cadmio mg/l

Atrazina Cianuro mg/lCarbofurano Mercurio mg/l

Clordano Nitratos mg/l

Clorotalonil Nitritos mg/lCyanazina Plomo mg/l

Heptaclor* Sustancias químicas de importancia para la salud-sustancias orgánicas

Lindano* Tetracloroeteno mg/l

Simazina Benceno mg/lTrifluralina Tolueno mg/l

Estética Xileno mg/lTurbidez Parámetros organolépticos

Desechos flotantes, aceite, espuma y otrossólidos

Color verdadero, unidad Pt-CO

Sustancias que produzcan color, olor, saboro turbiedad objetable

Olor

Materiales, incluyendo radionucleidos Sabor

Quistes de protozoos o huevos Amoniaco mg/lSustancias toxicas (pesticidas) Cloruro mg/l

pHSólidos disueltos totales mg/l

Sulfatos mg/l

Abundancia fitoplanton (células por litro)

Florecimiento de microalgas , Especie y cantidad max. (cel, col o ind/l)

Florecimiento de microalgas , Especie y cantidad max. (cel, col o ind/l)

Numero de taxas de fitoplanton Florecimiento de la clase Cyanophyceae(algas verde azules) o cianobacteriasevaluar toxicidad

Florecimiento de la clase Cyanophyceae (algasverde azules) o cianobacterias evaluar toxicidad

Taxas de zooplancton dominantesAbundancia zooplanton (ind por l itro)

Riqueza zooplantonEspecies de macrófitas dominantes

Aves diversidad/riquezaProducción de Macrófitas acuáticas (Kg/m2)

Florecimiento de microalgas , Especie y cantidad max. (cel, col o Florecimiento de la claseCyanophyceae (algas verde azules) o

Indicadores recomendados y suplementarios

Ind

ica

dore

s re

com

enda

dos

Ind

ica

dore

s s

upl

em

enta

rios


Las muestras deberán ser trasladadas a un laboratorio certificado en donde se deberán realizar los análisis correspondientes, se sugiere ser analizados con las metodologías determinadas en las normas de calidad de agua mencionadas anteriormente y/o en las utilizadas durante el desarrollo Proyecto Innova (ANEXO 4 Informe Final 10CREC-8453)).

Aseguramiento de la Calidad Para asegurar la calidad de los datos se establecerá un taller anual para revisar los datos tomados en el PM. Al taller se invitarán académicos del área de la limnología, salud, arquitectura y ecoturismo procedentes de diferentes universidades de la Ciudad (Universidad de Concepción, Universidad Catolica de la Santísima Concepción, Andres Bello entre otros), autoridades públicas (municipalidad de Concepción, ONEMI, Seremi Salud) y la empresa privada como ESSBIO, entre otras.

Manejo de datos Los datos serán almacenados en una base de datos Excel, para su posterior procesamiento y evaluación. Se propone la construcción de una red de datos por internet, que esté disponible en la página web de la Municipalidad de Concepción. A través de gráficos y tablas, los habitantes de la ciudad podrán conocer la calidad de agua de cada laguna, los usos permitidos según esta calidad y además encontrar información biológica de cada cuerpo de agua.

Análisis de datos / evaluación Los datos serán analizados con estadística descriptiva y multivariada (análisis de cluster y de componentes principales). Se propone elaborar un índice de calidad de agua para recreación y para consumo, con el que se pueda indicar a la población la probabilidad de utilizar el agua.

Informes Se deberán entregar informes semestrales de la calidad de agua de cada una de las lagunas. Los resultados serán mostrados en la red de datos por internet y en el taller anual para revisar los datos tomados en el PM.

Evaluación Programática El equipo de trabajo que tendrá a cargo el PM y la autoridad competente deberá realizar reuniones y talleres de trabajo semestrales con el fin de revisar cada aspecto del programa de monitoreo y determinar si el programa cumple con el uso determinado para cada cuerpo de agua.


Apoyo General y Planificación de Infraestructuras

Para llevar a cabo el monitoreo se necesita un equipo de 5 personas, compuesto de la siguiente forma: un director del programa quien coordinara las actividades, evaluará los datos y la información generada, y funcionará de unión con las autoridades úblicas, dos técnicos quienes estarán encargados de la toma de información en terreno y un profesional que deberá coordinar los terrenos, recopilar y analizar la información tomada en cada cuerpo de agua, además de construir los informes correspondientes. Un técnico en divulgación e informática quien construirá la red de datos por internet y estará a cargo de programar y coordinar los talleres y reuniones indicadas en los puntos anteriores.

Una evaluación económica, que no es un objetivo de este proyecto, debe ser realizada en un futuro proyecto de tal manera de estimar los costos que signifiquen establecer este Programa de Monitoreo de las Lagunas de Concepción considerando que debe incluir los ítems siguientes:

1. Gastos de Personal

2. Gastos de operación

2.1. Campañas de terreno (movilización, embarcaciones, etc.)

2.2. Análisis de terreno

2.3. Análisis de laboratorio

2.4. Instrumental científico

3. Administración del PM

3.1. Informes

3.2. Reuniones de trabajo

3.3. Actividades de divulgación a la comunidad y actores

3.4. Publicaciones científicas


6.- Referencias Bibliográficas Acuña, J. (2010). Evaluación de la calidad del agua y determinación del estado trófico de

cinco lagos urbanos de Concepción. Tesis de grado para optar titulo de Biólogo Marino. Universidad de Concepción. 40 pp.

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7.13.2 ÍNDICES DE CALIDAD DE AGUA (ICA)

Tabla de contenido

Introducción ......................................................................................................................... 422

Objetivos .............................................................................................................................. 425

Metodología ......................................................................................................................... 425

Resultados ............................................................................................................................ 426

Discusión y Conclusiones ...................................................................................................... 494

Referencias ........................................................................................................................... 496

Tablas

Tabla 1. Posibles usos para los índices de calidad de agua . ...................................................... 424

Tabla 2. Ventajas y limitaciones comunes de los diferentes índices de calidad de agua, modificado .

............................................................................................................................................ 425

Tabla 3. Clasificación de los trabajos analizados, según el procedimiento matemático para la

determinación del índice de calidad de agua ............................................................................ 430


Introducción

El concepto de la calidad del agua está intrínsecamente ligado a los diferentes usos previstos para esta (Poch, 1999). El uso del recurso hídrico ya sea como agua potable, , riego, generación hidroeléctrica, conservación de la biodiversidad y usos industriales requieren de diferentes calidades de este recurso y por lo tanto, se requiere diferentes criterios de evaluación. Por lo anterior, la calidad del agua se define a partir de un conjunto de variables físicas y químicas y biológicas, que pueden ser aceptables e inaceptables para satisfacer los estándares preestablecidos para el uso considerado. Si el agua deja de cumplir estas normas, debe ser tratada o no consideradas para su uso. Actualmente, se considera la calidad del agua como uno de los factores más importantes a evaluar para proyectar el desarrollo sostenible de una región, por lo que en los últimos años ha aumentado la preocupación sobre cómo medir o determinar correctamente la calidad del agua. La utilización de variables físicas, químicas y biológicas medidas a escalas temporal y/o espacial, han demostrado que no es posible definir claramente la calidad del agua examinando por separado el comportamiento de cada variable, por lo que se deben integrar el conjunto de variables (físicas, químicas y biológicas) en un único valor, es decir, bajo un índice general o global (Beamonte et al., 2010). Un índice de calidad de agua, consiste básicamente en una expresión simple de una combinación más o menos compleja de un número de parámetros que caracterizan la calidad del agua. Su ventaja radica en que puede ser más fácilmente interpretado que una lista de valores numéricos. Los usuarios de esta información pueden estar estrechamente relacionados, como: biólogos, ingenieros sanitarios y ambientales, administradores de recursos hídricos; o en su defecto personas apenas familiarizados con la misma, como el caso de usuarios, abogados y público en general; sin embargo, unos y otros podrán rápidamente tener una idea clara de la situación que expresa el índice (contaminación excesiva, media o inexistente, entre otras) (Valcarcel et al., 2009). Los índices pueden ser usados para mejorar, aumentar y difundir la información sobre la calidad del agua (Tabla 1), varían según los datos con que se cuente, el objetivo del índice o estudio, el área o lugar y la experiencia del investigador. La utilización de los diferentes índices permite identificar tendencias de la calidad del agua y áreas problemáticas, así como evaluar su calidad para diferentes usos, mostrar las variaciones espaciales y temporales de la calidad del agua entre otros (Tabla 2). Existen índices de calidad de agua (ICA) e índices de contaminación (ICO), los cuales reducen una gran cantidad de parámetros a una expresión simple de fácil interpretación entre técnicos, administradores ambientales y el público en general (Torres et al. 2009). La principal diferencia entre uno y otro radica en la forma de evaluar los procesos de contaminación y el número de variables tenidas en cuenta en la formulación del índice respectivo. Un ICA es un número o valor único que expresa la calidad del recurso hídrico mediante la integración de las mediciones de determinados parámetros de calidad del agua y su uso es cada vez más popular para identificar las tendencias integradas a los cambios en la calidad del agua (Torres et al. 2009). Sin embargo, algunos autores consideran que son un resumen de los datos que no


llega a proporcionar toda la información para determinar la calidad del agua de un sistema, estas y otras desventajas de los índices se sintetizan en la tabla 2. La estructura de cálculo de la mayoría de los ICA se basa en la normalización de los parámetros que los conforman de acuerdo con sus concentraciones, que posteriormente se ponderan en función de su importancia en la valoración (percepción) general de la calidad agua; se calcula mediante la integración de las ponderaciones de los parámetros a través de diferentes funciones matemáticas. Existen dos enfoques para el cálculo: i) el producto ponderado en el cual los pesos dan importancia a los puntajes y todos ellos son ponderados de acuerdo a la importancia de los pesos y luego son multiplicados y ii) la suma ponderada, en la cual cada puntaje es multiplicado por su peso y los productos son sumados para obtener el índice si los pesos son iguales para cada puntaje. El valor del índice es llamado valor aritmético no ponderado, si la suma de los pesos no es igual, se conoce como valor aritmético de la calidad del agua (Torres et al. 2009). Algunos autores para los lagos y las lagunas utilizan como sinónimo la evaluación del estado trófico y la calidad del agua. El estado trófico es una herramienta para la clasificación de los lagos, expresa la relación entre el contenido de nutrientes en un cuerpo de agua y el crecimiento de materia orgánica en el mismo (Ryding & Rast, 1992). Así, un lago puede presentar diferentes estados tróficos, según la siguiente clasificación; 1. Oligotrófico: Lagos de baja productividad primaria y biomasa, asociado a bajas concentraciones de nutrientes (nitrógeno y fósforo). 2. Mesotróficos: lagos de transición entre las condiciones oligotróficas y eutróficas. 3. Eutróficos: Lagos que muestran una alta concentración de nutrientes asociados a una alta producción de biomasa, por lo general con una baja transparencia y que presentan muchos efectos sobre las características organolépticas del agua. Las concentraciones de oxígeno pueden ser muy bajas. 4. Hipereutróficos: lagos muy eutróficos con alta concentración de nutrientes y producción de biomasa asociada. Considerando que la calidad del agua se refiere a la capacidad de la misma para sostener varios usos o procesos, y que estos dependen de ciertas características físicas, químicas y/o biológicas, es decir que acorde a las características o propiedades fisicoquímicas del cuerpo de agua (calidad) se le asociaran determinados usos, determinando la calidad del agua con base en el estado trófico de los ecosistemas acuáticos, y a su vez inferir el uso que se puede realizar en el cuerpo de agua, de la siguiente manera: 1. Oligotrófico: natación y otros deportes náuticos. 2. Mesotróficos: navegación y otros deportes náuticos. 3. Eutróficos: observación de aves. 4. Hipereutróficos: observación de aves y pesca. Un tipo de evaluación del estado trófico se basa en comparar los datos obtenidos experimentalmente con los valores fijos propuestos para cada rango por la OCDE (1982) (que utiliza fósforo total, clorofila a y transparencia del agua). También los datos obtenidos en terreno pueden ser evaluados con el índice de Carlson (1977). Este índice utiliza como variables los valores medios anuales de la profundidad, transparencia del disco de Secchi y concentraciones superficiales de fósforo total y de clorofila a. El índice proporciona valores


que pueden variar entre < 20 ultraoligotrófico, 30 y 40, oligotrófico, 40 y 50 mesotrófico, 50 y 60 eutrófico y > 70 hipertrófico. En los últimos años, se ha utilizado la estadística multivariable (análisis de clúster, análisis de componentes principales y el análisis factorial), como una herramienta para la entendimiento de la calidad del agua debido a que permiten identificar los factores que influyen en la calidad del agua (Zeng & Rasmussen, 2005). La variedad de métodos que se utilizan actualmente para evaluar la calidad del agua permite también identificar variaciones causadas por factores naturales y antropogénicos y determinar los parámetros a medir en programas de seguimiento y/o monitoreo de los cuerpos de agua. En ese contexto, el presente documento se realiza una recopilación de información sobre la evaluación de la calidad del agua en diferentes sistemas, zonas y para variados usos, mostrando los índices que más se utilizan para este fin.

Tabla 1. Posibles usos para los índices de calidad de agua modificado de Valcarcel et al. (2009).

Usos de los ICAs Descripción Manejo de recursos Proveen información a personas que toman decisiones sobre

las prioridades del recurso. Clasificación de áreas Comparar el estado del recurso en diferentes áreas geográficas. Aplicación de normativa

Determinar si se está sobrepasando la normatividad ambiental y las políticas existentes.

Análisis de tendencia Analizar los índices en un periodo de tiempo, pueden mostrar si la calidad ambiental está empeorando o mejorando.

Información pública Útiles en acciones de concientización y educación ambiental. Investigación científica Simplificar una gran cantidad de datos de manera que se pueda

analizar fácilmente y proporcionar una visión de los fenómenos medioambientales.


Tabla 2. Ventajas y limitaciones comunes de los diferentes índices de calidad de agua, modificado deTorres et al. (2009).

Ventajas Limitaciones - Permiten mostrar la variación espacial

y temporal de la calidad del agua. - Método simple, conciso y válido para

expresar la importancia de los datos generados regularmente en el laboratorio.

- Útiles en la evaluación de la calidad del agua para usos generales.

- Permiten a los usuarios una fácil interpretación de los datos.

- Pueden identificar tendencias de la calidad del agua y áreas problemáticas.

- Permiten priorizar para evaluaciones de calidad del agua más detalladas.

- Toma información compleja y la sintetiza de manera que la hace fácilmente entendible.

- Mejoran la comunicación con el público y aumentan su conciencia sobre las condiciones de calidad del agua.

- Ayudan en la definición de prioridades con fines de gestión.

- Proporcionan un resumen de los datos. - No proporcionan información completa

sobre la calidad del agua. - No pueden evaluar todos los riesgos

presentes en el agua. - Pueden ser subjetivos y sesgados en su

formulación. - No son de aplicación universal debido a las

diferentes condiciones ambientales que presentan las cuencas de una región a otra.

- Se basan en generalizaciones conceptuales que no son de aplicación universal.

- Un índice está limitado en términos espacio temporales y puede sar lecturas erráticas en un lugar y en una época específica.

- Un solo índice puede no ser indicativo de toda la dinámica del sistema. Puede que la calidad no es apta para abastecimiento, pero puede ser utilizada para recreación y ser apta para el desarrollo de la vida acuática.

- Algunos científicos y estadísticos tienden a rechazar y criticar su metodología, lo que afecta la credibilidad de los ICA como una herramienta para la gestión.

Objetivos Realizar una recopilación bibliográfica sobre algunos índices de calidad de agua (ICA) desarrollados para diferentes usos del agua.

Metodología Se realizó una búsqueda on-line a través de la Web de artículos científicos que evalúan la calidad de agua de diferentes sistemas acuáticos a través de índices. Para lo anterior se utilizaron diferentes buscadores de internet, principalmente el ISI Web of Knowledge, debido a que este incluye más de 10.000 revistas de alto impacto en diferentes áreas.


A partir de una búsqueda general, se seleccionaron 31 documentos que fueron sistematizados y analizados en una ficha con los siguientes campos:

• nombre de la publicación, • autor(es), • año, • revista/libro, • resumen, • nombre y descripción del índice, • aplicación del índice y • observaciones.

Con la información recopilada se construyó un documento que recopila y analiza toda la información.

Resultados Los resultados de búsqueda de las palabras clave de índices de calidad de agua en la Web of Knowledge mostraron alrededor de 7.638 documentos que las contienen. La información proviene de 105 países, principalmente de Estados Unidos con el 24% de los registros, seguido por China (7,6%), España (6,7%), Italia (5,8%), India (5,4%) y Canadá (5,2%). En Latinoamérica la información producida sobre ICAs es muy insipiente y se destacan trabajos realizados en México (1,6%) y Argentina (1,3%). La producción de información sobre los ICAs ha aumentado progresivamente en los últimos años de 3,7% en el 2003 a 11,9% en el año 2012, el 96% de la información procede de artículos en revistas, en su mayoría en ingles. En relación a Chile, el tema de la calidad del agua ha recibido poca atención. Si bien es cierto que hay reglamento que data de la década de 1970, la firma de acuerdos internacionales de comercio con, entre otros, EE.UU. y la Unión Europea, y la reciente incorporación en organizaciones como la OCDE han obligado al país a revisar y extender a las regulaciones existentes, así como para buscar y poner en práctica, herramientas y estrategias que favorezcan la gestión sostenible del recurso agua (Espejo et al., 2012). Algunos ejemplos de estas iniciativas han sido impulsadas por la Dirección General de Aguas (DGA), y el Reglamento de Normas Secundaria de Calidad del Agua (NSCA), impulsado por el Ministerio del Medio Ambiente de Chile (anterior CONAMA), el cual busca mantener la calidad de las aguas superficiales continentales de la cuenca para las que se formulan, y para preservar las comunidades acuáticas. Actualmente, existen programas de monitoreo de la calidad del agua superficial en diferentes cuencas, con datos que se remonta a la década de 1970 en algunos casos, sin embargo, estos datos no se utilizan extensivamente para apoyar las decisiones sobre la gestión de los recursos hídricos.


Por último, es importante indicar que en Chile existen algunos trabajos preliminares que han abordado la evaluación de la calidad del agua a través de índices en determinados ríos y bahías (no existe información para lagos y/o lagunas) y períodos limitados de tiempo, se destacan principalmente los trabajos de Figueroa et al. (2003), (2005) y (2007) en ríos de la zona centro sur del país, en donde utiliza a indicadores biológicos como los macroinvertebrados bentónicos para inferir sobre la calidad de agua de estos sistemas. En el año 2005 junto con Debels y sus colaboradores calcularon el Índice de Calidad del Agua (ICA) (Water Quality Index) en el río Chillan. El trabajo de Rudolf et al. (2002) en la zona costera de la región del Bio Bio que utiliza la concentración de oxígeno disuelto en la columna de agua como un parámetro importante en la evaluación de la calidad del agua de la bahía de San Vicente, Talcahuano y recientemente, el trabajo elaborado por Espejo et al. (2012) quienes aplicaron un índice de calidad del agua (enfoque Canadian Council of Ministers for the Environment) en cuatro cuencas del norte de Chile. Los resultados de la revisión de 31 artículos publicados en 18 diferentes revistas (principalmente en Ecological Indicators y Environmental Monitoring and Assessment) mostraron que a pesar de existir gran variedad de procedimientos para desarrollar los índices, en la mayoría de los casos se recurre a las mismas formas matemáticas o estadísticas, y se realizan modificaciones dependiendo del cuerpo de agua estudiado (localización, características, tamaño) y el uso del agua principalmente (Tabla 3). Según Fernández et al. (2003), existen actualmente por lo menos 30 índices de calidad de agua que son de uso común, los que consideran de 3 a 72 parámetros para realizar las evaluaciones. Prácticamente todos estos índices incluyen al menos 3 de los siguientes parámetros: oxígeno disuelto (OD), demanda bioquímica de oxigeno (DBO5) o demanda química de oxígeno (DQO), nitrógeno en forma amoniacal y de nitratos (NH4–N y NO3-N), fósforo en forma de ortofosfato (PO4–P), pH y sólidos totales (ST). Dentro de los índices los más utilizados reportados en la literatura se encuentran el CCME, NSF WQI y el UWQI:

• El índice CCME (Canadian Council of the Ministers of the Environment) desarrollado en Canadá en el año 2001. Evalúa diez parámetros (saturación de oxígeno, DBO5, amonio, pH, nitrógeno total, orto-fosfato, material en suspensión, temperatura, conductividad eléctrica y coliformes), este índice incorpora tres elementos: alcance (número de parámetros que no cumplen los objetivos de calidad del agua), frecuencia (número de veces que no se cumplen) y amplitud (la medida en que no se cumplen). Da puntaje a 5 categorías: excelente (95-100), bueno (80-94), equitativo (65-79), marginal (45-64) y pobre (0-44).

• El índice NSF WQI (National Sanitation Foundation Water Quality Index) creado en Estados Unidos en el año 1970. Se calcula utilizando ocho parámetros comunes de calidad del agua (oxígeno disuelto, coliformes fecales, pH, DBO5, fósforo total, nitrógeno, turbidez y sólidos disueltos totales). Los resultados de los parámetros se comparan con las curvas y un valor numérico, o "Q-valor" y el resultado final se


clasifica en valores que van de 0 - 100 como pobres (0-25), justo (25-50), medio (50-70), bueno (70-90) o excelente (90-100).

• El índice UWQI de Europa (Water Quality Index), desarrollado por la Comunidad Europea en 1976, se utiliza para evaluar la calidad de agua superficial como fuente de agua potable. Este indicador se basa en doce variables, cadmio, cianuro, mercurio, selenio, arsénico, fluoruro, nitratos, OD, DBO5, fósforo total, pH y coliformes totales.

También existen índices desarrollados por los países para dar cumplimiento a sus normas de calidad de agua como el ISQA, IAP, que se describen a continuación:

• El índice simplificado de calidad de agua (ISQA) es uno de los más utilizados en España, fue desarrollado en 1982 para las cuencas de Cataluña, se basa en 5 parámetros fisicoquímicos (temperatura del agua, DQO, sólidos suspendidos totales, conductividad y temperatura) y plantea una clasificación de la calidad del agua para 6 usos específicos del recurso, entre los cuales se destaca el abastecimiento para consumo humano. El valor del índice va de: 76-100 aguas claras sin aparente contaminación, 51-75 ligero color del agua, con espumas y ligera turbidez del agua, no natural, 26-50 apariencias de aguas contaminadas y de fuerte olor, 0-25 aguas negras, con procesos de fermentación y olor.

• El índice de calidad de suministro de agua bruta para fines públicos (IAP), desarrollado por las Compañías de Tecnología de Saneamiento Ambiental en Brasil año 2002 como respuesta al aumento en la complejidad de los contaminantes vertidos a las fuentes de agua (Torres et al., 2009). El IAP es el producto de la ponderación de los resultados del índice de calidad del agua (NSF) y ISTO índice sustancias tóxicas y organolépticas, que se compone del grupo de sustancias que afectan a la calidad organoléptica del agua y de sustancias tóxicas.

• • Así, el índice se compone de tres grupos de variables:

o IQA - conjunto de variables básicas (temperatura del agua, pH, oxígeno

disuelto, demanda bioquímica de oxígeno, coliformes fecales, nitrógeno total, fósforo total, residuo total y turbidez);

o ISTO - a) variables que indican la presencia de sustancias tóxicas (formación potencial de trihalometanos - PFTHM, número de células de cianobacterias, cadmio, plomo, cromo total, mercurio y níquel); b) El grupo de variables que afectan la calidad organoléptica (hierro, manganeso, aluminio, cobre y zinc). El índice de la calidad del agua su calcula mediante la suma de los resultados del IAP, el IVA considerado un indicador adecuado de la calidad del agua con el fin de proteger la vida acuática (valora variables como toxicidad y la eutrofización) y el índice del baño (IB), que evalúa las condiciones del agua para recreación de contacto primario.


En general, los índices desarrollados para evaluar la calidad del agua son constantemente modificados y toman variados nombres. Los resultados de esta revisión bibliográfica mostraron la aplicación de 20 diferentes índices (Tabla 3). Los que a su vez fueron aplicados para evaluar la calidad de agua dependiendo de los siguientes usos del recurso agua: abastecimiento para agua potable (5 de los trabajos evaluados), actividad acuícola (4) y evaluación y diagnóstico de la calidad del agua (16). La mayoría de los estudios revisados corresponden a este último ítem, en donde se realizan comparaciones de diferentes índices con el fin de obtener los mejores resultados de la calidad del agua y/o desarrollan un nuevo índice (de acuerdo a sus condiciones particulares) y lo comparan con los más utilizados en la literatura. También aplican los índices con el objetivo de establecer programas de monitoreo y control de los sistemas acuáticos y del recurso agua, y determinar el estado de contaminación de los cuerpos de agua y/o la posible utilización del agua.


Tabla 3. Clasificación de los trabajos analizados, según el procedimiento matemático para la determinación del índice de calidad de agua modificado de Torres et al., 2009.

Índice (ecuación) Nombre Descripción Referencias

• ICA NSF (EU)

• ICA Dinius (EU)

• IQA CETESB (Brasil)

• ICA Rojas (Colombia)

• ICAUCA (Colombia)

Promedio geométrico ponderado: Wi: peso o porcentaje asignado al i-ésimo parámetro Ii: subíndice de i-ésimo parámetro. Escala de 100 puntos, que resume los resultados de un total de nueve variables distintas.

Dos Santos et al. (2008) Lermontov et al. (2009) Tavares & Libânio (2009) Ramesh et al. (2010) http://www.igsb.uiowa.edu/wqm/data/wqi/NsfMonthly.htm

• CCME-WQI (Canadá)

• DWQI (EU) • CWQI 1.0

Canadian Water Quality Index (agua potable).

• Agri-food Water Quality Index (AFWQI).

• Forestry Water Quality Index

El índice incorpora tres elementos: Alcance (F1): porcentaje de parámetros que exceden la norma. Frecuencia (F2): porcentaje de pruebas individuales de cada parámetro que excede la norma. Amplitud (F3): magnitud en la que excede la norma cada parámetro que no cumple.

Lumb et al. (2006) Boyacioglu (2010) Ferreira et al. (2011) Akkoyunlu & Akiner (2012) Hurley et al. (2012) Espejo et al. (2012) http://www.env.gov.nl.ca/env/waterres/quality/background/cwqi.html


(FWQI)

• UWQI (Europa)

Promedio aritmético ponderado: Wi: peso o porcentaje asignado al i-ésimo parámetro Ii: subíndice de i-ésimo parámetro

Beamonte et al. (2009) Ramakrishnaiah et al. (2009 ) Tavares & Libânio (2009) Ramesh et al. (2010) Akkoyunlu & Akiner (2012) Elijah et al. (2012) He et al. (2012) Ma et al. (2013)

• ISQA (España)

T: Temperatura DQO: Demanda Química de Oxígeno OD: Oxígeno Disuelto Cond: Conductividad SS: Sólidos suspendidos A partir de 2003 el ISQA se empezó a calcular reemplazando la DQO por el carbono orgánico total (COT en mg/l)

Rosado et al. (2012)

• IAP (Brasil) Donde: IQA: Índice de Calidad del Agua adaptado del NSF para las condiciones de Brasil ISTO: Índice de Sustancias Toxicas y Organolépticas ST: Ponderación de los dos subíndices mínimos más críticos del grupo de sustancias tóxicas SO: Ponderación obtenida a través de la media aritmética de los subíndices del grupo de sustancias organolépticas

CETESB (2008)

• OWQI (Oregón)

Donde SI representa el subíndice de cada variable.

Akkoyunlu & Akiner (2012)

• PI (Probabilistic Index)

Donde s1, s2, y v1 son valores obtenidos de acuerdo con la probabilidad que las diferentes características físicas y químicas pertenecen a

Beamonte et al. (2009)


intervalos preestablecidos de calidad

• GQI (general quality index)

Donde n es el número de variables físicas y químicas a analizar; Qi representa una función de equivalencia que transforma la concentración de la variable i en un nivel de calidad que oscila entre 0 y 100 (con 0 correspondiente al peor nivel y 100 para el nivel ideal, de acuerdo con el uso previsto del agua), y Pi es la ponderación de la variable i. La suma de todas las ponderaciones debe agregar hasta 1,0 de modo que el índice calculado será de entre 0 y 100.

Beamonte et al. (2010)

• PI (Pollution Index)

Donde C es la concentración de la variable, LC es la concentración límite de la variable

Pinilla (2010)

• (HI)C Donde HI corresponde al Índice de Cultivo de Camarón Hidrológico (HI)C.

Beltrame et al. (2006 ) Ferreira et al. (2011)

• A (Índice de contaminación orgánica)

• E (Índice de eutrofización)

Donde COD es la demanda química de oxígeno; DIN es nitrógeno inorgánico disuelto; DIP es el fósforo inorgánico disuelto, DO es el oxígeno disuelto; Los parámetros con subíndice S son las concentraciones estándar

Liu et al. (2011)

• WQI Donde k es una constante subjetiva con un valor máximo de 1 para la calidad del agua aparentemente buena y 0,25 para el agua aparentemente muy contaminada, Ci es el valor normalizado del parámetro y Pi es el peso relativo asignado a cada parámetro.

Debels et al. (2005) Sánchez et al. (2007)

• CPI (Contamination Potential

Donde la cantidad de residuos (F1) y el índice de peligrosidad (F2)

Seeboonruang (2012)


Index)

• BI (Biotic Index)

donde n es el número de especies o taxones en una comunidad y TPV es el valor de la contaminación de cada taxón, i.

Figueroa et al. (2007) Pinilla (2010)

• LICOI (Índice de condiciones limnológicas)

El LICOI es la suma ponderada de la BI de las distintas comunidades. Donde el BI de fitoplancton (BIP), las diatomeas del perifiton (BID), y macrófitas (BIM), macroinvertebrados (BII).

Pinilla (2010)

• CPV (Community pollution value)

SPV (species pollution value) se calcula por la siguiente fórmula:

Donde N es el número de estaciones; n es el numero de parámetros. En CPV o índice biótico "n" es el número de especies en una comunidad.

Jian-Guo & Yun-Fen (2005)

• RSI (River

Status Index) La media aritmética no ponderada se asigna a las variables asociadas a los mismos componentes. Ii indica el subíndice de los precios correspondientes a 'orgánicos' y tres variables están contenidos que son DO, DBO5 y nitrógeno amoniacal (I1 para el subíndice de DO, I2 para el subíndice de DBO5 y I3 para el subíndice de NH3-N); Ij representa el subíndice de valores para las 'partículas', que consisten en sólidos en suspensión y turbidez; Ik es la medición de coliformes fecales, que representa a los "microorganismos". Tres coeficientes de escalamiento son prefijados, que se refieren a

Shiow-Mey et al. (2003)


los subíndices de temperatura (CTEM), pH (CpH) y sustancias de toxicidad (Ctox).

• WQImin (Índice de calidad de agua con el mínimo de parámetros necesarios)

CDO es el valor debido al oxígeno disuelto después de la normalización; CTurb el valor debido a la turbidez después de la normalización, y CTotP es el valor debido a la concentración de fósforo total después de la normalización.

dos Santos et al. (2008)

• WQImoc (Índice con el menor valor normalizado para todas las variables monitoreadas)

I es un parámetro específico que se minimiza en el cálculo de este índice. Se establece que el valor numérico para WQImoc es el menor valor normalizado para todas las variables monitorizadas.

dos Santos et al. (2008)

• DWQI (Drinking Water Quality Index)

Donde:

Min: mínimo de calidad entre las cinco cualidades del grupo. Max: máxima calidad entre las cinco cualidades del grupo.

Ramesh et al. (2010)

BMWP, British Biological Monitoring Working Party score system

Consiste en identificar las familias por segmento y asignación de un valor de tolerancia. Los valores totales son sumados y se obtiene el valor final asociado a la clase de calidad. Estos valores pueden ser divididos por el total de familias encontradas asignando un puntaje (“score”) que corresponde a cinco clases de calidad ambiental denominadas ASPT (Average Score per Taxon, Friedich et al. 1996).

Figueroa et al. (2007)


SIGNAL, Stream Invertebrates Grade Number-Averange Level

Figueroa et al. (2007)

IBF=1/N Σ ni ti,

IBF, Índice Biótico de Familias.

Este índice requiere una aproximación cuantitativa de las familias y asignación de un valor de tolerancia para cada una de ellas, el resultado resulta de la razón: Donde ni es el número de individuos en una familia; ti el puntaje de tolerancia de cada familia; N el número total de individuos en la muestra (estación).

Figueroa et al. (2003) Figueroa et al. (2007)

Estadistica multivariada Análisis de clúster, análisis de componentes principales, análisis discriminante, correlación.

Shiow et al. (2003) Figueroa et al. (2005) Zenn & Rasmussen (2005) Papatheodorou et al. (2006)

Pejman et al. (2009) Yang et al. (2012) Seeboonruang ( 2012)


A continuación se presentan los trabajos recopilados y sistematizados según la clasificación elaborada dependiendo del uso del agua para el que fueron aplicados:

ABASTECIMIENTO PARA AGUA POTABLE

Nombre publicación

Water quality indicators: Comparison of a probabilistic index and a general quality index. The case of the Confederación Hidrográfica del Jùcar (Spain)

Autores Eduardo Beamonte, Alejandro Casino Martínez, Ernesto Veres Año 2010 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen El objetivo principal de este trabajo fue medir la calidad del agua utilizando un

índice estocástico construido con herramientas de teoría de la probabilidad. Se comparan los resultados obtenidos del índice probabilístico (PI) con un índice determinista clásico (el índice de calidad general, GQI) y con otros índices que habitualmente se utilizan en evaluar la calidad del agua, lo anterior con el fin de validar el índice PI. Utilizaron la información de la Confederación Hidrográfica coche del Ju (España) para el periodo comprendido entre 1990 y 2005. Sus resultados demuestran que el GQI se correlaciona positivamente con PI en todo el período de estudio. Debido a su alto potencial, el índice PI puede utilizarse para analizar posibles cambios temporales en la calidad del agua, así como para determinar la influencia individual de cada variable en la calidad del agua. La novedad de este trabajo es el diseño de un índice que tiene en cuenta la incertidumbre inherente a los datos, y su aplicación para la medición de la calidad del agua desde una perspectiva general.

Nombre del Índice El índice probabilístico (PI) (probabilistic index) desarrollado por Beamonte et al. (2005).

Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

PI es un indicador de calidad de agua potable con una fuerte base estadística. PI es un índice estocástico que se construye con herramientas de teoría de la probabilidad. El índice PI puede ser usado para analizar posibles cambios temporales en la calidad del agua, y poder determinar la influencia individual de cada variable en la calidad del agua. Se basa en nueve parámetros: coliformes totales (NMP/100mL), conductividad (mS/cm), DBO5 (mg/LO2), DQO (mg/LO2), fosforo total (mg/L), nitratos (mg/L), oxígeno disuelto (mg/LO2), pH, material en suspensión (mg/L MES). Con este paper se sugiere que es posible realizar un seguimiento de la calidad del agua con el PI en el tiempo puede llegar a mejorar significativamente la calidad del agua. Los resultados del PI los compararon los resultados con el índice clásico deterministico el general quality index (GQI) utilizado actualmente por las federaciones hidrográficas en España.

donde n es el número de variables físicas y químicas a analizar; Qi representa una función de equivalencia que transforma la concentración de la variable i en un nivel de calidad que oscila entre 0 y 100 (con 0 correspondiente al


peor nivel y 100 para el nivel ideal, de acuerdo con el uso previsto del agua), y Pi es la ponderación de la variable i. La suma de todas las ponderaciones debe agregar hasta 1,0 de modo que el índice calculado será de entre 0 y 100. Este índice probabilístico se definió inicialmente para agua potable. En este enfoque, cada variable que se utiliza para definir la calidad del agua se considera una variable al azar. La distribución de la probabilidad inicial y final de cada variable se define de acuerdo con el esquema bayesiano clásico. El factor clave en el diseño de este índice consiste en modelar el percentil 95ª de la distribución muestral. Este enfoque supone una distribución normal de los datos. Por otra parte, una distribución log-normal mixta se puede utilizar si existen muchos valores cero en las mediciones de algunos variables. En este trabajo adaptan una versión del Índice de Beamonte et al. (2005) para obtener el PI desde la misma perspectiva general utilizado por Provencher y Lamontagne. Entonces, el índice PI puede expresarse de la siguiente forma:

donde s1, s2, y v1 son valores obtenidos de acuerdo con la probabilidad que las diferentes características físicas y químicas pertenecen a intervalos preestablecidos de calidad que han sido deducidos de la correspondiente percentil 95 para esa variable, y asistiendo a para el modelo probabilístico que representa concretamente la de los datos comportamiento. La novedad de este trabajo es este diseño adaptado a los niveles de calidad definido en GQI. Los resultados muestran el valor medio de PI no cambia de manera significativa cuando se excluyen cualquiera de las siguientes variables del cálculo: fosfatos totales, nitratos, oxígeno disuelto, y material suspendido. En contraste, PI cambia significativamente si cualquiera de las siguientes variables son excluidas: coliformes totales, conductividad, demanda bioquímica de oxígeno, demanda química de oxígeno y pH. Por otra parte, la omisión de las últimas variables aumenta el valor medio del índice, que indica una mejor calidad del agua. El GQI se correlacionó positivamente con PI. Las principales diferencias en la clasificación con los dos índices fueron en las estaciones con un nivel intermedio de calidad. De manera similar, una correlación positiva significativa se presento entre la PI y otros indicadores comúnmente utilizados para evaluar la calidad del agua.

Aplicación del índice

Lugar: Cuenca del río Júcar, España Método de muestreo: 22 estaciones a lo largo del río Análisis estadístico: Compararon los resultados del PI con GQI y con otros dos índices menos utilizados para evaluar la calidad del agua el Biological Monitoring Working Party (BWMP) y el índice de Shannon (SI) mediante una correlación no paramétrica. Analizaron datos desde 1990 a 2005.

Observaciones PI puede utilizarse para analizar posibles cambios temporales en la calidad del agua, así como para determinar la influencia individual de cada variable en la calidad del agua.


Nombre publicación

Determination of characteristics and drinking water quality index in Mzuzu City, Northern Malawi

Autores Elijah M.M. Wanda, Lewis C. Gulula, Gift Phiri Año 2012 Revista/ Libro Physics and Chemistry of the Earth Resumen Se estudio la calidad del agua suministrada a la región norte de la ciudad de Mzuzu,

África. Se evaluaron muestras de agua antes de su tratamiento en la planta. Se recomienda que el ICA debe ser adoptado como una herramienta para monitorear y establecer tendencias en la calidad del agua suministrada por la empresa ya que es un índice compuesto que convierte los datos complejos de calidad del agua en una calificación total que refleja la influencia combinada de la calidad del agua en general, en oposición al enfoque de evaluación univariado realizado por las normas estándares de Malawi.

Nombre del Índice WQI. En el estudio el índice de calidad de agua no tiene un nombre especial. Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros: pH, sólidos totales disueltos, conductividad eléctrica, turbidez, dureza total, sólidos suspendidos y la alcalinidad utilizando métodos estándar - La puntuación de la calidad del agua para el parámetro i-ésimo esta dado por:

donde Vi es el valor del parámetro i-ésimo en un sitio dado de muestreo y si es el valor estándar admisible del parámetro i-ésimo. Esta ecuación asegura que qi = 0 cuando un contaminante (el parámetro i-ésimo) estaba ausente en el agua mientras qi = 100 si el valor de este parámetro es exactamente igual a su valor admisible para el agua potable. - Sin embargo, la calificación de calidad para el pH necesario un manejo especial. El rango permisible de pH para el agua potable es de 6,0-9,5. Por lo tanto, la calificación de la calidad del agua de pH se calcula utilizando la siguiente ecuación:

Donde VpH es el valor medido de pH, qpH es el puntaje del parámetro pH. - Las ponderaciones de los diversos parámetros de calidad del agua se supone que es inversamente proporcional a las normas recomendadas para los parámetros correspondientes mediante la siguiente ecuación:

donde Wi es el peso de la unidad para el parámetro i-ésimo, K es la constante de proporcionalidad, que se determina a partir de la condición:

- Para calcular el ICA, los subíndice (SI)i correspondientes a cada parámetro se calcularon como el peso del parámetro por su puntuación, como describe la ecuación:


- El índice general de calidad de agua (WQI) se calculó usando los subíndices de cada parámetro, como describe la siguiente ecuación:

Donde i es el parámetro, qi es puntuación del parámetro en base a los valores medidos, wi es la importancia del parámetro dentro del índice. Finalmente, la calidad del agua fue clasificada en seis clases en función de las categorías de calificación e interpretación del WQI:

• 95-100 excelente calidad del agua (no requiere tratamiento antes del consumo humano)

• 91-94 muy buena calidad (no requiere tratamiento antes del consumo humano)

• 71-90 buena calidad (requiere obras menores de tratamiento antes de su consumo humano)

• 51-70 media calidad (requiere tratamiento convencional antes del consumo humano)

• 26-50 razonable calidad del agua (agua contaminada que tiene dudoso uso como potable)

• 0-25 mala calidad del agua (agua altamente contaminada que es inaceptable para el consumo humano).


Lugar: Mzuzu, Malaui Método de muestreo: Se recolectaron mensualmente 72 muestras de agua entre marzo y septiembre de 2011. Las muestras se tomaron de los grifos seleccionados al azar, ubicados en la ciudad de Mzuzu, los que incluyeron escuelas (3), iglesias (1), colegios (2), mercados (4) y la industria (2). Además, el agua cruda se obtuvo de la toma de agua principal planta de tratamiento. El muestreo se llevó a cabo tres veces durante la estación seca (agosto-septiembre de 2011) y tres veces durante la temporada de lluvias (marzo-abril de 2011). Para la recolección, preservación y análisis de muestras, fueron seguidos los métodos estándar de la American Public Health Association (APHA), 1992 y la Asociación de Químicos Analíticos Oficiales (AOAC), 1990. Análisis estadístico: No menciona

Observaciones Este estudio permitó identificar problemas o fallas en los sistemas de almacenamiento y purificación del agua potable, lo que permitiría, en caso de encontrar resultados de ICAs malos, determinar su origen y con ello dar una pronta solución.


Nombre publicación

Adaptation and evaluation of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) for use as an effective tool to

characterize drinking source water quality Autores Tim Hurley, Rehan Sadiq, Asit Mazumder Año 2012 Revista/ Libro Water research Resumen En este trabajo se presenta una versión modificada del ICA CCME que caracteriza la

calidad del agua potable, con el fin de determinar el estado del agua potable en Alberta, Canadá. Con la ayuda de expertos se seleccionaron parámetros importantes en la caracterización de la calidad del agua. La prueba piloto del índice se realizo utilizando datos históricos de monitoreo con un procedimiento de cálculo del índice alternativo, para reducir el impacto de la desigualdad de parámetro. Por último, realizaron un análisis de sensibilidad y examinaron los desafíos para la implementación del índice.

Nombre del Índice

Índice desarrollado por el ministerio medioambiental de Canadá (CCME WQI) y se desarrollo una adaptación (CCME WQI adaptado)


- Parámetros: pH, turbidez, carbono orgánico total, Escherichia coli, nitrito y nitrato, coliformes totales, hierro, temperatura. - Se utilizan dos ICAS O WQI. El primero es el adoptado del CCME y explicado en otros trabajos revisados. El segundo es una modificación del propuesto por CCME. En ambos casos, el cálculo del índice es la consecuencia de tres pasos o factores. A continuación se contrastan sus principales diferencias.

WQI CCME WQI CCME modificado F1

F2

Donde j representa los parámetros, m es el número de parámetros.

F3 - Cuando una variable medida no cumple con su directriz se considera una excursión y se calcula de la siguiente manera: Cuando la variable medida no debe superar la directriz (objetivo)

Cuando la variable medida no debe caer por debajo de la directriz (objetivo)

- Cuando una variable medida no cumple con su directriz se considera una excursión y se calcula de la siguiente manera: Cuando la variable medida no debe superar la directriz (objetivo)

Cuando la variable medida no debe caer por debajo de la directriz (objetivo)


donde j representa los diferentes parámetros incluidos - La suma normalizada de excursiones (nse)

- Finalmente F3 es:

donde j representa los diferentes parámetros incluidos - Excursión promedio calculado por el parámetro

- Suma normalizada de excursiones promedio (nsae)

Donde m es el número total de variables. - Finalmente F3 es:


Lugar: Alberta, Canadá. Método de muestreo: Se realizaron un total de 24 encuestas a expertos. La mayoría de los encuestados recomendaron que la turbidez, pH, carbono orgánico total (TOC), Escherichia coli, nitratos, coliformes totales y hierro deberían incluirse entre las variables para evaluar las condiciones generales de calidad del agua de una fuente. Estas variables fueron evaluadas dos tratamientos: 1) sólo cloración y 2) cloración precedida por filtración con arena (lento). Análisis estadístico: Regresiones lineales, para determinar la normalidad se utilizo la prueba de Shapiro-Wilk. Para correlaciones se utilizo la prueba de Spearman.

Observaciones - La flexibilidad del ICA CCME permite adaptar las puntuaciones de calidad de la fuente para reflejar diferentes escenarios. Al igual que con cualquier índice, se debe tener cuidado en su cálculo e interpretación.


Nombre publicación

An innovative approach of Drinking Water Quality In dex—A case study from Southern Tamil Nadu, India

Autores S. Ramesh, N. Sukumaran, A.G. Murugesan, M.P. Rajan Año 2010 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen Se seleccionaron veintidós parámetros de calidad de agua para la evaluación de la

calidad de diferentes pozos que abastecen de agua potable la región sur de Tamil Nadu, India. Se propone un índice (DWQI) y compara con los índices que son desarrollados con metodologías convencionales de aritmética y geométrica. La comparación de diferentes formas de índices mostró que la propuesta DWQI es más fiable que los otros, debido a que disminuye problemas de sensibilidad de los índices convencionales.

Nombre del Índice Drinking Water Quality Index (DWQI) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

Índice de calidad de agua potable es un instrumento matemático utilizado para transformar grandes cantidades de datos de calidad de agua en un único número que representa la calidad del agua potable en general estado. Se evaluaron los siguientes parámetros: alcalinidad total, dureza total, calcio, magnesio, cloruro, sulfato, fluoruro, nitrato, nitrito, sodio, potasio, elementos traza (Fe, Cu, Mn, Ni, Zn, Pb Cr, y Cd), coliformes totales, salmonella. Para el desarrollo del índice se escogieron aquellos parámetros, que se sabe, son más importantes para la salud humana y la potabilización. Estos se clasifican en cinco grupos. Los parámetros de potabilidad se incluyen en los grupos 1 y 2 y los parámetros relacionados con la salud están incluidos en los Grupos 3, 4 y 5.

- En primer lugar, se escalan todos los índices a una escala común, de 0 a 100. Luego se asignó el peso (Wt) a cada parámetro de calidad del agua, según su importancia en la evaluación de la calidad del agua potable.

donde el factor W es el peso del parámetro; Wt es el peso temporal de dicho parámetro, n es el número total de los parámetros en el grupo correspondiente (es decir) n = 5 para la 1 ª, los grupos 2, 3 y 4 y n = 2 para el grupo quinto . - Se asigno un valor de ponderación mayor a los parámetros relacionados con la salud humana, por sobre los parámetros de potabilización y se aplico la agregación ponderada multiplicativa al índice global, como se muestra a continuación.


Donde:

El índice de calidad de agua de consumo propuesto se obtiene como:

Donde:

Min: mínimo de calidad entre las cinco cualidades del grupo. Max: máxima calidad entre las cinco cualidades del grupo. Las categorías del índice son:

- El DWQI propuesto se comparó con otros índices de calidad de agua convencionales:


(i) Aditivo ponderado (media aritmética) Índice de Calidad de Agua Potable (DWQI(A)) se calcula como:

(ii) Multiplicativo ponderado (geométrico) Índice de Calidad de Agua Potable (DWQI(G)) se calcula como:


Lugar: agua subterránea de pozos localizados en la región sur de Tamil Nadu, India Método de muestreo: Se recolectó una muestra mensual, durante un año, para 24 pozos (febrero de 2006 a enero de 2007). Los componentes químicos se analizaron en el laboratorio utilizando métodos estándar determinado por American Public Health Association (APHA, 1995) y la Oficina de Normas de la India (BIS, 1991) Análisis estadístico: Para comparar los resultados de los diferentes ICAs se realizaron análisis de varianza (ANOVA). Para estudiar las correlaciones utilizaron la prueba de Pearson.

Observaciones Disminuye el problema de la ambigüedad causada por el gran número de parámetros en la agregación, ejecutando la categorización de los parámetros de antemano.


Nombre publicación

Proposta de índice de Qualidade para Água Bruta afluente a estações convencionais de tratamento

Autores María Eugenia Tavares, Marcelo Libânio Año 2009 Revista/ Libro Engenharia Sanitária e Ambiental Resumen Este trabajo tiene como objetivo proponer un índice de calidad de agua potable.

Busca priorizar las características físicas, químicas y biológicas del agua en función de las posibilidades de tratamiento mediante tecnología convencional de purificación de agua. El nuevo índice se aplicó a cinco afluentes naturales de plantas de tratamiento de agua.

Nombre del Índice IQAB. Índice de calidad de agua bruta (Índice de Qualidade da Água Bruta) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

1. Método Delphi

El Índice que se propone en ese estudio, se basa en la calidad del agua captada y se establece en función de los requerimientos de su tratamiento para potabilizarla. Para ello se estableció un panel de especialistas con los siguientes requerimientos.

- Garantía de anonimato, con el fin de reducir los factores psicológicos de las opiniones vertidas por los especialistas, debido a su grado de experiencia.

- Integración de las opiniones mediante cuestionarios.

- Retroalimentación de la información de los cuestionarios, para que todos los integrantes conozcan las opiniones de los demás.

- Representación estadística de los resultados.

Los cuestionarios son muy detallados, con preguntas concretas de la información y extrapolables a eventos futuros y la información expresada debe ser justificada por cada uno de los panelistas. Las respuestas con información cuantitativa es tabulada y analizada estadísticamente. 2. Índice de calidad de agua

Se constituyó un panel de 24 expertos (ingeniería civil y ciencias biológicas) a los cuales se les enviaron encuestas relacionadas con índices de calidad de agua. Se les envió una lista de 21 parámetros (turbidez, color verdadero, E. Coli, dureza, coliformes termotolerantes, algas, cianobacterias, alcalinidad, pH, coliformes totales, sólidos totales, amonio, sólidos disueltos, temperatura, cloruros, carbono orgánico total, nitrato, fosfato, hierro, manganeso, conductividad) para establecer cuáles de ellos eran fundamentales para tener en cuenta en el cálculo del índice, y los que se pudieran expresar de 0-100 según su grado de importancia, de manera que la suma de todos los valores fuera 100. Se realizó una primera encuesta y los resultados se enviaron a todos los participantes. Posteriormente, se envió la misma encuesta y de ella se establecieron 8 parámetros que integrarían el índice (turbidez, color verdadero, pH, cianobacterias, algas, E. Coli, hierro y manganeso). Una vez definidos los parámetros, se solicitó a cada panelista que representará en un gráfico de cada parámetro que según su juicio significara la variación de la calidad del agua en función del valor de ese parámetro, con el fin que para cada parámetro se desarrollará un gráfico en la cual el eje horizontal representará el valor del parámetro, y el eje vertical la escala de 0 a 100 el valor de qi. Con todas las respuestas se desarrolló una curva media para cada parámetro.


La formulación del Índice se puede llevar a cabo de dos maneras. - Factores aditivos:

- Factores multiplicativos:

Donde:

- Wi: Valor asignado a cada parámetro según su grado de importancia.

- qi: Puntuación atribuida a cada parámetro.

- i. Parámetro.

- N: Número de parámetros.


Lugar: Minas Gerais, Brasil Método de muestreo: Se trabajo con datos de cinco plantas de tratamiento, utilizando los datos operacionales de 2008 referentes a las características de funcionamiento diario Análisis estadístico: No se menciona

Observaciones El índice propuesto incluye parámetros comúnmente insertados en las normas de potabilización y el seguimiento rutinario operativo de agua superficial utilizada para el suministro. Este resultado favorece su uso como una herramienta para informar a la sociedad de la eficacia de las acciones de conservación llevadas a cabo por la empresa concesionaria.


ACTIVIDAD ACUÍCOLA

Nombre publicación

Water quality index as a simple indicator of aquaculture effects on aquatic bodies

Autores Fabiano dos Santos Simões, Altair B. Moreira, Márcia Cristina Bisinoti, Sonia M. Nobre Gimenez, Maria Josefa Santos Yabe

Año 2008 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen En este trabajo se propone un índice de calidad del agua (ICA) para subvencionar

las acciones de manejo de la cuenca del medio Paranapanema en Sao Paulo, Brasil. La calidad del agua de los ríos Macuco y Queixada fue investigada durante dos años (desde mayo de 2003 hasta mayo 2005). El índice propuesto en este trabajo está compuesto por tres parámetros (la turbidez, fósforo total y oxígeno disuelto). Las concentraciones de estas tres variables se normalizaron en una escala de 0 a 100 y se generaron clases y/o categorías (excelente, bueno, regular, regular y mala). El índice se aplicó en diecisiete puntos de monitoreo en los cuerpos acuáticos descritos anteriormente. Además se comparó con otros tres ICAs. Los resultados muestran que la degradación en la cuenca de la actividad acuícola puede inferirse fácilmente con este índice, que es más restringido que los otros rutinariamente utilizados para inferir la calidad del agua.

Nombre del Índice - Índice de Calidad del Agua propuesto por la National Sanitation Foundation (WQINSF) - Índice con el menor valor normalizado para todas las variables monitoreadas (WQImoc) - Índice de calidad de agua con el mínimo de parámetros necesarios (WQImin)


Se calcularon tres ICAs diferentes sobre la base de parámetros: - El primero de ellos produjo un WQINSF sobre la base de los parámetros: la demanda bioquímica de oxígeno, oxígeno disuelto, coliformes totales fecales, pH, la temperatura, el nitrato total, fósforo total, sólidos totales y turbidez. Este ICA se calcula utilizando la siguiente ecuación:

Donde qi es la puntuación de la calidad del agua de parámetro, un número entre 0 y 100, obtenido a partir de la media de la curva respectiva de variación de "calidad'', como una función de la concentración; n el número de parámetros utilizados, wi el factor de ponderación del parámetro i (número entre 0 y 1). - Se calculó un segundo índice utilizando el concepto de operador mínimo, propuesto por Smith (1990). Este autor muestra que la calidad del agua para un uso específico es gestionado por los parámetros que indican la peor calidad.

donde I es un parámetro específico que se minimiza en el cálculo de este índice, donde sólo se emplea uno de los parámetros, se consideraron para describir el efecto de la actividad acuícola. Se establece que el valor numérico para WQImoc es el menor valor normalizado para todas las variables monitorizadas.


- La tercera manera de calcular un índice que fue propuesto por Pesce y Wunderlin (2000). Es un índice de calidad del agua con sólo tres parámetros, denominados índice mínimo (WQImin) se calculó usando la siguiente ecuación:

donde CDO es el valor debido al oxígeno disuelto después de la normalización; CTurb el valor debido a la turbidez después de la normalización, y CTotP es el valor debido a la concentración de fósforo total después de la normalización.


Lugar: Cuenca del río Paranapanema en São Paulo, Brasil Método de muestreo: Colección, estabilización, transporte y almacenamiento de muestras, según las recomendaciones de Standard Methods y la Agencia de Protección Ambiental (EPA). El muestreo de las cuencas hidrográficas se llevó a cabo durante 2 años (mayo de 2003 hasta mayo 2005), que abarca todas las estaciones. Las muestras fueron tomadas aproximadamente cada dos meses. Análisis estadístico: No menciona

Observaciones El índice propuesto utiliza solo tres parámetros WQImin, describe de muy buena forma la presencia de actividades acuícolas en el impacto sobre la calidad del agua. Puede ser usado como una herramienta para el manejo de cuencas y para el monitoreo de sistemas acuáticos. Una de las ventajas de este índice es que disminuye los costos de los monitoreos al utilizar tres variables.


Nombre publicación

Hydrological and Water Quality Indices as management tools in marine shrimp culture

Autores N.C. Ferreira, C. Bonetti, W.Q. Seiffert Año 2011 Revista/ Libro Aquaculture Resumen El objetivo de este estudio fue demostrar la importancia de la implementación de un

Índice de Calidad del Agua (ICA) como una herramienta para el manejo del cultivo de camarón y los sistemas naturales aledaños, además de comprender los principales factores que afectan la calidad del agua para prevenir brotes de enfermedades. Se monitorearon y midieron mensualmente los parámetros de calidad del agua de estanque de camarones y las aguas de entrada. El índice hidrológico (HI)c se aplicó para evaluar el uso potencial de las dos zonas costeras para el cultivo del camarón. El Índice de Calidad del Agua de Canadá (CCME ICA) se aplicó para comparar los parámetros de calidad del agua entre la laguna camaronera suministro de agua y los dos entornos costeros. Los resultados indican que los parámetros de calidad del agua y la época del año están relacionados con el estrés ambiental.

Nombre del Índice - Índice Hidrológico de Cultivo de Camarón (HI)c

- Índice desarrollado por el ministerio medioambiental de Canadá (CCME ICA) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros físicos y químicos: Temperatura, pH, oxígeno disuelto, salinidad, turbidez, dureza, alcalinidad, amoníaco, nitrito, nitrato, fosfato, sílice. - Parámetros biológicos: clorofila-a coliformes fecales, Vibrio, y recuentos de bacterias. - Se seleccionaron cuatro variables de calidad del agua, las que fueron ponderadas: salinidad, turbidez, pH y oxígeno disuelto. Estas variables fueron seleccionadas teniendo en cuenta los siguientes aspectos: su correlación con características hidrodinámicas dominantes de las masas de agua y la similitud espacial del patrón de distribución en relación con otras propiedades investigadas más difíciles de recolectar.

- Para cada una de estas variables se asigno un valor sugerido por Beltrame et al. (2006) que permite la asignación de un rango de peso continuo de 0 a 5. Una vez que el peso variable (VW) y el rango de peso variable (WR) se definen, VW se multiplica por WR para obtener la puntuación de la variable para cada estación de muestreo (SVS). La puntuación final de la estación de muestreo (FSS) se obtiene multiplicar la puntuación de cada una de las cuatro variables


- La puntuación de la variable (SVSvar), se obtiene como:

Donde VWvar es el peso de la variable y WRvar es el rango de peso de la variable. - La puntuación final de cada estación de muestreo (FSS) se obtiene multiplicando la puntuación de cada una de las cuatro variables.

- El FSS puede variar entre 0,0 y 18.750. Para facilitar la comprensión del índice, se calculo HI para que los valores varíen de 0 a 10 según la ecuación:

donde HI corresponde al Índice de Cultivo de Camarón Hidrológico (HI)C. Los valores (HI)C fueron agrupados en 5 clases de aptitud para el cultivo de camarón - El (HI)c se agrupo como:

- El ICA CCME se obtuvo mediante una función matemática para comparar el valor de los 18 parámetros de calidad del agua medida en cultivos de camarón con los límites recomendados. El índice está basado en una combinación de tres factores: (F1) el número de variables cuyos objetivos no se cumplen (Alcance), (F2) la frecuencia con la que los objetivos no se cumplen (Frecuencia), y (F3) la cantidad por que los objetivos no se cumplen (amplitud). Éstos se combinan para producir un solo valor (entre 0 y 100) que describe la calidad numéricamente agua. Nota a cero (0) significa valor de la calidad del agua muy pobre, mientras que un valor cercano a 100 significa la calidad del agua excelente. - Las variables se analizaron por separado para obtener parámetros estadísticos (media, desviación estándar, mínimo y máximo) para cada uno de los compartimentos de muestreo. Entonces, todos los datos fueron integrados en una matriz de correlación para resumir las interacciones entre los parámetros de calidad del agua, la evaluación del grado de dependencia entre variables y la distribución determinado por estas interacciones.


Lugar: Santa Catarina, Brasil Método de muestreo: Este monitoreo se realizo en cultivo de camarón y en otros dos sitios naturales en el norte de Santa Catarina. El muestreo se realizó mensualmente a lo largo de 13 meses, desde octubre de 2007 a octubre de 2008. El análisis de muestra se realizó por triplicado.


Análisis estadístico: Para evaluar el grado de dependencia entre las variables se aplicó la prueba de correlación no paramétrica de Spearman.

Observaciones - El ICA refleja muy bien la calidad del agua con base a la combinación de parámetros analizados (enfocados en el cultivo de camarones). - El ICA puede ser adaptable a otras actividades, cambiando los parámetros medidos o las ponderaciones. - Refleja muy bien el cambio de la calidad del agua, a través del tiempo. - El ICA desarrollado es práctico, con una interpretación sencilla y rápida de datos, además es una herramienta de gestión importante para las empresas de acuicultura. - Es un ICA desarrollado para una actividad productiva específica.


Nombre publicación

Pre-selection of Areas for Shrimp Culture in a Subtropical Brazilian Lagoon Based on Multicriteria Hydrological Evaluation

Autores E. Beltrame; C. Bonetti; J. Bonetti Año 2006 Revista/ Libro Journal of Coastal Research Resumen Esta investigación analiza la aplicación de un análisis cuantitativo sobre un conjunto

de datos hidrológicos con el fin de determinar los sitios en las lagunas más favorables para la captación de agua marina para cultivo de camarón. La metodología aplicada se basa en la Evaluación Multicriterio (EMC). La propuesta se basa en la aplicación de un conjunto datos de los criterios sobre un número de estaciones de muestreo distribuidos espacialmente para representar los gradientes hidrológicos.

Nombre del Índice - Hydrological suitability Index Range (HI) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros: temperatura, pH, oxígeno disuelto, profundidad de Secchi, seston (fracciones totales, orgánicos e inorgánicos), turbidez, salinidad, alcalinidad y nutrientes inorgánicos disueltos (N-NH4, N-NO2, N-NO3, PO4 y SiO). - Para el cultivo de camarones, se consideraron relevantes solo: salinidad, turbidez, pH y oxígeno disuelto (según correlaciones) - La temperatura se considera irrelevante para el propósito de la selección del sitio camarón de cultivo, ya que en el interior de los estanques, la temperatura, responde directamente a la calefacción solar. - El peso relativo de cada parámetro fue elegido por el método de optimización jerárquica, lo que permitió clasificar a los factores de acuerdo a su importancia en la descripción general de las características hidrológicas de cada punto de muestreo. Se proponen cinco alternativas para cada variable, desde el menos favorable (peso cero) a las mejores condiciones del medio ambiente (peso cinco). - La salinidad y la turbidez recibieron un mayor peso, debido a la posibilidad de utilizarlos como sustitutos de la circulación marina y en consecuencia la presencia de aguas más limpias, además la salinidad es indispensable para el cultivo del camarón. En contrario, el pH y el oxígeno disuelto, tiene los pesos más pequeños porque se puede corregir fácilmente durante la administración del estanque.


- El puntaje por estación de muestreo se obtiene:

- Los resultados finales se ajustaron a una base numérica común. El método elegido fue normalizar las puntuaciones en una escala de 0 a 10 por transformación no lineal.

- El valor HI se obtiene de la media a partir de los cuatro sectores de estudio.


Lugar: Santa Catarina, Brasil Método de muestreo: (1) transectos a lo largo del eje principal de la penetración de agua marina en el sistema y (2) regularmente espaciados puntos de muestreo en las zonas seleccionadas, sumando 47 estaciones de muestreo. Como resultado, se obtuvieron datos en cuatro fechas distintas: marzo, junio y septiembre de 2001, julio de 2002 Análisis estadístico: Pruebas de correlación.

Observaciones - El índice es aplicable a otras granjas de cultivo de camarón, debido a la alta correlación existente entre el rendimiento de las granjas camaroneras ya aplicadas y la clasificación propuesta por este método. - La contribución de este trabajo podría ser considerada como una mejora en la planificación de estrategias basadas en un enfoque de SIG, ya que por lo general la calidad del agua no se considera como una capa de información en el análisis espacial. - Los valores de aptitud corresponden a las condiciones del agua para el cultivo de camarones y no necesariamente para la calidad de agua como un recurso natural.


Nombre publicación

A modified water quality index for intensive shrimp ponds of Litopenaeus vannamei

Autores Zhen Ma, Xiefa Song, Rong Wana, Lei Gao Año 2013 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen - Se desarrollo un ICA, para aguas de cultivos del camaron Litopenaeus vannamei.

- Se utilizo una técnica estadística multivariable. Se realizó un análisis de componentes principales (PCA), que se aplicó a los datos de calidad de agua generados en un lapso de 120 días con un seguimiento semanal de 11 variables en cuatro estanques de camarones diferentes. - Utilizaron nueve parámetros que mostraron estar bien correlacionados. - Se generan clases de rango de I a V, que refleja gradientes de idoneidad para el cultivo de camarones. - Los estanques mostraron una calidad excelente en el comienzo del periodo, que se fue deteriorando paulatinamente. - La mayor parte de la contaminación correspondía a excrementos y residuos alimenticios.

Nombre del Índice

- WQI. Es un índice generado para los estanques, en base a las variables medidas.


- Parámetros: Temperatura, oxigeno disuelto, turbidez, pH, se determinaron con monitoreos diarios. - Amoniaco, nitritos, nitratos, fosforo inorgánico disuelto, clorofila, DQO y DBO5, se determinaron una vez a la semana. - 792 observaciones totales (4 estanques de muestreo, 11 variables, 18 semanas). - Las variables OD y turbidez, parecían no ser importantes, según los análisis estadísticos, por lo que no fueron consideradas en el cálculo del ICA. - Determinaron cinco intervalos de clase, para la calidad de agua de los parámetros.


- El WQI (ICA) se calcula como sigue a continuación:

Donde WQI es el indicador; Wk Es el peso relativo del factor; VFk es la puntuación del componente principal, k es el número de factor; aki es el factor de cargas; pij es la variable de concentración estandarizada; i es el número de variables, y j los niveles máximos permisibles de concentración. - Las clases elaboradas para el ICA se presentan en la siguiente tabla.


Lugar: Lvyuan Cultivos acuáticos, Zhejiang, China Método de muestreo: Las muestras de agua se recogieron utilizando un muestreador de agua horizontal desde una profundidad de 50 cm por debajo de la superficie del agua en cuatro sitios claves, a saber, cerca de la entrada, cerca de la salida, cerca de la aireador, y lejos del aireador, respectivamente, que, razonablemente, puede representar la calidad del agua de los estanques. Análisis estadístico: Se estudio la estructura de correlación entre las variables mediante el coeficiente de Spearman R, como una medida no paramétrica de la correlación entre las variables. Realizaron un análisis de componentes principales y estandarizaron con el método de transformación Z, que consiste en llevar los datos a una distribución normal con media 0 y desviación estándar 1, evitando así, clasificaciones erróneas, surgidas por los diferentes órdenes de magnitud.

Observaciones El WQI es una herramienta para la interpretación de datos rápida y fácil, y su aplicación en el control de la calidad de las fuentes de agua se recomienda para el manejo del cultivo de camarón u otras actividades productivas.


EVALUACIÓN Y DIAGNOSTICO DE LA CALIDAD DEL AGUA

Nombre publicación

Pollution evaluation in streams using water quality indices: A case study from Turkey’s Sapanca Lake Basin

Autores Atilla Akkoyunlu, Muhammed E. Akiner Año 2012 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen Se estudio el estado actual de la contaminación de los ríos en la cuenca de Sapanca,

Turquía. También se realizó una comparación con los principales índices internacionales de calidad del agua a partir de datos internos. Además buscaron encontrar una manera de representar y comprender los datos de calidad de agua, con el menor número de parámetros posibles, con el fin de reducir costos. Para esto se desarrollaron dos índices con un número menor de variables, los cuales presentaron una excelente correlación con el ICA de 15 parámetros.

Nombre del Índice - Índice de Calidad del Agua de Ministerio canadiense de Medio Ambiente (CCME - ICA) - Índice de Calidad de Agua de Oregon (OWQI) - Índice de Calidad del Agua de National Sanitation Foundation (NSF - ICA)


- Parámetros: Temperatura, pH, conductividad eléctrica, oxígeno disuelto, sólidos totales disueltos, sólidos suspendidos totales, calcio, magnesio, cloruro, sulfato, ortofosfato de fósforo, nitrato, nitrito, demanda biológica de oxígeno en cinco días, demanda química de oxígeno. - CCME-ICA El primer ICA con el cual se comparo corresponde al generado por el ministerio medioambiental canadiense (CCME-ICA). Según el uso del agua, se consideran diferentes parámetros para calcular el índice de agua, los cuales están descritos en protocolos. Ámbito aplicación: evalúa el número de parámetros cuyo objetivo límites no se cumplen:

Ámbito frecuencia: cuántas ocasiones el valor probado u observado estaba fuera de los límites aceptables:

Ámbito de amplitud: que representa la cantidad por la cual los valores de las pruebas fallidas no cumplen con sus objetivos. Se calcula en tres pasos. El número de veces en que una concentración individual es mayor que (o menor, cuando el objetivo es un mínimo), el objetivo que se denomina una "excursión" y se expresa como sigue. Cuando el valor de la prueba no debe exceder el objetivo (a) y para los casos en los que el valor de la prueba no debe caer por debajo del objetivo (b):

(a) (b)


La cantidad colectiva, por el que las pruebas individuales están fuera de cumplimiento, se calcula sumando las excursiones de las pruebas individuales de sus objetivos y luego dividiendo la suma por el número total de pruebas. Esta variable, que se refiere como la suma normalizada de excursiones (NSE) se calcula como:

F3 se calcula entonces por una función asintótica que escala la suma normalizada de las excursiones de objetivos (NSE) para producir un valor entre 0 y 100:

Finalmente, el CWQI se calcula como se explica a continuación:

Se generan las siguientes clases de calidad de agua. 1. Excelente: (95-100) 2. Buena: (80-94) 3. Feria: (60-79) 4. Marginal: (45-59). 5. Mala: (0-44) - OWQI El segundo ICA explicado es el índice de Oregon (OWQI), que corresponde a un número único que expresa la calidad del agua mediante la adopción de ocho variables de calidad del agua (temperatura, oxígeno disuelto, demanda bioquímica de oxígeno, pH, amoníaco y nitrato de nitrógeno, fósforo total, sólidos totales y coliformes fecales). La calidad del agua pueden ser clasificados como muy pobres (0-59), deficiente (60-79), justo (80-84), buena (85-89), excelente (90-100) El OWQI se calcula como:

Para las ocho variables se expresa como:


Donde SI representa el subíndice de cada variable. - NSF-WQI El tercer índice corresponde al desarrollado por la Fundación Nacional de Sanidad de los Estados Unidos, el cual incorpora nueve parámetros: oxígeno disuelto, coliformes fecales, pH, demanda bioquímica de oxígeno (DBO5), el cambio de temperatura, fosfato total, nitrógeno nítrico, la turbidez y sólidos totales.

Donde C representa los valores normalizados sub índices; P es el factor de ponderación que cambia entre 0 y 1. Los subíndices para calcular están desarrollados en el trabajo de Brown et al. (1970). - ICA modificado En base a la siguiente ecuación se calculo el WQImin y WQIeut, variando los parámetros considerados en su cálculo. Para el WQImin se considera la temperatura, pH, oxígeno disuelto, sólidos suspendidos totales, y la conductividad eléctrica. Para el WQIeut se considero oxigeno disuelto, demanda biológica de oxigeno, demanda química de oxigeno, ortofosfato de fósforo, nitrato y nitrito.


Lugar: Cuenca del lago Sapanca, Turquía Método de muestreo: Los datos se obtuvieron del programa de monitoreo de arroyos que vierten en Sapanca, de las Obras Hidráulicas del Estado (DSI). Análisis estadístico: No menciona

Observaciones - En comparación con CCME-ICA, OWQI y NSF-ICA, el ICA modificado resultado más apropiado para designar la contaminación en los ríos que alimentan el lago Sapanca. El origen de los índices de calidad de agua utilizados (CCME-ICA, OWQI, NSF-ICA) es América del norte. Por lo tanto teniendo en cuenta los resultados de este estudio, los investigadores de diferentes regiones del mundo pueden decidir sobre la viabilidad de la utilización de estos índices para las investigaciones que se llevan a cabo en sus países. - Se logro reducir al mínimo de parámetros posibles, lo que reduce considerablemente los costos. - La limitación más importante de este estudio es sobre el factor de ponderación asignados a los parámetros de contaminación. Si el número de parámetros es grande, la significación de muchos parámetros tiene que ser considerada idéntica. Como una mejora sugerida, el número de parámetros de contaminación considerados y factores de ponderación debe ser especificado correctamente en futuros estudios.


Nombre publicación

Water Quality Comprehensive Index Method of Eltrix River in Xin Jiang Province using SPSS

Autores HE Ting, ZHANG Liangen, ZENG Yan, ZUO Chuanying, LI Jing Año 2012 Revista/ Libro Procedia Earth and Planetary Science Resumen Este documento utiliza el método del análisis factorial para evaluar seis parámetros

registrados en el río Eltrix en la provincia de Xin Jiang durante el 2002. A partir de las variables representativas, se obtuvo que tres factores que afectan a la calidad del agua del río Eltrix. Se proponen sugerencias para el control de la contaminación del río Eltrix. Los autores proponen que este método es eficaz para la evaluación de la calidad del agua, siendo un cálculo razonable, directo y sencillo.

Nombre del Índice - Índice de calidad de agua (Y). Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros: Grado hidrolizado de proteína, demanda química de oxígeno, demanda biológica de oxígeno en cinco días, nitrito, cromo hexavalente, oxígeno disuelto. - Se estandarizan los datos y se correlacionan entre parámetros, para determinar las dependencias entre ellos. - Para m muestras de agua, y cada muestra de agua tiene índices p de observación, de modo que toma hasta un orden m × p. 1) El peso Índice W cálculo

donde W es el peso de cada parámetro, βij es el coeficiente de factor de calificación y ej es la contribución de la varianza. 2) Desarrollo del índice de relaciones de cálculo Y

donde Y es el índice global; zi es el índice de la muestra estandarizada


Lugar: Río Eltrix, China. Método de muestreo: Los datos de seguimiento obtienen de la estación de control medioambiental en la región de Altay. Análisis estadístico: análisis factorial (FA) de la estadística multivariada que se utiliza para variables con muchas relaciones de dependencia interna, y para encontrar la estructura básica de los datos.

Observaciones Se concentra más en las características del objeto investigado, evitando la subjetividad del método tradicional de análisis de calidad de agua.


Nombre publicación

River quality analysis using fuzzy water quality index: Ribeira do Iguape river watershed, Brazil

Autores André Lermontov, Lídia Yokoyama, Mihail Lermontov, Maria Augusta Soares Machado

Año 2009 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen Este estudio propone la creación de un índice de calidad de agua nuevo, basado

en la lógica difusa, denominado índice de calidad del agua difusa (FWQI). El índice propuesto demostró buen rendimiento al ser comparado con otros ICAs encontrados en la literatura y mostro una excelente correlación con el ICA utilizado comúnmente en Brasil.

Nombre del Índice

- Fuzzy water quality index (FWQI)


- La obtención del índice responde al desarrollo de una lógica difusa de los datos. Esta asignación puede ser utilizada para el reconocimiento de patrones. El proceso de inferencia difusa implica cuatro pasos principales: (1) los conjuntos borrosos y funciones de pertenencia, (2) set de operaciones difusas, (3) la lógica difusa, y (4) las reglas de inferencia. - Se calcula como el producto ponderado de los valores normalizados de nueve variables, ni:

- Los parámetros utilizados son agrupados en pH y temperatura, OD Y DBO, coliformes termotolerantes, nitrógeno inorgánico disuelto y fósforo total, sólidos totales y turbiedad.


- Clases del índice


Lugar: Cuenca del río Iguape, Brasil Método de muestreo: Los datos de los seis puntos de muestra fueron tomados de los informes anuales de CETESB, para los años 2004-2006. Análisis estadístico: El índice calculado en este trabajo (FWQI) fue correlacionado con el utilizado índice WQI generado por CETESB.

Observaciones - Es una herramienta alternativa para la determinación de la calidad de agua. - Estan trabajando en desarrollar el ICA, agregando metales pesados y sustancias tóxicas. - Los actores relacionados con la toma de decisiones, no están familiarizados con la lógica difusa.


Nombre publicación

Water quality assessment by pollution-index method in the coastal waters of Hebei Province in western Bohai Sea, China

Autores Shuguang Liu, Sha Lou, Cuiping Kuang, Wenrui Huang, Wujun Chen, Jianle Zhang, Guihui Zhong

Año 2011 Revista/ Libro Marine Pollution Bulletin Resumen Se analizó la calidad del agua de la zona costera ubicada en la provincia de Hebei,

China. El nivel de contaminación del agua y las condiciones de eutrofización fue cuantificada a partir del índice de contaminación orgánica y el índice de eutrofización. Para lo anterior se recolectaron datos de 27 estaciones de monitoreo, durante el año 2006. Los resultados muestran que la contaminación fue mucho mayor en la estación seca que en la temporada de inundaciones.

Nombre del Índice - Índice de contaminación orgánica (A) - Índice de eutrofización (B)


- Los parámetros de los puntos de emisión de contaminantes son: coliformes fecales, DQO, DBO5, materia en suspensión, fósforo, nitrógeno amoniacal, el petróleo, el mercurio, el arsénico, el cadmio volátil fenol, plomo. Para desagües generales, los parámetros son DQO, nitrógeno amoniacal, fósforo, cromo hexavalente, cianuro y materia en suspensión. - Para cada parámetro se observa si ha superado o no la norma con la educación:

Donde Pi índice de contaminante i. si Pi > 1, la descarga del contaminante i ha superado la norma estipulada; Mi es la concentración del contaminante i, Si es la concentración de la norma estipulada de contaminante i. - Índice de contaminación orgánica A se define por

donde COD es la demanda química de oxígeno; DIN es nitrógeno inorgánico disuelto; DIP es el fósforo inorgánico disuelto, DO es el oxígeno disuelto; Los parámetros con subíndice S son las concentraciones estándar tal como se definen en la Norma de Calidad de Agua de Mar de China, GB 3097-1997 (Oficina Estatal de Protección del Medio Ambiente, 1998). - Índice de eutrofización E se define por


Lugar: mar de Bohai, Provincias de Hebei, China Método de muestreo: muestrearon en el año 2006, 27 estaciones desagües fluviales Análisis estadístico: No menciona

Observaciones - Los índices de contaminación orgánica y de eutrofización son buenos indicadores representativos para la evaluación de la calidad del agua, los cuales pueden ser aplicados a otras áreas costeras para la evaluación de la contaminación. El utilizar


dos índices, aporta información en aristas específicas, las cuales si se consideran en común pueden ser una herramienta potente para definir la calidad del agua.

Nombre publicación

APPLICATION OF CCME WATER QUALITY INDEX TO MONITOR WATER QUALITY: A CASE OF THE MACKENZIE

RIVER BASIN, CANADA Autores Ashok Lumb, Doug Halliwell, Tribeni Sharma Año 2006 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen - Este documento evalúa los aspectos de calidad de agua, según los propuestos por

el ICA desarrollado por el Consejo Canadiense de Ministros del Índice de Calidad Ambiental del Agua (CCME). El ICA incorpora tres elementos: a) Ámbito de aplicación: el número de parámetros de calidad del agua (variables) que no cumplan los objetivos de calidad del agua (F1) b) Frecuencia: el número de veces que los objetivos no se cumplen (F2) c) Amplitud: en la medida en que los objetivos no se cumplen (F3) - Se estudio la calidad de agua del río Mackenzie con el ICA propuesto por el CCME y con la base de los valores específicos del sitio que fueron determinadas por el análisis estadístico de una base de histórica de datos. - Los resultados sugieren que la calidad del agua del Mackenzie se ve afectada por la alta turbidez y metales trazas totales debido a las altas cargas de sedimentos en suspensión.

Nombre del Índice - CCME (Índice desarrollado por el ministerio medioambiental de Canadá) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros medidos: Temperatura, pH, color verdadero, turbidez, amoníaco, nitratos, nitritos, sólidos totales disueltos, cloruro, sulfato, fluoruro, cianuro, arsénico, selenio, aluminio, bario, berilio, cadmio, cobre, hierro, litio, plomo, manganeso, molibdeno, níquel, vanadio, zinc, calcio, sodio y plata. - Según el uso del agua, se consideran diferentes parámetros para calcular el índice de agua, los cuales están descritos en protocolos. - Ámbito aplicación: evalúa el número de parámetros cuyo objetivo límites no se cumplen:

- Ámbito frecuencia: cuántas ocasiones el valor probado u observado estaba fuera de los límites aceptables:

- Ámbito de amplitud: que representa la cantidad por la cual los valores de las pruebas fallidas no cumplen con sus objetivos. Se calcula en tres pasos. El número de veces en que una concentración individual es mayor que (o menor, cuando el objetivo es un mínimo), el objetivo que se denomina una "excursión" y se expresa como sigue. Cuando el valor de la prueba no debe exceder el objetivo (a) y


para los casos en los que el valor de la prueba no debe caer por debajo del objetivo (b):

(a) (b) La cantidad colectiva, por el que las pruebas individuales están fuera de cumplimiento, se calcula sumando las excursiones de las pruebas individuales de sus objetivos y luego dividiendo la suma por el número total de pruebas. Esta variable, que se refiere como la suma normalizada de excursiones (nse) se calcula como:

F3 se calcula entonces por una función asintótica que escala la suma normalizada de las excursiones de objetivos (nse) para producir un valor entre 0 y 100:

Finalmente, el CWQI se calcula como se explica a continuación:

- 1. Excelente: (95-100) 2. Buena: (80-94) 3. Feria: (60-79) 4. Marginal: (45-59). 5. Mala: (0-44)


Lugar: Cuenca del río Mackenzie, Canadá Método de muestreo: Los conjuntos de datos se extrajeron de Eco Atlas. Análisis estadístico: No menciona

Observaciones La CCME creó una aplicación en Visual Basic, que es muy simple de utilizar y que se ejecuta en Excel, entregando los valores de F1, F2, F3, WQI, número de muestras, el número de variables probadas, el número total de variables, las pruebas totales, entre otros. También da un histograma de frecuencias de F1, F2, F3.


Nombre publicación

Assessment of Water Quality Index for the Groundwater in Tumkur Taluk, Karnataka State, India

Autores C. R. Ramakrishnaiah, C. Sadashivaiah, G. Ranganna Año 2009 Revista/ Libro E-Journal of Chemistry Resumen El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el índice de calidad del agua (ICA)

para las aguas subterráneas de Tumkur Taluk. Esto se ha determinado mediante la recopilación de muestras de aguas subterráneas y un análisis fisicoquímico completo de cada muestra. El WQI para estas muestras oscila desde 89,21 hasta 660,56. El alto valor del ICA esta determinado principalmente por los valores altos de hierro, nitrato, sólidos totales disueltos, dureza, fluoruros, bicarbonato y manganeso en el agua subterránea. Los resultados de los análisis fueron utilizados para sugerir modelos para la predicción de la calidad del agua. El análisis revela que el 99% de las muestras supero el valor de agua potable, es decir, el agua subterránea de la zona necesita algún grado de tratamiento antes de su consumo.

Nombre del Índice - WQI. El índice no recibe un nombre en específico. Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Los parámetros utilizados para el análisis fueron pH, dureza total, de calcio, magnesio, bicarbonato, cloruro, nitrato, sulfato, sólidos totales disueltos, hierro, manganeso y fluoruros. - El WQI se obtiene a partir del siguiente procedimiento.

Donde Wi es el peso relativo, wi es el peso de cada parámetro y n es el número de parámetros. - Luego generaron una clasificación de calidad a partir de los valores medidos y las normativas. Se expresa en porcentaje.

Donde qi es la calificación de la calidad, Ci es la concentración de cada parámetro químico en cada muestra de agua, y Si es el estándar de agua potable indio para cada parámetro químico de acuerdo con las directrices de la BIS7 10500, 1991. - Para el cálculo del WQI, se determina SI que es el subíndice para el parámetro i-ésimo.

Donde qi es la calificación basado en la concentración de parámetro i-ésimo y n es el número de parámetros. - Finalmente el WQI está determinado como:


- Los valores calculados del WQI se clasifican en cinco tipos, "agua excelente" a "agua no apta para beber".


Lugar: Aguas subterráneas en la ciudad de Tumukur Taluk, India Método de muestreo: Se obtuvieron de 269 muestras de agua subterránea en febrero de 2006. Cada una de las muestras fue analizada para 17 parámetros tales como pH, conductividad eléctrica, TDS, la dureza total, bicarbonato, carbonato, cloruro, sulfato, fosfato, nitrato, fluoruro, calcio, magnesio, sodio, potasio, hierro y manganeso utilizando procedimientos estándar recomendado por APHA6. Análisis estadístico: - Se realizan regresiones mediante la adopción de TDS como variable dependiente y Ca, Mg, Cl, SO4, NO3, Na y (HCO3 + CO3) como variables independientes. - Se realizan análisis de tendencias. Compararon los resultados obtenidos con los estándares de la normativa India y la WHO

Observaciones - Se aplica un índice de calidad de agua a aguas subterráneas, lo que muestra la versatilidad de los ICAs.

Nombre publicación

Use of the water quality index and dissolved oxygen deficit as simple indicators of watersheds pollution

Autores Enrique Sánchez, Manuel F. Colmenarejo, Juan Vicente, Ángel Rubio, María G. García, Lissette Travieso, Rafael Borja

Año 2007 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen Se estudia la calidad de agua de ríos y estanques en la ciudad de Las Rozas, España,

mediante el uso del índice de calidad del agua (ICA) y el déficit de oxígeno disuelto (D) como indicadores de la contaminación de las cuencas. Esta área se investigó durante dos años (de septiembre 2001 a septiembre 2003). Se encontró que el ICA era muy útil para la clasificación de las aguas monitoreadas y se demostró que puede realizarse un reconocimiento muy rápido de la calidad del agua conociendo los valores de D, fácilmente obtenibles por mediciones de campo. Los resultados mostraron una alta relación lineal entre el ICA y el déficit de oxígeno (D). La clasificación de agua sobre la base de los dos métodos coincidió en el 93% de las muestras estudiadas. Esto permitió la determinación de ICA sobre la


base de los valores de déficit de oxígeno. Nombre del Índice No se le asigna un nombre especial al índice. Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Los parámetros medidos fueron pH, Temperatura, demanda bioquímica de oxigeno en cinco días, nitrito, nitrato, fosforo total, demanda química de oxigeno, oxigeno disuelto, sólidos totales suspendidos, amonio, conductividad. - El déficit de oxígeno (D) se determinó a partir de la diferencia entre las concentraciones de oxígeno disuelto medido con el medidor portátil de oxígeno disuelto en el punto de muestreo correspondiente (C) y la concentración de saturación del agua pura a una temperatura similar y la presión (CS). - El índice se determina como:

donde k es una constante subjetiva con un valor máximo de 1 para la calidad del agua aparentemente buena y 0,25 para el agua aparentemente muy contaminada, Ci es el valor normalizado del parámetro y Pi es el peso relativo asignado a cada parámetro. En este trabajo, como en otros estudios reportados en la literatura, la constante k no se consideró el fin de no introducir una evaluación subjetiva. - Cuando los valores de ICA están en el rango de 0 a 25, el agua debe ser clasificado como "muy mala"; para un valor de ICA en el intervalo de 25-50 el agua se clasifica como "mala"; para ICA valores en el rango de 51-70 la clasificación del agua es "media"; finalmente, cuando los valores de ICA están dentro del intervalo de 71-90 y 91-100 el agua se clasifica como "buena" y "excelente", respectivamente


Lugar: Las Rozas, España. Ríos Guadarrama y Manzanares, además de dos lagos localizados en el parque París. Método de muestreo: El muestreo de las cuencas se realizó durante 2 años (desde septiembre de 2001 hasta septiembre 2003), que abarca todas las estaciones. Las muestras fueron tomadas cada 2 semanas y después de la determinación de los parámetros de campo fueron transportadas al laboratorio. Análisis estadístico: No se menciona

Observaciones La estimación de la ICA por el cálculo del déficit de oxígeno es una manera ventajosa para una determinación sencilla, rápida y económica de la calidad del agua.


Nombre publicación

A statistical assessment of the impact of land uses on surface water quality indexes

Autores Uma Seeboonruang Año 2012 Revista/ Libro Journal of Environmental Management Resumen Los diferentes usos de la tierra representan distintos grados de peligro para los

recursos hídricos. El grado de riesgo de cada actividad depende de la cantidad y las características de las aguas residuales. En este trabajo se introduce y desarrolla el concepto de índice potencial contaminación (CPI). Este índice depende de la cantidad de las aguas residuales de una sola fuente y de los químicos presentes en estas cuyas concentraciones están por encima normas permisibles. El CPI y el impacto del uso de la tierra se aplican en las aguas superficiales de la provincia de Nakhon Nayok, región central de Tailandia, considerando los siguientes usos del suelo: zona residencial, zona industrial, en temporada y fuera de temporada de cultivo de arroz, ganadería porcina y avícola. Los resultados muestran que los usos del suelo, la temporada de cultivo de arroz, la cría de aves, y la actividad residencial no afectan la calidad del agua. Demuestran que los sólidos disueltos totales y la conductividad son los parámetros más importantes a determinar en la evaluación de uso de la tierra.

Nombre del Índice - Índice potencial de contaminación (CPI, contamination potential index) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

El índice potencial contaminación (CPI) fue desarrollado por Matrix Associates (2004), consideran tres factores: la cantidad de un contaminante liberado al medio ambiente, sus características, y la calidad de las aguas residuales respecto a los estándares. Este índice se puede aplicar para evaluar el riesgo de contaminación de aguas subterráneas por un pesticida. Típicamente se considera la influencia de ambos contaminantes y propiedades de los medios. El índice de potencial de lixiviación se utiliza con frecuencia como un indicador de análisis en los estudios de contaminación por plaguicidas de las aguas subterráneas. El CPI se calcula teniendo en cuenta dos factores, el primero la cantidad de residuos (F1) y el índice de peligrosidad (F2).

El factor de F1 consiste en la cantidad de los residuos liberados de las actividades, y es definida como la velocidad de flujo, Q, de los residuos liberados dividido por el área de la descarga, A:

El peligro de cada residuo en particular depende de su composición medida de acuerdo con diversos parámetros de calidad del agua (por ejemplo, DBO, cloruro, y sólidos totales), toxicidad, y las concentraciones de toxinas respecto a los estándares permisibles. A partir de este concepto, F2 puede ser calculada como:


Donde W es el coeficiente de ponderación, xi valor medido del parámetro; Si concentración estándar establecida; n es el número de parámetros considerados. - Parámetros considerados para el cálculo de F1 y F2, según uso de suelo.


Lugar: Nakhon Nayok, Tailandia Método de muestreo: El área de estudio cuenta con un total de 33 localidades de muestreo de agua. Los muestreos se llevaron a cabo en septiembre de 2005, noviembre de 2005, enero de 2006, septiembre de 2006, diciembre de 2006 y noviembre de 2008. Análisis estadístico: se aplica una regresión lineal múltiple con el fin de determinar la correlación entre los CPI de los diferentes usos de la tierra y algunos parámetros de calidad del agua, como, TDS, EC, concentración fosfato y cloruro. Se realizan tres modelos de regresión con las variables dependientes, que son función de la calidad del agua, y de datos de muestreos realizados en diferentes períodos: p.e. época de lluvia y seca, o una mezcla de ambas estaciones. Los parámetros independientes son los diferentes usos de la tierra. El análisis de regresión proporciona ocho ecuaciones de regresión aplicables para TDS, EC y cloruro. Las ocho ecuaciones de regresión deben cumplir con los criterios que el valor Durbine-Watson, y la asimetría y kurtosis de la distribución de los residuos, así como de la


aleatoriedad de la relación entre las respuestas predichas y de los residuales, las que se deben encontrar dentro de los rangos aceptables. Las ecuaciones del modelo se validan con los últimos datos de entrada para la calidad del agua tanto del CPI y de los usos del suelo.

Observaciones El concepto de CPI es de aplicación general y ayuda en la realización de comparaciones dentro de la misma área de estudio. Con los valores CPI se pueden identificar las áreas que se ven afectadas por diferentes actividades. Para obtener mejores modelos que expliquen las relaciones entre los usos de la tierra y la calidad del agua debe aplicarse análisis estadístico multivariado. Investigaciones futuras deben centrarse en la inclusión de más usos de la tierra de tal manera que los modelos de fosfato y cloruro puedan ser validados.

Nombre publicación

A GENERALIZED WATER QUALITY INDEX FOR TAIWAN

Autores Shiow-Mey Liou, Shang-Lien Lo, Shan-Hsien Wang Año 2004 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen Se propone un ICA para el rio Keya (Taiwan) basado en 13 parámetros, los cuales a

su vez se categorizan en tres aspectos (orgánicos, partículas y microorganismos). El índice general consiste en la media geométrica de los tres aspectos definidos y multiplicados por tres coeficientes, que reflejan grados de calidad de temperatura, pH y toxicidad.

Nombre del Índice River Status Index (RSI) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Emplean trece parámetros son: OD, DBO5, nitrógeno amoniacal (NH3-N), coliformes fecales, la turbidez, sólidos suspendidos (SS), temperatura, pH, cadmio, plomo, cromo, cobre y zinc. Los parámetros DO, DBO5, NH3-N, coliformes fecales, turbidez y sólidos suspendidos son potenciales contaminantes provenientes de las comunidades microbianas y las actividades humanas. Los metales Cd, Pb, Cr, Cu y Zn son sustancias tóxicas que pueden causar efectos adversos en la salud humana. - Las mediciones para cada variable se convierten en valores en una escala de intervalo que va de 0 a 100

donde r i es la relación de concentración de la sustancia i, Ci es la concentración de la sustancia i, Si es la concentración máxima permisible. - Después de la escala de las variables, se realiza el análisis de componentes principales (PCA), aplicado a reconocer las características comunes entre las variables. El análisis de componentes principales se realiza a partir de los componentes originales p, obtener nuevos componentes principales k, obtenidos de combinaciones lineales ponderadas de los componentes originales. - Se recomienda un proceso de agregación mixto para producir el índice de puntuación final. - Finalmente el índice se expresa como:


donde, la media aritmética no ponderada se asigna a las variables asociadas a los mismos componentes. I i indica el subíndice de los precios correspondientes a 'orgánicos' y tres variables están contenidos que son DO, DBO5 y nitrógeno amoniacal (I1 para el subíndice de DO, I2 para el subíndice de DBO5 y I3 para el subíndice de NH3-N); Ij representa el subíndice de valores para las 'partículas', que consisten en sólidos en suspensión y turbidez; Ik es la medición de coliformes fecales, que representa a los "microorganismos". Tres coeficientes de escalamiento son prefijadas, que se refieren a los subíndices de temperatura (CTEM), pH (CpH) y sustancias de toxicidad (Ctox).


Lugar: Río Keya, Taiwan Método de muestreo: No se menciona. Análisis estadístico: Regresiones lineales, análisis de componentes principales

Observaciones - El índice propuesto proporciona más información para la evaluación de la calidad del agua, que el índice existente que se utiliza en Taiwán, debido al cambio de los usos del suelo que se han generado en el río. Por lo anterior el índice desarrollado en este trabajo incluye los contaminantes causados por la agricultura, descargas industriales y municipales. - Dado que las variables se clasifican por adelantado, no existe el problema de la ambigüedad causado por un gran número de variables. - A medida que más parámetros se agregan, la distorsión después de la agregación tiende a aumentar.


Nombre publicación

Evaluation indexes and methods for water quality in ocean dumping areas

Autores Dongfang Yang, Lin Zheng, Wenpeng Song, Sentao Chen, Yinjiang Zhang Año 2012 Revista/ Libro Procedia Environmental Sciences Resumen En este trabajo se analizan los índices generales de evaluación de la calidad del

agua de vertederos en zonas oceánicas. Se encontró que los métodos normales, tales como el método de un solo factor y el método de índice completo son más calificados que los métodos no lineales. Se construye un sistema de índices y métodos de evaluación para la evaluación integral de la calidad del agua de las zonas oceánicas.

Nombre del Índice - Se describen algunos procedimientos estadísticos. Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Usualmente, en el método de un solo factor, la concentración de todos los índices medidos se compara con sus criterios de evaluación estándar de la calidad del agua, y la calidad del agua depende del valor dado por el peor índice. Utilizando la siguiente expresión:

donde, Ci es la concentración medida del parámetro i, Cs los criterios de evaluación estándar en la calidad del agua del parámetro i, Ai la contaminación exponencial valor del parámetro i. Para los índices positivos, tales como DO, debería entonces utilizarse la siguiente formula.

donde, CIMAX es la concentración de saturación del índice de DO, Ci la concentración medida del índice de DO, Cs los criterios de evaluación de la calidad del agua estándar de DO, t es la temperatura media del agua en área de estudio. - Método del índice Complejo En comparación con el método de un solo factor, método del índice global es capaz de dar una evaluación integral de calidad, y es la que actualmente se utiliza con más frecuencia. El modelo de evaluación integral es la siguiente:

donde, Aorganic es la suma de los valores de contaminación exponenciales de DO, DQO, fósforo reactivo. Atóxico la media de los valores de contaminación exponenciales de Cu, Pb, As, Cr, et al. Aoil = Cioil/Csoil la contaminación exponencial valor del petróleo.


Lugar: Weihai, Quingdao, Lianyungáng, Xiamen; China Método de muestreo: Datos de monitoreos Análisis estadístico: método de un solo factor, método del índice complejo, método de evaluación integral difusa.

Observaciones - Establece la necesidad de introducir nuevos parámetros en el cálculo de los


índices, debido a que los vertederos están presentando nuevos contaminantes. Nombre

publicación A long-term study of temporal hydrochemical data in a shallow

lake using multivariate statistical techniques Autores George Papatheodorou, Gerasimoula Demopoulou, Nicolaos Lambrakis Año 2006 Revista/ Libro Ecological Modelling Resumen Este estudio fue llevado a cabo en un lago eutrófico poco profundo (~ 4m) en

Grecia, con el fin de identificar los procesos hidroquímicos que rigen el sistema y clasificar muestras de agua en grupos de similar calidad. Se aplicaron técnicas de estadística multivariable (análisis factorial Q-modo) y de análisis discriminante, a un conjunto de datos de parámetros físico-químicos en muestras de agua recogidas durante 10 años (1981-1991) como parte de un programa de seguimiento.

Nombre del Índice - Estadística multivariable. Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

Los parámetros utilizados para determinar la calidad de agua son: conductividad eléctrica, pH, cloruro, sulfato, acido carbónico, aniones y cationes totales, sodio, magnesio, calcio, SAR, alcalinidad de sodio, dureza total, oxigeno disuelto, tasa de saturación, nitrito, nitrato, amonio, fosforo total. El análisis factorial es un término genérico, que describe una serie de métodos matemáticos diseñados para analizar interrelaciones dentro del conjunto de variables. Para el análisis de factor R, se construyo una base de datos con columnas que contienen variables hidroquímicas y las filas con los parámetros físicos y los períodos de muestreo. Para la selección del número "correcto" de factores, se utilizó la combinación de los criterios comunes. Se aplico el procedimiento Varimax para la rotación de los factores de retención a fin de lograr la "estructura simple". Las puntuaciones de los factores se calcula sumando los productos de factor de cargas y los datos originales correspondientes, como se muestra en el ejemplo siguiente:

donde FS11 es la puntuación del factor 1 en la primera muestra. l1vn es la n-ésima variable de carga en el primer factor, VARn es el valor de la variable n-ésimo en la primera muestra. La comparación entre las puntuaciones de los factores, que fueron calculados utilizando el método anterior y puntuaciones de los factores esbozados Obtenidos a partir de SPSS 11 mostró que los primeros son más fáciles de interpretar partituras. El objetivo básico del análisis discriminante es definir las características de combinación lineal de dos poblaciones (grupos), que produce la máxima diferencia entre los dos grupos anteriormente definidos. Para realizar el análisis discriminante para la variable dependiente cualitativa es necesario un conjunto de variables independientes. La variable dependiente es el factor de agrupamiento que permite colocar a cada muestra en sólo uno de los grupos predefinidos. En este paper, se utiliza el análisis de regresión para encontrar la función discriminante. La ecuación se resuelve caso de estar


donde [B] son los coeficientes de la función discriminante, [D] las diferencias de medias entre los grupos, la inversa de la matriz de varianza-covarianza de las

variables agrupadas. Con el fin de definir la importancia relativa de cada variable en la función discriminante, se calculó la "discriminación estandarizada de coeficientes" (SDC), multiplicando el resultado de los valores de B con las desviaciones estándar combinada. El S.D.C. más alto valor es el más importante es la variable.


Lugar: Lago Pamvotis, Grecia. Método de muestreo: El muestreo fue desde 1981 hasta 1991. Más de 68 muestras se recogieron en un único sitio en el centro del lago, alrededor de 0,5 m por debajo de la superficie del agua del lago, y se analizaron completamente. Análisis estadístico: estadística multivariable mediante el análisis factorial Q-modo y el análisis discriminante. El análisis factorial Q-modo permitió la reducción de las variables originales (18) a seis, como las más importantes que representan los procesos que afectan a la calidad del agua del lago.

Observaciones Mediante el análisis factorial Q-mode y el análisis discriminante se llego a una clasificación de la calidad del agua muy similar en cuanto a los patrones y parámetros más significativos para la clasificación de calidad del agua. Los resultados de la aplicación del esquema metodológico revelaron que el método propuesto puede identificar los cambios estacionales de los procesos que rigen durante un largo período y clasificar las aguas del lago, sobre la base de parámetros ambientales, a pesar de sus altas variaciones temporales y complejidad. Estos resultados son en gran medida y de acuerdo con la conclusión extraída de otras aguas superficiales y los modelos de poca profundidad del lago, exitosos en explicar los patrones observados en los datos temporales. Este método puede ser aplicado en cualquier lago poco profundo sin modificaciones y por lo tanto tiene una alta capacidad de generalizar sobre los nuevos sistemas. Además, este enfoque se caracteriza por simplicidad y sólo con pruebas de normalidad se puede determinar la transformación apropiada de los datos si se necesita. Por otro lado, el principal inconveniente de este método es su capacidad para capturar las interacciones no lineales inherentes a ecosistemas de lagos poco profundos, sus resultados se basan en los coeficientes de correlación entre las variables originales. El autor propone que el esquema metodológico debe mejorarse aún más utilizando no sólo los datos hidroquímicos sino también datos bióticos. Como observación concluyente, se puede afirmar que esta metodología del uso de ambos análisis factorial R-Q-modo y el análisis discriminante sirvieron como herramientas exploratorias en la interpretación de los datos hidroquímicos complejos y en la comprensión de sus variaciones temporales y se puede utilizar como una herramienta de gestión para el control de eutróficos lagos poco profundos.


Nombre publicación

Evaluation of spatial and seasonal variations in surface water quality using multivariate statistical techniques

Autores A. H. Pejman, G. R. Nabi Bidhendi, A. R. Karbassi, N. Mehrdadi, M. Esmaeili Bidhendi

Año 2009 Revista/ Libro International Journal of Environmental Science and Technology Resumen En este estudio se evaluaron las variaciones espaciales y estacionales de la calidad

del agua en la Cuenca del Río Haraz. La evaluación se llevo a cabo utilizando técnicas estadísticas multivariables, como el análisis de conglomerados, análisis de componentes principales y análisis factorial. Los parámetros como la temperatura, sólidos totales y los nutrientes orgánicos (nitrato) fueron los más importantes en contribuir a las variaciones de calidad de agua para todas las estaciones. Los resultados del análisis de componentes principales y el análisis factorial evidenciaron que un parámetro importante para la calidad del agua del río en una temporada, puede ser menos significativo o no para otra.

Nombre del Índice - No se desarrolla un índice, pero en base a estadística se plantea como describir el nivel de conservación del agua superficial.


- Evaluaron 10 parámetros: Oxígeno disuelto, coliformes fecales, pH, temperatura, la demanda bioquímica de oxígeno, nitrato, fosfato total, turbidez, sólidos totales y descarga en el Río Haraz en las cuatro estaciones del año (verano y otoño de 2007, invierno y primavera de 2008). - La aplicación de diferentes técnicas estadísticas multivariables, como el análisis de conglomerados (AC), el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis factorial (FA), que ayudan a la interpretación de las matrices de datos complejos, necesarios para comprender mejor la calidad del agua y el estado ecológico del sistemas estudiados. - El análisis de cluster (análisis de conglomerados AC) es un grupo de técnicas multivariables cuyo propósito principal es reunir objetos en función de las características que poseen. La distancia euclidiana da generalmente la similitud entre dos muestras y la distancia puede ser representada por la diferencia entre los valores analíticos de las muestra. En este estudio, AC jerárquico de aglomeración se realizó sobre los datos normalizados establecidos por medio del método de Ward, utilizando distancias euclidianas al cuadrado como una medida de similitud. La variabilidad espacial de la calidad del agua en toda la cuenca se determinó a partir AC, usando la distancia de enlace, donde Dlink / Dmax, representan el cociente entre las distancias de vinculación para un caso determinado dividido por la distancia máxima vinculación. El cociente se multiplica por 100 como una forma de normalizar la distancia de ligamiento. - El análisis de componentes principales ha sido diseñado para transmutar las variables originales en nuevas variables no correlacionadas, que son combinaciones lineales de las variables originales. El PCA entrega información sobre los parámetros más influyentes en la calidad del agua. El PCA de las variables normalizadas se ejecutó al extraer los componentes principales importantes (PC) y para reducir la contribución de las variables con significación menor. Estos grupos de datos fueron sometidos a la rotación varimax, para obtener los factores


generadores. Aplicación del índice

Lugar: Río Haraz, Iran. Método de muestreo: Datos de calidad del agua obtenida de ocho estaciones de muestreo en el río durante 4 temporadas (verano y otoño de 2007, el invierno y la primavera de 2008) Análisis estadístico: análisis de conglomerados, análisis de componentes principales y análisis factorial

Observaciones - Las técnicas multivariadas simplifican la comprensión de matrices de datos, permite la identificación de las fuentes de posibles factores que influyen en los sistemas de agua y ofrece una valiosa herramienta para la gestión fiable de los recursos hídricos, así como la rápida solución de los problemas de contaminación.

Nombre publicación

An index of limnological conditions for urban wetlands of Bogotá city, Colombia

Autores Gabriel Pinilla Año 2010 Revista/ Libro Ecological Indicators Resumen - Se estudia el estado de deterioro de cinco humedales urbanos y uno rural en la

ciudad de Bogotá, Colombia, con el fin de desarrollar nuevos métodos de vigilancia de los ecosistemas y la conservación. - Las variables descritas son aquellas para las que la ley colombiana ha establecido límites permisibles para el agua potable, y que tienen una relación directa con la ecología de los sistemas acuáticos. - Los índices desarrollados (índices bióticos de las comunidades: BI, y el índice de condiciones limnológicas: LICOI) permitieron clasificar los humedales en tres categorías: los que tienen condiciones limnológicas aceptables (Meridor, Jaboque y Guaimaral), los que tienen condiciones limnológicas normales (Santa María del Lago, Juan Amarillo) y aquellos con condiciones limnológicas malas (Tibanica)

Nombre del Índice - Pollution Index (PI) - Biotic Index (BI) - Index of Limnological Conditions (LICOI)


- Se midió temperatura, oxígeno disuelto, pH, conductividad, dureza, cloruros, amoniaco, nitritos, nitratos, ortofosfatos y la demanda biológica de oxígeno - Se recogieron muestras de fitoplancton, perifiton, macroinvertebrados y plantas acuáticas macrófitos. - El índice de contaminación PI (Pollution Index) se calcula a como:

donde PI es el índice de contaminación de una muestra o de sitio, C es la concentración de la variable, LC es la concentración límite de la variable para el consumo humano de acuerdo con el Decreto Colombiano 1594 de 1984, y n es el número de parámetros.


- El PI permitió la determinación de los valores de contaminación del taxón (TPV), que se utilizaron para calcular los índices bióticos (BI) para cada comunidad recolectada. El TPV se calcula como:

donde n es el número de variables químicas, N es el número de estaciones, y i representa las estaciones que se recogió el taxón. - El índice biótico (BI) se calcula como:

donde n es el número de especies o taxones en una comunidad y TPV es el valor de la contaminación de cada taxón, i. - El índice de condiciones limnológicas (LICOI) se calcula como la suma ponderada de la BI de las distintas comunidades. El factor de ponderación se establece en base a las regresiones obtenidas en los coeficientes de correlación. Por lo tanto, el BI de fitoplancton (BIP), las diatomeas perifíticas (BID), y macrofitas (BIM) se multiplican por 0,3 (porque todas estas BI obtuvieron los coeficientes de correlación más altos) y el BI de macroinvertebrados (BII, que tiene una menor coeficiente de correlación) se multiplicó por 0,1 (la suma de los pesos es 1). Los valores de BI se convirtieron en porcentajes (100% es el BI más alto posible para cada comunidad) y se resta de 100 para obtener estimaciones directamente proporcional al grado de conservación y la LICOI. Así, el LICOI es alto para los sistemas limnológicos en buenas condiciones (funciones ecológicas bien conservadas) y bajas para ambientes limnológicos en mal estado (deterioro de las funciones ecológicas). La ecuación para calcular la LICOI es la siguiente:

- Se establecieron cuatro categorías de los humedales de Bogotá, con base en% BI y valores LICOI, utilizando cuartiles. Se identificaron correlaciones entre las condiciones ambientales, expresadas como valores de PI, y los valores de BI y LICOI. De manera similar, los gráficos de regresión entre los índices y los valores de PI se elaboraron, utilizando la ecuación logarítmica, y = a log (x) + b.


Lugar: Humedales del río Bogotá (Guaimaral, Jaboque, Tibanica, Santa María del Lago, Juan Amarillo, Meridor), Colombia Método de muestreo: Para cada humedal se tomaron muestras en dos ocasiones, una vez en noviembre de 2007 época de lluvias y una vez en febrero de 2008 la estación seca. Además, cada muestreo se realizo en tres puntos de cada humedal. Se muestreó según los métodos estándares propuestos por APHA (1995)


Análisis estadístico: Regresiones y correlaciones Observaciones - El LICOI permite la construcción de un índice que incluye tanto variables

fisicoquímicas como biológicas. - Trabajar con indicadores biológicos, permite ver las respuestas generadas por los cambios en los ecosistemas. - Es un primer estudio de este tipo en Bogotá, por lo que existen muchas mejoras que se podrían aplicar, como optimizar y perfeccionar las ecuaciones utilizadas, realizar una identificación taxonómica más exhaustiva o aumentar el número de humedales a estudiar. Por lo tanto, se necesitan más estudios para validar la metodología propuesta.

Nombre publicación

Use of the aquatic protozoa to formulate a community biotic index for an urban water system

Autores Jian-Guo Jiang, Yun-Fen Shen Año 2005 Revista/ Libro Science of the Total Environment Resumen En este estudio usaron parámetros químicos y biológicos para evaluar el grado de

contaminación del agua en la ciudad de Changde, China. Con los resultados adquiridos (parámetros químicos del agua y datos de protozoos) determinaron un índice biótico de calidad del agua, establecieron el valor de la contaminación de especies (SPV) de 469 especies de protozoos, y el valor de la contaminación comunidad (CPV) fue utilizado para evaluar la calidad del agua. El método del índice biótico fue probado y el resultado mostró que el CPV calculado a partir de SPV tenía una estrecha correlación con el grado de contaminación del agua. Esto indicó que el método del índice biótico es fiable. Además, se sugirieron los grados de calidad de agua dividido por CPV.

Nombre del Índice - Community pollution value (CPV) Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

- Parámetros químicos: oxigeno disuelto, DQO, DBO5, amonio, fosforo total, y fenol volátil. - Se muestrearon protozoos. - El Índice biótico se calcula como:

donde Pi es el índice de la contaminación química de un parámetro químico único, CD es la concentración del parámetro sustancias ensayadas en la estación de muestreo. CO es el límite superior de la concentración de la sustancia química. - SPV (species pollution value) se calcula por la siguiente fórmula:


n es el número de elementos de los parámetros químicos, y N es el número de estaciones. - CPV o el índice biótico de cada estación de muestreo se calcula:

n es el número de especies en una comunidad. - A mayor CPV, mayor contaminación de las aguas.


Lugar: Changde, China Método de muestreo: - Se muestreo en 16 estaciones. - Los programas de muestreo fueron conducidos sobre una base anual, con frecuencia estacional en diversos sitios de la red de agua y se identificaron 488 especies de protozoos. - Mediciones de variables químicas del agua, en los puntos de muestreo. Análisis estadístico: No se menciona

Observaciones - Este índice proporciona un mayor grado de sensibilidad a la degradación en la calidad del agua del sistema comparado a otros índices. - A pesar de los buenos resultados, estos datos deben ser considerados como preliminares y la aplicabilidad general del índice biótico para la evaluación de los hábitats de agua urbanos aún necesita ser validada.


Nombre publicación

Multivariate Statistical Characterization of Water Quality in Lake Lanier, Georgia, USA

Autores Xiaoqing Zeng and Todd C. Rasmussen Año 2005 Revista/ Libro Journal of Environmental Quality Resumen Los programas de monitoreo de calidad de agua de cuencas dependen de los datos

tomados para muchos parámetros, en diferentes momentos y lugares, y con recursos limitados. El objetivo de este trabajo fue determinar una estrategia para reducir los parámetros medidos, en términos de variables, estaciones y frecuencia de muestreo sin comprometer la calidad del programa de monitoreo. Para lo anterior, caracterizaron la variabilidad espacial y temporal del lago Lanier, al sur de Estados Unidos y sus afluentes y determinaron la calidad del agua. Mediante estadística multivariada identificaron los principales parámetros y puntos de control que permitieran reducir el monitoreo de la cuenca del lago. Los resultados del análisis de componentes principales mostraron que la calidad de agua de los afluentes se componen de tres componentes: agua de lluvia, descargas municipales e industriales y aguas subterráneas, los que pueden ser identificados mediante los sólidos suspendidos totales y disueltos, alcalinidad y fósforo reactivo soluble. La caracterización de la calidad del agua de los lagos fue más ambigua que la caracterización de la calidad del agua afluente, pero el análisis de componentes principales indicó que la anoxia asociada a la estratificación del lago es la fuente más importante de variación de la calidad del agua del lago, seguido por la concentración de nutrientes, y finalmente por la biomasa algal. El análisis de clúster sugirió que los afluentes y las estaciones de monitoreo de los lagos puede ser agrupada, reduciendo el número de parámetros y estaciones y liberando recursos para aumentar el control en otra parte.

Nombre del Índice No aplica Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

El análisis de clúster fue aplicado con el fin de clasificar entidades con similares propiedades y así poder reducir la cantidad de datos a tomar. El análisis de componentes principales lo utilizaron para encontrar asociaciones entre parámetros de modo que el número de parámetros medidos pudiera ser reducido. A su vez, las asociaciones conocidas se utilizan para predecir parámetros de calidad del agua no medidos. Los parámetros medidos fueron: alcalinidad, fósforo total, fósforo reactivo soluble, nitrógeno total Kjeldahl, amonio, nitrato nitrito, nitrógeno total, clorofila a, sólidos suspendidos totales, sólidos totales disueltos, carbono orgánico total, carbono orgánico disuelto, carbono inorgánico total, sulfuro disuelto, sulfato, hierro total, hierro disuelto, manganeso total, manganeso disuelto.


Lugar: Lago Lanier, al sur de Estados Unidos Método de muestreo: Muestrearon en 17 estaciones del lago y en 10 de sus afluentes. A nivel temporal el muestreo fue realizado dos veces al mes (estación de crecimiento) y de forma mensual (período de latencia) Análisis estadístico: Estadística multivariada (análisis de clúster y análisis de componentes principales).

Observaciones Mediante el análisis de datos de calidad de agua, identificaron los principales parámetros que estarían influyendo en la calidad del agua del lago y sus afluentes, determinando si existían diferencias a nivel espacial y temporal. Con sus resultados


indican cuales parámetros, estaciones y frecuencia de muestreo deberían ser monitoreados para evaluar la calidad del agua de la cuenca del lago.

Nombre publicación

Utilization of the water quality index method as a classification tool

Autores Hülya Boyacioglu Año 2010 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen En este estudio modificaron el índice de calidad del agua (CCMEWQI) para obtener

una herramienta de clasificación de aguas superficiales de acuerdo con la calidad definida por la Legislación Europea-75/440/EEC. La cual considera 46 parámetros a estudiar, que se reducen a 22 para el cálculo del índice. Se propusieron tres categorías y se extiende la categoría de CCME-WQI según el objetivo adoptado. La aplicación de la CCME-WQI con esquema de clasificación modificada demostró ser relevante para evaluar la calidad del agua en general mediante la integración de los factores determinantes de la calidad del agua observada en la cuenca del Kucuk Menderes, Turquía.

Nombre del Índice CCME-WQI Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

Este método clasifica el agua en tres categorías en función de los tratamientos que requeriría para poder ser utilizada como agua potable:

- Categoría A1. En la que el agua solo requiere un tratamiento físico y una desinfección para poder ser consumida (filtración y desinfección).

- Categoría A2. El agua requiere un tratamiento físico normal, tratamiento químico y desinfección (precloración, coagulación, floculación, decantación, filtración y desinfección).

- Categoría 3. El agua precisa de un tratamiento físico y químico intensivo y extenso y una desinfección final (precloración, coagulación, floculación, decantación, filtración, adsorción (carbón activado), y desinfección (cloro u ozono)).

El índice que se presenta en este estudio, se basa en la combinación de tres factores para cuyo cálculo es necesario tener en cuenta la legislación vigente que marcará el valor objetivo que debe tener cada parámetro: Este Índice se calcula aplicando esta ecuación para cada variable:

Donde:

- F1 (alcance): El número de variables cuyos valores no cumple el objetivo:

- F2 (frecuencia): La frecuencia con la cual el objetivo no es alcanzado, es decir, las veces que las variables no cumplen con la normativa) Para cada variable:


- F3 (amplitud): La cantidad en la que el objetivo no se cumple (amplitud) (la diferencia entre el valor obtenido y el establecido por normativa). Se calcula en tres pasos:

(a) Cada vez que el valor supere o no alcance el valor objetivo establecido por normativa se calcula Ei:

(a.1) Cuando el valor obtenido excede el valor objetivo:

(a.2) cuando el valor no alcanza el objetivo:

(b) Se calcula un promedio de las desviaciones de los valores obtenidos

respecto el valor objetivo:

(c) Se calcula F3:

El valor del ICA1 se encuentra entre 1-100 y con este la calidad del agua se clasifica en:

Categoría ICA1 Resumen

Excelente 95-100 La mejor calidad: Las directrices casi siempre cumplen con los niveles deseables

Buena 80-94 Buena calidad: Las directrices deseadas no se cumplen todas las veces, pero si la mayoría

Normal 65-79 Calidad aceptable: Las directrices deseadas a veces no se cumplen por pequeñas cantidades

Mala 45-64 Mala calidad: Las directrices deseadas no se cumplen muchas veces

Muy mala 0-44 La peor calidad: las directrices deseadas casi nunca se cumplen


Para referir los valores calculados a la Legislación Europea, se utiliza la siguiente tabla:

Factores Categorías de calidad del agua A1 (buena) A2 (moderada) A3 (mala)

F1 0 25 50 F2 10 50 75 F3 - Ei 0 1,0 2,0 F3 - nse 0 �1,0 �2,0 F3 0 �50 �65 ICA1 95-100 55-94 35-54

Según la Legislación Europea 75/440/EEC, si más de un 50% de las variables no alcanzan el nivel A1, esta agua no es apta para el consumo. Parámetros que considera: hierro, manganeso, plomo, níquel, zinc, aluminio, cromo,

cobre, fósforo, carbono orgánico disuelto, arsénico, selenio, mercurio, bario, dureza, sulfato, cloruro, fluoruro, oxígeno disuelto, conductividad, turbidez y pH.


Lugar: Cuenca del Río CKucuk Menderes, Turquía Método de muestreo: Las variables fueron tomadas mensualmente durante 2 años en cinco sitios de monitoreo. Análisis estadístico: No se menciona.

Observaciones El índice desarrollado CCME-WQI con el esquema de categorización modificada contribuye a los administradores del agua a integrar e interpretar la calidad del agua en general basado en la legislación europea en las aguas superficiales destinadas a la producción de agua potable de los estados miembros (75/440/CEE).


Nombre publicación

Macroinvertebrados bentónicos como indicadores de calidad de agua de ríos del sur de Chile

Autores Ricardo Figueroa, Claudio Valdovinos, Elizabeth Araya & Oscar Parra Año 2003 Revista/ Libro Revista Chilena de Historia Natural Resumen La Cuenca Hidrográfica del Río Damas (40º39’ S, 72º23’ O), presenta una intensa

actividad agrícola y ganadera, lo cual se ha traducido en importantes aportes de nutrientes al ecosistema acuático. Los objetivos de este estudio fueron: (a) analizar la distribución espacial de la macrofauna bentónica en la cuenca y (b) determinar la viabilidad de utilizar el Índice Biótico de Familias (IBF) para evaluación de la calidad de las aguas. Los muestreos se realizaron en enero de 1998 con una red Surber (0,09 m2), en 15 sitios distribuidos en el curso principal y sus tributarios. Se registró un total de 77 taxa, siendo los grupos más diversos Plecoptera (16%), Trichoptera (16%), Diptera (14%) y Ephemeroptera (12%). Se observó una marcada tendencia a la disminución de riqueza específica desde la cabecera de la cuenca hacia aguas abajo. La abundancia, biomasa y el IBF, presentaron una tendencia inversa a la riqueza específica. IBF se correlacionó significativa y positivamente con el fósforo total, temperatura, nitrito, conductividad eléctrica, demanda biológica de oxígeno y nitrógeno total y negativamente con oxígeno disuelto, variables estrechamente asociadas al uso intensivo de fertilizantes en la cuenca. Los resultados sugieren que el IBF es un buen indicador de la calidad de las aguas de los ríos de cuencas agrícolas y ganaderas del sur de Chile.

Nombre del Índice Índice Biótico de Familias (IBF)


Este índice se basa en el tipo de familias de macroinvertebraos presentes en un área, a las que se les designa un puntaje en función a su sensibilidad a la contaminación y al número de morfoespecies existentes en cada familia. Con el índice se puede clasificar el área en clases, desde la Clase I (excelente) a la Clase VII (muy malo). En este trabajo contrastaron los puntajes obtenidos del IBF con las características físico-químicas de la columna de agua del río, como temperatura, pH, conductividad eléctrica, color, oxígeno disuelto, demanda biológica de oxígeno (DBO), demanda química de oxígeno (DQO), turbidez y sólidos suspendidos (orgánicos, inorgánicos y totales).


Lugar: La cuenca del Río Damas, Chile. Método de muestreo: Se muestrearon macroinvertebrados bentónicos durante el mes de enero de 1998, en 14 estaciones distribuidas en el curso principal de la cuenca y sus tributarios. Los individuos fueron recopilados mediante una red Surber en fondos de bolones (60-100 mm de diámetro), con velocidades moderadas (0,2-0,3 m s-1) y baja profundidad (0,20-0,25 m) considerando cuatro muestras por estación, las cuales fueron agrupadas para el análisis posterior de datos. Análisis estadístico: Se determinó el número total de individuos pertenecientes a cada familia y sus respectivas tolerancias de cada familia que variaron entre 0 (taxa sensible) a 10 (taxa tolerante). Para el cálculo del índice se siguió a Hilsenhoff (1988), para lo cual los puntajes de tolerancia fueron multiplicados por su correspondiente número de individuos. Posteriormente, los resultados obtenidos para cada familia fueron sumados y luego divididos por el número total de individuos de todas las familias obtenidas en la


estación de muestreo. Los valores obtenidos fueron clasificados en siete clases de calidad. Los puntajes de cada estación se correlacionaron las variables de la columna de agua: temperatura, pH, conductividad eléctrica, color, oxígeno disuelto, demanda biológica de oxígeno (DBO), demanda química de oxígeno (DQO), turbidez y sólidos suspendidos (orgánicos, inorgánicos y totales).

Observaciones Los resultados obtenidos en el estudio, sugieren que el IBF es un buen indicador de la calidad de las aguas de los ríos de cuencas agrícolas y ganaderas del sur de Chile. Sin embargo, la aplicación del IBF en otras cuencas debiera realizarse con precaución, debido a que diferentes factores como los nutrientes aportados desde fuentes difusas al río Damas, pueden afectar a las comunidades acuáticas. Los autores sugieren en futuros estudios complementar el estudio de los macroinvertebrados bentónicos con adecuadas caracterizaciones de la columna de agua, ictiofauna y con las actividades productivas que se desarrollan en las cuencas. Si bien los valores de tolerancia de macroinvertebrados bentónicos se correlacionaron con algunas de las variables físico-químicas consideradas, es fundamental desarrollar estudios adicionales que permitan evaluar experimentalmente la tolerancia de taxa locales frente a otro tipo de contaminantes.

Nombre publicación

Simplificación en el uso de macroinvertebrados en la evaluación de la calidad de las aguas en sistemas fluviales

Autores Ricardo Figueroa, Victor H. Ruíz, Francisco Encina-Montoya y Alejandro Palma. Año 2005 Revista/ Libro Interciencia Resumen Los macroinvertebrados son utilizados para evaluar la calidad de las aguas

utilizando medidas de diversidad, índices bióticos y comparativos. El nivel taxonómico de familia permite una buena interpretación general de la calidad ecológica de un sistema fluvial y es posible hacer inferencias sobre la calidad de éstos sistemas respecto a condiciones de referencias seleccionadas. En este trabajo analizan si existe pérdida de información al utilizar dos niveles jerárquicos taxonómicos de macroinvertebrados bentónicos para la realización de monitoreos ambientales. Lo anterior se aplica en tres localidades del centro-sur de Chile. Los autores discuten la capacidad integradora que puede alcanzarse y su relación con las variables ambientales.

Nombre del Índice Estadística multivariada Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

Aplicaron estadística multivariada, específicamente análisis de clúster para comparar las estaciones de muestreo en cada cuenca utilizando todas las taxa identificadas, y el nivel de familia.


Lugar: cuenca del río Chillán, cuenca del río Damas y cuenca del Estero Nonguén las tres localizadas en el centro-sur de Chile. Método de muestreo: Para el río Damas, analizaron la información correspondiente a muestreos realizados en 15 estaciones en el trabajo de Figueroa et al. (2003). Para la cuenca del río Chillán se estudiaron 18 estaciones distribuidas en el curso principal y los tributarios más importantes (Figueroa, 2004) y, en el Estero Nongúen, se estudiaron 5 estaciones localizadas en el río. En todas las localidades y estaciones estudiadas realizaron muestreos de


macroinvertebrados con una red de Surber (250µm); los que fueron recolectados e identificación hasta el nivel taxonómico más bajo posible. Análisis estadístico: Realizaron un análisis comparativo entre las estaciones de cada cuenca y para cada fecha de muestreo, las estaciones fueron comparadas y agrupadas en áreas con similar composición taxonómica, en una matriz de densidad (Nºind.·m-2). Aplicaron el índice de diversidad de Bray y Curtis (1957) (H’) y uniformidad (J), los cuales son buenos descriptores de una comunidad y realizaron análisis de clúster.

Observaciones Los resultados obtenidos indican que la tendencia internacional a utilizar el nivel de familia en los estudios de monitoreo de sistemas fluviales, lo que puede ser aplicado en aguas de Chile. Este trabajo constituye una primera aproximación en Chile, y da luces sobre el potencial de trabajo y lo fácil que resultaría preparar personal para realizar programas de monitoreo a nivel de gestión gubernamental, debido a que en el país, no existen normativas respecto a la aplicación de estudios biológicos sobre los sistemas acuáticos.

Nombre publicación

Análisis comparativo de índices bióticos utilizados en la evaluación de la calidad de las aguas en un río mediterráneo de Chile: río Chillán, VIII Región

Autores Ricardo Figueroa, Alejandro Palma, Victor Ruiz & Xavier Niell Año 2007 Revista/ Libro Revista Chilena de Historia Natural Resumen El uso de macroinvertebrados bentónicos como indicadores biológicos es de larga

tradición en los países desarrollados y son incorporados en todas las evaluaciones de calidad ecológica de sistemas fluviales. En América Latina estos estudios son menos frecuentes y las normativas para la protección de los recursos acuáticos recién comienzan a elaborarse, como es el caso de Chile, dejando abierta la posibilidad al uso de criterios biológicos. El presente estudio realiza una adaptación de índices bióticos (IBE, BMWP, IBF y SIGNAL) los que son aplicados y comparados en una cuenca mediterránea de Chile, el río Chillán. Los resultados muestran el mismo patrón de comportamiento para todos los índices, definiendo áreas en buen estado y otras fuertemente impactadas desde el punto de vista biológico. Sin embargo, el IBF y el SIGNAL son más sensibles a perturbaciones no detectadas por el IBE y BMWP. Se discute la factibilidad de aplicación y ventajas que ofrece cada uno de los índices, permitiendo hacer una propuesta metodológica para Chile central.

Nombre del Índice IBE, Índice Biótico Extendido. BMWP, British Biological Monitoring Working Party score system SIGNAL, Stream Invertebrates Grade Number-Averange Level IBF, Índice de Familias.


IBE: Índice Biótico Extendido el que es una modificación del IB de Woodiwis (1978), adaptado a sistemas fluviales italianos por Ghetti (1986) y que desde 1997 es aplicado como normativa por todas las agencias de protección ambiental de Italia. BMWP: British Biological Monitoring Working Party score system de Armitage et al. (1983). Este índice ha sufrido una serie de revisiones y readaptaciones a sistemas fluviales de la Península Ibérica (Alba-Tercedor & Sánchez-Ortega 1988, Muñoz & Prat 1992, 1994, Alba-Tercedor 1996, Prat et al. 2000, Alba-Tercedor et al. 2002) y en algunos sistemas fluviales de Colombia


(Roldán 1988) y de Australia (Tiller & Metzelling 2002). Su aplicación consiste en identificar las familias por segmento y asignación de un valor de tolerancia. Los valores totales son sumados y se obtiene el valor final asociado a la clase de calidad. Estos valores pueden ser divididos por el total de familias encontradas asignando un puntaje (“score”) que corresponde a cinco clases de calidad ambiental denominadas ASPT (Average Score per Taxon, Friedich et al. 1996). Esta misma adaptación fue hecha para Australia, ajustados los valores de tolerancia a sus aguas denominándolo SIGNAL (Stream Invertebrates Grade Number-Averange Level, Chessman 1995, 2003, Tiller & Metzelling 2002). IB de Familias, desarrollado por Chuter (1972) para ríos de Sudáfrica y modificada por Hilsenhoff (1988) para aguas de climas templados de Norteamérica y que actualmente es uno de los más utilizado por la USEPA (Mackie, 2001). Este índice requiere una aproximación cuantitativa de las familias y asignación de un valor de tolerancia para cada una de ellas, el resultado resulta de la razón:

IBF=1/N Σ ni ti, donde ni es el número de individuos en una familia; ti el puntaje de tolerancia de cada familia; N el número total de individuos en la muestra (estación). El valor obtenido igualmente es asociado a una clase de calidad. Este índice originalmente considera siete clases de calidad que fueron reducidas a 5, por medio de una ampliación de las clases en igual proporción, con el fin de hacerlo comparable a los otros IB. Cada uno de los índices fue adaptado a aguas chilenas, excluyendo las familias no presentes e incluyendo aquellas de distribución propias del Neotrópico.


Lugar: Río Chillán, en la provincia de Ñuble, VIII Región, Chile central Método de muestreo: Los muestreos fueron realizados en primavera y verano entre los años 1999 y 2001. Se tomaron muestras cuantitativas mediante una red Surber de 0,09 m2 de área de superficie de muestreo y 250 µm de abertura de malla, considerando seis réplicas por estación. Estandarizaron los sitios de muestreo con fondos de cantos rodados (entre 6-10 cm), con velocidades moderadas (0,1-0,2 m s-

1) y a una profundidad entre 0,20 y 0,25 m. Paralelamente, realizaron muestreos con sustratos artificiales correspondientes a canastos plásticos llenos de piedras de color y tamaño estandarizado (cuatro réplicas), los que fueron depositados en el lecho del río. Análisis estadístico: Para todos los muestreo, las réplicas fueron integradas y expresadas como número de individuos por m2, obteniendo una matriz de abundancia para cada taxa por estación de muestreo, y un análisis de las variables comunitarias determinando riqueza específica (s), diversidad de Shannon Log2 (H’) y Shannon máxima (H’máx), equitatividad (J) y diversidad de Simpson (D). Posteriormente, realizaron un análisis comparativo entre los IB aplicados considerando tanto los muestreos directos como de sustratos artificiales. Con la prueba de rangos de Friedman, confrontaron las cinco clases (rangos) de muy


buena a mala calidad arrojados por cada índice. Esta prueba permite obtener un valor denotado como χr2 (gl = k-1), que se aproxima a χ2 cuando k y N son grandes (k = 3 y n > 9, o k > 3 y n > 4). Bajo el mismo criterio, realizaron una comparación de pares confrontando los IB mediante la prueba de suma de rangos de Wilcoxon, de modo de identificar cuál de ellos presentaba mayor similitud, que para un n > 25 asociado a una probabilidad P, un alto valor de z indico diferencias significativas entre los pares (Siegel, 1985). Asimismo, se realizó un análisis exploratorio de modo de establecer las mejores correlaciones (Pearson) entre las variables comunitarias y los valores absolutos de los IB utilizados.

Observaciones Los IB utilizados en este estudio mostraron una misma tendencia general y permitió definir áreas en buen estado y otras, fuertemente impactadas desde el punto de vista biológico. Sin embargo, IBF expresó siempre las peores clases de calidad que los otros IB, mostrándose más exigente o más sensible a perturbaciones no detectadas por los otros IB, como podría ser un efecto mecánico (e.g. alteración de hábitat) o eventuales entradas de plaguicidas (contaminación difusa) asociado al uso agrícola-forestal de la cuenca. Los estudios con macroinvertebrados bentónicos son importantes debido a que representan varios niveles tróficos, haciendo fluir la energía hacia niveles superiores (Wallace et al. 1997, Cummins 2002), de modo que cualquier cambio en la estructura comunitaria implica y/o explicaría cambios en toda la comunidad acuática, dando un fuerte carácter integrador del ecosistema. Sin embargo, se aconseja complementar esta información con la caracterización física y química de los ríos. Este trabajo tiene carácter de propuesta, al intentar estandarizar métodos de muestreos y análisis de las comunidades de macroinvertebrados bentónicos para la evaluación de la calidad ecológica en ríos de Chile central, con miras a sustentar la futura normativa chilena para la protección de la diversidad acuática. Para ello, la utilización de IBF denominado ChIBF es útil por su probada sensibilidad y correlación con otras variables ambientales.


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Evaluation of water quality in the Chillan river (C entral Chile) using physicochemical parameters and a modifiedwater quality index

Autores Patrick Debels, Ricardo Figueroa, Roberto Urrutia, Ricardo Barra and Xavier Niell Año 2005 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen El río Chillan central juega un papel fundamental en la sociedad local chilena, como

fuente de riego y agua potable, y como un sumidero para aguas residuales urbanas. Con el fin de caracterizar la variabilidad espacial y temporal de la calidad del agua superficial en la cuenca, se calculó un Índice de Calidad del Agua (ICA) (Water Quality Index) a partir de nueve parámetros fisicoquímicos. Se midió periódicamente en 18 sitios de muestreo (enero-noviembre de 2000). Los resultados indican una buena calidad del agua en la parte alta y media de la cuenca. Aguas abajo de la ciudad de Chillán, las condiciones de calidad del agua son influenciados por la descarga de aguas residuales urbanas principalmente durante la época seca. Sobre la base de los resultados de un análisis de componentes principales (PCA), se introdujeron modificaciones en el ICA original para reducir los costos asociados con su implementación. El índice fue desarrollado WQIDIR, con base a los parámetros demanda química de oxígeno, temperatura, pH y conductividad, respectivamente, observando variaciones espaciales y temporales con respecto al índice original. Se proponen herramientas útiles para el monitoreo de las tendencias mundiales de la calidad del agua en ésta y otras cuencas, similares al Valle Central de Chile.

Nombre del Índice Water Quality Index (WQI) Índices modificados WQIDIR y WQIDIR2


Para el cálculo de la ICA, se utilizó la siguiente ecuación (Martínez de Bascaran, 1979):

Donde n representa el número total de parámetros, Ci es el valor asignado al parámetro i después de la normalización, Pi es el peso del parámetro (un indicador de su importancia relativa para la vida acuática / uso humano del agua). El ICA se calculo como la suma ponderada de las puntuaciones de subíndices diferentes. La calidad del agua se expreso como un porcentaje de una situación óptima, siendo 100% la mejor calidad posible. Se determinaron los valores de ICA para cada estación anual y para tres estaciones del año. Parámetros: pH, temperatura, conductividad, oxigeno disuelto, demanda bioquímica de oxígeno, COD, amonio, nitritos, nitratos, nitrógeno orgánico, fósforo orgánico, ortofosfato, dureza, aceites y grasas, calcio y turbidez. Se proponen dos tipos de índices para el monitoreo de la calidad global del del río, el WQIDIR (basado en la DQO, OD, pH, temperatura y conductividad) y WQIDIR2 (sin OD) los que se pueden utilizar para sustituir el índice original, a menos que los cambios drásticos en el uso de la tierra y/o actividades humanas que conduzcan a


una mayor carga contaminante. Aplicación del índice

Lugar: Cuenca del río Chillan Método de muestreo: Muestrearon en 18 estaciones ubicadas en el río principal y los tributarios. La variabilidad temporal de la calidad del agua se evaluó mediante la realización de campañas de muestreo cada dos meses, a partir de enero de 2000 y en noviembre de 2000. Análisis estadístico: se llevó a cabo un análisis de componentes principales (PCA) utilizando todos los parámetros de ICA. Los resultados de este análisis se utilizaron para proponer modificaciones al ICA, que ayudan a reducir la cantidad de parámetros que son necesarios para su cálculo, así como los costos analíticos asociados. Las diferencias significativas observadas entre los diferentes WQIs se evaluaron utilizando el test de Wilcoxon de muestras paradas.

Observaciones WQIDIR WQIDIR2 puede servir como una herramienta para monitorear la calidad del agua en otras cuencas de similares características agrícolas del Valle Central de Chile. Con el fin de verificar la validez de los supuestos utilizados, se recomienda una comparación periódica de los resultados del los WQI propuestos con un WQI extendido. La eliminación de parámetros de las versiones extendidas de WQIs basada en una correlación y análisis de PCA es una técnica que puede ser útil en muchas partes del mundo, especialmente en aquellos países donde los recursos para evaluar la calidad de las aguas son limitados. Otra simplificación de la metodología (WQIDIR) consiste en el análisis de un solo parámetro en laboratorio, COD, además de la medición directa de la conductividad, temperatura, pH y oxígeno disuelto en campo, mientras que el nitrato y el nitrito se eliminan de los cálculos.


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Application of water quality indices and analysis of the surface water quality monitoring network in semiarid North-Central

Chile Autores Lesly Espejo & Nicole Kretschmer & Jorge Oyarzún & Francisco Meza &

Jorge Núñez & Hugo Maturana & Guido Soto & Paula Oyarzo & Marcela Garrido & Felipe Suckel & Jaime Amezaga & Ricardo Oyarzún

Año 2012 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen La calidad del agua superficial tiene cada vez más importancia en todo el mundo y

es particularmente relevante en la zona semiárida del norte-centro de Chile, donde la agricultura y las actividades mineras están imponiendo una fuerte presión sobre los recursos hídricos limitados. En este estudio aplicaron un índice de calidad del agua en cuatro cuencas ubicadas desde los 29 °S a los 33 °S en el período de 1999-2008, basado en el enfoque Canadian Council of Ministers for the Environment y de la Regulación chilena para la calidad del agua de riego. Se prueban dos modificaciones del índice y se realiza una caracterización exhaustiva de la existente red de monitoreo de cuencas a través de un análisis de clúster. Las cuencas estudiadas muestran agua de buena calidad en la general, especialmente la cuenca del Limarí. Por otro lado, los valores de índice más bajos se obtuvieron para la cabecera del Elqui, asociados con la actividad minera. La primera modificación del indicador (es decir, considerar los parámetros diferencialmente en función de su efecto sobre la salud humana o el medio ambiente) no produjeron diferencias importantes con respecto al índice inicial, dando generalmente una buena calidad del agua. La segunda modificación (es decir, considerando como valores umbral los valores más restrictivos derivados de un conjunto de regulaciones) mostraron importantes diferencias en los valores de los indicadores. Finalmente, obtuvieron una caracterización adecuada de la red de monitoreo. La información, se puede utilizar como base para la optimización de la red de monitoreo.

Nombre del Índice Dos modificaciones al índice CCME-WQI Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

La primera modificación considera a los diferentes parámetros de calidad del agua que tienen efectos en la salud humana y el medio ambiente, situación que en la formulación de índice original no está incluido. A partir de información secundaria (por ejemplo, la OMS 2008; ATSDR 2010a,b, c, d), se agruparon los parámetros de tres clases según el nivel de riesgo que representa para la salud humana o para el medio ambiente; Categoría 1 (efectos sutiles) Temperatura, DO, EC, pH. Categoría 2 (efectos moderados) Al, Mn, Cu, Mo, Fe, Zn y Categoría 3 (efectos importantes) As, Cr, Ni, Hg. Estas categorías fueron incluidas en el cálculo de F2, mediante una ponderación (multiplicación) variable a la ocurrencia de cada incumplimiento del valor de umbral, es decir, 1, 2, o 3, según cualquiera que sea el parámetro que supere la normativa límite. En la segunda modificación del ICA se considero como el umbral para cada parámetro el valor más restrictivo extraído de varias normas existentes de calidad del agua, tanto en Chile como en el extranjero. Por lo tanto, fueron utilizados los estándares de agua potable de la Organización Mundial de la Salud, la NCh 1333


para diferentes los usos del agua, la regulación del agua potable chilena (NCh 409), y las Directrices para el desarrollo de la norma secundaria de calidad de agua en Chile (INN 1987, CONAMA 2004; INN 2005, OMS 2008).


Lugar: Los principales ríos de la cuencas de la zona del Norte Chico y Norte-Central de Chile, donde la agricultura y la minería son las actividades económicas relevantes. Las cuencas estudiadas fueron: Huasco, Elquí, Choapa, Limarí. Método de muestreo: Consideraron como información base los registros de la DGA, es decir, concentraciones de diferentes parámetros tomados tanto en laboratorio como en campo, y obtenidos de campañas de monitoreo periódicos (tres o cuatro veces al año) durante el período 1999-2008. Así, consideraron 48 estaciones y alrededor de 30 parámetros nominales monitoreado históricamente por la DGA en el área de estudio. Despúes de un análisis de los datos determinaron que el estudio lo realizarían tomando solo 14 variables de los 30 parámetros monitoreados normalmente, debido a la confiabilidad de estos. Análisis estadístico: Determinaron por cuenca un ICA para cada estación anualmente. Posteriormente hicieron una comparación de los factores F1, F2 y F3 del índice original. Aplicaron estadística multivariada (análisis de cluster) para realizar la caracterización de las estaciones de la red de análisis de agua.

Observaciones Los autores reconocen el hecho de que una de las limitaciones de la utilización de los índices de calidad del agua en general, es que no se puede resaltar el parámetro (s) que excede los valores umbral de las normas de calidad de agua. Sin embargo, el enfoque canadiense adoptado en este trabajo, indica que se puede conseguir información más valiosa mediante el análisis del comportamiento de los factores (F1, F2, F3) requerido para obtener el índice. Sin embargo, esto depende de las variables que se incluyan en la determinación del índice. En general, se desea que se incluyan la mayor cantidad de variables posibles. En la primera modificación realizada del ICA, observaron una poca variación del F2, lo que fue atribuido a dos razones: (a) no fue muy alta el número de veces que los parámetros excedieron la norma y (b) los parámetros se multiplican por valores diferentes dependiendo de su importancia, por lo que los parámetros que no superaron la norma no correspondía clasificarlos como muy peligroso. En cuanto a la segunda modificación del ICA, considera los valores más restrictivos obtenidos a partir de una serie de normas de calidad de agua, en donde se encontró una disminución considerable en los valores del índice en todas las cuencas.


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Dissolved oxygen content as an index of water quality in San Vicente Bay, Chile (36◦45S)

Autores Anny Rudolph, Ramón Ahumada and Claudio Pérez Año 2001 Revista/ Libro Environmental Monitoring and Assessment Resumen En este trabajo se describen algunos efectos de los efluentes industriales y

municipales en las aguas de la Bahía de San Vicente. Con los análisis de las principales sustancias contenidas en los efluentes de la industria pesquera se sugieren diversos criterios de calificación basados en la saturación de oxígeno del agua como una evaluación de la contaminación orgánica. Se llevaron a cabo seis cruceros a lo largo de la bahía, en donde se tomaron muestras de agua y sedimento. Para las muestras de agua, fueron analizados parámetros como el oxígeno disuelto y el contenido de aceite y grasa, para muestras de sedimentos se analizó el contenido de materia orgánica. Los parámetros del agua (salinidad, temperatura) se utilizaron para caracterizar la hidrografía de la bahía, y para calcular los valores de saturación de oxígeno. Las mediciones demostraron un amplio rango local de déficit de oxígeno, con un máximo de 45% en el invierno a 95% en la primavera. En noviembre, más del 65% del área de la bahía mostró déficit de oxígeno superior al 40%. La materia orgánica fue inusualmente alta en los sedimentos a lo largo de la parte norte de la bahía. Los resultados sugieren que la depleción de oxígeno era un parámetro representativo para el establecimiento de una escala relativa de la calidad del agua en esta bahía.

Nombre del Índice Valores de saturación de oxígeno Descripción del índice (Formulas, Parámetros biológicos, químicos, físicos)

El cálculo de los valores de saturación de oxígeno se realizó por medio de la ecuación:

Donde, C* es la solubilidad del oxígeno del aire saturado de agua a una presión total de una atmósfera, A y B son constantes, T (0K) y S es la salinidad en por mil o SPU


Lugar: Bahía de San Vicente, Talcahuano, Chile. Método de muestreo: se llevó a cabo un muestreo mensual en Bahía de San Vicente del año 1996. El diseño de muestreo incluyó seis estaciones que se muestrearon a diferentes profundidades (superficie y en 3, 5, 10, 15, y 20 m), con una botella Niskin. El oxígeno se midió en las muestras usando el método yodométrico. Los sedimentos se obtuvieron utilizando una draga, y el contenido orgánico se determinó por ignición. Análisis estadístico: Con el fin de hacer comparaciones de oxígeno disuelto entre las estaciones, la información de cada estación fue integrada a lo largo de toda de columna de agua y/o por estrato (es decir, de 0 a 5 m, 5 m de la parte inferior, etc.) la déficit de porcentaje de oxígeno se obtuvo mediante la comparación de las concentraciones medidas con saturación ideal de 100% a la misma salinidad y de temperatura medidos en el origen de la muestra. Los resultados se visualizaron utilizando un programa SURFER 6.0 considerando dos componentes de la varianza: a) una ventana de tiempo, con el comportamiento de


la variables en agosto y noviembre y, b) un análisis espacial, las variables de observación de diferentes sectores: i) del puerto, ii) Liles Point y iii) el centro-sur de los sectores de la bahía.

Observaciones La reducción en la concentración de oxígeno disuelto en la columna de agua es una característica importante en la evaluación de la calidad del agua cuando se considera la conservación de la riqueza de especies y la protección del medio ambiente. El puerto industrial sector pesquero comprende aproximadamente 15% de la superficie de la bahía y muestra un alto grado de deterioro ambiental. La baja calidad del agua se debe a la superación de la capacidad de asimilación del sistema por la descarga de residuos locales, produciendo graves impactos ambientales. Los autores proponen como necesario evaluar las actividades realizadas en el puerto pesquero industrial y establecer los criterios para la protección de la vida marina basada en la calidad del agua de la bahía.

Discusión y Conclusiones

Como se indicó un índice de calidad de agua, consiste básicamente en una expresión simple de una combinación más o menos compleja de un número de parámetros que caracterizan la calidad del agua. Su ventaja radica en que puede ser más fácilmente interpretado que una lista de valores numéricos. Los índices pueden ser usados para mejorar, aumentar y difundir la información sobre la calidad del agua. La utilización de los diferentes índices permite identificar tendencias de la calidad del agua y áreas problemáticas, así como evaluar su calidad para diferentes usos, mostrar las variaciones espaciales y temporales de la calidad del agua entre otros. Existen índices de calidad de agua (ICA) e índices de contaminación (ICO), los cuales reducen una gran cantidad de parámetros a una expresión simple de fácil interpretación entre técnicos, administradores ambientales y el público en general (Torres et al. 2009). Un ICA es un número o valor único que expresa la calidad del recurso hídrico mediante la integración de las mediciones de determinados parámetros de calidad del agua y su uso es cada vez más popular para identificar las tendencias integradas a los cambios en la calidad del agua (Torres et al. 2009). Sin embargo, algunos autores consideran que son un resumen de los datos que no llega a proporcionar toda la información para determinar la calidad del agua de un sistema. En los últimos años, se ha utilizado la estadística multivariable (análisis de clúster, análisis de componentes principales y el análisis factorial), como una herramienta para la entendimiento de la calidad del agua debido a que permiten identificar los factores que influyen en la calidad del agua (Zeng & Rasmussen, 2005). La variedad de métodos que se utilizan actualmente para evaluar la calidad del agua permite también identificar variaciones causadas por factores naturales y antropogénicos y determinar los parámetros a medir en programas de seguimiento y/o monitoreo de los cuerpos de agua.


El producto del presente trabajo, está basado en una búsqueda bibliográfica utilizando diferentes buscadores de internet, principalmente el ISI Web of Knowledge. A partir de una búsqueda general, se seleccionaron 31 documentos que fueron sistematizados y analizados en una ficha con ocho campos. Los resultados de búsqueda de las palabras clave de índices de calidad de agua en la Web of Knowledge mostraron alrededor de 7.638 documentos. La información proviene de 105 países: Estados Unidos (24% de los registros), China (7,6%), España (6,7%), Italia (5,8%), India (5,4%) y Canadá (5,2%). En Latinoamérica la información producida sobre ICAs es muy insipiente y destacan México (1,6%) y Argentina (1,3%). La producción de información sobre los ICAs ha aumentado progresivamente en los últimos años. En relación a Chile, el tema de la calidad del agua ha recibido poca atención. Si bien es cierto que hay un reglamento que data de la década de 1970, la firma de acuerdos internacionales de comercio con, entre otros, EE.UU. y la Unión Europea, y la reciente incorporación en organizaciones como la OCDE han obligado al país a revisar y extender a las regulaciones existentes, así como para buscar y poner en práctica, herramientas y estrategias que favorezcan la gestión sostenible del recurso agua (Espejo et al., 2012). Ejemplos de estas iniciativas han sido impulsadas por la Dirección General de Aguas (DGA), y el Reglamento de Normas Secundaria de Calidad del Agua (NSCA), impulsado por el Ministerio del Medio Ambiente de Chile (anterior CONAMA). Actualmente, existen programas de monitoreo de la calidad del agua superficial en diferentes cuencas, con datos que se remonta a la década de 1970 en algunos casos, sin embargo, estos datos no se utilizan extensivamente para apoyar las decisiones sobre la gestión de los recursos hídricos. Es importante indicar que en Chile existen algunos trabajos preliminares que han abordado la evaluación de la calidad del agua a través de índices en determinados ríos y bahías (no existe información para lagos y/o lagunas) y períodos limitados de tiempo, se destacan principalmente los trabajos de Figueroa et al. (2003), (2005) y (2007) en ríos de la zona centro sur del país, en donde utiliza a indicadores biológicos como los macroinvertebrados bentónicos para inferir sobre la calidad de agua de estos sistemas. En el año 2005 junto con Debels y sus colaboradores calcularon el Índice de Calidad del Agua (ICA) (Water Quality Index) en el río Chillan. El trabajo de Rudolf et al. (2002) en la zona costera de la región del Bio Bio que utiliza la concentración de oxígeno disuelto en la columna de agua como un parámetro importante en la evaluación de la calidad del agua de la bahía de San Vicente, Talcahuano y recientemente, el trabajo elaborado por Espejo et al. (2012) quienes aplicaron un índice de calidad del agua (enfoque Canadian Council of Ministers for the Environment) en cuatro cuencas del norte de Chile. Los resultados de la revisión de 31 artículos publicados en 18 diferentes revistas (principalmente en Ecological Indicators y Environmental Monitoring and Assessment) mostraron que a pesar de existir gran variedad de procedimientos para desarrollar los índices, en la mayoría de los casos se recurre a las mismas formas matemáticas o estadísticas, y se realizan modificaciones dependiendo del cuerpo de agua estudiado (localización, características, tamaño) y el uso del agua principalmente. Según Fernández et al. (2003), existen actualmente por lo menos 30 índices de calidad de agua que son de uso


común, los que consideran de 3 a 72 parámetros para realizar las evaluaciones. Prácticamente todos estos índices incluyen al menos 3 de los siguientes parámetros: oxígeno disuelto (OD), demanda bioquímica de oxigeno (DBO5) o demanda química de oxígeno (DQO), nitrógeno en forma amoniacal y de nitratos (NH4–N y NO3-N), fósforo en forma de ortofosfato (PO4–P), pH y sólidos totales (ST). Dentro de los índices los más utilizados reportados en la literatura se encuentran: (1) el índice CCME (Canadian Council of the Ministers of the Environment) desarrollado en Canadá en el año 2001; (2) el índice NSF WQI (National Sanitation Foundation Water Quality Index) creado en Estados Unidos en el año 1970 y el índice UWQI de Europa (Water Quality Index), desarrollado por la Comunidad Europea en 1976. También existen índices desarrollados por los países para dar cumplimiento a sus normas de calidad de agua como el índice simplificado de calidad de agua (ISQA), uno de los más utilizados en España, fue desarrollado en 1982 para las cuencas de Cataluña. El índice de calidad de suministro de agua bruta para fines públicos (IAP), desarrollado por las Compañías de Tecnología de Saneamiento Ambiental en Brasil año 2002 como respuesta al aumento en la complejidad de los contaminantes vertidos a las fuentes de agua (Torres et al., 2009). El IAP es el producto de la ponderación de los resultados del índice de calidad del agua (NSF) y ISTO índice sustancias tóxicas y organolépticas, que se compone del grupo de sustancias que afectan a la calidad organoléptica del agua y de sustancias tóxicas. En general, los índices desarrollados para evaluar la calidad del agua son constantemente modificados y toman variados nombres. Los resultados de esta revisión bibliográfica mostraron la aplicación de 20 diferentes índices (Tabla 3). Los que a su vez fueron aplicados para evaluar la calidad de agua dependiendo de los siguientes usos del recurso agua: abastecimiento para agua potable (5 de los trabajos evaluados), actividad acuícola (4) y evaluación y diagnóstico de la calidad del agua (16). La mayoría de los estudios revisados corresponden a este último ítem, en donde se realizan comparaciones de diferentes índices con el fin de obtener los mejores resultados de la calidad del agua y/o desarrollan un nuevo índice (de acuerdo a sus condiciones particulares) y lo comparan con los más utilizados en la literatura. También aplican los índices con el objetivo de establecer programas de monitoreo y control de los sistemas acuáticos y del recurso agua, y determinar el estado de contaminación de los cuerpos de agua y/o la posible utilización del agua.

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7.13. Anexo 13. Programa de Monitoreo de las lagunas · Urrutia; 2009). Según los resultados del...

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