Tesis Posgrado
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ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIABLE PARA LA CARACTERIZACIÓN DE AGUAS SUBTERRÁNEAS Y SISTEMAS ACUÍFEROS EN EL CAMPO DE CARTAGENA. EMILIO MARTÍNEZ MORENILLA. TRABAJO FIN DE MÁSTER.
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ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIABLE PARA LA CARACTERIZACIÓN DE AGUAS
SUBTERRÁNEAS Y SISTEMAS ACUÍFEROS EN EL CAMPO DE CARTAGENA.
EMILIO MARTÍNEZ MORENILLA.
TRABAJO FIN DE MÁSTER.
--Delimitada por la Sierra de Carrascoy, por la Sierra de Cartagena,por el Mar Mediterráneo y Mar Menor.-- Depresión post-tectónica con relleno neógeno de 1000 m. de espesor y predominantemente margoso.-- Destaca, Cabezo Gordo: afloramiento de tipo triásico.
Validar el método estadístico como herramienta para diferenciar y
caracterizar los distintos acuíferos y aguas subterráneas a partir de análisis de los
datos químicos.
HCAANÁLISIS CLUSTER
JERÁRQUICO
PCAANÁLISIS COMPONENTES
PRINCIPALES
Las zonas preferenciales de recarga son caracterizadas por Ca-Mg-HCO3, Ca-SO4, Na-SO4, es decir, aguas modernas. Las aguas subterráneas antiguas definidas por Na-HCO3, Na-Cl caracterizan el acuífero bajo condiciones de confinamiento. (Cloutier y col. 2006).
El análisis estadístico fue aplicado al completo set de datos consistente en 321 muestras y 8 parámetros (Ca2+, Mg2+, Na+, K+, HCO3
-, Cl-, SO42-, NO3
-).
Pocos datos fiables para el acuífero Tortoniense.
1- RELLENO DE DATOS: realizando la media ponderada para una muestra, con los datos de las muestras tomadas en ese mismo punto
2- BALANCE IÓNICO: desestimación de aquellas muestras cuyo error superan el 5 %.
Un total de 56 muestras fueron rechazadas:
3- ESTANDARIZACIÓN: asegurarnos de que cada variable se pondera por igual y tenga el mismo peso e importancia en el análisis estadístico.
100.
anionescationesanionescationesIB
smediaXiZi )(
Xi = distribución medias = desviación éstandar
-Distancia euclídea como distancia de medida.
- Regla de Ward.
-Familias geoquimicamente similares.
-8 clusters distintos.
-Linea fenómica = 10
-Observación directa del dendograma : método semi-objetivo.
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
CUATERNARIO 33 8 0 12 40 71 24 21
PLIOCENO 1 20 0 0 0 2 0 0
ANDALUCIENSE 7 38 0 0 0 5 4 0
TRIASICO 0 3 10 0 0 0 0 0
TORTONIENSE 0 0 0 0 0 0 0 0
CUATERNARIO+PLIOCENO+ANDALUCIENSE 18 1 0 0 1 0 1 0
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PLIOCENO+TORTONIENSE+TRIASICO 1 0 0 0 0 0 0 0
-Primero que encontramos en profundidad.-Gran variabilidad de familias “cluster”:el más grande en superficie ,el alto grado de retorno de riego, el hecho de que le lleguen aguas de otros acuíferos y del trasvase y además por ser el acuífero que se lleva mayor proporción de lluvia útil.-Calidad muy baja, por lo que se encuentra muy poco explotado.
PLIOCENO-Características hidrogeoquímicas pertecen al cluster 2.- Elevado contenido en Na-SO4. -Este acuífero se conecta superiormente con el cuaternario e inferiormente con el andaluciense, además de recibir aportes directos por agua de lluvia y entradas laterales, por ello tiene propiedades de zona de recarga.
TRIÁSICO-Se encuentra solo en una pequeña porción por debajo del Andaluciense, pertenece prácticamente al cluster 3 caracterizado por un elevado contenido en Ca-SO4, una zona con propiedades de recarga.-El acuífero triásico se encuentra por la zona del Cabezo Gordo y por Las Victorias-Las paredes del acuífero son de mármol, lo que explica el elevado contenido en Calcio de esta agua subterráneas.
El Análisis de Componentes Principales es un análisis factorial basado en el análisis de las correlaciones entre variables y tiende a expresar la misma situación de las variables de partida con una nuevas variables interdependientes entre sí y representantes de las primeras. A estas nuevas variables se les conoce con el nombre de “FACTORES” y su principal propiedad matemática es la ortogonalidad e interdependencia.
Rotated Loading Matrix (VARIMAX, Gamma = 1.000000)
1 2 3 CL 0.706 0.259 -0.507 SO4 0.090 0.940 0.023 HCO3 0.008 -0.101 0.852 NA 0.792 0.273 -0.377 MG 0.241 0.803 -0.264 CA 0.075 0.856 0.048 K 0.827 0.113 0.238 NO3 0.474 -0.173 -0.515
-Matriz de correlaciones-Critero de Kaiser ( valores propios mayores que uno).
El Componente 1 o Factor 1 se encuentra caracterizado por cargas altamente positivas en Na, Cl, K y es capaz de explicar el 26,32% de los casos analizados. El Componente 2 se encuentra caracterizado por cargas altamente positivas en SO4, Ca y Mg y explica el 30,69 % de los casos. El Componente 3, se encuentra caracterizado por carga alta en HCO3, NO3 y explica el 18,99% de los casos.
CONCLUSIONES
-Nos encontramos ante un sistema acuífero muy peculiar debido a la alta variabilidad de fuentes de recarga, litologías similares como ocurre con los acuíferos de Plioceno y Andaluciense y si ,además, añadimos el hecho de que existan posibles mezclas inter-acuíferos hacen una tarea difícil establecer unos límites concretos para cada acuífero y establecer una hidrogeoquímica cuantitativa a los acuíferos, puesto que en la mayoría de los casos se producen variaciones locales por las propiedades comentadas anteriormente.
-Nuestro método no ha permitido definir cualitativa y cuantitativamente los acuíferos en su totalidad. Tan solo el Plioceno, en el que predominan las características C2 y el Triásico en el que predominan las propiedades de C3, pueden ser parcialmente definidos.
-El acuífero Cuaternario es muy difícil de delimitar debido a la alta variabilidad de fuentes de recarga y a las posibles interconexiones con otros acuíferos por lo que tienen propiedades muy diversas y difícilmente delimitables.
CONCLUSIONES-Podemos validar el método PCA, ya que define perfectamente las características de un sistema en relación a la proximidad de sus respectivos parámetros.
-Hemos considerado al Campo de Cartagena como un sistema litológico muy peculiar con una variabilidad de fuentes de recarga muy alta y considerando las mezclas inter-acuíferos hemos realizado un acercamiento a la caracterización de las propiedades, pero no nos ha sido posible establecer unos límites concretos para cada acuífero, al considerar que al ser un sistema muy peculiar tiene la capacidad de que sus propiedades puedan variar localmente.
-Carol Kendall, Jeffrey Mcdonell. Isotope tracers in catchment hidrology. -Vincent Cloutier, René Lefebvre, Martine M. Savard, 2006. Multivariate statistical analysis of geochemical data as indicative of the hydrogeochemical evolution of groundwater in a sedimentary rock aquifer system. 295-312. -Francisco Cabezas, 2009. Métodos estadísticos en hidrología y recursos hídricos. -Carmelo Conesa García. El Campo de Cartagena: Clima e hidrología de un medio semiárido. 142-161. -Katrina L. Locsey, Malcolm E. Cox, 2002. Statistical and hydrochemical methods to compare basalt and basement rock hosted groundwaters: Atherton Tablelands, norh-eastern Australia. Environmental Geology. 699-713. -I.E.A (Instituto Euromediterráneo del Agua), 2008. Application of the Mixing Cell Model to define groundwater flow patterns in a highly anthropized multiple-aquifer costal flow system under semid-arid climate: Case study in South-Eastern Spain.
