Análisis multitemporal de la calidad del agua y su relación con el uso del suelo en el Embalse “San Rafael” (La Calera, Cundinamarca)

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(1)ANÁLISIS MULTITEMPORAL DE LA CALIDAD DEL AGUA Y SU RELACIÓN CON EL USO DEL SUELO EN EL EMBALSE “SAN RAFAEL” (LA CALERA, CUNDINAMARCA). TRABAJO DE GRADO EN LA MODALIDAD DE INVESTIGACIÓN – INNOVACIÓN. ELABORADO POR: NATALIA OTÁLORA MUÑOZ. 20121180211 JULIAN EDUARDO FAJARDO RUIZ. 20111180022 DIRECTOR: CARLOS ZAFRA MEJÍA Ph.D., INGENIERÍA AMBIENTAL. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES PROYECTO CURRICULAR INGENIERÍA AMBIENTAL BOGOTÁ D.C. 2018.

(2) DEDICATORIA “A dios y a mi familia por el amor recibido, la dedicación y la paciencia con la que cada día me impulsaban a seguir, mis padres quienes son promotores de mis sueños, gracias por creer en mí y en mis expectativas” Natalia Otálora. “A mi esposa por apoyarme y ser mi pilar para continuar con esta hermosa carrera, a mis padres y hermano por aconsejarme y resistir conmigo en este proceso, a mis profesores y tutores encargados por guiarme y brindarme la mayor cantidad de conocimientos y a mis compañeros por permitirme crecer como persona” Julián Fajardo. i.

(3) AGRADECIMIENTOS Los autores de la presente investigación queremos agradecer profundamente al profesor Carlos Alfonso Zafra Mejía, por cada detalle y momento dedicado para aclarar cualquier tipo de duda que nos surgieron, agradecerle por la claridad y exactitud con la que enseño cada clase, discurso y lección, su profesionalismo y precisión en cada detalle permitieron la culminación exitosa del presente documento; así mismo agradecemos al profesor REVISOR por sus aportes y la ayuda que de igual manera brindó Por otro lado queremos expresar nuestra más sincera gratitud a la Universidad Distrital Francisco José de Caldas por permitirnos hacer parte de este gran alma mater. De igual manera a cada uno de los maestros que hicieron parte de este proceso, compañeros y amigos que tuvimos el placer de conocer y con quienes pudimos aprender en conjunto, Finalmente, extendemos nuestros agradecimientos a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAB) por el suministro de la información fundamental para la terminación exitosa del presente trabajo de grado.. ii.

(4) Nota de aceptación _____________________________________________ _____________________________________________ _____________________________________________ _____________________________________________ _____________________________________________. _____________________________________________ Director: Carlos Alfonso Zafra Mejía Ingeniero civil PhD. en Ingeniería ambiental. ____________________________________________ Revisor: Juan Carlos Alarcón Hincapié Ingeniero Catastral y geodésico M.Sc., en Geografía Bogotá D.C., 2018 RESUMEN iii.

(5) El presente trabajo se desarrolló en la hoya hidrográfica del rio Teusacá localizada en el departamento de Cundinamarca. Tuvo como propósito la realización de un análisis multitemporal asociando parámetros de calidad de agua del embalse San Rafael y los cambios ocurridos en la cobertura del suelo. Este se realizó durante un periodo de tiempo de siete años, entre los años 2008 y 2015, y utilizó la metodología de análisis de series de tiempo; esta se ha convertido en una de las principales herramientas en el área ambiental, pues permite proponer nuevos modelos de simulación para diferentes aspectos ambientales y con ellos generar soluciones preventivas o correctivas. En el presente estudio fue necesario contar con una serie de datos fisicoquímicos y microbiológicos (Turbiedad, Color, Conductividad, pH, Alcalinidad, Dureza, Cloruros, Coliformes, E-coli, entre otros) de la calidad de agua del embalse San Rafael con el fin de conocer el comportamiento de estos parámetros en el tiempo de estudio. Por otro lado, se hizo uso de imágenes suministradas por la plataforma Google Earth Pro, en donde a través de software ArcGis se generaron e identificaron clústers de pixeles en un espacio multidimensional de atributos correspondiendo dichos grupos a coberturas sobre la superficie terrestre, es así que se establecen cuatro (4) niveles de acuerdo a la metodología Corine Land Cover, y se transforma información cualitativa de las imágenes en información cuantitativa con el fin de realizar análisis en relación con los parámetros de calidad de agua a través del tiempo. Adicionalmente, se comparó la calidad del agua con la resolución 2115 de 2007 emitida por los Ministerios de Protección Social y Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial (MPS y MAVDT), donde se encontró el Índice de Riesgo de Calidad del Agua y finalmente se comparó con los resultados de la cobertura, lo que indicó una relación entre iv.

(6) estas dos variables. Este documento brinda aportes importantes a cada uno de los actores involucrados, en especial a entes gubernamentales. La investigación desarrollada permite concluir la importancia de un adecuado ordenamiento del territorio teniendo en cuenta los recursos naturales ofrecidos, pues es evidente como la mala organización del territorio, principalmente generada por la acción antrópica, lleva a una afectación no solo de la cantidad del recurso hídrico sino de su calidad. De igual manera, este trabajo reitera que el recurso hídrico debe ser el papel central de la sociedad civil y del paisaje, con el fin de evitar conflictos de uso del agua. Adicionalmente, el río Teusacá es un afluente de uno de los sistemas de potabilización más importantes del país, pues da abasto a un 70% de la capital colombiana (Cortes, 2015). Es por ello, que se deben tomar medidas correctivas y preventivas con el fin de disminuir el riesgo por escases del recurso hídrico, el riesgo a la salud pública y los posibles sobrecostos que se generan al potabilizar el agua contaminada. Asi mismo, se recalca la importancia de seguir haciendo estudios de este tipo, pues son de vital importancia para conocer cómo se encuentran actualmente nuestros recursos naturales y su posible desempeño a futuro. Palabras clave: Análisis multitemporal, Hoya hidrográfica, Embalse, Series de tiempo, Cobertura del suelo. Email: [email protected] Email: [email protected]. v.

(7) ABSTRACT The present written was developed in the hydrographic basin Teusaca´s river located in the department of Cundinamarca. It had like purpose to carry out a multitemporal analysis associating water quality parameters of the San Rafael reservoir and the changes that occurred in soil cover. This was carried out during a period of seven years, between 2008 and 2015 years, and used the methodology of time series analysis; this has become one of the main tools in the environmental area, because it allows proposing new models of simulation for different environmental aspects and with them generating preventive or corrective solutions. In the present study it was necessary to have a series of physicochemical and microbiological data (Turbidity, Color, Conductivity, pH, Alkalinity, Hardness, Chlorides, Coliforms, E-coli, among others) of the water quality of the San Rafael reservoir with the order to know the behavior of these parameters in the study time. On the other hand, we used images provided by the Google Earth Pro platform, where ArcGis software generated and identified clusters of pixels in a multidimensional space of attributes corresponding to these groups to coverage on the Earth's surface, so that four (4) levels are established according to the Corine Land Cover methodology, and qualitative information of the images is transformed into quantitative information in order to perform analyzes in relation to water quality parameters over time. Additionally, the water quality data was compared with the resolution 2115 of 2007 issued by the Ministries of Social Protection and Environment, Housing and Territorial Development, where the Water Quality Risk Index was found and finally compared with the results of coverage, which indicated a relationship between these two variables. This document provides important contributions to each of the actors involved, vi.

(8) especially governmental entities. The research carried out allows us to conclude the importance of an adequate ordering of the territory taking into account the natural resources offered, as it is evident how the bad organization of the territory, mainly generated by the anthropic action, leads to an affectation Not only over the quantity of the water resource, over it's quality too.. In the same way, this work stresses that water resources should be the central role of civil society and landscape, in order to avoid conflicts over water use; finally, taking into account that the Teusacá River is a tributary of one of the most important water treatment systems in the country as it supplies 70% of the Colombian capital (Cortes, 2015), corrective and preventive measures must be taken in order to decrease the risk due to shortages of water resources, the risk to public health and the possible cost overruns that are generated when drinking contaminated water. Likewise, the importance of continuing to carry out studies of this type is emphasized, since they are of vital importance to know how our natural resources are currently and their possible future performance. Keywords: Multitemporal analysis, Hydrographic basin, Reservoir, Time series, Soil coverage. Email: [email protected] Email: [email protected] |. vii.

(9) TABLA DE CONTENIDO 1.. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................3. 2.. JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................ 6. 3.. OBJETIVOS .................................................................................................................... 8. 3.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................................ 8 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................................ 8 4.. MARCO TEÓRICO ........................................................................................................9. 4.1 Elementos conceptuales y teóricos ................................................................................ 9 4.1.1 Calidad del agua ....................................................................................................... 9 4.1.2 Hoyas hidrográficas y sistemas fluviales ............................................................... 11 4.1.3 Coberturas y uso del suelo ..................................................................................... 14 4.1.4 Análisis de series de tiempo ................................................................................... 16 4.2 Métodos para la evaluación del recurso hídrico y la cobertura del suelo .................... 19 4.2.1 Índice de riesgo de la calidad del agua para consumo humano ............................. 19 4.2.2 Sistemas de información geográfica (SIG) ............................................................ 21 4.2.3 Imágenes extraídas de Google Earth Pro ............................................................... 22 4.2.4 Clasificación según los umbrales naturales (natural breaks o Jenks) .................... 24 4.2.5 Clasificación según la unidad regional de planificación agropecuaria URPA ...... 25 4.2.6 Metodología de Box y Jenkins aplicable a modelos ARIMA ................................ 26 viii.

(10) 4.2.7 Metodología para la selección de modelos ARIMA .............................................. 26 4.3 Experiencias nacionales e internacionales en el área de investigación ....................... 27 4.3.1 Calidad de agua ...................................................................................................... 27 4.3.2 Uso del suelo .......................................................................................................... 29 4.3.3 Series de tiempo ..................................................................................................... 30 4.4 Legislación asociada al proyecto ................................................................................. 31 4.4.1 Normatividad asociada a calidad del agua ............................................................. 31 4.4.2 Normatividad asociada a uso del suelo .................................................................. 33 5. MATERIALES Y MÉTODOS ......................................................................................... 35 5.1 Descripción del lugar de investigación e información básica ..................................... 35 5.1.1 Información de calidad de agua ............................................................................. 36 5.1.2 Información satelital de imágenes Google Earth Pro ............................................. 37 5.2 Sistema de recolección y análisis de la información ................................................... 37 5.2.1 Fase 1. Revisión bibliográfica, recopilación y preparación de información básica.38 5.2.2 Fase 2. Caracterización del área de estudio ........................................................... 43 5.2.3 Fase 3. Interpretación espacial de la información .................................................. 43 5.2.4 Fase 4. Identificación, estimación y verificación del modelo ARIMA .................. 44 5.2.5 Fase 5. Análisis comparativo entre los resultados obtenidos de cobertura de suelo y cambio del recurso hídrico .............................................................................................. 46 ix.

(11) 5.2.6 Fase 6. Evaluación normativa ................................................................................ 47 6.. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................... 49. 6.1. Variación multitemporal del uso del suelo en el área de influencia del Embalse ...... 49 6.2 Modelos estadísticos y variables indicadoras del recurso hídrico en el embalse San Rafael ................................................................................................................................. 58 6.2.1 Identificación, estimación y verificación de modelos ARIMA para los parámetros de calidad del agua .......................................................................................................... 58 6.2.2 Correlación entre parámetros de calidad del agua en el Embalse .......................... 79 6.2.3 Identificación de variables indicadoras de la calidad del agua a partir de modelos ARIMA y correlaciones de Spearman ............................................................................ 84 6.3 Variación de la calidad del agua del embalse San Rafael y el río Teusacá con respecto al cambio en el uso del suelo. ............................................................................................ 90 6.3.1 Resultados Pearson de la comparación entre variables de la calidad del agua y del recurso suelo.................................................................................................................... 90 6.3.2 Análisis de comparación entre parámetros indicadores de calidad del agua y uso del suelo. 93 6.4 Evaluación de parámetros de calidad de agua del embalse San Rafael y el río Teusacá con respecto a la legislación colombiana .......................................................................... 97 6.4.1 Análisis legislativo de los parámetros de calidad del agua .................................... 98. x.

(12) 6.4.2 Identificación de comportamiento del índice IRCA en el tiempo por cada estación 102 6.4.3 Relación de los períodos de cumplimiento con la variación en el uso del suelo. 108 7. CONCLUSIONES .......................................................................................................... 112 8. RECOMENDACIONES ...........................................................................................117116 LISTA DE ANEXOS....................................................................................................119118 BIBLIOGRAFÍA ..........................................................................................................120119. xi.

(13) LISTA DE FIGURAS Figura 1. Diagrama de hoya hidrográfica. ............................................................................. 12 Figura 2. Procesos asociados a los ríos.. ................................................................................ 12 Figura 3. Partes de una hoya hidrográfica.. ........................................................................... 13 Figura 4. Zonificación longitudinal de los embalses. ............................................................ 14 Figura 5 Porcentaje de filtración y escorrentía con respecto a la cobertura. ......................... 15 Figura 6. Conceptualización de datos SIG y capas. ............................................................... 22 Figura 7. Área de estudio en imágenes de Google Earth. Las imágenes encuestadas fueron tomadas después del tsunami a excepción de la imagen de 2004.. ........................................ 24 Figura 8 . Diagrama de la metodología de construcción de modelos ARIMA. ..................... 26 Figura 9. Expresión gráfica del p-valor.. ............................................................................... 27 Figura 10 Ubicación del área de estudio ................................................................................ 36 Figura 11 Definición de zonas dentro de la hoya hidrográfica. ............................................. 50 Figura 12 Área de la reserva forestal de los cerros orientales en la hoya hidrográfica. ........ 54 Figura 13 Área ocupada por cada una de las categorías de uso del suelo identificadas con su respectiva tendencia (Zona baja).. ......................................................................................... 55 Figura 14 Comportamiento por estación del parámetro turbiedad durante el año 2008 al 2015........................................................................................................................................ 64 Figura 15 Comportamiento por estación del pH durante el año 2008 al 2015.. .................... 66 xii.

(14) Figura 16 Comportamiento de las estaciones Descarga Fondo y Embalse del parámetro Turbiedad durante el año 2008 al 2015.................................................................................. 69 Figura 17 Comportamiento de las estaciones Salitre y Descarga Fondo del parámetro Alcalinidad Total durante el año 2008 al 2015.. .................................................................... 71 Figura 18 Comportamiento de las estaciones Salitre y Descarga Fondo del parámetro Coliformes Totales durante el rango de tiempo de Febrero de 2008 a Junio de 2013. .......... 72 Figura 19 Comportamiento de las tres estaciones de la variable Conductividad durante el año 2008 al 2015. ................................................................................................................... 75 Figura 20 Comportamiento de las estaciones Salitre y Descarga Fondo de la variable E.Coli durante el rango de tiempo de Febrero de 2008 a Junio de 2013. ......................................... 78 Figura 22 Comparativo de correlaciones de Spearman entre las tres estaciones para la correlación con Turbiedad. . .................................................................................................. 81 Figura 23 Comportamiento correlacionado de Spearman de las variables color y Turbiedad de la estación Salitre, medición diaria.. ................................................................................. 87 Figura 24 Comportamiento correlacionado de Spearman de las variables turbiedad y alcalinidad total de la estación Salitre, medición diaria.. ....................................................... 88 Figura 25 Comportamiento a través del tiempo de las variables Coliformes Totales y E.Coli de la estación Salitre, medición diaria. .................................................................................. 90 Figura 26 Territorios artificializados en zona baja. ............................................................... 95. xiii.

(15) Figura 27 Comportamiento Turbiedad respecto a variables de suelo para la estación Salitre. ................................................................................................................................................ 97 Figura 28 Porcentaje de incumplimiento de los parámetros estudiados por estación............ 99 Figura 29 Valores promedio de los parámetros fisicoquímicos estudiados por estación. ... 100 Figura 30 Valores promedio de los parámetros microbiológicos estudiados por estación. . 102 Figura 31 Porcentaje de incumplimiento IRCA con respecto al tiempo de la estación Salitre.. .............................................................................................................................................. 103 Figura 32 Porcentaje de incumplimiento IRCA con respecto al tiempo de la estación Embalse San Rafael. ............................................................................................................ 104 Figura 33 Porcentaje de incumplimiento IRCA con respecto al tiempo de la estación Descarga de Fondo............................................................................................................... 105 Figura 34 Comportamiento de nivel de riesgo inviable. ...................................................... 106 Figura 35 Comportamiento de nivel de riesgo alto. ............................................................. 106 Figura 36 Comportamiento de nivel de riesgo medio. ......................................................... 107 Figura 37 Comportamiento de nivel de riesgo bajo.. ........................................................... 107 Figura 38 Nivel de riesgo por estación asociado con la cobertura de territorios artificializados... ................................................................................................................... 109 Figura 39 Nivel de riesgo por estación asociado con la cobertura de Bosques y áreas seminaturales........................................................................................................................ 111 Figura 40 Nivel de riesgo por estación asociado con la cobertura de Territorios agrícolas.111 xiv.

(16) LISTA DE TABLAS Tabla 1 Valores máximos aceptables de parámetros en estudio. ........................................... 20 Tabla 2 Puntajes de riesgo parámetros físicos, químicos y microbiológicos. ....................... 20 Tabla 3 Clasificación del nivel de riesgo en salud según el IRCA mensual y acciones que deben adelantarse ................................................................................................................... 21 Tabla 4 Normatividad asociada a calidad del agua ................................................................ 31 Tabla 5 Normatividad asociada a uso del suelo. .................................................................... 33 Tabla 6 Métodos de análisis de los parámetros para la calidad del agua. .............................. 37 Tabla 7 Características de imágenes. ..................................................................................... 37 Tabla 8 Revisión bibliográfica inicial. ................................................................................... 39 Tabla 9 Escalas de interpretación coeficientes de correlación lineal de Pearson .................. 46 Tabla 10 Valores máximos aceptables y puntajes de riesgo de parámetros estudiados. ....... 47 Tabla 11 Resultado de uso del suelo por año de estudio en cada una de las zonas de la hoya hidrográfica. ........................................................................................................................... 51 Tabla 12 Parámetros de los modelos hallados para cada cobertura de suelo (Zona baja). .... 55 Tabla 13 Proyecciones de coberturas para el año 2025. Comportamiento en los periodos de tiempo determinados (Zona baja) .......................................................................................... 57 Tabla 14 Descripción general de los modelos ARIMA desarrollados para la estación Salitre ................................................................................................................................................ 60 xv.

(17) Tabla 15 Descripción general de los modelos ARIMA desarrollados para la estación Descarga de Fondo ................................................................................................................. 61 Tabla 16 Descripción general de los modelos ARIMA desarrollados para la estación Embalse San Rafael ............................................................................................................... 62 Tabla 17 Correlaciones de Spearman entre variables de calidad del agua en la estación Salitre ..................................................................................................................................... 82 Tabla 18 Parámetros representativos indicadores de la calidad del agua y sus respectivos modelos ARIMA de la estación Río Teusacá - Salitre .......................................................... 84 Tabla 19 Parámetros indicadores de la calidad del agua y su categorización (Martínez et al., 2009) de los respectivos niveles de correlaciones entre ellas ................................................ 87 Tabla 20 Valores de Correlación de Pearson Estación Salitre. .............................................. 91. xvi.

(18) INTRODUCCIÓN La presente propuesta de investigación se centra en la hoya hidrográfica del río Teusacá, ubicada en el altiplano cundiboyasence en el sector meridional de la provincia fisiográfica de la Cordillera Oriental de Colombia. Posee una extensión de aproximadamente de 53,80 km2, en donde sus aguas fluyen desde los altos del páramo del Verjón y Los Tunjos en dirección sur – norte; allí en su nacimiento predominan las altas pendientes y los valles estrechos. Adicionalmente, en esta área se encuentra el embalse de San Rafael, un cuerpo léntico artificial donde parte del río Teusacá es represado. Este depósito artificial tiene una extensión aproximada de 287 ha, que constituye tan sólo al 0,8% del área total de la hoya hidrográfica (Planeación Ecológica Ltda & Ecoforest Ltda, 2006). La hoya en estudio ha venido presentando problemas por el acelerado proceso de urbanización (Romero & Vásquez, 2005), como lo evidencia el desarrollo de nuevos condominios y áreas residenciales ubicadas en los sectores más altos. Lo anterior ha incrementado el vertido de aguas residuales domésticas, industriales y agrícolas. Este panorama viene sucediendo a nivel nacional y en distintos países de Centroamérica y Suramérica, ya que por lo general las aguas se vierten a fuentes hídricas sin ningún tipo de tratamiento, como se mencionó en el VII Foro Mundial del Agua que se realizó en Corea (2015). Asimismo, se manifestó que a pesar de la capacidad de autopurificación de las fuentes hídricas, la contaminación del agua aumenta y se mantiene a lo largo de sus trayectos debido a las altas cargas orgánicas, patógenas y nutrientes que reciben. Por lo mencionado, el presente trabajo de investigación tiene por objeto realizar un análisis de la relación entre la calidad del agua en el embalse San Rafael y el cambio en el 1.

(19) uso del suelo alrededor de este cuerpo léntico y en la ronda hídrica de su cauce principal, el río Teusacá. Esto, a partir de registros históricos de calidad de agua suministrados por la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (E.A.B), y un análisis temporal entre los años 2008-2015 mediante imágenes satelitales. Con el fin de una adecuada presentación del proyecto, se presenta su estructura por capítulos. Este documento inicia con el planteamiento del problema de investigación, la justificación y los objetivos, tanto general como los específicos. Siguiente a ello, el capítulo 4 que se refiere a los fundamentos teóricos acerca de la calidad del agua, hoyas hidrográficas, uso del suelo, técnicas y métodos para evaluar el recurso hídrico y suelo incluyendo el análisis de series de tiempo; experiencias nacionales e internacionales y legislación asociada. En el capítulo 5 se exponen los materiales y métodos utilizados en el proyecto. En los capítulos 6, 7 y 8 se presentan los resultados obtenidos, conclusiones y recomendaciones. Finalmente, el capítulo 9 exhibe la bibliografía utilizada en todo el documento.. 2.

(20) 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA El embalse de San Rafael hace parte del sistema de abastecimiento de agua de Chingaza, el cual cumple funciones de regulación de caudales, control de inundaciones y almacenamiento para el suministro de agua a la ciudad de Bogotá y los municipios integrados a la red matriz del acueducto. Adicionalmente, el sistema de abastecimiento está conformado por la planta de potabilización Francisco Wiesner, localizada en el área de la subcuenca del río Teusacá; lugar donde la red de drenaje superficial de la cuenca alta del río Teusacá lleva sus aguas al embalse de San Rafael (Planeación Ecológica Ltda & Ecoforest Ltda, 2006). Durante los últimos años y debido al aumentó de la densidad poblacional en la cuenca se han ido presentando problemáticas significativas relacionadas principalmente con el cambio del uso del suelo, de la cobertura vegetal y la generación de vertimientos de aguas residuales provenientes de urbanizaciones y zonas recreacionales (Carrero, 2012). De manera puntual en la zona alta de la subcuenca del río Teusacá se han ido presentado actividades agropecuarias intensivas que han afectado las concentraciones de coliformes del río mencionado. Resultado del aumentó en la generación de desechos sólidos y líquidos, de la escorrentía urbana, desechos de construcción y agropecuarios se han generado posibles cargas contaminantes que puede ocasionar problemas no solo para la comunidad aledaña que hace uso del cauce sino además al mismo embalse; el cual debido a la carga de patógenos que lleva ve dificultada su limpieza y junto a ello un incrementó de los costos de operación de los sistemas de potabilización. Un análisis realizado por Ruiz (2007) indicó que el agua proveniente de una cuenca degradada aumenta los costos en las plantas de 3.

(21) tratamiento, en comparación del agua a tratar de una cuenca conservada. Un ejemplo de ello es la cuenca del río Rímac, principal fuente de agua para Lima y Callao (Perú); en donde se presenta contaminación intensa en cuanto al contenido de compuestos orgánicos, químicos y materia orgánica. Este hecho ha venido dificultando el proceso de tratamiento, viéndose reflejado en el presupuesto asignado para el año 2015; el cual se tuvo que ser duplicado con respecto al año anterior. Esto debido al mayor requerimiento de insumos químicos como lo confirma la gerencia de producción y distribución primaria de servicio agua potable y alcantarillado de Lima (Andía, 2014). Adicionalmente, la Organización Mundial de la Salud (2004) aconsejó que deben incorporarse en las estrategias de gestión integral del recurso hídrico los enfoques de manejo ambiental de la salud; debido a que el agua y el saneamiento son uno de los principales motores de la salud pública, y la falta de capacidad para evaluar los impactos en la salubridad transfiere costos clandestinos al sector de la salud. De igual manera, UNICEF (2006) relaciona el consumo de agua de baja calidad con un impacto negativo en la salud pública de Colombia, generando altos costos puesto que según datos asciende aproximadamente a 1,96 billones de pesos al año; de los cuales el 70% corresponde al impacto de la morbilidad y mortalidad por enfermedades diarreicas y el 30% restante al gasto en prevención. Análogamente se debe incorporar el significado de escasez de agua, debido a que el consumo de este recurso se ha ido incrementando con la rápida expansión de la población y la economía. Adicionalmente, por los efectos de la contaminación del recurso hídrico disponible y el resultado de los procesos ambientales por el cambio climático global, la escasez de agua se convierte en un riesgo cada vez más significativo para la seguridad y el 4.

(22) desarrollo sustentable de las comunidades (Qian et al., 2016). Con respecto al uso del suelo, se vienen presentando conflictos en las cuencas de Colombia que a su vez están relacionados con problemáticas de calidad y de cantidad de agua. Lo anterior debido especialmente al desconocimiento de la política nacional para la gestión integral del recurso hídrico, reflejándose en una inadecuada coordinación entre la autoridad ambiental, prestadores de servicio de agua potable y las comunidades que habitan en la cuenca (Zamudio, 2012). De igual manera, no se ha realizado un estudio de la calidad del recurso hídrico proveniente del río Teusacá y su influencia en el embalse San Rafael y, por lo tanto, no se evidencian datos verídicos con respecto al posible problema de contaminación. Además de ello, no existe a nivel nacional el establecimiento de metodologías estadísticas y sistema de información geográfica para la evaluación interna y externa de las plantas de tratamiento de agua potable con respecto a la calidad de sus fuentes de abastecimiento y su relación con la variación multitemporal en el uso del suelo. A partir de la problemática expuesta surgió la siguiente pregunta de investigación: ¿Existe correlación temporal entre la calidad del agua del Embalse San Rafael y la variación en el uso del suelo de la hoya hidrográfica del río Teusacá?. 5.

(23) 2. JUSTIFICACIÓN El Sector de Agua Potable y Saneamiento de Colombia requiere información confiable como base para la planificación, toma de decisiones, gestión de los servicios y correcta orientación de las inversiones (Aristizabal, 1999). A causa de que la cuenca del río Teusacá recibe cargas contaminantes dadas por desechos líquidos y sólidos de manera constante (Pedraza, 2014) y a que la fuente hídrica es suministradora del agua al embalse San Rafael, con la presente investigación se busca brindar un documento técnico y confiable que le brinde a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá herramientas para dimensionar los impactos generados por la comunidad aledaña al cauce del río mencionado; permitiendo así prever los costos en el tratamiento del agua y evitar procesos adicionales que generen inversiones no esperadas por la empresa de servicios públicos. Así mismo, teniendo en cuenta la relación directa entre la salud humana y calidad del agua se pretende llamar la atención a la empresa prestadora del servicio y a las entidades que hacen parte de la gestión y control de la calidad del agua sobre la importancia de suministrar agua potable de alta calidad y de realizar un proceso preventivo de salud pública sobre este recurso, puesto que el agua es un elemento fundamental, pero al mismo tiempo es un agente que puede originar epidemias; como se mencionó en la investigación de Solarte et al. (2006), donde el 50% de los casos de gastroenteritis se debieron al consumo de agua contaminada por heces. La metodología a usar en cuanto a su componente estadístico es similar a la sugerida por la OMS (2006), donde se propone analizar estadísticamente los datos de calidad de agua representando las variables independientes como distribuciones estadísticas 6.

(24) con el fin de generar modelos completos de evaluación de riesgos; estudios similares como el realizado en el río Boconó (Venezuela) permitieron analizar las tendencias y variaciones anuales-interanuales de las precipitaciones en la cuenca con el fin de la toma de decisiones que minimicen el impacto que los regímenes de lluvia acarrean cada año en esta cuenca (Mora & Reyes, 2013), por lo que se evidencia y justifica el uso de esta metodología a la hora de evaluar parámetros del recurso hídrico. Adicionalmente, se espera que este estudio sea un referente de la integración de uso de instrumentos estadísticos para el análisis de series de tiempo y herramientas de sistemas de información geográfica, generando un prototipo para aplicar en otras hoyas hídricas nacionales. Finalmente, el ingeniero ambiental juega un papel importante en la solución de problemáticas ambientales y de salud pública mediante el uso de estas herramientas las cuales pueden ser utilizadas en otras áreas del conocimiento. Por tal razón, esta investigación relacionada con la evaluación de la calidad del agua contribuye con la línea de investigación de Evaluación de Impacto Ambiental y Desarrollo de Tecnologías Apropiadas del proyecto curricular y el Grupo de Investigación GIIAUD de Ingeniería Ambiental de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.. 7.

(25) 3. OBJETIVOS 3.1 OBJETIVO GENERAL Realizar un análisis multitemporal de la correlación entre la calidad del agua del Embalse San Rafael y la variación en el uso del suelo de la hoya hidrográfica del río Teusacá (La Calera, Cundinamarca) entre los años 2008 y 2015. 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS •. Estudiar la variación multitemporal del uso del suelo en el área de influencia del embalse San Rafael mediante imágenes satelitales y herramientas computacionales.. •. Analizar mediante modelos estadísticos la posible relación entre los parámetros físicos (turbiedad, color, conductividad), químicos (pH, alcalinidad, cloruros, dureza, hierro, aluminio residual entre otros) y microbiológicos (mesofilos, coliformes totales y E. coli) del agua, para detectar indicadores de calidad del recurso hídrico en el embalse San Rafael y el río Teusacá.. •. Evaluar la variación de la calidad del agua del embalse San Rafael y el río Teusacá con respecto al cambio en el uso del suelo de la hoya hidrográfica.. •. Evaluar los parámetros de calidad de agua del embalse San Rafael y el río Teusacá con respecto a la legislación colombiana, específicamente con relación al Decreto 1575 de 2007; para valorar los riesgos sobre la salud pública por su uso como fuente de abastecimiento.. 8.

(26) 4. MARCO TEÓRICO A continuación se presentan los fundamentos teóricos del presente proyecto. De esta manera, se estableció un orden lógico para la estructura general del presente capítulo, el cual se dividió en cuatro (4) apartados: elementos conceptuales y teóricos, métodos para evaluación del recurso hídrico y suelo, experiencias nacionales e internacionales y por último legislación asociada al proyecto. 4.1 Elementos conceptuales y teóricos 4.1.1 Calidad del agua De acuerdo con la legislación colombiana, Decreto 1575 de 2007, la calidad del agua es el resultado de comparar las características físicas, químicas y microbiológicas encontradas en el agua (Ministerio de la Protección Social, 2007). Se han creado parámetros (a continuación explicados) que hacen parte de una base legal los cuales dependen en gran medida de los usos designados del cuerpo de agua (EPA, 2016). Estos usos pueden ser para consumo humano y doméstico, preservación de flora y fauna, agrícola y pecuario, recreativo, industrial o de transporte (Alcaldía Mayor de Bogotá D.C., 1984). 4.1.1.1 Parámetros físicos Son conocidos así porque pueden ser perceptibles por los sentidos, teniendo directa incidencia sobre las condiciones estéticas y de aceptabilidad del agua por parte de quien lo percata. En esta categoría se consideran parámetros importantes como la turbiedad, color, olor, sabor, temperatura y pH (De Vargas, 2004). 4.1.1.2 Parámetros químicos Al ser el agua el solvente universal puede contener cualquier elemento o mineral, básicamente estos parámetros se relacionan de acuerdo a la capacidad que tiene el agua de 9.

(27) disolver sustancias que puedan llegar a ser perjudiciales para la salud del consumidor. Se destacan algunas pruebas químicas como Oxígeno Disuelto (DO), Demanda Biológica de Oxígeno (DBO), Demanda Química de Oxígeno (DQO) y alcalinidad, que permiten suministrar información más detallada de las cualidades del agua (Patil et al., 2012). 4.1.1.3 Parámetros microbiológicos Tienen relación con la presencia o ausencia, tipo y cantidad de microorganismos; los métodos más usuales para determinar su presencia son la filtración por membrana y sustrato definido (Presidencia de la República de Colombia, 1998). El método de sustrato definido usualmente se utiliza para detectar la presencia o ausencia de organismos como Escherichia Coli o Coliformes Totales. Coliformes Totales es un grupo de bacterias las cuales no se presentan naturalmente en las aguas subterráneas, al hallarse, sugiere que más organismos dañinos pueden encontrarse como la bacteria E.coli; lo que indica, que el agua ha sido expuesta a heces y existe un inmediato riesgo a la salud humana (Sigler & Bauder, 2012). 4.1.1.4 Calidad de agua para consumo humano Este término es relativo si está relacionado con el uso del recurso hídrico, puesto que una fuente de agua aparentemente en buenas condiciones que tiene las características para permitir la vida acuática, puede que no sea apta para usos recreativos y para el consumo humano (De Vargas, 2004). Es por ello, que para la calidad del agua potable se establecen normas para asegurar un suministro para el consumo humano, con el fin de proteger la salud de las personas. Dichas normas se basan en unos niveles de toxicidad científicamente aceptables tanto para los humanos como para los organismos acuáticos (Naciones Unidas, 2014). Para generar una clasificación útil que permita definir en qué condiciones el agua es 10.

(28) apta para consumo humano se deben tener en cuenta una serie de parámetros, estos clasificados como físicos, químicos o biológicos, determinarán los límites para caracterizar el agua, ya sea como contaminada o no contaminada (De Vargas, 2004). 4.1.2 Hoyas hidrográficas y sistemas fluviales Cuando se habla de un sistema fluvial hay que acudir a dos términos principales, uno es el río como cuerpo de agua que fluye a lo largo de un canal natural y hace parte esencial del sistema; y el segundo es fluvial, término usado en geografía y ciencias de la tierra para referirse a los procesos asociados a los ríos y arroyos, y a los depósitos y accidentes geográficos creados por ellos (Anderson, 2013). Además se debe tener en cuenta que en un sistema fluvial interactúa el sistema biótico, físico y socioeconómico este último, puede generar efectos favorables y no favorables para el bienestar del ambiente y del humano. Como se observa en la Figura 1. Un sistema fluvial conforma una hoya hidrográfica la cual es considerada como aquella área de aguas superficiales o subterráneas que vierten a una red natural con uno o varios cauces naturales de caudal continuo o intermitente que confluyen en un curso mayor, que a su vez puede desembocar en un río principal, en un depósito natural de aguas, en un pantano o directamente en el mar (Presidencia de la Republica de Colombia, 2002). La hoya se delimita por una línea imaginaria conocida como divisoria de aguas este límite se define a través de las cumbres y culmina o desemboca en una zona baja o como se mencionó con anterioridad en un depósito de aguas (Departamento General de Irrigación, 2016) (Ver Figura 2).. 11.

(29) Fuente Hoya drenaje Tributarios Canal del río Confluencia Divisoria Desembocadura. Figura 1. Diagrama de hoya hidrográfica. Fuente: (Tangient LLC, 2018).. Topografía montañosa. Procesos de escarpado, construcción y minería. Erosión. Cosechas y pastos (fertilizantes) Animales Residuos y descomposición Vegetación Excreciones y descomposición. Disolución. Plantas acuáticas. Sedimentos. Figura 2. Procesos asociados a los ríos. Fuente: (City of Orillia, 2018).. Es considerada una entidad territorial la cual es aceptada para la gestión integrada de los recursos hídricos, debido a que se considera como una superficie terrestre que capta y concentra la oferta del agua que proviene de las precipitaciones. Esta se puede caracterizar por su morfometría, con el fin de establecer parámetros de evaluación del funcionamiento del sistema y así mismo permitiendo un adecuado manejo y planeación de los recursos naturales (Reyes et al., 2010). 12.

(30) La caracterizacion de la hoya inicia identificando las partes en las cuales se puede dividir la hoya a partir de los rangos de altitud, si la diferencia de altura es significativa y varia de 0 a 2500 m.s.n.m. es factible diferenciar tres partes conocidas como cuenca alta, media y baja; sin embargo si esta diferencia es menor posiblemente se distinguirá dos partes y si la cuenca es casi plana será menos probable establecer partes (Reyes et al., 2010). La cuenca alta corresponde generalmente a las áreas montañosas, es una zona que se identifica por pendientes elevadas, los valles estrechos y los procesos fluviales que prevalecen son erosivos. En la cuenca media se observa curso definido del cauce principal, debido a que la pendiente es menos abrupta que la anterior y los procesos erosivos son más moderados. Por último, la cuenca baja es la zona donde se produce un cambio abrupto de pendiente, el río desagua y prevalece procesos de sedimentación (CNO, s.f).. Figura 3. Partes de una hoya hidrográfica. Fuente: (CNO, s.f).. 4.1.2.1 Embalse de regulación Según la norma colombiana, un embalse es un área de inundación medida a la cota de rebose del vertedero de una presa tanto de regulación como de derivación (Presidencia de la Republica de Colombia, 1994).Para el presente proyecto se analizara un embalse de regulación el cual como su nombre indica regula el caudal de un río almacenando el agua 13.

(31) de los períodos húmedos para abastecimiento durante los períodos más secos así mismo permite la dilución de contaminantes (CNO, s.f), ya que tiende a reducir la variabilidad en factores físicos, químicos y biológicos, particularmente cuando se asocia con tiempos de retención (Thornton et al., 1996). Los embalses se pueden dividir en tres secciones como se observa en la Figura 4. La zona ribereña se caracteriza por ser estrecho, tener alto flujo, altas concentraciones de nutrientes, sólidos suspendidos y de materia orgánica por ende proliferación de flora eutrófica. En cuanto a la zona lacustre se distingue por ser ancha y profunda, tener bajas tasas de flujo, bajas concentraciones de nutrientes y relativamente limpia (Thornton et al., 1996).. Presa. Zona Ribereña. Zona Transicional. Zona Lacustre. Figura 4. Zonificación longitudinal de los embalses. Fuente: (Thornton et al., 1996). 4.1.3 Coberturas y uso del suelo Al concepto de uso del suelo se le suele relacionar con las acciones, actividades e intervenciones que las personas realizan sobre un determinado tipo de superficie para producir, modificarla o mantenerla. Este tipo de actividades que generalmente se hacen por parte del campesinado sin el debido manejo técnico, ocasionan contaminación de aguas superficiales, erosión, compactación del suelo y por supuesto pérdida de diversidad biológica (Corrales, 2002). Es importante destacar que la cubierta natural protege el suelo 14.

(32) del impacto por la lluvia, el viento y la radiación solar, además de captar el agua precipitada; disminuyendo procesos de erosión y escasez de agua que evitan la acumulación de sedimentos en ríos, lagos y embalses, y reduce la escorrentía y mejora la infiltración (FAO, 2005). En Colombia el manejo que se le brinda a los suelos es muy diferente a la vocación correspondiente de cada uno. Se observa degradación creciente de los recursos naturales como un aspecto que hoy en día ocupa la agenda no solo de los organismos del estado, encargados de velar por su conservación, sino que ha trascendido al conjunto de la sociedad, convirtiéndose en motivo de preocupación pública. Se han hecho investigaciones de esta problemática en Colombia, en lo que concierne a la presión y características de uso del territorio; actualizando la cobertura y uso actual de las tierras, estableciendo la vocación actual y visualizando los conflictos sobre el manejo y uso de las tierras (Serrato, 2013).. Figura 5 Porcentaje de filtración y escorrentía con respecto a la cobertura. Fuente: (Ministerio de Educación, Cultura y Deporte., s.f).. 15.

(33) 4.1.4 Análisis de series de tiempo Se refiere a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares. Contienen una serie de componentes como son: (i) Tendencia, que representa la trayectoria suavizada que define la serie en el rango de variación del índice y se halla observando la forma funcional de la gráfica de la serie (ZT vs t) a lo largo del tiempo. (ii) Estacional, se presenta cuando se tienen patrones estacionales que se repiten con una frecuencia constante, produciendo en su gráfica un efecto periódico estacional. (iii) Aleatorio, donde representa los cambios que sufre la serie ocasionados por fenómenos externos no controlables. (iv) Cíclica, se presenta en series que son afectadas por fenómenos físicos que ocurren con una periodicidad variable (Hernández et al., 2008). 4.1.4.1 Medias móviles para análisis de series de tiempo Utilizada para bajar la influencia de datos extremos y suavizar los resultados el método de Medias Móviles se trata de una técnica que utiliza información estadística pasada y es considerada como técnica naive y de alisado. La técnica de medias móviles construye una nueva serie a partir de la media de un número determinado de datos, en la que se va añadiendo sucesivamente un dato nuevo y quitando, al mismo tiempo, el más antiguo de los datos incluidos en la media anterior (UAM, 2004). La expresión viene dada por la siguiente fórmula: Yt + Yt−1 + ⋯ + Yt−5+1 𝑀𝑡 = S. ( 1). Normalmente la aplicación de este método se hace por rangos de tiempo comunes, siendo para el análisis de series de tiempo las medias, mensuales, semanales y anuales las más comunes. 16.

(34) 4.1.4.2 Modelos estadísticos de series de tiempo Los modelos estadísticos o probabilísticos son la representación matemática deducida de un conjunto de supuestos con el doble propósito de estudiar los resultados de un experimento aleatorio y predecir su comportamiento futuro cuando se realiza bajo las mismas condiciones dadas inicialmente (Suarez, 2002). Se presentan métodos cuantitativos de series de tiempo con el fin de evaluar las relaciones que se puedan presentar entre los elementos y las variables que puedan influir durante la existencia de un proceso, una serie de métodos consecuente con las series de tiempo son el uso de modelos focalizados como, autorregresivo (AR), media móvil (MA), autorregresivos y de promedio móvil (ARMA) y autorregresivos integrados de promedio móvil (ARIMA). Este último como su nombre lo dice, integra los anteriores métodos y refleja en su forma más general, la influencia de valores y ruido aleatorio de la variable en momentos del pasado remoto, correspondiente a periodos estacionales anteriores, sobre el valor de la variable en cada momento (Aguirre, 1994). 4.1.4.2.1 Proceso estocástico: De acuerdo con De Arce un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias Yt ordenadas, pudiendo tomar t cualquier valor entre - y . Por ejemplo, la siguiente sucesión de variables aleatorias puede ser considerada como proceso estocástico (. 𝑌−𝑡 , 𝑌−4 , 𝑌−3 , 𝑌−2 , … 𝑌3 , 𝑌4 , 𝑌𝑡 2) Esta sucesión de variables, en ocasiones genera modelos que comparten una característica o varias, algunas sucesiones pertenecientes a los modelos conocidos son los de tipo ARIMA, enunciados a continuación. 17.

(35) 4.1.2.4.2 Modelos Autorregresivos AR (p) Se define un modelo AR (autorregresivo) como aquel en el que la variable endógena de un período t es explicada por las observaciones de ella misma correspondientes a períodos anteriores (parte sistemática) más un término de error ruido blanco (innovación). 4.1.2.4.3 Modelos Media Móvil MA (q) Un modelo MA (de Media Móvil) se reconocerá como aquel que explica el valor de una determinada variable en un período t en función de un término independiente y una sucesión de términos de error, de innovaciones correspondientes a períodos precedentes, convenientemente ponderados. 4.1.2.4.4 Modelos Autorregresivos y de Medias Móviles (ARMA) A la combinación formada por procesos autorregresivos y de medias móviles se conoce como proceso ARMA. Llamado también proceso mixto, si este contiene p términos autorregresivos y q términos de medias móviles, se dice que es de orden ARMA (p,q) el cual se lo define de la siguiente manera (Chávez N., 1997). La expresión a la que responden los modelos ARMA es: (. 𝑦𝑡 − 𝜑1 𝑦𝑡−1 − ⋯ − 𝜑𝑝 𝑦𝑡−𝑝 = 𝜀𝑡 + 𝜃1 𝜀𝑡−1 + ⋯ + 𝜃𝑞 𝜀𝑡−𝑞 3) 4.1.2.4.5 Autorregresivos Integrados de Medias Móviles ARIMA (p,d,q) Los procesos ARIMA son los más populares para el modelado de procesos econométricos, financieros, meteorológicos e incluso biológicos. Usados cuando la serie de tiempo presenta una tendencia, que la vuelve un proceso no estacionario, se podría decir que son una generalización a los procesos ARMA. 18.

(36) Generalmente cuando se trabajan los modelos ARMA, la tendencia de los valores no son necesariamente generados por una serie de tiempo estacionaria, desde este punto se busca una transformación que genere una nueva serie con las características deseadas para permitir el ajuste del modelo ARMA, cuando no se desean hacer transformaciones, se plantea una solución ajustándose a un modelo ARIMA (Guerrero & Medina, 2016). Partiendo de los modelos ARMA, el modelo ARIMA se construye, de manera resumida un modelo ARIMA (p,d,q) es un modelo ARMA (p,q) sobre la serie diferenciada d veces, es decir, su expresión algebraica será: 𝑦𝑡. (𝑑). = 𝐶 + ∅1 . 𝑦𝑡−1. (𝑑). + ⋯ + ∅𝑝 . 𝑦𝑡−𝑝. (𝑑). + 𝜃1 . 𝜀𝑡−1. (𝑑). + ⋯ + 𝜃𝑞 . 𝜀𝑡−𝑞. (𝑑). ( +𝜀 (4). Comp. Autorregresiva. Comp. De Media Móvil. Donde 𝑦𝑡 (𝑑) es la serie de las diferencias de orden d y 𝜀𝑡 (𝑑) es la serie de errores que se cometen en la serie anterior. Habitualmente el orden de diferenciación d, entero, oscila entre 0 y 2. 4.2 Métodos para la evaluación del recurso hídrico y la cobertura del suelo 4.2.1 Índice de riesgo de la calidad del agua para consumo humano Es citado en el Artículo 12 del Decreto 1575 de 2007, se abrevia como IRCA y hace referencia al grado de riesgo de ocurrencia de enfermedades relacionadas con el no cumplimiento de las características físicas, químicas y microbiológicas. Según lo menciona la Resolución 2115 de 2007, para determinarlo, en primera etapa se deben identificar las variables que se encuentran en incumplimiento, para esto se hará uso de la misma norma y de sus capítulos 2 y 3. Posteriormente, partiendo de estas variables (Tabla 1) y de la Tabla de puntaje de riesgo (Tabla 2), se utiliza la ecuación 5 y se obtiene el porcentaje de IRCA. 19.

(37) Tabla 1 Valores máximos aceptables de parámetros en estudio. Características físicas. Expresadas como. Color aparente Turbiedad Potencial de hidrógeno Nitritos Nitratos Alcalinidad Total Cloruros Hierro Total Sulfatos Dureza Total Coliformes Totales Escherichia coli. Unidades de Platino Cobalto (UPC) Unidades Nefelométricas de turbiedad (UNT) pH NO2 NO3 CaCO3 Cl Fe+3 SO4 2CaCO3. Valor máximo aceptable 15 2 Entre 6,5 y 9,0 0,1 10 200 250 0,3 250 300 0 UFC/100 cm 3 0 UFC/100 cm 3. Fuente: (Ministerio de la protección social ministerio de ambiente, vivienda y desarrollo territorial, 2007). Tabla 2 Puntajes de riesgo parámetros físicos, químicos y microbiológicos. Características físicas Color aparente Turbiedad pH Alcalinidad Total Dureza total Sulfatos Hierro Total Cloruros Nitratos Nitritos Coliformes Totales. Puntaje de riesgo 6 15 1,5 1 1 1 1,5 1 1 3 15. Características físicas Cloro Residual Libre Calcio Fosfatos Manganeso 1 Molibdeno Magnesio Zinc Aluminio (Al3+) Fluoruros COT Escherichia Coli. Puntaje de riesgo 15 1 1 1 1 1 1 3 1 3 25. Fuente: (Ministerio de la protección social ministerio de ambiente, vivienda y desarrollo territorial, 2007). 𝐼𝑟𝑐𝑎(%) =. ∑𝑃𝑢𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑎 𝑙𝑎𝑠 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑛𝑜 𝑎𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 x100 ∑𝑃𝑢𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑎𝑠 5). La clasificación del nivel de riesgo dependerá del valor obtenido anteriormente y de la (Tabla 3). Dependiendo el valor obtenido la autoridad sanitaria deberá desarrollar una serie de acciones para mejorar las condiciones del cauce afectado. 20. (.

(38) Tabla 3 Clasificación del nivel de riesgo en salud según el IRCA mensual y acciones que deben adelantarse Clasificación IRCA (%). Nivel de Riesgo. 80,1 – 100. Inviable sanitariamente. 35,1 – 80. Alto. 14,1 – 35. Medio. 5,1 – 14. Bajo. 0–5. Sin riesgo. IRCA mensual (acciones) Agua no apta para consumo humano, gestión directa de acuerdo a su competencia de la persona prestadora, alcaldes, gobernadores y entidades del orden nacional. Agua no apta para consumo humano, gestión directa de acuerdo a su competencia de la persona prestadora y de los alcaldes y gobernadores respectivos. Agua no apta para consumo humano, gestión directa de la persona prestadora. El agua no es apta para el consumo humano y es susceptible de mejoramiento. El agua es apta para el consumo humano y se debe continuar la vigilancia.. Fuente: (Ministerio de la protección social ministerio de ambiente, vivienda y desarrollo territorial, 2007). 4.2.2 Sistemas de información geográfica (SIG) Es un sistema automático para la captura, almacenamiento, recuperación, análisis y visualización de información espacial (Melnick, 2002). Una manera de visualizar los datos que se desean evaluar se hace a través de la interpretación de imágenes satelitales (suelen ser imágenes análogas o en pantalla), con el objetivo de identificar, jerarquizar y categorizar la información de acuerdo con las correspondencias temáticas. Al momento de interpretar es importante tener en cuenta los objetivos planteados por el proyecto en cuestión, la temática general a la que aportará, los requerimientos mínimos como las características del tipo de sensor, el área de estudio y los medios disponibles para la puesta en marcha del proyecto (IGAC, 2009). En el momento de analizar un área por medio de herramientas SIG se puede tener dos tipos de recursos conocidos como raster y vector. Un ráster consiste en una matriz de celdas (o píxeles) organizadas en filas y columnas donde cada celda contiene un valor que 21.

(39) representa información. Los rásteres pueden ser fotografías aéreas digitales, imágenes de satélites o imágenes digitales (Esri, 2016). Por otro lado, el vector consiste en un dato basado en coordenadas que representa una entidad geográfica; asociándose a cada vector un atributo a sea un puno, línea o polígono partiendo de información hallada en campo o de un raster. (Esri, s.f). Limites Políticos/ Administrativos. Calles Parcelas Uso del suelo Elevación. Mundo real. Figura 6. Conceptualización de datos SIG y capas. Fuente: (Universidad de Georgetown en Qatar, 2016). Las nuevas tecnologías como las imágenes satelitales de Google Earth y programas de Sistema de Información Geográfica facilitan análisis más complejos de bases de datos más grandes. Se puede comprender las relaciones, los patrones e interpretar la secuencia de evolución en la complejidad social, política y económica del área de estudio (Rodier & Sadra, 2012). 4.2.3 Imágenes extraídas de Google Earth Pro La plataforma Google Earth ofrece un mosaico global de imágenes tomados por diferentes sensores, estas imágenes son de acceso libre sin embargo, tales imágenes carecen 22.

(40) de la banda infrarroja cercana que se usa a menudo para estudiar la vegetación (Block et al., 2016). Sin embargo para el caso de estudio donde su objetivo es el estudio de áreas periurbanas y no se necesita de gran detalle se puede hacer uso de este tipo de imágenes (Murillo et al., 2015) ya que estas imágenes proporciona una vista clara de edificios, carreteras, etc. y, por lo tanto, puede aplicarse mejor en relación con territorios urbanos (Scheffers et al., 2015). Google Earth Pro hace parte de los servicios creados por la compañía Google en donde se permite al usuario ver y utilizar contenido como datos de mapas, relieves y otros datos relacionados. Este software se destaca por permitir exportar archivos JPEG de alta resolución con el fin de adquirir el máximo provecho a las funciones de importación de datos SIG (Google, 2017). De igual manera, posibilita la importación de datos para ver imágenes en diferentes periodos de tiempo (Google, 2017). Como en el caso del estudio realizado por Mochamad et al donde se describe el proceso de recuperación de la vegetación costera después del tsunami en la isla de Sumatera, Indonesia en cuatro tiempos diferentes (Figura 7). Otra de las dificultades que presenta las imágenes es por cuestiones meteorológicas o por la calidad de la información en algunas ocasiones se impide el uso de estas para un estudio series de tiempo.. 23.

(41) Figura 7. Área de estudio en imágenes de Google Earth. Las imágenes encuestadas fueron tomadas después del tsunami a excepción de la imagen de 2004. Fuente: (Mochamad et al. , 2017).. 4.2.4 Clasificación según los umbrales naturales (natural breaks o Jenks) El método de Jenks se utiliza para generar intervalos (rangos) dentro de series numéricas (Mouse, 2014). La clasificación según cortes naturales está basada en las agrupaciones naturales inherentes a los datos. Se caracterizan porque agrupan mejor los valores similares y maximizan las diferencias entre clases (ESRI, 2016). Este método calcula las diferencias de valores entre los individuos estadísticos ordenados de forma creciente (Mouse, 2014), las entidades se dividen en clases cuyos límites quedan establecidos dónde hay diferencias considerables entre los valores de los datos (ESRI, 2016). Tales esquemas de clasificación son comunes con los datos de campo y los archivos de ráster y, por ende, este método viene implementado en distintos paquetes de SIG como lo es Arcgis. En donde se utiliza el siguiente algoritmo: 1. Selección del atributo, x, para ser clasificado y especificación del número de 24.

(42) clases requeridas, k. 2. Generación de un conjunto de k-1 valores aleatorios o uniformes en el rango [min {x}, max {x}]. Estos se usan como límites iniciales de clase. 3. Calculo de los valores medios para cada clase inicial y se calcula la suma de las desviaciones cuadradas de los miembros de la clase con respecto a los valores medios. La suma total de las desviaciones cuadradas (STDC) se registra. 4. Los valores individuales en cada clase se asignan sistemáticamente a clases adyacentes ajustando los límites de clase para ver si se puede reducir la STDC. Este es un proceso iterativo, que finaliza cuando la varianza dentro de la clase es lo más pequeña posible y la varianza entre clases es lo más grande posible. La verdadera optimización no está asegurada (Smith et.al., 2015 ). Es recomendable que cuando se realiza cartografía con gran número de valores de datos nulos o ausentes deberían tener dichas regiones identificadas en una clase propia (Smith et al., 2015) como en el caso de nubes o sombras. 4.2.5 Clasificación según la unidad regional de planificación agropecuaria URPA La clasificación se compone principalmente por pastos manejados en una extensión de 11020 ha con un 33,93% del territorio. Ocupan también extensiones importantes el pasto natural, el rastrojo, la asociación bosque secundario/rastrojo y la asociación pasto manejado/papa, que cubren el 4,12%, 3,79%, 3,77% y 3,04% del territorio respectivamente. La agricultura consiste además del cultivo de papá, en cultivos de maíz, hortalizas y trigo, entre otros. El municipio dispone de 3566 hectáreas de tierra en bosque y 1650 hectáreas en vegetación de paramo que cubren el 10,98% y 5% del territorio, respectivamente (URPA, 2004). 25.

(43) 4.2.6 Metodología de Box y Jenkins aplicable a modelos ARIMA La metodología basa su desarrollo en la identificación del modelo ARIMA de la serie (Figura 8), para su correcto elaboración se desarrolla las siguientes fases: 1. Identificación del modelo ARIMA buscando convertir la serie observada en una serie estacionaria. Seguido a ello el modelo ARMA para dicha serie estacionaria y con esto los órdenes p y q de su estructura autorregresiva y de media móvil. 2. Estimación de los parámetros AR y MA del modelo por máxima verosimilitud y obtención de los errores estándar y los residuos del modelo. 3. Diagnóstico, se comprueba que los residuos no tienen estructura de dependencia y siguen un proceso de ruido blanco. Cabe aclarar que si los residuos muestran estructura de dependencia se modifica el modelo repitiendo los pasos anteriores buscando el modelo adecuado. 4. Predicción, una vez que se ha obtenido un modelo adecuado se realizan predicciones con el mismo (Fernández, 2013). Identificación. Estimación de parámetros. Verificación. ¿Es adecuado el modelo? Uso del modelo Figura 8 . Diagrama de la metodología de construcción de modelos ARIMA. Fuente: (Guerrero V. , 2003). 4.2.7 Metodología para la selección de modelos ARIMA Uno de los criterios de selección para validación de modelos ARIMA es el concepto de p-valor, concepto enmarcado en la probabilidad asociada al valor de un estadístico de prueba calculado a partir de los datos obtenidos en una investigación, e indica la 26.

(44) probabilidad de alcanzar un valor tan extremo como el obtenido con el estadístico de prueba calculado, cuando la hipótesis nula es verdadera. La Figura 8 muestra el espacio en donde el p-valor se ubica dependiendo de su resultado, es así que en el caso en que el pvalor sea inferior al alpha se ubicará la hipótesis aceptada en zona de rechazo o lo que es igual en el caso en que el p-valor sea inferior al alpha se ubicará la hipótesis nula en zona de aceptación (Mueses, 2008).. Región de rechazo Alpha= 0,025. Región de rechazo Alpha= 0,025 a. µ. b. Áreas donde el valor p<a. Figura 9. Expresión gráfica del p-valor. Fuente: (Mueses, 2008).. Otro de esos criterios de gran utilidad para seleccionar cual es el modelo que mejor se acopla a una serie de datos es el criterio BIC, reconocido también como criterio Schwarz es una medida de bondad de ajuste de un modelo estadístico basado en una función de probabilidad logarítmica, su selección consiste en el cálculo del mismo BIC para varios modelos de interés y en la elección de aquel modelo que tenga el menor valor de este criterio (García & Rapelli, 2008), desarrollado en la siguiente ecuación: 𝐵𝐼𝐶 =. ln(Varianza del error) + ( log n. datos ∗ Constante) n. datos. (6). 4.3 Experiencias nacionales e internacionales en el área de investigación 4.3.1 Calidad de agua Con respecto a referencias acerca de calidad de agua se encuentra trabajos internacionales como el realizado por Ledesma et al. (2013) con el objetivo de analizar los depósitos de material en el embalse Río Tercero (Argentina) de acuerdo con análisis físico 27.

(45) químicos de siete estaciones seleccionadas, concluyendo que son los afluentes los principales contribuyentes al deterioro de cuerpos hídricos lenticos además este deterioro del estado ecológico de las aguas continentales ha venido siendo una problemática constante y en forma creciente en los últimos años, debido a múltiples factores humanos y naturales que contribuyen al incrementó en la concentración de cargas contaminantes afectando variables físicas y químicas como la turbidez y contenido de sales. Por otro lado, Miravet et al. (2016) concluyeron en su estudio acerca de la mala calidad de las aguas del río Ariguanabo puesto que se evidencia bajas concentraciones de oxígeno disuelto provocada por un alto nivel de estancamiento de la corriente y concentraciones de heces fecales sobre pasando el límite de la norma, debido a la gran cantidad de aportes de aguas residuales, con altas concentraciones de materia orgánica no degradada de origen doméstica y de actividades agropecuarias. Así mismo, se encontró estudios nacionales como el análisis histórico del sistema de abastecimiento de la ciudad de Cali, en donde se evidenció el progresivo deterioro de las fuentes de agua debido a acciones antrópicas que se pudieron controlar con tecnologías robustas para garantizar la calidad del agua potable ademas de fomentación y mejora del trabajo interinstitucional como estrategia para conservar y asegurar la calidad del agua suministrada (Perez et al., 2012). En cuanto al IRCA y su importancia en la calidad del agua, es importante mencionar el documento. “Diagnóstico del indicador de calidad del agua suministrada por las empresas prestadoras del servicio de acueducto”, realizado por la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (2009) en donde el indicador del IRCA fue determinado por departamento y permitió identificar cuáles departamentos se encuentran en 28.