CUADERNOS DEL CURIHAM REVISTA DE ESTUDIOS SOBRE LA CUESTIÓN HIDROAMBIENTAL

CUADERNOS

DEL CURIHAM

REVISTA DE ESTUDIOS SOBRE LA CUESTIÓN HIDROAMBIENTAL

CUADERNOS

DEL CURIHAM

REVISTA DE ESTUDIOS SOBRE LA CUESTION HIDROAMBIENTAL

Volumen 14 Año 2008

CURIHAM-FCEIA (UNR) Rosario-Santa Fe República Argentina

CUADERNOS DEL CURIHAM

Volumen Nro. 14 – Año 2008

Riobamba 245 bis, 2000 Rosario (Santa Fe), Argentina. Telefax 54 (0341) 480 8541. E_mail: [email protected]. Sitio web: http://www.fceia.unr.edu.ar/curiham

Dirección de Consejo Editorial

Consejo Editorial Cuadernos del CURIHAM, Riobamba 245 bis, 2000 Rosario (SF), Argentina.

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Editor responsable revista Cuadernos del CURIHAM: Dr. Ing. Pedro Abel Basile

Editora asociada: Msc. Ing. Adelma Mancinelli

Jefe de edición: Dr. Ing. Hernán Stenta

Asistentes de Edición: Ing. Carlos Scuderi; Msc. Inga. Marina García

CURIHAM. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario. E_mail: [email protected]

Consejo Revisor

Javier Heredia, Instituto Geológico y Minero de España, Madrid. [email protected]

José Vargas, Universidad de Concepción. Chile. [email protected]

Pablo Miguel Jacovkis, Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. [email protected]

Eric Zimmermann, CURIHAM , Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario [email protected]

Gabriel Caamaño Nelli, Centro de Investigaciones Hídricas Región Semiárida, Conicet, Villa Carlos Paz, Córdoba. caamañ[email protected]

Leopoldo Génova, Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales, Universidad Nacional de La Plata. [email protected]

Raúl Payró, Departamento de Hidráulica, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. [email protected]

Alfredo Trento, Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Ciudad Universitaria, Universidad Nacional del Litoral. [email protected]

Graciela Sanguinetti Centro de Ing. Sanitaria, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. [email protected]

Alicia Ronco, Centro de Investigaciones del Medio Ambiente, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de La Plata. [email protected]

Armando Brizuela, Facultad de Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Entre Ríos. [email protected]

Gerardo Riccardi, Depto de Hidráulica - Curiham. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrim., Universidad Nacional de Rosario. [email protected]

Leticia Rodríguez, Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral. [email protected]

Luis Vives, Instituto de Hidrología de Llanura, UNCPBA. [email protected]

Victor Lallana,Director Revista científica Agropecuaria ,Facultad de Ciencias Agropecuarias,Paraná, Entre Rios [email protected]

Mónica Blarasín, Universidad Nacional de Río Cuarto. [email protected]

Objetivos de la Revista

El Cuaderno del CURIHAM es una publicación semestral del Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. La revista está dedicada a la divulgación de trabajos de investigación básica y aplicada, como así también innovaciones tecnológicas en el campo concerniente a la disciplina hidroambiental. Asimismo, esta publicación puede incluir resultados de investigaciones de campo, estudios interdisciplinarios como así también trabajos acerca de estado del arte en la temática. El CURIHAM invita a la contribución de trabajos para ser incluidos en próximas publicaciones. Las temáticas comprendidas son: Hidráulica Fundamental, Fluvial e Hidrodinámica; Hidrología Superficial y Subterránea; Hidrología Urbana; Estocástica; Planeamiento y Manejo de Recursos Hídricos; Evaluación Ambiental; Contaminación y Calidad de aguas; Política y Legislación de Aguas; Gerenciamiento Hidroambiental Regional; Obras Hidráulicas, Métodos y Técnicas Constructivas; y todos aquellos temas relacionados con las ciencias hidroambientales. Los artículos estarán sujetos a revisión a cargo del Consejo Revisor. Se solicita que los trabajos publicados no hayan sido enviados para publicación ni publicados en otras revistas científicas y/o tecnológicas.

INDICE

PUBLICACIONES

Calidad Hidroquímica del Recurso Hídrico en una Cuenca Endorreica del Sudoeste de la Provincia de Buenos Aires.

Mario Eduardo Sequeira, Sandra Noemi Fernández, Juan Darío Paoloni, Elida Carmen Fiorentino, Martín Esposito y Pablo Javier Antonelli...01 Estimación de Humedades Características en Suelos Limosos Mediante Diferentes Funciones de Pedotransferencia.

Erik Zimmermann………...…...………..…..13 Simulación Agregada y Distribuida de un Área de Llanura: Arroyo Santa Catalina, Partido de Azul, Buenos Aires.

Georgina Cazenave, Luis Vives y Adolfo Villanueva...27

Comparación de Índices de Calidad de Aguas Aplicados en el Arroyo del Azul, Provincia de Buenos Aires.

Lorena Rodríguez, Fabio Peluso, José González Castelain...41

REPORTES

Condiciones de Explotación y Uso Doméstico del Agua: El Caso de un Barrio Periférico de la Ciudad de Tandil, Buenos Aires, Argentina.

Corina Iris Rodríguez, Víctor Alejandro Ruiz de Galarreta, Anahí Tabera………...51 Caracterización Físicoquímica y Biológica de Tres Lagunas Pampasicas.

Oscar Díaz, Viviana Colasurdo, Fabián Grosman, Pablo Sanzano……….…...59

NOTAS TECNICAS

Determinación del Factor Topográfico LS en los Modelos RUSLE y RUSLE3D mediante el SIG Sextante.

CALIDAD HIDROQUÍMICA DEL RECURSO HÍDRICO EN UNA CUENCA ENDORREICA DEL SUDOESTE DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES

Mario Eduardo Sequeira(1) (2), Sandra Noemi Fernández(1), Juan Darío Paoloni(2), Elida Carmen Fiorentino(3), Martín Esposito(3) y Pablo Javier Antonelli(1)

(1)

Dpto. de Ingeniería – Universidad Nacional del Sur (UNS) - Avda. Alem 1253, (8000), Bahía Blanca

(2)

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)

(3)

Dpto. de Agronomía – Universidad Nacional del Sur [email protected] y [email protected]

RESUMEN

La calidad hídrica es un término relativo, referido a la composición del agua cuando es afectada por la con-centración de sustancias producidas por procesos naturales y actividades humanas. Como tal, es un término neutral que no puede clasificarse como bueno o malo sin hacer referencia al uso para el cual el agua es desti-nada. El objetivo de este trabajo es analizar la calidad hidroquímica del recurso hídrico de la cuenca endo-rreica de la laguna de Puán, Provincia de Buenos Aires, y su aptitud para uso agropecuario y consumo huma-no. Se consideraron datos proporcionados por el municipio y se tomaron muestras del nivel freático y de la laguna. Se midieron factores físico-químicos como el pH, la conductividad eléctrica, cantidad de sales y ciertos oligoelementos. Los resultados determinan aguas subterráneas mayoritariamente dulces, moderada-mente duras, aptas para la ganadería y buenas para riego con baja peligrosidad salina y moderada peligrosi-dad sódica. También se observan elementos nocivos como As, V, F y Cr, que en algunas muestras superan los valores máximos admitidos para el consumo humano y pueden generar enfermedades de origen hídrico a mediano y/o largo plazo. Los resultados del agua de la laguna reflejan una aptitud nula para todo tipo de consumo.

Palabras claves: Recurso Hídrico, Cuenca Endorreica, Calidad del Agua, Hidroquímica

ABSTRACT

Water quality is a relative term which refers to those water components affected by substances produced by natural processes or human activities. As such, it must be considered as a neutral term that qualifies water as good or bad referring to the implication of its use. The purpose of this work is to analyze the hydrochemistry of water resources from an endorheic watershed known as Laguna de Puán, located in the south-west of Bue-nos Aires Province, and to determine the water quality for farming use and human consumption. Data pro-vided by the municipal authorities were considered and samples of the water table and lake were taken. Phys-icochemical factors as pH, electric conductivity, several salts and oligoelements were measured. Research results determine that underground waters are mainly freshwaters, with good aptitude for cattle raising and irrigation but low salted and moderately sodic risk. Noxious elements as As, V, F and Cr are observed. Some samples overcome maximum admitted values for human consumption and may generate diseases in the me-dium/long term. Lake water results show useless aptitude for any kind of use.

INTRODUCCIÓN

La relevante importancia de la gestión de los recursos naturales y en especial del agua, ha motivado y motiva permanentemente la planificación de estudios regiona-les destinados a la evaluación de los aspectos que hacen al diagnóstico de este recurso. El suroeste de la Provin-cia de Buenos Aires es una región caracterizada por una importante actividad agropecuaria de secano y con riego y una creciente concentración urbana industrial. La necesidad de conciliar aspectos generales y particu-lares condicionan un desarrollo en etapas de los estu-dios regionales, llevándose a cabo a través de releva-mientos de diversos espacios territoriales, a fin de lo-grar un diagnóstico sobre la calidad del agua freática.

La cuenca de la laguna de Puán (Figura 1) se ubica en el geoambiente denominado de llanura pedemon-tana (VLlp), que comprende las tierras por sobre la cota de 250 msnm, conformando el piedemonte distal y proximal del Sistema serrano (Figura 2). El territorio se sitúa en la transición de los paisajes pampeano y patagónico, teniendo por tipo morfoló-gico dominante a la llanura. En la orla de piedemon-te, es notable la desaparición superficial de los cur-sos emergentes de las sierras, indicando un predo-minio de la infiltración que aporta al escurrimiento hipodérmico y freático. Ya en la superficie, en cam-bio se implanta un drenaje lacunar que encadena escurrimientos difusos de patrón cuasi radial (Gon-zález Uriarte, M. et al, 2002).

Figura 1. Ubicación geográfica de la zona de estudio

La laguna de Puán presenta una gran variabilidad en su superficie, alcanzando en la actualidad una exten-sión superficial del orden de las 700 has., incluyendo una isla de 25 has. La laguna está alimentada princi-palmente por el aporte de carácter torrencial de las precipitaciones, que se encauzan en dos pequeños arroyos semipermanentes de escaso caudal, que bajan de los cerros vecinos. El espejo de agua nunca se ha secado totalmente, pero en los años 1909 a 1910, a raíz de una prolongada sequía, quedó reducido nota-blemente al punto tal que podía ser atravesado sin dificultad con los medios de transporte de la época. El incremento promedio de las precipitaciones, es-pecialmente a partir de fines de la década del 60, fue

acompañado por un continuo aumento de la cota de la laguna afectando en 1992 a ciertos sectores del casco urbano de la localidad de Puán (Sequeira, et al, 2004). Este hecho obligó a las autoridades a ini-ciar acciones conjuntas con la Dirección de Hidráu-lica de la Provincia de Buenos Aires.

Las variables climáticas y el marco geomorfológico descrito, marcan las pautas de funcionamiento del sistema de la cuenca endorreica de la laguna de Puán (Figura 3). Posee un área de aproximadamente 10000 has., donde las precipitaciones son las generadoras de los escurrimientos superficiales y subsuperficiales, dando lugar a la configuración de la red de drenaje y principalmente recargando los acuíferos.

Figura 3. Cuenca endorreica de la laguna de Puán

Emplazada en su orilla, la localidad de Puán reviste especial importancia pues constituye la ciudad cabe-cera de la unidad del Partido, unidad de gestión políti-co-administrativa provincial ubicada entre los 37º 22´ y 38º 49´ de latitud sur y 62º 30´ y 63º 23´ de longitud oeste. Dicha ciudad capital posee una población aproximada a los 5000 habitantes, y en el partido totaliza alrededor de 18000 habitantes distribuyéndose en algunos centros urbanos y en un importante asen-tamiento rural de pequeños abastecimientos. La pro-ductividad principal (agrícola-ganadera) y la ausencia de cursos fluviales y una cierta restricción hídrica en el clima, hacen que el recurso agua dependa en forma primordial del acuífero freático, tanto para consumo humano-animal, como para la creciente asistencia con

El Ministerio de Agricultura de la Nación, entre los años 1921 y 1934, analizó el agua de la laguna. De los resultados analíticos, el agua fue calificada en una categoría extraordinariamente fuerte -clorosulfatada sódica -, de mineralización exage-rada e hipertónica (Informe de la Comisión Nacio-nal de Climatología y Aguas Minerales, 1937). Cabe destacar que durante ese período la máxima extensión áreal estimada de la laguna sería del orden de las 400 has (alrededor del 57 % de la superficie actual).

En este trabajo, se propone analizar la calidad hidro-química del recurso hídrico, en el ámbito físico con-formado por la cuenca topográfica endorreica

apor-MATERIALES Y METODOLOGÍA

En diversos trabajos previos, se determinaron: la cuenca endorreica de la laguna de Puán, sus paráme-tros hidromorfológicos, las relaciones área–volumen correspondientes a las alturas del cuerpo de agua, la clasificación hidrológica de las características de su suelo y la estimación del riesgo hídrico que represen-ta la laguna sobre la localidad homónima empleando modelos de balances hídricos mensuales seriados y de Índice de severidad de sequía (Palmer) (Sequeira et al, 2004 y Sequeira et al, 2006) y las características generales de la hidroquímica regional de las aguas subterráneas del sudoeste bonaerense y sudeste pam-peano (Fiorentino et al, 1998, Paoloni et al, 2000, González Uriarte et al, 2002 y Paoloni et al, 2003). Para la evaluación hidroquímica preliminar, se tuvo en cuenta la información aportada por el relevamien-to en la cuenca de 65 perforaciones distribuidas de-ntro y fuera de la misma, realizado por la Municipa-lidad de Puán, donde se determinaron la profundidad del nivel de la freática con relación a la superficie y la obtención de una muestra de agua para precisar el contenido de sales solubles totales para cada caso.

En función de estos resultados, se planificó un muestreo hidroquímico puntual de los siguientes elementos: bicarbonatos (CO3H-), cloruros (Cl-),

cromo (Cr), Cadmio (Cd), ciertos poluentes en las aguas de origen natural como arsénico (As), boro (B), y fluor (F), sodio (Na+), fosfatos (PO4),

sul-fatos (SO4=), magnesio (Mg++), calcio (Ca++),

bario (Ba), nitratos (N-NO3-) y vanadio (V),

Además, se midieron conductividad eléctrica (Ce), temperatura y pH. En total son 11 posicio-nes de muestreo: 1 en la laguna y 10 en perfora-ciones distribuidas en el área de la cuenca (Figura 4). Estas últimas aprovechan el acuífero freático, principal fuente de aprovisionamiento para los diferentes usos locales. La explotación del recur-so hídrico se efectúa a través de las tradicionales bombas de émbolo, impulsadas por energía eólica (molinos) y en algunos casos con el uso de bom-bas centrífugas accionadas eléctricamente. Las muestras se tomaron por duplicado en envases de 500 cc. y se llevaran a cámara fría hasta su proce-samiento en laboratorio. Se tomaron además da-tos de profundidad mediante sonda piezométrica, posicionamiento y altura del terreno mediante sistema GPS.

Figura 4. Ubicación de las muestras hidroquímicas

Los análisis hidroquímicos para la determinación cuali-cuantitativa se llevaron a cabo en los laborato-rios del Departamento de Agronomía de la Univer-sidad Nacional del Sur (UNS) y del LANAQUI (Laboratorio de Análisis Químicos) del CERZOS (Centro de Estudios de Recursos de las Zona Semi-árida, UNS – CONICET), empleándose en cada

caso las siguientes técnicas: fluor, método electro-métrico con electrodo positivo; boro, arsénico y vanadio, equipo analizador de plasma (Induced Coupled Plasma – ICP); sales solubles totales, puente de conductividad; pH, electrodo; nitrato y fosfatos, test colórimetros y demás técnicas de aná-lisis de rutina.

RESULTADOS Y DISCUSIONES Hidrología Subterránea

Las formaciones geológicas como portadoras de acuí-feros están compuestas por depósitos sedimentarios (Pampeano), representados por fracciones limosas, arenosas y arcillosas, con presencia de material calcá-reo en forma de mantos, entre los cuales se observan afloramientos que conforman potentes bancos (Sala et al, 1983) de edad del Plioceno y Pleistoceno (Hidalgo et al, 1975). En general son materiales acuíferos con

permeabilidad que en algunos casos llega a valores del orden de 5 a 10 m/día (Sala, 1975).

La característica y conformación de la morfología de la freática pueden evaluarse a partir del relevamiento de base mencionado, confeccionado los mapas de

isohipsas, que son curvas que unen puntos de igual

carga hidrostática con referencia al plano topográfi-co (Figura 5) y de isobatas, donde se grafican las curvas que unen puntos de igual profundidad freáti-ca, con relación a la superficie del terreno (Figura 6) (Custodio y Llamas, 1976).

Figura 5. Mapa de isohipsas

Del análisis del mapa de isohipsas se desprende que el área de recarga de la cuenca de la laguna de Puán, se encuentra en la vertiente extrema nor-occidental del Sistema de Ventania (extremo más oriental de la cuenca), mientras que la descarga se produce hacia la depresión que da lugar a la formación de dicha lagu-na. El mapa muestra una morfología de tipo radial, con gradientes que varían según los distintos sectores de la cuenca, entre 0.0228 a 0.0055 (perfil A – B de la Figura 5 y Figura 7). Se observa un quiebre en la regularidad de las curvas, con una marcada inflexión en el sector central de la cuenca, quedando netamente demarcada el área por los últimos afloramientos rocosos del Sistema (sector del monasterio de Puán). En cuanto al mapa de isobatas (Figura 6), este mues-tra la interrelación entre la superficie freática y la superficie topográfica. En la mitad más oriental de la cuenca, es donde se produce el máximo

distancia-miento entre ambas superficies, hasta valores mayo-res de 70 m, mientras que el máximo acercamiento se manifiesta entre la laguna y el área de los aflora-mientos rocosos, donde esta situado el monasterio, con valores menores a 5 m.

Calidad del agua subterránea Acuífero freático

La variación espacial de los valores de sales solubles totales de las muestras de agua tomadas por el muni-cipio, expresados en micro siemens por centímetro (µS/cm), permitió elaborar un mapa de

isoconductivi-dad (Figura 8), donde se observa una cierta zonación

de menores concentraciones en el área de recarga, incrementándose los valores salinos en forma de bolsones dispuestos en el sector central de la cuenca, tanto en el borde superior como el inferior, y también

Figura 6. Mapa de isobatas

Figura 7. Perfil A-B del mapa de isohipsas

localidad, muy cercana al espejo de agua de la laguna. Aptitud de uso

Los valores de conductividad varían de acuerdo a los siguientes porcentajes del área de la cuenca (Tabla 1).

Tabla 1. Conductividad y % de área de la cuenca afectados

Rango de Conductividad % Area Cuenca

395 – 700 µS/cm (0.25 – 0.45 g/l) 23 701 – 1000 µS/cm (0.45 – 0.64 g/l) 65 1001 – 1353 µS/cm (0.64 – 0.86 g/l) 12

Químicamente, a medida que los valores de conduc-tividad decrecen la calidad de las aguas mejoran. Los rangos de conductividad menores de 700 µS/cm son indicadores de agua de buena calidad. A partir de este valor podrían observarse algunas restriccio-nes en cuanto al uso del agua para riego, y a partir de 1500 µS/cm, para uso ganadero (Ayers et al, 1987). Los valores de los análisis físicos-químicos de los pozos muestreados que captan del acuífero freático de la cuenca endorreica y de la laguna se muestran en la Tabla 2. Se presentan los valores límites para las características químicas y substancias inorgáni-cas fijados por el Código Alimentario Argentino para la aptitud del agua en alimentación y uso do-méstico (CAA, modificación 2007).

Tabla 2. Análisis físico-químicos de las muestras de pozos (M) y de la laguna (L). Valores límites según CAA Análisis Físico- químicos M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 L11 laguna Max. (s/lag) Min. (s/lag) Medio (s/lag) CE(µS/cm) 500 1010 530 710 510 630 640 650 720 510 4010 1010.0 500 641 pH (6.5 – 8.5) 7.2 7.5 7.7 7.4 7.4 7.4 7.3 7.6 7.5 7.5 8.9 7.7 7.2 7.5 CO3= _{0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0} CO3H- (600 ppm) 307.1 307.0 211.5 264.4 278.6 235.9 274.6 313.2 284.7 292.9 1678 313.2 211.5 277.0 SO4= (400 ppm) 23.1 68.1 30.9 34.8 28.5 114.9 67.5 65.1 69.0 36.3 693.0 114.9 23.1 53.8 Cl -(350 ppm) 30.1 143.6 59.4 103.7 4.4 15.1 16.8 13.3 30.1 31.9 469.9 143.6 4.4 44.9 N-NO3- (45 ppm) 5.7 39.8 4.9 14.8 6.0 3.4 8.4 6.3 18.3 7.4 2.1 39.8 3.4 11.5 Na+ (920 ppm) 52.9 201.0 141.0 206.0 96.8 141.0 137.0 181.0 197.0 143.0 1325 206.0 52.9 149.7 Ca++ (400 ppm) 48.1 38.0 13.3 21.5 33.4 33.5 37.1 15.9 31.3 20.2 6.4 48.1 13.3 29.2 Mg++ (60 ppm) 14.6 15.9 6.6 7.2 11.7 14.4 12.6 7.0 11.0 8.3 12.3 15.9 6.6 10.9 As (0.01 ppm) 0.01 0.01 0.02 0.03 0.02 0.01 0.03 0.02 0.05 0.01 0.09 0.05 0.01 0.02 V (0.05 ppm) 0.06 0.12 0.13 0.19 0.08 0.09 0.20 0.24 0.15 0.14 <0.05 0.24 0.06 0.14 B (2 ppm) 0.22 0.44 0.36 0.42 0.30 0.31 0.40 0.48 0.37 0.31 2.91 0.48 0.22 0.36 F- (1.2 ppm) 1.2 1.5 2.2 2.1 1.3 1.4 1.9 2.2 1.6 1.2 10.2 2.2 1.2 1.7 PO43- (0.2 ppm) <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 <0.15 0.77 <0.15 <0.15 <0.15 Ba (1 ppm) 0.07 0.07 0.02 0.06 0.07 0.06 0.09 0.05 0.06 0.08 <0.05 0.09 0.02 0.06 Cr (0.05 ppm) 0.03 0.14 0.06 0.10 0.01 0.02 0.02 0.01 0.03 0.03 0.47 0.14 0.00 0.04 Cd (0.01 pm) 0.001 0.003 0.002 0.001 0.002 0.002 0.003 0.003 0.003 0.002 0.006 0.003 0.001 0.002

Aplicando el diagrama de representación de datos químicos de Schoeller-Berkeloff se infiere que la

presencia del anión bicarbonato y del catión sodio, que son los que ocupan mayor porcentaje,

pudién-un 90 % del total y bicarbonatadas cálcico-magnésicas el 10 % restante (Figura 9). En lo refe-rente a la calidad del agua de la laguna, la misma presenta elevados valores de conductividad eléctrica

(4010 µS/cm – muy alta salinidad), manteniendo su clasificación de sódica cloro-bicarbonatada-sulfatada, a pesar de haber alcanzado actualmente el doble del área original.

Diagrama de Schoeller-Berkeloff 0.10 1.00 10.00 100.00 Ca Mg Na Cl SO4 HCO3 me q/ l M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 L11

Figura 9. Diferencias hidroquímicas en las aguas muestreadas – Diagrama de Schoeller-Barkeloff

Al estudiar la posibilidad de usar el agua para riego, hay que tener en cuenta que no basta conocer su contenido en sales. Es necesario analizar la naturale-za de éstas, ya que no todas las soluciones salinas producen los mismos efectos, que dependen de su proporción de sodio, solubilidad de las sales, conte-nido de boro, etc. Para definir la evaluación anterior, se han propuesto numerosos índices, que podemos agrupar en fundamentales y de menor aplicación (Pizarro, 1978). Los primeros involucrarían a la conductividad eléctrica (CE), el RAS y el RSC, que indican el riesgo de sodificación del suelo y el con-tenido de boro. Los de menor aplicación serían el

CIP, que indica las proporciones nocivas de Cl, el

índice de Mg y la proporción de carbonatos y

sulfa-tos. Estos índices en realidad indican la posibilidad

de que un agua, que en su estado natural no es per-judicial, evolucione en el suelo induciendo altera-ciones en la solución del mismo o en el complejo de cambio que pueda tener efectos nocivos.

Con respecto a la CE ya se ha visto el significado de esta medida, que indica la concentración salina de una solución. El RAS (Relación de Adsorción del

Sodio) expresa la posibilidad de que el agua de riego

provoque la sodificación del suelo, lo que produce una acumulación de sodio intercambiable que tiene una acción dispersante sobre las arcillas y de solubi-lización de la materia orgánica, que afecta muy ne-gativamente a las propiedades físicas del suelo (agregados menos estables, sellado del suelo, encos-tramiento y disminución de la conductividad hidráu-lica), por lo que el medio será menos apto para el

crecimiento de los cultivos. Se define por la ecua-ción (1), donde los cationes se expresan en meq/l: 2 Mg Ca Na RAS + = (1)

Los valores de RAS que permiten clasificar el agua de riego en sus distintas clases dependen de la CE de esa agua, por lo tanto, el US. Salinity Laboratory (Pizarro, 1978) ha elaborado una codificación de 16 tipos de agua que es ampliamente utilizada (Figura 10), donde en función de 5 clases de CE (µS/cm) y 4 clases de RAS, que demarcan en cada nivel la apti-tud del agua para riego, permiten clasificar lo ade-cuado o no de su uso (Figura 10 y Tabla 3).

La presencia de aniones carbonatos y bicarbonatos afecta al RAS de la solución del suelo. El índice

RSC indica la peligrosidad del sodio una vez que han

reaccionado los cationes calcio y magnesio con los aniones mencionados. Se calcula mediante la fórmu-la (2), con los elementos en meq/l.

RSC = ( CO3= + CO3H-) – (Ca+++ Mg++ ) (2) Los valores extremos para este índice son 2.5 y 1.25. Por encima del límite superior, indica un agua no aprovechable para el riego y por debajo buena apti-tud para el uso (Tabla 3). Valores intermedios clasi-fican al agua como marginal para el riego. En la evaluación de un agua atendiendo a su RSC hay que tener en cuenta el tipo de suelo. Un determinado va-

lor puede ser peligroso en un suelo sódico y tener un efecto mejorador en un suelo ácido.

Figura 10. Clasificación del agua de riego (US Salinity Laboratory-Riverside) y ubicación de las muestras analizadas

El boro es un elemento esencial para el desarrollo normal de las plantas, pero si se excede la concen-tración necesaria puede perjudicar seriamente a los cultivos. El contenido perjudicial depende de los cultivos y se agrupan en tres clases: tolerantes (1 mg/l), semitolerantes (hasta 2 mg/l) y sensibles (has-ta 4 mg/l) (Tabla 3).

El índice CIP tiene en cuenta al ión cloro. Clasifica las aguas en 5 clases, desde excelente a inútil, de acuerdo a valores desde 4 a mayores de 20 y está definido por la ecuación (3) (meq/l). Los resultados se muestran en la Tabla 3.

CIP =((Cl-+ N-NO3) / (-CO3=+ CO3H-+

+ SO4= + Cl-+ N-NO3-)) x 100 (3)

Normalmente, el contenido de sales de un agua de riego es insuficiente para perjudicar a los cultivos. Los daños se ocasionan cuando el agua se concentra en el suelo, aumentando la salinidad. Algunos de los índices y clasificaciones estudiados consideran la evolución posible del agua en el suelo (RSC y proporción de carbonatos y sulfatos). Sin embargo, ninguno de ellos es suficiente para definir dicha evolución, por lo que ésta se debe estudiar con detalle, cuantificando las

variaciones que tienen lugar en las concentraciones de las sales y en particular de las pocos solubles, que pueden precipitar al concentrarse el agua, retirando iones de la solución y modificando las proporciones iniciales, con sus correspondientes efectos sobre la adsorción de Na, Mg, etc. (Pizarro, 1978).

En cuanto al contenido del Mg, cuando este se en-cuentra en la solución del suelo en altas concentra-ciones se producen ciertos efectos tóxicos, pudiendo inducir deficiencias de Ca en los cultivos. Se expresa por el índice resultante de la ecuación (4) (cationes en meq/l). Un agua se considera peligrosa cuando el índice es superior a 50 (Tabla 3).

((Mg++) / (Ca++) + (Mg++)) x 100 (4)

En lo que respecta a la consideración de la

propor-ción de carbonatos y sulfatos, se tiene en cuenta que

el ion Ca, aportado por el agua de riego, al concen-trarse la solución de suelo, puede ser eliminado al precipitar en forma de carbonato, bicarbonato o sulfato. Igualmente ocurre con el Mg, que puede precipitar en forma de carbonato o bicarbonato. Cuando disminuyen las concentraciones de Ca y Mg, aumenta el RAS y el riesgo de sodificación del suelo. Por lo tanto, el agua de riego se puede clasifi-car en 4 clases que marcan esta posibilidad de sodi-ficación, desde la I (la más peligrosa) a IV (efecto despreciable) (Tabla 3).

Finalmente consideramos la dureza, considerada como la propiedad de un agua caracterizada por la dificultad de hacer espuma con jabón. Es debida a la presencia de alcalinotérreos (en el agua: Ca y Mg). En la actualidad no presenta interés científico, aun-que si práctico, por los problemas aun-que plantean las aguas duras, especialmente por incrustaciones en las instalaciones de agua. Por razones históricas se mide como mg/l de CO3Ca (ecuación (5)), definiéndose

rangos que clasifican al agua desde blanda a muy duras (Custodio y Llamas, 1976). Los resultados se muestran en la Tabla 4. _.50 12 ) ppm ( Mg 20 ) ppm ( Ca ) Ca CO ( Dureza 3 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ₊ = (5)

En cuanto a su aplicabilidad para ganadería, desde el punto de vista del tenor salino, no cuenta con ningún tipo de limitación según la guía de calidad de agua para ganadería propuesta por FAO (Ayers et al, 1987) sobre la base de los trabajos realizados por la Nacional Academy of Science (1972, 1974).

Tabla 3: Calidad del agua para riego. Índices y clasificaciones

Proporción de carbonatos y sulfatos Muestra RAS

Clasificación (US Soil Laboratory)

RSC Riesgo de

Sodificación Boro CIP Clase Indice de Mg Clase

Mg+Ca CO3_H+CO3 _Clase

M1 1.24 C2-S1 1.43 Moderado s/riesgo 14.6 Mala 33.4 s/riesgo 3.60 5.03 Clase 1 M2 5.46 C3-S1 1.82 Moderado s/riesgo 42.1 Inútil 40.9 s/riesgo 3.21 5.03 Clase 1 M3 10.34 C2-S2 2.26 Alto s/riesgo 29.9 Inútil 44.9 s/riesgo 1.20 3.47 Clase 1 M4 10.53 C2-S2 2.67 Alto s/riesgo 38.5 Inútil 35.7 s/riesgo 1.67 4.33 Clase 1 M5 3.15 C2-S1 1.94 Moderado s/riesgo 4.1 Buena 36.6 s/riesgo 2.63 4.57 Clase 1 M6 4.34 C2-S1 1.01 Bajo s/riesgo 7.1 Media 41.5 s/riesgo 2.86 3.87 Clase 1 M7 4.06 C2-S1 1.61 Moderado s/riesgo 9.4 Media 35.9 s/riesgo 2.89 4.50 Clase 1 M8 11.59 C2-S2 3.76 Alto s/riesgo 6.8 Buena 42.1 s/riesgo 1.37 5.13 Clase 1 M9 6.86 C2-S2 2.20 Moderado s/riesgo 15.8 Mala 36.6 s/riesgo 2.46 4.67 Clase 1 M10 7.39 C2-S2 3.11 Alto s/riesgo 15.5 Mala 40.4 s/riesgo 1.69 4.80 Clase 1 L11 78.56 C5-S4 26.17 --- c/riesgo 24.1 Inútil 75.9 c/riesgo 1.34 27.50 Clase 1

Tabla 4. Dureza del agua

Muestra Dureza (mg/l CO3Ca) Clasificación M1 181 Moderada M2 162 Moderada M3 61 Ligera M4 84 Ligera M5 132 Moderada M6 144 Moderada M7 145 Moderada M8 69 Ligera M9 124 Moderada M10 85 Ligera L11 68 Ligera

En el análisis de las muestras, también se midieron poluentes de origen natural como arsénico (As), fluor (F), boro (B) y vanadio (V) (Tabla 3). En función de los datos expuestos, se puede resaltar que en algunos sectores de la cuenca el acuífero libre presenta tenores de arsénico (As), vanadio (V) y fluor (F), que superan moderadamente, en algunos casos los valores límites permitidos para el consumo humano, de acuerdo a la normativa vigente (Código Alimentario Argentino (CAA), modificación 2007). También se observa algunas muestras con valores superiores a los admisibles en cuanto al cromo (Cr). Los habitantes rurales e incluso urbanos, utilizan el agua freática práctica-mente para todos los fines, incluido el consumo, sin embargo, la mayoría de ellos desconocen la calidad del agua que usan, aspecto que se convier-te en un riesgo para la salud y para algunas activi-dades productivas, debido principalmente a los tenores de arsénico y fluor, superiores a los valores guías permitidos: 0.01 mg/l y 1.2 mg/l, respecti-vamente (CAA). Las diferentes concentraciones de los valores que exceden los límites permitidos para consumo humano y las demandas agrícolas y ga-naderas, responden principalmente, al condicio-namiento impuesto por los factores

geomorfológi-cos y edáfigeomorfológi-cos en la circulación del agua, determi-nando un patrón espacial no uniforme (Paoloni et al, 2000 y 2003).

CONCLUSIONES

El recurso subterráneo por su presencia y distribu-ción en toda el área, es el más seguro e importante como fuente posible de aprovechamiento. Su pro-fundidad variable y en general bastante somera, hace al mismo accesible y fácilmente explotable. Son mayoritariamente dulces, moderadamente duras, aptas para la ganadería, buenas para riego con baja peligrosidad salina y moderada peligrosidad sódica. En el aspecto cualitativo se manifiestan por predomi-nancia del catión sodio y el anión bicarbonato sobre la totalidad de los componentes que la integran. En relación a los oligoelementos As, F y V, su de-tección y distribución permitirá sin ninguna duda comunicar a todos aquellos que de una u otra manera se encuentren relacionados con el consumo y el aprovechamiento del recurso, desde la medicina preventiva, pasando por las explotaciones agrícolas y las demandas ganaderas, hasta los aspectos recrea-tivos y los más ínfimos usos. Por todo ello, el alta-mente recomendable alertar a los centros de salud y/o órganos de gobierno sobre la presencia natural de estos elementos para contemplar su incidencia sobre la salud de la población.

Los resultados encontrados indican con claridad que se convierte en un problema ambiental la calidad del recurso hídrico, dado que debido a la presencia, aunque moderada de elementos nocivos en el acuífe-ro libre, puede generar enfermedades de transmisión hídrica a mediano y/o largo plazo. Por ello, se reco-mienda la prospección de fuentes alternativas, como

otros acuíferos y/o el desarrollo y uso de técnicas domiciliarias para hacer el recurso viable.

Los resultados del agua de la laguna reflejan una aptitud nula para todo tipo de consumo.

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Articulo recibido el 12/2007 y aprobado para su publicación el 03/2009.

ESTIMACIÓN DE HUMEDADES CARACTERÍSTICAS EN SUELOS LIMOSOS MEDIANTE DIFERENTES FUNCIONES DE PEDOTRANSFERENCIA

Erik Zimmermann

CONICET y Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario.

Riobamba 245 bis (2000). Rosario. Santa Fe. Argentina e-mail: [email protected]

RESUMEN

En este trabajo se han utilizado diferentes procedimientos para estimar humedades características de suelos limosos, representativos de un sector de la llanura argentina, partiendo de información granulométrica y de parámetros fisico-químicos disponibles en las cartas de suelos del INTA. Se utilizaron valores de referencia característicos propuestos por Rawls y otros (1982), Carsel y Parrish (1988) y Zimmermann (2006a, 2006b) y funciones de pedotransferencia (FPT) propuestas por un conjunto de autores y otras incluidas en los códigos SOILPAR (Acutis y Donatelli, 2003) y Rosetta (Schaap et al, 1999) para las composiciones texturales de las 136 muestras analizadas. Se concluye que los resultados obtenidos ofrecen una gran dispersión entre los diferentes procedimientos empleados dando la pauta que los predictores se deben emplear con precaución. Para la estimación de humedades de punto de marchitez permanente y capacidad de campo en la cuenca del Aº Ludueña pueden recomendarse las ecuaciones propuestas por Rawls et al. (1982). Para la estimación de humedad residual y de saturación puede considerarse el código Rosetta o bien la ecuación propuesta por Wösten et al. (1999).

Palabras claves: Suelos Limosos, Humedades Características, Curvas de Retención de Humedad

ABSTRACT

In this work, different procedures have been used to estimate characteristic moistures of silt soils, representa-tive of a sector of the Argentinean flatlands. It was used grain size, and physical-chemical information of soil maps printed by the National Agriculture Technology Institute (INTA). Characteristic reference values (Rawls et. al, 1982; Carsel and Parrish, 1988; Zimmermann 2006a, 2006b), pedotransfer functions (PTF) included in the codes SOILPAR (Acutis and Donatelli, 2003) and Rosetta (Schaap et to the, 1999) together with others PTFs were used for 136 analyzed samples of soils. Results showed a great dispersion among the different used procedures. Consequently the methods should be used with caution. The equation proposed by Rawls et al. (1982) gave good results for wilting point and field capacity estimations in Ludueña’s catch-ment. The Rosetta’s code and Wösten et al. (1999) equation gave good results for saturation and irreductible moistures estimation.

INTRODUCCIÓN

El interés en la zona no saturada (ZNS) ha aumenta-do en los últimos años debiaumenta-do a la evidencia crecien-te de la afectación ambiental provocada por activi-dades agrícolas e industriales. En este ambiente, los modelos numéricos son rutinariamente usados en investigación y gestión para predecir el movimiento de agua y solutos en la ZNS.

Los resultados de las aplicaciones sólo pueden ser confiables si las propiedades del medio poroso son conocidas. Esto representa la principal limitación a la tecnología actual de modelos sofisticados que se en-cuentra en un estado avanzado con respecto al conoci-miento de los parámetros que engloban esos modelos. En trabajos de calibración de modelos hidrológicos continuos; se ha demostrado la alta sensibilidad que presentan los procesos subterráneos, observables en el sistema mediante los niveles freáticos, y los pro-cesos hidrológicos superficiales, observables a tra-vés de volúmenes de escurrimiento, frente a los parámetros hidráulicos que caracterizan la zona no saturada (Zimmermann, 2003). Esto resalta el rol protagónico que ejerce la zona vadosa en la recarga freática y en la infiltración, que constituyen los pro-cesos que interconectan la hidrología superficial y la subterránea. La zona no saturada debe ser analizada con detenimiento ya que en ella se da lugar a impor-tantes procesos de intercambio de flujo.

Para caracterizar el medio no saturado se requiere del conocimiento de las curvas de conductividad k(θ), y retención ψ(θ) o bien, difusividad D(θ), siendo θ, el contenido volumétrico de humedad, k(θ) la conducti-vidad hidráulica no saturada, ψ(θ) el potencial mátri-co del suelo y D(θ) el mátri-coeficiente de difusividad. Muchos de los modelos analíticos para tales curvas utilizan valores del contenido volumétrico de hume-dad correspondientes a puntos característicos tales como: saturación, saturación irreductible, capacidad de campo y punto de marchitez permanente.

En trabajos previos (Zimmermann 2006a, 2006b) se han estimado, para los suelos típicos de la llanura pampeana santafecina, valores de referencia de los parámetros que gobiernan sus funciones hidráulicas. Estos valores fueron obtenidos de distintas fuentes de información: calibraciones de modelos matemáticos hidrológicos (Zimmermann, 2003), resultados de ensayos compilados de estaciones del INTA y las curvas de retención calibradas (Zimmermann 2006b)

con la información de la base de datos pública recopi-lada por el departamento de agricultura de EEUU, USDA, denominada UNSODA (Leij et al, 1996). En el mismo trabajo se propusieron regresiones entre parámetros hidráulicos y parámetros físicos (densidad húmeda, contenido orgánico, porosidad y pH) con el fin de pronosticar los primeros en función de los de-más parámetros (Zimmermann y Basile, 2006, 2007). Paralelamente se han propuesto un conjunto de fun-ciones de pedotransferencia basadas en diferentes propiedades fisico-químicas del suelo que han sido ajustadas a otras bases de información edafológica. Entre las más conocidas se pueden citar los trabajos de Rawls et al (1982), Rawls y Brakensiek (1985), Cosby et. al. (1984), Saxton et al. (1986), Vereecken et al. (1989), Sharpley y Williams (1990), Hutson y Wagenet (1992), Damiano et al (1996), Wösten et al. (1999).

Existen códigos informáticos que incluyen modelos de pedotransferencia tales como el SOILPAR (Acu-tis y Donatelli, 2003) y Rosetta (Schaap et al, 1999). En este trabajo se ha puesto atención a las ecuacio-nes que definen las humedades características de los suelos, aplicando las propuestas mencionadas prece-dentemente a perfiles tipo de suelos pampeanos de la provincia de Santa Fe y comparándolas con el obje-tivo de analizar la semejanza en los resultados. MODELOS ANALÍTICOS DE CURVAS DE RETENCIÓN DE HUMEDAD

Aunque se han propuesto muchas funciones empíri-cas para la curva de retención son poempíri-cas las que tienen una base fenomenológica. Una de las más conocidas y populares es la de Brooks y Corey, según la cual: ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ ψ < ψ → ψ ≥ ψ → ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ψ ψ = θ − θ θ − θ = λ c c c r s r e si 1 si S (1)

donde θs es el contenido de humedad para medio

saturado, θr es la humedad correspondiente a

satu-ración irreductible, λ es un parámetro que depende de la distribución de los tamaños de poros, ψc es la

succión crítica (presión de entrada de aire) y Se es

Para soslayar las limitaciones de la curva de Brooks y Corey, específicamente la discontinuidad en la zona de saturación, se han propuesto curvas con forma sigmoidal. Entre ellas se destaca la de van Genuchten, cuya expresión es la siguiente:

[

]

e 1 ( )

S = + αψ − (2)

donde α, m y n son parámetros empíricos. Este mo-delo de curva de retención tiene más flexibilidad para adaptarse a las curvas reales ya que depende de cinco parámetros independientes (α, m, n, θs, θr). En

la práctica resulta conveniente restringir los valores de m y n de forma que: m = 1 - 1/n. Con ello se obtienen expresiones sencillas de la curva de con-ductividad que se deriva de ella. La curva de van Genuchten incluye la de Brooks y Corey como un caso particular cuando n tiende a infinito, siendo el producto n.m constante. En este caso λ es igual a n.m y α = 1/ψc.

PARÁMETROS DEL SUELO PARA LAS FUNCIONES HIDRÁULICAS DE SUELOS NO SATURADOS

Existen métodos indirectos para estimar las propie-dades hidráulicas de suelos, que varían en términos de metodología y complejidad, pudiendo distinguir-se tres grupos principales: los métodos basados en la distribución del tamaño de poros, los métodos inver-sos y las funciones de pedotransferencia.

Los primeros se usan frecuentemente para estimar conductividad hidráulica no saturada y la curva de retención de humedad con las funciones de Brooks-Corey o Van Genuchten. Se han propuesto métodos cuasi-físicos que usan el concepto de similitud de la forma entre distribuciones del tamaño de poros y de la partícula (Arya y París, 1981, Haverkamp y Parlange, 1986).

Los métodos inversos están basados en la resolución numérica de la ecuación de Richards junto a un algoritmo de optimización y paralelamente medicio-nes de campo o laboratorio. Ajustando los resultados del modelo a los medidos se pueden obtener los parámetros hidráulicos del suelo en forma indirecta. Los métodos inversos son a menudo vulnerables por la no singularidad de los resultados, es decir, dos o más juegos de parámetros optimizados pueden ser aplicables al problema estudiado.

Las funciones de pedotranferencia (FPT) ofrecen un tercer método para estimar propiedades hidráulicas usando el hecho que las mismas se relacionan con la composición textural del suelo entre otra informa-ción taxonómica disponible (ej., la distribuinforma-ción de tamaño de partículas, densidad aparente, contenido de materia orgánica, etc.). Sin embargo, la gran mayoría de FPTs son completamente empíricas y no usan ningún concepto físico.

En este trabajo se ha empleado ésta tercer vía para la estimación de humedades características, es decir se han cuantificado las FPTs.

Funciones de Pedotransferencia utilizadas

Existen un conjunto de ecuaciones que relacionan propiedades hidráulicas de suelos con parámetros físicos y granulométricos de las muestras.

Hay diferentes tipos de FPTs. Un primer tipo se basa en clasificar los suelos por su composición textural y asignar iguales parámetros asumiendo que suelos de similar textura tienen parámetros hidráulicos simila-res (ej. Carsel y Parrish, 1988 y Rawls et al 1982). Otro grupo de FPT se basa en ecuaciones de regre-sión lineal y/o no lineal ofreciendo una solución con propiedades hidráulicas que varían en forma conti-nua a través del triángulo de clasificación textural del USDA. Las predicciones pueden ser mejoradas usando propiedades físicas del suelo como informa-ción adicional, tales como la densidad aparente, porosidad o contenido de materia orgánica, en suelos de la región pampeana de Argentina (Zimmermann y Basile, 2006, 2007). Otros autores mejoran la pre-dicción incluyendo uno o más puntos de la curva de retención (Rawls et al., 1992; Williams et al., 1992), p.ej. las humedades correspondientes a capacidad de campo y punto de marchitez permanente, con poten-ciales mátricos de -33 KPa y -1500 KPa, respecti-vamente.

En la Tabla 1 se muestran las ecuaciones de regre-sión que se han empleado para las comparaciones en este trabajo.

En la misma se incluyen regresiones lineales múlti-ples entre los parámetros hidráulicos y otras caracte-rísticas físicas y granulométricas para muestras de suelos limosos extractadas de la base UNSODA (Zimmermann y Basile, 2006, 2007).

Tabla 1. Funciones de pedotransferencia empleadas para estimación de humedades características del suelo

FUNCIONES DE PEDOTRANSFERENCIA FUENTES

0,0182.DA -0,0122.MO + 0,0044.C + 0,0004.A -0,0854 1500 = θ₋ 0,0738.DA -0,00228.MO + 0,0039.C + 0,0018.A -0,3486 33= θ− Rawls y Brakensiek, 1985 MO . 0158 , 0 C . 005 , 0 026 , 0 1500= + + θ− MO . 0299 , 0 C . 0036 , 0 A . 002 , 0 2576 , 0 33= − + + θ− Rawls et al, 1982 C CIC . DA . 0224 , 0 C . 00003 , 0 C . 007 , 0 00208 , 0 2 2 1500= + − + θ₋ C . DA . 00217 , 0 A . 0013 , 0 . 64 , 0 2756 , 0 ₁₅₀₀ 33= + θ − + θ_{− −} EPIC-ASW code, Sharpley and

Wil-liams, 1990 DA . 0182 , 0 MO . 0122 , 0 C . 0044 , 0 A . 0004 , 0 0854 , 0 1500= − + + − θ₋ DA . 0738 . 0 MO . 0228 , 0 C . 0039 , 0 A . 0018 , 0 3486 , 0 33= − + + − θ₋ LEACHM code, Hutson and Wagenet,

1992 CO . 005 , 0 L . 0005 , 0 C . 004 , 0 0611 , 0 1500= + + + θ−

British Soil Service (topsoil) (LEACHM code, Hutson and

Wagenet, 1992): AA . 1318 , 0 C . 9636 , 0 C . 0042 , 0 0233 , 0 1 1500 = + − + θ − − C / ) CIC CIC ( AA= − _co actividad de la arcilla

(

)

[

]

CICCO= + e: espesor horizonte (cm) 1 33 0,3718 0,0029.A 1,1836.A− − = − + θ Damiano et al 1996 L . top . 0001664 , 0 MO . DA . 001183 , 0 C . DA . 000619 , 0 C . MO . 0000733 , 0 ) L ln( . 01472 , 0 L . 01113 , 0 C . 02427 , 0 MO . 0000821 , 0 L . 000001491 , 0 DA . 29619 , 0 C . 001691 , 0 7919 , 0 1 1 2 2 s − − − − + + + + − − + = θ − − 1 . 0 r= θ (Wösten et al., 1999) C . 0013 , 0 DA . 283 , 0 803 , 0 s= − + θ CO . 014 , 0 C . 005 , 0 015 , 0 r= + + θ Vereecken et al., 1989

(

)

θ Cosby et. al. 1984

) C ( log . 1276 , 0 A . 0007251 , 0 332 . 0 ₁₀ s= − + θ Saxton et al. 1986 h s =0.8757+0.0847η−0.3188δ θ (ARCILLA LIMOSA ) g s =0.1261+0.4006η+1.273d θ (FRANCO ARCILLO-LIMOSO) g h s =0.5318+0.1578η−0.1528δ +0.0003682CV θ (FRANCO LIMOSO) Zimmermann y Basile, 2007 Glosario de Variables: DA (tm-3_{): Densidad aparente,}

CIC (cmol(+) kg-1_{): Capacidad de intercambio catiónico,}

C (%): Contenido de arcilla, A (%): Contenido de arena, L (%) : Contenido de limo,

CO (%): Contenido de carbono orgánico, MO (%): Contenido de materia orgánica, pH Concentración de hidrogeniones,

top: Variable cualitativa binaria (0, 1) que indica si el estrato es superficial (1) o no (0), θ-33 (m3 m-3): Contenido de humedad a -33 kPa, capacidad de campo,

θ-1500 (m3 m-3): Contenido de humedad a -1500 kPa, punto de marchitez permanente,

θr (m3 m-3): Contenido de humedad residual,

θs (m3 m-3): Contenido de humedad para el suelo saturado,

δh (g/cm3) Densidad húmeda,

δs (g/cm3) Densidad seca,

dg (mm) Diámetro geométrico,

CVg Coeficiente de variación geométrico,

β2 Curtosis adimensional

Los parámetros granulométricos se obtienen de la siguiente forma: Escala sedimentológica φ: φ=−log₂dsiendo d diámetro de la partícula (mm). Los parámetros estadísticos considerados para las distribuciones granulométricas son Diámetro Medio φm, Desvío

Es-tándar σ, Curtosis K, y Curtosis Adimensional β2. Los mismos se calculan en la escala φ de la siguiente manera:

∑

(

)

∑

∑

(

)

β K , donde fi es la fracción en peso asociada al diámetro di . El diámetro medio geométrico dg, el desvío estándar geométrico σg y el coeficiente de variación geométrico CVg se obtie-nen a través de los respectivos valores definidos en la escala φ mediante las ecuaciones:

m g d = 2−φ , σg=2σ, g g g d CV σ =

Para la implementación práctica de algunas FPT se han desarrollado varios códigos de cálculo entre los que pueden mencionarse los programas Rosetta© y SoilPar©. Ambos fueron utilizados en este trabajo y se describen sucintamente a continuación.

Programa Rosetta

Rosetta implementa funciones de pedo-transferencia que predicen las curvas de retención y conductivi-dad basadas en ajustes de composición textural, densidad aparente y en uno o dos puntos de la curva de retención (punto de marchitez permanente y/o capacidad de campo).

Rosetta fue desarrollado por Marcel G. Schaap en el United States Salinity Laboratory (USDA), Riversi-de, California supervisado por Leij y van Genuchten. Esta versión del software refleja el estado del arte en las FPTs hasta el año 1999.

Este programa emplea para el ajuste de parámetros redes neuronales para mejorar las predicciones de las FPTs empíricas. Los parámetros hidráulicos ópti-mos, relacionados con datos de la entrada (tamaño de partícula, densidad aparente, etc.) se obtienen mediante un procedimiento de calibración iterativo. Diversos autores opinan que los ajustes alcanzados superan los de los métodos anteriormente menciona-dos (Schaap et al. 1999).

El software es de distribución libre y gratuita y pue-de obtenerse mayor información consultando la página web http://www.ussl.ars.usda.gov.

Programa SOILPAR

SOILPAR 2.0 es un programa para estimar paráme-tros hidráulicos del suelo desarrollado por Marco Acutis (Departamento de Ingeniería Agrícola y Agronomía Territorial, Nápoles, Italia) y Marcello Donatelli (Instituto de Investigación para Cultivos Industriales, Bologna, Italia).

El programa permite guardar información de suelos en un banco de datos georeferenciado, estimar pará-metros hidráulicos de suelos usando varios procedi-mientos incorporados al programa, comparar las esti-maciones contra datos medidos en forma gráfica y/o tabulada, y crear mapas que usan el formato ESRI. Once métodos estiman una o más de las caracte-rísticas siguientes: contenido de humedad para diferentes tensiones matriciales, conductibilidad hidráulica saturada, y densidad aparente. Tres métodos estiman los parámetros de curvas de retención (Brooks-Corey, Hutson-Cass, Van Ge-nuchten), y un método para estimaciones de con-ductibilidad hidráulica no saturada y parámetros de curvas de retención (Campbell). El software corre bajo Windows 98/NT/2000/XP y es de acce-so libre vía internet.

Los procedimientos de pedotransferencia se clasifi-can en: a) Estimación puntual de algunos valores específicos de interés de la curva de retención de humedad, conductibilidad hidráulica no saturada y densidad aparente; b) Estimación de parámetros de curvas de retención.

El programa permite el ajuste de parámetros para las curvas de retención, en caso de contar con datos medidos de contenido de humedad y potencial ma-tricial mediante un procedimiento de calibración no lineal. El mismo está basado en el método simplex con restricciones, para evitar inconsistencias físicas en los valores ajustados.

SOILPAR es un software disponible gratuito con propósitos no-comerciales. El paquete de la instala-ción puede obtenerse de: http://www.isci.it /tools. APLICACIÓN A LAS SERIES DE SUELOS TÍPICAS EN LA REGIÓN SUR DE LA PRO-VINCIA DE SANTA FE (PAMPA HÚMEDA ARGENTINA)

La llanura chaco-pampeana de Argentina, de clima templado húmedo, está caracterizada por un relieve de moderada pendiente topográfica. El área meridio-nal de la provincia de Santa Fe, motivo de interés en

este estudio (Figura 1), presenta un módulo pluvio-métrico del orden de los 1000 mm y la temperatura media anual del orden de los 17 ºC.

La unidad estratigráfica superior del paquete sedi-mentario, que constituye el sustrato geológico de los sistemas hidrológicos, está compuesta por el loess de la formación pampeana, integrada por limos y arci-llas de colores castaños. El espesor en el sector de análisis varía entre 30 y 150 metros.

Los mapas de suelos disponibles en la provincia de Santa Fe, elaborados por el Instituo Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), clasifican, desde un punto de vista textural, a los suelos de la región entre las fracciones franco limosa, franco arcillo limosa y arcilla limosa.

A los fines de aplicar los procedimientos descritos se contó con información elaborada por INTA, que caracteriza los perfiles de suelos presentes en el área de estudio. Arge ntin a 0 100 Escala (aprox.) 300 km Santa Fe 5 A. Pav ¾n La Picasa 0 BUENOS AIRES PROVINCIA CHOVET RN 33 Melincue BOMBAL SANTA TERESA A 012 PROVINCIA CORDOBA A. S alad illo RÝo Ca rcara±ß R Ý o _P a r _a n ß RN 9 ROSARIO R_N 34 10 35km Escala (aprox.) EMPALME PROVINCIA ENTRE RIOS

De las cartas de suelos disponibles se extractó la información de los perfiles tipo siguientes:

A.Juarez Huemul Pergamino Arequito Juncal Peyrano

Casilda Las Gamas Roldan

Chabas Lima Santa Lucia

Faustina Los Nogales Villada

Gelly Maizales VillaEloisa

Hansen Monte Fiore Zavalla

En cada uno de los veintiún (21) perfiles, en función de su profundidad y su estratigrafía, se detallan entre 3 y 8 sub-horizontes de los cuales, en las cartas de suelo, se publicó la granulometría, junto a otros parámetros bio-físicos tales como contenido de ma-teria orgánica, capacidad de intercambio catiónico,

pH, etc. El conjunto de estratos para todas las series estudiadas totalizan ciento treinta y seis (136) mues-tras de suelo.

A manera de ejemplo se presenta en la Tabla 2 los datos y estimaciones realizadas con el software SoilPar para la serie Casilda, con sus 8 estratos. El mismo trabajo se realizó para cada uno de los horizontes de las series, obteniéndose densidades aparentes, humedades para capacidad de campo (CC), punto de marchitez permanente (PMP) y humedad irreductible y de saturación entre otros parámetros para las curvas de retención de humedad. Fueron aplicadas también las ecuaciones de las re-gresiones multivariadas presentadas en Tabla 1.

Tabla 2. Propiedades granulométricas, físicas e hidráulicas estimadas para la serie Casilda

Unidades L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8

Profundidad (m) 0.18 0.27 0.48 0.76 1.04 1.28 1.80 2.10 Densidad seca (Rawls) (t/m3) 1.46 1.44 1.42 1.38 1.39 1.42 1.45 1.44

PMP (Brakensiek & Rawls) (m/m) 0.19 0.22 0.22 0.28 0.23 0.19 0.14 0.16

CC (Brakensiek & Rawls) (m/m) 0.39 0.42 0.40 0.46 0.40 0.35 0.31 0.32

Contenido de arena muy gruesa (%) 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 Contenido de arena gruesa (%) 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 Contenido de arena media (%) 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 Arena fina (%) 2.00 1.50 1.00 1.00 1.50 1.00 1.80 1.30 Arena muy fina (%) 8.20 5.50 4.20 2.50 4.60 6.90 9.80 6.90 Contenido de limo (%) 69.90 64.40 61.70 49.60 55.80 62.80 67.80 68.20 Contenido de arcilla (%) 19.87 28.57 33.07 46.87 38.07 29.27 20.57 23.57 coarse fragment content (%)

Materia orgánica (%) 2.55 2.29 1.22 0.99 0.49 0.27 0.15 0.10 Capac. Intercambio Catiónico (cmol/kg 16.70 19.30 21.40 30.60 29.80 24.70 18.80 20.60 pH - en agua 6.20 6.40 6.60 7.00 7.10 6.80 7.50 8.20

Humedad a 10 (-J/kg) (m/m)

Humedad a 20 (-J/kg) (Brakensiek & Raw(m/m) 0.43 0.46 0.44 0.49 0.44 0.39 0.35 0.36

Humedad a 30 (-J/kg) (Brakensiek & Raw(m/m) 0.39 0.42 0.41 0.46 0.40 0.35 0.31 0.32

Humedad a 50 (-J/kg) (Brakensiek & Raw(m/m) 0.34 0.38 0.37 0.42 0.36 0.32 0.27 0.28

Humedad a 100 (-J/kg) (Brakensiek & Ra(m/m) 0.31 0.34 0.33 0.39 0.33 0.29 0.24 0.26

Humedad a 500 (-J/kg) (Brakensiek & Ra(m/m)

Humedad a 1500 (-J/kg) (Brakensiek & R(m/m) 0.19 0.22 0.23 0.28 0.23 0.19 0.15 0.16

Conductividad Hidráulica saturada (Puck (mm/h) 31.01 5.56 2.29 0.15 0.85 4.84 27.00 14.93

vanGenuchten α (1/cm) 0.0014 0.0010 0.0017 0.0010 0.0019 0.0036 0.0051 0.0053

vanGenuchten m (adim) 0.53 0.19 0.17 0.14 0.41 0.35 0.37 0.33

vanGenuchten n (adim) 2.14 1.24 1.21 1.16 1.68 1.54 1.58 1.48

vanGenuchten θr (adim) 0.18 0.01 0.03 0.02 0.20 0.16 0.13 0.13

(*) Los valores en itálica son estimados aplicando el programa SoilPar

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los resultados de la aplicación de los criterios con-juntos mencionados, para los perfiles tipo de suelo seleccionados, se muestran en las Figuras 2, 3, 4 y 5. Como se puede apreciar, las metodologías emplea-das arrojan resultados disímiles, para toemplea-das las humedades características. Se ha utilizado, solo a los fines de poder realizar las comparaciones, a los re-sultados de SoilPar como referencia para las hume-dades de capacidad de campo y punto de marchitez

permanente y los de Rosetta como referencia para las humedades residuales y de saturación.

Respecto al pronóstico de humedades de capacidad de campo (Figura 2), se observa que las formulacio-nes de Damiano (1996) y Sharpley y Williams (1990) exceden en más de un 20% los pronósticos de SoilPar mientras que la formulación de Hutson y Wagenet (1992) lo hace por defecto.

Algo similar sucede con la estimación del punto de marchitez permanente (Figura 3), aunque en este

caso la formulación de Damiano se aparta del patrón que siguen las demás, mostrando valores por exceso y defecto respecto al pronóstico del SoilPar.

Esto no significa que una u otra formulación sea mejor o peor, ya que no hay información de campo o laboratorio que permita identificar aquella que mejor represente los datos reales.

Respecto a las humedades residuales y de satura-ción, se han comparado el conjunto de ecuaciones de pedotransferencia con los resultados del programa

Rosetta, como se mencionara precedentemente. El programa Rosetta pronostica parámetros bajo opciones diferentes en función de la información disponible. Hay un primer nivel de información requerida que contempla la clasificación textural (Rosetta SSC), un segundo nivel que adiciona a los requerimientos la densidad aparente (Rosetta SSCB) y un tercer nivel que requiere como infor-mación adicional las humedades de capacidad de campo y punto de marchitez permanente (clasifi-cación textural, densidad y humedades límites - SSCB θ33-θ1500). 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 SoilPar Damiano et al. 1996 Rawls et al 1982 Sharpley y Williams 1990 SoilPar Rawls y Brakensiek 1985 Hutson y Wagenet 1992

Figura 2. Estimación de la humedad de capacidad de campo, θ-33

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 SoilPar Damiano et al. 1996 Rawls et al 1982 Sharpley y Williams 1990 SoilPar Rawls y Brakensiek 1985 Hutson y Wagenet 1992 British Soil Serv

La Figura 4 muestra las estimaciones de la humedad residual. Allí se observa que cualquiera de las opcio-nes de Rosetta pronostica θr dentro de un rango

aproximado al 20%. EL programa SoilPar presenta patrones disímiles y evalúa tanto por defecto como por exceso. La formulación de Vereecken (1989) propone estimaciones por exceso e incluso valores bastante alejados de los promedios recomendados por Rawls y Brakensiek ó Carsel y Parrish, p. ejemplo. La Figura 5 muestra las estimaciones para la humedad de saturación. En términos generales hay mucho menos dispersión que para las otras hume dades características. Casi todos los pronósticos

caen dentro del rango +/- 20%. Se podría afirmar que es el parámetro que puede pronosticarse con menor variabilidad.

Debido a que la información granulométrica dispo-nible en las cartas de suelo no incluye una curva de distribución no fue posible aplicar las ecuaciones propuestas por Zimmermann y Basile (2006, 2007). Los resultados, puestos de manifiesto en las Figuras, dan la pauta que se debe considerar con precaución el empleo de las ecuaciones ajustadas ya que dan resultados muy distintos para una misma caracteri-zación fisico-química de un suelo.

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 Rosetta Rosetta Rosetta SSCB Rosetta SSC SoilPar Vereecken et al 1989

Figura 4. Estimación de la humedad residual, θr

0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 Rosetta Rosetta Cosby et al 1984 Saxton et al 1986 1-DA/2,65 Wosten et al 1999 Vereecken et al 1990