EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AIRE EN 8 ZONAS DE LA CIUDAD DE BOGOTÁ UTILIZANDO LOS LÍQUENES COMO BIOINDICADORES. Presentado por: EGNA VANESSA FIGUEROA

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AIRE EN 8 ZONAS DE LA CIUDAD DE BOGOTÁ UTILIZANDO LOS LÍQUENES COMO BIOINDICADORES

Presentado por:

EGNA VANESSA FIGUEROA ADRIANA PAOLA MÉNDEZ MONTOYA

Directora:

DIANA ALEXANDRA DELGADILLO MÉNDEZ, MSc

UNIVERSIDAD DE LA SALLE FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA COLOMBIA

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DEL AIRE EN 8 ZONAS DE LA CIUDAD DE BOGOTÁ UTILIZANDO LOS LÍQUENES COMO BIOINDICADORES

EGNA VANESSA FIGUEROA ADRIANA PAOLA MÉNDEZ MONTOYA

Tesis para optar al título de Ingeniero Ambiental y Sanitario

Directora:

DIANA ALEXANDRA DELGADILLO MÉNDEZ, MSc

UNIVERSIDAD DE LA SALLE FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA COLOMBIA

Nota de aceptación _________________________________ _________________________________ _________________________________ _________________________________ _________________________________ _________________________________ Firma Director de Programa

_________________________________ Firma de Jurado

__________________________________ Firma de Jurado

DEDICATORIA

A mis papas y mi hermana porque siempre me apoyaron y acompañaron durante el transcurso de mi estudio universitario y me brindaron palabras de aliento frente a las dificultades. A mis amigos cercanos por su apoyo incondicional.

Adriana Paola Méndez Montoya

A mi mami porque siempre me ha acompañado en el proceso de mi vida, preocupándose para que yo salga adelante, guiándome y brindándome sus sabios consejos. A mi primita (Laurita) que desde su nacimiento fue mi hermanita y aunque no está ahora a mi lado se sentiría orgullosa de verme cumplir este sueño.

A la profesora Bibiana Moncada, Jean Torres, Leonardo Romero, Diego Simijaca y las personas que hacen parte del Grupo de Liquenólogos de Colombia por compartirnos sus conocimientos.

A nuestra directora de Tesis Alexandra Delgadillo por su paciencia y guía durante este Proyecto.

2. Planteamiento del problema ... 3

2.1 Descripción del problema ... 3

2.2 Formulación del problema ... 3

3. Justificación y delimitación del proyecto ... 5

4. Marco de referencia ... 6

4.1 Marco teórico ... 6

4.1.1 Calidad del aire ... 6

4.1.2 Calidad de aire en Bogotá. ... 7

4.1.3 Uso de los bioindicadores para evaluar contaminación atmosférica ... 9

4.1.4 Líquenes como bioindicadores de calidad de aire. ... 10

4.2 Marco conceptual ... 12 4.3 Marco legal. ... 14 4.4 Antecedentes ... 14 5. Objetivos ... 16 5.1 Objetivo general ... 16 5.2 Objetivos específicos ... 16 6. Metodología ... 17

6.3 Fase III: Recopilación de datos y recolección de muestras ... 24

6.3.1 Selección y toma de datos de árboles en cada zona de estudio. ... 24

6.3.2. Medición de parámetros ambientales asociados a los árboles ... 24

6.3.3. Riqueza y porcentaje de cobertura liquénica. ... 24

6.4 Fase IV: Cálculos y análisis de datos. ... 26

6.4.1 Cálculo del índice de Shannon para cada zona de estudio ... 26

6.4.2 Cálculo de los índices de pureza atmosférica (IPA) para cada zona de estudio. .... 27

6.4.3 Relación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica con las concentraciones de gases contaminantes ... 28

6.4.4 Comparación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica entre las ocho zonas de estudio. ... 29

6.4.5 Categorización de la calidad el aire de cada una de las zonas ... 30

7. Resultados ... 32

7.1 Riqueza y cobertura liquénica ... 32

7.2 Índice de diversidad de Shannon. ... 35

7.3 Cálculo de los índices de pureza atmosférica (IPA) para cada zona de estudio ... 36

7.3.1 IPA de LeBlanc y De Sloover (1970) modificado por Rubiano (2002)... 36

7.4. Relación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica con las concentraciones de gases contaminantes ... 37

de estudio ... 39

7.5.1 Coeficiente de similitud de Jaccard y análisis de clúster. ... 39

7.5.2 Comparación del índice de Shannon entre las ocho zonas de estudio. ... 41

7.5.3 Comparación del IPA de Calatayud–Lorente y Sanz entre las ocho zonas de estudio ... 43

7.6 Categorización de la calidad el aire de cada una de las zonas ... 44

7.6.1 Categorización de la calidad el aire de cada una de las zonas a partir del IPA de LeBlanc y De Sloover. ... 44

7.6.2. Categorización de las zonas a partir de los contaminantes atmosféricos. ... 46

8. Discusión ... 47

9. Conclusiones ... 53

10. Recomendaciones ... 55

11. Bibliografía ... 56

Figura 1. Mapa de la ciudad de Bogotá ... 19

Figura 2. Vista satelital de las estaciones de RMCA en las zonas de estudio ... 23

Figura 3. Metodología de muestreo de líquenes. ... 25

Figura 4. Cobertura de las morfoespecies según su hábito de crecimiento. ... 33

Figura 5. Representación en diagrama de barras del porcentaje de cobertura por cada género o especie de líquen en cada una de las zonas estudiadas. ... 35

Figura 6. Índice de Pureza Atmosférica de LeBlanc y Sloover vs los contaminantes. ... 39

Figura 7. Análisis clúster de similitud basado en las distancia euclidea entre las 8 zonas. ... 41

Figura 8 Diagrama de cajas para comparar el índice de Shannon, entre las zonas monitoreadas. ... 42

Figura 9 Diagrama de cajas entre el índice de Calatayud-Lorente y Sanz (índice por árbol) vs las zonas. ... 44

Figura 10 Categorización de las zonas de estudio a partir del IPA. ... 45

Tabla 1. Normatividad nacional e internacional sobre calidad de aire ... 14

Tabla 2. Características de las estaciones seleccionadas para el proyecto ... 21

Tabla 3. Clasificación de las estaciones según la zona, tipo de estación y altura del suelo ... 21

Tabla 4. Caracterización de las avenidas y zonas verdes según las zonas elegidas para el proyecto... 23

Tabla 5. Listado taxonómico de líquenes presentes en el área de estudio ... 32

Tabla 6 Riqueza, Cobertura e índice de Shannon de las 8 zonas evaluadas ... 36

Tabla 7 Factor de tolerancia de los géneros o especies encontrados (Valor de Q). ... 37

Tabla 8 Correlaciones de Spearman entre IPA, índice de Shannon con los contaminantes. ... 37

Tabla 9. Coeficiente de similitud de Jaccard ... 40

Tabla 10 Análisis de covarianza para evaluar las diferencias en el índice de Shannon entre zonas y la relación de las covariables Temperatura, humedad, pH, DAP y diámetro de la copa con esta variable. ... 42

Tabla 11 Análisis de covarianza para evaluar las diferencias en el índice de pureza atmosférica de Calatayud-Lorente y Sanz entre zonas y la relación de las covariables Temperatura, humedad, pH, DAP y diámetro de la copa con esta variable. ... 43

Bogotá, una ciudad con más de siete millones de habitantes (Secretaria Distrital de

Planeación de Bogotá, 2015) y epicentro de actividades industriales y comerciales, ha venido presentando en los últimos años un incremento en los contaminantes atmosféricos. Uno de los métodos para evaluar la calidad del aire es el uso de organismos bioindicadores como los líquenes, que son sensibles a la contaminación atmosférica y resultan económicos de

muestrear (Baltanás, 2000). Por tal motivo, con este estudio se propuso evaluar la calidad de aire usando los líquenes como bioindicadores en ocho zonas de la ciudad de Bogotá. Para esto, en un radio de 500m en cada zona, se monitoreó la presencia de líquenes en los árboles, determinando la riqueza y cobertura liquénica; se calculó el índice de Shannon y dos índices de pureza atmosférica, y se evaluó la correlación entre estos parámetros y las concentraciones de SOX, NOX, CO y material partículado (PM10) registradas por la Red de Monitoreo de Calidad de Aire de Bogotá. Según los análisis estadísticos a partir de la correlación de Spearman no se encontró significancia entre el índice de pureza atmosférica y los contaminantes; sin embargo, la zona de Simón Bolívar con concentraciones menores de contaminantes fue la que tuvo mayor riqueza y cobertura liquénica, registrándose la presencia de géneros categorizados como sensibles a la contaminación atmosférica, seguida por la zona de Sagrado Corazón con niveles altos de contaminación, y el resto de las zonas fueron

clasificadas como zonas de contaminación máxima.

Se concluye que la calidad del aire varía entre las diferentes zonas de la ciudad y que las características de las zonas (presencia de árboles, fuentes de contaminación, dirección del

bioindicadores, lo que se evidencia a través de la disminución de riqueza y abundancia de especies de mayor sensibilidad en zonas altamente contaminadas y con la presencia de especies sensibles en zonas menos contaminadas.

Bogota, a city with more than seven million inhabitants (District Department of Planning of Bogota, 2015), and epicenter of industrial and commercial activities, has been presented in recent years an increase in air pollutants. One method to assess the air quality is; the use of bio-indicator organisms such as lichens, which are sensitive to air pollution, and are economical to sample (Baltanás, 2000). Therefore, this study aimed to assess air quality using lichens as bio-indicators in eight areas of Bogota. For this, within 500m in each area, the presence of lichens on trees was monitored by determining the wealth and lichen coverage; Shannon index and two levels of air purity were calculated, and the correlation between these parameters and the concentrations of SOx, NOx, CO and particulate matter (PM10) recorded by the Network for Monitoring Air Quality Bogota was evaluated.

According to statistical analysis based Spearman correlation was not significant between the index of atmospheric purity and contaminants, however, the area of Simon Bolivar with lower concentrations of pollutants, was what had greater wealth and lichen coverage, registering the presence of genres categorized as sensitive to air pollution, followed by the area of the Sacred Heart, with high levels of pollution, and the rest of the areas were

classified as areas of high pollution. It is concluded that air quality varies between different areas of the city and the characteristics of the areas (presence of trees, pollution sources, wind direction) are determining air quality. In addition, lichens resulting good bio-indicators, as evidenced by the decline in species richness and abundance of greater sensitivity in highly contaminated areas, and the presence of sensitive species in less polluted areas.

1. INTRODUCCIÓN

Bogotá es una ciudad con 1.587 Km2 y 7’891.422 de habitantes (Secretaria Distrital de Planeación de Bogotá, 2015) que ha venido presentando un incremento en la contaminación atmosférica relacionada con la emisión principalmente de material partículado, SOX, NOX, CO, CO2, procedentes de la combustión del carbón y del petróleo, de la industria metalmecánica y de otras industrias. Como consecuencia de esto, se ha registrado un incremento de enfermedades respiratorias, siendo ésta la principal causa de morbilidad y mortalidad para la población vulnerable, niños menores de cinco años y adultos mayores, (SDA, 2009). Además, la

contaminación atmosférica puede ejercer muchos efectos a corto y largo plazo sobre la salud de las personas; por ejemplo, aumenta el riesgo de padecer enfermedades respiratorias agudas (neumonía) y crónicas (cáncer de pulmón y las enfermedades cardiovasculares). Los efectos más graves se producen en las personas que ya están enfermas y sobre los grupos más vulnerables, como los niños, y las personas de la tercera edad (OMS, 2015).

Estos efectos nocivos de los contaminantes atmosféricos sobre la salud de los bogotanos hacen que monitorear la calidad del aire de la ciudad sea una prioridad para generar estrategias de control y regulación de las emisiones.

Para poder medir la contaminación en el aire han surgido técnicas complementarias a la medición directa como el uso de bioindicadores. Dentro de los bioindicadores se encuentran los líquenes, que son una asociación simbiótica entre un hongo específico, denominado micobionte y un alga verde o cianobacteria denominada ficobionte (Cabrera & Giacobone, 2012). Por sus hábitos de crecimiento, características fisiológicas, morfológicas y su sensibilidad a las alteraciones atmosféricas, los líquenes han sido reconocidos como buenos indicadores de la

calidad de aire (Chaparro & Aguirre, 2002). En el caso particular de la ciudad de Bogotá que se encuentra en crecimiento industrial y poblacional, contar con un monitoreo de la calidad de aire más amplio y riguroso de las diferentes zonas de la ciudad y que apoye el monitoreo que se realiza desde la Red de Monitoreo de Calidad de Aire de Bogotá, permitiría sin gastos económicos tan elevados, ampliar la evaluación de la calidad el aire en la ciudad y así poder generar planes de regulación y mitigación de la contaminación atmosférica.

Por lo anterior, el objetivo general de esta investigación fue evaluar la calidad de aire usando los líquenes como bioindicadores en ocho (8) zonas de la ciudad de Bogotá, a partir de la relación de la riqueza y abundancia de líquenes con los contaminantes atmosféricos (SOX, NOX, CO y material partículado- PM10_).

2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

2.1 Descripción del problema

Bogotá es una ciudad en crecimiento industrial y poblacional; este crecimiento trae consigo el aumento de emisiones a la atmósfera. Aunque Bogotá cuenta con una red de monitoreo de calidad de aire, compuesta por 13 estaciones fijas y una móvil, éstas no son suficientes para el monitoreo de la contaminación atmosférica. Esto es debido a que los elevados costos de los equipos que monitorean, la infraestructura y los criterios con los que se diseña una red, no permiten ubicarlas en diferentes sitios.

Es por eso que a nivel mundial se comenzó de manera creciente a finales de los años 50s, el uso de líquenes como bioindicadores de contaminación atmosférica (Fenton, 1961;

Gilbert, 1965; LeBlanc & Rao, 1966), a nivel nacional y local en 1986 por Rubiano. Los líquenes se han puesto en marcha como organismos bioindicadores de la calidad del aire, siendo una alternativa mucho más económica y de monitoreo continuo.

2.2 Formulación del problema

Para utilizar los líquenes como bioindicadores de la calidad del aire es necesario evaluar qué tanto su abundancia y riqueza se relacionan con la contaminación atmosférica; una vez se compruebe esta relación es posible identificar las diferencias de entorno de los lugares y determinar las zonas más contaminadas en la ciudad de Bogotá. Por tal motivo, con esta proyecto se evaluó, si la abundancia y riqueza liquénica se relacionan con la contaminación atmosférica de 8 zonas elegidas de Bogotá, y si los valores de Índice de Pureza Ambiental se relacionan con los valores de concentración de gases contaminantes (NOX, SOX, y CO y de

material partículado PM10), obtenidos a partir de la Red de Calidad de Aire de Bogotá. Lo anterior para determinar si existen diferencias entre las ocho zonas elegidas.

3. JUSTIFICACIÓN Y DELIMITACIÓN DEL PROYECTO

La ciudad de Bogotá donde se desarrolló el estudio cuenta con una Red de Monitoreo de Calidad de Aire, constituida por 13 estaciones fijas de monitoreo y una estación móvil, que se disponen para avenidas principales o días representativos como el dia sin carro. (SDA, 2014). Estas estaciones están distribuidas estratégicamente en varios puntos de la ciudad y

diariamente en estas se monitorean gases como SOx, NOx, CO, O3 y material partículado (PM10), además de parámetros meteorológicos que son fundamentales a la hora de analizar la dispersión de los contaminantes.

Para una ciudad con 7’981.442 de habitantes (Secretaria Distrital de Planeación, 2015), las 13 estaciones de monitoreo que proporciona la red de monitoreo de calidad de aire resultan insuficientes, además los equipos con los que se evalúa la contaminación atmosférica del aire son de elevados costos y actualmente no se tiene la capacidad de invertir en más estaciones. Por lo anterior se propone usar nuevas técnicas para evaluar la contaminación atmosférica a través del uso de líquenes como bioindicadores que por su sensibilidad y presencia

mundialmente permiten ser fácilmente monitoreados. (Chaparro ,2002) y resultan ser una excelente opción para complementar los análisis físico-químicos de los muestreadores activos que se usan en las estaciones de monitoreo

Este proyecto se limitó a la presencia, riqueza y abundancia de líquenes que se encontraron y recolectaron en las 8 zonas escogidas: Corpas, Guaymaral, Ministerio del Medio Ambiente, Simón Bolívar, Kennedy, Tunal, Las Ferias y Fontibón.

4. MARCO DE REFERENCIA

4.1 Marco teórico

4.1.1 Calidad del aire

La contaminación atmosférica puede ser definida como la presencia de sustancias extrañas durante periodos de tiempo suficientemente prolongados como para producir efectos nocivos sobre los organismos vivos. Entre los contaminantes más comunes, presentes en mayores cantidades y que afectan la salud humana y del ecosistema, se incluyen el dióxido de azufre (SO2), los óxidos de nitrógeno (NOX), el monóxido de carbono (CO), el ozono (O3), el plomo (Pb) y el material partículado (hollín, cenizas y polvos). Todos éstos, con excepción del ozono, son emitidos directamente a partir de las actividades industriales y en cierta extensión por fuentes naturales como actividad geotérmica, oxidación de material orgánico, acción volcánica, descargas eléctricas de tormentas, incendios forestales entre otras (MAVDT, 2011; Ayora, 2010).

A nivel mundial, la combustión es la principal causa de la contaminación atmosférica, principalmente el nivel urbano y los corredores industriales son los que más demandan el uso de energía por lo tanto mayor combustión, sumando el crecimiento exponencial de la

población y las actividades industriales (SIAC, 2011).

La exposición a los contaminantes atmosféricos está en gran medida fuera del control personal y requiere medidas de las autoridades públicas a nivel nacional, regional e internacional (OMS, 2015).

La contaminación atmosférica tiene efectos a distintas escalas que van desde cambios locales en ciudades, hasta procesos globales que afectan el ambiente de todo el planeta, como el agujero

de la capa de ozono estratosférico (Gallego et al., 2012); además, la contaminación atmosférica puede ejercer muchos efectos a corto y largo plazo sobre la salud de las personas; por ejemplo, aumenta el riesgo de padecer enfermedades respiratorias agudas (neumonía) y crónicas (cáncer de pulmón y las enfermedades cardiovasculares). Los efectos más graves se producen en las personas que ya están enfermas y sobre los grupos más vulnerables, como los niños, y las personas de la tercera edad (OMS, 2015).

Se calcula que en el mundo 1.3 millones de personas mueren al año a causa de la contaminación atmosférica y más de la mitad de casos ocurren en países en desarrollo. Los habitantes de las ciudades donde hay niveles elevados de contaminantes atmosféricos padecen más enfermedades cardiacas, problemas respiratorios y cáncer de pulmón que quienes viven en zonas urbanas donde el aire es más limpio (OMS, 2015).

4.1.2 Calidad de aire en Bogotá.

Bogotá es el centro industrial más importante de Colombia, presentándose todo tipo de actividades económicas que influyen en la emisión de contaminantes atmosféricos.

Adicionalmente, la dinámica de crecimiento demográfico que enfrenta la ciudad de Bogotá, representa una serie de amenazas para el medio ambiente y para la población, y con el incremento en las actividades industriales, las mayores tasas de movilidad y el aumento del consumo de combustible se ha generado una preocupación por parte de las autoridades ambientales y de salud pública de la ciudad (Franco, 2012).Las medidas de control de la contaminación que han sido implementadas hasta el momento se han visto opacadas por el aumento de las emisiones que resultan de lo anteriormente mencionado (Gaitán et al., 2007).

Dentro de los contaminantes figuran el monóxido de carbono, el dióxido de nitrógeno, el azufre, y el material partículado, siendo el último el más alarmante, debido a que es el único

contaminante para el cual se

incumple

Para monitorear los niveles de contaminación, Bogotá cuenta con una Red de Monitoreo de Calidad del Aire (RMCAB) compuesta por 13 estaciones de monitoreo fijas y una móvil, distribuidas en puntos clave de la ciudad. La red tiene como objetivo realizar operativos permanentes de monitoreo y control de fuentes fijas y móviles, para lo cual obtiene, procesa y divulga la información de cada estación de monitoreo, evaluando el cumplimiento de los estándares de calidad de aire en la ciudad de Bogotá. La RMCAB recolecta la información sobre la concentración de los contaminantes de origen antropogénico y natural y el

comportamiento de las variables meteorológicas que regulan la distribución de los mismos en la atmósfera bogotana (Gaitán et al., 2007). Con estos datos se calcula el Índice Bogotano de Calidad de Aire (IBOCA), clasificando las estaciones de monitoreo en seis categorías: favorable, moderado, regular, mala, muy mala y peligrosa.

A partir del monitoreo realizados por la Red de Calidad de Aire, En el año 2005, Bogotá fue catalogada como uno de los centros urbanos con mayor contaminación atmosférica en la región (OMS, 2005). Adicionalmente, para los años 1997 y 2008 se registraron altos niveles de concentración de material partículado respirable (PM10), superando los niveles máximos permitidos establecidos por la normatividad nacional (50μg/m3) (Franco, 2007). La

consecuencia fue el incremento de enfermedades respiratorias, siendo esta la principal causa de morbilidad y mortalidad para la población vulnerable, niños menores de cinco años y adultos mayores, (SDA, 2009).

En otro estudio realizado por la Secretaría Distrital de Salud de Bogotá en el año 2010, se analizó una muestra de 610 niños menores de 5 años expuestos a diferentes niveles de

concentración de material partículado menor a 10 micras (PM10), en las localidades de Puente Aranda, Kennedy y Fontibón. El 79,6% de los niños presentaron chillidos o silbidos en el pecho en los jardines infantiles ubicados en las zonas de mayor exposición. Al estar expuestos a mayor contaminación del aire tienen 1,7 veces más riesgo de ausentismo escolar por enfermedad respiratoria. (MAVDT, 2011). Estos efectos nocivos de los contaminantes atmosféricos sobre la salud de los bogotanos hacen que monitorear la calidad del aire de la ciudad sea una prioridad para generar estrategias de control y regulación de las emisiones

4.1.3 Uso de los bioindicadores para evaluar contaminación atmosférica

Los bioindicadores permiten evaluar el impacto de los contaminantes que estos puedan generar, al ser estos métodos bastante rápidos y de bajo costo, permiten incrementar el número muestras o sitios de muestreo, y un diagnóstico de los agentes contaminantes sobre los seres vivos y los ecosistemas, mediante la observación de las respuestas que estos pueden desarrollar frente a los diversos contaminantes (Rubiano & Chaparro, 2006).

4.1.3.1 Ventajas del uso de bioindicadores.

Las ventajas de los bioindicadores son: tienen un bajo costo, presencia histórica

mundialmente, observación de efectos fisiológicos, identificación de fuentes contaminantes y no necesitan mantenimiento ni electricidad (Baltanás, 2000).

4.1.3.2 Desventajas del uso de bioindicadores.

El empleo de los bioindicadores como herramientas de evaluación de la calidad ambiental es un procedimiento indirecto, no mide directamente las variables abióticas. Se hacen

necesarios estudios adicionales que demuestren la correlación entre variables bióticas y abióticas, así como la relación causa efecto entre la variable que se quiere medir y la medida indicadora. (Baltanás, 2000); además los bioindicadores tienen limitaciones de precisión, en

comparación con los métodos físico-químico (Por ejemplo, muchos bioindicadores no ofrecen datos cuantitativos) (Baltanás 2000), igualmente de tener limitaciones de

reproducibilidad, tanto a una escala espacial como temporal, es decir, resulta difícil aplicar la misma metodología en dos lugares o momentos diferentes, porque las circunstancias o ambientes son diferentes. No se pueden extrapolar los resultados de una zona o época a otra distinta. Se hace necesaria la estandarización de los protocolos de seguimiento biológico del medio ambiente, que tengan en cuenta las diferencias entre ecosistemas, circunstancias climatológicas, etc. (Baltanás, 2000).

4.1.4 Líquenes como bioindicadores de calidad de aire.

Dentro de los bioindicadores se encuentran los líquenes, que se tratan de una entidad vegetal con características especiales entre un alga y un hongo (Schwendener, 1868). En la asociación liquénica no importa cuál sea el grado de participación de los simbiontes, lo importante es que conduce a la formación de organismos capaces de prosperar en medios muy diversos de la naturaleza, aun en aquellos ambientes en donde no podrían vivir separados cada uno de sus constituyentes. Al hacerlo como líquenes su distribución

geográfica es más amplia y se da en mayor diversidad de ambientes, siendo una gran ventaja con relación a otros vegetales (Chaparro, 2002), por estas características de crecimiento, características fisiológicas, morfológicas y su sensibilidad a las alteraciones atmosféricas, los líquenes han sido reconocidos como buenos indicadores de la calidad de aire (Chaparro & Aguirre, 2002).

Según Loppi & Pirintsos (2003), la eficacia de los líquenes en la evaluación de la calidad del aire deriva de sus características biológicas: carecen de raíz y sistemas de conducción, lo que los hace depender completamente de la atmósfera y del sustrato en el que viven para su

metabolismo; no tienen estructuras selectivas o protectoras del medio externo (epidermis o cutícula) que actúen como barrera protectora ante las sustancias del ambiente (por esto, los procesos de absorción de aerosoles y gases ocurren sobre toda la superficie de sus talos); no poseen mecanismos de eliminación de los contaminantes; son cosmopolitas pero al mismo tiempo se desarrollan en ambientes con características bien definidas; son perennes con crecimiento lento y gran longevidad. (Loppi & Pirintsos, 2003)

No todas las especies de líquenes responden del mismo modo, las más sensibles

desaparecen con las primeras alteraciones, mientras que las especies tolerantes permanecen e incluso inicialmente van aumentando su presencia, hasta que llega un nivel de concentración de contaminantes demasiado elevados que provocan su desaparición, produciéndose el llamado desierto liquénico (Moreno et al., 2006).

4.1.4.1 Métodos para medir la contaminación atmosférica mediante líquenes. Mundialmente se han hecho esfuerzos para establecer diversos métodos para medir y correlacionar la contaminación del aire con los líquenes (Cristofolini et al., 2008; Policnik et

al., 2008; Giordani 2007, Nali et al., 2007). Los líquenes pueden ser utilizados como

bioindicadores de contaminación atmosférica en dos formas diferentes (Conti et al., 2001): 1) Índice de pureza atmosférica (IPA), por sus siglas en inglés (LeBlanc 1972), el cual se

basa en la distribución cuantitativa y cualitativa de las epífitas en el área investigada. Este método fue propuesto por (García & Rubiano 1984) y reformulado por (Steubing & Fangmeier 1992), que se basa en un análisis de presencia o ausencia de especies sensibles o tolerantes para expresar un nivel integral de calidad del aire y zonificar el área de estudios en diferentes niveles de contaminación.

2) Muestreo individual de especies de líquenes y medición de contaminantes que se acumulan en sus talos. Mediante el muestreo de especies de líquenes es posible realizar estudios a través del análisis directo de los contaminantes en sus talos, mediante este método es común el trasplante de muestras de líquenes a zonas donde no hay líquenes, a causa del alto grado de contaminación. El método se basa en evaluar la salud del talo y su grado de daño, el cual se expresa como un porcentaje de la superficie de talo dañado (Conti et al., 2001).

4.2 Marco conceptual

Aire: Es el fluido que forma la atmósfera del planeta, está constituido por una mezcla

gaseosa cuya composición normal es 20% de oxígeno, 77% de nitrógeno y proporciones variables de gases inertes y vapor de agua en relación volumétrica. (Melic, 1993)

Bioindicadores: Son atributos de los sistemas biológicos que se emplean para estudiar

alguna característica de su ambiente. Suelen ser especies o asociaciones de éstas, y también incluso poblaciones o comunidades. (Guerrero et al., 2006)

Bioacumuladores: Organismos que acumulan sustancias particulares dentro de sus

tejidos, cuyas concentraciones se determinan mediante métodos químicos. (Guerrero et al., 2006)

Bioacumulación: Significa un aumento en la concentración de un producto químico en un

organismo biológico en un cierto plazo, comparada a la concentración del producto químico en el ambiente. Se analizan (metabolizado) o se excretan los compuestos acumulan en cosas vivas cualquier momento se toman y se almacenan más rápidamente que ellos. (Guerrero et al., 2006)

Contaminación Ambiental: Se denomina contaminación ambiental a la presencia en el

ambiente de cualquier agente (físico, químico o biológico) o bien de una combinación de varios agentes en lugares, formas y concentraciones tales que sean o puedan ser nocivos para la salud, la seguridad o para el bienestar de la población, o bien, que puedan ser perjudiciales para la vida vegetal o animal, o impidan el uso normal de las propiedades y lugares de recreación y goce de los mismos. (Ciudad Argentina, 1996)

Especies indicadoras: Son aquellos organismos (o restos de los mismos) que ayudan a

descifrar cualquier fenómeno o acontecimiento actual (o pasado) relacionado con el estudio de un ambiente. (UNAD, 2012).

Forófitos: Es el sustrato para los líquenes cortícolas es decir que crecen sobre la corteza

de los árboles. (Eduardo et al., 2009)

Hábito: Es la forma de crecimiento de los líquenes. Siendo este folioso, fruticoso y

costroso. (Eduardo et al., 2009)

Indicador: Es un parámetro que caracteriza el estado de un sistema (natural), es un medio

que dispone el hombre para observar con sus sentidos en tiempo breve un fenómeno que escapa a su percepción normal. (UNAD, 2012).

Liquen: Es una asociación entre un micobionte (hongo) y un fotobionte (alga), que se

mantiene por sí misma. Los líquenes se incluyen dentro del reino de los Hongos, en este grupo de organismos se ha descrito unas 20.000 especies (Cabrera & Giacobone, 2012)

Monitoreo de la calidad del aire: Consiste en medir, analizar y procesar continuamente

las concentraciones de contaminantes en un el lugar y tiempo determinado. (SDA, 2014)

Red de Calidad de aire de Bogotá Es un sistema de monitoreo ambiental continuo, con

transmisión de datos vía telefónica (fija y celular). Cuenta con 13 estaciones de medición con disponibilidad de datos meteorológicos y de contaminación del aire. (SDA, 2014)

4.3 Marco legal.

Tabla 1. Normatividad nacional e internacional sobre calidad de aire

Norma Descripción

NACIONALMENTE Constitución Política Colombia

1991

Artículo 79. Derecho a gozar de un medio ambiente sano

Resolución 610 de 2010

Por la cual se establece la Norma de Calidad del Aire o Nivel de Inmisión, para todo el territorio nacional en condiciones de referencia. La norma da a conocer los conceptos necesarios para que sea

comprendida, en nuestro tema de interés, especifica los niveles máximos permisibles para contaminantes criterio, con tiempos de exposición anuales, diarios y horarios dependiendo del contaminante INTERNACINALMENTE

Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos –USEPA

Con el fin de tener una información de referencia en cuanto a algunos contaminantes del aire no contemplados aún por la legislación colombiana se tienen en cuenta unos valores guía recomendados. Fuente: Autoras, 2015

4.4 Antecedentes

Investigaciones en Colombia han evaluado el uso potencial de los líquenes como indicadores de la cantidad del aire, y el efecto de los contaminantes atmosféricos en la riqueza y abundancia de estos organismos. Por ejemplo, en un estudio realizado en 1986 por Rubiano, en el complejo industrial de Betania y en la termoeléctrica de Zipaquirá en el departamento de Cundinamarca, se encontró que las emisiones de partículas sólidas, óxidos de azufre y nitrógeno afectaron a especies de líquenes sensibles haciendo que estas

desaparecieran, sobreviviendo únicamente las más tolerantes (Rubiano, 1986).

En el año 2004, en la ciudad de Bogotá, García llevó a cabo un estudio a partir del uso de líquenes en el sector de Cedritos. Midiendo la frecuencia y diversidad de los líquenes se

calculó el índice de pureza atmosférica para usarlo en un mapa de estrés atmosférico. García, encontró que las zonas donde había mayor desarrollo vial (mayor tráfico vehicular), existía poca diversidad de líquenes.

En el 2006, Rubiano & Chaparro utilizaron la capacidad bioindicadora de los líquenes para evaluar la calidad del aire en cuatro zonas dentro de las instalaciones de la Universidad Nacional de la ciudad de Bogotá. A partir del cálculo del índice de pureza atmosférica, los autores concluyeron que las zonas con alta contaminación estaban asociadas a fuentes fijas y móviles, mientras que las zonas consideradas como de baja contaminación estaban

directamente influenciadas por zonas arbóreas que formaban barreras de protección y mitigaban el grado de concentración de los contaminantes

En el 2010, se realizó un estudio en el Valle de Aburrá en Medellín, seleccionando dos áreas de muestreo alrededor de dos estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad de Aire de Medellín, una con alta contaminación (edificio Miguel de Aguinaga) y otra con baja

contaminación (Universidad de Medellín). El estudio concluyó que los reportes brindados por la Red de Monitoreo de Calidad de Aire coincidían con los resultados obtenidos a partir del muestreo con los líquenes (Jaramillo & Botero, 2010).

Todos estos estudios demuestran el potencial del uso de los líquenes como bioindicadores de la calidad del aire. En el caso particular de la ciudad de Bogotá que se encuentra en crecimiento industrial y poblacional, contar con un monitoreo de la calidad de aire más amplio y riguroso de las diferentes zonas de la ciudad y que apoye el monitoreo que se realiza desde la Red de, Monitoreo de Calidad de Aire de Bogotá, permitiría sin gastos económicos tan elevados, ampliar la evaluación de la calidad el aire en la ciudad y así poder generar planes de regulación y mitigación de la contaminación atmosférica.

5. OBJETIVOS

5.1 Objetivo general

Evaluar la calidad de aire usando los líquenes como bioindicadores en ocho (8) zonas de la ciudad de Bogotá, a partir de la relación de la riqueza y abundancia de líquenes con los contaminantes atmosféricos (SOX, NO, CO y material partículado PM10).

5.2 Objetivos específicos

 Calcular la riqueza, porcentaje de cobertura e índice de Shannon de los líquenes presentes en tres especies de árboles (Pittosporum undulatum, Cedrela montana y Juglans

neotropica), en las 8 zonas seleccionadas de la ciudad de Bogotá.

 Calcular el Índice de Pureza Ambiental IPA para 8 zonas seleccionadas de la ciudad de Bogotá.

 Relacionar la riqueza y el porcentaje de cobertura de los líquenes con las concentraciones de gases contaminantes (NOX, SOX, y CO y de material partículado PM10- obtenidos a partir de la Red de Calidad de Aire de Bogotá) de las 8 zonas seleccionadas.

 Comparar la riqueza y el porcentaje de cobertura de los líquenes en las 8 zonas seleccionadas de la ciudad de Bogotá.

 Categorizar la calidad de aire de cada una de las zonas evaluadas a partir de los resultados del IPA y de los niveles de los contaminantes atmosféricos (NOX, SOX, y CO y de

material partículado PM10 obtenidos a partir de la Red de Calidad de Aire de Bogotá) presentes en cada zona.

6. METODOLOGÍA

Este proyecto se dividió en cuatro fases. A continuación se describen:

6.1 Fase I: Revisión literaria

Se realizó una revisión bibliográfica acerca de los líquenes, desde sus características físicas, reproducción, formas de crecimiento y el uso de claves taxonómicas para su posible determinación. Se tomó la asignatura profundización de líquenes del programa Licenciatura en Biología en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, dirigida por la profesora Bibiana Moncada especialista en líquenes; además se consultaron artículos con estudios realizados a nivel mundial, regional y local sobre la utilización de los líquenes como bioindicadores de calidad de aire.

6.2 Fase II: Reconocimiento y caracterización de las zonas de estudio

Se visitaron las 13 estaciones de monitoreo que hacen parte de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá (RMCAB) y se hizo un reconocimiento en un radio de 500 metros alrededor de cada estación (distancia mínima avenidas). Esta circunferencia es la que se denomina zona de estudio y es la unidad de análisis del presente proyecto. Durante el reconocimiento de cada zona de estudio se evaluó si cumplía con los siguientes criterios:

1) Presencia de por lo menos 8 árboles, con un diámetro a la altura del pecho (DAP) mayor a 13cm, de las especies Cendrela montanay, Junglans neotropica y Pittosporum

undulatun, (especies que hacen parte del arbolado de la ciudad y cuyas cortezas son propicias

para el crecimiento de líquenes) (Jardín Botánico José Celestino Mutis, 2010). Para su identificación se usaron las claves dendrológicas de Mahecha et al (2010).

2) Registros de datos mensuales (durante un año) tomados por la estación de monitoreo de: concentraciones de material partículado (PM10) y gases contaminantes (NOX, SOX, CO) publicados en la página web de la RMCAB.

3) Existencia de los registros de velocidad y dirección del viento ya que este arrastra y dispersa los contaminantes (MAVDT, 2011).

A partir de estos criterios se seleccionaron 8 zonas de estudio: Corpas, Guaymaral, Las Ferias, Simón Bolívar, Fontibón, Sagrado Corazón, Tunal y Kennedy. En la figura 1, se observa el mapa de la ciudad de Bogotá con la ubicación de las 13 estaciones que comprenden la RMCAB (representadas por triángulos rojos) y las ocho (8) zonas seleccionadas (triángulo encerrado en círculos azules).

Figura 1. Mapa de la ciudad de Bogotá, en triángulos rojos se ubican las estaciones de la RMCAB, en el círculo azul

se encuentran las ocho zonas elegidas para el proyecto.

Las características de cada estación como ubicación geográfica, localidad, barrio, principales fuentes contaminantes y los contaminantes medidos se encuentran en la tabla 1. La zona de Sagrado Corazón se eligió porque aunque en la estación no se mide ningún contaminante es la única que se encontraba ubicada en el centro de la ciudad.

Para cada zona se tuvo en cuenta la presencia de avenidas principales, el tipo de tránsito de las avenidas y la cobertura vegetal arbórea del lugar. Según la categorización realizada en el Protocolo para el Monitoreo y Seguimiento de la Calidad del Aire (MAVDT, 2008), dentro del presente estudio se incluyeron estaciones de monitoreo de zona urbana y de zona

suburbana de tres tipos: 1) tráfico: estaciones influenciadas principalmente por las emisiones procedentes de una calle/carretera próxima, 2) industrial: estaciones influenciadas

principalmente por fuentes industriales y 3) de fondo: estaciones que no están influenciadas ni por el tráfico ni por la industria. En la tabla 2 se observa la clasificación de las ocho estaciones elegidas para este estudio y la altura desde el suelo y en la figura 2, la imagen satelital de la ubicación de cada una de las estaciones de monitoreo de las respectivas zonas elegidas.

Tabla 2. Características de las estaciones seleccionadas para el proyecto

Fuente: Autoras 2014

Tabla 3. Clasificación de las estaciones según la zona, tipo de estación y altura del suelo

Fuente: Secretaria Distrital de Ambiente modificado por autoras, 2015.

Estación Coordenadas Dirección Localidad Barrio Observaciones

Corpas W74.09343º N4.76251

Ave Corpas Km 13/KR 111 157-45

Suba Las Mercedes Suba Mide PM10, SO2 Guaymaral W74.04417º N 4.78374 Auto Norte KM 13 Suba Casablanca Suba Mide NO,NO2, NOX Las Ferias W74.08256º N 4.69060 AV Calle 80 N69Q –50

Engativá Julio Flórez Mide NO,NO2, NOX,

SO2, CO

Parque Simón Bolívar

W74.08400º N 4.65837

Cl 63 No 47-06 Barrios Unidos Pablo VI Mide NO,NO2, NOX,

SO2, CO

Sagrado Corazón W74.06724º N4.62529

CL 37 No. 8 – 40 Santa Fe Sagrado Corazón Mide PM10 Kennedy W74.16135º N4.62490 Cr 86 No 40-55 Sur

Kennedy Villa Nelly III Mide NO,NO2, NOX,

SO2, PM10, CO

Tunal W74.13093º N4.57619

Carrera 24 N°49-86 sur

Rafael Uribe Tunal Oriental Mide NO,NO2, NOX, ,

PM10, CO

Fontibón W74.14150º N4.67030

KR 96G 17B 49 Fontibón Villemar CO

Estación Tipo de Zona Tipo de Estación Altura del suelo (M)

Corpas Suburbana De fondo 6

Guaymaral Suburbana De fondo 0 Las Ferias Urbana De tráfico 0 Simón Bolívar Urbana De fondo 0

Fontibón Urbana Industrial 12

Sagrado Corazón Urbana De tráfico 15

Kennedy Urbana De fondo 3

GUAYMARAL CORPAS LAS FERIAS SIMÓN BOLÍVAR SAGRADO CORAZÓN TUNAL KENNEDY FONTIBÓN

Figura 2. Vista satelital de las estaciones de RMCA en las zonas de estudio, observar su área de influencia Fuente:

Google Earth, 2015

Se evaluó la cercanía de avenidas que demandan mayor flujo vehicular y se clasificaron las avenidas de acuerdo al tipo de avenida y al flujo vehicular (tabla 4). A partir de la observación directa realizada el primer día de visita, en cada zona.

Tabla 4. Caracterización de las avenidas y zonas verdes según las zonas elegidas para el proyecto

*1: flujo vehicular mínimo (avenida secundaria); 2: flujo vehicular continúo (avenida principal); 3: flujo vehicular continúo con carril externo de Transmilenio.

Fuente: Autoras, 2015 Estaciones Avenidas principales Distancia aprox. de la estación a la Avenida (M) Clasificación de las avenidas según flujo

vehicular*

Área aprox. de zonas verdes (Hectáreas)

Corpas Carrera 111 103.39 2 58.89 Guaymaral Autopista norte 301.17 2 50.63

Las Ferias Calle 80 Carrera 72 Carrera 68 Calle 86ª 165.79 768.21 854.61 50.61 3 2 2 1 21.34

Simón Bolívar Carrera 30 Calle 63 Carrera 60 541.02 569.77 630.96 3 2 2 179.30 Fontibón Carrera 96c Calle 17 Calle 22 17.39 210.32 571.82 2 2 2 48.22 Sagrado Corazón Carrera 7 Carrera 13 Carrera 14 Diagonal 40 87.00 90.91 232.76 153.02 2 2 3 1 65 Kennedy Carrera 80 Carrera 42ª sur Carrera 86 bis (troncal Cali) 78.21 353.05 888.85 2 2 2 17.18 Tunal Carrera 24 Carrera 48b sur Calle 56ª sur (avenida Boyacá) 47.38 50.89 980.72 2 2 3 55

6.3 Fase III: Recopilación de datos y recolección de muestras

6.3.1 Selección y toma de datos de árboles en cada zona de estudio.

Para la selección de los ocho árboles que se monitorearon en cada zona, se tuvieron en cuenta los siguientes criterios basados en García (2004): 1) que la inclinación del árbol no fuera mayor a 20° 2) que los troncos de los árboles recibieran radiación directa por lo menos una parte del día 3) que no tuvieran signos evidentes de alteración humana, como carteles, pinturas, o daños causados por animales 4) que la distancia entre el árbol elegido y otros árboles alrededor fuera de por los menos 15cm y 5) que la distancia del árbol a la estación fuera menor a 500 metros.

6.3.2. Medición de parámetros ambientales asociados a los árboles

Para cada árbol se tomaron datos de: 1) coordenadas geográficas (se utilizó un GPS marca GARMIN 62), 2) diámetro a la altura del pecho (DAP), 3) temperatura y humedad en el momento de la medición (por medio de un termohigrómetro) y 4) pH (ex –situ): para medir el pH se recolectó una pequeña porción de corteza de cada árbol de muestreo. Las muestras se guardaron en bolsas de papel (con el fin de reducir la pérdida de sustancias volátiles presentes en la corteza) debidamente marcadas y posteriormente cada muestra se procesó en el

laboratorio de la Universidad de la Salle, donde se pesó un gramo (1g) de corteza por cada árbol, se maceró durante 2 minutos en diez mililitros de agua destilada, se dejó reposar durante 10 minutos, luego se midió el pH con phmetro (Díaz, 2012).

6.3.3. Riqueza y porcentaje de cobertura liquénica.

En cada zona de estudio, se realizaron visitas entre las 09:00 y las 15:00 horas durante dos días; en el primer día se eligieron los 8 árboles, se midieron los parámetros ambientales y se clasificaron las avenidas de acuerdo al tipo de avenida y al flujo vehicular (ver tabla 4).

Para registrar la presencia de líquenes y su cobertura, en cada árbol se usó una cuadricula de 50x20cm (largo x ancho), dividida en diez cuadros cada uno de 10x10cm, (figura 3). La cuadricula se colocó a la altura de 120cm del nivel del suelo por cada cara del árbol (Norte, Sur, Oriente y Occidente) y se tomó una fotografía a una distancia de 15 cm, siguiendo la metodología propuesta por LeBlanc y De Sloover (1970).

Figura 3. Metodología de muestreo de líquenes. Cuadricula de 50x20 utilizada para la medición de líquenes

Fuente: Autoras, 2015

La identificación taxonómica de cada uno de los líquenes encontrados se realizó a través de las claves taxonómicas para géneros del neotrópico de Sipman (2005) y las claves taxonómicas para géneros suministradas durante el curso especialización en líquenes (Moncada, 2014). (ANEXO 1). Para esto se colectó una pequeña muestra de cada liquen, la cual se dejó secar al aire libre durante 3 días (Chaparro & Aguirre, 2002) y luego se observó

al estereoscopio. Para cada zona de estudio la riqueza de líquenes fue tomada como el número de especies presentes.

Para determinar la cobertura de cada especie de liquen por árbol, se calculó el área (centímetros cuadrados) ocupada por cada especie dentro del área de la cuadricula y se sumaron los datos obtenidos en las cuatro caras del árbol. El cálculo del área fue realizado a partir de las fotografías tomadas utilizando el programa de análisis de imagen Image J (Rasband et al, 1997)

El porcentaje de cobertura de cada especie de liquen por árbol se halló a partir de la siguiente ecuación:

Ecuación 1

6.4 Fase IV: Cálculos y análisis de datos.

6.4.1 Cálculo del índice de Shannon para cada zona de estudio

Este índice indica la heterogeneidad de una comunidad sobre la base de dos factores: el número de especies presentes y su abundancia relativa. Conceptualmente es una medida del grado de incertidumbre asociada a la selección aleatoria de un individuo en la comunidad.

Para hallar este índice se usó la siguiente ecuación: Ecuación 1.

I=1 (pi) (log 2pi)

Donde:

Pi: abundancia proporcional de la especie i, lo cual implica obtener el área ocupada de la especie i dividido entre el número total del área de la muestra.

Este índice asume que todas las especies están representadas en las muestras y que todos los individuos fueron muestreados al azar, y adquiere valores entre cero (0) cuando hay una

sola especie y un valor máximo en torno a 5.5 cuando la riqueza y equitatividad de especies es muy alta; está fuertemente influenciado por las especies más abundantes (Álvarez et al, 2006).

6.4.2 Cálculo de los índices de pureza atmosférica (IPA) para cada zona de estudio.

El índice de pureza atmosférica (IPA), fue propuesto por LeBlanc y De Sloover en 1970, y permite determinar gradualidad en los niveles de contaminación atmosférica, basados en la cobertura y diversidad liquénica (Kricke & Loppi, 2002).

6.4.2.1 IPA de LeBlanc y De Sloover (1970) modificado por Rubiano (2002).

Para asociar la riqueza y la cobertura de géneros o especies de líquenes encontrados con los niveles de contaminación de las ocho zonas de estudio, para cada zona se determinó el Índice de Pureza Atmosférica (IPA) propuesto por LeBlanc y De Sloover (1970) y

posteriormente modificado por Rubiano (2002) (Ecuación 3). Se usó este índice porque en este se tiene en cuenta el grado de sensibilidad (Qi) de los géneros o especies encontrados.

Ecuación 2. Índice de Pureza Atmosférica:

Dónde:

Ci: Cobertura relativa de la especie del liquen i en la zona j (sumatoria del área del género o especie i dividida sobre el mayor valor de área de género o especie i encontrado en todas las zonas de estudio)

Fi: Frecuencia de la especie i (número de forófitos de la zona j en que aparece el género o especie i)

Q: Grado de sensibilidad de las especies encontradas, asumiendo que la contaminación reduce la diversidad de especies sensibles y que estos son tanto más sensible cuanto más representativa sea en una estación donde hay mayor diversidad (Rubiano, 2002) (Ecuación 4).

Ecuación 3. Grado de sensibilidad de los géneros o especies encontrados

Donde:

Qi: Factor de sensibilidad de la especie i

Aj: Número de especies presentes en cada zona donde se encuentre i Ej: Número de zonas donde se halle i

Entre mayor sea el valor tomado por Qi, mayor será el grado de sensibilidad de la especie.

6.4.2.2 IPA de Calatayud–Lorente y Sanz.

Este índice es calculado (ecuación 5), por cada árbol monitoreado en cada una de las zonas y por lo tanto permitió hacer comparaciones entre estaciones y entre los 8 árboles de la estación.

Ecuación 5. IPA de Calatayud–Lorente y Sanz

Ipa rbol: Fi;

Donde:

Fi: Cobertura liquénica ocupada por cada especie de liquen en cada árbol.

6.4.3 Relación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica con las concentraciones de gases contaminantes

Los índices de Shannon y de pureza atmosférica de LeBlanc y De Sloover representan la riqueza y cobertura liquénica. Por este motivo, para responder a la pregunta de si existía una

relación entre la riqueza y porcentaje de cobertura liquénica con las concentraciones de gases contaminantes, se realizaron correlaciones de Spearman entre las concentraciones de los contaminantes y estos dos índices. En cada uno de estos análisis las variables independientes fueron los contaminantes (SOx, NOx, CO y PM10)) y las variables dependientes fueron el índice de Shannon y el IPA de LeBlanc y Sloover. Los análisis fueron realizados en el paquete estadístico (SPSS IBM Inc, 2013).

6.4.4 Comparación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica entre las ocho zonas de estudio.

6.4.4.1 Coeficiente de similitud de Jaccard y análisis de clúster.

Para determinar qué tan similares eran los sitios de estudio en cuanto a la composición de especies de líquenes, se calculó el coeficiente de similitud de Jaccard entre zonas de

monitoreo (ecuación 6).

Ecuación 6. Coeficiente de similitud de Jaccard

Donde:

a: número de especies exclusivas de la zona A. b: número de especies exclusivas de la zona B.

c: número de especies comunes entre las zonas A y B. (Pielou, 1975)

Este índice tomará valores iguales a 1 en casos de similitud completa e iguales a 0 si las zonas son totalmente disimilares y no tienen especies en común.

Para realizar la comparación de la composición de especies liquénicas entre sitios, se utilizaron los datos de presencia o ausencia de líquenes en las zonas. Con estos datos se realizó un análisis de clúster basado en la distancia euclidiana y a partir de este análisis se

generó un dendrograma. Este análisis se realizó a través del programa PAST versión 2.17c, 2013.

6.4.4.2 Comparación del índice de Shannon entre las ocho zonas de estudio.

Para evaluar las diferencias entre las ocho zonas de estudio en los valores de este índice se llevó a cabo un análisis de covarianza (ANCOVA). Este análisis fue realizado porque permite incluir como covariables otros parámetros que pueden afectar la diversidad de líquenes (como el DAP, pH, temperatura, diámetro de copa y humedad). En el análisis la variable independiente fue la zona de estudio (8 zonas), las covariables fueron el DAP, pH, temperatura, diámetro de la copa y humedad, y la variable dependiente fue el Índice de Shannon. Los análisis fueron realizados en el paquete estadístico SPSS IMB Inc, 2013.

6.4.4.3. Comparación del IPA de Calatayud–Lorente y Sanz entre las ocho zonas de estudio.

Para evaluar las diferencias entre las ocho zonas de estudio en los valores de este índice también se realizó un análisis de covarianza (ANCOVA). En este análisis la variable independiente fue la zona de estudio (8 zonas), las covariables fueron el DAP, pH, temperatura, diámetro de la copa y humedad, y la variable dependiente fue el Índice de Calatayud–Lorente y Sanz. Los análisis fueron realizados en el paquete estadístico SPSS IMB Inc, 2013.

6.4.5 Categorización de la calidad el aire de cada una de las zonas

6.4.5.1 Categorización de la calidad el aire de cada una de las zonas a partir del IPA de LeBlanc y De Sloover.

Para categorizar las 8 zonas estudiadas se tomaron los valores del IPA agrupándolos en cuatro niveles de contaminación: contaminación máxima, alta, moderada y baja. Para sacar

los intervalos entre cada nivel de contaminación se utilizó el método de Struges (1926) (Ecuaciones 7 y 8):

Ecuación 7.

Número de niveles de contaminación= 1+3.33 (log n)

Donde;

n: número de zonas monitoreadas

El intervalo que hay entre cada nivel de contaminación se calculó a partir de la siguiente ecuación:

Ecuación 8.

6.4.5.2 Categorización de las zonas a partir de los contaminantes atmosféricos.

Esta categorización se basó en la clasificación que realiza la Red de Monitoreo de Calidad de Aire de Bogotá a partir del índice bogotano de calidad de aire (IBOCA). Teniendo en cuenta la información procedente de las normas vigentes relacionadas con los distintos contaminantes atmosféricos, la RMCAB calcula un índice de valor adimensional, cuyo objetivo es facilitar la comprensión de la información relacionada con la contaminación del aire (MAVDT, 2010).

A cada valor de concentración de inmisión obtenido a partir de las estaciones de monitoreo, se le asocia un valor (índice), según los efectos observados. Este valor tiene una escala de 1 a 500 que muestra la calidad del aire existente en la zona.

La Red de Monitoreo de Calidad de Aire de Bogotá añade un comentario “favorable, moderada, regular, mala, muy mala y peligrosa” estas categorías están indicadas con un

color específico, azul, verde, amarilla, naranja, roja y morada respectivamente (MAVDT, 2010).

7. RESULTADOS

7.1 Riqueza y cobertura liquénica

En el presente estudio se encontró un total de diez morfoespecies que están representadas por cuatro familias (tabla 5). Las familias más representativas fueron Parmaliaceae con cuatro generos y cuatro especies y Physciaceae con dos géneros y tres especies. La mayor cobertura y riqueza de géneros/especies estuvo representada por los líquenes con hábito de crecimiento folioso (7 morfoespecies), seguida por líquenes de crecimiento fruticoso y costrosos con una morfoespecie cada uno (figura 4). Una morfoespecie no pudo ser identificada debido a la ausencia de caracteres taxonómicos y la esterilidad de la muestra.

Tabla 5. Listado taxonómico de líquenes presentes en el área de estudio

Familia Género Especie Hábito de

crecimiento

Zona en la que fue encontrada

Candelariaceae Candelaria Candelaria concolor

(Dicks.) (Arnold 1879)

Folioso Tunal, Las ferias, Fontibón

Chrysothricaceae Chrysothrix Chrysothrix sp Costroso Tunal

Parmaliaceae

Flavopunctelia Flavopunctelia flaventior

(Stirt.) (Hale 1984)

Folioso Tunal, Guaymaral, Sagrado corazón, Corpas, Fontibón, Simón Bolívar

Parmotrema Parmotrema sp Folioso Tunal, Guaymaral,

Simón Bolívar

Punctelia Punctelia sp Folioso Simón Bolívar

Usnea Usnea sp Fruticoso Simón Bolívar

Physciaceae Physcia undulata

(Moberg 1986)

Folioso Tunal, Guaymaral, Sagrado corazón, Las ferias Fontibón, Simón Bolívar

Dirinaria Dirinaria sp Folioso Fontibón

LIQUENES SIN IDENTIFICAR

Sp1 Las ferias

Fuente: Autoras, 2015

Figura 4. Cobertura de las morfoespecies según su hábito de crecimiento.

Fuente: Autoras, 2015 27366,599cm2 30,259cm2 459cm2 2863,214cm2

_{Cobertura de Morfospecies}

Al evaluar la riqueza de géneros o especies de líquenes en cada una de las zonas estudiadas se encontró que la zona con mayor riqueza y cobertura de líquenes fue Simón Bolívar, mientras que en la zona de Kennedy no se encontró ningún liquen (tabla 5, figura 5). Las demás zonas presentaron valores bajos de riqueza y cobertura.

Las especies Flavopunctelia flaventior (16343,235cm2) y Physcia undulata (6733,379cm2) fueron las especies con mayor cobertura y estuvieron presentes en seis zonas de estudio. Algunos géneros de líquenes se registraron únicamente en una zona de estudio, como es el caso de Usnea, Physcia, Dirinaria, Sp2 y Punctelia.

Figura 5. Representación en diagrama de barras del porcentaje de cobertura por cada género o especie de líquen

en cada una de las zonas estudiadas.

Fuente: Autoras, 2015

7.2 Índice de diversidad de Shannon.

Entre las ocho zonas evaluadas, Simón Bolívar presenta el valor más alto en el Índice de Shannon (3.81), es decir es la zona de mayor homogeneidad entre riqueza y cobertura de géneros o especies, seguida de Sagrado Corazón (2,271), y Las Ferias (1,11). Las zonas de menor diversidad fueron: Tunal (0,2960), Guaymaral (0,566), Corpas (0,976), Fontibón

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 P or ce n taj e d e Cober tura L iq u en íca % Estaciones Usnea sp Puctellia sp Phsycia sp Sp 1 Chrysotrix sp Parmotrema Sp Dirinaria sp Physia undulata Flavopunctelia flaventior Candelaria concolor Especie de Líquenes K ENN EDY TUN AL G UA YM AR AL CO RPAS FON TIB Ó N LAS FERIA S S AG RA DO CO RA Z Ó N SIM Ó N B O LÍV AR

(0,9137) y Kennedy (0). En la (tabla 6) se encuentran los valores de riqueza, cobertura total de líquenes (evaluada como área (cm2)) y los valores del índice de Shannon para cada zona.

Tabla 6 Riqueza, Cobertura e índice de Shannon de las 8 zonas evaluadas Fuente: Autoras, 2015

7.3 Cálculo de los índices de pureza atmosférica (IPA) para cada zona de estudio

7.3.1 IPA de LeBlanc y De Sloover (1970) modificado por Rubiano (2002).

La zona de Simón Bolívar obtuvo el valor más alto del IPA (7,956), seguido de Sagrado Corazón (2.178), Fontibón (1.172), Las Ferias (0.382), Tunal (0.379), Corpas (0.262), Guaymaral (0.226), y Kennedy (0).

El valor de Q es uno de los parámetros que se tiene en cuenta para la obtención del IPA, un indicador del grado de sensibilidad de los géneros o especies encontrados relacionados directamente con los niveles de contaminación (Rubiano, 2012). Con respecto a este valor de Q, las especies Usnea sp, Physcia sp y Punctelia sp, fueron las de mayor sensibilidad y se encontraron únicamente en la zona de Simón Bolívar, mientras que las especies

Flavopunctelia flaventior (Tunal, Guaymaral, Corpas, Fontibón, Sagrado Corazón y Simón

Bolívar), Dirinaria sp (Fontibón) y Sp1 (Las Ferias) son consideradas de menor sensibilidad (tabla 7). Simón Bolívar Sagrado Corazón Las Ferias

Corpas Fontibón Guaymaral Tunal Kennedy

Riqueza de especies 6 2 3 1 4 3 5 0 Cobertura total de líquenes 14620,06 5347,19 4098,98 2638,9 2790,44 732,53 490,89 0 Índice de Shannon 3,88 2,271 1,11 0,97 0,91 0,566 0,296 0

Tabla 7 Factor de tolerancia de los géneros o especies encontrados (Valor de Q).

Fuente: Autoras, 2015

7.4. Relación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica con las concentraciones de gases contaminantes

Para las correlaciones de Spearman entre los contaminantes atmosféricos y el Índice de Shannon e Índice de Pureza Atmosférica (estas dos últimas, variables que representan la riqueza y cobertura liquénica), no se encontraron correlaciones significativas (tabla 8). Tabla 8 Correlaciones de Spearman entre IPA, índice de Shannon con los contaminantes.

p*: Significancia bilateral. r**: coeficiente de correlación; <0.05 hay correlación; N: número de datos. Fuente: Autoras, 2015

La figura 6 presenta las gráficas de dispersión entre los contaminantes evaluados y el índice de pureza atmosférica de Le Blanc y de Sloover. En esta figura se puede apreciar que

Especie Habito de crecimiento Factor de Tolerancia Q Usnea sp Fruticoso 4 Physcia sp Folioso 4 Punctelia sp Folioso 4 Parmotrema sp Folioso 3.3 Chrysothrix sp Costroso 3

Physcia undulata Folioso 2.6

Candelaria concolor Folioso 2.6

Flavopunctelia flaventior Folioso 2.3

Dirinaria sp Folioso 2

Sp1 1

Índice de Shannon Índice modificado

por Rubiano (2002) Contaminante p* r** N p* r** N PM10 Promedio (µg/m3) 1 0 4 0.18 -0.07 5 PM 2,5 Promedio (µg/m3) 0.1 -0.7 5 0.72 -0.7 6 NO Promedio (ppb) 0.8 0.2 4 0.18 -0.7 5 NO2 Promedio (ppb) 0.6 -0.4 4 0.8 -0.1 5 NOX Promedio (ppb) 0.6 -0.4 4 0.28 -0.6 5 SO2 Promedio (ppb) 0.6 -0.5 3 0.18 -0.7 5 CO Promedio (ppm) 0.5 -0.4 5 0.18 -0.7 5 Mayor Sensibilidad Menor Sensibilidad

algunas zonas muestran un valor mayor en el índice de pureza atmosférica y en estas zonas los valores de concentración de contaminantes son bajos. Por ejemplo, la zona de Simón Bolívar presentó el índice de pureza más alto y así mismo mostró concentraciones bajas de contaminantes.

a) IPA vs PM10

b) IPA vs NO

Figura 6. Índice de Pureza Atmosférica de LeBlanc y Sloover vs los contaminantes. Las zonas se representan por

los siguientes colores: Simón Bolívarr: verde, Corpas: amarillo, Guaymaral: naranja, Las Ferias: rojo, Sagrado Corazón: Azul, Tunal: Morado, Kennedy: negro, Fontibón: Fucsia. Dado que no todos los contaminantes son monitoreados por las estaciones de la RMCAB, en las gráficas no se observan todas las zonas elegidas.

Fuente: Autoras, 2015

7.5 Comparación de la riqueza y el porcentaje de cobertura liquénica entre las ocho zonas de estudio

7.5.1 Coeficiente de similitud de Jaccard y análisis de clúster.

El coeficiente de similitud de Jaccard, mostró que la zona menos similar al resto en cuanto a composición y abundancia de especies es Simón Bolívar, con porcentajes muy bajos de similitud con las otras zonas. Las zonas con mayor similitud fueron Sagrado Corazón y Guaymaral (tabla 9).

Tabla 9. Coeficiente de similitud de Jaccard

Zonas Coeficiente de similitud %

Simón Bolívar vs Fontibón 25

Simón Bolívar vs Corpas 16,66

Simón Bolívar vs Tunal 37,5

Simón Bolívar vs Guaymaral 50

Simón Bolívar vs Las ferias 12,5

Simón Bolívar vs Sagrado Corazón 33,33

Fontibón vs Corpas 25

Fontibón vs Tunal 50

Fontibón vs Guaymaral 40

Fontibón vs Las Ferias 40

Fontibón vs Sagrado Corazón 50

Corpas vs Tunal 20

Corpas vs Guaymaral 33,33

Corpas vs Las Ferias 0

Corpas vs Sagrado Corazón 50

Tunal vs Guaymaral 60

Tunal vs Las Ferias 33,33

Tunal vs Sagrado Corazón 40

Guaymaral vs Las Ferias 20

Guaymaral vs Sagrado Corazón 66,66

Las Ferias vs Sagrado Corazón 25

Fuente: Autoras, 2015

Los datos obtenidos con el análisis de clúster fueron muy similares a los obtenidos con el índice de Jaccard (figura 7). El grupo 1 (G1) estuvo conformado por la zona de Simón Bolívar que se separa desde el inicio del resto de las zonas de estudio, donde se encontraron seis especies de las cuales tres fueron únicas en esta zona (Usnea sp, Physcia sp, y Punctelia sp). La zona de Las Ferias estuvo en el grupo 2 (G2) donde se encontraron dos especies, y una morfoespecie sin identificar (Sp1) siendo propia de la zona. Las zonas más similares entre sí fueron Guaymaral, Sagrado Corazón, Corpas, Fontibón y Tunal, las cuales se ubicaron en el grupo 3 (G3) y comparten especies como Flavopunctelia Flaventior y Physcia undulata.

Figura 7. Análisis clúster de similitud basado en las distancia euclidea entre las 8 zonas de acuerdo a su

composición liquénica. Grupo 1: conformado por la zona de Simón Bolívar, Grupo2: conformado por la zona Las Ferias y Grupo 3: conformado por las zonas de Guaymaral, Sagrado Corazón, Corpas, Fontibón y Tunal.

Fuente: Autoras, 2015

7.5.2 Comparación del índice de Shannon entre las ocho zonas de estudio.

Se encontraron diferencias significativas entre zonas en el índice de Shannon (tabla 9) Este resultado se deben a que la zona de Simón Bolívar resultó diferente a las demás, ya que esta estación cuenta con valores de índices de Shannon más altos que el resto de las zonas (figura 8). Adicionalmente, el diámetro de la copa se relacionó positivamente con el índice de diversidad de Shannon (tabla 10). El resto de las covariables evaluadas (temperatura,

Tabla 10 Análisis de covarianza para evaluar las diferencias en el índice de Shannon entre zonas y la relación de las

covariables Temperatura, humedad, pH, DAP y diámetro de la copa con esta variable.

Fuente: Autoras, 2015

Figura 8 Diagrama de cajas para comparar el índice de Shannon, entre las zonas monitoreadas.

Fuente: Autoras, 2015

ANCOVA

Variable dependiente: Índice de Shannon Wiener

Origen gl F Significancia (P) Temperatura 1 0,115 0,736 Humedad 1 2,029 0,161 pH 1 0,207 0,651 DAP 1 1,211 0,276 Diámetro copa 1 4,418 0,041 Zona 7 4,177 0,001