Techos verdes utilizados como elementos de regulación de la
escorrentía en Bogotá
Angela Patricia Puentes Suavita
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad de Ingeniería, Departamento Ingeniería Civil Maestría en Hidrosistemas
Bogotá, Colombia 2014
Techos verdes utilizados como elementos de regulación de la
escorrentía en Bogotá
Angela Patricia Puentes Suavita
Tesis de investigación presentada como requisito parcial para optar al título de:
Magister en Hidrosistemas
Director
Ingeniero Civil Msc, Ph.D. Andrés Torres
Evaluadores Manfred Shuetze
Institut fuer Automation und Kommunikation Jorge Gironás
Universidad Católica de Chile Juan Pablo Rodríguez Universidad de los Andes
Grupo de Investigación:
Ciencia e ingeniería del agua y el ambiente
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil, Maestría en Hidrosistemas
Bogotá, Colombia 2014
A mis padres y hermanos por su constante apoyo en este proceso.
A Sergio por su constante acompañamiento
La preocupación por el hombre y su destino siempre debe ser el interés primordial de todo esfuerzo técnico. Nunca olvides esto entre tus diagramas y ecuaciones.
Albert Einstein
Agradecimientos
Al Ingeniero Andrés Torres por su constante dedicación y tiempo para que este trabajo tuviera los mejores resultados.
Al proyecto 4656 financiado por la Pontificia Universidad Javeriana, “Proyecto piloto de techos verdes como alternativa de preservación del medio ambiente, seguridad alimentaria y fortalecimiento comunitario en Usme”. Por lo cual se pudo realizar todos los montajes y ensayos.
Al laboratorio de calidad de aguas de la Pontifica Universidad Javeriana por su empeño en el trabajo de laboratorio, especialmente a Milena Rodríguez y Carlos Quitiaquez.
A la estudiante de Doctorado Sandra Galarza por realizar el manejo de datos y ayudar en las labores de siembra y riego junto con estudiantes de Ingeniería Civil.
Al ingeniero Camilo Otalora por realizar el montaje electrónico de los techos verdes.
A la Gerencia de Tecnología Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá, por la información suministrada de las estaciones de precipitación
A todas las personas que aportaron para que la investigación pudiera llevarse a buen término.
Resumen
Debido al aumento de la urbanización en todo el mundo, se ha visto un cambio significativo durante las últimas décadas pasando de considerar los sistemas de drenaje urbano como elementos (típicamente destinados a reducir inundaciones) a múltiples objetivos (Fletcher et al, 2014). En las zonas peri-urbanas de Bogotá, la gente cosecha y utilizan el agua lluvia sin tratar. La investigación inicial indica que el agua recogida de los tejados contiene altos valores de turbidez, así como altas concentraciones de SST, DBO5, y metales pesados (Torres et al., 2013). Por otra parte, estas áreas por lo general no tienen acceso a los sistemas de alcantarillado público. Recientemente, se han propuesto una serie de techos verdes para evitar la inundación de grandes proyectos de construcción. Por lo anterior, este trabajo pretende evaluar algunos beneficios hidrológicos y ambientales (atenuación hídrica y variaciones de concentraciones de parámetros de calidad del agua) de techos verdes productivos en Bogotá, mediante la implementación de techos piloto en el campus de la Pontificia Universidad Javeriana sede Bogotá (PUJB).
El montaje consta de seis módulos de techos verdes independientes (cada techo tiene un tipo de planta (Acelga China, Lechuga Crespa, Lechuga Batavia), un tipo de sustrato (cascarilla de arroz, humus, tierra negra - Biochar) según el diseño propuesto por Forero et al. (2012) y un techo de referencia, que sirve como dispositivo de control para evaluar el desempeño de los techos verdes. Se realizó el análisis para 20 eventos de lluvia, de los cuales se les realizó el análisis de calidad del agua a 8 eventos. Por otra parte se desarrolló una metodología para tener en cuenta la incertidumbre experimental., teniendo en cuenta la precisión de los equipos de campo y laboratorio, dicho método se basó en simulaciones de Monte Carlo las cuales tienen en cuenta la incertidumbre asociada a cada variable de lluvia escorrentía y calidad del agua
Al aplicar el método desarrollado a los 20 eventos de lluvia se observó: (i) No es indiferente proponer cualquier tipo de techo verde para variables de calidad del agua y lluvia escorrentía. (ii) Se propone una metodología para tener en cuenta la incertidumbre de los eventos de lluvia y calidad del agua, lo cual permite hablar de probabilidades de significancia y no de significancia. (iii) Por otra parte la planta tiene una probabilidad del 80% de influir significativamente en las características de la escorrentía. (iv) Los resultados de Pb aumentaron a medida que trascurren los eventos de lluvia posiblemente por el tipo de riego que se realizó en los techos productivos.
Palabras clave: Techos verdes productivos, SUDS, gestión del drenaje urbano, calidad de la escorrentía urbana, incertidumbre experimental.
Abstract
Due to increasing urbanization worldwide, there has seen a significant change during the recent decades going to consider urban drainage systems as elements (typically aimed at reducing flooding) to multiple targets (Fletcher et al, 2014). In peri-urban areas of Bogotá, people harvest and use rainwater untreated. The initial investigation indicates that the water collected from the roof contains high turbidity values as well as high concentrations of TSS, BOD5, and heavy metals (Torres et al., 2013). Moreover, these areas often lack access to public sewer systems. Recently, there has proposed a series of green roofs in order to prevent flooding of large construction projects. Therefore, this work evaluates some hydrological and environmental benefits (water attenuation and variations in concentrations of water quality parameters) of productive green roofs in Bogotá, by implementing pilot ceilings on the campus at the Pontificia Universidad Javeriana in Bogotá (PUJB).
The assembly consists of six independent green roofs modules (each roof is a type of plant (Chard China, Lettuce Crespa, Lettuce Batavia), a type of substrate (rice hulls, humus, black earth - Biochar) according to the design proposed by Forero et al. (2012) and a reference ceiling, which serves as a control device for evaluating the green roofs performance. Twenty (20) rain events analyses were performed, which eigth (8) events analysis was about water quality. On the other hand, a methodology to have into account the experimental uncertainty was developed considering the equipment field and laboratory precision, this method was based on Monte Carlo simulations which take into account the uncertainty associated with each rainfall runoff and water quality variable.
By applying the developed method at 20 rain events were observed: (i) It is not indifferent to propose any type of green roofs for water quality parameters and rain runoff. (ii) a methodology is proposed to take into account the uncertainty of rainfall events and water quality, which lets talk about of significance and no significance probabilities. (iii) Furthermore, the plant has a 80% probability to affect significantly the characteristics of runoff. (iv) The results of Pb increased with elapsed rain events possibly by the type of irrigation performed on production ceilings.
Keywords: Productive green roofs, SUDS, urban drainage management, urban runoff quality, experimental uncertainty
.
Contenido
Pág.
Resumen ... IX Lista de figuras ... XIII Lista de tablas ... XV
Introducción ... 1
1. MARCO TEORICO ... 5
1.1 Urbanización y problemática ... 5
1.2 Sistemas Urbanos de Drenaje Sostenible (SUDS) ... 6
1.3 Techos Verdes ... 8
1.4 Conceptos Hidrológicos e Hidráulicos ... 9
1.4.1 Intensidad ... 10
1.4.2 Escorrentía ... 11
1.4.3 Tiempo de retardo ... 11
1.5 Diseño Experimental ... 11
1.6 Conceptos de Calidad de Agua ... 11
1.6.1 Sólidos suspendidos Totales ... 14
1.6.2 Demanda bioquímica de oxígeno ... 14
1.6.3 Metales Pesados ... 15
1.6.4 pH y CE... 15
1.7 Análisis de datos ... 16
1.7.1 Incertidumbre ... 16
1.7.2 Simulaciones de Monte Carlo ... 18
1.7.3 Análisis de componentes principales ... 19
1.7.4 Kruskal-Wallis, Wilcoxon ... 20
1.7.5 Correlación de Spearman ... 20
2. MATERIALES Y MÉTODOS ... 23
2.1 Montaje experimental... 23
2.2 Protocolo ... 28
2.2.1 Mediciones en campo ... 28
2.2.2 Mediciones en laboratorio ... 30
2.3 Monitoreo de Eventos ... 31
2.4 Métodos de análisis ... 32
2.4.1 Análisis Lluvia-Escorrentía ... 34
2.4.2 Metales pesados ... 34
2.4.3 Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO) ... 35
2.4.4 Sólidos Suspendidos Totales (SST) ...36
2.4.5 pH y CE ...36
2.4.6 PCA (Análisis de Componentes Principales) ...36
2.4.7 Kruskal-Wallis, Wilcoxon ...37
2.4.8 Análisis de Correlaciones ...38
3. Resultados y discusión ...39
3.1 Resultados Lluvia-Escorrentía para los eventos ...39
3.1.1 Análisis Componentes Principales (PCA) ...42
3.1.2 Análisis de Varianza (Kruskal-Wallis) para lluvia-escorrentía ...47
3.1.3 Análisis de Wilcoxon para lluvia-escorrentía ...47
3.1.4 Prueba de correlaciones para lluvia-escorrentía ...51
3.2 Resultados calidad del agua para los eventos ...52
3.2.1 Análisis por Componentes Principales (PCA) ...53
3.2.2 Análisis de Varianza (Kruskal-Wallis) para calidad del agua ...58
3.2.3 Análisis de Wilcoxon para calidad del agua ...59
3.2.4 Análisis de correlaciones calidad de agua-características de lluvia ...68
3.2.5 Análisis de correlaciones escorrentía-calidad del agua ...70
3.3 Resultados carga contaminante para los eventos ...71
3.3.1 Análisis por Componentes Principales (PCA) ...72
3.3.2 Análisis de Varianza (Kruskal-Wallis) para carga contaminante ...76
3.3.3 Prueba Wilcoxon para carga contaminante ...77
4. Perspectivas de simulación de Carga contaminante ...83
4.1 Resultados de carga contaminante ...83
4.2 Resultados SVM (Support Vector Machine) ...89
4.2.1 Sólidos suspendidos Totales (SST) ...90
4.2.2 Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO) ...91
4.2.3 Zinc ...92
4.2.4 Plomo ...93
5. Conclusiones y recomendaciones ...95
A. Anexo: Código para DBO ...98
B. Anexo: Código para SST ... 101
C. Anexo: Código para pH y CE ... 103
Bibliografía ... 107
Lista de figuras
Pág.
Figura 1-1 Esquema general de las simulaciones Monte Carlo (Zamora, 2013) ... 18
Figura 1-2 Pasos para generar una simulación Monte Carlo (Lepot, 2012) ... 19
Figura 2-1 Montaje Techos Verdes ... 25
Figura 2-2 Diseño techo verde ... 25
Figura 2-3 Sensor 1 en el balde ... 26
Figura 2-4 Sensor 2 en el techo ... 26
Figura 2-5 Programa de registro de datos ... 27
Figura 2-6 Botellas de gaseosa con las plantas (Acelga China (Izq), Lechuga Crespa (Med) y Lechuga Batavia (Der) ... 27
Figura 2-7 Calibración de sensores ... 32
Figura 2-8 Simulaciones SST ... 33
Figura 2-9 Calibración para metales pesados ... 35
Figura 2-10 Gráfico de observaciones de calidad del agua (Componente 2) ... 37
Figura 2-11 Box plot CE-Evento ... 38
Figura 3-1 Hidrograma evento Octubre 28 ... 41
Figura 3-2 Observaciones de lluvia escorrentía proyectadas en la componente 1 (CO1) ... 42
Figura 3-3 Observaciones de lluvia escorrentía proyectadas en la componente 2 (CO2) ... 43
Figura 3-4 Variables de lluvia escorrentía proyectadas en la componente 1(CO1) y la componente 2 (CO2) ... 44
Figura 3-5 Separación por evento... 45
Figura 3-6 Separación por módulo... 45
Figura 3-7 Separación por planta... 46
Figura 3-8 Separación por sustrato ... 46
Figura 3-9 Boxplot de C para cada evento ... 49
Figura 3-10 Boxplot de C para cada planta ... 49
Figura 3-11 Boxplot de Cp para cada planta ... 50
Figura 3-12 Observaciones de calidad del agua proyectadas en la componente 1(CO1) ... 54
Figura 3-13 Observaciones de calidad del agua proyectadas en la componente 2 (CO2) ... 54
Figura 3-14 Variables de calidad del agua proyectadas en la componente 1(CO1) y la componente 2 (CO2) ... 55
Figura 3-15 Análisis de variables ... 55
Figura 3-16 Separación por evento ... 56
Figura 3-17 Separación por módulo ... 56
Figura 3-18 Separación por planta ... 57
Figura 3-19 Separación por sustrato ... 57
Figura 3-20 Boxplot de CE para cada evento ... 60
Figura 3-21 Boxplot de CE para cada sustrato ... 61
Figura 3-22 Boxplot de DBO para cada sustrato ... 62
Figura 3-23 Boxplot de Pb para cada evento ... 63
Figura 3-24 Boxplot de Pb para cada sustrato... 64
Figura 3-25 Boxplot de PH para cada sustrato ... 65
Figura 3-26 Boxplot de SST para cada evento ... 66
Figura 3-27 Boxplot SST para cada sustrato ... 67
Figura 3-28 Boxplot Zn para cada evento ... 68
Figura 3-29 Observaciones de carga contaminante proyectadas en la componente 1(CO1) ... 72
Figura 3-30 Observaciones de carga contaminante proyectadas en la componente 2 (CO2) ... 73
Figura 3-31 Variables de carga contaminante proyectadas en la componente 1 (CO1) y la componente 2 (CO2) ... 73
Figura 3-32 Análisis de variables... 74
Figura 3-33 Separación por evento ... 74
Figura 3-34 Separación por modulo ... 75
Figura 3-35 Separación por planta ... 75
Figura 3-36 Separación por sustrato ... 76
Figura 3-37 Boxplot de DBO para cada evento ... 78
Figura 3-38 Boxplot DBO para cada sustrato ... 79
Figura 3-39 Boxplot Pb para cada evento ... 80
Figura 3-40 Boxplot SST para cada evento ... 81
Figura 3-41 Boxplot SST para cada sustrato ... 82
Figura 4-1 Área seleccionada para el estudio (Barrio Santa María de usme) (Google Earth, 2014) ... 84
Figura 4-2 Carga para un techo verde de DBO en un tiempo de 20 años ... 84
Figura 4-3 Carga para un techo convencional de DBO en un tiempo de 20 años ... 85
Figura 4-4 Carga para un techo verde de SST en un tiempo de 20 años ... 86
Figura 4-5 Carga para un techo convencional de SST en un tiempo de 20 años ... 86
Figura 4-6 Carga de Zn para un techo verde en un tiempo de 20 años ... 87
Figura 4-7 Carga de Zn para un techo convencional en un tiempo de 20 años ... 87
Figura 4-8 Carga de Pb para un techo verde en un tiempo de 20 años ... 88
Figura 4-9 Carga de Pb para un techo convencional en un tiempo de 20 años ... 89
Figura 4-10 Concentración de SST (módulo1) a partir de las variables de lluvia ... 90
Figura 4-12 Concentración de DBO (módulo1) a partir de las variables concentración . 91 Figura 4-12 Concentración de Zn (módulo1) a partir de las variables concentración ... 92
Figura 4-13 Concentración de Pb (módulo 1) a partir de las variables concentración.... 93
Lista de tablas
Pág.
Tabla 1-1 Contaminantes de agua lluvia ... 13
Tabla 1-2 Clasificación básica de sólidos (Butler y Davies, 2011) ... 14
Tabla 2-1 Descripción de tratamientos ... 23
Tabla 2-2 Resultados diseño experimental para seis módulos ... 24
Tabla 2-3 Resultados diseño experimental para cinco módulos ... 24
Tabla 2-3 Fechas de siembra ... 28
Tabla 2-4 Fechas de eventos de lluvia y calidad de agua ... 29
Tabla 2-5 Especificaciones técnicas de los equipos ... 30
Tabla 2-6 Datos de calibración de sensores ... 31
Tabla 3-1 Resultados Lluvia-Escorrentía ... 40
Tabla 3-2 Probabilidades de influencia de evento, sustrato y planta en la escorrentía ... 47
Tabla 3-3 Resumen de los valores de escorrentía C para los eventos ... 48
Tabla 3-4 Resumen de los valores de escorrentía C para las plantas ... 49
Tabla 3-5 Resumen de los valores de escorrentía Cp para las plantas ... 50
Tabla 3-6 Prueba de correlación variables de escorrentía-características de lluvia ... 51
Tabla 3-7 Resultados de calidad del agua ... 52
Tabla 3-8 Probabilidades de influencia de evento, sustrato y planta en los determinantes de calidad de agua ... 58
Tabla 3-9 Probabilidades de influencia de evento, sustrato y planta en la diferencia de los determinantes de calidad de agua ... 59
Tabla 3-10 Resumen de los valores de CE (µS/cm) para los eventos ... 59
Tabla 3-11 Resumen de los valores de CE (µS/cm ) para los sustratos ... 60
Tabla 3-12 Resumen de los valores de DBO (mg/l) para los sustratos ... 61
Tabla 3-13 Resumen de los valores de Pb (mg/l) para los eventos ... 62
Tabla 3-14 Resumen de los valores de Pb (mg/l) para los sustratos ... 63
Tabla 3-11 Resumen de los valores de pH para los sustratos ... 64
Tabla 3-12 Resumen de los valores de SST para los eventos ... 65
Tabla 3-17 Resumen de los valores de SST para los sustratos ... 66
Tabla 3-18 Resumen de los valores de Zn para os eventos ... 67
Tabla 3-19 Prueba de correlación calidad del agua-características de lluvia ... 68
Tabla 3-20 Test de correlación Escorrentía-Calidad de Agua ... 70
Tabla 3-21 Resultados de carga contaminante ... 71
Tabla 3-22 Probabilidades de influencia de evento, sustrato y planta en la carga contaminante ... 76
Tabla 3-23 Probabilidades de influencia de evento, sustrato y planta en la diferencia de
los determinantes de carga contaminante ... 77
Tabla 3-24 Resumen de los valores de carga de DBO (mg) para los eventos ... 77
Tabla 3-25 Resumen de los valores de carga de DBO (mg) para los sustratos ... 78
Tabla 3-26 Resumen de los valores de carga de Pb (mg/l) para los eventos ... 79
Tabla 3-27 Resumen de los valores de carga de SST para los eventos ... 80
Tabla 3-28 Resumen de los valores de carga de SST para los sustratos ... 81
Tabla 4-1 Resultados de SST para los módulos restantes ... 91
Tabla 4-2 Resultados de DBO para los módulos restantes ... 92
Tabla 4-3 Resultados de Zn para los módulos restantes ... 93
Tabla 4-4 Resultados de Pb para los módulos restantes ... 94
Introducción
El problema del manejo de aguas lluvias surge como consecuencia de un crecimiento desproporcionado de la población en zonas urbanas, lo que obliga a la construcción de más áreas impermeables y la constante renovación de sistemas de drenaje que hagan posible la vida moderna (Niemczynowicz, 1999). El aumento de la población en las ciudades está relacionado con un aumento de áreas impermeables y con un cambio en los flujos de materia y energía debido a las actividades propias de la urbe. Este cambio tan rápido del uso del suelo conlleva a un cambio del flujo de materia y energía en el ciclo hidrológico (Peck y Callaghan, 2005; Oberndorfer et al., 2007) donde las tasas de infiltración y de evaporación disminuyen drásticamente modificando los tiempos de concentración, lo que provoca un aumento de la escorrentía superficial. Este incremento de volumen y caudal de escorrentía genera mayor transporte de sedimentos y contaminantes, lo cual puede tener un impacto negativo en los ecosistemas relacionados (Calvo, 1999; Mentens et al., 2006; Dunnett et al., 2008; Kasmin et al.,2010).
Buscando restablecer el tiempo de concentración natural de la zona y el flujo de energías y masas en el ciclo hidrológico, ha surgido la necesidad de desarrollar e implementar nuevas técnicas de manejo de aguas lluvias (Ballard y Kellagher 2007), conocidas como SUDS (Sustainable Urban Drainage Systems), los cuales nacen como solución para mitigar riesgos de inundación y a su vez mejorar la calidad tanto en aguas arriba como en aguas abajo de una cuenca urbanizada (Niemczynowicz 1999; Butler y Davies 2009).
Una de estas técnicas corresponde a los techos verdes, las cuales consisten en una capa vegetal sobre la cubierta de alguna edificación, idea inspirada de planteamientos paisajísticos desarrollados desde el siglo XVIII. (Oberndorfer et al., 2007). Los techos verdes son cubiertas vegetales que se construyen sobre el tejado de alguna edificación o vivienda. Esta técnica incluye desde vegetación con mínima diversidad o sistemas radiculares superficiales y con poca demanda de recursos (nutrientes y suelo) hasta complejos esquemas altamente diversos y altamente demandantes de recursos para su establecimiento y funcionamiento (Minke, 2005). Tienen el potencial de retención hídrica lo cual los hace ideales para la restauración de tiempos de concentración que permiten atenuar caudales pico y disminuir volúmenes de escorrentía, puesto que las superficies de las azoteas y cubiertas contribuye en gran medida a la impermeabilización de las ciudades. (Galarza et al., 2014)
Los techos verdes han sido relacionados con una atenuación de los niveles de lluvia, en una disminución de su coeficiente de escorrentía (C) (Getter et al., 2006). Entre los servicios ambientales más importantes se tiene la reducción de la escorrentía por precipitación, que puede estar entre un 75% y un 80%, la cual varía en función de la
intensidad de la precipitación (Oberndorfer et al., 2007). A su vez se sabe que la eficiencia de un techo verde para reducir los picos de caudales depende de ADWP (Antedecent Dry Weather Period, “Periodo Seco Antecedente”), del tipo de planta y del sustrato, así como la tasa de evapotranspiración (ET) (Getter et al., 2006; Mentens et al., 2006). Además algunos autores han encontrado que los techos verdes reducen significativamente el efecto de isla de calor, contaminación atmosférica y ruido (Getter et al., 2006; Mentens et al. 2006; Kasmin et al. 2010). Los techos verdes pueden afectar en gran medida la temperatura de espacios interiores, dado que son capaces de retener grandes cantidades de agua lluvia, la cual no solamente depende de las características propias de dicho techo, sino también de las características fisiológicas del sitio de estudio, por consiguiente se sugiere que los techos verdes sean diseñados de acuerdo con objetivos específicos a los que deben responder (disminución de escorrentía, atenuación de variaciones de T°, etc.) y teniendo en cuenta las especificaciones de cada zona de estudio (Dunet et al., 2008). La implementación de techos verdes ha crecido en los últimos años en muchas ciudades del mundo debido a sus efectos de enfriamiento, las características del control de las aguas pluviales, la estética y los valores paisajísticos (Ichihara y Cohen ,2010).
Adicionalmente, los techos verdes pueden reducir la contaminación de las aguas lluvias de escorrentía mediante absorción y filtración de contaminantes como algunos metales pesados (Berndtsson et al., 2006). También se ha evidenciado que neutralizan ligeramente el pH y aportan cargas significativas de nitrógeno (Bliss et al., 2009). La calidad de la escorrentía de un techo verde depende del tipo de la cubierta (el espesor de la capa de sustrato, su composición, la vegetación y el tipo de drenaje), la edad de la azotea, su mantenimiento y las fuentes de contaminación locales (Minke ,2005;
Berndtsson et al., 2006; Dunnett et al., 2008). La composición de la vegetación tiene un efecto significativo tanto en la cantidad de agua retenida como en la atenuación de picos de caudal: plantas con mayores alturas se asocian a menores volúmenes de escorrentía (Dunnett et al., 2008).
Colombia se encuentra en la Red Mundial de Infraestructura Vegetalizada (Tercer País de Latinoamericano en ser incluido después de México y Brasil) y su participación como miembro fundador y miembro de la junta directiva de la Asociación Latinoamericana de Infraestructura Vegetada (SDA 2011). Según la Revisión Bibliográfica sobre techos verdes, se pudo observar que en Colombia no hay estudios hidrológicos, ni de calidad de agua para Techos Verdes; se desconoce el efecto de éstos en la reducción de los picos de escorrentía y sus efectos en la calidad de agua en zonas tropicales andinas.
Adicionalmente existe una investigación incipiente sobre los efectos de la atenuación hídrica en los techos verdes utilizando vegetación endémica de zonas tropicales andinas (Devia et al., 2012), y de beneficios ambientales de techos verdes productivos como es la agricultura urbana. Pocos estudios en Colombia involucran la modelación de los procesos lluvia-escorrentía en techos verdes (Aguirre et al., 2014), y las propuestas existentes a nivel internacional (Gong et al., 2014; Hakimdavar et al., 2014; Locatelli et al., 2014) no han otorgado herramientas que sean capaces de obtener resultados de
simulaciones aplicables a diversos climas y tipos de techos (Berthier et al., 2011; Forero et al., 2012).
Poca investigación en Colombia se ha centrado en evaluar el potencial de los techos verdes para la reducción de los picos de escorrentía o su efecto sobre la calidad del agua (Oviedo y Torres, 2014)
Por lo anterior, este trabajo pretende evaluar algunos beneficios hidrológicos y ambientales (atenuación hídrica y variaciones de concentraciones de parámetros de calidad de agua) de techos verdes productivos en Bogotá, mediante la implementación de techos piloto en el campus de la Pontificia Universidad Javeriana sede Bogotá (PUJB).
1. MARCO TEORICO
1.1 Urbanización y problemática
Durante los últimos años, los hidrólogos se han interesado por los efectos de la urbanización. Los primeros trabajos en hidrología urbana se relacionaban con los efectos de la urbanización en el potencial de inundaciones en pequeñas cuencas urbanas. Los efectos de la urbanización en los hidrogramas de crecientes incluyen incrementos en los volúmenes totales de escorrentía y en los caudales picos. El volumen de agua disponible para la escorrentía aumenta debido al incremento de las zonas permeables, producto de los parqueaderos, las calles y los techos que reducen la cantidad de infiltración (Chow., et al 1994).
La población mundial ha crecido muy rápidamente en los últimos 150 años y lo sigue haciendo, lo que resulta en impactos sobre la hidrología, tanto a escala local como mundial. Uno de los recientes empujes en el modelado hidrológico es la evaluación de los efectos del uso del suelo y los cambios de cobertura del suelo sobre los recursos hídricos y las inundaciones (Yang et al., 2012). Es ampliamente reconocido que la urbanización genera cambios en los procesos hidrológicos dentro de las cuencas hidrográficas mediante la alteración de características de la superficie de infiltración. Los resultados esperados incluyen la reducción de la infiltración, flujo de base, los tiempos de retardo, el aumento de los volúmenes de flujo de la tormenta, descarga máxima, la frecuencia de las inundaciones, y la escorrentía superficial (Du et al., 2012).
La urbanización por lo general sustituye a una vegetación permeable de la superficie terrestre con superficies impermeables, los flujos hidrológicos de una cuenca de drenaje cambian significativamente. Se produce una disminución en la infiltración y la capacidad de retención de agua de la cuenca tiene el potencial de producir grandes inundaciones (Zhou 2013). Han existido muchos estudios que muestran la respuesta hidrológica a la urbanización de todo el mundo, la mayoría indica que los resultados del impacto de la urbanización sobre los recursos hídricos es fuerte pero con diferentes características en diversas regiones (Brun y Band 2000).
El impacto de la urbanización en los procesos de escorrentía y la producción de sedimentos depende fundamentalmente de las proporciones relativas de la superficie impermeable, suelo y vegetación que cubre la superficie de la tierra, distinguiendo entre la superficie de suelo impermeable, ya que las superficies impermeables aumentan la escorrentía pero generan pocos sedimentos, mientras que el suelo desnudo genera
menos escorrentía que la superficie impermeable pero produce grandes cantidades de sedimento. Por lo tanto, la urbanización puede aumentar o disminuir el flujo de sedimentos en una cuenca en función de las proporciones de suelo desnudo y la superficie impermeable (Biggs.,et al 2010).
En los países desarrollados, el nivel de urbanización sigue en aumento y se espera que alcance el 83% en 2030 (United Nations 2002; Antrop 2004). Las tierras de cultivo, pastizales y los bosques son reemplazados por las superficies impermeables de las calles, caminos y los edificios intensifican en gran medida la escorrentía, la disminución de la recarga de las aguas subterráneas la mejora de cauce y la erosión del río ( Stone, 2004). Esta urbanización en desarrollo consiste en un uso no sostenible de los sistemas naturales y se crean numerosos problemas, tanto dentro como fuera de las ciudades.
Uno de los principales problemas ambientales de la urbanización es que el sistema hídrico urbano tiene que hacer frente a una cantidad muy fluctuante del agua de escorrentía que puede llegar a ser muy alta durante períodos de precipitación y permanece baja durante el resto del tiempo (White, 2002). El cambio climático puede aumentar aún más estas fluctuaciones, en particular el riesgo de inundación (Environment Agency, 2002; Villarreal et al., 2004).Una de las herramientas para la reducción de la escorrentía durante las lluvias y para aumentar la retención es el almacenamiento en embalses y estanques donde el agua puede ser temporalmente almacenada (White, 2002; Ferguson, 1998) donde el agua puede infiltrarse y se evapora.
Sin embargo, esto significa un rediseño del sistema hidrológico urbano para que juegue un papel más activo y positivo en el ciclo hidrológico natural. (Mentens, 2006).
La contaminación causada por el agua de escorrentía constituye un gran problema en las áreas urbanas, ya que se ha demostrado que contiene grandes cantidades de contaminantes, varios de los cuales son del mismo tipo que aquellos que se encuentran en las aguas residuales urbanas. Debido a lo anterior es necesario estimar cargas contaminantes provenientes de superficies en zonas urbanas para estudiar los impactos en los sistemas de drenaje y aguas receptoras, y para diseñar métodos de minimización.
La escorrentía urbana se considera como una fuente de contaminación de difícil localización, ya que se origina en áreas extensas; su vertido es intermitente, ligado a un fenómeno aleatorio, la lluvia, variable en el tiempo, difícil de muestrear en origen y relacionada con el uso del suelo (Zafra et al., 2007).
El agua lluvia en áreas urbanas causa más problemas que en las rurales, debido al desbalance en el ciclo hidrológico por el aumento de las áreas impermeables (cubiertas, parqueaderos y vías). Estas zonas recogen las aguas lluvias y las dirigen al sistema de drenaje urbano, generando el aumento en la cantidad y velocidad de la escorrentía, y de los caudales picos (Durrans, 2003; Mentens et al., 2006; Berndtsson et al., 2006).
1.2 Sistemas Urbanos de Drenaje Sostenible (SUDS)
El concepto de drenaje sostenible desarrollado en Norte América y Europa, incluye a largo plazo factores ambientales y sociales en los proyectos de drenaje que busca
mantener la integridad ecológica, ambiental e hidrológica de un lugar, respecto a su condición previa al desarrollo urbano (Delleur, 2003).
Conceptos más recientes en el manejo de aguas pluviales urbanas tales como: Sistemas de Drenaje Urbano Sostenible (SUDS), Bajo Impacto de Desarrollo (LID), Diseño Urbano (WSUD); tienen como objetivo la restauración de los componentes críticos de los regímenes de flujo naturales. Tales técnicas están diseñadas para captar, retener temporalmente e infiltrar el agua lluvia (por ejemplo estanques de lluvia, cunetas de biofiltración, pavimentos permeables, techos verdes), promoviendo la evapotranspiración, así como la evaporación, la recarga de agua subterránea y el aprovechamiento de aguas lluvia (Villarreal et al. 2004). Los SUDS minimizan y mejoran la calidad del agua de escorrentía mitigando el problema descrito anteriormente, controlan los altos flujos de la escorrentía, reduciendo el impacto de la urbanización (Durrans, 2003; Mentens et al., 2006; Berndtsson et al., 2006).
El objetivo primordial de los sistemas urbanos de drenaje sostenible (SUDS) es minimizar los impactos propios de la infraestructura y la actividad antrópica en la calidad del agua, por medio de la creación de prácticas que disminuyan la generación de escorrentía urbana favoreciendo de esta forma la infiltración , el almacenamiento , manteniendo y potenciando la red de drenaje natural. La práctica muestra que estos sistemas generan una serie de beneficios económicos, sociales y ambientales, debido a que estos son más sostenibles que los métodos convencionales (Durrans, 2003)
Los objetivos de los SUDS se podrían resumir en los siguientes aspectos:
Proteger los sistemas naturales y mejorar el ciclo del agua en entornos urbanos.
Integrar el tratamiento de las aguas de lluvia en el paisaje
Proteger la calidad de las aguas receptoras de escorrentías urbanas.
Reducir volúmenes de escorrentía y caudales pico.
Las desventajas de los SUDS se podrían decir que son las siguientes:
Algunas de las mejoras necesitan ser probadas a lo largo de períodos largos de tiempo.
La falta de práctica por parte de los diseñadores limita su aplicación.
Puede generar desconfianza frente al drenaje convencional por ser algo relativamente nuevo.
La necesidad de un mantenimiento específico diferente del usado en técnicas de drenaje convencional.
La escasez de modelos prácticos de desarrollo de estas técnicas.
Los SUDS se clasifican en dos grandes grupos: los de tipo estructural y los de tipo no estructural. Los de tipo no estructural son una variedad de prácticas institucionales y educativas llamadas comúnmente «control de fuente o prevención de la contaminación», los cuales buscan reducir o eliminar el ingreso de contaminantes a las aguas lluvias (Urbonas, 1999). La incorporación de los SUDS en el diseño urbano producen un desarrollo de bajo impacto para el lugar, conservando y mejorando los lugares de alto valor ambiental, para adaptarlos a la nueva condición urbana; lo que implica la utilización de materiales permeables para las zonas duras y de la disminución de las zonas impermeables aprovechando para ello las zonas verdes (jardines, parques públicos, glorietas y separadores), las cuales se diseñan desde la óptica de la hidrología (Fernández, 2005).
Existen diferentes formas de manejar la escorrentía en áreas urbanas, los diferentes tipos de SUDS tienen diferentes formas de hacerlo, según Ballard y Kellagher (2007) las formas más comunes para lograr lo anterior son:
Infiltración: Consiste en el proceso de dejar pasar agua a través de suelo con el fin de reducir el volumen de lluvia, y recargar acuíferos. Por lo general, es la solución que más se busca, porque restablece el ciclo hidrológico, mediante la generación de áreas permeables. Sin embargo, el porcentaje de áreas que permiten este fenómeno son cada vez menores en áreas urbanizadas.
Detención/Atenuación: Consiste en almacenar por un periodo de tiempo el volumen de escorrentía, lo que aumenta el tiempo de concentración. Algunas técnicas permiten bajar picos de caudal como: humedales artificiales entre otros, que, como se verá más adelante son un volumen de control de tierra, agua y plantas.
Transporte de Agua en Canales Abiertos: Se refiere a la acción de llevar el agua de un punto a otro de manera controlada, permitiendo pérdidas por infiltración y/o evaporación.
Un ejemplo típico son las trincheras de infiltración.
Utilización de Aguas Lluvias/Retención: Se refiere al almacenamiento permanente de un volumen de agua para abastecimiento en las viviendas. Sin embargo, no es agua potable y debe tener un tratamiento que garantice su calidad si se quiere usar para consumo.
1.3 Techos Verdes
Los techos verdes tienen un potencial como ecosistema: se ha observado que según el tipo de sustrato y las condiciones topográficas se favorece la existencia de invertebrados especializados en hábitats secos siendo los sustratos Sedum los más propicios para su desarrollo (Kadas, 2006). Se proponen techos verdes para edificios sostenibles en muchos países con diferentes condiciones climáticas, los aspectos técnicos y de construcción de techos verdes se utilizan para clasificar diferentes sistemas. Los Beneficios ambientales son examinados principalmente mediante la evaluación de los
resultados relacionados con la reducción del consumo de energía del edificio, la mitigación del efecto de isla de calor urbano, la mejora de la contaminación del aire, la gestión del agua, aumento de aislamiento acústico. (Berardi et a.l, 2014).
La clasificación más aceptada y utilizada para techos verdes es aquella donde se categorizan de acuerdo a la altura del sustrato en (California Stormwater Quality Association CSQ 2003; New Jersey Department of Environmental Protection 2004;
Kinkade et al., 2007; Werthmann y. Architects 2007; Ballard 2007): (i) Extensivos, aquellos que tienen entre 25 mm y 125 mm y que además no requieren mucho cuidado;
(ii) Intensivos, los más grandes como árboles; y (iii) Simples, los que necesitan un constante mantenimiento y tienen propósitos más paisajísticos que ambientales. Otros autores clasifican como techos verdes todos los techos que tengan alguna presencia de plantas con un mantenimiento regular, y que además puedan tener un uso agrícola ( Peck y Callaghan 1999; Kinkade et al., 2007).
Los componentes básicos para cubiertas verdes en losas de concreto son las siguientes:
Una membrana impermeable, la capa de drenaje constituida por medios porosos naturales o artificiales, el filtro de membrana (geotextil), el medio de crecimiento (una mezcla de material mineral enriquecido con material orgánico) y la capa de vegetación.
Por otra parte se concluyó que los techos verdes parecen ser preferibles en el revestimiento convencional de un techo, y que el tiempo de vida de los techos verdes es aproximadamente el doble de cubiertas de techo clásicas (Claus y Rousseau 2012).
Los techos verdes pueden reducir la contaminación de las aguas pluviales de escorrentía urbana mediante la absorción y filtrar los contaminantes, también pueden contribuir a los contaminantes liberados en el agua del suelo, plantas y fertilizantes. La calidad de la escorrentía de un techo verde depende del tipo de la cubierta (el espesor de la capa de sustrato, su composición, la vegetación y el tipo de drenaje), la edad de la azotea, su mantenimiento, y las fuentes de contaminación locales. En Estonia se realizó un estudio de la calidad de agua de escorrentía de agregados de peso ligero (LWA) provenientes de techos extensivos y cubiertas de césped, tomando muestras de 10 tipos de techos verdes diferentes para determinar el nivel de calidad del agua (Berndston 2006; Teemusk y Mander ,2011).
1.4 Conceptos Hidrológicos e Hidráulicos
El papel de las precipitaciones es esencial para la hidrología urbana: es el fenómeno de conducción de la escorrentía, en particular en el contexto urbano. Su variabilidad constituye una fuente significativa de incertidumbre para la modelización hidrológica. El pequeño tamaño de las cuencas urbanas y los fines hidrológicos (especialmente para aplicaciones en tiempo real) obligan a considerar las precipitaciones a escalas pequeñas: del orden de 10 min en el tiempo a 10 km en el espacio. Por lo tanto la hidrología urbana requiere mediciones de precipitación con alta resoluciones temporales
y espaciales (Berndtsson y Niemczynowicz, 1988; Niemczynowic, 1999; Ogden et al., 2000).
La escorrentía superficial es el agua que no es evaporada ni infiltrada: La escorrentía superficial diferida se refiere a aquella porción de escorrentía que puede quedar retenida como nieve, hielo, en lagos o embalses. La escorrentía directa es aquella que llega a los cauces superficiales en un periodo de tiempo corto tras la precipitación, y que normalmente engloba la escorrentía superficial y la subsuperficial, siendo estas últimas difícilmente de distinguir (por el aumento de los caudales luego de las precipitaciones) la cual ha estado infiltrada subsuperficialmente. La escorrentía básica es aquella que alimenta los cauces superficiales en los estiajes, durante los periodos sin precipitaciones, concepto que engloba la Escorrentía Subterránea y la superficial diferida (Sánchez 2003).
1.4.1 Intensidad
La medida de intensidad es una medida en mm por hora para una cuenca o subcuenca de drenaje particular. La intensidad se selecciona con base en la duración de lluvia de diseño del período de retorno. La duración de diseño es igual al tiempo de concentración para el área de drenaje en consideración. El período de retorno se establece utilizando estándares de diseño o es escogido por el hidrólogo como un parámetro de diseño. El tiempo de concentración es el tiempo requerido por una gota de agua para fluir desde el punto más remoto en la cuenca hasta el punto de interés (Chow ,1987). Si la intensidad se mantiene constante durante el tiempo que tomaría para que el área total que contribuye a drenar el exceso de lluvia en el sitio de salida, la intensidad de la precipitación debe ser igual a la escorrentía y para equilibrar las unidades, la intensidad debe ser multiplicado por el área
𝑄 = 𝐶𝑖𝐴 (1.1) En donde
𝑄=Caudal (𝑚3⁄ ) 𝑠 𝑖=Intensidad (𝑚𝑚 ℎ𝑟⁄ ) 𝐶=Coeficiente de escorrentía 𝐴=Área (𝑚2)
La intensidad o profundidad de la precipitación por unidad de tiempo se escribe en unidades de milímetros por hora o (pulgadas por hora). Algunas estaciones meteorológicas que utilizan medidores que proporcionan registro continuo de las precipitaciones pueden ser utilizadas para obtener los datos de intensidad. Estos datos se presentan por lo general, ya sea en forma de tabla o gráfico (hietogramas). (Wanielista., et al 1997)
1.4.2 Escorrentía
En el medio urbano, la escorrentía de superficie está formada por los flujos sobre el suelo provenientes de la lluvia neta, hasta la entrada en la red.
Se distinguen dos flujos: en superficie propiamente dicho y los flujos en las canaletas:
Flujo Superficial: Este flujo se hace en dirección a las canaletas o a los sumideros, con alturas de aguas muy pequeñas. Se admite que dicha escorrentía comienza solamente después de satisfacer las pérdidas iniciales.
Flujo en las canaletas: Los flujos dentro de las canaletas son alimentados a todo lo largo de su recorrido por la escorrentía en superficie adyacentes. (Torres, 2004)
1.4.3 Tiempo de retardo
El tiempo de retardo “Lag time” (K) representa la diferencia temporal entre los baricentros de los hidrogramas de entrada y de salida de un reservorio cualquiera, el cual puede representar una cuenca. Existen varias fórmulas empíricas para la determinación de K (Torres, 2004).
1.5 Diseño Experimental
El diseño óptimo determina la estructura del experimento, así como el tamaño del experimento y a menudo depende del modelo estadístico para el análisis. La planificación estadística de un experimento incluye la construcción de un diseño estadístico experimental óptimo y la determinación del tamaño mínimo de la muestra, que es necesario para alcanzar determinados requisitos de precisión en el contexto de un modelo estadístico escogido para el análisis de los resultados. Los diseños de bloques son diseños experimentales especiales para la reducción de ruido mediante el bloqueo que es un grupo relativamente homogéneo de unidades experimentales que se llama un bloque. Se dice que un bloque es completo si cada uno de los tratamientos ocurre al menos una vez en este bloque; de lo contrario el bloque se llama incompleta. (Rasch et al., 2011).
1.6 Conceptos de Calidad de Agua
El agua de lluvia pura es difícil de encontrar, debido a que el nivel de contaminación es dependiente de los componentes presentes en la atmósfera local, puesto a que allí habitualmente se concentran partículas, microrganismos, metales pesados y sustancias orgánicas, los cuales se precipitan inmersos en las gotas de lluvia. Lo anterior, sumado a la acumulación de contaminantes en las zonas de captación que son lavados durante los eventos de lluvia y a la gama de materiales constitutivos como infraestructura de
aprovechamiento o drenaje, permiten justificar por qué la calidad del agua lluvia es tan variable. Esta característica se hace mucho más crítica en las ciudades que en zonas rurales debido a la concentración de industrias y procesos productivos (Coombes et al., 2000; Mwenge et al., 2007; Helmreich y Horn, 2009;).
Generalmente los procesos de tratamiento dependen de la calidad del agua y de los usos que ésta pueda tener (agricultura, paisajismo, industria, usos urbanos no potables, recreación y ambiente, recarga de aguas subterráneas, agua potable, usos directos e indirectos, etc.). En la actualidad los procesos de tratamiento se enfocan al análisis de la calidad del agua lluvia de acuerdo a las normas establecidas por reconocidas organizaciones, como la Organización Mundial de la Salud y entes territoriales que condicionan su utilización de acuerdo a parámetros físicos (pH, color, temperatura, partículas), químicos (cloruros, sodio, metales pesados, contenido orgánico), microbiológicos (coliformes totales y fecales, bacterias varias) y biológicos-orgánicos (Demanda Bioquímica de Oxígeno DBO, Demanda Química de Oxígeno DQO, Compuestos Orgánicos Volátiles VOC‟s) (Lazarova et al., 2003; Asano, 2007).
Adicionalmente, se consideran también aspectos económicos ya que, a menos que el agua cumpla con los mínimos requerimientos de uso, un tratamiento inferior al recomendado puede generar problemas en la fuente receptora y uno excesivo puede determinar una pérdida de recursos en términos de energía, mano de obra y dinero (Kobiyama y Hansen, 2002; Handia et al., 2003; Asano, 2007; Li.Z, et al., 2010).
En Colombia la norma de calidad para aprovechamiento de agua es la establecida mediante la resolución 2115 de 2007 de los Ministerios de la Protección Social y de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, resolución por la cual se señalan características, instrumentos básicos y frecuencias del sistema control y vigilancia para la calidad de agua para consumo. De esta forma, por ejemplo si el agua lluvia presenta altas concentraciones de Sólidos Suspendidos Totales (SST) y DBO5 superiores a 30 mg/L, y pH, mayor a 7 unidades, la Norma U.S. EPA (2004), restringen su uso directo para riego agrícola superficial o usos ornamentales, debido a un posible taponamiento de los elementos de irrigación (Lazarova et al., 2003; Torres et al., 2011). Así mismo, si la turbiedad es superior a 5 NTU, se restringe para el lavado de automóviles. Una muestra con concentraciones superiores a 0.1 mg/L y 0.01 mg/L de Hierro (Fe) y Cadmio (Cd), respectivamente, impide su uso directo para el riego por afectar la salud humana.
Además, si se detecta una concentración de Nitrógeno amoniacal por encima de 1.0 mg/L, el agua no puede ser utilizada para consumo humano (Ministerio de Salud República de Colombia, 1984), a menos que le sea realizado un proceso de tratamiento (Torres et al., 2011).
Tabla 1-1 Contaminantes de agua lluvia
Contaminante Parámetro de Medición Fuentes Comentarios
Sólidos (Sólidos suspendidos) SST
Desgaste del pavimento, obras de construcción o obras de rehabilitación;
consecuencias atmosférica desechos antropogénicos, etc
60-80% de los SS en el agua lluvia podría ser menor de 30 µm de
diámetro.
Los sólidos también se acumulan dentro de sistema de alcantarillado y
pueden ser descargados en diferentes momentos. Los metales pesados y los HAP son en enlace a
las partículas más pequeñas (por ejemplo: 100-250 µm)
Metales Pesados Cu,Zn,Cd,Pb,Ni,Cr
Las piezas y componentes de los vehículos;
desgaste de los neumáticos, el combustible y lubricantes;
señales de tráfico y carreteras de estructura metálica . Las industrias también pueden ser
una fuente importante de metales pesados
Hay relevantes efectos tóxicos En general se enfoca para el cobre
(Cu),
zinc (Zn); cadmio (Cd) y plomo (Pb).
La relevancia de Pb es menor en los países que utilizan gasolina sin
plomo.
Materia Orgánica Biodegradable DBO5 DQO
La vegetación (hojas y troncos) y animales tales como perros, gatos y aves
(ya sean contribuciones fecales o cadáveres)
La materia orgánica (o.m.) de aguas pluviales es menos biodegradable (dominado por planta
el material), por lo tanto, también es menos problemático
para el medio ambiente que el o.m.
de las OSC.
Microorganismos Patógenos Coliformes totales;
Escherichia coli
Contribuciones de gatos perros y pájaros
Las fuentes de aguas pluviales son aportantes diferentes de las aguas residuales domésticas en el caso de
las OSC.
Nutrientes Nitrógeno y fósforo Fertilizantes y precipitación atmosférica
Los nutrientes pueden causar no sólo los problemas de eutrofización , sino también la decoloración del
agua, olores, emisiones tóxicas y el crecimiento
excesivo de plantas.
La Tabla 1-1 menciona algunas fuentes de contaminantes de agua lluvia (Barbosa et al ., 2012).
El periodo seco que precede a un evento de escorrentía es el tiempo durante el cual los contaminantes se acumulan en la superficie del techo. La cantidad de acumulación del contaminante del techo está influenciada por el tipo de techo y las condiciones ambientales que contribuyen a la eliminación de sedimentos, tales como el viento, la temperatura, la radiación solar y la humedad relativa. (Fewtrell y Kay ,2007). La intensidad de la tormenta puede tener un impacto marcado en el tipo y cantidad de contaminantes en la escorrentía. Se ha observado previamente que existe una correlación positiva entre ciertas cargas o concentraciones de contaminantes y medidas de intensidad de tormenta (Crabtree et al., 2008).
La deposición de contaminantes en un entorno urbano se correlaciona con contaminantes atmosféricos, que incluyen partículas, polvo, escombros, así como los aerosoles y gases (Beysens et al., 2006). Estos pueden tener origen dentro del propio entorno urbano, como por ejemplo de vehículos, el desgaste de los neumáticos, residuos domésticos, y actividades industriales (Kabir et al., 2014).Una forma de clasificar esos contaminantes es por orden de visibilidad decreciente (Thévenot, 1992)
1.6.1 Sólidos suspendidos Totales
Los sólidos suspendidos totales relacionan la presencia de partículas de materia orgánica o de minerales en el agua. En el caso de las aguas residuales la mayor parte de los sólidos suspendidos provienen de los desechos humanos, desperdicios de alimentos, desechos industriales y células biológicas que forman una masa de partículas suspendidas, por efecto de absorción de las partículas de materiales inertes (e.g.
minerales) presentes en el agua. Existen, además otras fuentes de sólidos en suspensión, tales como la erosión del suelo a partir de un sitio de construcción y de actividades agrícolas, que por efecto de la escorrentía superficial son arrastrados a las redes de drenaje (Muttamara, 1996).
Tabla 1-2 Clasificación básica de sólidos (Butler y Davies, 2011) Tipo de sólido Tamaño (µm) SG (–)
Grueso >6000 0.9 – 1.2
Arena >150 2.6
Suspendido ≥0.45 1.4 – 2.0
Disuelto <0.45 –
La Tabla 1-2 muestra la clasificación básica de los sólidos por tipos de sólidos de interés en las aguas residuales y pluviales, en términos generales se pueden clasificar en cuatro categorías: gruesos, arena, suspendidos y disueltos. Los sólidos gruesos y suspendidos pueden subdividirse de acuerdo a su origen: aguas residuales y pluviales (Butler y Davies, 2011).
Por lo tanto, en un cuerpo de agua donde la presencia de los SST aumenta, la capacidad para soportar una diversidad de vida acuática disminuye. Los sólidos en suspensión absorben el calor de la luz solar, lo que aumenta la temperatura del agua y, posteriormente, disminuye los niveles de oxígeno disuelto (el agua a mayor temperatura contiene menos oxígeno que el agua a menor temperatura) (Pescod, 1992).
1.6.2 Demanda bioquímica de oxígeno
Los organismos autótrofos (plantas principalmente) convierten los nutrientes inorgánicos simples en moléculas orgánicas más complejas. La energía solar se almacena como energía química en las moléculas orgánicas. Además el oxígeno se libera y se consume el dióxido de carbono. La materia orgánica, sirve como una fuente de energía para los organismos heterótrofos (bacterias y animales) en los procesos inversos de la respiración y la descomposición. Éstos devuelven la materia orgánica al estado inorgánico simple.
Durante la degradación, el oxígeno se consume y dióxido de carbono se libera. De acuerdo con esta reacción reversible, el dióxido de carbono y el agua se utilizan para sintetizar materia orgánica (la glucosa de azúcar) y para crear el oxígeno en la reacción de la fotosíntesis hacia adelante. Por el contrario la materia orgánica se descompone y el oxígeno se consume en las reacciones de la respiración y la descomposición inversa.
El análisis presentado en algunas aguas residuales en un reactor discontinuo se limita a medir cuánto se consume de oxígeno. La cantidad resultante se denominó la demanda bioquímica de oxígeno o DBO. (Chapra 1997).
1.6.3 Metales Pesados
Los metales pesados por lo general se refieren a los metales que se encuentran entre los números atómicos 21 y 84. Unos pocos metales (arsénico y selenio), así como el aluminio se incluyen en esta categoría. La presencia de la mayoría de los metales ocurre de forma natural. Sin embargo se puede presentar por la minería y por actividades industriales como la galvanoplastia, fundición y fabricación (Chapra, 1997).
Los metales difieren de contaminante orgánico y radionucleidos de varias maneras:
1. Niveles naturales: La mayoría de los metales pesados se producen de forma natural, por lo que a menudo deben considerar niveles de fondo al evaluar las fuentes antropogénicas.
2. La falta de mecanismos de desintegración: la mayoría de los metales son conservados en que la cantidad total de metal no se descompone por procesos tales como la biodegradación, fotólisis o decaimiento radiactivo. La ausencia de estos mecanismos simplifica su modelado. Además, aunque la mayoría no tiene fases gaseosas, algunos de los agentes tóxicos inorgánicos no metálicos (Mercurio) se pierde por volatilización (Chapra, 1997).
Las piezas y componentes de los vehículos, el desgaste de los neumáticos, el combustible y lubricantes, las señales de tráfico, las carreteras de estructura metálica, las industrias también pueden ser una fuente importante de producción de metales pesados. (Barbosa et al ., 2012).
1.6.4 pH y CE
En 1909, el químico danés Sorensen definió el potencial hidrógeno (pH) como el logaritmo negativo de la concentración molar (más exactamente de la actividad molar) de los iones hidrógeno. Esto es
:
pH = - log [H +] (ASM, 1994). La determinación del pH en el agua es una medida de la tendencia de su acidez o de su alcalinidad. Un pH menor de 7.0 indica una tendencia hacia la acidez, mientras que un valor mayor de 7.0 muestra una tendencia hacia lo alcalino. La mayoría de las aguas naturales tienen un pH entre 4 y 9, aunque muchas de ellas tienen un pH ligeramente básico debido a la presencia de carbonatos y bicarbonatos. Un pH muy ácido o muy alcalino, puede ser indicio de una contaminación industrial (Rice et al., 2012).La conductividad eléctrica mide la cantidad total de iones presentes en el agua, y por ende se relaciona con la salinidad. La conductividad se define como el recíproco de la resistencia medida entre dos electrodos de 1.0 cm² y distanciados entre sí por 1.0 cm.
Los valores de conductividad se expresan en microsiemens por cm (µS/cm) o micromohos/ cm (Roldan, 2003)
1.7 Análisis de datos
1.7.1 Incertidumbre
La incertidumbre en la medición junto con la observación son la base para documentar, cuantificar, describir y entender los experimentos, los sistemas y sus variables. Sin embargo, el método de medición está sujeto a incertidumbres y errores que influyen en los resultados y deben ser considerados en la interpretación de los valores medidos (Gujer, 2008). Existen principalmente dos tipos de incertidumbre catalogadas como Tipo A y Tipo B (Miranda, 2003).
a) Tipo A
La primera está asociada con el resultado de una medición, que caracteriza la dispersión de los valores que se podrían atribuir razonablemente al medido, calculado por medio del análisis estadístico directo de una serie de observaciones o mediciones repetidas. En este caso se asume que las mediciones presentan una distribución normal. Esto significa que los valores individuales de 𝑥𝑖 de la variable aleatoria 𝑋 están sujetos a cierta función de probabilidad de densidad 𝑓(𝑥) con un valor medio del valor 𝜇𝑥 (el valor “verdadero de la medida”, (1.2) y la varianza 𝜎𝑥2 (1.3)
x f x dx
x ( )
(1.2)dx x f
x x
x
) ( )
2 (
(1.3)La distribución empírica de una variable aleatoria se puede determinar aproximadamente por 𝑛 múltiples mediciones de exactamente el mismo objeto (repeticiones). En ese caso, la media aritmética (1.4) se utiliza como una aproximación de 𝜇𝑥 y la desviación estándar experimental 𝑠𝑥2 (1.5) la cual sustituye 𝜎𝑥2.
n
i i
x x
m n
1
1 (1.4)
n
i
x i
x x m
s n
1
2
2 ( )
1
1 (1.5)
Por otro lado, la mejor estimación de la varianza de la media se define como σ2(mx) = σ2/n. Lo anterior, cuantifica qué tan bien 𝑚𝑥 estima el valor esperado de 𝑥, y se puede utilizar como una medida de la incertidumbre (𝑢(𝑥𝑖)) de 𝑚𝑥.
) 1 (
) (
)
( 1
n n
m x x
u
n
i
x i
i (1.6)
b) Tipo B
Es la incertidumbre de una medida asociada a cantidades cuyos valores se introducen en la medición a través de fuentes externas, tales como cantidades asociadas a patrones de medición calibrados, materiales de referencia certificados o datos de referencia obtenidos de manuales. Además, cuando existe o no correlación entre las cantidades que aparecen en una medición, se debe utilizar un procedimiento para obtener la incertidumbre estándar compuesta basado en las incertidumbres estándares de las cantidades originales y alguna relación funcional entre ellas 𝑦 = 𝑓(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛), de la cual se obtiene la nueva cantidad (Miranda, 2003). Por lo tanto, este tipo de incertidumbre se evalúa por medio de la ecuación conocida como la ley de la propagación de la incertidumbre, la cual se describe a continuación:
1
1 1
2 2
1
2( ) ( ) 2 ( , )
n
i n
i j
j i j i i
n
i i
x x x u
f x x f
x u y f
u (1.7)
Donde 𝑢(𝑥𝑖) es la incertidumbre estándar asociada a 𝑥𝑖 y 𝑢(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) es la covarianza estimada entre 𝑥𝑖 y 𝑥𝑗. Las derivadas parciales que aparecen en (1.7) están evaluadas en 𝑋𝑖 = 𝑥𝑖, y frecuentemente se les llama coeficientes de sensibilidad, los cuales describen cómo cambia la estimación de salida 𝑦 con cambios en las estimaciones de entrada 𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛.
La incertidumbre de un resultado de calidad de aguas no depende únicamente de la precisión de los instrumentos de laboratorio. En efecto, la incertidumbre de medición está definida como un parámetro que caracteriza la dispersión de los valores que puede razonablemente atribuirse al mensurando, término definido por el Centro Español de Metrología, CEM (2008) como la magnitud sujeta a medición (JCGM, 2008).
En consecuencia, las incertidumbres relacionadas con el mues-treo y submuestreo (muestreo realizado a partir de una muestra) tanto en campo como en laboratorio, así como el almacenamiento y la conservación de las muestras y la manipulación tanto de las muestras como de los aparatos constituyen una parte fundamental de la incertidumbre asociada a un resultado (Harmel et al., 2009).
Para el caso de un único ensayo en laboratorio por muestra, la guía de EURACHEM/CITAC (2000) propone una metodología para la estimación de la incertidumbre en 5 etapas: (i) especificación del mesurando, donde se definen las etapas necesarias para la medición; (ii) identificación de las fuentes de incertidumbre; (iii) cálculo de las incertidumbres estándar asociadas a cada fuente de incertidumbre; (iv) cálculo de la incertidumbre estándar compuesta utilizando la ley de propagación de incertidumbres;
y (v) cálculo de la incertidumbre ampliada, mediante un multiplicador, generalmente tomado como 2, de manera a expresarla con un 95% de confianza (Torres , 2011).
1.7.2 Simulaciones de Monte Carlo
Los métodos de simulación estadísticos tal vez contrastan con los métodos numéricos de discretización convencionales, que normalmente aplican ecuaciones diferenciales:
ordinarias o parciales, las cuales describen algún sistema físico o matemático subyacente. En muchas aplicaciones de Monte Carlo el proceso físico se simula directamente, y no hay necesidad utilizar las ecuaciones diferenciales que describen el comportamiento del sistema (Figura 1-1). El único requisito es que el sistema físico (o matemático) se describa por medio de funciones de densidad de probabilidad (en inglés pdf). (Zamora, 2013)
Figura 1-1 Esquema general de las simulaciones Monte Carlo (Zamora, 2013) La simulación estadística de los métodos Monte Carlo tienen por fin generar digitalmente un gran conjunto de datos para el estudio de la propagación de las funciones de densidad de probabilidad entre las variables de entrada 𝑋𝑖 (variables y parámetros) y la salida 𝑦. Las simulaciones de Monte Carlo se utilizan generalmente cuando no se