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Desarrollo de un indicador para el reúso potencial
de agua no potable en áreas residenciales de
Bogotá por medio de SIG.
A. Medina
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, Universidad de los Andes, Bogotá,
Colombia
Objetivos generales
Desarrollar una metodología para el análisis del potencial reúso de agua no potable en usos
del suelo privado para la ciudad de Bogotá.
Objetivos específicos
1.
Crear un indicador del reúso potencial del agua no potable en uso del suelo residencial.
2.
Implementar un algoritmo en ArcGIS® que permita mostrar de manera sencilla el
2
Desarrollo de un indicador para el reúso potencial
de agua no potable en áreas residenciales de
Bogotá por medio de SIG.
A. Medina
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, Universidad de los Andes, Bogotá,
Colombia
Resumen
El siguiente trabajo de investigación estudia una metodología para desarrollar un indicador de reúso potencial de agua no potable para la ciudad de Bogotá D.C. El indicador se desarrolla a partir de información demográfica y geoespacial, para incluir los comportamientos sociales de consumo de agua de la ciudad al igual que condiciones ambientales y topográficas. Se desarrolló una metodología en ArcGIS® con el fin de utilizar los Sistemas de Información Geográfico (SIG) para obtener un producto visiblemente sencillo y de fácil análisis. Los resultados indican que la zona nororiental y suroriental de la ciudad son las zonas que se perfilan como mejores candidatos para implementar sistemas de reúso de agua.
Palabras clave: ArcGIS®, SIG, reúso de agua no potable, uso del suelo privado.
Abstract
The following investigation proposes a methodology to develop an indicator of potential non-potable water reuse for Bogota D.C. This indicator is developed based on demographic and geospatial information, so that social behaviors related to water consumption and environmental and topographic characteristics are included. The methodology was developed using ArcGIS® to profit from the Geographic Information Systems (GIS) so that a simple and easy eye-viewing product could be obtained for analysis. The results indicate that the northeastern and southeastern sides of the city have the best conditions to be chosen as places to build water reuse systems.
3
Contenido
Objetivos generales ... 1
Objetivos específicos ... 1
Resumen ... 2
Abstract ... 2
Índice de Figuras ... 5
Índice de tablas ... 6
1. Introducción ... 7
1.1 Antecedentes ... 8
1.2 Estudios relacionados con el reúso de agua ... 8
2. Metodología ... 10
2.1 Precipitación promedio anual ... 12
2.2 Usos del suelo ... 14
2.3 Calidad del aire ... 16
2.4 Calidad de la escorrentía ... 18
2.5 Malla vial ... 18
2.6 Estrato socioeconómico ... 18
2.7 Localidades ... 19
2.8 Manejo de las capas y desarrollo del indicador ... 20
Indicador de disponibilidad de agua: Relación lluvia y consumo ... 21
Indicador vial: Relación de la cercanía a vías ... 21
Indicador de calidad de aire ... 23
Indicador de calidad de escorrentía ... 23
3. Resultados y discusión ... 24
4
Indicador de calidad del aire ... 25
Indicador de calidad de la escorrentía ... 27
Indicador vial ... 28
Indicador global... 30
4. Conclusiones ... 33
5. Trabajo futuro ... 34
6. Agradecimientos... 35
7. Referencias ... 36
Anexos... 39
5
Índice de Figuras
Figura 1 . Mapa conceptual del trabajo de investigación ... 11
Figura 2. Precipitación promedio anual de Bogotá ... 14
Figura 3. Lotes residenciales y vias ... 15
Figura 4. Correlación de contaminantes de calidad del aire ... 17
Figura 5. Histograma de vías arteriales ... 21
Figura 6. Histograma de vías intermedias ... 22
Figura 7. Histograma de vías locales ... 22
Figura 8. Indicador disponibilidad de agua ... 25
Figura 9. Indicador de calidad del aire ... 26
Figura 10. Indicador de escorrentía ... 27
Figura 11. Comparación de indicador vial. ... 28
Figura 12. Indicador vial ... 29
Figura 13.Comparación del indicador global de acuerdo a la aproximación del indicador vial. ... 30
Figura 14. Mapa Indicador global ... 31
Figura 15. Histograma Indicador global ... 32
Figura 16. Correlación de estrato e indicador. ... 33
Figura 17. PM10 ... 39
Figura 18. PM2,5 ... 40
Figura 19. SO2 ... 42
6
Índice de tablas
Tabla 1. Precipitación promedio anual y mensual [mm] entre 1971 y 2000 ... 13
Tabla 2. Estaciones y medición de contaminantes ... 16
Tabla 3. Normas anuales de concentración de contaminantes ... 17
Tabla 4. Relaciones de acuerdo al estrato socioeconómico. ... 19
Tabla 5. Personas promedio por vivienda según localidad ... 20
Tabla 6. Valores de la calidad de la escorrentía ... 24
7
1.
Introducción
El mundo se encuentra en un crecimiento poblacional acelerado y las personas habitan con más frecuencia en zonas urbanas que en zonas rurales (Okun, 2000). Por esta razón, el estrés que se genera sobre los recursos como los alimentos, los terrenos y el agua, requieren de nuevas miradas desde diferentes ángulos para que se propongan y estudien diferentes metodologías en la consecución y aprovechamiento de los recursos, mitigando los impactos generados por el alto consumo de los recursos.
El contexto mundial en cuanto a la cantidad, calidad y accesibilidad del agua, independiente de su uso final es preocupante. Por consiguiente, la siguiente reflexión da pie para entender la problemática que se avecina y la responsabilidad de tomar medidas cautelares, correctivas e incluso innovadoras para disminuir la probabilidad que se afronten problemas relacionados a la escasez de agua. La reflexión se basa en el hecho que 2,5% del agua en el planeta es agua dulce, de la cual el 70%, es decir un 1,75% está congelada en los glaciares y el 0,75% restante es agua que está disponible para consumo. Cerca de 10000 km3 a 14000 km3 de agua dulce son accesibles, de los
cuales, en el año 2000 se consumieron 4430 km3 y se proyecta que para el año 2020 sean 5240 km3.
Solamente 11 km3, cerca del 0,3% del agua demandada anualmente, son reusados. Estos 11 km3
equivalen también al 5% de agua recolectada y tratada anualmente (Lazarova, Azano, Bahri, & Anderson, 2013).
El cambio climático y la variabilidad climática proyectan que habrán sequias más largas y severas, las tasas de recargas de acuíferos y las corrientes de los cuerpos de agua disminuirán y que el estrés sobre el agua va incrementar ya que su demanda crece aproximadamente a una tasa dos veces mayor que la del crecimiento poblacional. Por lo tanto, se proyecta que para 2025, cerca de 1,8 mil millones de personas estén bajo condiciones de estrés de agua (Lazarova, Azano, Bahri, & Anderson, 2013).
Por esta razón, el reúso de agua se ha convertido en una aproximación que promete mejorar las condiciones en las que el agua se usa y que aliviaría en gran medida el estrés que se prevé a futuro sobre este recurso. Es importante entonces notar que el reúso de agua se puede dar a nivel industrial, municipal y de agricultura y que cada uno de estos campos tiene diferencias inherentes debido a sus propias características.
El sector de la agricultura es el que concentra el mayor uso de agua, siendo aproximadamente del 70%, seguido del industrial con un 22% y el municipal con un 8% (Lazarova,
8
Azano, Bahri, & Anderson, 2013). Diferentes medidas se toman para aprovechar de mejor manera el agua con respecto al nivel en que ésta se use. En el marco de esta investigación, el nivel municipal será en el cual se desarrollará una investigación y aproximación a un modelo que permita sugerir e identificar por medio de un indicador, las zonas en las cuales la ciudad de Bogotá cumple con criterios para intervenir y adaptar las condiciones de infraestructura para reusar agua de manera no potable.
1.1
Antecedentes
Antecede a este trabajo de investigación el proyecto realizado por la Universidad de los Andes en compañía de la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAAB), en el cual se analizaron los espacios públicos para determinar los Sistemas de Drenaje Urbano Sostenible (SUDS) que más se adapten a las condiciones de Bogotá (Universidad de los Andes, 2015). Como consecuencia de este trabajo, se quiso ampliar el alcance obtenido y desarrollar una investigación similar para el espacio privado. Por consiguiente, el siguiente trabajo nace de trabajos precedentes en espacios públicos e inicia una investigación y la proposición de una metodología por medio de Sistemas de Información Geográficos (SIG) para espacios privados, enfocándose en áreas residenciales y dando insumos útiles para aplicar lo propuesto en áreas comerciales, dotacionales e industriales.
1.2
Estudios relacionados con el reúso de agua
Las recientes aproximaciones en el desarrollo de metodologías que usan SIG para obtener productos en los cuales se pueda apreciar de manera sencilla las zonas indicadas para intervenir, plantean unos parámetros estándar que resultan útiles en el desarrollo de un indicador adecuado con variables acertadas. En este orden de ideas, el manual que propuso el condado de Los Ángeles (County of Los Angeles, 2006) da insumos sobre aspectos relevantes como son la calidad del aire y la generada por la escorrentía, el consumo per cápita de agua, la distribución de las lluvias espacialmente, y otros estudios añaden aspectos sobre la cercanía a vías y la relación de estas con la calidad del agua lluvia (Barton & Argue, 2009).
Un estudio realizado en Perú, en la cuenca de Ronquillo, de especial interés para el consumo de agua en la comunidad de Cajamarca, desarrolla una metodología en la cual se toman parámetros como los establecidos en la guía de Los Ángeles. En este se toman parámetros como la precipitación, las características del suelo, profundidad del suelo, pendientes y usos del suelo (Krois & Schulte, 2014). Estos parámetros después se interpolan espacialmente dentro de la zona de estudio y por último se asigna un peso a cada uno de acuerdo a su importancia.
9
Otro estudio desarrollado en Benpal, India, escoge como “capas temáticas” el área de drenaje, el coeficiente de escorrentía, el potencial de escorrentía, además de las capas definidas en otros estudios como la precipitación, el uso del suelo, pendientes y tipo de suelo (Jha, Chowdary, Kulkarni, & Mal, 2014). Los pesos de cada parámetro se asignan de acuerdo a rangos que establecen para estos. Un ejemplo en este estudio es que las pendientes las separan en 6 niveles, cada nivel con un valor de indicador diferente, siendo los niveles de menor pendiente más favorables. Esta aproximación de clasificación de parámetros por niveles simplifica la consecución del indicador final.
Adicionalmente, existen ciudades que se destacan por su liderazgo con respecto a la facilidad de implementación y de generación de información relevante para implementar sistemas de reúso de agua. La guía que desarrolló la ciudad de San Francisco (City and county of San Francisco , 2012) es parte de un programa del gobierno local que busca incentivar de manera económica e infraestructural a aquellos individuos que vivan en una vivienda individual o en conjunto, y que quieran adaptar su infraestructura para implementar sistemas de reúso de agua. Esta guía ofrece una calculadora en la cual se ingresan datos de la vivienda como área construida, área impermeable, número de habitantes, entre otras variables, y permite dar un estimado y viabilidad del proyecto. Más aun, indica las características que debe tener el agua para reusar medidos por el contenido de sólidos suspendidos, coliformes y otros parámetros, dependiendo de su uso, para llevar un seguimiento del comportamiento y desempeño del sistema implementado.
Guías sobre el manejo de la escorrentía (Shaver, Horner, Skupien, May, & Ridley, 2007) han permitido desarrollar análisis empíricos sobre la calidad de la escorrentía de acuerdo a los diferentes usos del suelo en que esta se genere. Por lo tanto, hay valores esperados de calidad del agua de acuerdo a usos del suelo residenciales, comerciales, industriales, vías y estacionamientos. Por lo tanto, la calidad esperada de un lugar específico puede ser calculada de manera aproximada y permite tomar decisiones coherentes sobre los posibles tipos de reúso de agua que se puedan hacer.
La repetición de ciertos parámetros en diferentes estudios indica cuáles de estos deben ser considerados para un estudio similar. Por lo tanto, la precipitación, el volumen de la escorrentía, las pendientes, la contaminación y el consumo de la población, son variables que servirían para establecer el indicador.
10
2.
Metodología
Dentro del marco de la investigación de este proyecto, el producto final de esta investigación será el insumo para futuros desarrollos sobre el análisis de espacio privado en relación al reúso de agua para fines no potables y para el desarrollo de SUDS (Sistemas de Drenaje Urbano Sostenible). En la Figura 1 se aprecia el mapa conceptual del desarrollo de este trabajo. La parte encerrada por el recuadro rojo hace referencia a lo que se desarrolló en este proyecto, que consiste en el desarrollo de un indicador de reúso de agua no potable, calculando los volúmenes y consumos de acuerdos a los usos del suelo. El trabajo posterior consta en la parte del diagrama que no está encerrada, en donde se determinarán las tipologías de SUDS para cada lote de acuerdo a las características que este posea.
La metodología que se implementó se describe de manera detallada a continuación. Primero se describirá el proceso de obtención de cada aspecto y variable necesaria. Posteriormente se mostrarán los resultados obtenidos en la implementación de las variables dentro del programa ArcGIS® y se explicarán las razones de aproximaciones hechas en los casos que sea pertinente.
11
12
2.1 Precipitación promedio anual
La precipitación promedio anual tiene una escala que permite comprender y asumir de manera acertada la variabilidad estacionaria de la disponibilidad de agua a lo largo de un año. Por esta razón se escoge como escala de tiempo un año, tal y como también lo plantean en su trabajo de investigación en manejo de aguas residenciales Barton y Argue (Barton & Argue, 2009).
A partir de los estudios realizados por el IDEAM (IDEAM, 2006) se recolectó la información de registro de lluvias de 23 estaciones de Bogotá entre los años 1971 y 2000, como se presenta en la Tabla 1. Con base en esta información, se realizó una capa en ArcGIS® que tuviera estas estaciones meteorológicas con la información del promedio anual de precipitación. Se encontró que, al realizar una interpolación de los datos encontrados, el perímetro urbano de Bogotá no quedaba cubierto completamente con la información de lluvias, razón por la cual se añadieron puntos auxiliares que, de acuerdo a la distancia de las estaciones reales más cercanas, aproximaban un valor de precipitación promedio anual. De esta manera se obtuvo un mapa que contenía una interpolación de valores de precipitación promedio anual para toda el área dentro del perímetro urbano de Bogotá (ver Figura 2).
Es importante destacar que el comportamiento de las lluvias en Bogotá tiene un patrón que se identifica de manera sencilla. La zona norte, nororiental y suroriental son las que más precipitación anual poseen mientras que las zonas occidentales de la ciudad, en algunos casos poseen una cantidad que corresponde a la mitad de estas zonas más lluviosas.
El comportamiento que se observa permite plantear hipótesis sobre la viabilidad de medidas de reúso de agua no potable para aquellos lugares en la ciudad en los cuales la disponibilidad de agua lluvia no es tan elevada como en otras zonas. Por ejemplo, se puede esperar que las zonas al occidente no tengan un desempeño favorable en el indicador por su menor volumen de agua lluvia. Sin embargo, el consumo que se realice por lote de acuerdo a su estrato, localidad, y otros parámetros pueden cambiar lo que se observa con este análisis de precipitación. Por esta razón, definir los usos residenciales en la ciudad de Bogotá fue el siguiente aspecto que se realizó.
13
14
Figura 2. Precipitación promedio anual de Bogotá
2.2 Usos del suelo
A partir de una cobertura de usos del suelo que se tenía en ArcGIS®, por medio de código catastral de cada lote se determinó el tipo de uso de suelo al que este pertenecería. La clasificación se hizo en cinco categorías: residencial (71,0%), comercial (25,5%), industrial (0,3%), dotacional
15
(2,5%) y otros (0,7%). Por medio de las definiciones de usos y destinos (UAECD, 2000) se cruzó la información y se obtuvo una cobertura que diferenciaba los usos del suelo para cada lote.
16
2.3 Calidad del aire
De acuerdo a estudios realizados que analizan las características de la calidad del agua lluvia con respecto a contaminantes criterio de aire, se establece que hay una relación en el transporte de sedimentos y la acidez con respecto a los contaminantes como material particulado (PM10 y PM2,5), óxidos de azufre (SOx) y óxidos de nitrógeno (NOx) (Shukla & Sharma, 2010).
Entre mayor presencia hay de estos contaminantes la calidad del agua lluvia es peor debido a su acidez y el arrastre de sedimentos. Por esta razón se creó una capa en ArcGIS® que tuviera las estaciones de la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire de Bogotá (RMCAB). Sin embargo, se encontró que no todas estas estaciones miden los mismos contaminantes. La mayoría de estaciones miden PM10 y PM2,5.
Tabla 2. Estaciones y medición de contaminantes
Estación PM10 PM2,5 SO2 NO2
Guaymaral X X X
Suba X X X
Usaquén X X
Las Ferias X X X
Centro de Alto Rendimiento X X X X
Puente Aranda X X X X
Ministerio de Ambiente X X
Kennedy X X X
Carvajal-Sevillana X X X
Tunal X X X
San Cristóbal X X
De acuerdo al informe emitido por la Alcaldía de Bogotá en el 2015 sobre la calidad del aire en el 2014 (Alcaldía de Bogotá, 2015), se extrajeron los datos de concentraciones promedios anuales de los contaminantes previamente mencionados. El informe presenta información promedio del año 2013 y 2014, por lo que se promediaron estos datos para obtener un valor que contemplara la varianza comprendida entre estos años.
Al igual que con las estaciones de medición de precipitación, la cobertura requirió de puntos auxiliares para generar una cobertura que comprendiera el perímetro urbano. En este caso, los valores de estaciones vecinas y la distancia a la que se encontraban determinaba el valor en estos puntos auxiliares. En el caso que no se contará con información de estaciones vecinas lo suficientemente confiable, debido a distancias largas entre estas, el valor de la norma se tomó como opción para estos puntos ya que sirve como un factor de seguridad en las aproximaciones hechas. Las normas de concentración anual para estos contaminantes son los que se resumen en la Tabla 3.
17
En el caso de los contaminantes de óxidos de azufre y de nitrógeno, debido a que no en todas las estaciones se miden estos contaminantes, se hicieron aproximaciones más robustas. En los Anexos, la Figura 19 muestra la distribución de contaminación de óxido de azufre. Aquí se puede observar que no se obtiene una distribución continua a diferencia de PM10 y PM2,5. Por esta razón,
los contaminantes de óxidos de azufre y óxido de nitrógeno se descartaron por falta de información. Los resultados obtenidos se analizaron y se encontró que hay una relación directa entre las concentraciones de PM10 y PM2,5. En la Figura 4 se muestra gráficamente el comportamiento de
estos contaminantes y se observa una correlación directa entre la concentración de los contaminantes. Hay una correlación con un R2 de 0,9541, lo cual permite establecer que el PM
10 sea
el único contaminante a evaluar para el indicador debido a su alta correlación con el PM2,5.
Figura 4. Correlación de contaminantes de calidad del aire
Adicionalmente, los resultados obtenidos para PM10 se compararon con el estudio realizado
por (Gaitán, Cancino, & Behrentz, 2007) y demostraron ser coherentes con los resultados obtenidos en el estudio mencionado (Ver Figuras 17, 18, 19 y 20 en la sección de Anexos).
Tabla 3. Normas anuales de concentración de contaminantes
Contaminante Concentración norma anual* (µg/m3)
PM10 50
R² = 0,9541
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0 20 40 60 80 100
PM
2,5
(u
g/m
3)
PM 10 (ug/m3)
18
PM2,5 25
*Resolución 610 de 2010 (Ministerio de Ambiente, 2010)
2.4 Calidad de la escorrentía
Una manera complementaria de caracterizar la calidad del agua es por medio de la calidad que esta posea en la escorrentía que se genere. Esto permite que la contaminación asociada a la calidad del aire se complemente con la contaminación de la escorrentía de acuerdo al uso del suelo en el que esta se genere.
De acuerdo a la guía técnica de manejo de escorrentía urbana (Shaver, Horner, Skupien, May, & Ridley, 2007), se ha desarrollado un conocimiento empírico sobre la calidad asociada a los diferentes usos del suelo como son estacionamientos, zonas residenciales de densidades altas, medias o bajas, zonas comerciales y zonas industriales. Por esta razón, de acuerdo a las diferentes clases de zonas residenciales y de acuerdo a su código de catastro, se pueden determinar densidades diferentes para cada tipo de lote residencial.
2.5
Malla vial
La capa de malla vial es necesaria para añadir un parámetro que será útil dentro del cuadro del trabajo de investigación que comprende el desarrollo de SUDS para espacio privado. Por este motivo la cercanía de un lote a una vía estará directamente relacionada a la calidad de agua de escorrentía (Okun, 2000) y también en la calidad del aire, que afectará implícitamente la calidad del agua lluvia.
En los resultados se analiza la importancia de incluir en el indicador la cercanía de los lotes a diferentes tipos de vías. Para esto se clasifican las vías según su jerarquía: arterial, intermedia y local. Esto relaciona de manera directa el flujo vehicular y la carga de contaminantes asociados.
2.6
Estrato socioeconómico
Los estratos socioeconómicos son importantes para determinar el consumo de agua per cápita. En un estudio realizado en el 2014, se encontró una distribución de consumo de agua de acuerdo al estrato socioeconómico como se muestra en la Tabla 3 (Gómez, et al., 2014). Con esta información, a los lotes residenciales se les asignó el valor del consumo de acuerdo a su estrato en la capa de ArcGIS®.
Adicionalmente, se investigó la relación del estrato socioeconómico y la relación que tiene con el área construida de una vivienda. En un informe de la Secretaría Distrital de Planeación en el
19
2014, se obtiene la relación de área/estrato para los estratos 2, 3, 4, 5 y 6 (Secretaría Distrital de Planeación, 2015).
Por último, el porcentaje de consumo de agua no potable dentro de cada hogar también tiene se caracteriza de acuerdo al estrato de la vivienda. En este caso, de acuerdo a (Gómez, et al., 2014), los porcentajes asociados al lavado de ropas y a sanitarios comprenden unos porcentajes que se muestran en la Tabla 3.
Los estratos 0 y 1 no poseen información completa sobre su consumo o área. Por lo tanto, el área de vivienda que se asumió para estrato 1 fue de 40 m2. Estrato 0, caracterizado por los barrios
de invasión en la ciudad, para tener información que sea acertada y que tenga un factor de seguridad asociado, toma los valores correspondientes a estrato 1. Estas medidas aseguran un factor de seguridad y mantienen el patrón de comportamiento de la ciudad.
Tabla 4. Relaciones de acuerdo al estrato socioeconómico.
Estrato Consumo de agua per cápita por día (L/hab/d)
Área de vivienda (m2)
consumo no potable
(%)
0 73 40 44
1 73 40 44
2 73,67 45 44
3 72,67 58,97 44
4 77,33 84 50
5 93,67 101,34 50
6 108,67 131,9 48
2.7
Localidades
Por último, la información de la división política de la ciudad de Bogotá y los estudios demográficos realizados en estas localidades, establecen el promedio de habitantes por vivienda (Secretaría de Planeación Distrital, 2010). Esto permite aproximar los habitantes que se tienen por lote de acuerdo al número de pisos que tenga cada lote y el área construida que este posee. Es decir, el área construida del lote multiplicado por el número de pisos que este tiene es el área máxima construida de este. Teniendo en cuenta el área promedio de vivienda por estrato, al dividir el primero entre el último, se obtiene un estimado de viviendas que, luego conociendo el promedio de habitantes por vivienda de cada localidad, permite establecer un valor aproximado de los habitantes que se encuentran en el lote.
# ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑙𝑜𝑡𝑒 = # 𝑝𝑖𝑠𝑜𝑠 ∗ 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑢𝑖𝑑𝑎
20
Tabla 5. Personas promedio por vivienda según localidad Localidad Personas por vivienda
Usaquén 3,00
Chapinero 2,45
Santa Fe 3,29
San Cristóbal 3,73
Usme 3,99
Tunjuelito 4,21
Bosa 4,52
Kennedy 3,90
Fontibón 3,03
Engativá 3,67
Suba 3,58
Barrios Unidos 4,15
Teusaquillo 2,58
Los Mártires 3,65
Antonio Nariño 4,01
Puente Aranda 3,73
La Candelaria 3,07
Rafael Uribe Uribe 3,72
Ciudad Bolívar 4,36
Sumapaz 3,68
2.8
Manejo de las capas y desarrollo del indicador
Las capas mencionadas anteriormente fueron manipuladas para que cada lote residencial tuviera asociado los valores mencionados de cada aspecto, es decir, cada lote residencial tiene la información del consumo anual de agua, el volumen anual potencial de agua lluvia, la concentración de PM10, la calidad de la escorrentía que genera y cercanía a vías arteriales,
intermedias y locales. Por medio de estos parámetros se desarrolló un indicador que sumara de manera coherente el desempeño de los diferentes componentes. Esto se realizó asignando pesos a cada componente. Sin embargo, para contemplar que los pesos escogidos no fueran arbitrarios, se realizó un análisis de desempeño variando los pesos de cada componente.
𝐼 = %1∗ 𝐼𝑛𝑑𝑎𝑔𝑢𝑎+ %2∗ 𝐼𝑛𝑑𝑣𝑖𝑎𝑙+ %2∗ 𝐼𝑛𝑑𝑎𝑖𝑟𝑒+ %2𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡í𝑎
Los pesos se variaron partiendo de la premisa que la disponibilidad de agua es primordial para el potencial del reúso de agua. Por lo tanto, el peso de %1 varía entre 0,5 y 0,8, así entonces el
21
valor de %2 se reparte entre los otros 3 componentes de manera equitativa. A continuación, se
explica los valores que toma cada indicador.
Indicador de disponibilidad de agua: Relación lluvia y consumo
El primer término de la ecuación del indicador es el que está relacionado directamente con el agua. En este caso se evalúa la cantidad de precipitación anual sobre un lote con respecto al consumo anual de este.
𝐼𝑛𝑑𝑎𝑔𝑢𝑎=
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 [𝑚𝑚] ∗ 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑙𝑜𝑡𝑒 [𝑚2] 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑙𝑜𝑡𝑒 [𝐿] ∗ % 𝑈𝑠𝑜 𝑛𝑜 𝑝𝑜𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒
Sí la relación es mayor a 1, el valor que toma el indicador es 1.
Indicador vial: Relación de la cercanía a vías
El indicador vial se forma de 3 componentes. Estos se separan de acuerdo a la clasificación de las vías, ya sean arteriales, intermedias y locales. Por esta razón, diferentes distancias se aplican para cada nivel de importancia de la vía. Estas distancias se determinaron de acuerdo a la distribución que se encontró en los datos y que se presentan en las siguientes figuras.
22
Figura 6. Histograma de vías intermedias
23 𝐼𝑛𝑑𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙=
{
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 0 𝑚 𝑦 100 𝑚 = 0 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 100 𝑚 𝑦 200 𝑚 = 0,2 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 200 𝑚 𝑦 300 𝑚 = 0,4 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 300 𝑚 𝑦 400 𝑚 = 0,6 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 400 𝑚 𝑦 500 𝑚 = 0,8
𝑚á𝑠 𝑑𝑒 500 𝑚 = 1
𝐼𝑛𝑑𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 =
{
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 0 𝑚 𝑦 20 𝑚 = 0 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 20 𝑚 𝑦 40 𝑚 = 0,2 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 40 𝑚 𝑦 60 𝑚 = 0,4 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 60 𝑚 𝑦 80 𝑚 = 0,6 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 80 𝑚 𝑦 100 𝑚 = 0,8 𝑚á𝑠 𝑑𝑒 100 𝑚 = 1
𝐼𝑛𝑑𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙=
{
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 0 𝑚 𝑦 4 𝑚 = 0 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 4 𝑚 𝑦 8 𝑚 = 0,2 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 8 𝑚 𝑦 12 𝑚 = 0,4 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 12 𝑚 𝑦 16 𝑚 = 0,6 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 16 𝑚 𝑦 20 𝑚 = 0,8
𝑚á𝑠 𝑑𝑒 20 𝑚 = 1
El indicador vial será entonces el promedio de cada tipo de vía: 𝐼𝑛𝑑𝑣𝑖𝑎𝑙 = (𝐼𝑛𝑑𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙+ 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎+ 𝐼𝑛𝑑𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙)/3
Indicador de calidad de aire
El indicador de calidad de aire relaciona el promedio anual de concentración de contaminante con la norma de cada contaminante para el promedio anual. En este caso, debido a la correlación que se demostró anteriormente (Figura 4) se toma en cuenta únicamente la concentración de PM10.
𝐼𝑛𝑑𝑎𝑖𝑟𝑒= 1 −
𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛𝑡𝑒 [𝜇𝑔 𝑚3] 50 [𝜇𝑔
𝑚3]
En el caso en que la concentración supere la norma, el indicador será 0.
Indicador de calidad de escorrentía
Este último parámetro clasifica de acuerdo a la densidad de las zonas residenciales la calidad de la escorrentía de los lotes residenciales. Para zonas con densidades altas se asigna valores bajos mientras que para zonas no densas se asignan valores altos. Esto permite castigar y premiar aquellas zonas con escorrentía de mejor calidad. Por lo tanto, de acuerdo a los códigos catastrales se tienen los siguientes valores:
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Tabla 6. Valores de la calidad de la escorrentía
Tipo de suelo Valor
Alta densidad – Código 038 0,35
Media densidad – Códigos 037 y 002 0,65
Baja densidad – Código 001 0,9
Estacionamientos – Códigos 051 0,1
3.
Resultados y discusión
Los resultados que se obtuvieron se analizaron de manera independiente para cada indicador y luego se contrastaron con el indicador global para analizar tendencias que hayan ocurrido e inferir sobre el comportamiento del indicador.
Indicador de disponibilidad de agua
El indicador de disponibilidad de agua muestra una tendencia que se asemeja al comportamiento que se observa en la Figura 2 sobre precipitación promedio anual. Este comportamiento muestra que los lotes ubicados al norte y nororiente de la ciudad de Bogotá tienen un mejor desempeño en el indicador debido a que poseen promedios de precipitación más altos que los que se tienen en el occidente de la ciudad. Otro aspecto importante que se puede notar es que esta zona que tiene un mejor desempeño se ubica principalmente donde los estratos 5 y 6 se concentran. Esto indica que la relación del área de vivienda, la cual está implícitamente relacionada con el área construida, permite captar un mayor volumen de precipitación ya que la extensión de los lotes de estos estratos es mayor, por lo que potencialmente existe una mayor captación de agua lluvias en su terreno. El mapa de la Figura 8 muestra los resultados.
25
Figura 8. Indicador disponibilidad de agua
Indicador de calidad del aire
El desempeño del indicador de la calidad del aire muestra un comportamiento que esperaba obtenerse debido a la distribución de la concentración de los contaminantes en la ciudad. La zona industrial, que se encuentra en el sur occidente de la ciudad, tiene las peores condiciones de calidad del aire debido a que los promedios anuales de concentración de material particulado sobrepasan los
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valores de la norma. Por esta razón el indicador de aire muestra un desempeño pobre en la zona occidental y la zona que comprende el centro de la ciudad. Esto se relaciona con la distribución de lluvias ya que estas zonas contaminadas no tienen fenómenos de deposición húmeda debido a su baja precipitación.
27 Indicador de calidad de la escorrentía
El indicador de escorrentía en general muestra un comportamiento positivo asociado a la calidad asociada al uso residencial de los suelos debido a que según los rangos establecidos, la mayoría de predios poseen una densidad media.
Figura 10. Indicador de escorrentía
28 Indicador vial
El indicador vial se analizó de manera más profunda ya que se quería analizar el efecto de incluir en el indicador la cercanía al tipo de vías dependiendo de su jerarquía. La Figura 11 muestra que los valores del indicador que solo tiene en cuenta las distancias a vías arteriales tiene un menor desempeño ya que la mayoría de valores se encuentran entre 0 y 0,25. Por el contrario, el indicador que tiene en cuenta la distancia a las diferentes vías según su jerarquía concentra la mayoría de valores entre 0,25 y 0,5. Sin embargo, los promedios observados no difieren significativamente; el indicador que solo tiene en cuenta las vías arteriales tiene un valor promedio de 0,32 mientras que el otro tienen un promedio de 0,37. Por lo tanto, la diferencia no es significativa cómo podría pensarse por la distribución que se observa en la Figura 11.
En el análisis del indicador global, se analizará cómo cambia el valor de este de acuerdo a la manera en que se tome el indicador vial.
Figura 11. Comparación de indicador vial.
El comportamiento que se observa en la Figura 12 es del indicador que incluye la jerarquía vial. Se puede observar que a medida que los predios se alejen de las vías arteriales y se encuentren en medio de los barrios, mayor es el valor de su indicador.
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30 Indicador global
Con estos mapas de desempeño individual y entendiendo el fondo de las razones de su desempeño, al ver el mapa del indicador global se puede comprender las razones de las zonas o tendencias del desempeño del indicador. Previamente se analiza la influencia del indicador vial, de acuerdo a cómo se analizó anteriormente.
En la Figura 13 se muestra la comparación del desempeño del indicador global. En esta figura se observa que las dos aproximaciones del indicador vial tienen resultados similares. La distribución de los resultados difiere poco y siguen el mismo patrón. De igual manera, los promedios son muy cercanos; el indicador global que tiene en cuenta la jerarquía vial tiene un promedio de 0,52 y el otro tiene un promedio de 0,55. Esto permite concluir que el resultado final no tiene cambios significativos al variar los criterios del indicador vial. En este caso, debido a que se es más riguroso en el indicador, la aproximación que incluye la jerarquía vial es la que se usa como resultado final. La Figura 14 muestra el mapa del indicador global.
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Figura 14. Mapa Indicador global
La Figura 14 permite observar varias tendencias. La primera tendencia es que las zonas de los lotes ubicados en el sur occidente de la ciudad, aquellos que están alrededor de la zona industrial, tiene el menor valor del indicador. Esto se debe a que el indicador castiga la mala calidad del aire y como consecuencia estos lugares no tienen un indicador de reúso potencial de agua no
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potable favorable. La segunda tendencia es que los lotes que no están en las fronteras con vías arteriales se desempeñan mejor. Esto se evidencia en la zona industrial previamente mencionada fácilmente; a pesar de que en esta zona los lotes se penalizan por su mala calidad del aire, los lotes al interior de estas zonas tienen un mejor indicador debido a que están más lejos de vías arteriales. Por último, la zona norte, nororiental y suroriental de la ciudad es la que mejor desempeño tiene y se debe a que en los parámetros tiene el mejor rendimiento.
Con respecto al indicador de disponibilidad de agua, esta zona presenta la mayor precipitación, en cuanto a la calidad del aire esta zona no presenta promedios de concentración de contaminantes que sobrepasen las normas y finalmente, los lotes de esta zona, en su mayoría quedan al interior de barrios en los cuales se rodean principalmente de vías locales o intermedias, lo que mejora su desempeño en el indicador.
La distribución de los resultados se puede observar en el siguiente histograma (Figura 15).
Figura 15. Histograma Indicador global
La mayoría de los lotes analizados se encuentran debajo de un valor de indicador de 0,582. Esto quiere decir que no toda la ciudad cuenta con características favorables para la implementación de medidas de reúso de agua. Sin embargo, es relevante notar que una cantidad importante de lotes sí presentan condiciones favorables y se aprecia un pico en los valores entre 0,75 y 0,834.
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En la Tabla 7 se resume cómo se comportaron los indicadores. Tabla 7. Resumen indicadores
Indicador Agua Indicador Vial Indicador Aire Indicador
Escorrentía Indicador Global
Promedio 0,58 0,37 0,09 0,77 0,52
Mínimo 0,02 0 0 0,2 0,08
Máximo 1,00 1,00 0,52 0,8 0,92
4.
Conclusiones
El indicador de reúso potencial de agua no potable desarrollado en este trabajo identificó de manera clara las zonas en la ciudad de Bogotá que tienen un perfil favorable para implementar infraestructuras que permitan reusar agua de manera no potable. Es interesante notar que las zonas de la ciudad con los resultados más favorables coinciden con los estratos más altos y que por ende puede tener como consecuencia que los consumos de agua potable en estas zonas, que son los más altos, se disminuyan y así se reduzca el estrés de recursos de agua potable. Sin embargo, desde otra perspectiva, es negativo encontrar que no hay escenarios favorables en las zonas que son de estratos socioeconómicos más bajos. Esto sugiere que estos lugares no tienen condiciones favorables en la implementación de medidas de reúso, que traería beneficios económicos en el ahorro de consumo de agua.
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La Figura 16 muestra que hay una relación entre el estrato y el indicador. Es posible observar que hay una tendencia ascendente que sugiere que entre mayor sea el estrato, mayor es el indicador global de reúso de agua. Esto se puede notar observando que los valores más bajos del indicador son mayores entre mayor sea el estrato.
Otro aspecto interesante es que los barrios de invasión, ubicados al sur oriente de la ciudad, tienen características que los perfila como candidatos favorables para reusar agua. Esto es relevante y coincide con lo que sucede actualmente en estos lugares en los cuales el acceso a agua potable no existe y se abastecen con aguas lluvias (Suárez & Rodríguez, 2014). Por tal motivo, este indicador sugiere de manera adecuada y señala las ubicaciones de los lotes con los perfiles más apropiados para implementar medidas con las cuales se pueda reusar agua y abastecer zonas de la ciudad con agua y disminuir el consumo de agua potable.
Por último, a partir de los valores obtenidos del indicador global, se puede sugerir que un umbral a partir del cual se pueda considerar favorable un lote para implementar medidas de reúso de agua es para valores superiores a 0,5. Este valor considera que el predio cuente con una disponibilidad de agua suficiente y que las condiciones de calidad del agua, asociadas a la calidad del aire, la carga de contaminantes de la escorrentía y la distancia a vías, sean positivas. En este caso, cerca del 57% de los lotes residenciales serían aptos para estas medidas.
5.
Trabajo futuro
Dentro del marco del trabajo de investigación en el diseño e implementación de SUDS para espacios privados, este trabajo permite avanzar en la consecución de un reporte con los insumos suficientes para identificar los lugares en la ciudad de Bogotá que presentan las condiciones más apropiadas para ser intervenidos. Los trabajos que posteriormente se desarrollen, deben investigar cómo desarrollar una metodología como la que se planteó en este estudio para perfilar los usos del suelo comercial, industrial y dotacional.
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6.
Agradecimientos
Agradezco a José Alejandro Martínez, quien siempre estuvo dispuesto a recomendar y ayudar con los pasos a seguir en la investigación y con los obstáculos que presentaba el manejo de información tan grande en programas como ArcGIS®. Agradezco también la colaboración y consejos en el desarrollo de la investigación de Juan Pablo Rodríguez, quien asesoró de manera continua el avance del trabajo.
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7.
Referencias
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Nota: Las coberturas de uso del suelo y de malla vial fueron tomadas por parte de IDECA y Catastro. Las coberturas generadas de calidad del aire y precipitación promedio anual son propias del autor del trabajo de investigación. En el siguiente vínculo se pueden encontrar los mapas http://mapas.bogota.gov.co/portalmapas/
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Anexos
8.1 Mapas calidad del aire
40 Figura 18. PM2,5
42 Figura 19. SO2
Figura 20. Mapa de estudio hecho por Gaitán de isoconcentraciones de PM10 para el 2006.
