UNIVERSIDAD UTE
FACULTAD CIENCIAS DE LA INGENIERÍA E
INDUSTRIAS
CARRERA DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y MANEJO
DE RIESGOS NATURALES
ANÁLISIS ESPACIAL DEL ÍNDICE DE CALIDAD DE AGUA Y
SUELO EN LA MICROCUENCA DEL RÍO LOLITA,
SUBCUENCA ALTA DEL RÍO SÁBALO
TRABAJO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO AMBIENTAL Y MANEJO DE RIESGOS NATURALES
MANUEL EDUARDO CARRILLO CRUZ
© Universidad UTE. 2018
FORMULARIO DE REGISTRO BIBLIOGRÁFICO
PROYECTO DE TITULACIÓN
DATOS DE CONTACTO
CÉDULA DE IDENTIDAD: 1719780155
APELLIDO Y NOMBRES: Carrillo Cruz Manuel Eduardo DIRECCIÓN: Calle Juan B. Eguez y 6 de Noviembre EMAIL: [email protected] TELÉFONO FIJO: 022743405
TELÉFONO MOVIL: 0992900474
DATOS DE LA OBRA
TITULO: Análisis espacial del índice de calidad de agua y suelo en la microcuenca del río Lolita, subcuenca
alta del río Sábalo AUTOR: Carrillo Cruz Manuel Eduardo FECHA DE ENTREGA DEL
PROYECTO DE TITULACIÓN: Septiembre de 2018 DIRECTOR DEL PROYECTO DE
TITULACIÓN: Luis Ernesto Reina Jiménez PROGRAMA PREGRADO POSGRADO
TITULO POR EL QUE OPTA: Ingeniero Ambiental y Manejo de Riesgos Naturales
interpolación matemática denominada Kriging (ArcGIS 10.5) que consiste en estimar valores intermedios entre puntos, para finalmente comparar los resultados. Todos los puntos muestreados de agua presentaron un índice de calidad “aceptable “y en cuanto al recurso suelo, del análisis espacial se obtuvo que el 44,1% de su superficie total presentó valores “altos” de calidad, el 33.5% de “moderada” calidad, el 15.2% de “baja” calidad y el 7.2% de “muy baja” calidad.
PALABRAS CLAVES: Análisis espacial; ArcGIS; Índice de calidad del agua; Índice de calidad del suelo; Kriging;
ABSTRACT: The Lolita river is located in the parish of Valle Hermoso in the province of Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador and is currently one of the sources of drinking water supply for the urban area of La Concordia, which is why it is imperative to control, reduce or mitigate any scenario that causes loss in the quantity and quality of the resource. The present work focuses on performing a spatial analysis of the Water Quality Indices (WQI) and Soil Index (SQI) through a cartographic map of the Lolita river microbasin using the tools of the ArcGIS 10.5 program. To evaluate the water resource, a total of seven monitoring points were obtained, which served to perform two samplings during a period of two months and for the soil resource a total of 39 points was obtained using the grid method, with the results the WQI was determined according to Rojas (1991) and the SQI according to Kosmas et al. (2014) that have been spatially represented by a mathematical interpolation called Kriging (ArcGIS 10.5) that consists of estimating intermediate values between points, to finally compare the results. All the sampled water points showed an "acceptable" quality index and in terms of soil resources, spatial analysis showed that 44.1% of its total surface presented "high" quality values, 33.5% of "moderate" quality, 15.2%" low "quality and 7.2%" very low "quality. KEYWORDS Spatial analysis; ArcGIS; WQI; SQI; Water quality
index; Soil quality index; Kriging
Se autoriza la publicación de este Proyecto de Titulación en el Repositorio Digital de la Institución.
_____________________________________
DECLARACIÓN Y AUTORIZACIÓN
Yo, CARRILLO CRUZ MANUEL EDUARDO, CI 1719780155 autor del proyecto titulado: Análisis Espacial del Índice de Calidad de Agua y Suelo en la Microcuenca del Río Lolita, Subcuenca Alta del Río Sábalo previo a la obtención del título de INGENIERO AMBIENTAL Y MANEJO DE RIESGOS NATURALES en la Universidad UTE.
1. Declaro tener pleno conocimiento de la obligación que tienen las Instituciones de Educación Superior, de conformidad con el Artículo 144 de la Ley Orgánica de Educación Superior, de entregar a la SENESCYT en formato digital una copia del referido trabajo de graduación para que sea integrado al Sistema Nacional de información de la Educación Superior del Ecuador para su difusión pública respetando los derechos de autor.
2. Autorizo a la BIBLIOTECA de la Universidad Tecnológica Equinoccial a tener una copia del referido trabajo de graduación con el propósito de generar un Repositorio que democratice la información, respetando las políticas de propiedad intelectual vigentes.
Santo Domingo, 6 de septiembre del 2018
________________________________ CARRILLO CRUZ MANUEL EDUARDO
DECLARACIÓN
Yo MANUEL EDUARDO CARRILLO CRUZ, declaro que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.
La Universidad UTE puede hacer uso de los derechos correspondientes a este trabajo, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normativa institucional vigente.
CERTIFICACIÓN
Certifico que el presente trabajo que lleva por título “Análisis Espacial del Índice de Calidad de Agua y Suelo en la Microcuenca del Río Lolita, Subcuenca Alta del Río Sábalo”, que, para aspirar al título de Ingeniero Ambiental y Manejo de Riesgos Naturales fue desarrollado por Manuel Eduardo Carrillo Cruz, bajo mi dirección y supervisión, en la Facultad de Ciencias de la Ingeniería e Industrias; y cumple con las condiciones requeridas por el reglamento de Trabajos de Titulación artículos 19, 27 y 28.
________________________ Luis Ernesto Reina Jiménez DIRECTOR DEL TRABAJO
DEDICATORIA
AGRADECIMIENTO
Agradezco a Dios por guiar mi camino, a mis padres por todo el apoyo que he recibido durante toda mi vida.
A mis hermanas Adriana, Alejandra, Maribel y Vanesa por el cariño, apoyo y consejos que me han brindado.
A Rotsen por acompañarme, quererme y apoyarme durante mi vida universitaria.
ÍNDICE DE CONTENIDO
RESUMEN ... 1
ABSTRACT ... 2
1. INTRODUCCIÓN ... 3
2. MARCO REFERENCIAL ... 6
3. METODOLOGÍA ... 8
3.1 Localización ... 8
3. 2 Diseño de la tecnología ... 9
3.3 Construcción de la tecnología... 16
3.4 Pruebas técnicas ... 21
3.5 Análisis económico ... 21
3.6 Manual del usuario ... 22
4. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 24
4.1 Índice de Calidad de agua ... 24
4.2 Índice de Calidad del Suelo ... 25
CONCLUSIONES ... 29
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Parámetros y métodos de análisis de agua ... 10
Tabla 2. Pesos asignados a cada parámetro del ICA de acuerdo a su i m importancia. ... 11
Tabla 3. Clasificación de la calidad del agua según valores que tome el I C ICA. ... 12
Tabla 4. Parámetros y métodos de análisis de suelo. ... 14
Tabla 5. Índices de calidad para los parámetros de suelo. ... 14
Tabla 6. Valoración de la calidad del suelo. ... 16
Tabla 7. Análisis económico para el muestreo y elaboración de mapas. 21 Tabla 8. Resultados de laboratorio para cada parámetro de agua. ... 24
Tabla 9. Valores respectivos de ICA. ... 24
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Mapa de localización de la zona de estudio. ... 8
Figura 2. Delimitación del área de estudio. ... 9
Figura 3. Puntos de agua muestreados. ... 10
Figura 4. Índices de calidad que contiene el ICATEST V1.0... 12
Figura 5. Esquemas de muestreo: A azar en zig-zag, B transectos p paralelos, C transectos al azar intersectados, D muestras en r e rejillas. (Secretaría de Ambiente Quito, 2013). ... 13
Figura 6. Puntos de suelo muestreados. ... 13
Figura 7. Datos ordenados en una tabla Excel para la elaboración del m a mapa de la distribución de la materia orgánica. ... 16
Figura 8. Selección dela herramienta “Add XY Data” ... 17
Figura 9. Puntos de muestreo y polígono digitalizados. ... 17
Figura 10. Selección de la herramienta “Geostatistical Wizard”... 18
Figura 11. Selección de los datos a ser interpolados. ... 18
Figura 12. Paso dos para la elaboración de la interpolación... 19
Figura 13. Selección del modelo de interpolación. ... 19
Figura 14. Mapa de interpolación sin ajustar al polígono de muestreo. .... 20
Figura 15. Exportación de los datos a una Raster. ... 20
Figura 16. Mapa de interpolación ajustado al polígono de estudio. ... 21
Figura 17. Selección de la herramienta “Catalog” para encontrar los s h a shapefile. ... 22
Figura 18. Identificación de los shapefile. ... 22
Figura 19. Mapa editado mediante la opción “Layout View” ... 23
Figura 20. Selección del formato de exportación del mapa digitalizado. .. 23
Figura 21. Índice de calidad de agua en la microcuenca del río Lolita. ... 25
Figura 22. Distribución de carbono orgánico del suelo en la microcuenca d e del río Lolita. ... 26
Figura 23. Densidad del suelo en la microcuenca del río Lolita. ... 27
Figura 24. pH en la microcuenca del río Lolita. ... 27
RESUMEN
El río Lolita, está ubicado en la parroquia de Valle Hermoso en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador y es actualmente una las fuentes de abastecimiento de agua potable del área urbana del cantón La Concordia, motivo por lo cual es imperioso controlar, disminuir o mitigar cualquier escenario que cause pérdida en la cantidad y calidad del recurso. El presente trabajo se enfoca en realizar un análisis espacial de los Índices de Calidad de Agua (ICA) y Suelo (ICS) a través de un mapa cartográfico de la microcuenca del río Lolita usando las herramientas del programa ArcGIS 10.5. Para evaluar el recurso agua se obtuvo un total de siete puntos de monitoreo, los cuales sirvieron para realizar dos muestreos durante un periodo de dos meses y para el recurso suelo se obtuvo un total de 39 puntos utilizando el método de la cuadricula, con los resultados se determinó el ICA según Rojas (1991) y el ICS según Kosmas et al. (2014) que han sido representados espacialmente mediante una interpolación matemática denominada Kriging (ArcGIS 10.5) que consiste en estimar valores intermedios entre puntos, para finalmente comparar los resultados. Todos los puntos muestreados de agua presentaron un índice de calidad “aceptable “y en cuanto al recurso suelo, del análisis espacial se obtuvo que el 44,1% de su superficie total presentó valores “altos” de calidad, el 33.5% de “moderada” calidad, el 15.2% de “baja” calidad y el 7.2% de “muy baja” calidad.
ABSTRACT
The Lolita river is located in the parish of Valle Hermoso in the province of Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador and is currently one of the sources of drinking water supply for the urban area of La Concordia, which is why it is imperative to control, reduce or mitigate any scenario that causes loss in the quantity and quality of the resource. The present work focuses on performing a spatial analysis of the Water Quality Indices (WQI) and Soil Index (SQI) through a cartographic map of the Lolita river microbasin using the tools of the ArcGIS 10.5 program. To evaluate the water resource, a total of seven monitoring points were obtained, which served to perform two samplings during a period of two months and for the soil resource a total of 39 points was obtained using the grid method, with the results the WQI was determined according to Rojas (1991) and the SQI according to Kosmas et al. (2014) that have been spatially represented by a mathematical interpolation called Kriging (ArcGIS 10.5) that consists of estimating intermediate values between points, to finally compare the results. All the sampled water points showed an "acceptable" quality index and in terms of soil resources, spatial analysis showed that 44.1% of its total surface presented "high" quality values, 33.5% of "moderate " quality, 15.2%" low "quality and 7.2%" very low "quality.
1. INTRODUCCIÓN
A lo largo de la historia, la calidad del agua potable ha sido un factor determinante del bienestar humano. Las enfermedades propagadas por agua potable contaminada con material fecal diezmaron a la población de ciudades enteras. Incluso actualmente, el agua insalubre contaminada por fuentes naturales o humanas siguen causando graves problemas a las personas que se ven obligadas a usarla, tanto para beber como para la irrigación de hortalizas u otras plantas comestibles (Manahan, 2007).
En las últimas décadas, ha aumentado la demanda de agua dulce debido al rápido crecimiento de la población y al acelerado ritmo de industrialización (Ramakrishnaiah, Sadashivalah, & Ranganna, 2009). Por este motivo es de vital importancia contar con herramientas que permitan determinar la calidad del agua en un tiempo dado. Por ejemplo, un índice de calidad de agua (ICA) es una herramienta que permite diagnosticar mediante una selección de parámetros físico químicos la calidad de este recurso natural (Rubio, y otros, 2014).
El primer ICA fue desarrollado por la NSF (National Science Foundation) en los Estados Unidos de Norte América (Brown, 1970).
En Latinoamérica también se desarrollaron varios índices de calidad de agua, entre ellos: Rojas (1991) quien adaptó el INSF reduciendo varios parámetros y adaptándolo a las condiciones específicas del río Cauca en Colombia modificando las ponderaciones porcentuales asignados a cada parámetro de acuerdo con la importancia en la evaluación de la calidad del río.
Otro factor importante dentro de una cuenca hidrográfica no solo es la calidad de sus aguas si no también calidad de su suelo. Los recursos naturales de muchas cuencas hidrográficas ya han sido degradados, la población tiene serios problemas socioeconómicos y ambientales y por lo tanto es necesario superar éstas condiciones y luego establecer un manejo racional de la mayoría de las cuencas, con aspectos críticos de erosión de suelos, deforestación, sequia, contaminación de aguas, perdida de fertilidad de suelos, baja productividad de la tierra y pobreza rural (Faustino & Jiménez, 2000).
Los suelos son de vital importancia para la producción de cultivos nutritivos, filtran y limpian decenas de miles de km3 de agua cada año. Como
parte de los recursos mundiales de suelos se encuentran en condición mala o muy mala y que las condiciones están empeorando en muchos más casos de los que están mejorando.
En particular, el 33% de la tierra se encuentra de moderada a altamente degradada debido a la erosión, salinización, compactación, acidificación, y la contaminación química de los suelos (FAO & GTIS, 2015).
Proteger los recursos naturales que conforman una cuenca hidrográfica es importante para mantener la salud y el bienestar de todos los seres vivos, a corto y a largo plazo, motivo por el cual deberíamos crear y aplicar medidas que se centren en la conservación del agua y suelo de las cuencas hidrográficas; debemos generar cambios en conceptos y actitudes, cambios en el proceso de producción que minimicen los daños ambientales y la destrucción de los recursos (Jimenez, Medina, Sánchez, & Vásquez, 2011).
La identificación de un Índice de Calidad del Suelo (ICS) y un Índice de Calidad del Agua (ICA) deberían ir de la mano para conocer los cambios que la intervención antrópica ha generado en la cuenca hidrográfica para posterior generar conocimiento y especializarlos mediante mapas temáticos de fácil comprensión para generar conciencia en los habitantes cercanos a estos recursos y dar solución antes de su degradación, motivo por el cual se ha desarrollado este estudio ya que del río Sábalo (formado por dos microcuencas: río Lolita y río Roncador) los habitantes de La Concordia y Valle hermoso extraen sus aguas para consumo. Cabe recalcar que el presente estudio fue derivado del proyecto de vinculación que la Universidad UTE desarrolla para la gestión sostenible de microcuencas del río Sábalo. A la actualidad no existe ningún estudio sobre la contaminación del río Sábalo ni del suelo que conforma su cuenca hidrográfica y la única información disponible es un estudio hidrológico del sistema de agua potable de La Concordia realizada por Pilamunga (2011).
Objetivo General:
Determinar la calidad del suelo y agua en la microcuenca de río Lolita.
Objetivos Específicos:
Determinar el índice de calidad de agua y suelo de la microcuenca del río Lolita
2. MARCO REFERENCIAL
En ciertos casos el usuario conoce el valor de una función f(x) en una serie de puntos X1, X2, ···, Xn, pero no se conoce una expresión analítica de f(x)
que permita calcular el valor de la función para un punto arbitrario. Un ejemplo claro son las mediciones de laboratorio, donde se mide cada minuto un valor, pero se requiere el valor en otro punto que no ha sido medido. Otro ejemplo son mediciones de temperatura en la superficie de la Tierra, que se realizan en equipos o estaciones meteorológicas y se necesita calcular la temperatura en un punto cercano, pero distinto al punto de medida. La idea de la interpolación es poder estimar f(x) para un “x” arbitrario, a partir de la construcción de una curva o superficie que une los puntos donde se han realizado las mediciones y cuyo valor si se conoce (Mora, 2012).
El programa ArcGIS posee dos métodos de interpolación, el Spline y el Kriging.
El método Spline es considerado método de interpolación determinísticos porque están basados directamente en los valores medidos circundantes o en fórmulas matemáticas específicas que determinan la suavidad de la superficie resultante. Conceptualmente, los puntos de muestra extruden hasta la altura de su magnitud. La spline curva una hoja de goma que pasa a través de los puntos de entrada y minimiza a la vez la curvatura total de la superficie. Ajusta una función matemática a una cantidad especificada de puntos de entrada más cercanos mientras pasa a través de los puntos de muestra. Este método es mejor para generar superficies que varían levemente, como la elevación, la altura de las tablas de agua o las concentraciones de contaminación (Esri Inc, 2018).
3. METODOLOGÍA
3.1 LOCALIZACIÓN
El presente proyecto técnico se realizará en la microcuenca del río Lolita, la misma que forma parte de la subcuenca alta del río Sábalo ubicada en las coordenadas UTM 17 N 690370 E y 9999823 N, en el recinto Marianita perteneciente a la parroquia Valle Hermoso (Km 26 vía Esmeraldas) de la Provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas.
Figura 1. Mapa de localización de la zona de estudio.
La zona de estudio presenta dos épocas climáticas, la época seca que comienza desde finales de noviembre y termina a mediados de mayo y la época lluviosa que va desde mayo hasta octubre. La temperatura promedio fue de 24.26 °C, la precipitación de 1541.54 mm, la evaporación de 895.98 mm, la humedad relativa de 86% y la velocidad del viento 1.4 Km/h a lo largo del periodo (2009-2013) según los anuarios meteorológicos del INAMHI (2018).
3. 2 DISEÑO DE LA TECNOLOGÍA
La cuenca del río Sábalo ha sido dividida en subcuencas alta, media y baja para una mejor gestión de la información. Las coordenadas de la cuenca se reflejan en el mapa de la Fig. 1. La delimitación de la subcuenca alta del río Sábalo se realizó mediante un Modelo Digital del Terreno (MDT) con curvas nivel del sitio obtenidas del IGM (2013), seleccionando de ella como área de estudio la microcuenca del rio Lolita.
Figura 2. Delimitación del área de estudio.
La determinación del número de muestras de agua se efectuó teniendo en cuenta como criterio el uso del suelo y la cercanía que estos tienen a viviendas, debido a que estos son los principales factores que causa su contaminación, obteniendo finalmente un total de siete puntos en los cuales realizó el muestreo de agua.
Para colectar las muestras de agua se realizó en los siguientes recipientes:
Dos recipientes Winkler para analizar DBO5 y OD,
Un frasco esterilizado (frasco de muestras de orina) para analizar coliformes fecales,
Para la toma de la muestra de agua se realizó según el CIATI (2010) y finalmente transportadas en un cooler para mantener una temperatura de 4°C (INTA, 2010).
Figura 3. Puntos de agua muestreados.
Para la evaluación de la calidad del recurso hídrico, se ha elegido el ICA de Rojas (1991) con una frecuencia mensual, el 21/04/2018 y el 21/05/2018 en época lluviosa. Las muestras se analizaron en los laboratorios de la Universidad Tecnológica Equinoccial Sede Santo Domingo. Los parámetros y métodos de análisis se mencionan en la tabla 1.
Tabla 1. Parámetros y métodos de análisis de agua
ICA Parámetro Método
Rojas
Oxígeno Disuelto - OD Winkler (IDEAM, 2004) Potencial de Hidrógeno - pH Potenciométrico (IDEAM, 2007)
Demanda Biológica de Oxígeno – DBO5
Incubación y Electrometría (IDEAM, Demanda Biológica de
Oxígeno 5 días, Incubación y Electrometría, 2007) Coliformes Fecales - CF Número más probable (Blanca ,
1997)
Para determinar el valor del “ICA” es necesario tener los valores de las mediciones de los seis parámetros implicados en el cálculo del índice. Se utilizará el método aditivo (ecuación 1) que consiste en la suma de los productos resultantes entre los subíndices de cada parámetro de calidad y los pesos o porcentajes asignados a cada parámetro (Brown, 1970).
𝐼𝐶𝐴 = ∑
𝑛𝑖=1𝑄𝑖 𝑊
𝑖
(1)
Donde:
ICA: índice de calidad
i: cada uno de los parámetros de calidad elegidos
Qi: subíndice del parámetro i; (se encuentra entre 0 y 100)
Wi: pesos relativos asignados a cada parámetro (Qi), y ponderados entre 0 y 100, de tal forma que se cumpla que la sumatoria sea igual a 100
Los pesos numéricos asignados según la importancia de cada parámetro para el desarrollo del ICA se detallan en la tabla 2:
Tabla 2. Pesos asignados a cada parámetro del ICA de acuerdo a su importancia.
Parámetros Pesos asignados
(Wi)
Oxígeno Disuelto 0,25
Potencial de Hidrógeno 0,17
Demanda Biológica de Oxígeno 0,15
Coliformes Fecales 0,21
Turbiedad 0,11
Sólidos Disueltos Totales 0,11
Fuente: (Torres, Cruz, & Patiño, 2009)
Para obtener los valores de “Qi” se utilizó el software “ICATEST V1.0®” debido a que es una herramienta computacional que facilita el cálculo de gran variedad y cantidad de índices de calidad del agua e índices contaminación, los cuales se presentan discriminados por país y/o autor (Fernández, Ramos, & Solano, 2004).
Figura 4. Índices de calidad que contiene el ICATEST V1.0.
Se ha ingresado al software únicamente los parámetros estipulados por Rojas (Tabla 1), para poder multiplicarlos por los pesos asignados (Tabla 2). Finalmente se realizó la sumatoria para obtener el ICA e interpretarlo según la siguiente tabla de clasificación.
Tabla 3. Clasificación de la calidad del agua según valores que tome el ICA.
Índice Rango de
clasificación Calidad Señal de alerta
1 0-19 Muy mala Roja
2 20-35 Inadecuada Naranja
3 36-50 Aceptable Amarillo
4 51-80 Buena Verde
5 81-100 Óptima Azul
(Torres, Cruz, & Patiño, 2009)
Los resultados de las muestras de agua serán visualizados asignando colores de acuerdo a la escala establecida en el ICA (Tabla 3) mediante la herramienta “Layer Properties” y “Graduated colors” de ArcGIS 10.5 para poder espacializarla en un mapa cartográfico.
Figura 5. Esquemas de muestreo: A azar en zig-zag, B transectos paralelos, C transectos al azar intersectados, D muestras en rejillas. (Secretaría de Ambiente Quito, 2013).
Así mismo, con sistemas de simulación tridimensional manual o digitalizando cada sitio de muestreo fue georreferenciado.
Figura 6. Puntos de suelo muestreados.
orgánico, textura, salinidad, profundidad efectiva) y el cálculo de ICS. Además, se remplazó la pedregosidad por el pH según (USDA, 1998) tomando en cuenta el desarrollo de microrganismos para la óptima calidad del suelo y la pendiente por la densidad aparente según Sellés, Ferreyra, Ruiz, Ferreyra, & Ahumada (2012). Este cambio se pudo realizar debido a que la ecuación para el cálculo del ICS tomó como medida la media geométrica de los datos. Los parámetros y los índices de calidad para cada parámetro se muestran en la tabla 4 y 5 respectivamente.
Tabla 4. Parámetros y métodos de análisis de suelo.
ICS Parámetro Método
Kosmas y otros
Carbono Orgánico Walkley-Black ( Schulte & Hoskins, 2011) Erosión (clase
textural) Bouyoucos (Nuñes Solis, 2006) Profundidad
efectiva In situ (Rosas, Arribillaga, & Aike, 2013) Conductividad
eléctrica Conductímetro (McKean, 1993) pH Potenciómetro (Eckert & Sims , 2011) Densidad aparente Del cilindro (Flores Delgadillo & Alcalá
Martínez, 2010)
Tabla 5. Índices de calidad para los parámetros de suelo.
Indicador Índice de calidad
Carbono
orgánico (%) Descripción Índice Calidad
>3 Muy alto 1 Muy alta
2,10-3,0 Alto 2 Alta
1,10-2,09 Medio 3 Moderada
<1,10 Bajo 4 Baja
Erosión (clase
textural) Descripción Índice Calidad
A. AL Fina 1 Alta
Aa, F, FAa, FAL,
FA,FL, L Media 2 Baja
Fa, a, aF Gruesa 3 Moderada
Profundidad
efectiva (cm) Descripción Índice Calidad
>20 Profundo 1 Alta
11-20 Moderado 2 Moderada
5-10 Medio 3 Baja
<5 Bajo 4 Muy baja
CE dS/m Descripción Índice Calidad
<0,8 No salino 1 Alta
Tabla 5 (cont.)
3,21-6,40 Fuertemente salino 4 Muy baja
>6,4 Extremadamente
salino 5
Extremadamente baja
pH Descripción Índice Calidad
3,5-4,40 Extremadamente ácido
4 Muy baja
4,5-5,0 Muy fuertemente ácido 5,1-5,5 Fuertemente ácido
5,6-6,0 Moderadamente ácido 3 Baja
6,1-6,5 Ligeramente ácido 2 Moderada
6,6-7,3 Neutro 1 Alta
7,4-7,8 Ligeramente alcalino 2 Moderada
7,9-8,4 Moderadamente
alcalino 3 Baja
8,5-9,0 Fuertemente alcalino 4 Muy baja
Densidad
aparente (g/cm3) Descripción Índice Calidad
<1.3 Densidad ideal para
desarrollo de raíces 1 Alta
1,29-1,74 Puede afectar el
desarrollo de raíces 2 Baja
>1.75 Afecta el desarrollo de
raíces 3 Moderada
Clase textural*
A=arcillosa F=franca FA=franco arcillosa Fa=franco arenosa AL=arcillo limosa FAa=franco arcillo arenosa FL=franco limosa a=arenosa Aa=arcillo arenosa FAL=franco arcillo limosa L=limosa af =areno francosa Fuente: (Kosmas, y otros, 2014)
Para calcular el índice de calidad del suelo (ICS) se aplicó la ecuación (2) (media geométrica de los índices de calidad para cada indicador) (Kosmas, Kirkby, & Geeson, 1999).
𝑰𝑪𝑺 = (𝒄𝒂𝒓𝒃𝒐𝒏𝒐 𝒐𝒓𝒈á𝒏𝒊𝒄𝒐 ∗ 𝒆𝒓𝒐𝒔𝒊ó𝒏 ∗ 𝒑𝒓𝒐𝒇𝒖𝒏𝒅𝒊𝒅𝒂𝒅 ∗ 𝑪𝑬 ∗ 𝒑𝑯 (2) ∗ 𝒅𝒆𝒏𝒔𝒊𝒅𝒂𝒅)𝟏/𝟔
Tabla 6. Valoración de la calidad del suelo.
Índice de calidad del suelo Calidad
=1.19 Alta
1,20-1,87 Moderada
1,88-2,54 Baja
2,55-3,77 Muy baja
Fuente: (Mogollón, y otros, 2015)
Espacializar datos (interpolación), se refiere a la elaboración de mapas usando herramientas de interpolación en SIG (ArcGIS), de esa forma los valores del ICS obtenidos se espacializan a través de una técnica de interpolación matemática denominada “KoKriging” que estima datos, valores, concentraciones, etc. intermedios entre cada par de puntos o nodos (Chapra & Canale, 1988) mediante la extensión “3D Analyst Tools” del programa computacional ArcGIS 10.5.
3.3 Construcción de la tecnología
Los datos son cargados en el programa ArcGIS con la herramienta “Add XY Data” en el la cual se busca el Excel generado anteriormente mediante un explorador de carpetas.
Figura 8. Selección dela herramienta “Add XY Data”
Los puntos serán graficados dentro del polígono de muestreo previamente digitalizado.
1. Dentro de la herramienta “Geostatistical Analyst” seleccionar “Geostatistical Wizard”.
Figura 10. Selección de la herramienta “Geostatistical Wizard”.
2. En “Source dataset” seleccionar la capa de puntos GPS y en “Data field” seleccionar la columna sobre la cual se quiere realizar la interpolación, en este caso la que contiene los datos de materia orgánica.
3. En “Kriging Type” seleccionar, en “Ordinary” seleccionar “Prediction”, en transformation Type, seleccionar logarítmica “Log” y en “Orden of trend removal” seleccionar “Second” o “First” dependiendo si la curva de tendencia que forman los datos son de primer o segundo orden.
Figura 12. Paso dos para la elaboración de la interpolación.
5. Avanzar al paso 6 y seleccionar la opción “Finish” formándose la imagen de puntos interpolados que aún no han sido ajustado al polígono de muestreo.
Figura 14. Mapa de interpolación sin ajustar al polígono de muestreo.
6. Para ajustar al polígono la imagen interpolada se selecciona la capa creada con el método Kriging, en la opción “Data” seleccionar “Export to raster”.
7. Clic en la opción “Environment Settings”, finalmente en la opción Processing Extent y Raster Analysis seleccionar el polígono al que se quiere ajustar la imagen interpolada y dar “OK” hasta que desaparezcan las ventanas emergentes.
Figura 16. Mapa de interpolación ajustado al polígono de estudio.
3.4 PRUEBAS TÉCNICAS
El proyecto técnico es un programa que se presenta en formato digital, no mide variables, sino solo la presenta, por ende, no es posible realizar pruebas técnicas.
3.5 ANÁLISIS ECONÓMICO
Tabla 7. Análisis económico para el muestreo y elaboración de mapas.
Detalle Cantidad Valor
unitario ($)
Valor total ($)
Alimentación 5 2.50 12.50
Alquiler de equipo GPS 1 60 60
Alquiler de equipo de muestreo (barreno y cilindros)
1 20 20
Cooler y fundas plásticas para transporte de muestras
1 12 7
Análisis de agua 14 20 280
Análisis de suelo 39 15 585
Movilización 5 15 75
3.6 MANUAL DEL USUARIO
Para realizar la elaboración de mapas cartográficos se debe tener instalado el programa ArcGIS y tener los shapefile (.shp) generados (polígonos, ríos, carreteras etc.), los mismos que se subirán al programa mediante la opción “Catalog”, desplegando una ventana desde la cual se deben buscar la carpeta que contiene los shapefile a manera de un explorador de archivos.
Figura 17. Selección de la herramienta “Catalog” para encontrar los shapefile.
Para la edición final de mapas se dirige a la opción “Layout View” en donde se podrán colocar textos, grillas, escala, flecha norte, leyenda y cualquier otro objeto para la presentación final de los mapas.
Figura 19. Mapa editado mediante la opción “Layout View”.
4. ANÁLISIS DE RESULTADOS
4.1 ÍNDICE DE CALIDAD DE AGUA
De las dos jornadas de muestreo se hizo un promedio de los resultados obtenidos en laboratorio para luego sacar el ICA debido a que las características climáticas en las fechas de muestreo fueron similares (0.1 mm de precipitación) y por lo tanto no hubo una variación significativa.
Tabla 8. Resultados de laboratorio para cada parámetro de agua.
Punto pH Turbiedad (NTU) Sólidos Disueltos Totales (mg/L) Oxígeno Disuelto (mg/L) DBO5 (mg/L) Coliformes Fecales (NMP/100ml)
1 5,86 0,79 92 85,39 7,22 7
2 6,11 1,01 84 87,8 8,45 70
3 6,35 1,23 64 90,22 7,22 7
4 6,16 1,52 90 92,52 7,84 7
5 6,34 1,15 76 94,94 8,04 90
6 5,6 1,29 86 80,67 8,04 4
7 6,18 1,81 74 90,22 8,45 20
Al calcular el ICA, el valor más bajo obtenido es 69.07 en el Punto 2 y el valor más alto corresponde al Punto 3 de muestreo. Dentro de los parámetros es notorio los bajos valores correspondientes al DBO5, las
concentraciones no cumplen el criterio de calidad de fuentes de agua para consumo humano (MAE, 2015) pero cabe mencionar que el río Sábalo es el afluente de captación para posterior tratamiento y dotación de agua potable al cantón La Concordia.
Tabla 9. Valores respectivos de ICA.
Punto
Qi Valor
ICA pH Turbiedad Sólidos
Totales OD DBO5
Coliformes Fecales
1 50,73 96,63 84,04 91,16 45,12 76 Buena 74.02 2 57,55 95,97 84,78 93,17 40,2 48 Buena 69.07 3 65,75 95,31 86,6 95,16 45,12 76 Buena 77.71 4 58,91 94,44 84,25 96,89 42,64 76 Buena 76.25 5 65,37 95,55 85,48 98,24 41,84 45 Buena 71.31 6 43,64 95,13 84,6 87,5 41,84 82 Buena 72.56 7 59,45 93,57 85,65 95,16 40,2 63 Buena 72.87
ganaderas que favorecen la contaminación del río cuando las vacas bajan a beber agua.
Finalmente, se espacializó en cada punto de muestreo los resultados del ICA (figura 19).
Figura 21. Índice de calidad de agua en la microcuenca del río Lolita.
Los siete puntos muestreados en la microcuenca del río Lolita poseen “buena” calidad, denotando que las actividades antrópicas que en sus alrededores se realizan ejercen bajo impacto sobre el recurso. Sin embargo, se recomienda realizar campañas de concientización y capacitación a los habitantes que viven en sus alrededores para evitar que a largo plazo el recurso agua se siga degradando.
4.2 ÍNDICE DE CALIDAD DEL SUELO
El suelo de la microcuenca del río Lolita no presentó problemas conductividad eléctrica ni de profundidad defectiva en el 100% de su superficie.
En cuanto al carbono orgánico, como se puede observar en la figura 22, presentaron valores “moderados” en un 41,5% y valores “altos” en un 53%. La distribución espacial de la densidad del suelo se presenta en la figura 23. Se observa suelos que van de densidad “alta” en un 71,5% y densidad “baja” en un 27% de su superficie.
En la figura 24 se presenta la distribución espacial del pH, obteniendo valores de calidad “bajos” en un 60% y “muy bajos” en un 40% de su superficie total.
El índice de calidad del suelo (figura 25) generado mediante la media geométrica de cada uno de los parámetros analizados señala que el 44.1% aproximadamente de la microcuenca del río Lolita presenta suelos de “alta” calidad, el 33.5% de “moderada” calidad, el 15.2% de “baja” calidad y el 7.2% de “muy baja” calidad (tabla 10).
Figura 23. Densidad del suelo en la microcuenca del río Lolita.
Figura 25. Índice de calidad del suelo en la microcuenca del río Lolita.
Tabla 10. Áreas correspondientes a las diferentes categorías del índice de calidad del suelo.
Calidad Índice de calidad del
suelo
Área (ha) %
Alta =1.19 65.51 44.1
Moderada 1.20-1.87 49.9 33.5
Baja 1.88-2.54 22.51 15.2
Muy baja 2.55-3.77 10.69 7.2
Total 148.57 100
CONCLUSIONES
En la época de estudio la calidad del agua en la microcuenca del río Lolita según el ICA Rojas es “buena” en todos los puntos de muestreo, lo que evidencia poca alteración antrópica del recurso.
El 41% de la superficie del recurso suelo en la microcuenca del río Lolita presentó un índice “alto” de calidad debido a que la conductividad eléctrica y la salinidad no presentaron alteración alguna en el recurso, y además del buen contenido de materia orgánica.
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