Facultad - FCEIA a 2013/13_2007.pdfSergio Montico y Néstor Di Leo Manejo de Tierras - Facultad de...

CUADERNOS

DEL CURIHAM

REVISTA DE ESTUDIOS SOBRE LA CUESTIÓN HIDROAM BIENTAL

ISSN 1514-2906

CUADERNOS

DEL CURIHAM

REVISTA DE ESTUDIOS SOBRE LA CUESTION HIDROAMBIENTA L

Volumen 13 Nro. 1

1er. Semestre 2007

CURIHAM-FCEIA (UNR) Rosario-Santa Fe

República Argentina

CUADERNOS DEL CURIHAM (Revista de Estudios sobre la Cuestión Hidroambiental )

Volumen Nro. 13 – 1er. Semestre de 2007 CURIHAM : Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario. Director: Dr. Ing. Gerardo Adrián Riccardi Riobamba 245 bis, 2000 Rosario (Santa Fe), Argentina. Telefax 54 (0341) 480 8541. E_mail: [email protected]. Sitio web: http://www.fceia.unr.edu.ar/curiham Dirección de Consejo Editorial Consejo Editorial Cuadernos del CURIHAM, Riobamba 245 bis, 2000 Rosario (SF), Argentina. Telefax 54 (0341) 480 8541. E_mail: [email protected]. Sitio web: http://www.fceia.unr.edu.ar/curiham Editor responsable revista Cuadernos del CURIHAM: Dr. Ing. Pedro Abel Basile Editora asociada: Msc. Ing. Adelma Mancinelli Jefe de edición: Ing. Hernán Stenta Asistentes de Edición: Ing. Carlos Scuderi; Msc. Ing. Marina García CURIHAM. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario. E_mail: [email protected] Consejo Revisor Alfredo Trento, Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Ciudad Universitaria, Universidad Nacional del Litoral. [email protected] Alicia Ronco, Centro de Investigaciones del Medio Ambiente, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de La Plata. [email protected] Armando Brizuela, Facultad de Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Entre Ríos. [email protected] Eduardo Diaz, Facultad de Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Entre Ríos. [email protected] Gabriel Caamaño Nelli, Centro de Investigaciones Hídricas Región Semiárida, Conicet, Villa Carlos Paz, Córdoba. caamañ[email protected] Javier Heredia, Instituto Geológico y Minero de España, Madrid. [email protected] José Vargas, Universidad de Concepción. Chile. [email protected] Leopoldo Génova, Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales, Universidad Nacional de La Plata. [email protected] Leticia Rodríguez, Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral. [email protected] Luis Vives, Instituto de Hidrología de Llanura, UNCPBA. [email protected] Mónica Blarasín, Universidad Nacional de Río Cuarto. [email protected] Pablo Miguel Jacovkis, Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. [email protected] Raúl Navarro, Departamento de Hidráulica, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. [email protected] Raúl Postiglione, Departamento de Hidráulica, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. [email protected] Santiago Reyna, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Universidad Nacional de Córdoba. [email protected] Objetivos de la Revista El Cuaderno del CURIHAM es una publicación semestral del Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. La revista está dedicada a la divulgación de trabajos de investigación básica y aplicada, como así también innovaciones tecnológicas en el campo concerniente a la disciplina hidroambiental. Asimismo, esta publicación puede incluir resultados de investigaciones de campo, estudios interdisciplinarios como así también trabajos acerca de estado del arte en la temática. El CURIHAM invita a la contribución de trabajos para ser incluidos en próximas publicaciones. Las temáticas comprendidas son: Hidráulica Fundamental, Fluvial e Hidrodinámica; Hidrología Superficial y Subterránea; Hidrología Urbana; Estocástica; Planeamiento y Manejo de Recursos Hídricos; Evaluación Ambiental; Contaminación y Calidad de aguas; Política y Legislación de Aguas; Gerenciamiento Hidroambiental Regional; Obras Hidráulicas, Métodos y Técnicas Constructivas; y todos aquellos temas relacionados con las ciencias hidroambientales. Los artículos estarán sujetos a revisión a cargo del Consejo Revisor. Se solicita que los trabajos publicados no hayan sido enviados para publicación ni publicados en otras revistas científicas y/o tecnológicas. Copyright Todos los derechos reservados. Ninguna parte de esta publicación podrá ser reimpresa, reproducida o utilizada de cualquier forma o por medio electrónico, mecánico u otro medio conocido o por inventarse, sin expresa autorización del Consejo Editorial. ISSN 1514-2906 Catálogo LATINDEX Nº 1715.

INDICE PUBLICACION Cambio de la Sostenibilidad Biofísica en Cuencas Hidrográficas: Tres Décadas de Reemplazo de Pastizales Naturales por Agricultura. Sergio Montico y Néstor Di Leo........................................................................................................ 01 Evaluación de la Calidad de Agua de Arroyos de la Provincia de Entre Ríos. Víctor H. Lallana, José Hernán I. Elizalde, María del Carmen Lallana, Cristina E. Billard, Gino J. Meucci, Rosa González, Teófilo Ferreira, Norma Graciela Boschetti…………...……………..…..09 Geomorfología Fluvial Del Río San Antonio. Provincia De Córdoba. Argentina. Carlos Beltramone............................................................................................................................. 19 Análisis de Riesgo en Aprovechamientos de Recursos Hídricos Superficiales para Riego de Arroz. Silvina Ester San Miguel, Carlos E. Alvez, Federico L. Losco y Eduardo A. Zamanillo…………. 31 REPORTES Estimación Probabilística del Riesgo Sanitario con MS Excel: Ejemplo de Aplicación a un Escenario Recreativo. Fabio Peluso, José González Castelain, Eduardo Usunoff y Lorena rodríguez................................ 53 Uso del Suelo y Grado de Cobertura Vegetal en una Cuenca del Centro de la Provincia de Buenos Aires. María G. Ares, Marcelo R. Varni, Ilda Entraigas y Martín Marzoratti……………………………..63 Hidrología de las Cuencas de Aporte a Yaciretá. Análisis de Precipitaciones. María del Valle Morresi, Graciela V. Zucarelli, Rosana Hammerly y Adriana Pongolini…………71

CUADERNOS del CURIHAM, Vol. 13, 1er. Semestre 2007

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CAMBIO DE LA SOSTENIBILIDAD BIOFÍSICA EN CUENCAS HI DROGRÁFICAS: TRES DÉCADAS DE REEMPLAZO DE PASTIZALES NATURALES POR AG RICULTURA

Sergio Montico y Néstor Di Leo Manejo de Tierras - Facultad de Ciencias Agrarias - Universidad Nacional de Rosario

CC 14 S2125ZAA Zavalla - Santa Fe - Argentina e-mail: [email protected]

RESUMEN

Los pastizales naturales son biomas que contribuyen a la sostenibilidad biofísica de un territorio. Poseen la capacidad para atender la demanda de bienes y servicios ambientales para satisfacción de necesidades básicas de la sociedad. La expansión de la agricultura en la región pampeana en las últimas tres décadas, los ha reemplazado principalmente por el cultivo de soja. En este trabajo se aplicaron indicadores que valoraron la sostenibilidad biofísica en el territorio de dos cuencas rurales, como consecuencia de la disminución de la cobertura de los pastizales naturales en el período 1976-2005. Los indicadores aplicados resultaron buenos estimadores de la sostenibilidad biofísica en las dos cuencas de llanura. El reemplazo de los pastizales naturales por la actividad agrícola, ha incrementado la amenaza sobre la sostenibilidad local, por la disminución de la oferta de servicios ambientales y la exposición al riesgo de los ecosistemas naturales aun presentes en el territorio. Palabras clave: sostenibilidad biofísica, pastizales naturales, agricultura, cuencas rurales.

ABSTRACT The natural grasslands is biomas that contribute to the biophysical sustainability of a territory. They possess the capacity to assist the demand of environmental wealths and services for satisfaction of basic necessities of the society. The expansion of the agriculture in the pampean region in the last three decades, it has replaced them mainly for the cultivation of soybean. In this work indicators were applied that valued the biophysical sustainability in the territory of two rural basins, as consequence of the decrease of the covering of the natural grasslands in the period 1976-2005. The applied indicators were good estimadores of the biophysical sustainability in the two plain basins. The substitution of the natural grasslands for the agricultural activity, it has increased the threat on the local sustainability, for the decrease of the offer of environmental services and the exposition to the risk of the natural ecosystems even present in the territory. Keywords: biophysical sustainability, natural grasslands, agriculture, rural basins

Cambio de la Sostenibilidad Biofísica en Cuencas Hidrográficas: Tres Décadas de Reemplazo de Pastizales Naturales por Agricultura

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INTRODUCCIÓN Desde 1960 se ha producido en la región pampeana húmeda Argentina un proceso de agriculturización, principalmente, a expensas de la superficie dedicada a ganadería extensiva (Montico et al., 2006). Tan intensa resultó su manifestación, que en los últimos años se ha expandido hacia otras ecoregiones, especialmente a las Yungas, el Gran Chaco y el Espinal (Morello, 2005; Pengue, 2005) con múltiples externalidades. A fines de la década del ’90 del siglo pasado, los acontecimientos macroeconómicos estimularon la producción de bienes de exportación, al tiempo que se fue adoptando en gran escala la producción mecanizada de soja genéticamente modificada (15,1 M ha), tolerante a un herbicida de muy amplio espectro de control de malezas como el glifosato, disminuyendo simultáneamente la superficie de maíz, girasol y sorgo (Martínez, 2004). En Argentina, se proyecta que el 17 % del crecimiento del área destinada a soja, tendrá lugar en las provincias tradicionalmente agrícolas de Buenos Aires, Córdoba y Santa Fe. Conforme a estos supuestos, es de esperar que la superficie de ese cultivo se incremente a 17,6 M ha en 2019/20 (WRI, 2003). Este escenario instalado progresivamente en los últimos treinta años, ha influido en el estado de los ecosistemas pampeanos y en los servicios ambientales que ellos proporcionan, provocando la alteración de hábitats, cambios en biodiversidad, resistencia a productos fitosanitarios, alteración de los ciclos de nutrientes, modificaciones de las propiedades físico-químicas del suelo, y contaminación de aguas superficiales y subterráneas con nutrientes y biocidas (Manuel-Navarrete et al., 2005). Principalmente las praderas o pastizales naturales han sido los biomas más impactados durante aquel período, donde la flora y fauna se han visto alteradas por la actividad agraria (Bilenca, 2000). Los pastizales naturales ocupan alrededor del 75 % de la superficie total del país (SECYT, 2004). De acuerdo con la UICN (2002), a nivel mundial, el bioma de praderas templadas sólo tiene un 0.69 % bajo protección, el menor de los 15 biomas terrestres existentes en el mundo, y la pampa Argentina cuenta con la menor protección, 0,08 % (Henwood, 2002).

La persistente alteración de la vegetación en las cuencas hidrográficas y el rápido retroceso de la frontera forestal en la última década están afectando la capacidad reguladora de muchas cuencas hídricas del país, generando intensos problemas de erosión y colmatación de embalses (Gallopin et al., 2001). Los ambientes con vegetación espontánea tienen una función muy importante, ya que suelen actuar como corredores que conectan los fragmentos que aun pudieran encontrarse en el paisaje (Bilenca, 2000). Los pastizales naturales son biomas que contribuyen a la sostenibilidad biofísica (Becker et al., 2002). Son entidades naturales que poseen la capacidad para atender la demanda de bienes y servicios ambientales para satisfacción de necesidades básicas, soporte de procesos productivos y prevención de riesgos (Márquez, 2000). La transformación de esta cobertura de vegetación es inversamente proporcional a su capacidad para cumplir sus funciones ecológicas. Es un indicador del estado del ambiente, pues su transformación cambia la biomasa, la abundancia de especies e individuos, los intercambios de materia y energía, y la capacidad del ambiente para mantener bienestar y desarrollo humano, al afectar la regularidad de los ciclos climáticos e hidrológicos, y la oferta de recursos demandados por la sociedad (Marquez, 2000). Entre las herramientas disponibles para la valoración de la sostenibilidad biofísica en una región, los indicadores representan una alternativa posible. Los indicadores son medidas o parámetros que proveen información acerca del estado de un fenómeno, y cuyo significado va más allá del valor que se asocia de manera directa al parámetro (Winograd, 1995). En Argentina, en ambientes de llanura donde predominan los pastizales naturales sobre otros biomas de mayor jerarquía, se ha producido un importante aumento de la agricultura (Bilenca, 2000). Resulta relevante conocer la incidencia de estos cambios en la transformación de los agroecosistemas, y con ello, las posibilidades de sustentabilidad territorial. El objetivo de este trabajo es aplicar indicadores que valoren la sostenibilidad biofísica en el territorio de dos cuencas hidrográficas, como consecuencia de la disminución de la cobertura de los pastizales naturales por la expansión de la agricultura, principalmente sojera.


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MATERIALES Y MÉTODOS En el sur de la provincia de Santa Fe, Argentina, utilizando el SIG ENVI 4.0 se delimitaron las cuencas de los arroyos Saladillo y Ludueña (cuadrante, ESTE: 60º 36’ 14.95’’ E; OESTE: 61º 54’ 37.13’’ W; NORTE: 32º 45’ 9.34’’ N; SUR: 33º 36’ 50.97’’ S) de 321.609,90 ha y 80.114,38 ha, respectivamente (Figura 1).

Se determinó en ambas cuencas la cobertura por pastizales naturales en 1976 y 2005 mediante la utilización de las imágenes satelitales Landsat 1 MSS (26/02/1976) y Landsat 5 TM BM (25/10/2005) (Figuras 2a y 2b). Asimismo, se relevó información de la población rural y urbana de diez municipios y quince comunas ubicadas en las cuencas, a través de datos censales (IPEC, 2006).

Figura 1. Ubicación de las cuencas de los arroyos Saladillo y Ludueña.

Figura 2a: Area ocupada por pastizales naturales en las cuencas de los arroyos Ludueña y Saladillo. Imagen Landsat 1, sensor

MSS banda 4 (IRc). Año 1976.

Cuenca del Aº Ludueña

Cuenca del Aº Saladillo

N

EW

S� � � ��


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Figura 2b: Area ocupada por pastizales naturales en las cuencas de los arroyos Ludueña y Saladillo. Imagen Landsat 5 - sensor

TM banda 4 (IRc). Año 2005. En cada cuenca se calculó: a) El Indice de Vegetación Remanente (IVR), que expresa la cobertura de vegetación natural de un área como porcentaje del total de la misma: IVR = (AVR/At) . 100 (1) siendo, AVR el área de pastizal natural remanente y At el área total de la cuenca. Se consideraron cuatro categorías de transformación adaptadas por Marquez (2000): - NT, no transformado, IVR > 70 %: Sostenibilidad Alta (SA). - PT, parcialmente transformado, 30 % < IVR < 70 %: Sostenibilidad Media (SM). - MT, muy transformado, 10 % < IVR < 30 %: Sostenibilidad Baja (SB). - CT, completamente transformado, IVR < 10 %: Sostenibilidad improbable (NS). b) El Indice de Presión Demográfica (IPD), valora las tasas de incremento en la densidad de población

humana, según Winograd (1995): IPD = DP1976 . r (2) siendo, DP1976 la densidad poblacional en 1976 (población por 100 ha), y r es la tasa de incremento poblacional en el período intercensal 1976 - 2005. Los valores del IPD propuestos por Marquez (2000) son: -IPD < 1: la unidad expulsa población. La sostenibilidad podría mantenerse o recuperarse. -1< IPD < 10: población y amenazas crecientes, pero normales. Sostenibilidad media. -10 < IPD < 100: crecimiento acelerado de la población. Sostenibilidad amenazada. -IPD > 100: crecimiento excesivo. Grave amenaza a la sostenibilidad. c) De la combinación del IVR con el IPD, se generó el Índice de Criticidad Ambiental ICA. En la siguiente matriz (Tabla 1) se presenta el esquema de valoración propuesto por Marquez (2000):

Cuenca del Aº Ludueña

Cuenca del Aº Saladillo

N

EW

S� � � ��


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Tabla 1. Categorías de Indice de Criticidad Ambiental a partir de los IVR y IPD IVR IPD < 1 1 < IPD < 10 10< IPD < 100 IPD > 100 NT I I II II PT I I II II MT III III IV IV CT III III IV V

- I: Relativamente Estable o Relativamente Intacto; conservado y sin amenazas inminentes. - II: Vulnerable. Conservación aceptable y/o amenazas moderadas. Sostenible en el mediano plazo, en especial con medidas de protección. - III: En peligro. Baja conservación y/o presiones fuertes. Sostenibilidad con probabilidades medias a bajas de persistencia en los próximos 15 años. - IV: Crítico. Conservación baja y presiones fuertes. Pocas probabilidades de sostenibilidad en los próximos 10 años. - V: Muy crítico (Extinto). Sostenibilidad improbable; transformación radical y presiones muy elevadas. d) El Indice Huella Ecológica propuesto por Rees (1996) que valora el área del territorio requerido por un habitante para satisfacer sus necesidades, siendo: IHE = At/P (3)

donde, At es el área total de la cuenca (ha), y P su población en número de habitantes. El resultado se interpreta por comparación con las categorías propuestas por Rees (1996). RESULTADOS Y DISCUSIÓN Coincidiendo con lo estudiado por Krapovickas y Di Giacomo (1998) en la región pampeana Argentina, se destaca que la superficie con pastizales naturales ha sido transformada casi con exclusividad por la agricultura, y dentro de este tipo de uso, mayoritariamente, por el cultivo de soja, debido a la capacidad que posee para la obtención de una producción física rentable en ambientes de baja aptitud agrícola o ganadera (Dross, 2004). Así, en la Tabla 2 se presentan los datos de superficie cubierta por pastizales naturales y agricultura en ambas cuencas, advirtiéndose una intensa modificación del área no intervenida entre 1976 y 2005.

Tabla 2. Superficie ocupada por pastizales naturales y agricultura en 1976 y 2005 en las cuenca del Aº Saladillo y Aº Ludueña Año 1976 Año 2005

Pastizal natural

Agricultura Pastizal natural

Agricultura Total Cuenca

Superficie (ha)

Aº Saladillo 39.534,3 282.074,7 25.894,9 295.715,0 321.609,0 Aº Ludueña 18.452,7 61.661,7 8.165,8 71.948,6 80.114,4

En la cuenca del arroyo Saladillo, en 1976, la agricultura representaba el 87,7 % de la superficie total, y en la del arroyo Ludueña, el 76,9 %. En 2006, en la primera, esta superficie aumentó a 91,9 % (13.640,3 ha) y en la segunda a 89,8 % (10.286,9 ha), coincidiendo con el cambio de paradigma productivo que se fue instalando en la región, más específicamente, desde fines de la década del ‘80 a la actualidad (Montico et al., 2006). Concurrentemente, en 2005 la superficie con pastizales naturales es el 44,2 % y 65,5 % de la

presente en 1976, en las cuenca de los arroyos Ludueña y Saladillo, respectivamente. En el período analizado, la cobertura con pastizales naturales disminuyó, en relación a la superficie total, más en la cuenca del arroyo Ludueña (-12,84 %) que en la del arroyo Saladillo (-4,24 %) (Tabla 3), mostrando una severa intervención antrópica. De acuerdo al IVR, ambos territorios están muy transformados a completamente transformados, por lo que son de baja sostenibilidad (Aº Ludueña) o de sostenibilidad improbable (Aº Saladillo).


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Tabla 3. Valores de IVR en 1976 y 2005 en las cuencas del Aº

Saladillo y Aº Ludueña. Cuenca IVR 1976 IVR 2005

Aº Saladillo 12,29 % 8,10 % Aº Ludueña 23,03 % 10,19 %

El índice de presión demográfica estima las amenazas a la biodiversidad y conservación del área por aumento de la densidad poblacional (Tabla 4). La cuenca del arroyo Ludueña posee 49,5 % más IPD que la del Saladillo, indicando una tendencia a la mayor demanda ambiental y presión sobre los ecosistemas y funciones, tal como lo plantea Meister (2001) en sistemas naturales antropizados. Según la valoración del IPD ambas cuencas presentan una amenaza del crecimiento poblacional sin que ello signifique en el corto plazo un riesgo para la sostenibilidad. Tabla 4. Valores de IPD, IHE y categoría de ICA en 2006 en

las cuencas del Aº Saladillo y Aº Ludueña Cuenca IPD 2005 ICA 2005 IHE 2005

Aº Saladillo 2,89 III 1,89 Aº Ludueña 4,32 III 1,21

El ICA representa una relación estado/presión donde la interacción entre la transformación de los biomas y la presión demográfica definen la condición de criticidad del ambiente. Según la clasificación propuesta, y considerando la intervención sobre los pastizales naturales, el ambiente de ambas cuencas se encuentra en peligro, y la sostenibilidad con bajas probabilidades de persistencia. La cuenca del arroyo Saladillo posee un IHE mayor (+ 35,9 %) que la del A° Ludueña, ambas debajo de valor 2,2 correspondiente actualmente a la Argentina, pero cercano en la primera al 1,8 a nivel mundial (Global Footprint Network, 2005). De la comparación de los IHE entre 1976 y 2005, surge que en la cuenca de los arroyos Saladillo y Ludueña, hubo una disminución en las últimas tres décadas de 37,7 % y 54,4 %, respectivamente, indicando, como lo sostienen Ayres (2000) y Moffat (2000), que se avanza hacia una sobre utilización de los recursos naturales, por encima de la capacidad ecológica de la biosfera. Existe un déficit ecológico creciente, indicando por lo tanto, que se tiende a perder la autosuficiencia debido a que en el futuro será necesario apropiarse de más recursos de los que la capacidad de carga de ambas cuencas puede brindar, entonces, o se degrada el territorio o se apropia de recursos fuera de ella.

Del análisis conjunto de los indicadores utilizados, surge que la sostenibilidad biofísica de las cuencas estudiadas en los últimos treinta años, se encuentra seriamente amenazada, y lo estará más, de persistir el actual esquema de apropiación territorial (Montico y Pouey, 2001). A pesar de que ambas tienen una alta criticidad ambiental, la cuenca del arroyo Ludueña posee más riesgo, principalmente por el mayor cambio del índice verde y de la huella ecológica. El avance de la agricultura sobre el principal bioma local en el período 1976-2005, ha transformado el territorio y alterado negativamente su capacidad para ofertar servicios ambientales. Coincidiendo con Sala y Paruelo (1997) se ha perdido el valor de parches o fragmentos del paisaje tanto como fuente de biodiversidad como de corredores biológicos. De manera simultánea, la reconocida capacidad que posee el cultivo de soja de adaptarse en la región a suelos de baja aptitud brindando producciones físicas rentables, tal como lo argumenta Martínez (2004), ha desplazado los límites entre la agricultura y los pastizales naturales, emplazando a estos últimos a sectores cada vez más reducidos. En el territorio de las dos cuencas agrohidrológicas, tanto como en la región toda, se plantea un conflicto, que como también lo sostiene Solbrig (1999) es aun más profundo, y es el que se establece en la sociedad, entre la necesidad de alimentar a una población creciente y el de mantener lo más intacto posible los relictos de los ecosistemas naturales. CONCLUSIONES Los indicadores aplicados resultaron buenos estimadores de la sostenibilidad biofísica en el territorio de las dos cuencas de llanura. En las últimas tres décadas el reemplazo de los pastizales naturales por la actividad agrícola, principalmente por el cultivo de soja, ha incrementado la amenaza sobre la sostenibilidad, por la disminución de la oferta de servicios ambientales y su impacto en la calidad ambiental. REFERENCIAS Ayres, R. 2000. Commentary on the utility of the

ecological footprint. Concept. Forum: the ecological footprint. Ecological Economics 32: 347-349.


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Articulo recibido el 09/2006 y aprobado para su publicación el 08/2007


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EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE AGUA DE ARROYOS DE LA PROVINCIA DE ENTRE RÍOS

V. H. Lallana1,2, J. H. I. Elizalde1, Ma. del C. Lallana1, C. E. Billard1,

G. Meuci3, R. González3, T. Ferreira3, Graciela Boschetti1 1 Facultad de Ciencias Agropecuarias. UNER. Ruta 11 km 10,5. 3101. Oro Verde. Entre Ríos

Tel: 0343 497083 (int. 104). Correo electrónico: [email protected] 2 Facultad de Ciencia y Tecnología, UADER y 3 Secretaría de Medio Ambiente de la Provincia de Entre Ríos.

Integrantes Proyecto Federal de Innovación Productiva PFIP-2004-1 y PID-UNER 2111.

RESUMEN El objetivo fue evaluar la calidad del agua de arroyos colectores de cuenca de los departamentos Federal, Federación, Feliciano y Diamante, vinculados a las represas para riego de cultivos, en situación de aguas bajas. Se muestrearon 12 ambientes de arroyos incluyendo un inventario de la vegetación. Se tomaron muestras de agua para análisis físico-químico y para la realización de dos tipos de bioensayos: Allium test y germinación de semillas de Lactuca sativa. La longitud radicular e índice de germinación, variables registradas en ambos bioensayos, se analizaron mediante la prueba Dunnet. Los arroyos del centro norte de Entre Ríos presentaron bajos valores de RAS (<10) y conductividad eléctrica (CE) menor a 750 µS cm-1. En los arroyos del departamento Diamante la CE osciló entre 910 y 1170 µS cm-1. La prueba de Allium test fue negativa al igual que el bioensayo de toxicidad en germinación de semillas de lechuga. Los análisis físico-químicos y los bioensayos indicaron aptitud para el riego y sin toxicidad en las aguas de los arroyos del centro norte de Entre Ríos, mientras que los del departamento Diamante, si bien no presentan toxicidad, no resultarían aptos para el riego de los cultivos en época de estiaje por su alta CE. Palabras clave: bioensayos, toxicidad, salinidad, cursos de agua

ABSTRACT The objective was to evaluate the quality of water from basin collector streams in the geographical departments of Federal, Federación, Feliciano and Diamante related to dams for crop irrigation under the hydrological situation of low water. Twelve stream environments were sampled including an inventory of plant life. Water samples were taken for chemical-physical analysis and for carrying out two bioassays: Allium test and Lactuca sativa seed germination. Root length and germination index, variables recorded in both bioassays, were analyzed using Dunnet’s test. Streams from Central North of the Entre Rios Province presented low sodium adsorption relation (RAS) values (<10) and electric conductivity (EC) lower than 750 µS cm-1. In those streams from Diamante Department, EC ranged from 910 to 1170 µS cm-1. The Allium test as well as the toxicity bioassay of Lactuca sativa seed germination were negative. Chemical-physical analysis and bioassays indicated aptitude for irrigation and no toxicity in waters from Central North Entre Ríos, while those from Diamante department streams though not presenting toxicity, they would not be apt for crop irrigation during low water season due to high EC. Key words: bioassay, toxicity, salinity, stream

Evaluación de la Calidad de Agua de Arroyos de la Provincia de Entre Ríos

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INTRODUCCIÓN La interacción entre la calidad del agua y las propiedades fisicoquímicas del suelo es muy importante cuando se desea evaluar la posibilidad de utilizar el agua para regar. Los criterios prevalecientes respecto de la calidad del agua para riego y su asociación con el peligro potencial para los cultivos son dos: la salinización y la sodificación (Costa, 1998). El primer caso está relacionado con los efectos de las sales sobre el crecimiento de los cultivos, en su mayoría osmóticos y reversibles, que dependen de la concentración total de sales y se determina a partir de la conductividad eléctrica del agua (CE). El segundo se refiere a los efectos de la calidad del agua sobre la permeabilidad del suelo y depende de la relación de adsorción de sodio (RAS). La excesiva cantidad de sodio intercambiable provoca efectos degradativos sobre la estructura del suelo, de difícil y costosa reversibilidad, fundamentalmente cuando el proceso lleva un largo tiempo (Wilson et al., 2002). La valoración del RAS depende de la proporción de sodio, cuanto más alta, mayor será el peligro de sodificación del suelo y si por el contrario predominan el calcio y el magnesio, el peligro de sodificación del suelo será menor (Walker, 2002). Experiencias como la citada por Currie et al. (2001), en un estudio de calidad de agua de origen superficial para riego de arroz en Corrientes, considera como agua de buena calidad a aquella que presenta un RAS menor a 10 y una CE menor a 750 µS cm-1. Por otra parte el contenido de nitratos en aguas se ve afectado por diversos factores como el carácter de la cubierta del suelo, el uso de fertilizantes

nitrogenados, la descarga de aguas de desechos industriales y domiciliarios, los drenajes provenientes de lugares de almacenamiento de alimento para el ganado y la descomposición aeróbica de materia orgánica, entre otros (Villalba, 2003). La llegada de efluentes en malas condiciones al cauce receptor brinda una serie de parámetros relacionados con esos aportes, dentro de los cuales figuran como más eficaces: el aumento de materia orgánica, el incremento de la población bacteriana total, la disminución del contenido de oxígeno y el aumento del ión amonio (Guinea et al., 1979). Hay numerosas experiencias de determinaciones de toxicidad en efluentes industriales, detección de metales pesados, salinidad o contaminaciones por agroquímicos, utilizando distintos tipos de bioensayos con especies sensibles como la lechuga, tomate, arroz, mijo y otras (Wang, 1991; Poi de Neiff y Ramos, 2001; Iannacone et al., 2000; Foti y Lallana, 2005). El objetivo fue evaluar la calidad del agua de los arroyos colectores de cuenca vinculados a represas para riego del cultivo de arroz (Departamentos Federal, Federación y Feliciano) y los vinculados a otros cultivos intensivos (Departamento Diamante). MATERIALES Y MÉTODOS Los días 3, 4 y 11 de mayo de 2006, en situación de aguas bajas, se muestrearon 12 ambientes de arroyos colectores de cuenca vinculados a represas para riego, en los departamentos Feliciano, Federal y Federación (centro norte de la provincia de Entre Ríos) y Diamante (sureste de Entre Ríos) (Tabla 1).

Tabla 1. Identificación y localización de los sitios de muestreo

Sitios de muestreo Latitud Longitud Departamento ID 28 Arroyo Sarandí S30º 37 464 W58º 09’ 266 Federación ID 29 Brazo Arroyo Torres S30º 34 085 W58º 12’ 041 Federación ID 30 Arroyo Torres S30º 33 301 W58º 12’ 364 Federación ID 31 Arroyo Tatuti S30º 27 536 W58º 13’ 007 Federación ID 32 Arroyo Feliciano S30º 23 307 W58º 42’ 244 Feliciano ID 33 Arroyo Ciudad de Feliciano S30º 23 531 W58º 44’ 298 Feliciano ID 34 Arroyo Paso Bravo S30º 26 267 W58º 44’ 551 Feliciano ID 35 Arroyo Carpinchori S30º 41 402 W58º 38’ 582 Federal-Feliciano ID 36 Arroyo La Ensenada S32º 03 346 W60º 35’ 415 Diamante ID 37 Arroyo Valle María S31º 59 728 W60º 35’ 197 Diamante ID 38 Arroyo Salto S31º 53 264 W60º 34’ 783 Diamante ID 40 Arroyo Salida Loistegui S30º 26 413 W58º 58’ 496 Feliciano


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A campo se midió el ancho del curso de agua y su profundidad (Z) cada 2 metros hasta cubrir el ancho total del cauce. Se tomó una muestra de agua del centro del cauce o de la parte más profunda, para su análisis físico-químico y pruebas de bioensayos de toxicidad en laboratorio. “In situ” mediante disco de Secchi se registró la transparencia del agua y con un analizador múltiple Horiba se midieron los siguientes parámetros fisicoquímicos: pH, conductividad eléctrica (µS cm-1), oxígeno disuelto (mg L-1), temperatura (°C) y turbidez del agua (NTU). Con un rectángulo de madera (6x2x1 cm de espesor) y cronómetro, se registró el tiempo de desplazamiento de una madera en una distancia conocida y repitiendo tres veces la medición se determinó la velocidad media de la corriente. Se inventarió la vegetación acuática y palustre del lugar y de describió fisonómicamente el ambiente circundante. Las muestras de agua se filtraron con embudo y papel de filtro para eliminar impurezas y en una alícuota de un litro en el laboratorio de la Dirección General de Ecología y Control Ambiental de la Provincia de Entre Ríos se efectuaron los siguientes análisis físico-químicos: determinación de amoníaco (Nessler); nitritos (Zambelli), nitratos (Brucina), calcio y magnesio por complejometría (EDTA), sodio y potasio por fotometría de llama y fósforo por colorimetría (Murphy-Riley, 1962) en el laboratorio de suelos de Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNER). Con el resto de la muestra de agua y para detectar toxicidad se realizaron dos bioensayos de toxicidad: Allium test y de germinación de lechuga. Allium test Se siguió la técnica propuesta por Fiskesjö (1985, 1988, 1989) con pequeñas modificaciones. Se acondicionaron los bulbos de cebolla (Allium cepa L.) quitándose las catáfilas externas y raíces viejas cuidando de no dañar la zona meristemática. Los bulbos se adquirieron en verdulerías de la ciudad de Paraná, seleccionándolos por tipo (cebolla colorada) y tamaño. Se utilizaron tubos de ensayo de 68 cc de capacidad y 2 cm de diámetro, los que se llenaron con la solución correspondiente a cada sitio de muestreo y luego se colocó una cebolla en cada uno, controlando que la zona de crecimiento de las raíces quedara en contacto con la solución. Se realizaron 7 repeticiones para cada tratamiento.

Los tubos se mantuvieron en laboratorio a temperatura ambiente (20°C). A las 72 horas se realizaron los recuentos del número de raíces y longitud radical (mm) con calibre digital. En cada bulbo se tomó una sola medida de la longitud promedio de las raíces, excluyendo las menores a 3 mm y las extremadamente largas. Se descartaron los bulbos que presentaron valores extremos o crecimiento fuera de tipo y con el resto de las mediciones se calcularon promedios y desvíos estándar. Germinación de lechuga (Lactuca sativa L. var. mantecosa) Se siguió el procedimiento propuesto por el IDRC (2004) de ensayos toxicológicos para evaluación de calidad de agua. Se utilizó semilla de lechuga (Lactuca sativa L. var. mantecosa) sin fungicida, adquirida en un comercio de semillería. Se utilizaron cajas de Petri con papel de filtro embebido en 3 ml del agua de cada muestra y sobre él se distribuyeron uniformemente 20 semillas. Se taparon y se colocaron en cámara de germinación a 20 ºC. Se hicieron 5 repeticiones por tratamiento y se utilizó un testigo con agua destilada como control negativo y un control positivo con SO4Cu (45 x 10-5 M) y SO4Zn (7 x 10-3 M) para cebolla y lechuga, respectivamente. A las 96 horas se midió la longitud de la raíces y se calculó un índice de germinación (IG) multiplicando el porcentaje de semillas germinadas de la muestra por la longitud media de la raíz en la muestra por 100, dividido el porcentaje de semillas germinadas en el testigo por la longitud media de la raíz del testigo (Ortega et al., 2000). Los datos se analizaron estadísticamente con el programa Infostat (2002) para el análisis de la variancia y se utilizó la prueba de Dunnett (Montgomery, 1999) con un nivel de confianza del 95 %, comparándose todos los tratamientos con el testigo. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Al momento del muestreo, los arroyos de los Departamentos Feliciano, Federal, y Federación se encontraban en estiaje, con sequía prolongada en la cuenca, por lo cual la mayoría no presentaba velocidad de corriente, con nivel de agua menor a 1 m de profundidad. En algunos arroyos se visualizaban los límites laterales como un albardón de 1 m o más de altura.


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Los valores de transparencia medidos “in situ” fueron bajos, con excepción de los arroyos ID 34 y 35 (centro norte) y 36, 37 y 38 (Diamante) (Tabla 2). El sitio 34 fue el único lugar donde se verificó velocidad de corriente de agua y transparencia alta. El ID 35 estaba colmatado de vegetación acuática reteniendo gran cantidad de sedimentos en sus tallos

y raíces, por lo cual la transparencia del agua fue alta (Tabla 2). En general los arroyos del departamento Diamante presentaron mayores valores de transparencia, pH, C.E., turbidez y oxígeno disuelto que los del sector norte de la provincia (Tabla 2). Todos presentaron velocidad de corriente baja (0,08; 0,66 y 0,14 m.s-1, respectivamente).

Tabla 2. Parámetros limnológicos medidos en 12 arroyos de Entre Ríos

Arroyos del centro norte de Entre Ríos Dpto. Diamante

Parám. / ID 28 29 30 31 32 33 34 35 40 Prom. DE 36 37 38 Prom. DE

Secchi (cm) 16 13 19 18 7 28 30 50 15 21,78 12,75 39 30 50 39,7 10

pH 7,10 6,80 6,53 7,20 6,70 7,99 6,80 7,12 5,98 6,91 0,55 7,55 7,35 7,92 7,61 0,29

CE (µS cm-1) 280 160 270 500 120 1900 120 120 130 400 580 920 910 1170 1000 150

Turbidez(NTU) 7 7 5 4 27 4 3 1 11 7,67 7,79 22 2 7 10,3 10,4

O2 (mg/l) 7,7 8,5 4,2 9,5 6 12,1 7,7 8,3 7,3 7,92 2,19 10,2 12,5 19,7 14,2 4,96

Temp. (ºC) 13 16 16 14 18 18 17 16 17,3 16,14 1,71 17,1 17 17,7 17,3 0,38

RAS 0,09 0,04 0,08 0,03 0,03 0,39 0,06 0,03 0,14 0,10 0,12 0,17 0,19 0,09 0,15 0,05

ID: número de muestra; Secchi: transparencia; CE: conductividad eléctrica; turbidez; O2: oxígeno disuelto; Temp.: temperatura; RAS: relación de adsorción de sodio; Prom.: valores promedio y DE: desvío estándar. La CE más alta se registró en un arroyo sin velocidad de corriente y con agua estancada en las nacientes del Arroyo Feliciano (ID33). Los otros arroyos del centro norte presentaron valores bajos o normales de CE por debajo de 750 µS.cm-1 correspondiendo a las clases C1 y C2 con baja y moderada salinidad, siendo sus aguas aptas para el riego (Currie et al., 2001). Esto es importante ya que algunas represas de Entre Ríos captan agua de estas fuentes naturales y vierten en ellas los excesos hídricos. Solamente el Arroyo Ciudad de Feliciano tuvo los valores más altos de conductividad eléctrica (1.900 µS cm-1), los mismos se ubican en la Clase C3, de salinidad media, según la escala de Currie et al. (2001). Este valor medio podría atribuirse a que estas aguas colectan residuos y desechos de la planta urbana de la ciudad homónima. Sabattini et al. (2006), en otro relevamiento sobre cursos naturales de Entre Ríos observaron que los valores habituales de CE no superaban los 1.200 µS cm-1, con excep-ción de un arroyo donde registraron 4.500 µS cm-1 debido a la presencia de material de descarga de un frigorífico cercano. Poi de Neiff y Ramos (2001) evaluaron toxicidad del agua en los ríos Salado y Negro del Chaco (Argentina) registrando en fase de aguas bajas 2.200 y 1.050 µS cm-1, respectivamente. Los autores atribuyeron estos valores a que el tramo bajo del río Negro recibe efluentes industriales y domésticos provenientes de la ciudad de Resistencia. Los arroyos del Dpto. Diamante relevados tuvieron valores que oscilaron entre 910 y 1.170 µS cm-1

(Tabla 2) correspondiendo a la clase C3. Desde el punto de vista de su uso en cultivos de la zona, estos valores no serían recomendables para el riego en épocas con déficit hídrico ya que podrían ocasionar algún problema de disponibilidad de agua en la zona radical (Walker, 2002). Sin embargo no habría peligro de sodificación ya que el RAS fue inferior a 10 en todos los cursos relevados. Estas aguas tampoco provocarían dispersión coloidal porque los valores se hallan por debajo de los 1.900 µS cm-1 establecidos por Rhoades et al. (1992). Además se debe tener en cuenta la situación de estiaje en el momento de relevar los arroyos, circunstancia en la que estas variables son afectadas aumentando notablemente la salinidad (Valenti et al., 2006). Walker (2002) en las determinaciones de CE de arroyos del centro norte de Entre Ríos (Alcaraz y Feliciano) registró valores extremos próximos a los 1.500 µS cm-1, aclarando que en condiciones de crecientes pasan de este extremo superior de la clase C3 a formar parte de las clases C2 y C1. Los valores de pH estuvieron en el rango de la neutralidad en casi todos los sitios (Tabla 2), con excepción del ID 40 que fue levemente ácido (5,98) y el ID 33 (Arroyo Feliciano) levemente alcalino (7,99), coincidiendo con los hallado por Sabattini et al. (2006). Ellos registraron un amplio rango de pH con oscilaciones entre 6,5 y 8,3 correspondiendo los valores más altos a los cursos naturales que recibían


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descargas de residuos de origen antrópico. Poi de Neiff y Ramos (2001) hallaron que las aguas de los ríos Salado y Negro tuvieron pH ligeramente ácido o neutro (pH 6,2 y 7,5), con excepción del hallado en el río Salado en estiaje cuyo pH fue 8,2. El pH medido en los cursos naturales de aguas superficiales relevados en el centro norte de Entre Ríos y en el departamento Diamante se hallaron dentro de los rangos considerados aptos para riego: 6,5 a 8,4 (Ayers y Westcot, 1976). Como otros indicadores de calidad de los cursos de agua, Sánchez (1995) menciona al oxígeno disuelto (OD) y a la demanda bioquímica de oxígeno (DBO). Un valor de OD de por ejemplo 8 mg.L-1 y baja DBO (2 mg.L-1) indican buena calidad de agua. Los valores promedio de OD estuvieron dentro de los parámetros normales: 14,2 ± 4,96 y 7,92 ± 2,19 mg.L-1 para los arroyos del departamento Diamante y los del centro norte de Entre Ríos, respectivamente, con excepción de los ID 30 y 32 con valores de OD bajos: 4,2 y 6 (Tabla 2) Sánchez (1995) indica que esto se podría atribuir a una importante cantidad de vegetación presente, lo cual estimularía la proliferación de microorganismos que promueven la degradación de la materia orgánica con un elevado consumo de oxígeno. En general las variables físico-químicas de los arroyos relevados estuvieron dentro de los rangos normales, con excepción del ID 33 (Arroyo Ciudad

de Feliciano), tanto por el elevado contenido de amoníaco (36,25 mg L-1) como de sodio (Tabla 3). El aumento del ión amonio indicaría la llegada de efluentes en malas condiciones al cauce receptor (Guinea et al., 1979), lo cual podría atribuirse al hecho que colecta los efluentes domiciliarios de la ciudad homónima. Se destacan además los valores de nitratos de los ID 36 y 37 (Departamento Diamante), muy altos (Tabla 3), especialmente el segundo (15 mg L-1), lo que podría atribuirse a que se trata de una zona históricamente agrícola de alta producción, donde es habitual el uso de fertilizantes (Villalba, 2003). Los valores promedios de calcio + magnesio: 38,42 mg L-1 encontrados en 11 arroyos (Tabla 3) fueron más bajos y los de sodio (39,4 mg L-1) más altos, que los hallados por Valenti et al. (2006), quienes registraron un contenido promedio de calcio + magnesio de 46,88 mg L-1 y 4,60 mg L-1 de sodio. No obstante esta comparación es meramente informativa, ya que estos autores trabajaron en situación de aguas altas o creciente. Poi de Neiff y Ramos (2001) en los ríos Salado y Negro en estiaje determinaron 540 y 244 mg L-1 de sodio, respectivamente, mientras que en el nivel de aguas altas los valores disminuyeron de manera importante a 31 y 23 mg L-1, respectivamente. Los valores de sodio hallados en el presente trabajo, en condición de estiaje (39,4 mg L-1) corresponden a un moderado contenido salino Clase C2 (Currie et al., 2001).

Tabla 3. Variables físico químicas de los análisis de agua de los 12 arroyos de Entre Ríos expresadas en mg L-1

ID 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 40 X* DE

pH 7,43 7,17 7,14 7,54 7,09 8,23 7,67 7,39 7,99 7,93 8,35 7,01 7,52 0,43

Amoníaco 0,28 0,4 0,65 0,15 0,65 36,25 1,2 0,28 0,6 0,27 0,52 0,8 0,53 0,30

Nitrito 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,14 0,07 0,09 0,01 0,03 0,05

Nitrato 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 4 15 0,05 0,05 1,77 4,55

Calcio 12 12,8 14 38,8 10,4 39 7,2 16 52,8 10,4 45,6 16 21,45 16,10

Magnesio 4,6 4,6 5 99,6 4,8 13,4 3,6 2,6 16,8 26,9 11 7,2 16,97 28,36

Sodio 27,6 14,4 25,8 31,3 10,3 220,8 16,6 9,05 92 92 110 4,23 39,42 38,88

Potasio 1,8 2,2 1,2 1 2 10 2 2 7,2 6,4 9,2 4,8 3,62 2,81

Fósforo 0,07 0,085 0,093 0,048 0,205 4,61 0,140 0,033 0,338 0,05 0,388 0,118 0,16 0,13 ID = número de muestra; X* = valores promedios excluido el ID 33; DE = desvío estándar En cuanto a la vegetación acuática se detectó, en la mayoría de los ambientes, la presencia de Ludwigia peploides, Polygonum hydropiperoides y Potamogeton sp. Con menor frecuencia se observó a Azolla caroliniana y Eichhornia azurea y en un solo

ambiente a Hydrocotyle ranunculoides. La flora acuática fue de baja riqueza específica en todos los ambientes (Tabla 4). La vegetación marginal de los arroyos estuvo dominada por Panicum prionitis, Panicum ribulare y Rinchospora corymbosa.


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Tabla 4. Datos de presencia de vegetación acuática y palustre de ambientes de arroyos y cañadas de los Departamentos Feliciano, Federal, Federación y Diamante

Especies \ Sitios ID 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 40

Acuáticas

Azolla carolineana Willd. � �

Carex sp. �

Canna glauca var rubrolutea Hook �

Cyperus sp � � � �

Eichhornia azurea (Sw.) Kunth. � �

Gymnocoronis spilanthoides (Don) DC � � �

Hydrocotile ranunculoides L. �

Hydrocleis nymphoides (Willd.)Buch. � �

Ludwigia peploides (H.B.K.) Raven � � � � �

Myriophillum sp �

Paspalum sp �

Polygonum hydropiperoides Mich. � � � � �

Polygonum acuminatus H.B.K. � �

Potamogeton ferrugineus Hagstr. � � � �

Salvinia herzogii De la Sota �

Riqueza 6 1 4 0 3 2 0 6 4 4 1 4

Palustres graminoides y árboles (*)

Especies \ Sitios ID 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 40

Eryngium eburneum Dec. � � �

Eryngium horridum Malme �

Panicum prionitis Nees. � � � � � � � �

Panicum ribulare Trin. � � �

Rhynchospora corymbosa (L.) Britt. � � � � �

(*)Sapium haematospermum (Muell.)Arg. � � � � �

(*)Acacia cavens (Mol.) Mol. � �

(*)Manihot sp �

(*)Prosopis affinis Griseb. � � � �

(*)Prosopis nigra (Grisebach) Hieronymus � �

Bacharis spp. � � � �

Typha latipholia (L.) �

Echinochloa helodes (Hack.) Parodi � �

(*)Salix humboldtiana Wild. �

Cortaderia selloana (Schult.)Asch. et Graeb. � � �

(*)Morus sp. � �

(*)Phytolacca sp �

Ricinus sp �

Totales 6 7 4 0 1 3 4 5 6 10 1 2


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Bioensayos La longitud de raíces de cebolla del control positivo fue de 7,6 mm lo que representó una reducción del 57,9 % con relación al control negativo. El 75 % de los arroyos muestreados presentó diferencias significativas positivas (entre 23 y 41 % más) con respecto al testigo (Fig. 1), lo cual indica ausencia de toxicidad. Este crecimiento podría atribuirse a un mayor contenido de nutrientes en las aguas analizadas. Un resultado similar de estimulación del crecimiento radical, fue hallado por Poi de Neiff y Ramos (2001) en los ríos Salados y Negro (Chaco) con germinación de lechuga. Los ID 28, 31 y 33 no presentaron diferencias significativas con el control, el resto de los sitios sí (Tabla 5 y Fig. 1). El crecimiento de las raíces fue igual o superior al testigo sin signos de toxicidad. El análisis de varianza fue altamente significativo (p<0.001) con un r2 de 0,35 y un CV de 17,96 %.

Tabla 5. Análisis de los datos de la longitud radical (mm) y número de raíces de bulbos de cebollas mediante la prueba de

Dunnett para los 12 tratamientos

Longitud radical Número de raíces

ID Media Sig. Media Sig.

ID33 0,01 ns 15,57 **

ID28 0,61 ns 9,07 ns

ID31 0,70 ns 6,57 ns

ID29 4,26 ** 1,63 ns

ID32 4,48 ** 4,67 ns

ID38 4,63 ** 8,77 ns

ID36 4,73 ** 10,17 ns

ID34 4,90 ** 9,47 ns

ID35 5,14 ** 7,27 ns

ID37 6,21 ** 10,87 ns

ID40 6,85 ** 8,27 ns

ID30 7,43 ** 7,67 ns Media: diferencia de valores medios de cada tratamiento con el testigo. Sig.: Significación: ** diferencia significativa, ns diferencia no significativa. Mínima diferencia significativa para longitud radical = 4,24 (α = 0,05). Mínima diferencia significativa número de raíces = 10,89 (α = 0,05). El número de raíces por bulbo fue siempre menor al testigo pero sin diferencias significativas, salvo en el ID 33 (Arroyo Feliciano). El análisis de varianza fue altamente significativo (p<0.001) con un r2 de 0,20 y un CV de 26,19 % (Tabla 5). La longitud de la raíz de lechuga del control positivo fue de 10,8 mm mostrando una reducción del 50 % con respecto al control negativo (testigo).

ID28 ID29 ID30ID31 ID32 ID33 ID34 ID35 ID36ID37 ID38 ID40

Arroyos

0

8

15

23

31

Lon

gitu

d d

e r

aíz

(mm

)

Figura 1. Longitud radical promedio de bulbos de cebolla y desvío estándar, en los 12 tratamientos comparados con el testigo (línea horizontal = 18,11 mm) Los resultados del bioensayo de toxicidad con lechuga dieron diferencias significativas en la longitud de raíces, entre todos los sitios y el testigo, con excepción de los ID 33 y 40 (Tabla 6).

Tabla 6. Análisis de los datos de la longitud radical (mm) e IG (%) de lechuga mediante la prueba de Dunnett, para los 12

tratamientos

Longitud radical Índice de germinación

ID ∆Media Sig. ∆Media Sig.

ID33 1,93 ns 4,35 ns

ID34 12,45 ** 8,86 ns

ID29 6,22 ** 9,92 ns

ID35 7,24 ** 13,82 ns

ID37 8,09 ** 15,81 **

ID38 7,81 ** 16,22 **

ID40 4,12 ns 17,86 **

ID28 9,30 ** 20,68 **

ID32 8,18 ** 20,88 **

ID36 9,81 ** 22,55 **

ID31 10,54 ** 32,13 **

ID30 17,55 ** 33,72 ** Media: diferencia de valores medios de cada tratamiento con el testigo. Sig.: Significación: ** diferencia significativa, ns diferencia no significativa. Mínima diferencia significativa para longitud radical = 6,165 Alfa = 0,05. Mínima diferencia significativa IG = 14,26 Alfa = 0,05). Los índices de germinación presentaron diferencias significativas (0,05 %) en relación al testigo, con excepción de los sitios ID 29, 33, 34 y 35 (Tabla 6). En todos los casos los valores de IG (Fig. 2) fueron iguales o superiores al testigo por lo cual, las muestras de agua de estos arroyos no presentaron signos de toxicidad. El análisis de varianza fue altamente significativo al (P<0,001) con un r2 de 0,49 y un CV de 11,37 %.


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ID28 ID29 ID30 ID31 ID32 ID33 ID34ID35ID36 ID37 ID38 ID40

Arroyos

0

44

87

131

175Ín

dice

de

ge

rmin

ació

n (

%)

Figura 2. Índice de germinación (%) de lechuga y desvío estándar de los 12 tratamientos comparados con el testigo (100 % línea horizontal) CONCLUSIONES Las aguas de los arroyos relevados en situación de estiaje resultaron aptas para el riego en el área arrocera del centro norte de la provincia de Entre Ríos, con valores de conductividad eléctrica por debajo de 750 µS.cm-1 y moderada salinidad. Los arroyos del departamento Diamante, si bien no presentaron síntomas de toxicidad, no resultarían aptos para riego en época de estiaje por su elevada conductividad eléctrica. Como no se verificó inhibición de la elongación de la raíz en ninguna de las muestras analizadas, se consideró que las aguas de los arroyos analizadas no presentaron toxicidad, tanto con el Allium test como con el ensayo de germinación de lechuga. AGRADECIMIENTOS El presente estudio fue realizado en el marco del Proyecto Federal de Innovación Productiva PFIP 2004-1 “Caracterización ecológica ambiental de represas para riego en Entre Ríos” y financiado por la Secretaría de Ciencia y Técnica e Innovación Productiva de la Nación y la Universidad Nacional de Entre Ríos (PID-UNER 2111). BIBLIOGRAFÍA Ayers R. S., Westcot D.W., 1976. La calidad del

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Articulo recibido el 03/2007 y aprobado para su publicación el 03/2008.


19

GEOMORFOLOGÍA FLUVIAL DEL RÍO SAN ANTONIO. PROVINCI A DE CÓRDOBA. ARGENTINA

Carlos Beltramone

Centro de la Región Semiárida – CONICET. Medrano 235 Villa Carlos Paz. Córdoba. E-mail: [email protected]

RESUMEN La morfología fluvial de la cuenca del río San Antonio, esta condicionada a factores litológicos del sustrato rocoso, por la influencia de la tectónica Andica y por la evolución cuaternaria. La red de drenaje de orden 5 cumple con los conceptos teóricos de Horton. Los parámetros geométricos indican una fuerte respuesta de la cuenca frente a las precipitaciones y el bajo valor de la densidad de drenaje esta de acuerdo con las caracte-rísticas físicas de la cuenca. Los parámetros observados podrían ser representativos a la mayoría de las cuen-cas fluviales de la sierra Pampeanas de Córdoba. Palabras claves: morfología fluvial, morfometría, cuenca hidrográfica, río San Antonio, Sierra Pampeana, Córdoba

ABSTRACT The fluvial morphology is conditioned by the litological variety of the Paleozoic bedrock, by the Andine Tectonic influence and by the Quaternary evolution of the area. The fluvial network, with a 5 order, fits to the theoretical Horton principles. The geometrical parameters suggest a quick rainfall response, the low value of the drainaje density is according to the physical basin features. Thus observed parameters may be found in other fluvial system of Sierra Pampeana, Cordoba. Key words: Fluvial morphology, morphometrical, fluvial basin, San Antonio river, Sierra Chica, Córdoba

Geomorfología Fluvial del Río San Antonio. Provincia de Córdoba. Argentina

20

INTRODUCCIÓN Se trata de explicar la evolución fluvial de la cuenca del río San Antonio desde sus cabeceras hasta su desembocadura en el Lago San Roque, para lo cual se han estudiado diferentes aspectos tales como; parámetros morfométricos, distribu-ción de frecuencia de algunos atributos físicos (altitud, pendiente, exposición), litología y el perfil longitudinal del río principal. La geomorfología del área responde esencialmente a las características de un sistema fluvial torrentoso, con una fuerte incidencia en los procesos de grave-dad, algunos de los cuales siguen funcionando en la actualidad (Beltramone 2005). Se han podido determinar dos tramos en el cauce principal con una dinámica fluvial diferente; el prime-ro es el comprendido desde sus cabeceras hasta el Cº Medio de los Ríos en la que confluyen los principales afluentes del río principal tales como los ríos Cajón y Malambo, zona donde los cauces se hallan muy enca-jado y condicionado por una densa red de fracturas y afloramientos rocosos, en este tramo es donde se ha notado una mayor energía fluvial para el transporte de sedimento y una mayor dispersión de los mismos. En el segundo tramo se produce una disminución en la pendiente del perfil longitudinal del río principal -no así en algunos de sus afluentes- donde hay un progre-sivo ensanchamiento del cauce y una mayor selección en la acumulación de los sedimentos. En cuanto a la capacidad de producción de sedimen-tos la cuenca se comporta con las características de un macizo rocoso dentro de un clima mediterráneo en el que predominan las acciones mecánicas sobre las químicas, siendo los procesos de remoción en masa y las cabeceras activas de los cauces los que aportan gran cantidad de sedimentos a los cauces en forma instantánea. MARCO GEOGRÁFICO Y GEOLÓGICO La cuenca del Río San Antonio está situada dentro de la cuenca del Río Primero, en la porción central de la Provincia de Córdoba. Se localiza entre 30º 55’ y 31º 30’ de latitud sur y 64º 30’ y 64º 50´ de longitud oeste (Figura 1), abarcando una superficie de 495 km2. Está delimitada por una divisoria irre-gular que en el sector occidental coincide con la divisoria de agua de las sierras Grande y de Achala, en el sector oriental está dada por la Sierra Chica al

sur por el Cordón de Santiago y norte por los esca-lones que descienden de la Sierra Grande.

RepúblicaArgentina

Provincia deCórdoba

30º00´

66º00

Lago San Roque

0 5km

Escala

N

Río

Yusp

e

Río S

an Francisco

Río Icho Cruz

Río Cajón

Figura 1. Ubicación del área de estudio. La red de drenaje está compuesta por un colector principal que en su mayor tramo lleva el nombre de río Icho Cruz, tomando el nombre de río San Antonio próximo a su desembocadura en el Lago San Roque y un gran número de afluentes, siendo los principales los ríos Cajón , Malambo y Aº San Antonio. El clima es de tipo submediterraneo, con importan-tes contrastes térmicos, con un máximo pluviométri-co en el mes de diciembre con un máximo de 196 mm. y un mínimo en el mes de agosto de 3.76 mm. La precipitación anual supera los 1200 mm por en-cima de los 2000 m de altitud, para el año hidrológi-co 1999 – 2000, (según el Sistema Telemétrico CIRSA en; Colladon, 2000). La temperatura media anual es de 12,4 ºC., alcanzándose máximas media mensual de 23,2 ºC y mínimas media mensual de 5,9 ºC. (Colladon, 2004). La superficie cubierta por vegetación esencialmente pastizales y monte bajo llega a ser del 75%. La organización litológica - estructural del área está representada por afloramientos paleozoicos, despla-zados y fracturados, intrusiones graníticas, y terre-nos cenozoicos. El zócalo paleozoico está constitui-do esencialmente por gneises, esquistos tonalíticos-biotíticos, cuarcitas micáceas, anfibolitas, mármoles y filitas, que sufrieron procesos de inyección aplíti-co–pegmatíticos, ocurridos según Olsacher (1960) con anterioridad a la intrusión granítica. El estilo tectónico del basamento es predominantemente homoclinal con buzamientos de mediano a alto án-gulo de 40º a 80º hacia el este (según Gordillo y Lencinas 1979). La alineación estructural predomi-nante es en sentido meridional a noroeste. Algo más de la mitad de la cuenca se inscribe en


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terrenos graníticos de dimensiones batolíticas corres-ponden a intrusiones postmetamórficas, las que (se-gún Linares y Latorre, 1970) corresponderían a tres ciclos magmáticos; el primer ciclo correspondiente al Cámbrico inferior, Ordovícico superior (450 – 520 Ma), el segundo ciclo al Devónico inferior-medio (352 – 380 Ma), por último el tercer ciclo al Carbóni-co superior (300 – 330 Ma). El Cuaternario está cons-tituido por los fanglomerados de piedemonte corres-pondiente al Pleistoceno superior y al Holoceno res-pectivamente. Al igual que en el resto de las sierras Pampeanas de Córdoba la disposición de las principa-les alineaciones montañosas esta relacionada con la presencia de fallas inversas como respuesta a la acti-vidad tectónica acaecida durante el terciario. Los rasgos del relieve de la cuenca del río San An-tonio deben su origen a la tectonica y a la actuación de procesos fluviales y de gravedad, los que ya han sido estudiados por: Schmieder (1921), Barbeito et al. (2000) y Beltramone et al. (2003). Las unidades de relieve se describirán a continuación: Relieve elaborado sobre rocas graníticas: El macizo granítico y sus escalones marginales ocupan las posi-ciones más elevadas del área de estudio, estando consti-tuido de sur a norte por las Cumbres de Achala y la Sierra Grande, donde sobresalen los cerros Los Gigan-tes (2376 m), Cº Los Lisos (2310 m) y Cº El Alto (2300 m). Presenta un relieve repetitivo debido a su homogeneidad litológica y con características de alta energía. Las áreas graníticas que no ocupan las partes más elevadas de la región se presentan con moderado a alto grado de disección. La superficie de Pampa de Achala está ubicada entre los 2000 y 2200 m.s.n.m. Es el sector conocido como pampas altas (peneplanicie) cortadas por valles anchos y poco profundos. Esta superficie se estrecha sensiblemente al oeste y remata en los Cerros Los Gigantes (2400 m.s.n.m). Relieve en gneis y esquistos de la Sierra Chica: Forma la divisoria de cuenca en su margen oriental, que frente al ambiente granítico estos terrenos metamórficos sobreelevados por la orogenia andina originan una topografía mucho más abrupta, caracte-rizado por su paisaje quebrado y su línea de cumbre algo irregular. En este ambiente al margen de las resistencia de las rocas, las fracturas controlan la organización de la red de drenaje y acentúan la ac-ción erosiva de los agentes morfogénicos. Relieve elaborado en rocas esquistosas: Hacia el este del cerro Los Dos Ríos en contacto con los granitos

y hasta el Aº San Antonio afloran esquistos confor-mando un relieve de bloques a menor altitud donde tuvo importante participación la constitución geoló-gica del material aflorante (estructura y litología) que condicionaron la implantación de la red de ave-namiento y la formación de filos y crestones. METODOLOGÍA Se ha elaborado una base cartográfica a escala 1:50.000 que incluye la red hidrográfica y las formas fluviales, para el análisis morfométrico fueron utili-zados los mapas de pendientes, hipsometría y orien-tación realizados por Beltramone (2005). La red de drenaje y la topografía ha sido digitalizada y trans-ferida a un Sistema de Información Geográfica. A partir de esta cartografía se han realizado distintos perfiles topográficos. El análisis morfométrico a sido siguiendo los pará-metros propuestos en los trabajos de (Horton, 1945; Strahler, 1952, 1979). Los parámetros analizados son de caracteres lineales, topológicos, geométricos y de relieve. La utilización de distintos programas mediante el uso de un ordenador ha permitido la obtención en forma sencilla de parámetros estadísti-cos relativo a pendiente, orientación, longitud de cauces etc. que componen la red hidrográfica. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Se analizan una serie de aspectos relacionados con la dinámica fluvial que presenta la cuenca desde el punto de vista cualitativo como cuantitativos: la red hidrográfica y los parámetros de intensidad fluvial. Las Formas fluviales Entre las formas fluviales existentes en la cuenca del río San Antonio se encuentran formas torrenciales, valles, terrazas y llanuras aluviales cuyas caracterís-ticas se describen a continuación. Las formas torrenciales: Se entiende por “torrente” a aquella corriente de agua de régimen temporario o permanente, en áreas de fuertes pendientes y de crecidas estacionales (Derrau 1970). Para que exis-ta torrencialidad en una corriente se tienen que cum-plir dos condiciones fundamentales; que el cauce reciba en forma instantánea una considerable canti-dad de sedimentos productos de la evolución de vertientes y que el río transporte sedimentos gruesos.


22

La torrencialidad de la cuenca del río San Antonio se pone de manifiesto por: - Las grandes pendientes hacen que la escorrentía se concentre pronto en canales de drenajes haciendo que el pico de crecida sea intenso y permite un fuer-te avance de la onda de crecida - El cauce principal recibe en forma instantánea una considerable cantidad de sedimentos productos de la evolución de sus vertientes - El río tiene gran capacidad de transporte sedimen-tos gruesos. - El predominio de un sustrato rocoso impermeables compuesto principalmente por rocas esquistosa y gnéisicas. Los principales picos de crecidas en la cuenca que fueron detectados por el Sistema Telemétrico del CIRSA, están dados por las crecientes ocurridas en: noviembre de 1997 con un pico de 6,18 m en el Barrio el Canal (estación 604), durante el año 1999 se detecto una creciente en el río Icho Cruz (estación 1004) de 6,44 m. y en el año 1993 en el río El Cajón se produjo una creciente de 5,47 m. (estación 1800). En el área de estudio la torrencialidad de estas co-rrientes esta en relación a los incendios forestales que producen una acentuada deforestación en las laderas acentuando la dinámica de los procesos de remoción en masa y fluviales mantiformes los que aportan gran cantidad de sedimentos al torrente, dado que las tierras forestadas tienen una gran in-fluencia en la regulación de la escorrentía y conse-cuentemente en la prevención de la erosión de la cobertura superficial. La acción antrópica es otro de los factores de desestabilización del paisaje el que se halla en estado de precaria estabilidad debido a la fuerte presión que soporta el paisaje por acción del tu-rismo en la época estival. Otras causas de creación de focos torrenciales en el área son; trazado y construcción de caminos vecinales sin estudios previos de estabilidad de laderas, y la explotación de canteras, lechos y minas en forma inadecuada. Los valles y depósitos fluviales: En lo que respecta a los principales valles (ríos Cajón, Malambo y Icho Cruz) las secciones transversales se caracterizan por la ruptura de pendiente (hombreras) en la ladera, generalmente ligadas a un cambio en la composición litológica. Sobre la evolución de la anchura del cau-

ce se puede decir que desde sus cabeceras hasta el Cº Medio de los Ríos muestra un fuerte encajonamiento y marcada erosión lineal del sustrato mostrando un perfil en V el que presenta hombreras muy marcadas dando características de “valle en valle” o “valle en dos ciclos” correspondiente al encajamiento de la red fluvial producto de las diferentes fases tectónicas acaecidas durante el Cuaternario. A partir del Cº Medio de los Ríos el perfil transversal tiende a la separación de las laderas y a una suavización de las laderas, presentando una llanura aluvial disimétrica con terrazas de erosión en su margen sur y escarpes en la margen norte (Figura 2).

1500

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Altura(m)

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1400

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1600

S

N

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200m100

Altura (m)

100m

1500

1400

NS

NS

a

c

b

d

100m

Altura (m)

Altura (m)

Figura 2. Perfiles transversales en distintos puntos de la traza: a) Río Icho Cruz b) Río Malambo c) Río Cajón d) Aº San

Antonio. El perfil longitudinal (Figura 3) es uno de los paráme-tros que mejor marca la dinámica fluvial de un río en el contexto de su cuenca, Langbein y Leopold (1964) demostraron que “el perfil de un río es un compromi-so entre el mínimo esfuerzo del sistema y la equidis-tribución de energía a través de ese sistema”. El perfil longitudinal presenta a grandes rasgos la existencia de dos tramos: uno superior, irregular, por encima de los 1150 m. en el que se observa que el cauce principal no presenta la forma ideal del perfil de equilibrio comúnmente propuesta en la literatura geomorfológica, la concavidad hacia arriba del perfil se ve interrumpida por zonas planas en su parte supe-rior cuando atraviesa los niveles de peneplanicies, estas áreas planas reflejan una inestabilidad en el perfil longitudinal causada por la tectónica que dio lugar al levantamiento la sierra Grande y de Achala.


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7 0 0

1 1 0 0

1 5 0 0

1 9 0 0

2 3 0 0

2 6 1 0 1 4 1 8 2 2 2 6 3 0 3 4 3 8

A l t u r a m . s . n . m

C º l o s D o s R í o s ( 1 1 5 0 )

C o n f l u e n c i a r í o s M a l a m b o y I c h o C r u z

R í o I c h o C r u zR í o C a j o nR í o M a l a m b o

Figura 3. Perfil longitudinal del río San Antonio.

La pendiente longitudinal del río es muy fuerte (>30%) en los primeros 3,5 km. cuyo cauce circu-la encajado entre vertientes con desniveles muy pronunciados. Desde el kilómetro 3,5 al 5 la pen-diente disminuye notoriamente (8%) este sector corresponde al paso del río por el ambiente de peneplanicie o “pampas altas”, al salir de esta se produce una ruptura de pendiente en el perfil longitudinal del río la que se debe a la presencia de un abrupto de falla del borde oriental de la Sierra Grande, esta pendiente se mantiene hasta el Cº Medio de Los Ríos, siendo del orden del 25%. A medida que aumenta la superficie de la cuenca se produce un marcado descenso de la pendiente, así, a su paso por las primeras comunas sufre un pronunciado descenso la que se sitúa próxima al 10% aunque algunos de sus afluentes en especial de su vertiente norte mantienen gradientes longi-tudinales muy fuertes. Las irregularidades existentes en el tramo superior del perfil muestran que el río todavía no ha alcan-zado su perfil de equilibrio. En los valles de los ríos Malambo, Cajón y Icho Cruz se conservan superficies planas a unos 25 metros por encima del cauce actual, estas superfi-cies fueron identificadas como terrazas de erosión fluvial. En el río San Antonio, aguas abajo del Cº Medio de los Ríos a unos 6 metros de su cauce, se ha identificado un segundo nivel de terraza cubierta por rodados de rocas del basamento englobados en una matriz arenosa. Localmente aparecen depósitos posiblemente correspondientes a otro nivel de te-rraza localizados a 2-3 m sobre el cauce actual, en el área de las comunas. Además existe una llanura aluvial en la que el cauce llega a encajarse 1-2 m y llega a alcanzar hasta 50 m. de anchura. La presencia de conos aluviales esta relacionada con un cambio del nivel de base local debido a una pro-

fundización del cauce o por un aumento de la carga debido a un régimen estacional más lluvioso Distribución de frecuencias de diferentes atri-butos físicos Se llevó a cabo el análisis sobre la distribución de los principales parámetros (altura, pendiente y exposición) que tienen incidencia en la dinámica de pendiente, y por ende en el control del funcio-namiento de los cauces en las cuencas de los ríos Icho Cruz (CRIC), Aº San Antonio (CAºSA), Malambo (CRM) y Cajón (CRC). La relación altitud / área (Figura 4) dominante es la que va desde los 1500 a 2100 m que ocupa el 54% de la superficie total de la cuenca y espe-cialmente el intervalo comprendido entre los 1500 a 1800 m que ocupa el 30% de la superficie total, localizada en el sector de la cuenca alta. La rela-ción menor de altura /área se localiza por encima de los 2100 m con un 8% de la superficie total.

Relación Altura /Area para cada subcuenca

0

10

20

30

40

50

60

900 900 -1200

1200 -1500

1500 -1800

1800 -2100

> 2100

Altura

% A

rea

CAºSA CRIC CRM CRC

Figura 4. Relación altura / área. La relación pendiente / área (Figura 5) tiene su in-tervalo más representativo en el comprendido entre 40 –60% con un total de 58% del área localizada en la parte superior de la cuenca próxima a las diviso-rias de agua de cursos de primer y segundo orden. Las orientaciones dominantes (Figura 6) son las N-NO y S-SO con un total del 53% de la cuenca; esta exposición está directamente relacionada con la evolución de laderas siendo las más activas las de exposición N-NO y son las que presentan procesos geomorfológicos y antropicos más activos.


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Relación pendiente/ área en las subcuenca

0

50

100

CRC CRM CRIC CAºSA

Subcuencas

% A

rea

< 20 20-40 40-60 >60

Figura 5. Relación pendiente / área.

Relación Exposición / área

0102030

N N-NO E S-SO S-SO O

Exposición

% A

rea

CRC CRM CRIC CAºSA

Figura 6. Orientación dominante.

La red hidrográfica La descripción de la red hidrográfica se realiza por una parte con el análisis morfométricos de los pará-metros topológicos y lineales de la misma y por otra, su clasificación morfológica. Topología: Según el método de Strahler (1964), la cuenca de drenaje es de orden 5 siendo su curso principal el río Icho Cruz que más adelante toma el nombre de San Antonio, estando compuesta de 36 cuencas de segundo orden, 9 subcuencas de tercer orden y tres subcuencas de cuarto orden denomina-das como: subcuenca río Cajón, Malambo y Aº San Antonio (Figura 7). La representación grafica (Figura 8a) y cuantifica-ción del numero total de cauces NT (392) ha dado la siguiente relación; N1 (298), N2 (78), N3 (12), N4 (3), N5 (1), siendo el total porcentual de cada orden de; N1 (76%), N2 (20%), N3 (3%), N4 (0.8%) y N5

(0.2%). Valores que demuestran que se cumple la primera ley de Horton (1945).

1

11

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2

2

3

3

5

5

Ea. Santa Rosa

Ea. El Coro

Aº Sa

n A

nto

nio

Rí o

San

Ant

on

i o

Villa Icho CruzCº Medio de los Rios (1200)

Cº Potrero (1295)

PostaCañada Larga

Ea. Las Ensenadas

Río Ic h o Cr

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Aº

La

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ula

s

Aº El Dur azno

Pampa de San Mateo

Pto.R. Pereira

Cº Malambo (2150)

R ío C ajon

Cº Mogote (1660)

Aº Y

ata

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Cº Los Gigantes (2376)

Si e

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1

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1 1

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1 1 1

1

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2 2

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42

4

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32

1 2

1

2

12 2

1

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1

2

1

1

11

11 1

1

4

2

3

Referencias

1. Numero de orden

Límite de cuenca

Cauce0 5km

N

Figura 7. Interpretación de la red fluvial de acuerdo a Strahler (1979).

La relación de bifurcación (Rb), que expresa el gra-do de ramificación de la red de drenaje, ha sido calculada según Schumm (1956) y es de 4,6 para la totalidad de la cuenca. El valor promedio obtenido

se encuentra dentro de los valores propuestos 3-5 señalado por Strahler (1979) para cuencas de litolo-gía homogéneas propuesta por Chorley et al.(1984), aunque este valor no se condice por el propuesto por


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el citado autor en cuanto a la influencia del control estructural que existe sobre la red de drenaje.

6

5

4

3

2

1

1234578102345678 99

10023456789

1 00

0

298

78

Y = 4270,40 . e-1,2973x

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100

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9 8 7 6 5 4 3 2

4,2

0

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7226,

74

64,

24

158,

70

Y 0,519e0,955x

0,1

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0,3 0, 4

0 ,50, 60, 70,8

1 ,0 2 2, 5 3 4 5 6 7 8 9

2 ,28

4 ,82

0,9 80,46

0 -,19

1

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3

4

5

Y=23,27e 0,844x

a

b

c

12

3

1

Ni

1,2 0

Lm

Pm

Figura 8. Representación de los distintos parámetros morfo-métricos: a) números de cauces b) longitud media acumulada

c) pendiente media de los cauces. Aspectos lineales La cuenca en su totalidad fue analizada desde el punto de vista morfométrico de acuerdo a las leyes de composición del drenaje, siguiendo la metodolo-gía de Horton (1945), cuyos resultados han sido representados en forma gráfica. De acuerdo a los resultados obtenidos se puede decir que el ordenamiento de los sistemas de drenaje es normal y muestra una clara correspondencia con la primera y tercera ley de Horton. En cuanto a la segunda ley de Horton la cuenca no se ajusta a los valores esperados ya que existe un desfasaje entre la curva real y la teórica, existiendo un claro sobredi-mensionamiento de los cursos de orden 3 sobre los cursos de orden 2 y 4 (Figura 8b). La longitud del cauce principal, estimada de acuerdo a Schumm (1956), desde su divisoria hasta su nivel de base da como resultado 38 km. siendo la longitud

del valle principal 29 km. La morfología de los cursos varia entre los tipos rectos a sinuoso según la clasificación de Morisawa (1985), el cálculo de sinuosidad de los principales cauces (Icho Cruz, Cajón y Malambo) según el método de Schumm (1977) da un valor de 1,6, lo que lo sitúa dentro del tipo rectilíneo a sinuoso. Los valores de sinuosidad responden a las caracterís-ticas geológicas de la zona, donde la morfología recta se corresponde con la presencia de los lechos rocosos entallados en rocas resistentes (granito y gneis), con-trolados por la estructura, en los que se producen profundas gargantas. La morfología sinuosa es carac-terística de los cauces de orden mayor 4 a 5, de menor pendiente o que cruzan por áreas de rocas menos resistentes (conglomerados de piedemonte) en donde predomina el desarrollo de llanuras aluviales. Morfología de la red de drenaje: La cuenca del río San Antonio muestra una red de drenaje bien jerar-quizada, que de acuerdo a la clasificación de Howard (1967), la morfología de la red de drenaje varia entre el tipo rectangular donde la tectónica ha tenido una importancia decisiva a subdendritico como el caso de las subcuencas enclavadas en el sustrato granítico de composición homogénea.La red esta ligada a cauces consecuentes y subsecuentes, los primeros corren cortando perpendicularmente a las principales morfoestructuras como el caso de los ríos Icho Cruz, Malambo y Cajón, cuya disposición ha sido relacionada con la tectónica Andina. Los cursos subsecuentes corren a favor de zonas de debilidad tales como fracturas y formaciones geo-lógicas poco resistentes a la erosión, ejemplo de esto es el Aº San Antonio que en cierto tramos aprovecha la existencia de los depósitos pedemon-tanos y en ciertos tramos su trazado esta ligado a la Falla Punilla (Figura 9). Desde el punto de vista de su configuración cabe mencionar que la cuenca que es de tipo triangular alargada de oeste a este con un diámetro mayor de 28 km. y un diámetro menor de 17 km. con torrentes que bajan de la cumbre siguiendo la línea de mayor pendiente y que se incorporan al colector principal casi en ángulo recto. De acuerdo a las condiciones orográficas generales de la cuenca, la red hidrográfica ha alcanzado mayor desarrollo en las pendientes occidentales que bajan del bloque de las sierras Grande y de Achala, mien-tras que en la pendiente oriental de la Sierra Chica

(b)

(c)

(a)


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esta poco integrada y de menor caudal tendiéndose a desarticularse al salir al piedemonte. Estos cauces rectilíneos se encuentran en estado de equilibrio dinámico (inestable) es decir que se hallan en estrecha relación con las condiciones geológicas actuales. La cuenca: geometría y relieve Parámetros geométricos: dentro de los parámetros cuantificables se encuentran el área (A: 495 km2), la pendiente media de la cuenca (Pe: 21,8 %), el

perímetro (P, 190 km.) y la longitud de la cuenca (L, 23,5) medida de acuerdo a Schumm (1956). En la Tabla 1 se muestran una serie de índices que consideran los parámetros geométricos y de relieve. El valor del coeficiente de compacidad (Cc, 1,91) muestra una irregularidad relativamente alta en la morfología de la cuenca. Los índices de elongación y circularidad, juntamente con los bajos índices de infiltración relativa (I: 1/km3) combinados con el alto factor topográfico (ls: 7,9) hacen prever una rápida respuesta torrencial de la cuenca frente a las precipitaciones.

Cº El Gauchaje1100

Aº Sa

n Ant

oni o

Rí o

Sa

n A

nt o

n io

Villa Icho Cruz

Cº Medio de los Rios (1200)

Cº Potrero (1295)

PostaCañada Larga

Ea. Las Ensenadas

Río Ich

o Cr

uz

Aº L

aM

sul

as

Aº El Durazno

Aº L as C

añas

Pampa de San Mateo

Cº Malambo (2150)

Río Cajon

Cº Los Gigantes (2376)

Sie

r ra

Chi

caCauces subsecuentesCauces consecuentesCauces controlados porfracturas menores

Limite de cuenca

Superficie de la cuenca por encima de los 2000m (pampasde altura)Área de acumulación Falla Principal

Referencias

Area paleozoica

N

0 5km

Río Malambo

Figura 9. Esquema hidrogeomorfológico.

Tabla 1. Índices morfométricos clásicos.

Indice de compacidad (Gra-velius, 1914)

KC = 0,28.P/√A

KC = 1,38

Razón de elongación (Schumm, 1956)

Re = 2√A/ הL

Re = 0,36

Razón de circularidad (Mi-llar, 1953)

Rc = 4 A/P ה Rc = 0,54

Factor Forma (Horton,1932) F = A/L F = 0,48 Pendiente media de la cuenca: de acuerdo al grafico de la variación de pendiente (Figura 8c) permite comprobar que se cumple la tercera ley de Horton.

Estos valores permiten esperar un alto poder erosivo fluvial en la cuenca. Desnivel absoluto: El desnivel absoluto que indica el relieve máximo de la cuenca es de 1750 m. La alti-tud media de la cuenca da como resultado 1425 m. La razón de relieve definida por Schumm (1956) considerada como la “relación existentes entre el desnivel absoluto y la longitud de la cuenca” es del orden de 0,09. Razón de relieve: Schumm (1956) la definió como la relación existente entre el desnivel absoluto y la longitud de la cuenca y es de 0,04.


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Parámetros de intensidad fluvial Los valores de intensidad fluvial varían de acuerdo con las características físicas de la cuenca y relacio-nan los aspectos lineales de la cuenca con el área de la misma. Entre los que se cuentan: Densidad de drenaje: para la totalidad de la cuenca del río San Antonio la densidad de drenaje obtenida se-gún Strahler-Schumm es de D:1,726 km de cauce por km2 de área, siendo la longitud total de cauces de 427,8 km. Este valor demuestra una cuenca de buen drenaje según Horton (1945) y Coates (1971). Este valor define una textura de tipo grosero, según Mori-sawa (1985) y es coherente según Horton (1945) con los rasgos geológicos del sustrato rocoso muy resis-tente a la erosión, compuestos por granito y gneis. Índice de frecuencia de cauce: fue definido por Horton (1945) como el número de cauces por unidad de área de la cuenca, es de 3,68 cauces por kilómetro cuadrado. Longitud de flujo de escorrentia: se estimo de acuer-do al diseño de Horton (1945) con el fin de cuantifi-car la distancia recorrida por las aguas de mantifor-mes antes de su ingreso a cauces definidos dando un valor aproximado a los 140 m. Constante de mantenimiento del cauce: fue definida como la inversa de la densidad de drenaje (Schumm, 1956) alcanzando un valor de 0,58 km, valor que sugiere la superficie de cuenca necesaria para el funcionamiento de un cauce de un kilómetro lineal alcanzando un valor de 0,58 km2 Factores que controlan la morfología fluvial Se discutirán y presentaran los distintos factores litológicos, estructurales y geomorfológicos que influyen en el desarrollo de la morfología fluvial en la cuenca del río San Antonio (Figura 7). Factores litológicos: en la cuenca existen dos grupos de formaciones paleozoicas, los terrenos graníticos y los formados por rocas esquistosas, constituyendo los terrenos mas elevados y resistentes del área que favorece la instalación de una red hidrográfica de morfología subdendritica a rectangular de valles encajados y profundos y trazados subsecuente, con fuertes pendientes tanto en su perfil longitudinal como transversal que impiden la formación de depó-sitos fluviales.

En los sectores mas bajos próximos a la desemboca-dura del río San Antonio en el Lago San Roque, se encuentran formaciones menos resistentes a la ero-sión formadas por los depósitos de piedemonte lo que favorece la instalación de una morfología de valles mas abiertos, y particularmente el trazado de valles consecuente como el caso del Aº San Antonio y cuenca baja del río San Antonio, creando condi-ciones favorables a la instalación de llanuras aluvia-les y terrazas fluviales. Factores tectónicos: en el desarrollo de la red de drenaje, la tectónica a tenido una importancia deci-siva, en relación con otros fenómenos como ser el factor climático distinguiéndose tres conjunto de cauces. Uno de ellos de carácter subsecuente que drenan en sentido O-E, perpendiculares a las princi-pales unidades morfoestructurales caso los ríos Ca-jón, Malambo e Icho Cruz – San Antonio en su parte superior y media, se puede relacionar esta alineación con las direcciones impuestas por la tectónica Andi-na de bloques levantados y basculados que favorece una pendiente local al este, representado por el flan-co oriental de la sierra Grande. El segundo grupo de carácter consecuente como el Aº San Antonio que muestra su trazado una alinea-ción N-S concordante con las principales alineacio-nes montañosa, -sierra Chicas- de la zona que con-forman la divisoria de cuenca al este, como en el caso anterior están relacionado con el levantamiento de la sierra durante la tectónica Andina. El tercer grupo son aquellos cursos que están contro-lados a nivel local por el sistema de fracturas, con-formando una red de tipo rectangular uniéndose con otros cursos en ángulo recto. Geomorfología y evolución Cuaternaria: la acción de la neotectónica en la zona ha dado lugar a la mo-dificación de la red hidrográfica actual tanto en la configuración de sus perfiles transversales como longitudinales de los ríos mediante la erosión de las laderas como en la acumulación de depósitos de origen fluvial, con la formación de distintos niveles de terrazas y llanuras aluviales, aunque la interpreta-ción de las mismas en cuanto a su origen requiere la existencia de mas datos a nivel local y regional acer-ca de las variaciones tectónicas recientes y climáti-cos. La formación de lago San Roque que actúa como nivel de base local ha generado la modifica-ción de la red con la Aparicio de nuevas llanuras aluviales por represamiento aguas arribas del mismo.


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Dinámica de ladera Dentro de este sector tienen incidencia dos conjuntos de procesos relacionados directamente con la diná-mica de las vertientes; los relacionados a movimien-tos de remoción en masa y los relacionados con la acción de la escorrentía superficial, en este trabajo solo nos referiremos a la acción fluvial, de acuerdo a esto sus formas resultantes se han podido agrupar en tres espacios morfo-topográficos a saber: 1) El sector morfo-topográfico localizado entre los 600 y 850 m predomina la acción de la escorrentía superficial manifestada por la presencia de áreas con incisiones activas (cárcavas), este fenómeno es habi-tual en los escarpes de erosión existentes en los glacis de acumulación, por lo general esta acción tiene un mínimo porcentaje en la modificación de las vertientes. Se suelen observar algunos deslizamien-tos de derrubios de escasas dimensiones asociados a áreas con presencia de cárcavas. 2) El sector morfo-topográfico localizado entre los 1500 a 2100 m.s.n.m esta caracterizado por laderas con fuerte pendiente y sustrato impermeable que no pueden sustentar la cubierta superficial predominan los efectos de la escorrentía superficial capaz de arrastrar gran cantidad de material a los fondos de los cauces formando conos aluviales en la base de la pendiente. Su presencia está relacionada con un cambio del nivel de base local por profundización del cauce del río principal, o por un aumento de la carga debido a un régimen estacional más lluvioso. En las cabeceras de los torrentes se manifiesta el proceso de carcavamiento en los cursos de primer orden que desde el punto de vista de la dinámica de vertientes tienen interés porque producen un fenó-meno de erosión retrogradante y alimentan a la red de materiales en suspensión y cantos rodados. La incisión en cárcavas en las cabeceras de los cur-sos son las principales áreas fuentes de sedimentos -juntamente con la remoción en masa- los que llegan a los cauces principales a través de una intensa red de cauces con pendientes empinadas y marcadas rupturas de pendientes. Si se tiene en cuenta que más del 75% de la cuenca se instala sobre litologías resistentes (granito y gneis) y dadas las condiciones morfoclimáticas actuales se meteorizan principal-mente por procedimientos mecánicos, esto hace que predomine la producción de sedimentos gruesos en los cauces que tienen sus nacientes en la sierra Grande y de Achala, mientras que la producción de

finos es más escasa y se limita a la presencia de arcillas derivadas de la meteorización de las rocas esquistosas aflorantes en la ladera occidental de la Sierra Chica. Aguas abajo de la confluencia del Río Cajón con el Icho Cruz, se entra en un sector de la cuenca domi-nado por una actividad geomorfológica diferente a la anterior, donde los procesos tienden a disminuir su actividad generando menor aporte de sedimentos a los cauces, ya en el tramo inferior aguas debajo de la localidad de Cuesta Blanca la posibilidad de generar sedimentos es prácticamente nula por sus caracterís-ticas topográficas tratándose de un área de deposita-ción de la fracción gruesa a media, los que son re-movidos en épocas de crecientes estaciónales. 3) El nivel morfo-topográfico situado por encima de los 2100 m.s.n.m corresponde a las pampas de altura donde cambian las condiciones ambientales y la dinámica geomorfológica. En la actualidad la diná-mica fluvial se ve reflejada en numerosas líneas de drenaje paralelas (rills) de poca profundidad que se conectan directamente con la red fluvial. Este nivel carece de la capacidad de aportar impor-tantes cantidades sedimentos gruesos debido a la poca integración de su red de avenamiento y de la menor actividad geomorfológica principalmente representada por reptación y solifluxión, lo que hace ineficaz la acción de la escorrentía superficial y por lo tanto sin repercusiones hidrogeomorfológica. CONCLUSIONES A la cuenca del Río San Antonio se la puede clasifi-car desde el punto de vista de su dinámica como una cuenca de torrentes de depósitos recientes no estabi-lizados o vivos, con predominio de deslizamientos de laderas y carcavamiento lineal. La red hidrográfica cumple con los conceptos teóri-cos de Horton y los distintos parámetros morfomé-tricos sugieren un alto potencial erosivo. El carácter torrencial de la cuenca está dado por elevada densi-dad de drenaje, fuertes pendientes y sustrato de rocas impermeables que originan una fuerte respuesta hidrológica frente a las precipitaciones, en que las crecidas son intensas e instantáneas, las que cuentan con grandes posibilidades de movilizar la carga de fondo y transportar los sedimentos desde las laderas al cauce de los ríos.


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La principal fuente de carga fluvial son las pendien-tes empinadas de la parte media y alta de la cuenca por debajo de los 2000 m correspondiente a las sub-cuenca de los ríos Cajón, Malambo e Icho Cruz, donde la producción de sedimentos al pie de las laderas está relacionada principalmente por el mate-rial procedente de deslizamientos retransportado por acción de la escorrentia superficial. Por ultimo la morfología fluvial de la cuenca esta condicionada por las características del sustrato rocoso y la influencia de los cambio acaecidos du-rante tectonica andina y la evolución cuaternaria de la zona, para cuya valoración adecuada faltan datos tanto a nivel local como regional. BIBLIOGRAFIA Barbeito, O., Beltramone, C. y Ambrosino, S. 2000.

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ANÁLISIS DE RIESGO EN APROVECHAMIENTOS DE RECURSOS HÍDRICOS SUPERFICIALES PARA RIEGO DE ARROZ

Silvina Ester San Miguel (1), Carlos E. Alvez (2), Federico L. Losco (2), Eduardo A. Zamanillo (2)

(1)Facultad de Ciencias de la Alimentación – (2) Facultad de Ciencias de la Administración Universidad Nacional de Entre Ríos. Alvear 1424 – (3200) – Concordia – Entre Ríos

[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

RESUMEN Se presenta una síntesis del desarrollo e implementación de los modelos de simulación SIMHUNER y ARHIUNER. SIMHUNER tiene como objetivos simular matemáticamente la respuesta hidrológica de cuen-cas de aporte y extender series de caudal a partir de series de precipitación y evaporación diarias. Se basa en un esquema conceptual que representa los almacenamientos en la cuenca mediante reservorios. Las transfe-rencias de masa y la generación de los distintos escurrimientos están reguladas por funciones y algoritmos cuyos parámetros se determinan mediante el algoritmo de optimización bloqueada de Rosenbrock. ARHIUNER permite simular la operación de embalses en base a series de aporte observadas o sintéticas y posibilita relacionar la capacidad del embalse con la demanda y la probabilidad de falla en la atención de la demanda de riego. Los modelos se complementan para una planificación racional y sustentable del uso de recursos hídricos en áreas irrigadas. La aplicación de los modelos a la cuenca superior del Río Gualeguaychú permitió su validación y evidenció la importancia de la disponibilidad de registros de aporte extensos para una adecuada evaluación de los riesgos hídricos en áreas agrícolas irrigadas a partir de fuentes superficiales. Palabras clave: simulación, balance hídrico, optimización de parámetros, análisis de riesgo.

ABSTRACT A synthesis of the development and implementation of the SIMHUNER and ARHIUNER simulation models is presented. The SIMHUNER is capable of mathematically simulating the catchment response and extending flow series from daily rainfall and evaporation series. The model is based on a conceptual scheme that represents basin storage using three reservoirs. Mass transfer among reservoirs and into the atmosphere as well as the generation of different runoffs are regulated by functions and algorithms whose parameters are determined by the Rosenbrock optimization algorithm with restrictions. ARHIUNER allows the simulation of reservoir operation. This requires observed or calculated flow series to obtain the relationship between reservoir capacity, irrigation demand and risk. Both models are complementary for a rational and sustainable water resources planning in irrigated areas. The application of the models to the upper basin of the Gualeguaychú river has permitted the validation of the model. It also showed the importance of long flow series for the correct evaluation of risk in irrigated areas. Key words: simulation, hydric balance, parameters optimization, risk’s analysis.

Análisis de Riesgo en Aprovechamientos de Recursos Hídricos Superficiales para Riego de Arroz

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INTRODUCCIÓN Para la planificación del uso sustentable de los re-cursos hídricos superficiales de una región resulta de fundamental importancia el conocimiento de los volúmenes aportados por los cursos de agua, en lapsos suficientemente largos de modo que tengan validez los cálculos y estimaciones estadísticas. El desconocimiento del potencial del recurso, su calidad y disponibilidad limita el avance del siste-ma productivo y aumenta la incertidumbre sobre las inversiones en infraestructura tanto en el ámbito público como privado. Uno de los objetivos principales para el desarrollo de un modelo de simulación hidrológica es contribuir a una mejor evaluación de la disponibilidad del Recurso Hídrico Superficial en áreas donde existe un creci-miento importante del cultivo de arroz, como así tam-bién de oleaginosas y cereales. En nuestro país las series disponibles de caudales líquidos medidos en los distintos cursos de agua son francamente exiguas si se las compara con las de precipitación en sus cuencas. La extensión de series de caudales líquidos, a partir de series de precipita-ción más extensas, aparece entonces, como un re-querimiento necesario para el desarrollo del aprove-chamiento de los recursos hídricos. No siempre son utilizados modelos lluvia-escorrentía para extender series de caudal, generalmente debido a que no se tiene buena documentación en español o el personal profesional involucrado no ha recibido en-trenamiento adecuado. En el diseño de embalses para riego, tampoco se utilizan con habitualidad modelos de simulación que posibiliten el análisis del riesgo en la atención de la demanda. Esta carencia de software accesible y bien documen-tado redunda en el uso de técnicas simplificadas que involucran mayores márgenes de error, y que por lo tanto resultan en el sobre (sub) dimensionamiento de embalses para riego. El objetivo específico de este trabajo consistió en desarrollar, implementar, testear, aplicar y documen-tar: (a) un modelo matemático hidrológico concentra-do de simulación continua orientado a extender series de caudales semanales a partir de la precipitación media diaria observada sobre una cuenca; y (b) un modelo de simulación de embalses para riego, que a partir de series de aporte observadas y sintéticas y las

demandas de riego y medio ambiente, posibilita rela-cionar la capacidad del embalse con la demanda de riego y la probabilidad de falla en su atención. En función del objetivo específico se efectuó la: • Implementación de los algoritmos paramétricos conceptuales de simulación de las componentes del ciclo hidrológico para un modelo de balance de paso de tiempo diario y ajuste semanal. • Implementación de un algoritmo de optimiza-ción indirecta restringida para la calibración automá-tica de los parámetros del modelo. • Implementación del modelo de simulación hidrológica SIMHUNER. • Aplicación del a la cuenca superior del Río Gualeguaychú incluyendo la extensión de la serie de caudales. • Implementación del modelo de simulación de embalses para análisis de riesgo ARHIUNER. • Aplicación del modelo de simulación de embal-se a la cuenca superior del Río Gualeguaychú para el análisis de riesgo en atención de la demanda de riego bajo diferentes escenarios. La Universidad Nacional de Entre Ríos ha efectuado los correspondientes registros de propiedad intelec-tual de los modelos SIMHUNER y ARHIUNER. ESQUEMA CONCEPTUAL DEL MODELO HIDROLÓGICO El modelo se basa en un esquema conceptual que representa los almacenamientos en la cuenca a través de tres reservorios ficticios: el reservorio superficial, el reservorio de humedad de suelo o subsuperficial y el reservorio subterráneo (Zamanillo et al., 1991). Las salidas de agua de la cuenca ocurren por la evapo-ración directa de la lluvia, por la evaporación o eva-potranspiración de los reservorios superficial, de humedad de suelo y subterráneo y por el escurrimien-to efluente de la cuenca constituido por los escurri-mientos superficial, subsuperficial y subterráneo. Los datos de entrada al modelo son la precipita-ción diaria y la evapotranspiración diaria, sema-nal o mensual. Si no se dispone de lecturas de evapotranspira-ción, ésta puede estimarse ingresando temperatu-ras medias diarias, semanales o mensuales, me-diante el método de Thornthwaite (Orsolini et al.,


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2000). En la Figura 1 se presenta el esquema con-ceptual del modelo. El intervalo de cálculo del modelo es diario, mien-tras que el intervalo de tiempo para las salidas y el ajuste es semanal.

Figura 1: Esquema conceptual.

El modelo compara la precipitación con la evapotrans-piración potencial (ETP). Si la precipitación supera la ETP, se está en fase de recarga; en caso contrario se ingresa en fase de recesión (San Miguel, 2005). En fase de recarga, la ETP se satisface de la precipi-tación. La evapotranspiración real coincide con la potencial, por lo tanto, no existirá evapotranspira-ción en el reservorio superficial ni en el reservorio de humedad de suelo. En la fase de recesión, la de-manda de evapotranspiración remanente se satisface en el reservorio superficial hasta agotarlo; luego, del reservorio de humedad de suelo y, de ser necesario, del reservorio subterráneo. Para extraer agua del reservorio de humedad de suelo se consideran dos alternativas: • Extracción del agua sin restricción y hasta alcanzar el límite mínimo admisible de humedad de suelo (co-rrespondiente aproximadamente al punto de marchitez permanente de las plantas) y / o satisfacer la demanda. • Extracción del agua con restricciones proporciona-les al estado del reservorio de humedad de suelo (ecua-ción 1). Las variables y parámetros que intervienen en

el balance hídrico se presentan en la Tabla 1. EVRHS = EX * (ERHS / RHSM) EX1 (1) En la determinación de la evaporación correspon-diente al reservorio subterráneo interviene el pará-metro EVSUB. Este parámetro determina qué frac-ción de la evapotranspiración potencial remanente será satisfecha por el reservorio subterráneo. El reservorio superficial representa la intercepción de la precipitación por parte de la vegetación y la retención en las depresiones impermeables del suelo. (Tucci, 1997). La única entrada que admite es la precipitación remanente de la evapotranspiración y la única salida es la satisfacción de la misma en períodos sin lluvia o cuando excede la precipitación. En función de la retención que ejerce, produce un retardo en la respuesta de la cuenca cuando ocurren precipitaciones de baja intensidad. El reservorio de humedad de suelo simula el alma-cenamiento del agua en las capas superiores del suelo. La entrada es la infiltración resultante de la separación de escurrimientos. En fase de recesión, puede satisfacer la evapotranspiración potencial residual generando una salida de evapotranspira-ción real. Además, genera percolación hacia el reservorio subterráneo. El reservorio subterráneo simula el comportamiento del acuífero subterráneo. La única entrada admitida es la percolación del agua desde el reservorio de humedad de suelo y sus salidas son la generación de escurrimiento subterráneo en función del nivel de almacenamiento, la generación de escurrimiento lateral, cuando existe y, en algunos casos, la satis-facción de una fracción de la evapotranspiración potencial remanente en la fase de recesión. El algoritmo de separación de escurrimientos define la proporción de la precipitación que alcanza la superficie permeable de la cuenca y produce escu-rrimiento superficial y la proporción que infiltra. La capacidad de infiltración en cada intervalo de tiempo queda definida por el déficit de humedad de suelo y por la magnitud de la lluvia eficaz en el intervalo (ecuación 2). PSB = R * PR * DHS + IB (2) El déficit de humedad de suelo (DHS) está dado por la diferencia entre la capacidad máxima del reservorio y el estado del mismo. Es máximo cuando el reservo-


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rio de humedad de suelo presenta el mínimo nivel de almacenamiento y es nulo si el reservorio alcanza su capacidad máxima. La pendiente de las rectas que relacionan la capacidad de infiltración con el DHS depende de un parámetro R mayor o igual que cero. Si la infiltración calculada resulta menor que la precipitación eficaz, el escurrimiento superficial es igual a la diferencia entre la precipitación eficaz y la infiltración calculada. La percolación (PB) es el proceso mediante el cual el reservorio de humedad de suelo abastece al reser-vorio subterráneo. El algoritmo utilizado determina que una fracción de lo que infiltra en cada intervalo de tiempo percola al reservorio subterráneo en fun-ción del estado del mismo (ecuación 3). PB = PSB * (RSUBM – ERSUB) / (PSB + RSUBM – ERSUB) EX2 (3) Si el déficit del reservorio subterráneo es muy alto con relación a la infiltración, prácticamente toda el agua que infiltra pasa a alimentar el reservorio subte-rráneo. Si por el contrario, el reservorio subterráneo alcanza su capacidad máxima, la tasa de percolación es nula. El parámetro EX2 permite regular la fracción de infiltración destinada al reservorio subterráneo. Las dos fases del balance, recarga y recesión, culmi-nan en el cálculo de escurrimientos y actualización del estado de los reservorios. El escurrimiento base es la suma de los escurrimientos subsuperficial, aportado por el reservorio de humedad de suelo, y el escurrimiento subterráneo, aportado por el reservo-rio del mismo nombre. Los escurrimientos subsuperficial y subterráneo se obtienen de propagar las salidas de los reservorios mediante un embalse lineal simple, (ecuaciones 4 y 5) con tiempos de retardo KRHS y KRSUB, res-pectivamente: EBS = ERHS * (1 – EXP (-KRHS)) (4) EBB = ERSUB * (1 – EXP (-KRSUB)) (5) El modelo prevé la generación de transferencia de escurrimiento subterráneo a cuencas vecinas desde el reservorio subterráneo de acuerdo a la ecuación 6. EBL = ERSUB * (1 – EXP (-KEBL)) (6) Los distintos parámetros que caracterizan los algo-

ritmos empleados para simular procesos hidrológi-cos, sintetizan las características físicas de una cuen-ca y requieren ser ajustados para cada aplicación particular. La aplicación de técnicas de optimización a modelos hidrológicos permite reducir el tiempo para la estimación de los valores correspondientes a los parámetros del modelo. Tabla 1: Variables y parámetros que intervienen en el Balan-

ce Hídrico. Variables principales P Precipitación total media en la cuenca ETP Evapotranspiración potencial ES Escurrimiento superficial EBS Escurrimiento subsuperficial EBB Escurrimiento subterráneo EBL Escurrimiento lateral ERS Evapotranspiración del reservorio superficial EVRHS Evapotr. del reservorio humedad de suelo EVRSUB Evapotr.. del reservorio subterráneo ESRS Estado del reservorio superficial ERHS Estado del reservorio de humedad de suelo ERSUB Estado del reservorio subterráneo Parámetros CC Coeficiente de abatimiento de la precipita-

ción. HSMIN Define proporción permitida de evapotr. en

el reservorio de humedad de suelo RSM Capacidad máxima del reservorio superficial RHSM Capacidad máxima del reservorio de hume-

dad de suelo KRHS Coeficiente de agotamiento del reservorio de

humedad de suelo RSUBM Capacidad máxima del reservorio subterrá-

neo KRSUB Coeficiente de agotamiento del reservorio

subterráneo IB Infiltración base R Coeficiente de infiltración secundaria RSSM Límite mínimo del reservorio de humedad de

suelo EVSUB Fracción de evapotranspiración remanente

que se satisface del reservorio subterráneo KEBL Coeficiente que regula el escurrimiento

lateral del reservorio subterráneo. EX1 Coeficiente de evaporación del reservorio de

humedad de suelo EX2 Coeficiente de evaporación del reservorio de

subterráneo Variables auxiliares PR Precipitación eficaz PSB Infiltración EX Indica la ETP que falta abastecer DHS Déficit de humedad de suelo PB Percolación


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Para el ajuste de los parámetros del balance hídrico se implementó un algoritmo de optimización basado en el método de rotación de coordenadas de Rosen-brock (1960), con rango de optimización bloqueado. El método de rotación de coordenadas establece, para una función dependiente de n variables, n ejes ortogonales que define como direcciones de búsque-da. La rutina está preparada para soportar la optimi-zación de un máximo de veinte parámetros y permite trabajar con o sin fajas de viabilidad para los pará-metros. Inicialmente determina la matriz de direc-ciones de movimiento de los parámetros y el sentido en que se realizará el mismo. El movimiento del valor de los parámetros continúa con aceleración constante mientras existe disminución de la función objetivo. Ocurrida una falla, vuelve al punto anterior donde existió mejoría y reitera el proceso retomando el paso inicial o contrayéndolo. SISTEMA SIMHUNER El modelo hidrológico de simulación fue implemen-tado en Visual Fox-Pro para Windows. La estructura del sistema SIMHUNER se divide en tres grandes partes (San Miguel et al., 2005): • Administración de Proyectos: permite administrar datos de distintos cursos de agua, de manera simple y eficiente. • Operaciones: Permite calibrar el modelo (ajustar parámetros y verificar la validez de los mismos) y extender series de caudal. • Ayuda: Permite acceder a descripciones de los diferentes temas con distintas opciones de navegación. El sistema permite crear proyectos para cada curso de agua con que desee trabajar. Para poder utilizar la operación de Ajuste de pará-metros para un proyecto determinado, el mismo debe contar con datos de precipitaciones, evapo-transpiración y caudales observados (Tabla 2). La

pantalla de Ajuste de parámetros (Figura 2) brinda las siguientes opciones: • Seleccionar y modificar datos de control. (Figura 3). • Visualizar datos observados (Figura 4). • Optimizar parámetros mediante la rutina de Rosenbrock. La optimización se realiza utilizando algunas se las siguientes funciones objetivo: o Función cuadrática

∑=

−n

iii QCQO

1

2)(

o Función inversa

∑=

−

n

i ii QCQO1

211

o Coeficiente de determinación R2.

∑

∑

=

=

−

−− n

ii

n

iii

QOQO

QCQO

1

2___

1

2

)(

)(1

donde: QOi y QCi corresponden a los caudales observados y

calculados del período i, ____

QO indica los caudales

medios observados y n es la cantidad de períodos. • Actualizar con parámetros calculados. • Calcular balance hídrico. • Visualizar balance diario (Figura 5). • Visualizar resultados semanales y estadísticos: los resultados del cálculo se pueden observar en for-ma tabular (Figura 6) o en forma gráfica (Figura 7).

Tabla 2: Unidades de entrada / salida para precipitaciones, evapotranspiración y caudales observados.

Entrada Salida Precipitaciones Valores diarios Valores diarios Evapotranspiración Evapotranspiración diaria o semanal.

Temperaturas medias diarias, semanales o mensuales. Se estima evapotranspiración por el método de Thornthwaite.

Valores diarios de evapotranspiración

Caudal Valores diarios o semanales. Valores semanales


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Figura 2: Pantalla utilizada para el Ajuste de Parámetros.

Figura 3: Pantalla para la modificación de datos de control.


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Figura 4: Pantalla para la visualización de datos observados.

Figura 5: Visualización de variables del balance en intervalos diarios.

En la opción de verificación de parámetros se permi-te al usuario (Figura 8): • Seleccionar un juego de parámetros. • Visualizar datos observados del proyecto.

• Seleccionar un período para la verificación • Calcular el balance hídrico para el período de verificación. • Visualizar balance diario. • Visualizar Resultados.


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Figura 6: Pantalla para la visualización de resultados en forma tabular.

Figura 7: Pantalla para la visualización de resultados en forma gráfica.

Con la operación extensión de series de caudal, el usuario puede utilizar el modelo ajustado y verifi-cado para extender series de caudal en períodos en los que no se cuentan con registros observados. Para poder utilizar esta operación se requieren datos de precipitación y evapotranspiración. Las opciones que permite la pantalla de Ex-tensión de series de caudal (Figura 9), son si-

milares a las que brinda la pantalla de Verifica-ción (Figura 8). El sistema presenta una ayuda general además de una ayuda emergente sensible al Mouse. El contenido de la ayuda está organizado en niveles y presenta distintas opciones para navegar por las diferentes páginas de la misma (Figura 10). Las más importantes son: contenido, índice y buscar.


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Figura 8: Pantalla utilizada para la verificación de parámetros.

Figura 9: Pantalla de Extensión de series de caudal.


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Figura 10: Ayuda en línea, pantalla de contenido.

APLICACIÓN A LA CUENCA SUPERIOR DEL RÍO GUALEGUAYCHÚ La cuenca alta del Río Gualeguaychú se ubica en la zona centro - este de la Provincia de Entre Ríos. (Fi-gura 11). Tiene una superficie de 470,3 km2 y presen-ta orientación general Norte-Sur (Pedraza, 1991). Su curso principal se extiende desde sus nacientes hasta su intersección con el puente de la Ruta Nacional Nº 130. En general la cuenca muestra suelos con muy baja capacidad de infiltración, lo que unido a su geo-morfología y al buen régimen de lluvias (más de 1000 mm anuales), origina períodos con altos volúmenes de escorrentía superficial seguidos de otros muy escasos, que se tornan casi nulos en épocas de estiaje prolon-gado (Lenzi et al., 2003). Para el ajuste de parámetros se adoptó el período de registros continuos de caudal comprendido entre el 16/10/2002 y el 23/11/2004. Para la verificación, se consideraron dos etapas, una desde el 10/10/2001 al 15/10/2002 donde existen también registros conti-nuos de caudal (VRCont) y la otra, desde el 05/01/1994 al 09/10/2001, sin registros continuos de caudal (Verificación con registros discretos: VRD1, VRD2, VRD3 y VRD4). La Tabla 3 muestra, para cada período de simulación (ajuste y verificación), la precipitación total (P), el escurrimiento observado (Qo), el escurrimiento calculado (Qc), los coeficientes de escurrimiento

observado y calculado (Qo/P y Qc/P, respectivamen-te), el porcentaje de aumento o disminución del caudal calculado respecto del observado, diferencias de escurrimiento (Dif. Esc.), y el coeficiente de determinación R2 obtenido en cada período. La Figura 12 permite ver gráficamente el contraste entre caudales calculados y observados en el período de ajuste, mientras que la Figura 13, muestra el mismo contraste en el período de verificación con registros continuos de caudal. En las verificaciones correspondientes a la etapa con registros de caudal discretos, los períodos VRD1 y VRD3 presentan resultados calculados muy diferen-tes de los observados. En estos casos (VRD1 y VRD3) el análisis de resultados permite afirmar que los caudales observados presentan errores sistemáti-cos (error de lectura por exceso en los estiajes indi-cando un escurrimiento de base mayor a las respues-tas observadas en los demás períodos además de la pérdida de algunos picos). Los períodos VRD2 y VRD4 muestran un buen ajuste entre caudales calculados y observados con diferencias de escurrimientos que varían entre ± 5%. Estos períodos carecen de errores sistemáticos de observación. Existen errores puntuales de falta de registro de algunos picos, debidos a que las lecturas se efectuaban una sola vez en el día y a que la cuen-ca presenta un tiempo de concentración pequeño.


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Con el modelo calibrado y verificado, se generó la serie de caudales correspondiente al período 01/06/1983 – 04/01/1994. La Tabla 4 resume los resultados obtenidos en la extensión, en la misma se presentan los totales correspondientes a precipitación, caudal calcula-

do, evapotranspiración potencial y evapotranspi-ración real calculada. La Tabla 5 muestra los totales de precipi-tación, caudales calculados y coeficientes de escurrimiento obtenidos en la aplicación completa.

Figura 11: Cuenca superior del Río Gualeguaychú.

Figura 12: Contraste de caudales en el período de ajuste.


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Figura 13: Contraste de caudales en el período de Verificación.

Tabla 3: Comparación de caudales, coeficientes de escurrimiento y valor de R 2 en los períodos de ajuste y verificación.

Período P(mm) Qo(mm.) Qc(mm) Qo/P Qc/P Dif. Esc. R2 Observaciones

16/10/2002 - 23/11/2004 2531 844 843 0,33 0,33 -0,17% 0,95 Ajuste

10/10/2001 - 15/10/2002 1480 622 619 0,42 0,42 -0,45% 0,92 VRCont

05/01/94-06/12/95 2191 241 390 0,11 0,18 62,18% 0,68 VRD1

13/12/95-07/01/98 2555 349 362 0,14 0,14 3,74% 0,79 VRD2

14/01/98-01/09/99 1841 700 494 0,38 0,27 -29,32% 0,56 VRD3

08/09/99-03/10/01 3190 1146 1095 0,36 0,34 -4,48% 0,81 VRD4 Tabla 4: Resultados generados en la extensión de series de caudal.

P (mm) Qc (mm) Evppot (mm) Evptot (mm)

12255 2646 10011 9339 SIMULACIÓN DE EMBALSES PARA ANÁLISIS DE RIESGO La determinación de la cota de represamiento y la capacidad de embalse necesaria para satisfacer las necesidades de agua del área a regar, se realiza con base en la estimación de la probabilidad de falla en la atención de la demanda. La simulación de las condiciones del embalse se realiza mediante la aplicación de la ecuación funda-mental de continuidad: X - D = ∆V (7) donde: X: volumen de entrada en el intervalo ∆t.

D: volumen de salida en ∆t. ∆V: cambio en el volumen almacenado en ∆t. ∆t: Intervalo de tiempo de cálculo. La entrada (X) al embalse se compone del aporte propio de la cuenca (Ecp) y de la lluvia directa sobre el embalse (Eii). La salida del embalse (D) está conformada por la demanda para riego y el caudal ecológico (Sd), la evaporación (Sc) y el volumen derramado por verte-dero (Sde). Por lo tanto, el cálculo del volumen en el período t+1 está dado por la siguiente ecuación. Vt+1=Vt +Ecp + Eii – (Sd +Sc +Sde) (8) donde: Vt+1: volumen retenido en el embalse al final del intervalo de tiempo.


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Vt : volumen retenido en el embalse al comien-zo del intervalo de tiempo. Esta ecuación se utiliza para toda la serie de cauda-les, iniciando la simulación con la capacidad máxi-ma en el embalse Vmax. Cuando en la simulación la ecuación (8) Vt+1 supera la capacidad máxima del embalse (Vmax), entonces Vt+1 = Vmax y el exceden-te se derrama por vertedero (Sde). Si, en la ecuación (8), Vt+1 es menor al volumen mínimo (Vmin), el embalse se vacía (Vt+1=0) y la demanda no puede ser atendida, por lo que ocurre una falla en la atención de la demanda (Zamanillo et al., 1995). El concepto de falla se utiliza habitualmente en el dimensionamiento de embalses, sin embargo no siempre resulta claro para los usuarios de los mis-mos (Zamanillo et al., 1987). Generalmente una falla se interpreta como la no-atención de la demanda durante un cierto período de tiempo. El cálculo de la probabilidad de falla (Pf) a partir de los resultados de la simulación puede efectuarse como: Pf=Nf / N (9) donde: Nf: número de períodos de simulación en que el embalse quedo vacío sin satisfacer la demanda. Ns: número total de períodos de simulación. En los sistemas en que la finalidad principal del embalse es el suministro de agua para riego, la for-ma de cálculo de la probabilidad de falla indicada por la ecuación (9) puede conducir a la sub-estimación del riesgo. Por lo tanto, en los sistemas de riego las fallas deben asociarse sólo a los perío-dos de riego (no a todo el año). En este caso, el pe-ríodo sobre el cual se debe calcular Pf depende del tipo de cultivo, su ciclo biológico y la época del año en que el agua es utilizada para riego. En este trabajo, se considera la demanda necesaria para el riego de arroz y para la satisfacción del cau-dal ecológico aguas abajo. La necesidad de agua para el riego de arroz fue es-timada en base a la experiencia arrocera en la Pro-vincia de Entre Ríos. A efectos del análisis se adoptaron dos dotaciones de riego: una máxima inicial de 1.45 l/s/ha, y una mí-nima de 1.33 l/s/ha. Estas reflejan una media razo-

nable para 100 días de riego considerando adecuadas las eficiencias de conducción y aplicación. La dife-rencia entre ambas corresponde al aumento en la eficiencia global del riego compatible con el desa-rrollo tecnológico esperable del mismo. El caudal ecológico es el caudal mínimo que el embalse deberá erogar aguas abajo para garantizar la biodiversidad y los usos domésticos y sanitarios del agua. Dado que en la serie histórica de caudales observa-dos se verifican varias veces corridas de varios días de valores nulos de caudal, se adoptó un caudal ecológico equivalente al caudal superado el 88% del tiempo (20 lts/s). A fin de cubrir las necesidades de agua en los días que dura el ciclo biológico del arroz y considerando que no todos los productores siembran en el mismo momento, para la simulación y el análisis se adoptó una distribución del área regable para el período de cultivo siguiendo las pautas de las reglas de arte y la experiencia sobre esta materia. La distribución refe-rida se presenta en la Tabla 6. Tabla 5: Serie de precipitaciones, caudales calculados y coefi-

cientes de escurrimiento correspondientes a la aplicación completa.

Período P (mm) Qc (mm) Qc/P 2do.sem. 1983 536 100 0,19 1984 1510 506 0,34

1985 990 112 0,11

1986 1339 378 0,28 1987 1049 101 0,10

1988 1074 157 0,15

1989 823 44 0,05 1990 1536 387 0,25

1991 1214 274 0,23

1992 897 111 0,12

1993 1448 378 0,26 1994 1038 150 0,14

1995 1161 223 0,19

1996 1184 182 0,15 1997 1233 132 0,11

1998 1376 424 0,31

1999 703 135 0,19 2000 1925 625 0,32

2001 1532 628 0,41

2002 2007 914 0,46

2003 1290 484 0,38 2004 846 104 0,12


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Tabla 6: Distribución de superficie de riego. Meses Oct Nov Dic Ene Feb Mar % del área 10 60 100 100 70 15

SISTEMA COMPUTACIONAL ARHIUNER El sistema de simulación ARHIUNER, se imple-mentó en lenguaje de programación Visual FoxPro bajo ambiente Windows, tiene como objetivos: • Administrar los datos de los distintos cursos de agua. • Determinar la demanda en base a distintos pa-rámetros. • Calcular las probabilidades de falla para distin-tos tamaños de embalse y superficies de riego. • Presentar resultados en forma gráfica y tabular de manera que permitan el análisis de riesgo para las distintas condiciones planteadas.

Para realizar una correcta administración de los datos, el sistema permite a los usuarios crear proyec-tos para organizar la información correspondiente a los distintos cursos de agua. Además, para cada proyecto, el usuario puede crear distintos juegos de parámetros. El sistema permite variar la capacidad de embalse y la superficie bajo riego, de manera de poder realizar aná-lisis de riesgo. Esto se muestra en la pantalla de simula-ción (Figura 14), donde el usuario puede especificar el mínimo, la cantidad de intervalos y el paso (amplitud del intervalo) tanto para la capacidad del embalse como para la cantidad total de hectáreas a sembrar. De este modo, el sistema calcula la probabilidad de falla para cada una de las combinaciones de las distintas capaci-dades de embalse y totales de hectáreas a sembrar y se pueden obtener distintas curvas de probabilidades de falla y con ellas, los diagramas de análisis de riesgo.

Figura 14: Pantalla de simulación del comportamiento de un embalse.

Para facilitar el análisis, el sistema presenta tanto salidas gráficas como tabulares, que representan resúmenes analógicos y numéricos que relacionan las principales variables y parámetros del problema. Entre las salidas gráficas, se pueden seleccionar: • Diagramas de comportamiento: (Figura 15)

permiten observar la evolución del estado del embalse en el tiempo para una capacidad de em-balse y superficie de riego determinada. Permiten detectar claramente los períodos críticos donde ocurren las fallas, como también los períodos en que ocurren excesos no-aprovechables que se derraman por vertedero.


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• Análisis de riesgo: Permiten visualizar la rela-ción existente entre la capacidad de embalse (Vmax), la probabilidad de falla (Pf) y la superficie a sem-brar. Este gráfico es especialmente útil para tomar decisiones como: determinación del área de siembra para distintas capacidades de embalse para un riesgo

dado, determinación de la capacidad necesaria del embalse a construir, etc. (Figura 16). El sistema ARHIUNER cuenta con un menú de ayuda con características similares a las de SIMHUNER.

Figura 15: Diagrama de comportamiento: cuenca del Río Gualeguaychú para un embalse de 15 hm3 y área a sembrar de

2000 hectáreas.

Figura 16: Relación Capacidad de embalse – Área regable – Probabilidad de falla (Pf) (período 1983-2005)

APLICACIÓN A LA CUENCA SUPERIOR DEL RÍO GUALEGUAYCHÚ Se aplicó ARHIUNER a efectos evaluar la sensibili-dad de los resultados a la longitud de la serie de

registros de aporte. Para ello se consideraron tres períodos de simulación de diferente extensión: 2002-2005; 1999-2005; 1983-2005. Los dos primeros intervalos de simulación cuentan


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con datos de caudal de aporte observados, mientras que el último, utiliza la serie de caudales de aporte extendida por el modelo SIMHUNER. En todos los escenarios se consideró la distribución en el tiempo del área regable que se presentó en la Tabla 6. El rango de valores analizado, determinado en base a la capacidad de represamiento física y a la aptitud de las tierras, corresponde a capacidades de embalse que varían entre 10 y 20 hm3 y a áreas regables entre 1000 y 2000 ha. La Figura 16 permite observar el resultado del análisis de riesgo para el período 1983-2005, este diagrama presenta la relación capacidad de embalse versus área regable para probabilidades de falla del 0 %, 2% y 4%. Las Figura 17 muestra, para el período 1983-2005, la probabilidad de falla en función de la capacidad de embalse, para diferentes áreas regables. La Figura 18, muestra el diagrama de comporta-miento para una capacidad de embalse de 12 hm3 y una superficie a irrigar de 1400 hectáreas para la serie 1983-2005. En ella se puede apreciar el com-portamiento en el período más seco de la serie (1988-1989) y en el período más rico en cuanto a aportes (2001-2002), respectivamente. El período más crítico implicó el vaciamiento del embalse en la campaña 1988-1989, antes de la finalización de la misma y la no recarga para la campaña siguiente. La Figura 19 presenta el detalle del comportamiento en el período más seco de la serie (1988-1989). Una vez ejecutadas las simulaciones y obtenidas las salidas correspondientes a las tres extensiones de registro se compararon los diagramas de riesgo co-rrespondientes a cada una de las probabilidades de falla, a fin de contrastar los resultados obtenidos en períodos de simulación cortos con los obtenidos de la simulación de una serie extensa. Las Figuras 20, 21 y 22, muestran el contraste en las curvas de probabilidades de falla correspondientes al 0%, 2% y 4%, respectivamente para las tres exten-siones de serie de datos. Si se trabaja sólo con los datos observados del pe-ríodo 2002-2005, se puede concluir que para una probabilidad de falla del 0%, con una capacidad de embalse de 12 hm3, el área regable es de 1750 ha aproximadamente. Incluso, considerando la serie

1999-2005, se puede esperar un área regable de 1600 ha; mientras que, con la serie correspondiente al período completo 1983-2005, el área regable se reduce a 1100 ha. Para las probabilidades de falla del 2% y del 4%, el comportamiento de las series 1999-2005 y 2002-2005, conducen a resultados muy similares. Si se considera una capacidad de embalse de 12 hm3, se obtiene un área regable de aproximadamente 1800 ha, para la primera probabilidad de falla y de 1950 ha, para la segunda. Por otro lado, si se analiza la misma situación en la serie 1983-2005, el área rega-ble se reduce a 1400 ha y 1650 ha, respectivamente. Si se pretende una probabilidad de falla del 0 % y se trabaja con la serie más corta, con un embalse de 12 hm3 de capacidad, se considera factible sembrar 1750 ha. Pero, cuando se busca esta superficie de cultivo en la serie extensa, se puede observar que la probabilidad de falla es superior al 4% y, que si se pretenden sembrar las 1750 ha, se debería contar con una capacidad de embalse de 20 hm3. Se efectuaron también simulaciones con los mis-mos parámetros pero, en una primera instancia considerando los datos de precipitación sobre la superficie de riego como variable de atención de la demanda. En una segunda instancia, se incorporó además la evaporación en el embalse. Se llevaron a cabo los contrastes para distintas probabilidades de falla entre las simulaciones sin tener en cuenta precipitación, ni evaporación, considerando sólo la precipitación y considerando tanto precipitación como evaporación. Las Figuras 23, 24 y 25, mues-tran algunos de los contrastes realizados. En estas figuras, con Serie cp se indica aquella simulación que considera la precipitación como variable de atención de la demanda, mientras que cuando se introduce también la evaporación en el embalse, se indica con Serie cpe. A partir del análisis de las mismas se puede apre-ciar, que el hecho de considerar sólo la precipi-tación como se señala anteriormente, frente a una simulación que no la tenga en cuenta produce una diferencia de aproximadamente 200 ha en la estimación del área a sembrar para las distintas probabilidades de falla. Sin embargo, cuando a estos datos se introduce la evaporación ocurrida en el mismo, las estimaciones para probabilida-des de falla del 2% o superiores, son práctica-mente coincidentes con las estimaciones produ-cidas en simulaciones que no consideran ni pre-


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cipitación, ni evaporación. Sólo, para probabi-lidades de falla inferiores, la incorporación de estos datos en la simulación del embalse, conduce a una estimación del área regable

de aproximadamente 100 ha por debajo, fren-te a las estimaciones obtenidas en simulacio-nes que no consideran ninguno de los datos antes mencionados.

Figura 17: Probabilidad de falla en función de la capacidad de embalse en hm3 – Serie 1983-2005.

Figura 18: Diagrama de comportamiento serie 1983-2005.


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Figura 19: Comportamiento en el período seco (1988-1989), considerando el intervalo 1983-2005.

Figura 20: Contraste en diagrama de riesgo correspondiente a probabilidad de falla del 0%.

Figura 21: Contraste en análisis de riesgo correspondiente a probabilidad de falla del 2%.


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Figura 22: Contraste en análisis de riesgo correspondiente a probabilidad de falla del 4%.

Figura 23: Contraste en diagrama de riesgo correspondiente a probabilidad de falla del 0%.para la serie de aportes completa.



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CONCLUSIONES El modelo hidrológico SIMHUNER posibilita una mejor comprensión del comportamiento de una cuenca; consecuentemente, beneficia la evaluación de la disponibilidad del recurso hídrico superficial y el análisis de riesgo asociado. Un instrumento de gran utilidad para la aplicación de SIMHUNER a diferentes cuencas es la rutina de optimización de parámetros incluida en el sistema. Un usuario que conozca el comportamiento general de una cuenca puede establecer con facilidad rangos de viabilidad para los parámetros que intervienen en el modelo o incluso, dejar sin efecto alguno de ellos. A partir del análisis de los resultados de la aplica-ción a la cuenca superior del Río Gualeguaychú, se puede afirmar que el modelo no presenta incoheren-cias en sus respuestas. En años con lluvias menores a 1250 mm, el coeficiente de escurrimiento varía entre 0.05 y 0.23, mientras que para precipitaciones superiores a 1250 mm anuales, los coeficientes de escurrimiento varían entre 0.25 y 0.46. El coeficien-te de escurrimiento es más alto ante precipitaciones de magnitud similar cuando los períodos anteriores presentaron precipitaciones anuales importantes. El sistema de simulación de embalses ARHIUNER posibilita la detección clara de períodos críticos donde ocurren las fallas y aquéllos, donde se produ-cen excesos no-aprovechables que se derraman por vertedero utilizando diagramas de comportamiento o analizando los valores en salidas tabulares.

El análisis de los resultados obtenidos en el diseño experimental aplicado a la cuenca superior del Río Gualeguaychú evidencia la importancia de la utiliza-ción de series extensas de caudal. Esta situación se pone de manifiesto en los riesgos, fundamentalmente económicos, que se corren cuando el análisis de probabilidades de falla en atención de la demanda se lleva a cabo con registros de corta extensión. Por otro lado, se puede afirmar que, en términos prácticos, en la cuenca superior del Río Gualeguay-chú, la simulación de embalses considerando preci-pitación y evaporación, conduce a estimaciones de riesgo similares a las obtenidas sin tener en cuenta estas variables. Los modelos presentados fueron desarrollados en el marco del proyecto de investigación PID UNER 2098-1 “Evaluación agrohidrológica de represas de almacenamiento con destino a riego en Entre Ríos”. En este proyecto intervienen la Facultad de Ciencias Agropecuarias, la Facultad de Ciencias de la Admi-nistración y la Facultad de Ciencias de la Alimenta-ción de la U. N. E. R.. Nuestro agradecimiento a las instituciones intervinientes y al director del proyecto Dr. Eduardo Díaz. BIBLIOGRAFÍA Lenzi, L.; De Meda, C.; Felizia, A.; Maciel, J.; Mon-

teverde, C.; Villordo, J.; Duarte, O.; Díaz, E.; Wil-son, M.; Valenti, R.; Benavides, R. 2003. Estima-ción de la disponibilidad del recurso hídrico super-


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53

ESTIMACION PROBABILISTICA DEL RIESGO SANITARIO CON MS EXCEL: EJEMPLO DE APLICACIÓN A UN ESCENARIO RECREATIVO

Fabio Peluso, José González Castelain, Eduardo Usunoff, Lorena Rodriguez

Instituto de Hidrología de Llanuras. CC. 44. 7300. Azul [email protected]

RESUMEN

El objetivo de este trabajo es presentar, a través de un ejemplo, cómo pueden utilizarse las potencialidades de MS Excel para realizar análisis de riesgo sanitario probabilístico. Se aplica a un caso de ingesta accidental subcrónica o crónica de agua, debida al uso recreativo de aguas naturales, utilizando al nitrato como sustancia peligrosa para la salud. El trabajo ofrece funciones complejas anidadas, desarrolladas en ese software de planilla de cálculo, con las cuales aplicar Monte Carlo para obtener las distribuciones de frecuencias, tanto de los parámetros definitorios de la exposición como las del riesgo. Los resultados indican que esas funciones complejas son un buen sustituto a operaciones efectuadas con software comercial desarrollado explícitamente para evaluaciones de riesgo. Sin resignar precisión de cálculo, se compensa la falta de opciones de menús específicas o las capacidades gráficas y analíticas ceñidas a esta temática, con la ubicuidad de Excel y su costo menor. Esto lo convierte en una opción factible para encarar estudios de riesgo sanitarios probabilísti-cos por parte de los responsables de la gestión de los recursos hídricos en los municipios, los que general-mente presentan recursos limitados que hacen improbable la comprar de software de alto costo. Palabras Claves: Riesgo Sanitario, Agua Subterránea, Software

ABSTRACT

The goal of this paper is to present, through an example, the potential use of MS Excel for carrying out probabilistic water-related health risk analyses. It is applied to a case of accidental intake of sub-chronic or chronic pf water, due to recreational use of natural waters, using the nitrate content as the species dangerous for health. The paper describes complex nested functions in Excel, used to apply Monte Carlo in order to obtain the frequency distributions of the parameters related to the exposition as well as the risk. Results show that those complex functions are a good substitute of numerical operations done with commercial software explicitly designed for risk analyses. Without resignation of calculation precision, the lack of options and the graphical/analytical abilities of Excel are compensated by its ubiquity and low cost. That makes it a feasible option to decision makers at the municipal water resources management level for carrying out probabilistic health risk analyses, given the fact that the limited amount of funds does not allow purchasing high-price software. Keywords: Health Risk, Groundwater, Software

Estimación Probabilística del Riesgo Sanitario con MS Excel: Ejemplo de Aplicación a un Escenario Recreativo

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INTRODUCCIÓN Los análisis de riesgo sanitario (ARS) establecen las condiciones específicas bajo las cuales una sustancia química representa una amenaza no aceptable a la salud (Lyons, 2002). Los ARS son básicamente herramientas que pueden ser utilizadas para la gestión de los recursos hídricos ya que, a partir de la exposi-ción a una o varias sustancias químicas presentes en el ambiente, se establece el nivel de peligro para un receptor humano o ecológico (Hay Wilson, 2000) ante un contacto potencial con ellas. La exposición puede ser a partir de la ingestión deliberada del agua que contiene el agente peligroso, como ocurre con el uso consuntivo humano, o de manera accidental, tal como la ingesta de agua durante el uso recreativo o por el contacto dérmico con ella. Así se pueden carac-terizar los efectos adversos potenciales de esa exposi-ción y calcular su probabilidad de ocurrencia, con lo que se facilitan las tareas de identificación, evalua-ción, selección e implementación de acciones tendien-tes a su reducción (CRARM, 1997).

El modelo básico para los ARS, en su forma más general, expresa que el riesgo es una función de la toxicidad de la sustancia peligrosa y la magnitud de la exposición a la misma (USEPA, 1992a).

La evaluación de la exposición es una medida de la “calidad y cantidad” del contacto entre la fuente de riesgo y el organismo blanco (USEPA, 1992a). La exposición se calcula a partir de la integración de una serie de variables que expresan la “Dosis Diaria Promedio” (ADD), tal como puede apreciarse en la Ecuación 1. Esta estima una exposición crónica o subcrónica a una sustancia peligrosa mediante la ingesta de agua.

[ ]

[ ]ATBw

EDEFIrCADD

⋅⋅⋅⋅= (1)

Siendo ADD = Dosis Diaria Promedio C = Concentración de la sustancia peligrosa (en mg l-1) Ir = Tasa de ingesta diaria del agua que contiene a la sustancia (en l día-1) EF = Frecuencia de la exposición (días año-1) ED = Duración de la exposición (años) Bw = Peso corporal de la persona expuesta (en kg) AT = Factores de corrección por tiempo promedio (ED * 365 días)

Un modo de poner este análisis de la exposición en el contexto de un ARS es confrontando ese valor con la dosis umbral por debajo de la cual no existen efectos toxicológicos sobre el individuo expuesto, tal como ocurre con las sustancias de efectos tóxicos no carcinogenéticos. En este caso se usa como dosis umbral a la Dosis de Referencia (RfD), que es una estimación probabilística de la exposición diaria a la que la población humana, incluyendo los subgrupos sensibles, se puede someter a la fuente de peligro sin que genere riesgos de efectos adversos durante toda su vida (Barnes, 1988). El RfD se expresa en mg kg-1 día-1. Entonces, el nivel de riesgo para sustan-cias no carcinogenéticas se cuantifica estimando si, y en cuanto, la dosis diaria promedio excede la dosis de referencia para la misma. Esta relación se deno-mina cociente de riesgo R (Risk Quotient en inglés) (USEPA, 1989), es adimensional, y se aprecia en la Ecuación 2. Si el valor de R excede la unidad, ya puede decirse que existe un nivel de riesgo atendible.

RfD

ADDR = (2)

Existen aplicaciones de estas metodologías en las que, simplemente, se reemplaza cada término de la Ecuación 1 que no refiera a la concentración de la sustancia peligrosa, por un valor estandarizado. Por ejemplo, se asume determinísticamente que un niño bebe 1 litro de agua por día mientras que un adulto bebe 2, o que un niño pesa 30 kg y un adulto pesa 70 (USEPA, 1997a; USEPA, 2002). Es obvio que esta simplificación, si bien facilita el aspecto operativo, enmascara la variabilidad existen-te en las poblaciones humanas. Debe reconocerse que, sin embargo, dentro de la categoría “niño” existe una dispersión de valores muy importante si se incluyen distintas franjas de edades. Es más, tam-bién existe variabilidad poblacional para una única edad, tanto entre sexos como para cada sexo. Hasta podría aducirse que franjas de edades equivalentes podrían diferir, incluso dentro de una misma pobla-ción, debido a la dependencia de la tasa de ingesta, del peso, o de ciertos factores socioeconómicos (USEPA, 2002). A pesar de ello, el ARS determinís-tico utiliza un valor único representativo de esas distribuciones de valores poblacionales, lo que lleva a que el nivel de peligrosidad se estime a partir del planteo de un escenario de contacto único, certero e invariante con la sustancia riesgosa.


55

Existe otro enfoque que no se basa en valores estan-darizados. Este, a diferencia del anterior, considera toda la distribución de valores poblacionales (y sus probabilidades de ocurrencia) para representar a cada variable en el cómputo de la exposición (USEPA, 1999). Este tipo de modelo, denominado probabilísti-co, reconoce que las diferentes variables participantes poseen, de manera intrínseca, incertidumbre y variabi-lidad, circunstancia que influye sobre el estudio del riesgo y, consecuentemente, en la gestión basada en el mismo (Thompson y Graham, 1996). Las técnicas probabilísticas operan con distribuciones de valores, obteniendo como resultado también una distribución del valor del riesgo, la que incluye y permite representar la incertidumbre y/o variabilidad resultante del modelo, cosa que el procedimiento determinístico no realiza. Esta metodología, entonces, reemplaza cada término de la ecuación de la exposi-ción por una distribución probabilística. Existe una buena cantidad de bibliografía en la cual se discute el mejor mecanismo para obtener probabilísticamente una distribución de valores y cómo aplicarla en el contexto de los estudios de riesgo, entre ellos USEPA, 1992b; Hammond et al., 1994; Crouch et al., 1995; Burmaster y Bloomfield, 1996; USEPA, 1997b; Ca-low, 1998; USEPA, 1999). El procedimiento más comúnmente utilizado es Monte Carlo en su versión de Muestreo Simple (MC SRS), pero existen otros más sofisticados tales como Monte Carlo versión de Muestreo Doble, la de Hipercubo Latino, o la de Bootstrap (Iman, 1990; USEPA, 1994; Iman, 1999; USEPA, 1999). El procedimiento de MC SRS genera un número elevado de “muestras” aleatorias (por ejemplo, 5000) con diferentes niveles de probabilidad para cada variable a partir de la aplicación de una función inversa asumiendo la forma de la distribución probabilística de cada variable (normal, lognormal, beta, triangular, uniforme, etc.) y algunos parámetros representativos de ésta (por ejemplo, media aritméti-ca, desvío estándar, valor mínimo, valor máximo).

Las muestras aleatorias recrean una distribución probabilística de valores “estimados” (o propaga-dos) que contiene la incertidumbre y variabilidad de los datos que se asumen “reales” (o medidos). En resumen, las técnicas probabilísticas, a diferencia de las determinísticas, son procedimientos que actú-an sobre la base de una selección aleatoria de esce-narios (USEPA, 1994).

Existe software específico para llevar adelante MC SRS en el marco de un análisis de riesgo. Por ejemplo, @risk (Palisade, 2005) o Crystal Ball (Decisioneering, 2005). A pesar de estar orientadas hacia las predicciones y los análisis de riesgo en sentido amplio como herramientas para la toma de decisiones, lo que se traduce en un menú de opcio-nes computacionales en ese sentido, estos códigos digitales son complementos de Microsoft Excel (Microsoft Corporation, 1985-2001). Por lo tanto, la planilla de cálculo más popular del mercado tiene la capacidad de realizarlo. Si bien en trabajos anteriores se han presentado funciones de MS Excel para realizar ARS probabi-lísticos (por ejemplo, Peluso y Usunoff, 2005a; Peluso y Usunoff, 2005b), las funciones empleadas no tenían aplicabilidad universal para sustancias cuyos valores de concentración fueran menores a 1 mg l-1 y sólo se habían desarrollado para distribu-ciones de probabilidad de tipo normal. El objetivo del presente trabajo es presentar, a través de un ejemplo, cómo pueden utilizarse las potencialida-des de MS Excel para realizar ARS probabilísticos por ingesta subcrónica o crónica debida a un esce-nario recreativo en aguas naturales, adecuando las funciones utilizadas a sustancias cuyos rangos de concentraciones sean menores a 1 mg l-1, y a varia-bles de exposición con curvas de distribución no normales. Para validar las funciones se confronta-ron los resultados con los que se obtendrían de utilizar Crystal Ball 7.1. El estudio de caso se realiza en base a información proveniente del Arroyo Azul, provincia de Buenos Aires, Argentina, utilizándose como sustancia peli-grosa a los nitratos en el cuerpo de agua, y estimán-dose el riesgo sanitario a uno y 20 años por ingesta recreativa accidental para un niño de 5 años de edad. METODOLOGIA Las curvas de distribución teóricas en MS Excel MS Excel puede realizar MC SRS a partir de varias funciones de distribución inversa, según sea el tipo de distribución de frecuencias (o de Probabilidades) que mejor describa el comportamiento de las distin-tas variables aleatorias continuas presentes en la ecuación de la exposición.


56

La más comúnmente utilizada es la de tipo normal y con ella se generan valores aleatorios a partir de la siguiente función compleja anidada de Excel:

=DISTR.NORM.INV((ALEATORIO(), PROMEDIO, DESVESTP) (3) Esta función estima el inverso de una distribución de frecuencias acumulativa de tipo normal para la me-dia aritmética y la desviación estándar especificadas. MC SRS se basa en iteraciones aleatorias, cada una de

las cuales posee un valor de probabilidad seleccionado al azar. La función ALEATORIO() produce números aleatorios entre 0 y 1, por lo que puede ser usada para representar el valor de P con el cual se aplica la función inversa en cada una de las iteraciones de MC. La función 4 de Excel es una modificación de la 3 en la que se establecen criterios más restrictivos, regu-lando las colas de la distribución para controlar los valores extremos en la distribución cuando se efec-túa el análisis MC SRS. En ella, “matriz” representa al conjunto de valores medidos.

=DISTR.NORM.INV(ALEATORIO.ENTRE(POTENCIA(10,8) · DISTR.NORM

(MINIMOmatriz,PROMEDIOmatriz,DESVESTmatriz,VERDADERO), POTENCIA(10,8) · DISTR.NORM(MAXIMOmatriz,PROMEDIOmatriz,

DESVESTmatriz,VERDADERO))/ POTENCIA(10,8), PROMEDIOmatriz,DESVESTmatriz)

(4)

El truncamiento de las colas se realiza a partir de definir el rango deseado de niveles de P sobre el que operará la distribución inversa, lo cual se efectúa con la función ALEATORIO.ENTRE. Debido a que esta función opera sólo con números enteros, entonces, los parámetros MINIMO y MAXIMO de esa función pueden convertirse en números enteros multiplicando el valor obtenido de DISTR.NORM por un múltiplo de 10 lo suficientemente grande como para tener una buena distribución de valores aleatorios. Finalmente, dividiendo la subfunción anterior con el mismo múl-tiplo de 10, la función DISTR.NORM.INV vuelve a contar con un valor compatible con un rango de P. Dentro de los parámetros de la exposición una va-riable que responde a este tipo de distribución es el peso corporal (GCA Corp., 1985, Lejarraga y Orfila, 1987) o la tasa de ingestión de agua para escenario residencial (USEPA, 2000; USEPA, 2002). Los valores del peso corporal (el BW de la ecuación 1) se derivaron de Lejarraga y Orfila (1987). La distribución también se definió con un valor mínimo

y uno máximo, la media aritmética y el desvío es-tándar, en base a datos correspondientes a un niño de 5 años. Los guarismos son:

Media: 19,5; Desvío Standard: 2,5;

Mínimo: 13,5; Máximo: 21,5 (en kg).

La función para el cálculo probabilístico del peso corporal es una distribución normal inversa y queda como expresa la Ecuación 4. A partir de muestreos periódicos del agua del Arro-yo Azul desde 1996 a la fecha, se relevaron los valo-res de concentración de nitratos (n = 197) y se de-terminó que el conjunto de datos responde a una curva de tipo lognormal. Sus parámetros son:

Media:25,69; Desvío Standard: 16,06; Mínimo:4,34; Máximo:92,4 (en mg l-1)

El cálculo para realizar cada iteración de MC SRS bajo un tipo de curva lognormal, es como muestra la función 5:

=DISTR.LOG.INV(ALEATORIO.ENTRE(POTENCIA(10,8) · DISTR.NORM (LN(MINIMOmatriz),LN(PROMEDIOmatriz),LN(DESVESTmatriz),VERDADERO),

POTENCIA(10,8) · DISTR.NORM(LN(MAXIMOmatriz),LN(PROMEDIOmatriz), LN(DESVESTmatriz),VERDADERO))/ POTENCIA(10,8),

LN(PROMEDIOmatriz),LN(DESVESTmatriz))

(5)

Estudios recientes sobre el uso recreativo en el Arroyo Azul (Peluso et al., 2006), arrojaron que,

en el marco de un ARS, tanto la Tasa de Ingesta (Ir) como la Frecuencia de Exposición (EF) pue-


57

den estimarse en base a la cantidad de horas dia-rias de uso recreativo potencial (DDURP), tal como muestran las ecuaciones 6 y 7:

05.0⋅= DDURPanualIr (6) siendo Ir la Tasa de Ingesta diaria medida en l día-1, DDURPanual la Duración Diaria del Uso Recreati-vo Potencial para el período estival (medido en horas) y 0.05 el valor brindado por USEPA (1989) de ingesta de agua por hora de actividad de natación, para niños (en l hora-1).

24diasvDDURPanualEF ⋅= (7) donde EF es la Frecuencia de la Exposición

Anual en días, DDURPestival es la Duración Diaria del Uso Recreativo Potencial para el período estival (en horas), y díasv es la cantidad de días del período estival (111), y 24, el núme-ro de horas diaria. El mismo estudio estableció que la curva de mejor ajuste para las frecuencias de DDURP correspon-dientes al período estival es la Beta con sus pará-metros tal como se muestra a continuación:

α:1.28; β:1.82 Mínimo:0.14; Máximo:9.76

Entonces, la función de MS Excel que puede utili-zarse para la estimación de Ir (en l día-1) es:

y la que se requiere para el cálculo de EF (en días año-1) es:

=DISTR.BETA.INV(ALEATORIO();ALFA;BETA;MÍNIMOmatriz;MÁXIMOmatriz) · 111/24 Para el caso de un estudio subcrónico, tal como aquí se implementa, el parámetro ED de la ecuación 1 adopta el valor de 1 año, mientras que para un estudio crónico, ED equivale a 20 años. AT adopta el valor de 365 días año-1. Cálculo del nivel de riesgo y uso del valor de refe-rencia toxicológico El riesgo se calculó probabilísticamente con MS Ex-cel como resultado de la aplicación de las ecuaciones 1 y 2 utilizando la función inversa correspondiente a cada parámetro de la exposición, para cada iteración. De este modo, se generaron 5000 escenarios aleato-rios resultantes de ese número de valores surgidos al azar de cada una de las variables en juego. La ecuación 2 pone en evidencia que la valorización del riesgo R surge de la comparación de la dosis de sustancia ingerida con el RfD. Los nitratos tienen un RfD de 7,04 mg kg-1 día-1 (USEPA, 2006). Los resultados de la aplicación de MC SRS sobre cada parámetro de la exposición así como del riesgo subcrónico y crónico, fueron expresados como las distribuciones de frecuencias completas así como por

estadísticos básicos representativos de cada una de ellas (Media Aritmética, Desvío Estándar, valores Mínimo y Máximo, y Percentil 95). Validación de los resultados obtenidos Las funciones de Excel aplicadas para realizar el análisis de MC SRS fueron validadas comparando, parámetro por parámetro de la exposición y el riesgo, con las distribuciones de frecuencias obtenidas con Crystal Ball 7.1. Esto se realizó estimando el Coefi-ciente de Correlación de Pearson para confrontar ambas distribuciones, y presentando los estadísticos representativos de cada parámetro de la exposición y del riesgo según ambos procedimientos digitales. Además, las distribuciones del riesgo obtenidas tanto por MS Excel como Crystal Ball, fueron testeadas para evidenciar el tipo de distribución de frecuencias final. RESULTADOS La aplicación de MC SRS para cada parámetro de la exposición o del riesgo sanitario subcrónico o crónico, arrojó los resultados que se visualizan en la Tabla 1.

=DISTR.BETA.INV(ALEATORIO();ALFA;BETA;MÍNIMOmatriz;MÁXIMOmatriz) · 0,05


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Tabla 1: Comparación de los estadísticos resultantes de la aplicación de MC SRS a cada parámetro de la exposición y del riesgo según MS Excel (EX.) y Crystal Ball (CB.). Referencias: C. = Concentración de la sustancia peligrosa (mg l-1); Ir. = Tasa de

Ingesta (l día-1). P. = peso corporal (kg). EF. = Frecuencia de la exposición (días año-1).

Como puede apreciarse, sea con las funciones en MS Excel (EX) o con Crystal Ball (CB), el riesgo por nitratos en agua del Arroyo debida a su ingesta acci-dental a partir del uso recreativo, no es atendible, sea a nivel subcrónico (1 año) como crónico (20 años), dado los valores obtenidos muy inferiores a 1. La comparación entre las funciones de EX y el pro-cedimiento con CB, ya sea parámetro a parámetro o por los resultados finales del riesgo subcrónico y crónico, arroja como resultado que ambas distribu-ciones son idénticas a juzgar por las coincidencias en los estadísticos representativos y los elevados coeficientes de correlación. Las Figuras 1 a 6 muestran las distribuciones obte-nidas con EX de las 5000 iteraciones de MC SRS para cada parámetro de la exposición así como del riesgo subcrónico y crónico. La Figura 1 presenta la típica forma de las distribuciones lognormales; las Figuras 2 y 3 tienen ambas la misma forma de dis-tribución de tipo Beta, debido a que derivan de la Duración Diaria del Uso Recreativo Potencial para

el período estival que tiene ese tipo de distribución. Por otro lado, el peso no tiene la típica forma acam-panada de la distribución normal debido al trunca-miento de la cola de la distribución en las condicio-nes iniciales de MC SRS. El análisis de las distribuciones de frecuencias obte-nidas con EX para el riesgo subcrónico y crónico (Figuras 5 y 6) establece que las curvas son de tipo Beta, con los siguientes parámetros:

Alfa: 0,41; Beta: 7,32

Por otro lado, las obtenidas por CB son de tipo Weibull (ver Figuras 7 y 8), con los siguientes parámetros:

Escala: 0.00; Forma: 0.8039

Sin embargo, como se ha visto por los resultados, los estadísticos resultantes de las distribuciones de fre-cuencias finales obtenidas para el riesgo por uno y otro método, no difieren significativamente.

Exposición

Riesgo subcrónico

Riesgo crónico

Estadísticos C.

EX. C.

CB. Ir.

EX. Ir.

CB. P.

EX. P.

CB. EF. EX.

EF. CB.

EX. 1 año

CB. 1 año

EX. 20

años

CB. 20 años

Mínimo 4.502 4.373 0.008 0.008 13.537 13.503 0.724 0.763 0.000 0.000 0.000 0.000 Máximo 92.219 90.422 0.487 0.488 21.500 21.497 45.021 45.113 0.036 0.033 0.726 0.694 Promedio 25.504 25.242 0.207 0.204 18.623 18.658 19.176 18.881 0.004 0.003 0.079 0.056 Desvío ST 14.616 14.373 0.118 0.117 1.803 1.819 10.931 10.824 0.006 0.003 0.112 0.071 Percentil95 54.858 54.068 0.412 0.410 21.175 21.212 38.074 37.936 0.016 0.010 0.318 0.198

C.Correl. (r2) 0.9997 0.9999 0.9999 0.9999 0.9948 0.9947


59

0

50

100

150

200

250

3004.

3610

.5916

.8123

.0429

.2635

.4941

.7247

.9454

.1760

.4066

.6272

.8579

.0785

.30y m

ayor

...

Clase

Fre

cuen

cia

Figura 1: Distribución de frecuencias según MC SRS obtenida con EX para la concentración de nitratos, en mg l-1

0

20

40

60

80

100

120

0.01

0.04

0.08

0.11

0.14

0.18

0.21

0.25

0.28

0.32

0.35

0.38

0.42

0.45

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia

Figura 2: Distribución de frecuencias según MC SRS obtenida

con EX para la tasa de ingesta, en l día-1

0

20

40

60

80

100

120

0.72

3.89

7.05

10.22

13.38

16.54

19.71

22.87

26.04

29.20

32.36

35.53

38.69

41.86

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia


con EX para la frecuencia de la exposición, en días año-1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

14.08

14.65

15.22

15.79

16.36

16.93

17.50

18.07

18.64

19.22

19.79

20.36

20.93

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia


con EX para el peso corporal, en Kg

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0.00

0.00

0.01

0.01

0.01

0.01

0.02

0.02

0.02

0.02

0.03

0.03

0.03

0.03

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia


con EX para el riesgo subcrónico, adimensional

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0.00

0.05

0.10

0.16

0.21

0.26

0.31

0.36

0.41

0.47

0.52

0.57

0.62

0.67

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia


con EX para el riesgo crónico, adimensional


60

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

0.55

0.60

0.64

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia

Figura 7: Distribución de frecuencias según MC SRS obtenida con CB para el riesgo subcrónico, adimensional

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0.00

0.00

0.00

0.01

0.01

0.01

0.01

0.02

0.02

0.02

0.02

0.03

0.03

0.03

y may

or...

Clase

Fre

cuen

cia

Figura 8: Distribución de frecuencias según MC SRS obtenida con CB para el riesgo crónico, adimensional

ANALISIS Y CONCLUSIONES La Provincia de Buenos Aires no posee una Tabla de Niveles Máximos Permisibles o niveles guía que regule la balneabilidad de los cuerpos de agua natu-rales. Por ello, los ARS resultan una opción a los tomadores de decisión ante la falta de otro tipo de estrategia de calificación del nivel de calidad del agua para fines recreativos con ingesta accidental. El presente estudio muestra un nivel de complejidad metodológica mayor al presentado en un artículo antecedente referido a aplicación de un ARS en la misma área de estudio (Peluso et al., 2003) ya que, en este caso, se plantea una metodología probabilís-tica en vez de una determinística. En estudios previos, Peluso y Usunoff (2005a; 2005b) destacaron las posibilidades operativas que posee MS Excel como herramienta analítica y de graficación para realizar diversas operaciones rela-cionadas con los análisis de riesgo sanitario. En esos casos, además del hecho que todas las variables planteadas tenían una distribución de tipo normal, se utilizaron funciones que, para rangos de concentra-ciones menores a 1 mg l-1, no funcionaban adecua-damente. Esto es debido a que el factor elegido para convertir en número entero los parámetros INFERIOR y SUPERIOR de la subfunción ALEATORIO.ENTRE fue 100. Esta técnica pudo ser aplicada de manera correcta al ARS por nitrato en agua subterránea, tasa de ingesta y peso corporal, y también resulta adecuada para ingesta accidental de agua superficial. Sin embargo, no ocurriría lo mismo ante el caso de otras variables cuyos rangos de valores fueran menores a la unidad. Para estos casos se requeriría un factor de corrección mayor,

aplicando para ello en este trabajo la subfunción POTENCIA(10,8), lo que permitiría su utilización con rangos de valores compatibles, por ejemplo, con concentraciones en agua del orden del ng l-1. La comparación de las funciones desarrolladas en MS Excel con las distribuciones de las variables obtenidas por Crystal Ball permite apreciar que resultan equiva-lentes para estimar las distribuciones de frecuencias aleatorias. Las ligeras diferencias obedecen a que cada evento de estimación, aún utilizando el mismo mecanismo, no es exactamente igual a otro evento dado que se utilizan funciones aleatorias. MS Excel tiene todas las capacidades para realizar cada una de las opciones del menú de Crystal Ball debido a que este software es un “complemento” de aquel. Los complementos, o “Add-ins” en inglés, son extensiones de las funcionalidades de un pro-grama (en este caso de MS Excel) por la incorpora-ción de herramientas digitales extras del propio paquete de software (Microsoft Office, en este caso), o externas, como es el caso de Crystal Ball o @Risk. Es decir, es un código digital que se adosa al menú original de MS Excel ofreciendo nuevas opciones operativas. Obviamente, Crystal Ball posee las ven-tajas de ser un software “a medida” de las estima-ciones que se desean efectuar, lo que se refleja en los menús tanto para el conjunto de herramientas de cálculo como para el de análisis de los resultados, tanto numérica como gráficamente. Sin embargo, si bien Excel como Crystal Ball son software comer-ciales, el primero es menos oneroso y está mucho más extendido como herramienta de cálculo digital en el ámbito hogareño y en las reparticiones públi-cas. Por ello, en la medida en que los análisis de ries-


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go sanitario son herramientas para la toma de decisio-nes en el ámbito de la gestión de los recursos hídricos, un desarrollo como el que este trabajo presenta es una opción que apunta a favorecer el uso de estas metodo-logías sin la necesidad de adquirir, para ello, software comerciales de costo prohibitivo para un municipio promedio de la República Argentina. AGRADECIMIENTOS Este trabajo se financió con fondos provenientes de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, de la Comisión de Investigaciones Científicas de la provincia de Buenos Aires y de la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecno-lógica (PID 452). REFERENCIAS Barnes D. 1988. Reference Dose (RfD): description

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USO DEL SUELO Y GRADO DE COBERTURA VEGETAL EN UNA C UENCA DEL CENTRO DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES

María G. Ares1, Marcelo R. Varni2, Ilda Entraigas2 y Martín Marzoratti1

(1) Comisión de Investigaciones Científicas de la Prov. de Buenos Aires ([email protected]) (2) Instituto de Hidrología de Llanuras, CC 44, 7300 Azul, Argentina ([email protected])

RESUMEN

El uso del suelo y el grado de cobertura vegetal son parámetros importantes para estimar la potencialidad de escurrimiento superficial y erosión en una cuenca, y además para evaluar el desarrollo de cultivos, producción, etc. En este trabajo se evalúa la variación del uso del suelo y de la cobertura vegetal porcentual a lo largo de un año (abril de 2005 hasta marzo de 2006) en una cuenca agrícola ganadera del centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Este ciclo anual, mientras no se produzcan modificaciones de estructura productiva de la zona, puede ser válido para muchos años más. Para lograr el objetivo buscado, se recurre a técnicas de procesamiento digital de imágenes satelitales y de sistemas de información geográfica. Así se determina el uso del suelo por medio de clasificación no supervisada de las imágenes. A cada uso luego se le asigna su cobertura porcentual estimada de manera conjunta según mediciones a campo y de acuerdo al estado fenológico, si se trata de cultivos. Se obtuvieron 12 categorías de uso a lo largo del año, a las que se agregan lagunas, afloramientos rocosos y montes. Los resultados muestran menores grados de cobertura en invierno, y presentan un mínimo del 66 % en septiembre, para luego crecer hasta alcanzar un máximo del 92 % en febrero y marzo, en el apogeo de los cultivos de soja y maíz. Palabras clave: Cobertura vegetal, Uso del suelo, Teledetección

ABSTRACT The agricultural land use and the degree of vegetal cover are important parameters to consider the potentiality of runoff and erosion in a basin and, in addition, to evaluate the development of crops, production, etc. In this work the variation of the land use and the vegetal cover throughout a year (April of 2005 until March of 2006) in a cattle agricultural river basin of the center of the Buenos Aires province, Argentina, is evaluated. This annual cycle, while modifications of productive structure of the zone do not take place, can be valid for many years. In order to obtain the desired objective, techniques of digital processing of satellite images and GIS are used. Thus the land use is determined by means of nonsupervised classification of the images. Then, to each use a percentage of cover is assigned according to field measurements and to the phenologic state, in the case of crops. 12 land use categories throughout the year are obtained, to which lagoons, rock outcrops and forest are added. The results show minor degrees of cover in winter, with a minimum of 66 % in September, and then grow until to reach a maximum of 92 % in February and March, in the apogee of the cultures of soybean and maize. Keywords: Vegetal cover, Land use, Remote sensing

Uso del Suelo y Grado de Cobertura Vegetal en una Cuenca del Centro de la Provincia de Buenos Aires

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INTRODUCCIÓN Los efectos de las inundaciones en la ciudad de Azul han sido de gran importancia, y su mayor expresión fue la inundación del año 1980. Desde entonces, la ciudad ha sufrido recurrentes desbordes, con fre-cuencia creciente. También han sido importantes los efectos de la erosión hídrica en la zona de mayores pendientes de la cuenca, ubicada en las Sierras del Sistema de Tandilia. El uso de la tierra tiene influencia directa sobre mu-chos aspectos ambientales, tales como escurrimiento y erosión (Walling, 1999; Lu et al., 2003), calidad del agua de ríos (Arheimer y Liden, 2000; Ahearn et al., 2005), posibles modificaciones al ciclo del fósfo-ro (McDowell et al., 2002), etc. La vegetación es reconocida como un factor eficiente para prevenir la erosión, y es utilizada como una medida importante para la conservación del suelo y del agua (Pan y Shangguan, 2006). El follaje de los cultivos y el mantillo mantienen el potencial de infil-tración impidiendo el sellado de la superficie del suelo producido por el impacto de las gotas de lluvia. La intercepción por el follaje retrasa el período ini-cial de escurrimiento. Asimismo, la vegetación y sus residuos constituyen numerosas barreras para el flujo del agua sobre la superficie del suelo: la rugosidad se incrementa y disminuye la velocidad de movimiento del agua, aumenta el tiempo disponible para la infil-tración, lo que resulta en un aumento del tiempo de concentración y en una reducción del pico del hidro-grama (USDA SCS, 1985). Por lo tanto, para calibrar modelos de predicción de escurrimiento y erosión, el conocimiento de la variación espacial y temporal de la cobertura vegetal es de fundamental importancia (Mishra y Singh, 2003; Toy et al., 2002). Es fundamental definir cobertura y uso del suelo, ya que existen varias clasificaciones posibles. Se entien-de por tipo de cobertura del suelo a la cobertura bio-física sobre la superficie del terreno (Di Gregorio y Jansen, 2005). Pero, en este trabajo se considera la cobertura desde el punto de vista del grado de cober-tura del suelo refiriéndonos a la cobertura biofísica medida como porcentaje del área total. En el sentido más estricto, esto se limitaría a la vegetación y a estructuras creadas por el hombre. Por lo tanto, áreas donde la superficie consiste en roca o suelo desnudo son terreno en sí y no cobertura del terreno. Sin embargo, en la práctica, la comunidad científica los incluye generalmente como cobertura del terreno. Se hace una consideración análoga respecto a los cuer-

pos de agua. Por otra parte, el uso de la tierra se refie-re a las actividades y modificaciones que el hombre realiza en cierto tipo de cobertura del suelo para producirlo, mantenerlo o modificarlo (Di Gregorio y Jansen, 2005). Esta definición de uso de la tierra establece un vínculo directo entre el tipo de cobertura del suelo y las acciones del hombre en este ambiente. El objetivo de este trabajo es evaluar la variación del uso del suelo y del grado de cobertura vegetal a lo largo de un año mediante el análisis y clasificación de imágenes del satélite Sac-C en la cuenca del arro-yo Santa Catalina, afluente del arroyo del Azul. Para ello, en primer lugar se determinan los diferentes usos del suelo mediante la utilización de imágenes satelitales. Estos usos se verifican en visitas a cam-po, pero además, con las observaciones realizadas en dichas visitas y de acuerdo al estado fenológico de los cultivos (usos) se les asigna para la fecha de cada imagen un grado porcentual de cobertura del terreno. La cuenca tiene una superficie de 12295 ha y se encuentra dentro de la cuenca superior del arroyo del Azul, ubicada en el centro de la provincia de Buenos Aires (Figura 1). La pendiente media del terreno de esta última es del 5 % y decrece hasta el 0,8 % en la zona norte de la cuenca (Sala et al., 1987). El arroyo Santa Catalina tiene sus nacientes en zona serrana, pero luego se desarrolla en la zona pedemontana para finalmente volcar sus aguas en el arroyo del Azul. METODOLOGÍA Los mapas de uso del suelo se realizan en este caso mediante clasificación digital de imágenes del satélite Sac-C, ya que se considera que tiene resoluciones espacial, temporal y espectral adecuadas para este tipo de estudio. La resolución espacial se refiere al objeto más pequeño que es posible distinguir en una imagen. En este caso es de 175 m, apropiada para conocer las actividades agropecuarias (www.conae.gov.ar). La resolución temporal indica la periodicidad con la que potencialmente pueden adquirirse imágenes del área bajo análisis. Se considera la posibilidad potencial dado que algunas imágenes pueden estar afectadas por la presencia de nubes. Durante el período de análisis el período de revisita fue en principio de 16 días, y luego, desde el 1 de agosto de 2005, de 9 días, lo que aumentó la disponibilidad de imágenes. Finalmente, la resolución espectral está referida al número y ancho de bandas espectrales que puede discriminar el sensor. La cámara MMRS del satélite


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Figura 1. Ubicación de la cuenca del arroyo Santa Catalina en a cuenca superior del arroyo del Azul

Sac-C detecta la radiación proveniente de la superficie de la Tierra en cinco bandas del espectro electromagnético, especialmente para conocer el uso de la tierra. En este trabajo, el uso del suelo en la zona de estudio está asociado fundamentalmente a las actividades agrícolas y ganaderas (cultivos, pasturas naturales e implantadas, rastrojos, suelo desnudo, montes, agua, etc). Las bandas del visible, el infrarrojo cercano y medio, contenidas en la misión SAC-C parecen suficientes para discriminar los usos mencionados. El método de clasificación utilizado es de clasificación no supervisada. Este proceso consiste en una serie de operaciones numéricas que realiza el software en las que busca el agrupamiento natural de de los píxeles por su comportamiento espectral homogéneo (Jensen, 1996). Dichos agrupamientos se suponen en principio vinculados a distintos usos de la tierra. Una vez que los datos fueron agrupados o clasificados, el analista a posteriori asigna esas clases naturales o espectrales a las clases de información de interés (Jensen, 1996; Chuvieco, 2002), en este caso, a los usos del suelo. El procedimiento de agrupamiento no supervisado utilizado implementa una variante especial de una

técnica de análisis de grupos llamada Pico del Histograma (Richards, 1993). Este procedimiento identifica los picos de frecuencia de los valores de reflectancia de los histogramas multidimensionales (se entiende una dimensión por cada banda). Una vez identificados estos picos o valores más frecuentes, cada píxel en la imagen puede asignarse a su pico más cercano según algún concepto de similitud. Éstos pueden agruparse en coeficientes de distancia, de correlación o de asociación (Crisci y Armengol, 1983). Una vez obtenidas las clases por medio del proceso de clasificación antes descripto, el usuario, como ya se mencionó, debe interpretar el significado temático de las mismas. Esto es posible por medio de la comparación con puntos de verdad de campo. En cada fecha de análisis (correspondiente a la fecha de adquisición de las imágenes) se realiza una recorrida a campo con el objetivo de reconocer el uso de la tierra. Esta información así obtenida es utilizada para encontrar las correspondencias entre las clases resultantes del proceso de clasificación y las categorías de uso por medio de comparaciones y aproximaciones sucesivas. Finalmente, cuando se alcanza un resultado satisfactorio se procede a la reclasificación del mapa, asignando a cada clase el uso correspondiente.


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La rutina antes explicada se sigue, en general, mes a mes, dependiendo de la disponibilidad de imágenes. En este caso, el período de análisis del uso del suelo se extiende desde abril de 2005 hasta marzo de 2006. Los autores consideran que, de mantenerse condiciones similares en el contexto internacional respecto a la demanda de granos y carne, este ciclo no sufrirá variaciones drásticas. En cuanto al grado de cobertura del suelo, se realiza su estimación de manera conjunta, por medio de algunas mediciones realizadas a campo utilizando el método de la transecta (USDA SCS, 1992), del estado fenológico de los cultivos y la observación a campo de los distintos usos del suelo en todas las fechas de análisis. De esta manera se establece para cada uso del suelo su cobertura porcentual. Por último se procede a elaborar el mapa correspondiente a esta variable, por medio de la reclasificación de cada uno de los mapas de uso de la tierra antes descriptos, asignando el valor porcentual que le pertenece. RESULTADOS En la Tabla 1 se expone la variación de la superficie correspondiente a cada uso y su cobertura porcen-tual, determinadas desde abril de 2005 a marzo de 2006. Cabe señalar aquí que para las categorías

monte, roca y lagunas y bajos se utilizaron máscaras, ya que resultó muy dificultosa su discriminación a lo largo de todo el período analizado, por lo que se optó por superponer los polígonos correspondientes a cada una de dichas categorías que fueron digitali-zados sobre imágenes de mayor resolución espacial (Landsat y Spot). Uso del suelo En los meses de análisis se identificaron 12 usos, además de las categorías monte, roca y lagunas y bajos. Se encontró una superficie promedio de 4696 ha (36% del área de la cuenca) destinadas al pasto-reo de ganado, correspondiente a pajonal, campo natural y pasturas implantadas. Esto concuerda con la preponderancia de la actividad ganadera, en algu-nos casos mixta (sobre todo en la zona más llana), ubicada al norte de la cuenca. Si se detalla su evolución a lo largo del período de estudio, la superficie ocupada por las pasturas natu-rales e implantadas fue mayor desde abril a octubre, con un área promedio de 5278 ha (40.6% de la su-perficie total), lo que podría deberse a la presencia de verdeos de invierno. En el período diciembre a marzo, dicha área fue menor, de 3969 ha (30.55% de la superficie de la cuenca). En estos meses parte del área de los verdeos se destina a cultivos de cosecha gruesa. Se debe aclarar también que durante esta

Tabla 1. Variación de la superficie de uso del suelo (%) y de su cobertura porcentual a lo largo de un ciclo anual.

Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob Area Cob

Pajonal 4.7 95 2.8 95 10.0 90 7.5 90 7.9 95 5.2 100 4.8 100Pajonal, Campo Natural y Pasturas Degradadas

20.9 100 26.7 100

Campo Natural y Pasturas Degradadas 28.6 95 29.5 95 25.5 90 10.3 90 18.7 95 22.4 100 11.4 100

Rastrojo y Suelo Desnudo 17.1 60 39.1 60 23.7 70 11.9 70 14.2 70Rastrojos y Cultivos Incipientes s/ Rastrojos 9.1 70 36.5 80 17.5 80 17.0 80Pasturas y Campo Natural Verde 17.5 85 5.2 85 8.5 85 17.8 85 8.7 95 1.4 100Pasturas Buenas, Maíz y Girasol 6.9 95 7.1 100 15.3 95Vegetación Seca* 25.1 95 16.4 95 5.7 85Suelo Desnudo y Cultivos Incipientes 19.7 30 22.9 30 13.5 30 29.4 45 0.8 45Trigo y Cereales de Invierno 22.7 70 30.1 95 32.1 100

Soja 2ª 12.1 90 11.0 100Soja 1ª 22.1 85 28.7 100 33.4 100Montes 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90 0.5 90Roca 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45 6.4 45Lagunas y Bajos** 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 – 0.1 –PROMEDIO PONDERADO 100 84 78 70 66 79 77 85 92 92

*En el mes de abril incluye a los cultivos próximos a cosecha y a campo natural seco. En los meses de mayo y julio corresponde a campo natural seco ** No se asignó valor de cobertura porcentual

MARZOUSO

OCT DIC ENE FEBJULIOMAYOABRIL SEPT

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última etapa no fue posible discriminar la superficie de las pasturas en buen estado de aquella correspon-diente a cultivos de maíz, por su comportamiento espectral similar. En cuanto al uso agrícola, un promedio de 2686 ha estuvieron ocupadas por rastrojos desde abril de 2005 a marzo de 2006. Los valores máximos se presenta-ron en los meses de mayo de 2005 (5077 ha, corres-pondiente a un 39% de la cuenca) posterior a la cose-cha de cultivos de maíz y soja principalmente, mien-tras que en el mes de enero de 2006 se determinó una superficie de rastrojos de 4740 ha, que representa un 36.5% del área de la cuenca, pertenecientes en su mayoría a cultivos de trigo. Cabe aclarar que parte de esta área se destina a los cultivos de soja de segunda. La superficie correspondiente a suelo desnudo y cultivos incipientes se discriminó entre los meses de julio y enero, con máximos en septiembre (2974 ha), debido en su mayoría a la siembra realizada en sue-los bajo labranza tradicional durante los meses de julio y agosto. En el mes de diciembre de 2005, dicha área representó un 29% (3822 ha), y estuvo destinada principalmente al cultivo de soja, cuya siembra se produce en el mes de noviembre. Los cultivos de trigo y los cereales de invierno (ce-bada) ocuparon un área final de 4178 ha (32% de la cuenca). Por otro lado, se destinó un 33% de la su-perficie (4339 ha) al cultivo de soja de primera, mientras que al de soja de segunda un 11% de la misma (1430 ha), o sea que esta última ocupa un tercio del área que se dedica a la de primera. En las Figuras 2 y 3 se presentan la distribución espacial de uso del suelo para los meses de abril y octubre de 2005. Cobertura Porcentual La cobertura porcentual media de la cuenca muestra una disminución paulatina desde el mes de marzo (92%) hasta el mes de septiembre con el 66% (Tabla 1 y Figu-ra 4). En el primer mes de esta etapa, la cobertura del 84% se relaciona básicamente con pasturas naturales e implantadas y con cultivos de verano en el final de su ciclo (soja principalmente y maíz, incluidos en la cate-goría vegetación seca). Asimismo, entre marzo y abril se da la cosecha de dichos cultivos, por lo que el suelo pasa a estar ocupado por sus rastrojos. Por otro lado, desde el mes de mayo, las pasturas entrarán en el reposo invernal, momento de poco crecimiento en el cual pre-sentarán los menores valores de cobertura porcentual

del año. Durante julio y septiembre aumenta la superfi-cie de suelo desnudo debido a la siembra y período de implantación de cultivos de invierno realizados sobre suelos con algún tipo de labranza, razón por la cual se registran los menores porcentajes de cobertura del suelo (70% en julio y 66% en septiembre). Desde el mes de octubre se produce un incremento en este porcentaje (79%) debido al estado de desarrollo de los cereales de invierno y al rebrote primaveral de pasturas naturales e implantadas. En el mes de diciembre ocurre un leve descenso en los valores a un 77% por la siembra recien-te de cierta proporción de cultivos de maíz y soja sobre suelos laboreados. Finalmente, desde enero hasta el final del ciclo de análisis, se incrementa el grado de cobertura de la cuenca hasta un 92% por el paulatino desarrollo de cultivos de verano tanto de primera como de segunda siembra.

Figura 2. Uso del suelo para el mes de abril de 2005

Figura 3. Uso del suelo para el mes de octubre de 2005


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May

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05

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5

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5

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200

5

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200

5

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ro 2

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Feb

rero

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zo 2

006

% C

ob

ertu

ra

Figura 4. Cobertura vegetal durante el período abril 2005-mazo 2006

En las Figuras 5 y 6 se muestra la distribución espa-cial de la cobertura porcentual en tres rangos de

valores (mayor al 75%; entre 50 y 75% y menor al 50%) para los meses de abril y octubre de 2005.

Figura 5. Rangos de cobertura porcentual (abril de 2005)

Figura 6. Rangos de cobertura porcentual (octubre de 2005)

CONCLUSIONES Utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes satelitales y de sistemas de información geográfica, junto con tareas de verificación en cam-po, se logró establecer la variación del uso de la tierra a lo largo de un ciclo anual en la cuenca del arroyo Santa Catalina, provincia de Buenos Aires. Por medio de la asociación de cada uso a una cober-tura porcentual media en cada época del año, se determinó la variación temporal de esta última en la cuenca, lo que constituye una herramienta funda-mental para la aplicación de modelos de escurri-miento y erosión. Dichos valores porcentuales se

encuentran en un 66% en septiembre, que expresa el mínimo debido al período invernal conjuntamente con un incremento en la superficie de suelo desnudo para la siembra de cultivos. Luego la cobertura por-centual crece hasta alcanzar el máximo (92%) en los meses de febrero y marzo, con el pleno desarrollo de los cultivos de soja principalmente, y maíz. Dados estos valores, el período más crítico para la produc-ción de eventos de escorrentía y erosión comprende desde los meses de julio a septiembre. Resulta evi-dente que un análisis multidisciplinario agronómico-hidráulico es de gran utilidad para predecir la poten-cialidad de escurrimiento en una cuenca, ya que la determinación del grado de cobertura resulta decisi-vo, además de la humedad antecedente, a la hora de

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HIDROLOGÍA DE LAS CUENCAS DE APORTE A YACIRETÁ. ANÁ LISIS DE PRECIPITACIONES.

María del Valle Morresi(1), Graciela V. Zucarelli(1), Rosana Hammerly(1) yAdriana Pongolini(2) (1)Departamento Hidrología – Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas – El Pozo – Santa Fe

(2)EVARSA – Avellaneda 3180 – Santa Fe e-mail: [email protected], [email protected]

RESUMEN Este trabajo presenta el análisis pluviométrico de estaciones pertenecientes a las cuencas de aporte a Yaciretá y es parte de las actividades previstas en el estudio “Provisión de la Red Hidrometeorológica y Sistema de Pronóstico de Caudales de Yaciretá”.El área de estudio abarca los tributarios del río Paraná en el tramo com-prendido entre el río Iguazú y la sección Encarnación-Posadas, subdividida en 17 subcuencas del lado argen-tino y 17 subcuencas del lado paraguayo, que corresponden a los cursos más importantes. Se realizó una caracterización geológica y climatológica de la zona de estudio y se realizó el análisis del régimen de precipi-taciones de 18 estaciones de Argentina y Paraguay, con las técnicas clásicas de distribución temporal de las series pluviométricas. La aplicación de las metodologías estándares permitió comprobar que las estaciones poseen un régimen hidrológico homogéneo ya que tanto los ciclos anuales observados como la magnitud precipitada son similares. Palabras clave: Yaciretá, precipitaciones, cuencas, Hidrología.

ABSTRACT As a part of the activities of the Study “Provision of the Hydrometheorologic network and Flow Forescasting System of Yaciretá”, this paper presents the analysis of precipitation stations in the zone of influence. Of a19 stations with available data, 4 only possess a longitude of approximately 65 years of data: they are the stations Cerro Azul, Encarnación, Villarrica y Montecarlo. On the other hand, a group of stations with a longitude of approximately 30 years series and the 10 years the rest. The analysis from the precipitations to annual level and monthly level their realized. For the calculation of the precipitations monthly the stations were grouped in North Zone, Central Zone and South Zone. Analyzing the seasonal variation from the precipitations to annual and monthly level you concludes that the stations possess a homogeneous hydrological regimen since so much the annual cycles as the precipitate magnitude they are similar. Keywords: Yaciretá, precipitations, basins, Hydrology.

Hidrología de las Cuencas de Aporte a Yaciretá. Análisis de Precipitaciones.

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INTRODUCCIÓN Caracterizar el régimen de precipitaciones de una cuenca es importante para realizar estudios de ges-tión de los recursos hídricos. En ese contexto y de-ntro del marco de las actividades previstas en el estudio “Provisión de la Red Hidrometeorológica y Sistema de Pronóstico de Caudales de Yaciretá”, se realizó el análisis de las precipitaciones de las esta-ciones pluviométricas ubicadas en la zona influencia de las cuencas de aporte a Yaciretá. De un total de 18 estaciones con datos disponibles, sólo 4 poseen una longitud de registro de aproxima-damente 65 años: son las estaciones Cerro Azul, En-carnación, Villarrica y Montecarlo. Existe, por otro lado, un grupo de estaciones con una longitud de serie de aproximadamente 30 años y el resto de 10 años. Se realizó el análisis de las precipitaciones a nivel anual y mensual. A fin de realizar el cálculo de las precipitaciones medias mensuales se agruparon las estaciones en Zona Norte, Zona Central y Zona Sur, de acuerdo con la ubicación geográfica. DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO Generalidades El área de estudio abarca parte de las repúblicas de Argentina y Paraguay incluyendo los tributarios del río Paraná en el tramo comprendido entre el río guazú y la sección Encarnación-Posadas. Se analiza-ron cuencas que poseen áreas de aporte superiores a 100 Km2, resultando 17 cuencas para cada uno de los países, correspondientes a los cursos más impor-tantes (Figura 1). La región pertenece a la cuenca del Plata; por la mar-gen izquierda se encuentra la República Argentina y por la margen derecha, la República del Paraguay.

El curso más importante es el Paraná. Aguas abajo de su confluencia con el Iguazú, el encajonamiento lineal del Paraná origina saltos en los afluentes mi-sioneros. Entre ellos se destacan por su extensión, el arroyo Urugua-í o Marambas y otros de menor lon-gitud, tales como el Aguaray Guazú, Piray Guazú, Paranay Guazú, Yabebiry, etc. Esta característica de los ríos cuyos lechos forman saltos, rápidos y correderas los hacen aptos para la producción de energía, aunque limita su navegabilidad. En la margen izquierda, o margen argentina, las cuencas más importantes pertenecen a los ríos Piray Guazú y Piray Miní. Por su parte, en la margen de-recha, o paraguaya, las cuencas de mayor área co-rresponden a los ríos Monday y Ñacunday. Características Geométricas de las Cuencas La Tabla 1 muestra los valores de áreas [Km2], pen-dientes de cuenca [ ] para los ríos pertenecientes a la margen izquierda, longitud de curso [km] y pendien-tes de curso para los ríos principales de la república Argentina. Se observa que las áreas estudiadas van desde 109 Km2 (cuenca del río Aguaray Miní), hasta áreas de 2133 Km2; como la cuenca del río Piray Guazú. Las cuencas de la margen derecha poseen áreas varia-bles entre 99 Km2 y 6900 Km2, correspondiendo esta última, a la cuenca del río Monday. La Tabla 2 presenta las características principales de los cursos de la margen derecha. En lo que respecta a las cuencas de la margen dere-cha, es posible observar que las áreas de las mismas varían entre 110 Km2 y 6902 Km2, correspondientes a los ríos San Juan y Monday, respectivamente (Zu-carelli et al, 1998).


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Cuenca Arroyo Paranay Guazú

Cuenca Arroyo Ñacunday

Cuenca Arroyo Urugua-í

Cuenca Arroyo Monday

C.H. ItaipúC.H. Acaray

Río Iguazú

Puerto Andresito

Río Paraná

Río Paraná

PARAGUAY

BRASIL

ARGENTINA

PARAGUAY

ARGENTINA

A1

A2A3

A4

A6A5

A7

A8

A9A10

A11A12

A13A14

A15

A16

A17

P17

P16

P15P14

P13

P12

P11P10

P9P7

P5

P1 P2

P3

P4

P6

P8

C.H. Yacyretá

Cataratas C.H. Salto Caxias

Figura 1. Cuencas de aporte a Yaciretá.

Tabla 1. Características físicas de las cuencas argentinas. País Río Área

[Km2 ] Pendiente Cuenca

[ ]

Longitud Curso [km]

Pendiente Curso

[ ] A1-Yasú Argentino 143.73 0.0116 27.74 0.0036 A2- Urugua Í 2534.00 0.0142 173.5+embalse A3- Tapicuá 198.67 0.0137 26.42 0.0062 A4- Aguaray Guazú 856.99 0.0201 108.01 0.0030 A5- Aguaray Miní 108.57 0.0154 24.88 0.0078 A6- Piray Miní 1481.05 0.0162 206.18 0.0032 A7- Piray Guazú 2133.68 0.0243 180.27 0.0035 A8- Itacuruzú 272.69 0.0196 44.82 0.0052 A9- Paranay Guazú 1327.15 0.0199 115.00 0.0040 A10- 3 de Mayo 111.77 0.0198 19.72 0.0091 A11- Garuhapé 507.05 0.0182 74.83 0.0050 A12- Capioví 117.64 0.0430 21.31 0.0069 A13- Cuñapirú 514.38 0.0270 62.39 0.0061 A14- Tabay 369.35 0.0227 36.40 0.0104 A15- Ñacanguazú 341.40 0.0170 34.49 0.0090 A16- Yabebiry 1883.00 0.0100 124.05 0.0028

Argentina

A17- San Juan 141.86 0.0293 25.71 0.0054


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Tabla 2. Características físicas de las cuencas paraguayas.

País Río Área Km2

Pendiente Cuen-ca [ ]

Longitud Curso [km]

Pendiente Curso

[ ] P1- Monday 6902.44 0.0071 309.14 0.0006 P2- Itá Coty 113.51 0.0144 18.89 0.0067

P3- Ytutí 206.00 0.0121 35.73 0.0050 P4- Pirá Pytá 338.89 0.0128 58.21 0.0037 P5- Ñacunday 2488.35 0.0108 250.53 0.0012 P6- Imperial 98.74 0.0390 30.92 0.0079

P7- Yacuí Guazú 789.39 0.0183 133.15 0.0025 P8- San Juan 109.77 0.0244 26.09 0.0082

P9- Yhacá Guazú 297.22 0.0200 60.65 0.0038 P10- Guarapay 436.31 0.0194 78.70 0.0029 P11- Tembey 1237.44 0.0157 162.55 0.0020 P12- Pirayú Í 1170.11 0.0161 143.15 0.0015

P13- Yaguarazapá 179.42 0.0272 46.88 0.0041 P14- Manduviyú 301.58 0.0245 52.68 0.0028

P15- Pirapó 931.41 0.0199 125.25 0.0019 P16- Mbororé 161.43 0.0219 39.00 0.0044

Paraguay

P17- Capiíbary 990.72 0.0241 114.22 0.0024 Geología El área de interés se considera perteneciente a la planicie aluvial asociada al río Paraná (Harza y Con-sorciados, 1984). Dicha planicie se inicia en San Cosme y se desarrolla hacia el Oeste. Casi la totalidad del área pertenece a la Formación San Cosme (Cretácico Superior – Terciario Inferior) la cual está rodeada por los basaltos Serra Geral (Jurásico Superior – Cretácico Inferior), menos en el extremo NO que limita con las Areniscas Misiones. Los afloramientos de dichas formaciones son esca-sos y en la superficie existen suelos derivados de esas formaciones y suelos del Aluvial Reciente. Areniscas Misiones (Triásico-Cretácico): son are-niscas de color rojo claro a rosadas, de origen eólico. Basaltos Serra Geral (Jurásico Superior – Cretácico Inferior): forman parte de los derrames basálticos del Trapp del Paraná. Los afloramientos del área se encuentran en San Cosme y Potrero Ybaté. Formación San Cosme (Cretácico Superior – Terciario Inferior): Está constituida por arenas limosas y arenis-cas de origen eólico de color rojo a castaño oscuro. De grano fino a muy fino, finamente estratificadas, cuarzo-sas, con granos redondeados a subredondeados y bien clasificadas, brillo mate y recubiertos con óxido de hierro. Las arenas contienen un 20 % de finos.

Aluvial Reciente y Arcilla Residual: los afloramientos de rocas en el área son escasos y la superficie está formada por suelos derivados de sus correspondientes formaciones subyacentes y del aluvión Reciente. El Aluvial Reciente contiene en áreas de la Presa Isla de Yaciretá, Vertedero Aña Cuá y Presa de Cierre Brazo Aña Cuá, capas de conglomerado duro y arenisca más blanda con más de 4 metros de espesor y cementados con Carbonato de Hierro. Suelos El suelo es un recurso natural de primer orden pues sobre él descansa toda la producción agrope-cuaria. En el área de estudio el suelo es del tipo Ultisoles y Oxisoles. Los suelos con estas caracte-rísticas son suelos que contienen un horizonte argílico con baja saturación. Se hallan en climas húmedos, tropicales y templados (Centro Editor de América Latina, 1981). Su formación es muy antigua y derivan de materia-les originarios fuertemente meteorizados antes de depositarse en su posición actual. La vegetación natural puede ser el bosque, la sabana y la flora de pantanos. En resumen, son suelos arcillosos en el estrato sub-superficial, pobres en humus y de baja fertilidad. Su capacidad agrícola puede incrementarse con fertili-zantes y un buen manejo.


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CLIMATOLOGÍA Y METEOROLOGÍA Clasificación Climática - Generalidades De acuerdo a la clasificación climática propuesta por Thornthwaite en 1948, el clima de la región es húmedo, mesotermal, con escaso o nulo déficit de agua y elevada concentración en verano, lo que da origen a una vegetación natural boscosa (Litwin y Molas Franco, 1987). El clima presenta las siguien-tes características generales: Temperatura La temperatura media en la región sigue una onda simple durante el año. Enero es el mes mas cálido, con gradientes térmicos orientados al noroeste y temperaturas medias entre 25.5 °C y 26.5 °C. El mes más frío es Junio o Julio, con gradientes térmicos orientados al noroeste y temperaturas medias entre 15.5 °C y 17.0 °C. La temperatura media anual osci-la entre los 20.0 °C y 22.0 °C. Normalmente se registran heladas moderadas y ocasionalmente son fuertes. Las regiones más frías se encuentran al este y sudeste de la provincia de Misiones (República Argentina), con temperaturas mínimas absolutas inferiores a –5,0 °C. Las tempe-raturas máximas extremas superan los 40.0 °C, sien-do ésta indicadora de un clima continental de mar-cada amplitud térmica. Precipitación El régimen pluviométrico, aunque bien marcado, presenta un comportamiento más irregular que la temperatura, las máximas ocurren en los meses de primavera o verano y ocasionalmente en otoño y las mínimas en invierno, generalmente en Julio o Agos-to. La precipitación media anual presenta máximos de 2000 mm en el sudeste del área y mínimos cerca de los 1600 mm, en el noroeste (Silber et al., 2000). Las precipitaciones aumentan de suroeste a noroeste, 1623 mm anuales en Posadas, 1880 mm en Cerro Azul y 2121 mm en Cuartel Río Victoria (Centro Editor de América Latina, 1981). La variación de un año a otro no es muy sensible, pero pueden presentarse algunos años de sequía extraordinaria que tienen marcada influencia en la cobertura vegetal adaptada al clima húmedo y en la fauna a ella asociada, como ocurrió en 1978.

En general, las precipitaciones disminuyen de este a oeste, son lluvias tanto de convección como de fren-te, provocadas por el avance del viento pampero. La velocidad del viento es relativamente baja, nor-malmente del orden de 10 km/h, pero en ocasiones presenta valores de 100 km/h, como verdaderos tornados. Las tormentas severas pueden ocurrir en cualquier época del año, pero son más frecuentes en primavera y verano. Las diversas combinaciones de precipitación y tem-peratura permiten distinguir diferentes estados agro-climáticos, todos adecuados para la implantación de cultivos subtropicales con diferencias de matiz. Meteorología El área de estudio se encuentra bajo la influencia del anticiclón subtropical del Atlántico Sur, que transporta aire cálido y húmedo a través de la circulación de los vientos del norte y noreste durante todo el año y en ella se desarrollan tormentas locales durante el verano, cuando el calentamiento superficial es intenso y las condiciones de humedad e inestabilidad de la atmósfera son propicias (Litwin y Molas Franco, 1987). El anticiclón subtropical en su desplazamiento anual meridional se ve perturbado constantemente por la presencia de líneas de inestabilidad, que son los sistemas de mesoescala de mayor responsabilidad en el aporte de las precipitaciones. Estos sistemas me-teorológicos normalmente se desplazan de sudoeste a noroeste y presentan gran actividad entre los meses de Octubre y Abril, generando vientos intensos e introduciendo corrientes de aire del sur de corta duración dentro de la circulación noreste del antici-clón del Atlántico. Existe otro sistema meteorológico de gran trascenden-cia que son los frentes fríos que irrumpen desde el sudoeste y transportan masas de aire frío y seco desde regiones australes. Estos vientos reemplazan a los cálidos y húmedos del noroeste y luego van girando al sur y sudeste a medida que al anticiclón frío postfrontal se establece en la región de estudio Este sistema, que presenta frecuencias mayores en el invierno, es el responsable de la marcada amplitud de la onda anual de la temperatura. Debido al efecto combinado de la advección del aire frío y seco y la


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posterior pérdida de energía por radiación infrarroja desde el suelo, el aire se enfría violentamente y se producen heladas importantes que ocasionan daños a la agricultura de la región. ANÁLISIS DEL RÉGIMEN DE PRECIPITACIONES Generalidades El régimen de precipitaciones de una cuenca constituye una característica propia dependiente del clima y de los cambios meteorológicos que se producen en dicha extensión territorial. La descripción y el análisis de este régimen requiere del conocimiento de la distribución espacial, temporal y probabilística del fenómeno anali-zado, en este caso la precipitación. Antes de realizar estos análisis se debe conformar la serie temporal. Métodos de contraste de datos e identificación de errores Esta etapa se realiza con los datos vírgenes, es decir sin ningún tipo de tratamiento. En el análisis de consistencia y homogeneidad, el procesamiento de la información tiene como objetivos (Paoli et al, 1992):

(i) Identificar la presencia de errores sis-temáticos.

(ii) Detectar la falta de homogeneidad de las series de tiempo y establecer las re-laciones causales en el conjunto de es-taciones que se analizan.

El método más utilizado es el de dobles masas o dobles acumulaciones que consiste en representar en ejes coordenados las parejas de puntos definidas por los valores acumulados cronológicamente de las precipita-ciones anuales de la serie de cada estación. Este méto-do sirve para comparar una estación con otra. De la gráfica realizada se puede identificar si existen errores sistemáticos o puntuales. Un error sistemáti-co se manifiesta por un cambio de pendiente que debe estar dado por cuatro o cinco puntos y puede estar ocasionado por un cambio en el emplazamiento del aparato o deterioro del mismo. Los errores pun-tuales son los más frecuentes, son errores al azar, debido, por ejemplo, a una mala trascripción de los datos o a la influencia de valores extraordinarios de eventos extremos (Tucci, 1993).

Distribución temporal de las precipitaciones El análisis de la variación temporal de los valores de precipitación agregados se realiza generalmente a nivel de valores anuales y mensuales y requiere la disposición de series históricas de al menos 15 años. Este análisis suele realizarse sobre datos previamen-te contrastados, corregidos y completados y sirve para caracterizar el régimen pluviométrico de una región, verificar condiciones de homogeneidad tem-poral, seleccionar situaciones extremas para todos los estudios que involucren el paso de tiempo anual y mensual. A efectos de la caracterización temporal de la preci-pitación, se utilizaron las siguientes curvas: a) Curva de precipitaciones anuales cronológicas La representación de los montos precipitados anualmente Pai en una determinada estación a lo largo de la serie de años de registros n es el análi-sis más simple y efectivo que se puede realizar. De esta manera pueden identificarse los años en que se excede a la precipitación media Pam defi-nida como:

n

Pa

Pam

n

ii∑

== 1 (1)

Es importante analizar si se presentan secuencias de años en los cuales existen excesos o déficit. Cuando hay condiciones extremas de años muy húmedos o muy secos, se observa que los picos no son aislados, sino que se presentan en un período. b) Curva de distribución de la precipitación en el año

Consiste en representar los valores de precipitacio-nes medias mensuales de la serie, lo que sería la distribución de precipitaciones del “año medio” para cada mes. c) Medias deslizantes Se utiliza para el análisis de series de tiempo con el objeto de identificar falta de homogeneidad o la presencia de secuencias o ciclos.


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El análisis se realiza sobre una muestra de la varia-ble x de tamaño n y consiste en calcular la media aritmética, dada por la siguiente expresión:

k

x

xk

k

ii∑

== 1 (2)

donde k varía de 2 a n. Es decir, se calculan los promedios de tamaños de las submuestras que tienen superposición de datos. Luego se realiza la representación gráfica cronológi-ca de las submuestras de tamaño k. Para valores de k de 3 a 7 años se pueden identificar subperíodos húmedos o secos. d) Medias cronológicas incrementales

Consiste en obtener la media aritmética de las sub-muestras que van desde el primer valor hasta el total de años de la muestra, incorporando cada año suce-sivo. La última media calculada es la media anual de la serie. En regímenes homogéneos se nota una tendencia hacia la estabilización de la media al valor medio de la serie. Además, se puede observar si se han produ-cido modificaciones en el régimen hidrológico, es decir decrecimiento o crecimiento en la media. e) Índices característicos Para caracterizar el régimen de precipitaciones se em-plean una serie de índices, tales como el Rango, el Índice de máxima, el Índice de mínima y el Índice de máxima-mínima, cuyas expresiones son las siguientes: Rango= Pa máx - Pa mín (3)

Pam

PamáximadeÍndice máx= (4)

Pam

PamínimadeÍndice mín= (5)

mínmáx

Pa

PamínmáxdeÍndice =− (6)

Estos índices sirven para comparar cuencas o regio-

nes hidrológicas, es decir permiten analizar la corre-lación hidrológica y determinar si dos cuencas son o no homogéneas. Otro índice muy utilizado es el índice de concentración, cuyo valor debe ser mayor que 1:

∑∑ >

=3/tan9

sec3

tesresmeses

iónprecipitacutivosconmesesIc (7)

f) Índices estacionales Pueden realizarse para cada año pero lo más práctico es utilizar los valores medios mensuales de la serie.

Pam

estacionalPIest = (8)

La Pestacional es la que corresponde a cada región. En este caso son las precipitaciones que correspon-den a los siguientes meses: Pverano= DIC + ENE + FEB Potoño = MAR + ABR + MAY Pinvierno = JUN + JUL + AGO Pprimavera = SET + OCT + NOV Datos Hidrometeorológicos La Tabla 3 presenta el código y el nombre de las estaciones, el río al que pertenecen, la ubicación (latitud, longitud, altitud). RESULTADOS DEL ANÁLISIS DEL RÉGIMEN DE LAS PRECIPITACIONES De las 18 estaciones algunas poseen una longitud de registro de aproximadamente 30 años y otras de 10 años. La estación Oberá posee solo 6 años de regis-tro, razón por la que no se tuvo en cuenta para la caracterización de la pluviometría. Las diferentes longitudes de las series pluviométricas, puede obser-varse en la Figura 2, donde se presenta el diagrama de barras a nivel mensual.


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Tabla 3. Ubicación de las estaciones pluviométricas. Código Nombre Estación Río Latitud Longitud Altitud

[[[[msnm]]]] 233 Villarrica Paraná 25º 46' 0'' 56º 26' 0'' 161 542 Caazapa Pirapó 26º 11' 0'' 56º 22' 0'' 140 791 Capitán Miranda Paraná 27º 17' 0'' 55º 50' 0'' 223 793 Encarnación Paraná 27º 20' 0'' 55º 50' 0'' 91 3403 Pinar Ciba Piray Guazú 26º 28' 0'' 54º 35' 0'' 95.26 3404 Colonia Mártires Yabebiry 27º 23' 0'' 55º 18' 0'' 116 3408 Campo Grande Acaragua 27º 18' 5'' 54º 52' 40'' 95.02 3414 El Alcazar Paranay 26º 44' 38'' 54º 45' 0'' 91 3415 Montecarlo Paranay 26º 33' 3'' 54º 46' 45'' 175 3416 Cerro Azul Arroyo San Juan 27º 37' 50'' 55º 30' 0'' 287 3425 Oberá Yabebiry 27º 31' 5.8'' 55º 7' 20.7'' 298 3432 A. del Valle Torto 27º 7' 57'' 54º 54' 27'' s/d 3448 Puerto Andresito Iguazú 25º 36' 0'' 53º 59' 0'' 211.18 3452 Ita Cajón Paraná 25º 37' 0'' 54º 35' 0'' 79.18 3454 Colonia Wanda Urugua-í 25º 58' 38'' 54º 30' 54'' 213 3455 Santo Pipó Ñacanguazú 27º 8' 32.6'' 55º 25' 14.5'' 172 3812 Ituzaingó Paraná 27º 34' 42'' 56º 40' 28'' 62 3402 Posadas Paraná 27º 22' 60” 55º 52' 60'' 12

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

Ene

-27

Ene

-29

Ene

-31

Ene

-33

Ene

-35

Ene

-37

Ene

-39

Ene

-41

Ene

-43

Ene

-45

Ene

-47

Ene

-49

Ene

-51

Ene

-53

Ene

-55

Ene

-57

Ene

-59

Ene

-61

Ene

-63

Ene

-65

Ene

-67

Ene

-69

Ene

-71

Ene

-73

Ene

-75

Ene

-77

Ene

-79

Ene

-81

Ene

-83

Ene

-85

Ene

-87

Ene

-89

Ene

-91

Ene

-93

Ene

-95

Ene

-97

Ene

-99

Ene

-01

Ene

-03

1- CERRO AZUL 2- ENCARNACION 3- SANTO PIPO 4- WANDA 5- OBERA 6- VILLARRICA 7- ANDRESITO 8- CAMPO GRANDE 9- A.DEL VALLE

10- ITA CAJON 11- C. MARTIRES 12- ITUZAINGO 13- PINARCIBA 14- C.MIRANDA 15- ALCAZAR 16- CAAZADA 17- MONTECARLO 18- POSADAS Figura 2. Diagrama de barras de las estaciones pluviométricas analizadas.


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A efectos de realizar el análisis temporal de las precipi-taciones, fue necesario definir el año hidrológico. Para ello se graficaron las precipitaciones medias mensuales de cada estación, correspondiente a cada longitud de registro particular. Para la mayoría de las estaciones el año hidrológico quedó definido de Agosto a Julio.

Resultados del análisis del régimen de las precipi-taciones a nivel anual La Tabla 4 presenta un resumen de las precipitacio-nes mínimas, medias y máximas anuales para las estaciones analizadas.

Tabla 4. Resumen de las precipitaciones.

ESTACION

Pmedia [mm ]

Pmáxima [mm ]

Pmínima [mm ]

Villarrica 1617.60 2436.40 989.00

Caazapá 1470.80 2327.30 131.00

Encarnación 1775.10 2656.70 932.30

Pinar Ciba 1718.60 2745.30 558.80

Colonia Mártires 1990.60 2869.20 1027.40

Colonia Grande 1732.40 2666.00 1473.00

El Alcázar 1905.40 2869.20 1027.40

Montecarlo 1817.50 2925.00 889.00

Cerro Azul 1938.90 2756.40 1198.20

Aristóbulo del Valle 1652.40 2713.00 214.00

Puerto Andresito 1774.20 2538.00 173.00

Itá Cajón 1601.00 2569.50 324.50

Colonia Wanda 1874.50 2629.40 1361.40

Santo Pipó 2006.70 3158.00 1156.00

Ituzaingó 1787.00 2470.00 1145.00

Posadas 1740.00 2527.40 1050.50

Capitán Miranda 1751.60 2539.90 1117.60

Oberá 1346.60 2139.90 820.00 La precipitación media anual en todas las estaciones es superior a los 1000 mm y la precipitación máxima anual llegó a presentar un valor de 3158 mm en la estación Santo Pipó. A partir de la definición del año

hidrológico, se graficaron las medias cronológicas incrementales, las medias anuales y las precipitaciones anuales de la serie de cada estación y pueden observar-se en las Figuras 3 a 19 para cada periodo disponible.


80

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40/41 45/46 50/51 55/56 60/61 65/66 70/71 75/76 80/81 85/86 90/91 95/96

PR

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m)

PRECIPITACIÓN MEDIA ANUAL ANUALES MEDIAS CRONOL. INCREMENT.

Figura 3. Precipitaciones anuales. Estación Villarrica - Serie 40/41-99/00.

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82/83 83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00

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Figura 4. Precipitaciones anuales. Estación Caazapá - Serie 82/83-99/00.


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38/39 41/42 44/45 47/48 50/51 53/54 56/57 59/60 62/63 65/66 68/69 71/72 74/75 77/78 80/81 83/84 86/87 89/90 92/93 95/96 98/99

PR

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Figura 5. Precipitaciones anuales. Estación Encarnación - Serie 38/39-98/99.

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91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00 00/01 2001/02

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Figura 6. Precipitaciones anuales. Estación Pinar Ciba - Serie 91/92-01/02.


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73/74 75/76 77/78 79/80 81/82 83/84 85/86 87/88 89/90 91/92 93/94 95/96 97/98 99/00 201/02

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Figura 7. Precipitaciones anuales. Estación Mártires - Serie 73/74-01/02.

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86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00 200/01 201/02

PR

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Figura 8. Precipitaciones anuales. Estación Campo Grande. Serie 86/87-01/02.


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72/73 75/76 78/79 81/82 84/85 87/88 90/91 93/94 96/97 99/00

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Figura 9. Precipitaciones anuales. Estación El Alcázar - Serie 72/73-01/02.

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27/28 32/33 37/38 42/43 47/48 52/53 57/58 62/63 96/68 72/73 77/78 82/83 87/88 92/93 97/98

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Figura 10. Precipitaciones anuales. Estación Montecarlo - Serie 27/28-99/00.


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36/37 39/40 42/43 45/46 48/49 51/52 54/55 57/58 60/61 63/64 66/67 69/70 72/73 75/76 78/79 81/82 84/85 87/88 90/91 93/94 96/97 99/00

PR

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Figura 11. Precipitaciones anuales. Estación Cerro Azul - Serie 36/37-99/00.

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89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00 00/01 2001/02

PR

EC

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Figura 12. Precipitaciones anuales. Estación Aristóbulo del Valle. Serie 89/90-01/02.


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85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00 00/01 2001/02

PR

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AC

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m)


Figura 13. Precipitaciones anuales. Estación Puerto Andresito. Serie 85/86-01/02.

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2500

3000

88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00 00/01 2001/02

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Figura 14. Precipitaciones anuales. Estación Itá Cajón - Serie 88/89-01/02.


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79/80 81/82 82/83 83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95

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EC

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AC

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m)


Figura 15. Precipitaciones anuales. Estación Colonia Wanda. Serie 79/80-94/95.

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81/82 82/83 83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92

PR

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m)


Figura 16. Precipitaciones anuales. Estación Santo Pipó Ñacanguazu. Serie 81/82-91/92.


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83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00

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Figura 17. Precipitaciones anuales. Estación Ituzaingó - Serie 83/84-99/00.

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68/69 70/71 72/73 74/75 76/77 78/79 80/81 82/83 84/85 86/87 88/89 90/91 92/93 94/95

PR

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AC

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Figura 18. Precipitaciones anuales. Estación Posadas - Serie 68/69-94/95.


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76/77 77/78 78/79 79/80 80/81 81/82 82/83 83/84 84/85 85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99 99/00

PR

EC

IPIT

AC

IÓN

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m)


Figura 19. Precipitaciones anuales. Estación Capitán Miranda. Serie 76/77-99/00. Las estaciones analizadas presentan una oscila-ción de los valores anuales alrededor de la media anual de la serie. En la mayoría de ellas, la curva de las medias cronológicas incrementales se desa-rrolla por debajo de la media anual del período, con tendencia a la estabilización de la media anual en los años iniciales de las series pluviométricas de mayor longitud. Resultados del análisis del régimen de las precipi-taciones a nivel mensual Para completar la caracterización del régimen hidro-lógico de la región, se calcularon las precipitaciones medias mensuales, eligiendo para ello un período común de registro. Dado que las estaciones se encuentran ubicadas a lo largo del río Paraná y existen distancias significati-vas entre ellas, a fin de realizar el cálculo de las

precipitaciones medias mensuales se agruparon las estaciones en tres zonas: Zona Norte, Zona Central y Zona Sur. La Zona Norte incluye las estaciones Ita Cajón y Andresito, la Zona Central involucra las estacio-nes Montecarlo, Alcazar y Aristóbulo del Valle. Por su parte, la Zona Sur considera las estaciones Mártires, Cerro Azul, Capitán Miranda y Encar-nación. Las estaciones Villarrica y Caazapa no se incluyeron para este análisis porque se encuentran muy alejadas geográficamente de la región de estudio.

Las Figuras 20 a 22 ilustran las precipitaciones me-dias mensuales de cada una de las zonas considera-das. Se consideraron estaciones que contengan el último periodo húmedo de la serie y se descartaron algunas que acortaban la longitud de análisis.


89

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50

100

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200

250

AGO SET OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL

PR

EC

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ION

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m)

ITA CAJON ANDRESITO

Figura 20. Precipitaciones medias mensuales – Cuencas Zona Norte. Serie 89/90-01/02.

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300

350


PR

EC

IPIT

AC

ION

(m

m)

MONTECARLO ALCAZAR A. DEL VALLE C. GRANDE

Figura 21. Precipitaciones medias mensuales. Cuencas Zona Central. Serie 89/90-99/00.


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m)

MARTIRES C. AZUL MIRANDA ENCARNACION

Figura 22. Precipitaciones medias mensuales – Cuencas Zona Sur. Serie 76/77-98/99.

La Tabla 5 presenta los índices característicos para las estaciones consideradas.

Tabla 5. Índices característicos.

Ita Cajón

Andre- sito

Monte-carlo

Alcaraz Aristov. Valle

Cnia. .Grande

Mártire Cnia. Azul

Capt. Mirand

Encarn

IVER 0.28 0.29 0.27 0.27 0.25 0.29 0.24 0.267 0.268 0.269 IINV 0.18 0.20 0.22 0.24 0.21 0.21 0.19 0.188 0.192 0.187 IPRI 0.28 0.27 0.27 0.27 0.30 0.29 0.29 0.271 0.271 0.288 IOTO 0.26 0.24 0.24 0.22 0.23 0.23 0.28 0.274 0.269 0.256

ICONC 1.20 1.22 1.17 1.19 1.31 1.19 1.22 1.208 1.199 1.313 IMAX 1.42 1.33 1.32 1.36 1.12 1.56 1.73 1.59 1.66 1.69 IMIN 0.66 0.71 0.78 0.75 0.95 0.80 0.73 0.6 0.53 0.61

CONCLUSIONES La precipitación media anual supera los 1000 mm en todas las estaciones. La tendencia de las curvas cronológicas incrementa-les en la mayoría de las estaciones indica un aumen-to de las precipitaciones anuales analizadas y se evidencia la convergencia de las precipitaciones anuales al promedio anual de la serie. La variación estacional de las precipitaciones medias

a nivel anual y mensual muestra que las estaciones poseen un régimen hidrológico homogéneo ya que tanto los ciclos anuales como la magnitud precipita-da son semejantes en forma y magnitud, concepto sustentado cuantitativamente en los índices estacio-nales obtenidos. BIBLIOGRAFÍA Centro Editor de América Latina. 1981. Atlas Físico

de la República Argentina. Vol. 1 y 2.


91

EVARSA. 2003. Banco de datos. Harza y Consorciados. 1984. Estudio hidrológico de

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Paoli, C. y Bolzicco, J. 1992. Presentación y Trata-miento de Información Hidrometeorológica. As-pectos Generales y Particulares para datos plu-viométricos. Publicación UNL. FICH (E+D) Nº 01/92.

Silber, M.; Zucarelli, G. V.; Morresi, M. 2000. Aná-lisis de las precipitaciones en Posadas (Misiones).

Seminario Internacional de Hidrología Operativa. Complejo Hidroeléctrico de Salto Grande, Repú-blica Argentina, República Oriental del Uruguay.

Tucci, C. E. M. 1993. Hidrología: Ciencia y Aplica-ción. Editora da Universidades, FRS, Brasil. 943 pp.

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como sean citadas en el texto, con números arábigos y deben ser referenciadas mediante su número solamente, ej. (3). Deben dejarse espacios arriba y debajo de cada ecuación.

f. Referencias bibliográficas: - Las referencias deben incluirse en el siguiente orden:

apellido de autor, iniciales, fecha, titulo del artículo con primera letra en mayúscula, nombre de la publicación o journal en itálica, volumen (Numero), rango de páginas. Si es un libro, editorial y lugar de publicación. Se dan ejemplos a continuación.

- Artículo de Journal: - Otto R. 2001. Estimating groundwater recharge rates in

southeastern Holstein region, northern Germany. Hydrogeology Journal, 9(5), 498-511.

- Capítulo de libro: - Berner R. 1981. Kinetics of weathering and diagenesis.

In: Lasaga A and Kirkpatrick R. (eds.) Kinetics of Geochemical Processes, Reviews in Mineralogy, Vol. 8, BookCrafters, Inc., Chelsea, Michigan, 111-134.

- Libro: - Draper NR, and Smith H. 1981. Applied Regression

Analysis, 2nd. edn. John Wiley & Sons, New York. - Artículos de Congresos o Simposios: - Atwood DF, and Barker C. 1989. The effect of Perth´s

perturbation on groundwater quality: A comparison with case histories in the USA. In: Proc. Swan Coastal Plain Groundwater Management Conference, 177-190.

- Las referencias deben ser listadas en orden alfabético

por nombre de autor y con crecientes fechas de publicación, con la adición de una “a” o “b” a la fecha cuando sea necesario. En el texto, la referencia se hará con el apellido del autor seguido por la fecha de publicación, ej. Smith y Rodriguez (1928a)…

- Cuando en la referencia participen más de dos autores debería citarse en el texto como: Jones et al. (1994).

10. Impresión de la totalidad del artículo (1 copia A4). 11. Los autores deben remitir un (1) original de sus

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Volumen 13 - Nro. 1 - 1er. Semestre 2007 Páginas tipiadas provistas por autores

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