CARACTERIZACIÓN DE LA INTERACCIÓN AGUA SUPERFICIAL

UNIVERSIDAD DE LA SERENA
FACULTAD DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA DE MINAS
CARACTERIZACIÓN DE LA INTERACCIÓN AGUA SUPERFICIAL /
AGUA SUBTERRÁNEA POCO PROFUNDA EN LA CUENCA DEL
RÍO GRANDE.
Sandro Alexis Zambra Zambra
Memoria para optar al Título de
Ingeniero Civil Ambiental
Profesor Patrocinante
Dr. Ing. Ricardo Oyarzún L.
La Serena, 2013.
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
DEDICATORIA
Dedico este trabajo y los años de estudio a:
Dios, por entregarme la energía suficiente para salir adelante,
mi madre, por apoyarme en cada momento,
mi abuela, por enseñarme la sencillez de las cosas,
mi abuelo, por enseñarme a ser responsable en la vida,
mi tía, por enseñarme a ser alegre en las dificultades,
mi primo, por ser mi gran amigo y aliado en las metas propuestas.
Y en general a toda persona que de buena fe anheló que llegara
a ser un profesional universitario.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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AGRADECIMIENTOS
Agradezco en primer lugar al profesor Dr. Ing. Ricardo Oyarzún por permitirme llevar a
cabo esta memoria de título, su disposición a enseñar, amabilidad e inculcar constantemente
el profesionalismo que debe adquirir un ingeniero. A los profesores Dres. Hugo Maturana
Contardo y Jorge Oyarzún Muñoz, por aportar con sus conocimientos y dedicación a mi
formación profesional, entregándome las herramientas necesarias para enfrentar el mundo
laboral de mejor manera.
Por último, agradecer a la institución, Universidad de La Serena, por contar con la carrera
de Ingeniería Civil Ambiental, carrera a la cual pertenezco.
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INDICE
RESUMEN ............................................................................................................................... 11
ABSTRACT.............................................................................................................................. 12
1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 13
2. OBJETIVOS ........................................................................................................................ 15
2.1. Objetivo General ........................................................................................................ 15
2.2. Objetivos Específicos ................................................................................................. 15
3. MATERIALES Y METODOS .......................................................................................... 16
3.1. Área de estudio ........................................................................................................... 16
3.1.1. Clima ................................................................................................................... 17
3.1.2. Hidrología ........................................................................................................... 17
3.1.3. Geología............................................................................................................... 18
3.1.4. Fisiografía y Geomorfología ............................................................................... 19
3.1.5. Actividades Económicas ..................................................................................... 19
3.2. Campañas de muestreo ............................................................................................... 20
3.2.1. Preparación de muestras, análisis químico e isotópico ....................................... 23
3.2.2. Control de calidad y corrección de la información ............................................. 26
a.
Balance iónico de carga ...................................................................................... 26
b.
Valor criterio y datos censurados ........................................................................ 26
3.3. Análisis de la información ......................................................................................... 27
3.3.1. Estadística descriptiva......................................................................................... 27
3.3.2. Distribución de los datos..................................................................................... 27
3.3.3. Diagramas de Piper y Stiff .................................................................................. 28
3.3.4. Isótopos estables ................................................................................................. 28
3.3.5. Análisis multivariado........................................................................................... 29
3.3.6. Definición de tramos ........................................................................................... 30
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3.3.7. Evaluación de conectividad ................................................................................ 32
3.3.8. Mapas de distribución espacial y perfiles de 222Rn ............................................. 33
3.3.9. Estimación de la contribución de agua subterránea al río ................................... 33
4. RESULTADOS Y DISCUSIONES ................................................................................... 35
4.1. Datos considerados en el análisis ............................................................................... 35
4.2. Análisis estadístico simple (descriptivo) .................................................................... 38
4.3. Análisis de la distribución de los datos ...................................................................... 40
4.4. Análisis gráfico: diagramas de Piper y Stiff .............................................................. 45
4.4.1. Diagramas de Piper ............................................................................................. 45
4.4.2. Diagramas poligonales de Stiff ........................................................................... 48
4.5. Isótopos estables......................................................................................................... 50
4.5.1. Línea meteórica local .......................................................................................... 51
4.5.2. Análisis gráfico ................................................................................................... 52
4.6. Análisis de cluster ...................................................................................................... 57
4.7. Análisis de Componentes Principales (ACP) ............................................................. 62
4.8. Niveles de conectividad ............................................................................................. 66
4.9. Mapas de distribución espacial y perfiles de 222Rn .................................................... 70
4.10. Estimación de la contribución de agua subterránea al río ........................................ 75
5. CONCLUSIONES............................................................................................................... 76
REFERENCIAS ...................................................................................................................... 77
ANEXOS .................................................................................................................................. 81
A. Fotos proceso de recolección y preparación de muestras. ................................................... 82
B. Base de datos. ....................................................................................................................... 85
C. Definición de clases para mapas de 222Rn. ......................................................................... 100
D. Análisis de normalidad....................................................................................................... 102
E. Análisis de cluster............................................................................................................... 107
F. Análisis de componentes principales (ACP) ...................................................................... 110
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G. Análisis cuantitativo ........................................................................................................... 112
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INDICE DE TABLAS
Tabla 1
: Identificación de las muestras……………………………………………. 21
Tabla 2
: Metodología de análisis de laboratorio…………………………………... 24
Tabla 3
: Tramos definidos, se especifica la subcuenca a la que pertenece y
las muestras que incluye……………………………………………….... 31
Tabla 4
: Errores analíticos de las muestras………………………………………... 36
Tabla 5
: Porcentaje de datos censurados (es decir, registros con valores
menores al límite de detección)………………………………………... 37
Tabla 6
: Parámetros seleccionados en análisis estadístico descriptivo……………. 38
Tabla 7
: Estadísticos descriptivos, 1° campaña………………………………….... 39
Tabla 8
: Estadísticos descriptivos, 2° campaña………………………………….... 39
Tabla 9
: Estadísticos descriptivos, 3° campaña………………………………….... 40
Tabla 10
: Parámetros seleccionados para el análisis de cluster…………………….. 44
Tabla 11
: Líneas de regresión de señales isotópicas por campaña…………………. 56
Tabla 12
: Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas,
1° campaña……………………………………………………………….. 59
Tabla 13
: Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas,
2° campaña……………………………………………………………….. 59
Tabla 14
: Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas,
3° campaña……………………………………………………………….. 59
Tabla 15
: Matriz de correlaciones entre parámetros, 1º campaña…………………... 63
Tabla 16
: Matriz de correlaciones entre parámetros, 2º campaña…………………... 63
Tabla 17
: Matriz de correlaciones entre parámetros, 3º campaña…………………... 64
Tabla 18
: Componentes principales por campaña………………………………….. 65
Tabla 19
: Clasificación de conectividad según la diferencia existente entre tipos
de muestras……………………………………………………………….. 66
Tabla 20
: Conectividad (utilizando 2H, 18O y composición química) y resultados
por campaña…………………………………………………………….... 66
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Tabla 21
: Comparación resultados de conectividad……………………………….... 69
Tabla 22
: Actividades de radón (Bq/m3) en muestras del tramo 2, río Grande…….. 75
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INDICE DE FIGURAS
Figura 1
: Mapa de ubicación área de estudio………………………………………. 16
Figura 2
: Mapa Geológico zona de estudio, dentro del recuadro color rojo
(Modificado de DGA, 2008, adaptado de Espinoza, 2005)……………… 18
Figura 3
: Fisiografía área de estudio, dentro de elipse color rojo
(Adaptado de Romero et al, 1988)……………………………………….. 19
Figura 4
: Ubicación sitios de muestras agua superficial, agua subterránea
y colectores de lluvia…………………………………………………….
21
Figura 5
: Perfil transversal del cauce de río……………………………………….. 22
Figura 6
: Tramos definidos en el área de estudio………………………………….. 31
Figura 7
: Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 1………………... 41
Figura 8
: Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 2………………... 42
Figura 9
: Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 3………………... 42
Figura 10 : Diagrama de Piper en los puntos de muestreo…………………………… 46
Figura 11 : Diagrama de Piper, promedios por subcuenca…………………………… 47
Figura 12 : Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 1° Campaña…………………. 48
Figura 13 : Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 2° Campaña…………………. 49
Figura 14 : Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 3° Campaña…………………. 49
Figura 15 : Señales isotópicas de precipitaciones año 2012 y línea de regresión……. 51
Figura 16 : Señal isotópica en agua superficial y agua subterránea………………….. 53
Figura 17 : Señales isotópicas y líneas de regresión en aguas
superficiales y subterráneas……………………………………………… 55
Figura 18 : Dendogramas análisis de cluster…………………………………………. 58
Figura 19 : Mapa distribución espacial de clusters, 1° campaña…………………….. 60
Figura 20 : Mapa distribución espacial de clusters, 2° campaña…………………….. 61
Figura 21 : Mapa distribución espacial de clusters, 3° campaña…………………….. 61
Figura 22 : Mapa conectividad por tramo, 1° campaña……………………………… 67
Figura 23 : Mapa conectividad por tramo, 2° campaña……………………………… 67
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Figura 24 : Mapa conectividad por tramo, 3° campaña……………………………… 68
Figura 25 : Imagen Google Earth, nivel de conectividad por tramos
(tomado de Salazar, 2012)……………………………………………….. 69
Figura 26 : Mapa de distribución espacial de 222Rn, 1º campaña…………………….. 71
Figura 27 : Mapa de distribución espacial de 222Rn, 2º campaña…………………….. 71
Figura 28 : Mapa de distribución espacial de 222Rn, 3º campaña…………………….. 72
Figura 29 : Variación actividad de 222Rn en el río Grande…………………………… 74
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RESUMEN
El presente trabajo analiza la composición química e isotópica de aguas superficiales y
subterráneas poco profundas de la cuenca del río Grande, región de Coquimbo, Chile.
El objetivo es determinar la interacción entre aguas superficiales y subterráneas poco
profundas en diferentes tramos que componen dicha cuenca. Se estima que los resultados
de este trabajo son de particular interés en esta zona debido a las principales actividades
económicas, en especial la agricultura y en el futuro para otras actividades como la minería.
La composición química de las muestras fue determinada mediante técnicas de absorción
atómica, generación de hidruros, volumetría, gravimetría y espectrofotometría en el
laboratorio Geoquímica Ltda. de la ciudad de Coquimbo. La composición isotópica del
agua se determinó mediante espectrometría de masas de los isótopos de hidrógeno y de
oxígeno en el Laboratorio de Isótopos Ambientales de la Comisión Chilena de Energía
Nuclear en la Región Metropolitana y radón 222 se analizó en el Laboratorio Ambiental del
Departamento de Ingeniería de Minas de la Universidad de La Serena.
Los datos fueron procesados utilizando herramientas tales como gráficos de distribución
espacial, diagramas de Piper y Stiff, métodos estadísticos multivariados como análisis de
cluster y componentes principales (Thyne et al., 2004). Estas herramientas permitieron
realizar una caracterización de la interacción de aguas en los puntos muestreados en el
período de estudio.
Los resultados obtenidos por cada metodología aplicada convergen respecto al alto grado
de conectividad entre aguas superficiales y subterráneas poco profundas en la cuenca del
río Grande. La metodología utilizada para cuantificar las tasas de transferencia de agua
subterránea que ingresa al río sólo permite analizar aquellas zonas donde se observa una
variación en la actividad de radón de aguas superficiales, aguas abajo de un tramo de río
determinado.
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ABSTRACT
This paper analyzes the chemical and isotopic composition of surface water and shallow
groundwater in the Grande river basin, Coquimbo Region, Chile.
The objective is to determine the interaction between surface water and shallow
groundwater in different sections of the basin. It is estimated that the results of this study
are of particular interest in this area because of its main economic activities, particularly
agriculture and in the future for other activities such as mining.
The chemical composition of the samples was determined by atomic absorption techniques,
hydride generation, volumetric, gravimetric and spectrophotometric methods in
Geoquímica Ltd Laboratories at the Coquimbo city. The isotopic composition was
determined by mass spectrometry of hydrogen and oxygen in the environmental isotope
laboratory of the Chilean Nuclear Energy Commission in the metropolitan region and
Radon 222 was analyzed in the Environmental Laboratory of the Department of Mining
Engineering at the University of La Serena.
The data were processed using tools such as spatial distribution charts, Piper and Stiff
diagrams, multivariate statistical methods such as cluster analysis and principal components
(Thyne et al., 2004). These tools allowed for characterization of the interaction of water in
the sampled points in the study period.
The results for each methodology converge on the high degree of connectivity between
surface water and shallow groundwater in the Grande river basin. In turn, the methodology
used to quantify rates of transfer of groundwater entering the river allows to analyze only
those areas where there is a variation in the activity of radon in surface waters, downstream
of a given river reach.
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1. INTRODUCCIÓN
El recurso hídrico en el mundo es considerado como uno de los recursos naturales más
valiosos que pueda disponer el hombre para llevar a cabo su vida y sus actividades
productivas. Antiguas civilizaciones se desarrollaron gracias a que estaban ubicadas cerca
de cuerpos de agua disponibles para su uso y consumo. Hoy en día, producto de las
elevadas tasas de crecimiento poblacional, actividades económicas cada vez más
demandantes de agua y los efectos provocados por cambios climáticos de nivel mundial,
este recurso se ha posicionado como el factor estratégico y limitante para llevar a cabo
diversas actividades.
En Chile, su importancia se ha incrementado en los últimos años, especialmente en las
zonas norte y centro denominadas respectivamente como zonas áridas y semiáridas, debido
a la escasa disponibilidad de fuentes superficiales y que por tal motivo se han tenido que
implementar sistemas de extracción de aguas subterráneas.
En este contexto, la presente memoria de título se enmarca en la necesidad de conocer,
mediante la aplicación de métodos hidroquímicos e isotópicos, el nivel de interacción aguas
superficiales – aguas subterráneas poco profundas en la cuenca del río Grande, Provincia
del Limarí, Región de Coquimbo, desde el sector de Las Ramadas de Tulahuén hasta la
localidad de Flor del Valle ubicada aguas arriba del embalse La Paloma.
El área de estudio se caracteriza por estar sometida a una alta demanda de sus recursos
hídricos especialmente por actividades agrícolas y para consumo humano. Además cabe
mencionar que por Resolución D.G.A. Nº 72 de fecha 19 de enero de 2005, la cuenca del
río Grande fue declarada agotada para los efectos de la concesión de nuevos derechos de
aprovechamiento consuntivos permanentes de aguas superficiales. Adicionalmente existe
una deficiente oferta hídrica proveniente de las precipitaciones, que no permite suplir más
que el 5 a 9% de las necesidades netas de agua de los cultivos existentes. De esta manera,
es posible prever una mayor demanda de aguas subterráneas a futuro (Alvarez y Oyarzún,
2006), donde se vuelve esencial disponer de un adecuado conocimiento de la interacción
río-acuífero, materia sobre la que aún existen escasos antecedentes en el área de estudio
(DGA, 2008), y de esta forma apoyar la gestión integrada de los recursos hídricos.
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Esta memoria se llevó a cabo en el marco del Proyecto Fondecyt de Iniciación (11100040)
“Assessment of a multi-method approach to establish surface water-shallow groundwater
connectivity in the semi-arid agricultural Limarí basin, North Central Chile”, desarrollado
en el Departamento de Ingeniería de Minas de la Universidad de La Serena. Finalmente, los
resultados obtenidos se compararon con los obtenidos por Barrera (2012) en la cuenca del
río Limarí, aguas abajo del embalse La Paloma, usando un enfoque similar (uso de técnicas
químicas e isotópicas).
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2. OBJETIVOS
2.1. Objetivo General
Estimar el grado de interacción de aguas superficiales – aguas subterráneas poco
profundas en la cuenca del río Grande mediante el uso de información hidroquímica
e isotópica.
2.2. Objetivos Específicos
Caracterizar la composición química e isotópica de aguas superficiales y
subterráneas poco profundas en la zona del río Grande y afluentes seleccionados.
Establecer el grado de interacción existente entre aguas superficiales y subterráneas.
Comparar los resultados obtenidos con aquellos determinados en Barrera (2012) en
la parte baja de la cuenca.
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3. MATERIALES Y METODOS
3.1. Área de estudio
El área de estudio comprende una parte de la cuenca del río Grande, provincia de Limarí,
Región de Coquimbo, Chile, situada aguas arriba del embalse La Paloma, en una superficie
aproximada de 810 km2 la cual se extiende entre los 30°42’ y 31°01’ de latitud Sur y entre
las longitudes 70º34’y 70º55’ Oeste. El tramo de río cubierto por esta área es de
aproximadamente 60 km de longitud, desde la localidad de Las Ramadas de Tulahuén hasta
la localidad de Flor del Valle.
Figura 1. Mapa de ubicación área de estudio.
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3.1.1. Clima
En la cuenca del río Grande se identifican dos tipos de climas, el Semiárido Templado con
lluvias invernales y el Semiárido Frío con lluvias invernales.
El primero se caracteriza por ser un clima seco en el cual la evaporación es superior a la
precipitación y donde no hay excedentes hídricos, situado en la parte baja de la cuenca. El
segundo presenta altas precipitaciones, temperaturas bajas y nieves permanentes que
constituyen un aporte significativo de agua en el período estival, localizado sobre los 3.000
metros de altitud hacia la Cordillera de Los Andes (DGA, 2004).
Dichos climas son el resultado de la interacción de tres factores climáticos que afectan a la
región de Coquimbo como son: el anticiclón del Pacífico sur, que bloquea el sistema de
precipitaciones frontales; la corriente de Humboldt a lo largo de la costa y la cordillera de
Los Andes que actúa como una barrera longitudinal a los vientos del Oeste, dando como
resultado una gran escasez de precipitaciones (Kalthoff et al, 2002).
3.1.2. Hidrología
El río Grande es el más importante y de mayor caudal dentro de la cuenca completa del río
Limarí. Nace en la alta cordillera andina, de la confluencia de los ríos Gordito y Las Cuevas
y termina en la confluencia con el río Hurtado recorriendo una longitud aproximada de 115
km. presentando direcciones de escorrentía de S-N a SE-NW. Su cuenca cubre un área
estimada total de 3.680 km2 la cual se extiende aproximadamente desde los 30°29’ a 31°19’
de latitud Sur y entre los 70°22’ a 70°59’ de longitud Oeste. Recibe importantes tributarios,
entre los cuales cabe mencionar el río Tascadero, el río Mostazal y el río Rapel.
El río Grande y sus afluentes presentan un régimen nival con sus mayores caudales entre
Noviembre y Enero (caudal promedio de 11 m3/s), y también presentan influencias
pluviales de consideración en la parte más baja de la cuenca entre los meses de Junio y
Agosto. De acuerdo a la información entregada por la estación agroclimática Ovalle, el
total de agua caída por año alcanza a 125 mm, mientras que la tasa de evapotranspiración
total anual alcanza aproximadamente 1.600 mm (DGA, 2004; CAZALAC, 2006; Gutiérrez,
2007).
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3.1.3. Geología
La geología base del área de estudio está dominada por rocas “Kiag” intrusivas del
Cretácico inferior alto y Cretácico superior bajo, así como dioritas, hornblenda,
granodioritas, monzodioritas de hornblenda y biotita, asociadas a mineralización de Fe, Cu,
Au (DGA, 2004). En la Figura 2 se presenta un mapa geológico que cubre el área de
estudio.
Figura 2. Mapa Geológico zona de estudio, dentro del recuadro color rojo
(Modificado de DGA, 2008, adaptado de Espinoza, 2005)
Sin embargo, para este trabajo lo relevante será la litología del lecho del río y áreas
cercanas, la cual en su mayoría está constituida por material originado por fenómenos de
erosión, transporte y depositación ocurridos durante el último período geológico
(Cuaternario) como arenas, lentes limo-arcillosas y gravas areno arcillosas poco permeables
(Anacona, 2010).
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3.1.4. Fisiografía y Geomorfología
Se reconocen tres unidades geomorfológicas, la zona de Alta Montaña desde donde nace la
cuenca, una Zona Montañosa Media la cual está surcada por una tercera unidad de Valles
Transversales producto de la erosión hídrica proveniente de la Cordillera de los Andes
(DGA, 1986), como se puede observar en la Figura 3.
Figura 3. Fisiografía área de estudio, dentro de elipse color rojo (Adaptado de Romero et al, 1988).
3.1.5. Actividades Económicas
Las principales actividades económicas que se desarrollan en la cuenca del río Grande son
la agricultura, ganadería y, en menor proporción, la minería.
Según el Censo Agropecuario del año 2007, la agricultura se basa en el riego, con aguas
que provienen mayoritariamente de fuentes superficiales (ríos) y en menor medida obtenida
de pozos. Se desarrolla principalmente en los sectores aledaños a cursos de ríos, donde
podemos encontrar variados cultivos como nogales, cítricos, paltos, prevaleciendo eso sí los
cultivos de vid (de mesa y pisquera). La ganadería que podemos encontrar en esta zona es
principalmente caprina, ovina y bovina, las cuales en estos últimos años han sido
fuertemente afectadas por la carencia de forraje producto de la falta de precipitaciones que
provoca una escasez hídrica para riego.
Si bien en el área de estudio no se desarrolla ninguna faena minera de importancia, se
consideró necesario identificar para futuros estudios, la existencia de la faena minera Los
Pingos (CEMIN), ubicada en la cabecera del río Grande. Dicha minera tiene su proyecto
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ambiental aprobado y en su etapa de producción tiene contemplado la extracción de 70.000
ton/año de mineral (sulfuros de cobre) el cual mediante un proceso de flotación se obtiene
concentrado de cobre (CAZALAC, 2006; Rodríguez, 2009).
3.2. Campañas de muestreo
La información base con la cual se llevó a cabo este estudio, corresponde a los datos
derivados de las campañas de muestreo realizadas durante el año 2012 en los períodos
Abril-Mayo, Agosto-Septiembre y Diciembre, las cuales fueron analizadas en términos de
su composición química (aniones y cationes mayores y elementos traza) así como isótopos
ambientales estables (18O y 2H) y radiactivos (222Rn) donde se obtuvieron muestras de
aguas superficiales y aguas subterráneas. Las muestras de aguas superficiales fueron
tomadas directamente desde el cauce de los ríos mientras que las muestras de aguas
subterráneas fueron extraídas de pozos de Agua Potable Rural (APR) ubicados en el área de
estudio.
De todos los puntos muestreados, 6 corresponden a aguas subterráneas y 7 a aguas
superficiales. En la Tabla 1 se presenta la identificación, nombre, coordenadas y nivel de
altura de los puntos muestreados y en la Figura 4 se muestra la ubicación espacial y el tipo
de muestra que corresponde a cada punto (superficial o subterránea).
Además, se muestra en la figura la ubicación de 3 de los 4 colectores de lluvias instalados
en la cuenca (el cuarto se ubica al Oeste de Ovalle, cercano a la localidad de Cerrillos
Pobres). Las muestras de lluvia fueron colectadas de acuerdo a eventos de precipitación
ocurridos el año 2012 y con esta información se estableció una línea meteórica local,
información que se complementó con aquella obtenida previamente en los años 2010 y
2011 y descrita en Jofré (2011) y Barrera (2012).
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Tabla 1. Identificación de las muestras
Coordenadas (UTM)
Identificación
Muestra
Nombre
Norte
(m)
Este
(m)
Altura
(m.s.n.m)
G1
APR Tulahuén
6.572.887
331.616
879
G2
Río Grande en El Cuyano
6.577.029
330.672
895
G3
Río Grande Pulpica
6.582.025
329.811
782
G4
APR Carén
6.585.025
330.330
643
G5
Río Grande después de Mostazal
6.590.306
327.123
621
G6
APR Chilecito
6.595.844
323.650
642
G7
Río Grande Mialqui
6.596.504
322.552
643
G8
Río Grande Flor del Valle
6.601.632
315.928
444
G9
APR Flor del Valle
6.601.879
315.091
457
M1
APR Pedregal
6.585.638
336.792
881
M2
Río Mostazal
6.586.393
330.855
712
R1
APR Cerrillo de Rapel
6.600.702
324.947
643
R2
Río Rapel en Junta
6.600.830
320.533
519
APR: Agua Potable Rural.
Figura 4. Ubicación sitios de muestras agua superficial, agua subterránea y colectores de lluvia.
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22
Se midieron in situ pH, conductividad eléctrica (CE), oxígeno disuelto (DO), temperatura
(T) y potencial oxido-reducción (OPR), usando una sonda multi paramétrica Hanna modelo
HI 9828, y velocidad de la corriente. Para esto, se consideraron dos métodos. El primero
consistió en medir 10 metros de longitud de río, dejar caer a la corriente del cauce un
flotador y anotar el tiempo (segundos) que demoraba en recorrer esa distancia. Teniendo
esa información se utilizaba la siguiente fórmula para calcular la velocidad:
(1)
El segundo método consistió en realizar lecturas de la velocidad del agua a lo ancho del río
(L), cada 1 metro y en función de la columna de agua (h), a través de un medidor digital
con molinete marca HydroBios Kiel modelo D-24161, considerando el siguiente criterio:
Si h< 50 cms. entonces se realizaba una lectura de velocidad al 60% de h, medido
desde la superficie.
Si 50 ≤ h ≤ 100 cms. entonces se realizaban dos lecturas de velocidad, la primera al
20% y la segunda al 80% de h, medidas desde la superficie.
La Figura 5 esquematiza un perfil transversal del cauce de río.
Figura 5. Perfil transversal del cauce de río.
Cabe señalar que cada lectura se realizaba una vez transcurridos unos segundos, cuando se
estabilizaba la velocidad en el medidor digital.
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23
Finalmente, a modo de caracterización de los lugares de muestreo se presentan fotografías
del proceso de recolección y preparación de muestras (Anexo A) y los valores de las
mediciones de la velocidad del agua (Anexo B).
3.2.1. Preparación de muestras, análisis químico e isotópico
Para el análisis químico, las muestras tanto de agua superficial como de agua subterránea se
colectaron en botellas plásticas de 1 litro. En cada punto se colectaron dos muestras: una
para el análisis de iones mayores y otra para el análisis de metales pesados, siendo estas
últimas preservadas con ácido nítrico para su correcta conservación. Cabe señalar que estas
muestras no fueron filtradas en terreno sino que fueron filtradas (0,45 µm) en el
Laboratorio de Metalurgia de la Universidad de La Serena el día inmediatamente siguiente
a la obtención de las mismas.
Las muestras para análisis isotópico fueron colectadas en botellas de polipropileno de 125
ml, tomándose dos muestras. Para evitar evaporación y fraccionamiento isotópico de la
muestra, las botellas fueron llenadas completamente y selladas con lámina plástica
(Parafilm).
Las muestras para la medición de
222
Rn se colectaron en recipientes de vidrio de 250 ml.,
también llenadas completamente y selladas.
Después de la recolección de muestras, éstas se almacenaron en recipientes térmicos y
mantenidas a una temperatura aproximada de 5° C (cooler). Posteriormente fueron
mantenidas en un refrigerador aproximadamente a 4° C, en el Laboratorio de Medio
Ambiente del Departamento de Ingeniería de Minas de la Universidad de La Serena.
El análisis químico de las muestras de agua superficial y subterránea fue realizado en el
laboratorio Geoquímica Ltda., ubicado en la ciudad de Coquimbo. Las técnicas
metodológicas utilizadas y límites de detección respectivos se presentan en la Tabla 2.
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24
Tabla 2. Metodología de análisis de laboratorio
Límite de
Detección
(mg/l)
Técnica
Metodología
Aluminio
0,25
Absorción Atómica
STD. METHODS 19ava edición
part 3500-Al/B
Arsénico
0,005
Generación de Hidruros
NCh 2313/9. Of96
0,4
Espectrofotometría
STD. METHODS 19ava edición
part 4500-B/C
Cadmio
0,005
Absorción Atómica
NCh 2313/10. Of96
Calcio
0,1
Absorción Atómica
STD. METHODS 19ava edición
part 3500-Ca/B
Cobre
0,01
Absorción Atómica
NCh 2313/10. Of96
Hierro
0,05
Absorción Atómica
NCh 2313/10. Of96
Magnesio
0,01
Absorción Atómica
STD. METHODS 19ava edición
part 3500-Mg/B
Manganeso
0,02
Absorción Atómica
NCh 2313/10. Of96
Potasio
0,05
Absorción Atómica
STD. METHODS 19ava edición
part 3500-K/B
Sodio
0,05
Absorción Atómica
STD. METHODS 19ava edición
part 3500-Na/B
Zinc
0,001
Absorción Atómica
NCh 2313/10. Of96
Bicarbonato
1
Volumetría
STD. METHODS 19ava edición
part 2320/B
Cloruro
1
Volumetría
STD. METHODS 19ava edición
part 4500-Cl-/B
Fosfato
0,3
Espectrofotometría
STD. METHODS 19ava edición
part 4500-P/C
Nitrato
0,1
Espectrofotometría
STD. METHODS 19ava edición
part 4500-NO3-/B
Sulfato
10
Gravimétrico
STD. METHODS 19ava edición
part 4500-SO4=/B
Parámetro
Boro
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25
Las muestras para la determinación de los isótopos ambientales (Deuterio y Oxígeno 18),
fueron analizadas en el Laboratorio de Isótopos Ambientales de la Comisión Chilena de
Energía Nuclear (CCHEN), ubicado en la ciudad de Santiago. La razón isotópica se
determinó con un espectroscopio láser (LWIA, Los Gatos Research Inc., CA, USA) con
respecto a un estándar de razón isotópica conocida. El estándar utilizado fue el Promedio de
Agua Marina SMOW (Standard Mean Ocean Water) cuya razón isotópica de
18
O y 2H es
cercana al promedio de la razón isotópica del agua de los océanos (18O / 16O SMOW = 0;
2
H / 1H SMOW = 0). Para validar la metodología se utilizó espectrometría de masas.
La unidad de concentración isotópica, es el delta por mil, se describe como δ º/oo y se define
según la siguiente expresión:
(2)
RM = Razón isotópica media de la muestra.
Rs = Razón isotópica media de la referencia (estándar).
El error analítico de las mediciones es de +/- 1‰ para el Deuterio y de +/- 0,08 ‰ para el
Oxígeno-18.
El análisis de
222
Rn fue realizado en el Laboratorio de Medio Ambiente del Departamento
de Ingeniería de Minas de la Universidad de La Serena, durante el día posterior a la toma de
muestras, utilizando como instrumento de medición el detector electrónico RAD 7
(Durridge Inc.). Cada medición demoró 40 minutos aproximadamente. Luego a cada valor
medido se le aplicó un factor de corrección de acuerdo al tiempo transcurrido entre la toma
de la muestra y la medición. De este modo, se obtuvieron finalmente los valores a trabajar
en cada campaña de muestreo.
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26
3.2.2. Control de calidad y corrección de la información
a. Balance iónico de carga
Para determinar el nivel de calidad de los análisis químicos de las aguas realizados por el
laboratorio se procedió a realizar el balance iónico de carga. El criterio adoptado fue
eliminar (es decir, no considera para el análisis de la información en esta memoria) los
puntos muestreados que presentaran un porcentaje de error mayor a 25%.
Para el cálculo del balance iónico de cargas se usó la siguiente fórmula (Drever, 1997;
Thyne et al, 2004):
(3)
El balance iónico de cargas se realizó sólo con aquellos parámetros químicos que
presentaban mayores concentraciones a lo largo del área de estudio, Ca, Mg, Na, K, HCO3,
Cl, SO4 y NO3.
b. Valor criterio y datos censurados
Como una forma de contar con los datos necesarios para realizar el análisis estadístico
simple, en el caso de los valores de los parámetros que estuvieran por debajo del límite de
detección (L.D) (es decir presentan valores conocidos como “censurados”), se procedió a
utilizar un “valor criterio”, el cual corresponde al promedio entre cero y el límite de
detección (Güler et al, 2002):
(4)
Una vez completados los datos faltantes utilizando este “valor criterio”, se realizó una
selección de los parámetros a utilizar. Esta selección consistió en que un parámetro con un
porcentaje mayor al 30% de datos censurados, ya sea en aguas superficiales o subterráneas,
no sería considerado en los análisis estadísticos multivariados posteriores.
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3.3. Análisis de la información
Para el análisis e interpretación de los datos, se utilizaron procedimientos estadísticos
simples y métodos gráficos, los que se describen a continuación.
3.3.1. Estadística descriptiva
La estadística descriptiva corresponde a un análisis básico de la información. Los
parámetros estadísticos utilizados en este estudio son máximo, mínimo, promedio, mediana
y desviación estándar.
3.3.2. Distribución de los datos
Para el uso correcto de los parámetros estadísticos y de las técnicas de análisis
multivariado, los datos deben presentar, idealmente una distribución normal. Para evaluar
visualmente esta condición en los datos se realizaron histogramas de porcentajes por
variable, donde la marca de clase (k) por intervalo fue definida de acuerdo a la regla de
Sturges, la cual queda definida por la siguiente ecuación, donde “m” es el número de
mediciones por parámetro:
(5)
A continuación, se evaluaron estadísticamente las distribuciones mediante pruebas de
normalidad, las cuales evalúan la hipótesis nula (H0) de que los datos siguen una
distribución normal. Si el valor “p” de la prueba es menor que el nivel “α” elegido,
entonces se debe rechazar H0 y concluir que los datos no siguen una distribución normal.
Con el fin de determinar si los datos se ajustan a una distribución normal, se realizó el test
de normalidad de Anderson-Darling (AD), utilizando el software Minitab 15. El nivel de
significancia utilizado en todos los parámetros fue α=0,05, deduciéndose que para aceptar
la hipótesis nula (i.e., los datos analizados siguen una distribución normal), el valor “p”
debe ser mayor que el nivel de significancia (0,05). Para aquellos datos que no presentaron
dicha distribución, se consideró el uso de transformaciones (e.g., lognormal, exponencial,
Weibull y Gamma) (Lepeltier, 1969) para incluirlos en el análisis multivariado.
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3.3.3. Diagramas de Piper y Stiff
Para visualizar el comportamiento de los contenidos de los iones mayores (Ca, Mg, Na, K,
HCO3, Cl, SO4) en el área de estudio, se utilizaron diagramas ternarios (diagrama de Piper)
y los diagramas poligonales de Stiff, elaborados con el software AqQA (Rockware Inc.).
Los diagramas de Piper entregan información para un punto en relación a las proporciones
de cationes y aniones que tenga de acuerdo a su composición química. Dicho punto puede
corresponder a una muestra individual o a un valor que representa un conjunto de muestras
(promedio), dependiendo del análisis requerido.
Los diagramas de Stiff permiten visualizar las variaciones de las concentraciones catiónicas
y aniónicas en cada punto en forma individual y de forma más rápida, lo que nos da cierta
noción del tipo de agua que existe en un lugar. Además, permite comparar las cantidades de
iones disueltos que tiene cada punto de muestreo y/o la cuenca en general.
3.3.4. Isótopos estables
Los isótopos estables como Deuterio y Oxígeno-18, al ser los constituyentes de la molécula
de agua, permiten estudiar la interacción aguas superficiales y aguas subterráneas, así
también el modo de recarga de los acuíferos y la dinámica hidrológica de la cuenca.
El análisis con isótopos estables se llevó a cabo mediante gráficos δ2H vs δ18O, los cuales
incluyen la Línea Meteórica Mundial (LMM), que representa un promedio de las señales
isotópicas de las lluvias a nivel mundial (Craig, 1961), la Línea Meteórica Local (LML) de
Barrera (2012) y la Línea Meteórica Local (LML) de la cuenca, calculada a partir de las
señales isotópicas (Deuterio y Oxígeno-18) de muestras de aguas lluvias colectadas durante
el año 2012 en cuatro estaciones ubicadas tanto dentro como fuera del área de estudio:
Carretera (214 m.s.n.m.), La Paloma (335 m.s.n.m.), Tulahuén (987 m.s.n.m.) y Las
Ramadas (1.380 m.s.n.m.), dos de éstas se encuentran en el área de estudio, Tulahuén y Las
Ramadas. Además, de graficar las señales isotópicas de las muestras de aguas superficiales
y subterráneas junto con calcular sus líneas de regresión lineal por separado, lo cual permite
identificar, por ejemplo, el posible efecto de la evaporación en ciertos puntos de la cuenca.
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3.3.5. Análisis multivariado
Se comenzó realizando un análisis de distribución de los parámetros (i.e., un test de
normalidad mediante la prueba de Anderson-Darling (AD)) para posteriormente realizar
análisis de cluster y análisis de componentes principales (ACP), los cuales permiten medir
y explicar el grado de asociación existente entre diferentes parámetros. El análisis de cluster
es una técnica cuya idea básica es agrupar un conjunto de observaciones en un número
dado de clusters o grupos, con respecto a algún criterio de selección predeterminado. Las
observaciones dentro de cada grupo (conglomerado), son similares entre sí (alta
homogeneidad interna) y diferentes a los objetos de los otros clusters (alta heterogeneidad
externa). Las muestras fueron comparadas mediante el método de vinculación de Ward y la
distancia Euclidiana para medidas similares, combinación que se ha visto efectiva para
producir grupos distintivos en estudios de tipos similares a los de la presente memoria
(Güler et al, 2002; Thyne et al, 2004).
Para la determinación del número óptimo de clusters, no existe un criterio de selección
definido. Según diferentes autores, básicamente existen dos enfoques: el “estadístico” y el
“arbitrario”. El primero consiste en el criterio de Sneath que define la distancia de corte
como 2/3 Dmáx, siendo Dmáx la distancia máxima de separación, donde se selecciona el
número de clusters según lo indique la intersección de una línea horizontal en el diagrama
con una red de conglomerados (dendograma) a esta distancia. Por su parte, el “criterio
arbitrario”, requiere principalmente de la comprensión del agrupamiento de las variables y
el sentido de ésta en el estudio, donde se definirán sub-clusters si es pertinente (Thyne et al,
2004; Shrestha and Kazama, 2007; Astel et al, 2007). Para este estudio se utilizó en cada
campaña el criterio de Sneath.
La información entregada por el análisis de cluster fue contrastada con la entregada por los
diagramas de Piper y Stiff para evaluar la consistencia de los resultados entregados por
cada método.
El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística de síntesis de la
información y tiene sentido si existen altas correlaciones entre los parámetros, ya que esto
es indicativo de que existe información redundante. Para esto se calcularon con el software
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30
Minitab los coeficientes de correlación de Pearson y su valor “p”, los cuales miden la
relación lineal entre dos parámetros y se dispusieron en matrices de correlación, para tener
una idea previa de la relación que podrían presentar, siendo considerados como
significativos todos aquellos coeficientes cuyo valor “p” sea igual o menor a una
significancia (α) del 1%. A continuación, los componentes principales se determinaron
mediante el criterio de Kaiser (Kaiser, 1960) el cual permite conocer el número más
adecuado de componentes principales a conservar, cuyos valores propios sean mayor a la
unidad y serán una combinación lineal de las variables originales, además serán
independientes entre sí y explican la mayor variabilidad total de los datos (Baró et al, 2000;
Johnson, 1996; Martín-Guzmán, 1991; Peña Sánchez de Rivera, 1987).
3.3.6. Definición de tramos
Se definieron tramos para el curso de río cubierto por el área de estudio, con tal de aplicar
las metodologías descritas anteriormente y realizar los análisis de la información de una
mejor manera. Los tramos fueron definidos acorde a aquellos establecidos en la memoria de
Salazar (2012), correspondientes a la parte superior del embalse La Paloma, ya que se
contempla comparar los resultados con los mapas de conectividad e interacción obtenidos
en dicho estudio. Asimismo, se incluyen los tramos correspondientes a la subcuenca del río
Mostazal y cabecera del río Grande (no considerados en el estudio citado), los cuales se
pueden observar en la Figura 6.
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31
Figura 6. Tramos definidos en el área de estudio.
En la Tabla 3 se pueden observar las muestras que incluye cada tramo.
Tabla 3. Tramos definidos, se especifica la subcuenca a la que pertenece y las muestras que incluye.
Puntos de muestreo
Tramo
Subcuenca
Agua Superficial
Agua Subterránea
T1
Río Grande
G8
G9
T2
Río Grande
G5 , G7
G6
T3
Río Grande
G3
G4
T4
Río Grande
G2
G1
T5
Río Rapel
R2
R1
T6
Río Mostazal
M2
M1
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32
3.3.7. Evaluación de conectividad
Para evaluar la conectividad, según los resultados obtenidos en los diagramas de Piper
(composición química) y los valores de las señales isotópicas (Deuterio y Oxígeno 18), de
las campañas de muestreo, se utilizaron los criterios definidos en Barrera (2012) los cuales
consideran lo siguiente:
i.
Según composición química, una diferencia de un 20% como máximo entre los
valores de dos muestras pertenecientes al mismo tramo (una de agua superficial y la
otra de agua subterránea) indicaría un tipo de conectividad “alta”; cuando la
diferencia se encuentra entre un 20% y 40% se considera como conectividad
“media”; si la diferencia (composición) supera el 40%, se establece como
conectividad “baja”.
ii.
Para el caso de los isótopos estables, en primer lugar se identificó, para cada
isótopo, la máxima diferencia entre las señales isotópicas y, posteriormente, se
aplicó un criterio similar al antes descrito. Con esto, se determinó que para el 2H, los
valores correspondientes al 20% y 40% (de la diferencia máxima) corresponden
aproximadamente a ±2 y ±4‰ respectivamente; y para el 18O, los valores umbrales
determinados son ±0,3 y ± 0,6‰ respectivamente.
Para el caso del tramo 2 (T2) (Figura 6, Tabla 3), tramo que incluye más de dos muestras,
se utilizaron las muestras de agua superficial y subterránea más cercanas entre sí (G6 y G7).
Para complementar el análisis se considera la comparación de los resultados con los
obtenidos en el estudio de Salazar (2012), donde se evaluó mediante otra metodología el
nivel de conectividad para los tramos del río Grande (T1 y T2) desde aguas arriba del
embalse La Paloma hasta la localidad de Carén y el tramo final del río Rapel (T5).
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3.3.8. Mapas de distribución espacial y perfiles de 222Rn
Se consideró la utilización del isótopo radiactivo
222
Rn, el cual se encuentra presente de
manera natural en cuerpos de aguas subterráneas en diversas concentraciones dependiendo
de la litología y geología de la zona, permitiéndonos realizar inferencias acerca de la
naturaleza de las aguas (si es un aporte de agua subterránea al río o viceversa) con tal de
evaluar la conectividad río-acuífero y su condición. De esta forma, con los valores
(actividades) de
222
Rn en los diferentes puntos se confeccionaron perfiles longitudinales y
mapas de su distribución espacial. Estos últimos se realizaron definiendo en primer lugar 4
categorías de actividad de
222
Rn, y dibujando en cada punto de muestreo un círculo de un
tamaño específico, dependiendo de la categoría correspondiente. Las categorías fueron
definidas considerando los límites (valores) mínimo y máximo encontrados y una
segmentación logarítmica del rango (esto último debido a la gran diferencia de valores
encontrados), como se indica en el Anexo C.
3.3.9. Estimación de la contribución de agua subterránea al río
Para complementar los análisis anteriores, se consideró necesario aplicar un método que
cuantifique la tasa de transferencia de agua subterránea al flujo superficial para aquellas
zonas donde se infiere, basado en los análisis previos, que dicha situación está ocurriendo.
La metodología considerada se basa en el
222
Rn, la cual fue desarrollada por Stellato et al.
(2008). Consiste en realizar un cálculo de la actividad de
222
Rn en el punto aguas abajo de
una sección de río basado en la “teoría de renovación superficial”, la cual se aplica cuando
la difusividad del gas hacia la atmósfera se ve favorecida por las condiciones de turbulencia
de la corriente (Bertin and Bourg, 1994). La siguiente ecuación fue utilizada para calcular
la actividad de
222
Rn “teórica” (esperada) en un lugar del río a partir de un valor
determinado aguas arriba (Stellato et al. 2008):
(6)
donde Cd es la actividad de radón en el punto aguas abajo (Bq/m3); Cu es la actividad de
radón aguas arriba (Bq/m3), al inicio del tramo de interés; D es la difusividad molecular del
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radón (determinada de -log D=980/T° K + 1,59 (cm2/s) Peng et al. 1974, citado por
Stellato et al. 2008); V es la velocidad del río (m/s); h es la profundidad de agua (tirante)
del río (m); x es la longitud del tramo del cauce del río de interés (m) y finalmente
es la
constante de decaimiento radioactivo del radón (2,08 x 10-6 s-1).
Una vez calculado Cd en las secciones de río definidas, se realiza una comparación con las
actividades de
222
Rn observadas (medidas) en la muestra correspondiente. Cualquier
desviación en la actividad de
222
Rn calculada o “teórica” (Cd) con respecto a la observada,
indicaría un aporte de agua subterránea hacia el río en el tramo específico. A partir de esto,
si se requiere calcular el porcentaje de agua subterránea que ingresa al flujo superficial, se
realiza un balance de masa y finalmente, se puede calcular la fracción del flujo de agua
subterránea (Qgw) en el flujo superficial (Qr) como sigue:
(7)
donde Rnobs es la actividad de
actividad de
222
222
Rn medida en el río (aguas abajo del tramo), Rngw es la
Rn medida en agua subterránea y Rncalc es la actividad de
222
Rn calculada
como Cd en la ecuación 6.
Es importante señalar que para la aplicación de las ecuaciones 6 y 7, es necesario que las
muestras de aguas superficiales que se utilizan en los cálculos (en cada tramo) cumplan con
la siguiente condición: la actividad de
222
Rn de la muestra ubicada aguas abajo debe ser
mayor que la de la muestra ubicada aguas arriba en el tramo. Dicha condición tiene sentido
debido que al suponer que si ingresa agua subterránea (con altos niveles de
un tramo específico, entonces deberían aumentar los niveles de
222
222
Rn) al río en
Rn en el punto (del
tramo) ubicado aguas abajo.
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35
4. RESULTADOS Y DISCUSIONES
La base de datos con toda la información de terreno, química e isotópica de las campañas
de muestreo se encuentra disponible en el Anexo B. Es importante señalar, que se consideró
necesario solicitar a la CCHEN evaluar nuevamente las señales isotópicas (Deuterio y
Oxigeno-18) de la muestra G5 (Río Grande después de Mostazal) de la segunda campaña,
por considerarse la señal de Oxigeno-18 un valor muy empobrecido (muy negativo) de
acuerdo a la ubicación espacial de este punto de muestreo y en comparación con los datos
del mismo punto en las campañas anterior y posterior. Inicialmente los valores
correspondían a -86,5 °/oo para 2H y -12,51 °/oo para
18
º. Posteriormente se obtuvieron
nuevos valores para cada isótopo, -85,9 °/oo para Deuterio y -12,13 °/oo para Oxigeno-18.
Esta variación en las señales isotópicas es mínima y se podría atribuir a que la muestra
tendría una probable evaporación por la manipulación del frasco que se realizó en el
laboratorio, pudiendo visualizarse en los nuevos valores de ambos isótopos que son
levemente más pesados (menos empobrecidos) que los valores informados inicialmente.
Teniendo presente que es una probabilidad, no hay respuesta exacta a qué atribuir dicha
variación, por consiguiente se consideró que la variación isotópica en esta muestra en
particular no sería influyente en los resultados, por lo que se determinó utilizar en el
presente estudio los valores iniciales.
4.1. Datos considerados en el análisis
Una vez realizado el cálculo del balance iónico de carga de los 13 puntos muestreados en
las campañas de muestreo, los errores obtenidos resultaron todos menores al 25%, por lo
que no fue eliminado ningún punto de muestreo de acuerdo a este criterio. Sin embargo, se
observan variaciones importantes en los valores de los errores (Tabla 4).
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36
Tabla 4. Errores analíticos de las muestras
ID
Nombre
1° Campaña- Abril
(%)
2° Campaña- Agosto
(%)
3º Campaña- Diciembre
(%)
-12,3
-5,0
G1
APR Tulahuén
16,5
G2
Río Grande en El Cuyano
-0,7
-4,1
-16,2
G3
Río Grande Pulpica
-5,8
-10,7
-9,9
G4
APR Carén
14,1
-1,6
-11,2
G5
Río Grande después de Mostazal
-5,5
-15,8
-14,8
G6
APR Chilecito
13,2
-3,4
-4,0
G7
Río Grande Mialqui
2,6
-21,7
-14,5
G8
Río Grande Flor del Valle
-1,1
-12,6
-4,5
G9
APR Flor del Valle
9,9
-3,9
-6,3
M1
APR Pedregal
11,6
-15,7
-5,2
M2
Río Mostazal
-10,5
-7,6
-5,1
R1
APR Cerrillo de Rapel
13,6
-7
-2,6
R2
Río Rapel en Junta
-16,7
-12,1
-3,4
Además, con respecto a la selección de los parámetros incluidos en el análisis, en la Tabla 5
se muestran los porcentajes de datos censurados para todos los parámetros muestreados en
la cuenca.
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37
Tabla 5. Porcentaje de datos censurados (es decir, registros con valores menores al límite de detección)
Parámetros
oxígeno disuelto (DO)
1° Campaña
Agua
Agua
Superficial Subterránea
0
0
2° Campaña
Agua
Agua
Superficial
Subterránea
0
0
3° Campaña
Agua
Agua
Superficial Subterránea
0
0
temperatura (T°)
0
0
0
0
0
0
conductividad eléctrica (CE)
0
0
0
0
0
0
pH
0
0
0
0
0
0
Calcio
0
0
0
0
0
0
Sodio
0
0
0
0
0
0
Magnesio
0
0
0
0
0
0
Potasio
0
0
0
0
0
0
Cloruro
0
0
0
0
0
0
Sulfato
0
0
0
0
0
0
Bicarbonato
0
0
0
0
0
0
Fosfato
100
100
100
100
100
100
Nitrato
0
0
0
0
0
0
Aluminio
100
100
100
100
100
100
Arsénico
100
100
100
100
100
100
Boro
100
100
100
100
100
100
Cadmio
100
100
100
100
100
100
Cobre
0
0
0
0
0
0
Hierro
0
0
0
0
0
0
Manganeso
100
100
100
100
100
100
Silicio
100
100
100
100
100
100
Zinc
0
0
0
0
0
0
Deuterio
0
0
0
0
0
0
Oxigeno 18
0
0
0
0
0
0
Radón 222
0
0
0
0
0
0
De la Tabla 5, se puede observar que no existen variaciones entre los parámetros de las
campañas con respecto a los porcentajes de datos censurados. Además, es importante
recordar que las muestras fueron filtradas (0,45 µm) por lo que los valores reportados
corresponden a concentraciones disueltas, lo que explica la no detección para elementos
como PO4, Al, As, B, Cd, Mn y Si.
Los parámetros seleccionados para el análisis
estadístico descriptivo se resumen en la Tabla 6.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
38
Tabla 6. Parámetros seleccionados en análisis estadístico descriptivo
Parámetros
Terreno
Campañas 1°, 2° y 3º
DO
CE
T°
pH
Químicos
Calcio
Potasio
Zinc
Cobre
Sulfato
Nitrato
Magnesio
Sodio
Hierro
Bicarbonato
Cloruro
Isotópicos
Deuterio
Radón 222
Oxígeno 18
4.2. Análisis estadístico simple (descriptivo)
Para el análisis estadístico descriptivo se analizaron por separado las muestras de agua
superficial y agua subterránea, y se incluyó los parámetros de terreno, químicos e
isotópicos indicados anteriormente (Tabla 6).
Los resultados de los estadísticos descriptivos para cada campaña de monitoreo se resumen
en las Tablas 7, 8 y 9.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
39
Tabla 7. Estadísticos descriptivos, 1° campaña.
Aguas Superficiales ( n=7 )
Aguas Subterráneas ( n=6 )
Parámetro
Unidad
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
DO
mg/l
4,7
13,1
11,0
12,4
3,0
3,3
9,9
6,1
5,8
2,6
T°
°C
4,6
7,2
6,2
6,5
1,0
8,7
10,7
9,6
9,6
0,8
CE
μS/cm
256
573
354
301
117
273
651
464
483
129
7,0
8,2
7,9
8,0
0,4
6,8
7,3
7,0
7,0
0,2
pH
Ca
mg/l
47,8
62,9
53,9
53,2
5,6
66,2
119,7
98,5
104,5
20,2
Mg
mg/l
5,2
20,0
9,8
7,1
5,6
7,7
19,7
13,8
14,5
4,6
K
mg/l
0,2
1,1
0,7
0,6
0,3
2,6
3,6
3,1
3,1
0,3
Na
mg/l
14,4
28,1
18,0
16,0
4,8
23,6
40,3
29,9
28,6
6,1
Zn
mg/l
0
0,05
0,01
0,01
0,02
0,01
0,11
0,05
0,04
0,04
Fe
mg/l
0,08
0,12
0,10
0,10
0,01
0,06
0,09
0,07
0,07
0,01
Cu
mg/l
0,01
0,03
0,01
0,01
0,01
0,01
0,03
0,02
0,02
0,01
HCO3
mg/l
113
272
166
139
58
115
255
194
208
48
Cl
mg/l
15
21
20
21
2
13
28
21
21
5
SO4
mg/l
48
125
73
62
30
52
121
88
93
30
NO3
mg/l
3,4
10,9
5,9
6,1
2,6
4,2
14,4
9,2
8,8
3,6
δ²H
°/oo
-86,7
-81,2
-84,7
-85,2
2,0
-87,6
-77,6
-84,2
-85,4
3,7
°/oo
-12,0
-11,3
-11,7
-11,7
0,3
-12,1
-10,7
-11,6
-11,7
0,5
Bq/m3
337
3.231
1.085
682
1.027
4.254
48.560
17.857
15.010
15.997
δ O
18
222
Rn
Tabla 8. Estadísticos descriptivos, 2° campaña
Aguas Superficiales ( n=7 )
Aguas Subterráneas ( n=6)
Parámetro
Unidad
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
DO
mg/l
11,7
14,6
13,4
13,6
1,1
3,0
6,9
4,7
4,3
1,3
T°
°C
-0,7
6,4
3,7
4,9
2,8
6,9
8,1
7,4
7,3
0,4
CE
μS/cm
232
540
367
335
111
259
520
424
458
101
7,3
8,3
7,9
7,9
0,3
6,7
7,4
7,0
7,0
0,2
pH
Ca
mg/l
30,5
52,4
40,4
35,2
8,8
34,9
77,2
58,9
62,4
15,5
Mg
mg/l
5,2
17,6
10,1
8,0
4,7
8,5
17,7
13,4
14,3
3,7
K
mg/l
0,5
1,6
1,0
1,0
0,3
1,0
2,2
1,7
1,9
0,5
Na
mg/l
18,7
31,1
23,4
20,5
5,0
20,2
35,6
25,6
24,7
5,5
Zn
mg/l
0,01
0,19
0,08
0,04
0,06
0,02
0,10
0,05
0,04
0,04
Fe
mg/l
0,12
0,42
0,21
0,18
0,10
0,06
0,09
0,07
0,07
0,01
Cu
mg/l
0,01
0,03
0,02
0,01
0,01
0,02
0,05
0,03
0,03
0,01
HCO3
mg/l
110
253
173
187
50
121
291
206
210
66
Cl
mg/l
16
32
26
27
6
11
28
22
24
6
SO4
mg/l
35
103
63
55
25
54
110
83
87
26
NO3
mg/l
3,5
8,5
5,5
5,3
1,8
11,8
33,1
19,2
15,3
8,4
δ²H
°/oo
-87,4
-83,3
-85,6
-86,2
1,6
-87,1
-78,2
-83,3
-83,8
3,5
°/oo
-12,5
-11,4
-11,9
-11,9
0,4
-11,7
-10,8
-11,3
-11,4
0,3
Bq/m3
201
1.438
694
605
449
7.375
51.799
21.166
16.156
15.702
δ O
18
222
Rn
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
40
Tabla 9. Estadísticos descriptivos, 3° campaña
Aguas Superficiales (7 muestras)
Aguas Subterráneas (6 muestras)
Parámetro
Unidad
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
Mínimo
Máximo
Promedio
Mediana
Desviación
Estándar
DO
mg/l
7,7
12,7
10,5
10,7
1,8
3,4
7,0
5,3
5,2
1,5
T°
°C
5,7
12,3
9,5
10,1
2,2
6,7
8,6
7,4
7,3
0,7
CE
μS/cm
389
830
557
499
165
288
636
480
484
113
7,4
7,9
7,6
7,6
0,2
7,4
7,6
7,5
7,5
0,1
pH
Ca
mg/l
35,0
79,6
52,2
45,9
16,5
31,0
76,3
56,5
60,6
17,1
Mg
mg/l
5,0
20,8
11,0
9,1
5,9
8,4
20,9
14,5
15,6
4,7
K
mg/l
0,4
0,7
0,5
0,5
0,1
2,4
5,8
3,8
3,6
1,1
Na
mg/l
10,3
30,0
17,6
13,9
7,7
19,3
33,1
24,0
23,2
5,0
Zn
mg/l
0,01
0,12
0,04
0,02
0,04
0,03
0,08
0,05
0,06
0,02
Fe
mg/l
0,10
0,27
0,17
0,17
0,06
0,13
0,31
0,21
0,19
0,07
Cu
mg/l
0,01
0,11
0,03
0,02
0,04
0,01
0,08
0,02
0,01
0,03
HCO3
mg/l
110
210
158
150
38
100
250
181
195
52
Cl
mg/l
25
35
32
32
4
18
35
28
28
6
SO4
mg/l
28
133
70
65
37
38
109
76
78
29
NO3
mg/l
4,7
13,9
8,4
7,1
3,6
19
40
26
23
8
δ²H
°/oo
-85,1
-80,2
-82,8
-83,1
1,8
-86,9
-77,0
-84,1
-85,4
3,7
°/oo
-11,6
-10,8
-11,2
-11,2
0,3
-12,1
-10,7
-11,5
-11,6
0,5
Bq/m3
399
2.266
1.244
931
859
14.134
44.423
25.537
22.781
10.503
δ O
18
222
Rn
Como se puede apreciar en las Tablas 7, 8 y 9 las tres campañas en general presentan
valores similares para cada parámetro, sin embargo, podemos decir que las mayores
diferencias se observan para el caso de las aguas superficiales en el parámetro 222Rn donde
la 2° campaña presenta menores valores. A su vez para el caso de las aguas subterráneas
podemos señalar que la 3º campaña presenta los mayores valores para los parámetros Fe y
NO3.
4.3. Análisis de la distribución de los datos
El análisis de normalidad fue aplicado a los parámetros mostrados en la Tabla 6, excepto
los parámetros de terreno DO y T°, por considerarse no necesarios para lograr los objetivos
planteados en el presente estudio. Primero que todo, con la finalidad de tener una idea
previa de la distribución que presentan los datos, se obtuvieron mediante el software
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
41
Minitab los histogramas de porcentajes para cada variable por campaña como se indica en
las Figuras 7, 8 y 9 respectivamente.
Histogramas de porcentajes - Campaña 1
0,030
0,026
0,125
0,100
0,075
0,050
0,025
0,000
42
36
24
30
120
140
50000
80
40000
d18O
100
60
40
28
25
22
19
16
13
0
Rn222
50
30000
20000
10000
-10,6
-10,9
-11,2
-11,5
25
0
-11,8
-77,6
-79,6
-81,6
-83,6
-85,6
-87,6
15,0
0
12,5
15
0
10,0
20
0
7,5
15
5,0
30
SO4
40
20
-12,1
290
250
d²H
40
2,5
18
12
4,0
3,2
1,6
2,4
210
170
130
NO3
30
Cl
50
25
0
90
0,120
0,108
0,096
0
0,084
15
0
0,072
HCO3
30
15
0,060
0,8
0,0
20
17
14
0
8
25
0
11
15
0
5
15
0
Fe
0,022
Zn
50
20
30
0,018
0,010
119,70
105,32
90,94
Na
30
0
K
30
47,80
640
560
480
400
320
240
8,0
7,8
7,6
7,4
7,2
0
7,0
20
0
76,56
20
0
20
0
Mg
Cu
40
0,014
Ca
40
15
40
Porcentaje
CE
40
62,18
pH
30
Figura 7. Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 1.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
42
Histogramas de porcentajes - Campaña 2
0,055
0,045
0,025
0,035
0,20
0,12
0,08
0,16
110
95
60000
48000
0
-10,6
-11,0
-11,4
-11,8
-12,2
-12,6
-78
-80
-82
-84
-86
0
-88
25
0
33,10
20
0
27,18
20
0
21,26
20
9,42
50
15,34
40
3,50
40
36000
Rn222
40
24000
d18O
65
35
35
30
25
20
15
10
300
260
220
180
0
140
15
0
100
20
d²H
SO4
30
0
NO3
0,04
0,00
38
34
30
26
22
18
2,4
1,6
1,2
0,8
2,0
Cl
40
15
0,45
0,37
0,29
0,21
0
0,13
HCO3
30
20
0,05
0,4
19
16
13
0
7
20
0
10
20
0
4
15
0
Fe
Zn
40
15
40
0,015
0,005
80
70
Na
40
50
K
30
60
50
40
30
640
560
480
400
320
240
8,05
7,80
7,55
0
7,30
20
0
7,05
20
0
6,80
10
0
Mg
Cu
40
80
Ca
40
10
30
Porcentaje
CE
20
12000
pH
20
Figura 8. Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 2.
Histogramas de porcentajes - Campaña 3
0,125
0,100
0,050
0,075
0,125
0,100
0,075
0,050
120
145
40000
50000
70
45
20
36
28
24
20
32
Rn222
40
20
30000
20000
-10,7
-11,0
-11,3
-11,9
0
-12,2
-77
-79
-81
-83
-85
-87
40
32
0
24
15
0
8
20
0
16
15
0
d18O
30
-11,6
d²H
16
250
220
190
160
130
100
0,33
0,28
0,23
0
0,18
0
0,13
15
0
0,08
25
0
40
SO4
30
20
NO3
0,025
0,000
35
30
20
Cl
50
20
30
0,025
0,000
80
70
60
50
40
0
6,0
4,8
3,6
2,4
1,2
0
HCO3
40
40
15
10000
Fe
0,0
23
19
15
7
11
0
3
0
Zn
30
20
15
20
10
15
Na
40
40
25
K
30
829,5
721,2
612,9
504,6
396,3
288,0
7,9
7,8
7,7
0
7,6
40
0
7,5
10
0
7,4
20
0
Mg
Cu
80
95
Ca
20
15
30
Porcentaje
CE
40
0
pH
30
Figura 9. Histogramas de porcentajes para parámetros campaña 3.
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43
La marca de clase calculada mediante la regla de Sturges con 13 mediciones por parámetro
resultó de 4,7 unidades la cual se aproximó a 5. En las Figuras 7, 8 y 9, se puede observar
que la mayoría de los parámetros por campaña presenta una distribución asimétrica, donde
los menores porcentajes se encuentran al lado derecho del gráfico lo que se conoce
estadísticamente como distribuciones de sesgo positivo. El parámetro δ18O en la segunda
campaña (Figura 8) es el que mejor se ajusta a una distribución normal (o de campana de
Gauss). La existencia de ciertas distribuciones con discontinuidades en la gráfica podría
explicarse a la presencia de grandes diferencias en los valores de las mediciones.
A continuación, para cada variable se realizaron análisis de normalidad utilizando el test de
Anderson-Darling. Se comenzó evaluando los datos en la distribución normal y para
aquellas variables que no cumplieron con este criterio se consideraron transformaciones
como lognormal, exponencial, Weibull y gamma, evaluando el mejor ajuste.
Para la primera campaña, las variables que no se ajustaron a la distribución normal fueron
Ca, K, Zn, Cu, SO4, Cl y
222
Rn. De éstas, Ca, Zn, SO4 y
222
Rn se ajustaron mejor a la
distribución lognormal, K se ajustó a la distribución exponencial, Cu y Cl no se ajustaron a
ninguna distribución.
Para la segunda campaña, las variables que no se ajustaron a la distribución normal fueron
Fe, Cu, NO3 y
222
Rn. De éstas, todas se ajustaron mejor a la distribución lognormal a
excepción de Cu que se ajustó a la distribución Gamma.
Para la tercera campaña, las variables que no se ajustaron a la distribución normal fueron K,
Cu, Cl y
222
Rn. De éstas, K y Cu se ajustaron mejor a la distribución exponencial, Cl se
ajustó a la distribución Weibull y 222Rn a la distribución lognormal.
Cabe destacar que debido a que la variable Cu no se ajustó a ninguna distribución en la 1º
campaña, se decidió eliminar para trabajar todas las campañas con la misma cantidad de
variables en futuros análisis y la variable Cl se trabajará con los valores originales en todas
las campañas.
En el Anexo D se explica la realización del análisis de normalidad, mostrando los
resultados obtenidos para cada campaña.
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44
Finalmente, los parámetros seleccionados para el análisis multivariado se presentan en la
Tabla 10.
Tabla 10. Parámetros seleccionados para el análisis de cluster.
Parámetros
Terreno
pH
CE
Ca
HCO3
Mg
NO3
K
SO4
Na
Cl
iones mayores
Zn
Fe
isótopos estables
isótopo radiactivo
2
H
18
O
222
Rn
Los parámetros mostrados en la Tabla 10, se ajustaron a diversas distribuciones (normal,
log normal, exponencial y Weibull) en cada campaña, como se indica en el Anexo D,
(Tablas D-1, D-2 y D-3). En comparación con el estudio realizado por Barrera (2012), sus
parámetros se ajustaron mayoritariamente a la distribución lognormal. Además, el presente
estudio trabajará con tres parámetros adicionales para el análisis de cluster, Zn, Fe y NO3.
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45
4.4. Análisis gráfico: diagramas de Piper y Stiff
4.4.1. Diagramas de Piper
En la Figura 10 se presentan los diagramas de Piper para los 13 puntos de la zona de
estudio, donde se puede apreciar que las muestras de aguas superficiales se disponen junto
a las muestras de aguas subterráneas, lo que sería un indicio de una activa interacción ríoacuífero en la cuenca. La composición de las aguas, tanto superficiales como subterráneas,
de cada campaña, pueden ser caracterizadas como bicarbonatada-cálcica.
Para tener una visión más general de las proporciones catiónicas y aniónicas, se realizó en
forma adicional un análisis con los valores promedio de cada subcuenca del área de estudio,
el cual se puede observar en la Fig.11. En la Tabla B-10 (Anexo B) se muestran los valores
ingresados al software en este caso.
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Campaña 1
Campaña 2
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Campaña 3
Figura 10. Diagrama de Piper en los puntos de muestreo.
Aguas Superficiales: ○ Río Grande - ∆ Río Mostazal - □ Río Rapel
Aguas Subterráneas: ● Río Grande - ▲ Río Mostazal - ■ Río Rapel
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Campaña 1
Campaña 2
47
Campaña 3
Figura 11. Diagrama de Piper, promedios por subcuenca.
Se especifica componente hidrológico, subcuenca y el número de muestras que incluye:
Aguas Superficiales: ○ Río Grande (5) - ∆ Río Mostazal(1) - □ Río Rapel(1)
Aguas Subterráneas: ● Río Grande (4) - ▲ Río Mostazal(1) - ■ Río Rapel(1)
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48
La Figura 11 confirma el hecho mencionado previamente, en términos que se pueden
observar para cada campaña, composiciones muy parecidas en aguas superficiales y
subterráneas para cada subcuenca (los símbolos respectivos se encuentran ubicados
bastante cerca en los diagramas de Piper).
En resumen, los cationes predominantes son Ca seguido de Mg, siendo el primero
predominante en toda el área de estudio, mientras que el segundo abunda preferentemente
en la parte baja del área de estudio (principalmente en el río Rapel). En cuanto a los aniones
predomina el HCO3 en toda el área de estudio.
4.4.2. Diagramas poligonales de Stiff
Para complementar el análisis realizado con los diagramas de Piper y entregar mayor
información sobre cada sitio muestreado en cuanto a su composición iónica, se
confeccionaron los diagramas poligonales de Stiff de los puntos muestreados para cada
campaña de muestreo, los cuales se pueden observar en las Figuras 12, 13 y 14.
Figura 12. Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 1° Campaña.
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Figura 13. Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 2° Campaña.
Figura 14. Diagramas de Stiff en puntos de muestreo 3° Campaña.
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Observando las Figuras 12, 13 y 14 se puede apreciar claramente que en las tres campañas
de muestreo el patrón del polígono es el mismo, el cual se caracteriza por presentar
mayores concentraciones de anión bicarbonato y de catión calcio en todas las muestras
analizadas. Además, las muestras de aguas subterráneas en su mayoría contienen
concentraciones mayores (polígono de mayor extensión) en comparación con las muestras
de aguas superficiales.
Para el caso de las aguas subterráneas monitoreadas en el río Grande, en cada campaña, los
polígonos de Stiff van aumentando su tamaño (por ende la concentración va aumentando) a
medida que descendemos por la cuenca y nos vamos acercando al embalse La Paloma. Esta
situación ocurre en menor medida para las muestras de aguas superficiales, las cuales
presentan un patrón más homogéneo.
Así, en conjunto con los diagramas de Piper se puede decir que la composición química de
las aguas superficiales y subterráneas en puntos cercanos de la cuenca presenta gran
similitud, lo que posiblemente podría estar indicando una elevada interacción río-acuífero.
4.5. Isótopos estables
La ecuación que relaciona al Deuterio y Oxígeno-18 a nivel global se ha establecido como
δ2H = 8 δ18O + 10, conociéndose como Línea Meteórica Mundial o GMWL por sus siglas
en inglés (Clark and Fritz, 1997).
Respecto a la Línea Meteórica Local (LML), en el trabajo realizado por Barrera (2012) se
determinó con los valores isotópicos de las precipitaciones del año 2011 de la cuenca del
Limarí, resultando la ecuación δ2H = 8,9 δ18O + 24. Del mismo modo, en la presente
memoria se determinó la Línea Meteórica Local para el año 2012, lo cual se explica a
continuación.
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51
4.5.1. Línea meteórica local
La LML se estableció utilizando los valores de las señales isotópicas de muestras de
precipitaciones del año 2012. Para poder realizar el cálculo, junto con las señales
isotópicas, se necesitaron además las precipitaciones (agua caída) en cada estación, de las
cuales se encontraban disponibles Tulahuén y La Paloma. Para las otras dos estaciones (Las
Ramadas y Carretera) se realizaron estimaciones de la lluvia caída. En el caso de Las
Ramadas se utilizaron los datos de agua caída en Tulahuén y para Carretera se utilizó la
información de agua caída en Ovalle. En el Anexo B se incluye información de ubicación,
precipitaciones y resultados del análisis isotópico por estación de aguas lluvias (colectores).
La ecuación obtenida con la regresión lineal define la Línea Meteórica Local (LML) para la
cuenca, siendo ésta δ2H = 8,5 δ18O + 16 (con un R2= 1) la cual se puede observar en la
Figura 15.
Figura 15. Señales isotópicas de precipitaciones año 2012 y línea de regresión.
■ Carretera
▲
La Paloma x Tulahuén
● Las Ramadas
De la figura anterior, se puede decir que la ecuación calculada para este estudio, tiene
levemente menor pendiente (8,5 vs 8,9) y su intercepto es bastante menor (16 v/s 24) que
la obtenida en Barrera (2012) con datos de lluvia del año 2011.
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52
4.5.2. Análisis gráfico
De acuerdo a las Tablas 7, 8 y 9 que muestran los estadísticos descriptivos para cada
parámetro medido, se puede observar que las variaciones en las señales isotópicas de δ2H y
δ18O en las aguas superficiales y subterráneas obtenidas en distintos períodos de tiempo
(campañas) son mínimas, cuyos rangos se encuentran en 88 ‰ a -77 ‰ para el 2H y entre
-13 ‰ a -10 ‰ para el caso del 18O.
En la siguiente figura (Fig. 16) se puede observar las señales isotópicas de todos los sitios
muestreados para cada campaña realizada, además de las LML correspondientes a la
memoria de Barrera (2012), la calculada en el presente trabajo (LML 2012) y la línea
meteórica mundial (LMM).
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Figura 16. Señal isotópica en agua superficial y agua subterránea.
LMM;
LML Barrera;
LML 2012;
Superficiales;
Subterráneas.
1° Campaña (Panel A) - 2° Campaña (Panel B) – 3º Campaña (Panel C).
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54
De la Figura 16 se puede señalar que en general para las tres campañas de muestreo las
señales isotópicas de 2H y
18
O tanto en aguas superficiales como en aguas subterráneas
presentan una composición isotópica similar, donde todas las muestras se sitúan muy
próximas entre sí y bajo la línea meteórica local. La excepción a esto es la muestra G5 en la
segunda campaña, la cual se encuentra sobre la línea meteórica local del presente trabajo
inclusive levemente por sobre la LML calculada por Barrera (2012) y mostrando la señal
más empobrecida de todos los registros.
Así, y de acuerdo a lo observado se podría suponer un elevado nivel de interacción entre
estos tipos de aguas.
En la Fig.17 se muestra la señal isotópica de todos los puntos de muestreo junto con las
líneas de tendencia de aguas superficiales y aguas subterráneas. Además en la Tabla 11 se
pueden observar las ecuaciones de dichas líneas de regresión.
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Figura 17. Señales isotópicas y líneas de regresión en agua superficial y subterránea.
LMM;
LML Barrera;
LML 2012;
Superficiales;
Subterráneas;
Línea de tendencia (Superficiales);
Línea de tendencia (Subterráneas)
1° Campaña (Panel A) - 2° Campaña (Panel B) – 3º Campaña (Panel C).
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56
Tabla 11. Líneas de Regresión de señales isotópicas por campaña.
Tipo
Agua Superficial
Línea de
Regresión
2
H = 7,3
Agua Subterránea
18
2
O + 0,4
H = 7,2
18
O - 0,8
1° Campaña
R2
0,96
Línea de
Regresión
2
H = 6,6
0,99
18
O - 7,2
2
H = 10,1
18
O + 30,7
2° Campaña
R2
0,97
Línea de
Regresión
2
H = 5,3
0,99
18
O - 23,4
2
H = 7,5
18
O + 3,1
3° Campaña
R2
0,87
0,89
De la Fig. 17, paneles A, B y C, podemos decir que en general se observa que tanto las
muestras de aguas superficiales como de aguas subterráneas presentan menores pendientes
que la LML de la cuenca, explicado por la influencia de fenómenos de evaporación, a
excepción de las muestras de aguas subterráneas de la segunda campaña (panel B) que
presentan una pendiente mayor a las líneas meteórica mundial, local según Barrera (2012) y
local calculada en el presente estudio. Dicho resultado es muy distinto en comparación con
los obtenidos para el mismo tipo de agua en la primera y tercera campaña, lo cual podría
explicarse en parte por el período en que se tomaron las muestras correspondiente a
invierno, donde quizás el efecto de la evaporación no es demasiado influyente sobre las
aguas subterráneas.
Cabe señalar que al obtener la línea de tendencia para aguas superficiales de la segunda
campaña (panel B) no fue considerada la muestra G5 debido a que se consideró como un
valor extraño su señal isotópica de
18
O ya que es un valor muy negativo (muy
empobrecido) con respecto a los valores encontrados en la primera y tercera campaña.
En resumen, se puede señalar que la semejanza que presentan las señales isotópicas de las
muestras tanto de aguas superficiales como subterráneas evidenciaría cierta relación entre
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57
éstas, lo cual puede ser un indicador de algún grado de interacción río-acuífero. Además, la
señal isotópica muestra que en general la dinámica hidrológica del sistema es local.
4.6. Análisis de cluster
Para realizar el análisis de cluster, se utilizaron los parámetros de terreno, químicos e
isotópicos mostrados en la Tabla 10. Los detalles del análisis de cluster, entregados por el
software Minitab 15, se encuentran disponibles en el Anexo E. Los resultados
(dendogramas) para cada campaña se pueden observar en la Figura 18.
De la Figura 18, se puede decir que se identificaron dos grupos principales, S-1 y S-2 para
la primera y segunda campaña, mientras que en la tercera campaña se determinaron tres
grupos. En términos generales, los grupos están compuestos por muestras de aguas
superficiales y subterráneas a excepción del grupo S-2 en la primera campaña, el cual
presenta únicamente muestras de aguas superficiales de la cuenca del río Grande y S-2 en la
tercera campaña, que está compuesto sólo de muestras de aguas subterráneas. Debido que
al evaluar las tres campañas en conjunto, las agrupaciones indicarían una semejanza tanto
química como isotópica de los componentes hidrológicos analizados, no fue necesario
dividir los grupos en subgrupos.
En las Tablas 12, 13 y 14 se observan los promedios de los parámetros para cada grupo
resultante según la campaña de muestreo.
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Campaña 1
16,60
S-2
Distancia
S-1
11,07
5,53
0,00
G1
G4
G6
M1
R1
M2
R2
G9
Muestras
G2
G3
G5
G7
G8
M2
R2
Campaña 2
14,79
S-2
Distancia
S-1
9,86
4,93
0,00
G1
G4
G2
G3
G7
G5
G6
G9
Muestras
M1
R1
G8
Campaña 3
12,33
S-2
Distancia
S-1
S-3
8,22
4,11
0,00
G1
G2
G3
G5
G7
G4
G6
M1
Muestras
R1
G8
M2
R2
G9
Figura 18. Dendogramas análisis de cluster.
Se indican los grupos S-1, S-2 y S-3 de acuerdo al criterio de Sneath.
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Tabla 12. Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas, 1º campaña.
Promedio por Grupo
pH
1° Campaña
Grupo
Agua Superficial
S-1
M2, R2
S-2
G2, G3, G5, G7, G8
CE
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
NO3
δ²H
δ18O
mg/L mg/L mg/L
°/oo
°/oo
Bq/m3
Cl
SO4
222
Rn
Agua Subterránea
μS/cm mg/L mg/L
G1, G4, G6, G9, M1, R1
mg/L
mg/L mg/L
mg/L
mg/L
7,3
475
87,6
14,7
2,54
28,2
0,04
0,08
206
20
94
7,7
-83,8
-11,5
13.979
7,7
294
53,5
6,7
0,57
15,9
0,01
0,11
135
21
56
6,8
-85,5
-11,8
581
SO4
NO3
δ²H
δ18O
mg/L mg/L mg/L
°/oo
°/oo
Bq/m3
Tabla 13. Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas, 2º campaña.
Promedio por Grupo
pH
CE
Ca
2° Campaña
Grupo
Agua Superficial
S-1
G2, G3, G5, G7
G1, G4
7,4
311
36,4
S-2
G8, M2, R2
G6, G9, M1, R1
7,5
506
59,7
Mg
Zn
Fe
HCO3
Cl
222
K
Na
Rn
mg/L
mg/L
mg/L mg/L
7,4
1,10
20,3
0,07
0,18
139
26
48
11,2
-86,2
-11,9
5.132
15,3
1,53
27,9
0,06
0,12
230
22
94
12,3
-83,1
-11,4
14.438
SO4
NO3
δ²H
δ18O
mg/L mg/L mg/L
°/oo
°/oo
Bq/m3
Agua Subterránea
μS/cm mg/L mg/L
mg/L
Tabla 14. Promedio de los parámetros por grupo y muestras incluidas, 3º campaña.
Promedio por Grupo
pH
3° Campaña
Grupo
Agua Superficial
S-1
G2, G3, G5, G7
Ca
Mg
G8, M2, R2
K
Na
Zn
Fe
mg/L
mg/L
mg/L mg/L
HCO3
Cl
222
Rn
Agua Subterránea
μS/cm mg/L mg/L
S-2
S-3
CE
mg/L
G1
7,5
408
38,6
7,1
0,85
14,8
0,05
0,18
124
32
45
10,8
-84,4
-11,5
4.808
G4, G6, M1, R1
7,5
489
57,9
14,4
4,23
22,3
0,05
0,21
184
G9
7,7
697
70,0
17,8
1,34
26,1
0,03
0,19
209
27
77
23,3
-85,2
-11,7
29.617
32
103
17
-80,4
-10,9
4.856
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60
De las Tablas 12, 13 y 14, se puede observar que para el caso de la primera campaña (Tabla
12), existe una gran diferencia por grupo en los promedios de K y
222
Rn, que podría estar
explicado debido a que el grupo S-2 está compuesto únicamente por muestras de aguas
superficiales las cuales presentan normalmente bajos niveles en estos parámetros. Sin
embargo, para los demás parámetros sus promedios son similares. Para el caso de la
segunda y tercera campaña (Tabla 13 y 14 respectivamente) el promedio que mayor difiere
se observa en el parámetro 222Rn, siendo los promedios de los otros parámetros semejantes.
En cuanto a la distribución espacial de los grupos identificados en cada campaña, éstos se
pueden observar en las Figuras 19, 20 y 21.
Figura 19. Mapa distribución espacial de clusters, 1° campaña.
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Figura 20. Mapa distribución espacial de clusters, 2° campaña.
Figura 21. Mapa distribución espacial de clusters, 3° campaña.
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62
De acuerdo a las Figuras 19, 20 y 21 se puede señalar que para el caso de las aguas
superficiales del río Grande, en la primera campaña (Fig. 19) todas las muestras (G2, G3,
G5, G7 y G8) se encuentran incluidas en el mismo grupo (S-2), mientras que para las
campañas siguientes (Figuras 20 y 21) la muestra G8 es diferenciada del resto de las
muestras (G2, G3, G5 y G7). Para el caso de las muestras de aguas subterráneas del río
Grande, en la primera campaña todas las muestras (G1, G4, G6 y G9) son agrupadas en el
mismo grupo (S-1). En la segunda campaña, las muestras comprendidas en la parte superior
de la cuenca (G1 y G4) son diferenciadas de aquellas ubicadas en la parte baja de la cuenca
(G6 y G9) y en la tercera campaña, sólo G4 y G6 tienden a ser similares (en S-2) y se
diferencian de G1 (en S-1) y G9 (en S-3).
Así, de acuerdo a los resultados mostrados por el análisis de cluster, se advierte una alta
relación entre aguas superficiales y subterráneas dado por las agrupaciones encontradas,
reafirmando los resultados obtenidos con las metodologías desarrolladas anteriormente, que
consideraban la información química e isotópica por separado.
4.7. Análisis de Componentes Principales (ACP)
Los parámetros con los que se trabajó para este análisis fueron pH, CE, Ca, Cu, Mg, K, Na,
Zn, Fe, HCO3, Cl, SO4, NO3.
A continuación en las Tablas 15, 16 y 17 se muestran las matrices de correlaciones entre
parámetros para cada campaña, donde el primer valor corresponde al coeficiente de Pearson
y bajo éste se informa su valor “p”. Además se destacan en negrita aquellas correlaciones
significativas, cuyo valor p es igual o menor a una significancia α = 0,01.
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63
Tabla 15. Matriz de correlaciones entre parámetros, 1º campaña.
pH
-0,28
0,36
CE
Ca
-0,53
0,07
0,67
0,01
Mg
-0,31
0,31
0,97
0,00
0,59
0,03
K
-0,81
0,00
0,47
0,11
0,76
0,00
0,46
0,12
Na
-0,50
0,09
0,86
0,00
0,84
0,00
0,82
0,00
0,72
0,01
Zn
-0,21
0,50
0,26
0,40
0,37
0,22
0,28
0,36
0,54
0,06
0,57
0,04
Fe
0,49
0,09
-0,53
0,07
-0,66
0,01
-0,55
0,05
-0,63
0,02
-0,80
0,00
-0,76
0,00
-0,19
0,54
0,97
0,00
0,52
0,07
0,98
0,00
0,35
0,24
0,76
0,00
0,19
0,52
-0,46
0,12
0,12
0,70
0,11
0,73
0,15
0,63
0,02
0,94
0,04
0,89
0,37
0,21
0,45
0,13
-0,31
0,31
0,01
0,97
SO4
-0,27
0,37
0,93
0,00
0,55
0,05
0,91
0,00
0,33
0,27
0,69
0,01
-0,05
0,88
-0,30
0,31
0,94
0,00
-0,13
0,67
NO3
0,06
0,85
0,32
0,29
0,61
0,03
0,19
0,54
0,38
0,20
0,53
0,06
0,38
0,19
-0,35
0,24
0,20
0,50
0,61
0,03
0,13
0,68
Cl
SO4
CE
HCO3
Cl
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
Cl
SO4
Tabla 16. Matriz de correlaciones entre parámetros, 2º campaña.
pH
0,17
0,58
CE
Ca
-0,26
0,39
0,85
0,00
Mg
0,07
0,81
0,95
0,00
0,85
0,00
-0,48
0,10
0,43
0,15
0,76
0,00
0,53
0,06
Na
0,03
0,93
0,81
0,00
0,71
0,01
0,85
0,00
0,32
0,29
Zn
0,41
0,17
-0,13
0,66
-0,31
0,29
-0,12
0,69
-0,23
0,46
-0,07
0,81
Fe
0,33
0,28
-0,29
0,32
-0,52
0,07
-0,38
0,19
-0,52
0,07
-0,13
0,68
0,32
0,29
HCO3
0,17
0,59
0,91
0,00
0,81
0,00
0,83
0,00
0,29
0,33
0,71
0,01
-0,28
0,36
-0,33
0,28
Cl
0,39
0,19
-0,31
0,29
-0,45
0,12
-0,35
0,24
-0,40
0,18
-0,03
0,94
0,51
0,07
0,34
0,26
-0,32
0,29
SO4
0,01
0,98
0,94
0,00
0,89
0,00
0,94
0,00
0,45
0,13
0,80
0,00
-0,24
0,43
-0,38
0,20
0,90
0,00
-0,48
0,09
NO3
-0,49
0,09
0,37
0,22
0,59
0,03
0,41
0,17
0,61
0,03
0,28
0,36
-0,00
0,99
-0,72
0,01
0,34
0,26
-0,25
0,41
CE
K
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
0,38
0,21
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64
Tabla 17. Matriz de correlaciones entre parámetros, 3º campaña.
pH
0,70
0,01
CE
Ca
0,52
0,07
0,85
0,00
Mg
0,48
0,10
0,78
0,00
0,94
0,00
-0,37
0,22
-0,13
0,67
-0,14
0,66
-0,05
0,87
Na
0,15
0,63
0,50
0,08
0,62
0,02
0,79
0,00
0,05
0,87
Zn
-0,58
0,04
-0,52
0,07
-0,45
0,12
-0,36
0,23
0,23
0,45
-0,25
0,41
Fe
-0,49
0,09
-0,11
0,73
-0,11
0,72
-0,08
0,79
0,60
0,03
-0,08
0,81
0,65
0,03
0,42
0,16
0,76
0,00
0,95
0,00
0,94
0,00
-0,04
0,89
0,64
0,02
-0,29
0,34
0,07
0,82
-0,06
0,86
0,07
0,82
-0,23
0,45
-0,26
0,39
0,16
0,61
0,01
0,97
0,06
0,84
0,29
0,34
-0,25
0,41
SO4
0,57
0,04
0,85
0,00
0,95
0,00
0,91
0,00
-0,15
0,63
0,70
0,01
-0,59
0,03
-0,26
0,38
0,84
0,00
-0,12
0,70
NO3
-0,26
0,39
-0,02
0,95
0,28
0,36
0,47
0,10
0,49
0,09
0,66
0,02
0,14
0,66
0,34
0,26
0,44
0,13
-0,04
0,90
CE
K
HCO3
Cl
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
Cl
SO4
0,27
0,37
De las Tablas 15, 16 y 17, se puede apreciar la existencia de varias correlaciones
significativas entre parámetros para cada campaña, las cuales están comprendidas en un
rango de 66% a 97%, con la tercera campaña siendo la que presenta una menor cantidad de
ellas.
La Tabla 18 presenta los componentes principales calculados (por criterio de Kaiser) para
cada campaña y sus coeficientes por cada parámetro analizado. En negrita se destaca el
coeficiente (positivo o negativo) de mayor importancia que presenta cada parámetro entre
los tres componentes principales.
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65
Tabla 18. Componentes principales por campaña.
Campaña 1
PC2
PC3
Parámetro
PC1
pH
-0,20
-0,06
CE
0,36
Ca
0,33
Mg
PC1
Campaña 2
PC2
PC3
PC1
Campaña 3
PC2
PC3
0,62
-0,07
-0,55
-0,01
0,26
-0,33
-0,22
-0,24
0,17
0,36
-0,25
-0,02
0,36
-0,06
-0,35
0,11
-0,10
0,39
0,05
0,04
0,40
0,06
0,02
0,35
-0,27
0,10
0,37
-0,19
0,03
0,40
0,14
0,10
K
0,29
0,19
-0,41
0,27
0,30
0,21
-0,07
0,44
-0,18
Na
0,39
0,08
0,05
0,30
-0,28
0,08
0,30
0,24
0,07
Zn
0,20
0,42
0,00
-0,13
-0,28
0,64
-0,24
0,32
0,10
Fe
-0,30
-0,25
0,11
-0,22
-0,33
-0,21
-0,11
0,48
-0,27
HCO3
0,32
-0,32
0,19
0,34
-0,22
-0,14
0,37
0,17
0,07
Cl
0,09
0,43
0,45
-0,20
-0,29
0,47
-0,08
0,08
-0,80
SO4
0,30
-0,41
0,10
0,38
-0,16
-0,12
0,40
0,00
-0,05
NO3
0,19
0,35
0,36
0,24
0,30
0,49
0,12
0,49
0,22
Observando la Tabla 18, se puede señalar que en las tres campañas los parámetros CE, Ca,
Mg, Na y HCO3 se encuentran incluidos (es decir, con los mayores coeficientes) en el
primer componente principal, además de SO4 en la segunda y tercera campaña, lo cual se
puede interpretar como los parámetros más significativos e influyentes sobre el área de
estudio. Esta información concuerda con los resultados obtenidos anteriormente con otras
metodologías como por ejemplo los diagramas de Piper y Stiff , donde se determinaba a los
iones Ca y HCO3 como los iones característicos de las aguas superficiales y subterráneas de
la cuenca del río Grande.
En el Anexo F, se presenta el resultado completo para todos los componentes determinados
por el software.
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4.8. Niveles de conectividad
El nivel de conectividad existente en cada tramo de río (Figura 6) se determinó según el
criterio usado por Barrera (2012) y explicado en la sección 3.3.7, donde se analizó la
diferencia en composición química e isotópica existente entre dos muestras cercanas de
agua superficial y subterránea contenidas en un mismo tramo, para posteriormente
clasificarla como “alta”, “media” o “baja” como se indica en la Tabla 19.
Tabla 19. Clasificación de conectividad según la diferencia existente entre tipos de muestras.
Composición
Alta
media
Baja
Química
< 20%
20% - 40%
> 40%
18
O
< ±0,3‰
±0,3‰ - ±0,6‰
> ±0,6‰
2
H
< ±2‰
±2‰ - ±4‰
>±4‰
Debido a que existen tres evaluaciones de conectividad (química, Oxigeno-18 y Deuterio)
por cada tramo, el resultado final de conectividad se estableció eligiendo el tipo (“alta”,
“media” o “baja”) que se repitiera al menos 2 veces en el mismo tramo y en el caso de que
los tres fueran diferentes, se dejaría como resultado final conectividad “media” (lo que no
se dio en ningún caso). Lo anterior se puede observar en la Tabla 20 y en los mapas de las
Figuras 22, 23 y 24.
Tabla 20. Conectividad (utilizando 2H, 18O y composición química) y resultados por campaña.
1°campaña
Tramo
Química
(Piper)
T1
Alta
T2
T3
2°campaña
H
Resultado
Química
(Piper)
media
media
media
Alta
Alta
alta
alta
alta
Alta
alta
alta
alta
T4
Alta
alta
alta
T5
Alta
alta
T6
alta
alta
18
O
3°campaña
H
Resultado
Química
(Piper)
alta
media
alta
Alta
Alta
media
media
media
Alta
media
media
media
alta
Alta
alta
alta
alta
alta
Alta
alta
media
alta
Alta
alta
2
18
O
2
18
O
2
H
Resultado
alta
alta
alta
Alta
alta
alta
alta
Alta
alta
alta
alta
alta
Alta
alta
alta
alta
alta
alta
Alta
media
alta
alta
alta
alta
Alta
alta
media
alta
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Figura 22. Mapa conectividad por tramo, 1° campaña.
Figura 23. Mapa conectividad por tramo, 2° campaña.
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68
Figura 24. Mapa conectividad por tramo, 3° campaña.
De las Figuras 22, 23 y 24 se observa que al considerar las tres campañas en conjunto, el
área de estudio presenta una conectividad “media a alta” entre aguas superficiales y aguas
subterráneas. Para el caso de los tramos 1 y 2 (río Grande) y tramo 5 (río Rapel) de la
presente memoria, estos resultados pueden ser comparados con el mapa de conectividad del
trabajo realizado por Salazar (2012), correspondiente al área encerrada en la elipse de color
rojo (Fig.25), donde dichos tramos presentan un nivel de conectividad alto, sin embargo,
fueron determinados utilizando otra metodología, la cual consistía en determinar la
conectividad potencial río-acuífero por medio de un índice de valoración basado en una
ponderación numérica y sistema de clasificación ideados para cuatro entradas de datos que
corresponden a: la profundidad de los niveles freáticos de pozos (datos históricos), la
geología, la geomorfología y los sedimentos del lecho del río. De acuerdo a esto fue posible
cuantificar el grado potencial de la interacción entre aguas superficiales y subterráneas,
señalando aquellos sectores en donde se presenta una Conectividad Alta, Media o Baja.
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69
Figura 25. Imagen Google Earth, nivel de conectividad por tramos (tomado de Salazar, 2012)
A continuación se presenta la Tabla 21 donde se muestra un resumen comparativo de los
resultados obtenidos de conectividad por campaña y para cada tramo definido en este
estudio y lo obtenido por Salazar (2012).
Tabla 21. Comparación resultados de conectividad.
Tramo
1° Campaña
2° Campaña
3º Campaña
Salazar (2012)
T1
Media
alta
Alta
alta
T2
alta
media
Alta
alta
T3
alta
media
Alta
nc
T4
alta
alta
Alta
nc
T5
alta
alta
Alta
alta
T6
alta
alta
Alta
nc
nc: tramo no considerado en el estudio.
Según la Tabla 21, se observa que en términos generales, la mayoría de los tramos
definidos evidenciaron una conectividad alta. Los tramos cuyos resultados coincidieron con
los del estudio de Salazar (2012) fueron, en la primera campaña, T2 y T5 (conectividad
“alta”); en la segunda campaña, T1 y T5 (conectividad “alta”) y en la tercera campaña, T1,
T2 y T5 (conectividad “alta”).
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70
4.9. Mapas de distribución espacial y perfiles de 222Rn
En toda el área de estudio y en cada campaña de muestreo, aguas superficiales y
subterráneas se diferencian en forma importante por sus actividades de
222
Rn, siendo éstas
en las muestras de aguas subterráneas mucho mayores que las de las aguas superficiales. En
este contexto, para la campaña de Abril, el promedio general de las aguas subterráneas es
del orden de los 18.000 Bq/m3, mientras que en las aguas superficiales es del orden de los
1.100 Bq/m3. Por otra parte, en la campaña de Agosto, los promedios de aguas subterráneas
y superficiales son del orden de los 21.200 y 700 Bq/m3 respectivamente. Y en la campaña
de Diciembre, los promedios son del orden de los 23.000 y 1.200 Bq/m3. Lo anterior se
puede observar en las Tablas 7, 8 y 9 que muestran los estadísticos descriptivos.
La muestra de agua subterránea R1 correspondiente al río Rapel presenta la mayor
actividad de
222
Rn en las tres campañas, y se encuentra en torno a los 49.000 Bq/m3 en la
primera campaña, 52.000 Bq/m3 en la segunda y en la tercera campaña es del orden de
44.000 Bq/m3. Por otro lado, en aguas superficiales, la muestra G5 (río Grande después de
Mostazal) es la que registra la menor actividad de
222
Rn con un valor en torno a los 350
Bq/m3 en la primera campaña, mientas que en la segunda y tercera campaña, la muestra G3
(río Grande Pulpica) presenta la menor actividad con un valor del orden de los 200 Bq/m3 y
400 Bq/m3 respectivamente.
Las Figuras 26, 27 y 28 muestran la distribución espacial que presentan las señales de 222Rn
en el área de estudio durante cada campaña de muestreo.
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71
Figura 26. Mapa de distribución espacial de 222Rn, 1º campaña.
Figura 27. Mapa de distribución espacial de 222Rn, 2º campaña.
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72
Figura 28. Mapa de distribución espacial de 222Rn, 3º campaña.
Utilizando los valores de las señales de
222
Rn en cada punto (Figuras 26, 27 y 28) y
siguiendo los criterios de Green and Stewart (2008), quienes establecen que actividades de
222
Rn mayores a 1.000 Bq/m3 en muestras de aguas superficiales pueden considerarse como
indicador de aporte reciente de agua subterránea al río; y de Baskaran et al. (2009) quienes
señalan que bajos valores de
222
Rn en aguas subterráneas pueden evidenciar infiltración
desde el río hacia el acuífero y no el proceso inverso, se puede afirmar lo siguiente:
Aguas superficiales: en la muestra M2 (ubicado en el sector de Mostazal), se
observan relativamente altos valores en las actividades de
222
Rn en las tres
campañas (del orden de los 1.000 Bq/m3 y los 1.500 Bq/m3). Similares son los casos
de las muestras G7 y G8 sobre los 2.000 Bq/m3 en la segunda y tercera campaña y
de la muestra R2 sobre los 3.000 Bq/m3 en la primera campaña. Dichos resultados
podrían estar evidenciando un posible aporte de agua subterránea al río en esas
zonas.
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Aguas subterráneas: en la muestra G6 las señales de
222
73
Rn son considerablemente
menores al promedio de las aguas subterráneas tanto en la primera como en la
segunda campaña, lo cual podría indicar dos posibles situaciones: que los bajos
niveles de
222
Rn se deben a las características geológicas y litológicas del acuífero
de esa zona en particular y no tendría relación con la interacción aguas
superficiales-aguas subterráneas o debido a las características físicas del pozo APR
donde se recolectó la muestra que permitían un mayor contacto del agua subterránea
con la atmósfera, puesto que ésta se acumulaba en un estanque aireado, bajo el nivel
del terreno, siendo esta situación la más probable.
También es posible visualizar y diferenciar los valores de 222Rn mediante el uso de perfiles
longitudinales, que pueden permitir interpretar de una mejor manera la interacción entre
agua superficial y subterránea (Baskaran et al, 2009). De esta forma, una tendencia suave
de la curva o ausencia de “peak” indicaría una infiltración del río hacia el acuífero o nula
interacción. Al contrario, si la gráfica indica una curva muy marcada o con un “peak” muy
pronunciado, quiere decir que hay una exfiltración (aporte de agua subterránea al flujo
superficial). Los tramos utilizados para realizar este análisis fueron los correspondientes al
río Grande. Dichos perfiles se pueden observar en la Figura 29 (nótese la escala logarítmica
del eje y).
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74
Figura 29. Variación actividad de 222Rn en el río Grande.
1° campaña (panel A), 2° campaña (panel B) y 3º campaña (panel C)
- -◊- - Aguas Superficiales - -♦- - Aguas Subterráneas
De acuerdo a la Figura 29, se puede decir que en cada campaña se aprecian unos aumentos
o descensos leves en las curvas junto con una marcada diferencia en las actividades de
222
Rn de ambos tipos de aguas (superficiales y subterráneas), que podría estar indicando
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75
una posible infiltración de aguas superficiales hacia el acuífero o nula interacción. Sin
embargo, se puede visualizar que en la segunda y tercera campaña (paneles B y C,
respectivamente) se produce un aumento de la actividad de
222
Rn en la muestra de agua
superficial G7 que posiblemente podría estar influenciado por la muestra de agua
subterránea G6, situación que reflejaría una interacción entre estos compartimentos
hidrológicos, la cual es respaldada con los resultados obtenidos en las metodologías
anteriores.
4.10.
Estimación de la contribución de agua subterránea al río
De acuerdo a los resultados obtenidos en el apartado anterior (perfiles de
condición que la actividad de
222
222
Rn) y a la
Rn de la muestra de aguas abajo de un tramo debe ser
mayor que la de aguas arriba, la cual permite aplicar el método de Stellato et al. (2008), se
analizarán en particular las muestras de aguas superficiales G5 y G7 las cuales cumplen con
la condición antes descrita junto con considerar para el análisis la muestra de agua
subterránea G6. Dichas muestras pertenecen al tramo 2 del río Grande (definido
anteriormente).
A continuación se presenta la Tabla 22 donde se indican las actividades de
222
Rn para las
muestras antes señaladas.
Tabla 22. Actividades de 222Rn (Bq/m3) en muestras del tramo 2, río Grande.
aguas arriba
aguas abajo
Nº 2
G5(290)
G7(871)
Muestra
agua
subterránea
G6(7.375)
Nº 3
G5(465)
G7(2.065)
G6(20.174)
Campaña
Muestras de agua superficial
Al utilizar las ecuaciones 6 y 7 con los datos de la Tabla 25, se logró cuantificar la tasa de
transferencia (% Qg/Qr) de agua subterránea que ingresa al flujo superficial, obteniéndose
tasas similares, 11% en la segunda campaña y 10% en la tercera campaña. Los datos y
valores utilizados para esta metodología se encuentran disponibles en el Anexo G.
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76
5. CONCLUSIONES
El río Grande junto con sus afluentes ríos Mostazal y Rapel presentan un comportamiento
hidroquímico caracterizado por la presencia de los iones mayores calcio y bicarbonato. En
general para el río Grande se observa que en cada campaña las concentraciones de estos
iones tienen a aumentar en las zonas bajas del área de estudio. Este incremento sucede tanto
en aguas subterráneas como en aguas superficiales. Situación similar ocurre con el ión
sulfato. Lo mencionado anteriormente es confirmado con los valores de conductividad
eléctrica obtenidos, los cuales tienden a ser mayores en la parte baja de la cuenca, en cada
campaña de muestreo. Al realizar el análisis de Piper por subcuenca, se observó el mismo
tipo de clasificación para muestras de aguas superficiales y subterráneas, lo cual apoya la
hipótesis de interacción entre componentes hidrológicos.
De acuerdo a la información obtenida del análisis con isótopos estables (2H y
18
O), se
observa que las señales isotópicas de todas las muestras presentan valores similares, con
muy baja dispersión, donde no es posible identificar un posible enriquecimiento isotópico
en ninguna zona de la cuenca. Además al graficar las señales isotópicas de cada punto,
éstas se disponen bajo la línea meteórica local y mundial (excepto la muestra G5 en la
segunda campaña) lo que lleva a concluir que la dinámica hidrológica del área analizada
está en general influenciada por fenómenos de evaporación junto con la existencia de
interacciones río-acuífero.
En relación al 222Rn se pudo observar gracias a la técnica aplicada, que las actividades en el
río son considerablemente menores que las medidas en aguas subterráneas, situación que
podría estar explicada debido a la baja permeabilidad que presenta el subsuelo en el área
estudiada, que impide que el radón emigre con facilidad a la atmósfera, sin embargo,
técnicas anteriormente utilizadas respaldan la condición de interacción río-acuífero.
Para finalizar, se puede decir que en base a todas las metodologías aplicadas en la presente
memoria se lograron los objetivos planteados y los resultados obtenidos por cada una de las
metodologías son consistentes y reafirman la información en cuanto al alto grado de
conectividad de las aguas superficiales y subterráneas en el área analizada.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
77
REFERENCIAS
Alvarez P, Oyarzún R, 2006. Interacción río-acuífero en zonas áridas: contexto legal y
análisis de casos. Ponencia presentada al VIII Congreso Latino-Americano de Hidrología
Subterránea (ALSHUD). Asunción, Paraguay.
Anacona J, 2010. Sistematización y análisis crítico de la información hidrogeológica de la
cuenca del río Limarí, con especial énfasis en la zona bajo embalse y en la interacción
aguas superficiales/ aguas subterráneas. Memoria de Título, Ingeniería Civil Ambiental,
Universidad de La Serena, 170 p.
Astel A, Tsakovski S, Barbieri P, Simeonov V, 2007. Comparison of self-organizing maps
classification approach with cluster and principal components analysis for large
environmental data sets. Water Research 41: 4566-4578.
Baró J, Alemany R, 2000. Estadística II. Ed. Fundación per a la Universitat Oberta de
Catalunya. Barcelona.
Barrera F, 2012. Uso de un enfoque multimétodo para establecer la relación agua
superficial/agua subterránea en la parte baja de la cuenca del río Limarí, región de
Coquimbo. Memoria de Título, Ingeniería Civil Ambiental, Universidad de La Serena, 108
p.
Baskaran S, Ranskey T, Brodie R.S, Baker P, 2009. Investigating groundwater river
interactions using environmental tracers. Australian Journal of Earth Sciences 56: 13-19.
Bertin C. and Bourg A, 1994. Radon-222 and chloride as natural tracers of the infiltration
of river water into an alluvial aquifer in which there is significant river/groundwater
mixing. Environmental Science and Technology 28: 794-798.
CAZALAC, 2006. Aplicación de metodologías para determinar la eficiencia de uso del
agua. Estudio de caso en la región de Coquimbo. Gobierno Regional, 908 p.
Censo Agropecuario y Forestal 2007, Instituto Nacional de Estadística, Chile. Disponible
en:
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
78
http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/censos_agropecuarios/censo_agropecuario_07_
comunas.php Consultado el 10 de diciembre del 2012.
Clark I, Fritz P, 1997. Environmental isotopes in hydrogeology: New York, Lewis
Publishers, 328 p.
Craig H, 1961. Isotopic variations in meteoric waters. Science, 133: 1702-1703.
DGA, 1986. Mapa hidrogeológico de Chile. Escala 1:2.500.000. Texto explicativo.
Santiago de Chile. 36 p.
DGA, 2004. Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de
calidad. Cuenca del Río Limarí. Dirección General de Aguas, Ministerio de Obras Públicas,
Gobierno de Chile, 137 p.
DGA, 2008. Evaluación de los recursos hídricos subterráneos de la cuenca del río Limarí.
Informe Técnico N°268. Departamento de Administración de Recursos Hídricos, Dirección
General de Aguas, Ministerio de Obras Públicas, Gobierno de Chile, 40 p.
Drever J, 1997. The geochemistry of natural waters. Surface and groundwater
environments. (3ra Edición). Prentice Hall, 436 p.
Espinoza M. C, 2005. Vulnerabilidad de los acuíferos en los ríos Limarí y Maule mediante
las metodologías GOD y BGR. Memoria de Título, Departamento de Geología, Facultad de
Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile, 146 p.
Green G, Stewart S, 2008. Interactions between groundwater and surface water systems in
the Eastern Mount Lofty Ranges, South Australia, DWLBC Reportt 2008/27. Department
of Water, Land and Biodiversity Conservation Government of South Australia.
Güler G, Thyne G, McCray J, Turner A, 2002. Evaluation of graphical and multivariate
statistical methods for classification of water chemistry data. Hydrogeology Journal, 10:
455–474.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
79
Gutiérrez S, 2007. Consultoría Técnica. Anteproyecto normas secundarias de calidad
ambiental para la protección de las aguas continentales superficiales de la cuenca del Río
Limarí, Informe de Avance. Contrato de Consultoría 1854-15-LE07. Coquimbo, 163 p.
Jofré E, 2011. Caracterización de la interacción agua superficial/agua subterránea poco
profunda en la parte baja de la cuenca del río Limarí, a través del uso de herramientas
hidroquímicas e isotópicas. Memoria de Título, Ingeniería Civil Ambiental, Universidad de
La Serena, 154 p.
Johnson R, 1996. Elementary statistics. Belmont, etc.: Duxbury, cop.
Kaiser H. F, (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational
and Psychological Measurement, 20, 141-151.
Kalthoff N, Bischoff-Gauss I, Fiebig M, Fiedler F, Thürauf J, Novoa E, Pizarro C, Castillo
R, Gallardo L, Rondanelli R, (2002). Mesoscale Wind Regimes in Chile at 30ºS, Journal of
Applied Meteorology.
Lepeltier C, 1969. A simplified statistical treatment of geochemical data by graphical
representation. EconomicGeology 14: 538-550.
Martín-Guzmán P, 1991. Curso básico de estadística económica. AC, DL. Madrid. ISBN:
84-7288-142-3.
Peña Sánchez de Rivera D, 1987. Estadística. Modelos y Métodos. Volumen 2. Alianza
Editorial. Madrid. ISBN: 84-206-8110-5.
Rodríguez H, 2009. Declaración de Impacto Ambiental - Plan Regulador Intercomunal
Provincia de Limarí, IV Región de Coquimbo.
Romero H, Rovira A, Véliz G, 1988. Geografía IV Región de Coquimbo. Instituto
Geográfico Militar, Santiago, 425 p.
Shrestha S, Kazama F, 2007. An assessment of stream water quality of the río San Juan,
Nuevo Leon, Mexico, 1995-1996. Journal of Environmental Quality 31: 1256-1265.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
80
Stellato L, Petrella E, Terrasi F, Belloni P, Belli M, Sansone U, Celico F, 2008. Some
limitations in using
222
Rn to assess river-groundwater interactions: the case of Castel di
Sangro alluvial plain (central Italy). Hydrogeology Journal 16: 701-712.
Thyne G, Güler C, Poeter E, 2004. Sequential analysis of hydrochemical data for watershed
characterization. GroundWater, Vol. 42, N° 5: 711-723.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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81
ANEXOS
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82
A. Fotos proceso de recolección y preparación de muestras.
Figura A-1. Instrumentos y materiales de muestreo.
Figura A-2. Toma de muestra agua subterránea.
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Sandro Alexis Zambra Zambra
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83
Figura A-3. Medición parámetros físicos de río.
Figura A-4. Extracción muestra de precipitación en colector ubicado
en la localidad de Las Ramadas.
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84
Figura A-5. Proceso de medición de Radón, dispositivo RAD7.
Figura A-6. Proceso extracción muestras de aguas lluvia, mediante bomba peristáltica.
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Sandro Alexis Zambra Zambra
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85
B. Base de datos.
Tabla B-1. Datos de terreno: velocidad, caudal, temperatura, ancho de la superficie del río y tirante, 1° campaña.
Punto
G2
G3
M2
G7
V flotador
m/s
0,59
0,81
0,91
0,86
V
molinete
m/s
0,35
0,49
0,60
0,52
Q
flotador
m3/s
2,58
2,89
-
Q
molinete
m3/s
1,53
1,89
-
V (a usar) Q (a usar)
m/s
0,35
0,49
0,60
0,52
m3/s
1,53
1,89
-
T
Ancho
mediciones (tirante) h
promedio
°C
4,6
4,9
7,2
6,6
m
11
9
-
h (m)
0,40
0,35
-
16
23
26
30
Cm
37 50
27
35
35
37
37
55
56
58
48
40
Tabla B-2. Datos de terreno: velocidad, caudal, temperatura, ancho de la superficie del río y tirante, 2° campaña.
Punto
G2
M2
G5
R2
G8
V flotador
m/s
0,55
0,60
0,66
0,61
0,38
V
molinete
m/s
0,29
0,37
0,52
0,37
0,23
Q
flotador
m3/s
2,92
1,27
0,44
0,17
Q
molinete
m3/s
1,57
1,00
0,27
0,10
V (a usar) Q (a usar)
m/s
0,29
0,37
0,52
0,37
0,23
m3/s
1,57
1,00
0,27
0,10
T
Ancho
°C
-0,69
5,32
4,15
4,90
5,72
m
11
7,5
3,9
3,0
mediciones (tirante) h
18
14
23
10
17
26
27
27
15
17
35
26
20
29
18
47
17
20
25
18
cm
55 65
6
23 18
15
10
8
Promedio
69
63
35
41
h (m)
0,48
0,18
0,26
0,19
0,15
57
Tabla B-3. Datos de terreno: velocidad, caudal, temperatura, ancho de la superficie del río y tirante, 3° campaña.
Punto
G2
G3
M2
G5
V flotador
m/s
0,53
0,60
0,56
0,34
V
molinete
m/s
0,25
0,37
0,34
0,21
Q
flotador
m3/s
2,00
0,55
Q
molinete
m3/s
0,95
0,34
V (a usar) Q (a usar)
m/s
0,25
0,37
0,34
0,21
m3/s
0,95
0,34
T
Ancho
°C
5,7
8,6
8,0
11
m
10
8
0,8
7
mediciones (tirante) h
Promedio
10
15
22
22
cm
35 48
52
62
8
13
22
15
15
40
44
24
57
47
50
h (m)
0,38
0,23
Velocidades (V) y caudales (Q) promedios. Valores en rojo corresponden a datos ausentes y que fueron calculados a partir de la multiplicación del valor
de Vflotador por el promedio de la razón Vmolinete/Vflotador de datos existentes de las tres campañas. El mismo procedimiento se usó para los caudales y
en ambos casos la razón es igual a 0,61.
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86
Tabla B-4. Datos Agua Superficial y Subterránea - 1° Campaña, Abril de 2012
ID
Nombre
Coordenadas
(UTM)(m)
Altura
Tipo de muestra
Fecha
Norte
Este
m.s..n.m.
G1 APR Tulahuén
6.572.887
331.616
879
12-abr-12
G2 Río Grande en El Cuyano
6.577.029
330.672
895
25-abr-12
x
G3 Río Grande Pulpica
6.582.025
329.811
782
25-abr-12
x
G4 APR Carén
6.585.025
330.330
643
11-abr-12
G5 Río Grande después de Mostazal
6.590.306
327.123
621
25-abr-12
G6 APR Chilecito
6.595.844
323.650
642
11-abr-12
G7 Río Grande Mialqui
6.596.504
322.552
643
25-abr-12
x
G8 Río Grande Flor del Valle
6.601.632
315.928
444
25-abr-12
x
G9 APR Flor del Valle
6.601.879
315.091
457
11-abr-12
x
M1 APR Pedregal
6.585.638
336.792
881
12-abr-12
x
M2 Río Mostazal
6.586.393
330.855
712
25-abr-12
R1
6.600.702
324.947
643
11-abr-12
6.600.830
320.533
519
25-abr-12
APR Cerrillo de Rapel
R2 Río Rapel en Junta
APR: Agua Potable Rural.
A. Superficial
A. Subterránea
x
x
x
x
x
x
x
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Sandro Alexis Zambra Zambra
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87
Parámetros Terreno
ID
DO
(mg/l)
pH
pH (mV)
T °C
P (mmHg)
MΩ cm
CE
(μS/cm)
CE
(mS/cmA)
TDS
(mg/l)
SAL
(PSU)
OPR
DO (%)
G1
4,4
7,1
3,4
8,7
684,2
0,0037
273
0,214
137
0,15
-38,2
40,4
G2
12,4
7,4
-75,8
4,6
687,4
0,0039
257
0,181
128
0,14
-18,3
97,6
G3
10,2
7,5
-90,6
4,9
696,8
0,0039
260
0,185
129
0,14
-33,3
83,1
G4
4,2
7,4
-2,4
9,7
701,2
0,0027
375
0,302
188
0,21
-36,8
38,6
G5
12,5
7,8
-89,8
6,0
708,7
0,0035
292
0,211
144
0,16
-32,0
109,2
G6
9,9
7,3
-28,4
10,3
713,1
0,0021
480
0,392
240
0,27
-32,6
96,4
G7
13,1
7,8
-94,1
6,6
717,3
0,0033
302
0,225
151
0,17
-35,2
104,0
G8
11,1
7,8
-80,9
7,2
725,3
0,0028
362
0,272
180
0,20
-29,8
97,7
G9
7,1
7,4
-3,5
10,7
723,1
0,0015
636
0,536
326
0,36
0,3
62,4
M1
3,3
7,1
-0,4
8,8
690,4
0,0019
526
0,41
261
0,29
-28,0
29,7
M2
4,7
7,3
20,2
7,2
701,2
0,0023
446
0,334
221
0,25
-4,2
42,2
R1
7,9
7,4
-17,0
9,4
708,0
0,0021
487
0,387
243
0,27
-24,0
91,0
R2 12,9 7,6
-48,2
6,5
719,9
PSU: Escala práctica de salinidad ampliada
0,0017
574
0,426
286
0,32
-27,2
110,9
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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88
Parámetros Químicos (mg/l)
ID
Al
As
B
Cd
Ca
Cu
Fe
Mg
Mn
K
Si
Na
Zn
HCO3
Cl
PO4
NO3
SO4
G1
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
66,2
0,01
0,07
7,7
<0.02
2,60
<0.1
23,6
0,032
115
20
<0.30
4,2
52
G2
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
48
0,01
0,12
5,3
<0.02
0,95
<0.1
14,4
0,012
113
21
<0.30
4,1
49
G3
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
47,8
0,03
0,1
5,2
<0.02
0,57
<0.1
14,5
0,008
126
21
<0.30
6,3
54
G4
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
84
0,03
0,07
9,3
<0.02
3,60
<0.1
26,2
0,11
165
21
<0.30
11,9
56
G5
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
53,2
0,01
0,12
6,6
<0.02
0,58
<0.1
15,5
0,005
139
21
<0.30
10,9
62
G6
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
97,7
0,02
0,06
17,2
<0.02
3,10
<0.1
31,0
0,097
215
22
<0.30
9,1
78
G7
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
55,4
0,01
0,1
7,1
<0.02
0,55
<0.1
16,0
0,02
132
21
<0.30
6,1
48
G8
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
62,9
0,01
0,09
9,4
<0.02
0,21
<0.1
19,0
0,005
165
21
<0.30
6,8
69
G9
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
119,7 0,02
0,07
19,7
<0.02
3,20
<0.1
40,3
0,045
255
28
<0.30
14,4
121
M1
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
112
0,03
0,08
14,2
<0.02
2,90
<0.1
32,2
0,01
210
21
<0.30
8,4
113
M2
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
58,7
0,01
0,11
14,7
<0.02
1,07
<0.1
18,4
0,001
214
15
<0.30
3,4
103
R1
<0.25
<0.005
<0.40
<0.005
111,2 0,02
0,09
14,8
<0.02
3,00
<0.1
26,0
0,012
205
13
<0.30
7
107
51,5
0,08
20
<0.02
0,86
<0.1
28,1
0,05
272
19
<0.30
3,4
125
R2
<0.25
<0.005 <0.40 <0.005
<: Indica bajo el límite de detección
0,01
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
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89
Isótopos
ID
δ²H ( °/oo)
δ18O (°/oo)
222
Rn (Bq/m3)
G1
-86,6
-11,94
12.515
G2
-86,7
-11,96
1.011
G3
-86,6
-11,94
501
G4
-84,4
-11,65
6.762
G5
-85,7
-11,78
337
G6
-82,5
-11,37
4.254
G7
-85,2
-11,66
373
G8
-83,5
-11,48
682
G9
-77,6
-10,66
17.505
M1
-86,3
-11,78
17.544
M2
-81,2
-11,25
1.463
R1
-87,6
-12,07
48.560
R2
-84,1
-11,49
3.231
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
90
Tabla B-5. Datos Agua Superficial y Subterránea -2° Campaña, Agosto 2012
ID
Nombre
Coordenadas
(UTM)(m)
Norte
Este
Altura
Fecha
m.s..n.m.
Tipo de muestra
A. Superficial
A. Subterránea
G1
APR Tulahuén
6.572.887
331.616
879
05-sep-12
G2
Río Grande en El Cuyano
6.577.029
330.672
895
08-ago-12
x
G3
Río Grande Pulpica
6.582.025
329.811
782
08-ago-12
x
G4
APR Carén
6.585.025
330.330
643
05-sep-12
G5
Río Grande después de Mostazal
6.590.306
327.123
621
08-ago-12
G6
APR Chilecito
6.595.844
323.650
642
05-sep-12
G7
Río Grande Mialqui
6.596.504
322.552
643
08-ago-12
x
G8
Río Grande Flor del Valle
6.601.632
315.928
444
08-ago-12
x
G9
APR Flor del Valle
6.601.879
315.091
457
05-sep-12
x
M1 APR Pedregal
6.585.638
336.792
881
05-sep-12
x
M2 Río Mostazal
6.586.393
330.855
712
08-ago-12
R1
6.600.702
324.947
643
05-sep-12
6.600.830
320.533
519
08-ago-12
APR Cerrillo de Rapel
R2 Río Rapel en Junta
APR: Agua Potable Rural.
x
x
x
x
x
x
x
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
91
Parámetros Terreno
ID
DO
(mg/l)
pH
pH (mV)
T °C
P (mmHg)
G1
5,4
7,1
4,0
6,87
681,0
G2
14,6
6,9
-67,5
-0,69
689,2
G3
14,2
7,5
-84,8
0,21
697,4
G4
4,3
7,0
4,2
7,10
701,3
G5
14,3
7,9
-94,4
4,15
708,0
G6
6,9
7,6
-30,7
8,05
713,3
G7
13,6
8,0
-92,1
6,38
715,6
G8
11,7
7,7
-76,4
5,72
723,3
G9
4,3
7,2
-9,6
7,29
723,2
M1
3,0
7,2
-3,7
7,36
688,4
M2
12,5
7,6
-63,8
5,32
702,3
R1
4,2
7,3
-14,9
7,54
707,4
R2
12,7
7,8
-84,1
4,90
718,1
PSU: Escala práctica de salinidad ampliada
MΩ cm
CE
(μS/cm)
CE
(mS/cmA)
TDS
(mg/l)
SAL
(PSU)
OPR
DO (%)
0,0039
0,0043
0,0038
0,0029
0,0032
0,0022
0,0030
0,0022
0,0019
0,0020
0,0023
0,0022
0,0019
274
260
277
366
334
479
353
468
543
532
461
491
569
0,194
0,141
0,165
0,261
0,221
0,351
0,248
0,326
0,395
0,382
0,314
0,353
0,385
130
116
132
173
159
227
168
224
260
251
218
231
270
0,14
0,13
0,15
0,19
0,18
0,25
0,19
0,25
0,29
0,28
0,24
0,26
0,30
-1,4
-46,9
-19,4
1,2
2,8
1,8
1,6
-5,1
74,5
3,1
-15,5
-3,0
-1,3
46,2
106,4
103,5
38,5
115,5
52,0
111,0
98,1
34,2
25,8
106,6
36,6
104,1
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
92
Parámetros Químicos (mg/l)
ID
Al
As
B
Cd
G1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G3 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G4 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G5 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G6 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G7 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G8 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G9 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
M1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
M2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
R1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
R2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
<: Indica bajo el límite de detección
Ca
Cu
Fe
Mg
Mn
K
Si
Na
Zn
HCO3
Cl
PO4
NO3
SO4
34,9
34,7
30,5
48
35,2
57,2
35
43,6
77,2
67,6
51,5
68,3
52,4
0,02
0,03
0,02
0,02
0,02
0,05
0,01
0,01
0,03
0,03
0,01
0,02
0,01
0,06
0,42
0,12
0,08
0,24
0,07
0,16
0,19
0,09
0,07
0,16
0,06
0,18
8,5
5,7
5,2
9,6
7,3
16,3
8,0
13,6
17,7
13,8
13,1
14,7
17,6
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
1,00
1,23
0,84
1,80
0,96
2,10
0,77
0,48
2,20
1,40
1,56
1,90
1,06
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
20,2
20,5
18,7
21,9
20,3
26,8
20,2
31,1
35,6
26,5
23,2
22,8
29,6
0,053
0,043
0,008
0,086
0,193
0,099
0,042
0,132
0,015
0,019
0,076
0,03
0,038
143
110
116
121
154
192
187
195
259
291
195
228
253
21
23
27
24
30
28
30
32
24
23
23
11
16
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
13,8
3,9
3,5
33,1
8,5
14,3
4,3
5,4
16,2
25,7
5,3
11,8
7,3
54
42
35
54
47
78
55
87
110
95
74
109
103
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
93
Isótopos
ID
δ²H (°/oo)
δ18O (°/oo)
G1
G2
G3
G4
G5
G6
G7
G8
G9
M1
M2
R1
R2
-86,5
-87,1
-87,4
-83,2
-86,5*
-80,4
-86,2
-83,6
-78,2
-84,3
-83,3
-87,1
-85,1
-11,63
-12,03
-12,05
-11,35
-12,51*
-11,04
-11,91
-11,44
-10,83
-11,46
-11,53
-11,72
-11,71
222
Rn (Bq/m3)
15.030
407
201
13.996
290
7.375
871
1.438
17.281
21.516
1.048
51.799
605
(*) Debido a que la muestra G5 presentó valores muy negativos, se solicitó nueva evaluación, resultando -85,9°/oo
para δ²H y -12,13 °/oo para δ18O, valores que fueron registrados pero no considerados en este estudio.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
94
Tabla B-6. Datos Agua Superficial y Subterránea -3° Campaña, Diciembre 2012
ID
Nombre
Coordenadas (UTM)
Altura
Fecha
Tipo de muestra
Norte
Este
m.s..n.m.
G1 APR Tulahuén
6.572.887
331.616
879
05-dic-12
G2 Río Grande en El Cuyano
6.577.029
330.672
895
28-nov-12
x
G3 Río Grande Pulpica
6.582.025
329.811
782
28-nov-12
x
G4 APR Carén
6.585.025
330.330
643
05-dic-12
G5 Río Grande después de Mostazal
6.590.306
327.123
621
28-nov-12
G6 APR Chilecito
6.595.844
323.650
642
05-dic-12
G7 Río Grande Mialqui
6.596.504
322.552
643
28-nov-12
x
G8 Río Grande Flor del Valle
6.601.632
315.928
444
28-nov-12
x
G9 APR Flor del Valle
6.601.879
315.091
457
05-dic-12
x
M1 APR Pedregal
6.585.638
336.792
881
05-dic-12
x
M2 Río Mostazal
6.586.393
330.855
712
28-nov-12
R1
6.600.702
324.947
643
05-dic-12
6.600.830
320.533
519
28-nov-12
APR Cerrillo de Rapel
R2 Río Rapel en Junta
APR: Agua Potable Rural.
A. Superficial
A. Subterránea
x
x
x
x
x
x
x
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
95
Parámetros Terreno
ID
DO
(mg/l)
pH
pH (mV)
T °C
P (mmHg)
G1
7,0
7,5
-15,0
6,66
G2 10,1
7,4
-92,2
5,7
G3
8,8
7,4
-108,7
8,6
G4
3,4
7,4
-13,2
7,43
G5 11,8
7,8
-110,2
11,0
G6
6,7
7,6
-44,9
7,86
G7
7,7
7,6
-93,0
12,3
G8 12,7
7,6
-80,0
10,1
G9
4,1
7,5
-27,1
8,59
M1
4,2
7,5
-6,0
6,77
M2 10,7
7,8
-69,9
8,0
R1
6,1
7,5
-31,9
7,21
R2 11,5
7,9
-76,5
10,7
PSU: Escala práctica de salinidad ampliada
683,7
686,6
696,6
690,2
709,2
714,8
716,9
725,4
724,5
702,9
702,4
709,3
719,7
MΩ cm
CE
(μS/cm)
CE
(mS/cmA)
TDS
(mg/l)
SAL
(PSU)
OPR
DO (%)
0,0036
0,0037
0,0038
0,0019
0,003
0,0021
0,0032
0,0022
0,0017
0,0028
0,0022
0,002
0,0018
288
389
392
464
499
497
471
669
636
472
654
524
830
0,205
0,196
0,209
0,399
0,280
0,365
0,270
0,373
0,460
0,271
0,347
0,375
0,464
137
135
134
262
169
238
159
230
294
180
225
247
282
0,15
0,15
0,15
0,29
0,18
0,26
0,17
0,25
0,33
0,20
0,25
0,28
0,31
11,8
-4,1
-15,5
6,0
4,8
4,3
1,6
12,3
16,5
13,1
-4,7
7,0
7,4
57,8
87,9
71,0
30,3
116,4
60,2
73,3
118,1
36,4
35,2
978,0
39,6
109,1
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena
96
Parámetros Químicos (mg/l)
ID
Al
As
B
Cd
G1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G3 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G4 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G5 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G6 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G7 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G8 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
G9 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
M1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
M2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
R1 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
R2 <0,25 <0,005 <0,40 <0,005
<: Indica bajo el límite de detección
Ca
Cu
Fe
Mg
Mn
K
Si
Na
Zn
HCO3
Cl
PO4
NO3
SO4
31
35,6
35
42,6
45,9
55
45,6
58,1
76,3
66,2
65,9
67,7
79,6
0,02
0,11
0,03
0,08
0,01
0,01
0,02
0,02
0,02
0,01
0,02
0,01
0,01
0,14
0,27
0,17
0,31
0,1
0,22
0,2
0,14
0,27
0,13
0,2
0,16
0,14
8,4
5,0
5,2
9,7
9,1
16,1
7,7
14,9
20,9
15,0
14,4
16,6
20,8
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
<0,02
2,40
0,42
0,38
5,80
0,51
4,00
0,54
0,59
3,60
3,60
0,49
3,50
0,69
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
<0,1
21,9
10,3
14,9
19,3
13,8
24,4
13,0
30,0
33,1
24,9
13,9
20,4
27,4
0,065
0,123
0,041
0,066
0,016
0,075
0,016
0,021
0,052
0,035
0,044
0,034
0,008
100
120
110
145
150
200
140
175
250
190
200
200
210
28
35
35
35
32
25
32
32
35
28
25
18
35
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
<0,30
23
5,5
4,7
29
13,9
23
7,1
11,3
40
22
5,3
19
11,2
38
30
28
51
64
63
65
96
109
100
75
93
133
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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97
Isótopos
ID
δ²H °/oo
δ18O °/oo
G1
-86,4
-11,7
20.623
G2
-84,5
-11,6
490
G3
-85,1
-11,6
399
G4
-84,7
-11,6
28.932
G5
-82,7
-11,3
465
G6
-83,2
-11,5
20.174
G7
-83,1
-11,2
2.065
G8
-80,2
-10,8
2.266
G9
-77,0
-10,7
14.134
M1
-86,1
-11,6
24.939
M2
-80,7
-10,9
931
R1
-86,9
-12,1
44.423
R2
-83,6
-11,1
2.094
222
Rn Bq/m3
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Sandro Alexis Zambra Zambra
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98
Tabla B-7. Ubicación estaciones de aguas lluvias (colectores)
Estación
Norte
UTM (m)
Este
UTM (m)
Altura
m.s.n.m.
Carretera
6.614.319
260.800
214
La Paloma
6.602.501
304.970
335
Tulahuén
6.572.954
331.025
987
Las Ramadas
6.567.449
348.782
1.380
Tabla B-8. Resultados análisis isotópico muestras de agua lluvia
Fecha
03/05/2012
03/05/2012
03/05/2012
03/05/2012
21/11/2012
21/11/2012
21/11/2012
21/11/2012
Identificación
Las Ramadas
Tulahuén
La Paloma
Carretera
Las Ramadas
Tulahuén
La Paloma
Carretera
Fecha análisis
03/07/2012
03/07/2012
03/07/2012
03/07/2012
25/01/2013
25/01/2013
25/01/2013
25/01/2013
d o/oo 2H
-79,3
-50,0
-18,4
-13,2
-62,6
-54,9
-29,6
-18,4
d o/oo 18 O
-11,5
-7,8
-3,5
-2,0
-8,9
-8,2
-5,3
-4,4
Tabla B-9. Precipitaciones 2012.
Colector
Fecha
Precipitaciones
mm
Las Ramadas
27/04/2012
26/05/2012
31/08/2012
31/10/2012
27/04/2012
26/05/2012
31/08/2012
31/10/2012
30/04/2012
31/05/2012
31/08/2013
30/04/2012
31/05/2012
30/06/2012
31/08/2012
31/10/2012
17,6
2,9
17,2
3,5
17,6
2,9
17,2
3,5
1,5
0,3
16
3,6
1,5
0,5
33,2
4,0
Tulahuen
La Paloma
Carretera
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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Tabla B-10. Concentraciones por subcuenca del área de estudio
Concentraciones Promedio (mg/L)
1° Campaña
Aguas
Subterráneas
Aguas
Superficiales
Subcuencas (N)
Ca
Mg
Na
K
HCO3
SO4
Cl
Río Grande (4)
91,9
13,5
30,3
3,1
188
77
23
Río Mostazal (1)
112
14,2
32,2
2,9
210
113
21
Río Rapel (1)
111,2
14,8
26
3
205
107
13
Río Grande (5)
53,5
6,7
15,9
0,6
135
56
21
Río Mostazal (1)
58,7
14,7
18,4
1,1
214
103
15
Río Rapel (1)
51,5
20
28,1
0,9
272
125
19
Concentraciones Promedio (mg/L)
2° Campaña
Aguas
Subterráneas
Aguas
Superficiales
Subcuencas (N)
Ca
Mg
Na
K
HCO3
SO4
Cl
Río Grande (4)
54,3
13,0
26,1
1,8
179
74
24
Río Mostazal (1)
67,6
13,8
26,5
1,4
291
95
23
Río Rapel (1)
68,3
14,7
22,8
1,9
228
109
11
Río Grande (5)
35,8
8,0
22,2
0,9
152
53
28
Río Mostazal (1)
51,5
13,1
23,2
1,6
195
74
23
Río Rapel (1)
52,4
17,6
29,6
1,1
253
103
16
Concentraciones Promedio (mg/L)
3° Campaña
Aguas
Subterráneas
Aguas
Superficiales
Subcuencas (N)
Ca
Mg
Na
K
HCO3
SO4
Cl
Río Grande (4)
51,2
13,8
24,7
4,0
174
65
31
Río Mostazal (1)
66,2
15
24,9
3,6
190
100
28
Río Rapel (1)
67,7
16,6
20,4
3,5
200
93
18
Río Grande (5)
44,0
8,4
16,4
0,5
139
57
33
Río Mostazal (1)
65,9
14,4
13,9
0,5
200
75
25
Río Rapel (1)
79,6
20,8
27,4
0,7
210
133
35
N: Número de muestras por subcuenca.
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C. Definición de clases para mapas de 222Rn.
Los intervalos (clases) utilizados en la distribución espacial de las actividades de
222
Rn fue
la siguiente:
Figura C-1. Intervalos de 222Rn
Para determinar los valores extremos de cada uno de los intervalos, se realizó el siguiente
procedimiento:
1° A los valores mínimo y máximo (ambas campañas en conjunto) se les aplicó una
transformación logarítmica
Valor mínimo (Vmin):
201 Bq/m3 Log(Vmin) = Log 201 = 2,30
Valor máximo (Vmax): 51.799Bq/m3 Log(Vmax) = Log 51.799 = 4,71
La diferencia entre ambos valores (en logaritmo) corresponde al rango total (R):
R = Log(Vmax) – Log(Vmin)
R = 4,71-2,30 = 2,41
2° Como se definieron 4 intervalos (arbitrariamente), el valor del rango de cada intervalo
(I) se calcula como el rango total dividido por 4:
I = R/4
I = (2,41 / 4) = 0,60
3° Para determinar los valores extremos de cada intervalo, se realizó el cálculo comenzando
con el valor máximo (Log(Vmax)) y restando cada vez el valor del rango de cada intervalo
(I):
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Sandro Alexis Zambra Zambra
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Log(Vmax) - I : 4,71 – 0,60 = 4,11
4,11 – 0,60 = 3,51
3,51 – 0,60 = 2,91
2,91 – 0,60 = 2,31
4° Finalmente, se aplica antilogaritmo a cada valor anterior para obtenerlo en la unidad
requerida (Bq/m3), y arbitrariamente, se establece un valor aproximado al calculado como
valor extremo de cada intervalo (mostrados en la Fig. C-1)
Antilog 4,71= 51.286 (se aproxima a 52.000)
Antilog 4,11= 12.882 (se aproxima a 13.000)
Antilog 3,51= 3.236 (se aproxima a 3.000)
Antilog 2,91 = 813 (se aproxima a 800)
Antilog 2,31 = 204 (se aproxima a 200)
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D. Análisis de normalidad
Para realizar el análisis de normalidad, se utilizó el softwareMinitab 15. Las siguientes
figuras corresponden a capturas al ejecutar el software y seleccionar gráfica de
probabilidad:
Figura D-1. Selección de gráfica de probabilidad en software Minitab 15
Figura D-2. Cuadro de diálogo, selección de distribución a evaluar.
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La Fig. D-3 muestra la gráfica de salida del software (al seleccionar la distribución
“Normal”, como se muestra en la Fig. D-2), para el parámetro sodio (1° campaña).
Figura D-3. Gráfica de probabilidad normal (ejemplo para el sodio, 1°campaña), salida software Minitab 15.
Se destaca con la elipse roja los valores “AD” (Anderson-Darling) y valor “P”.
Una vez realizadas las gráficas de probabilidad normal para todos los parámetros (de cada
campaña), los resultados se muestran las Tablas D-1, D-2 y D-3. Aquellos parámetros que
resultaron tener el valor “P” mayor que “α” (0,05) son los que se ajustaron a la distribución
normal y no fue necesario realizar transformaciones. En los casos en que los valores “P”
resultaron menor a 0,05, se evaluó el mejor ajuste en las distribuciones lognormal,
exponencial, Weibull y gamma, en este caso, el criterio para utilizar el parámetro en el
análisis multivariado fue el siguiente: si simultáneamente ocurre que el valor de “AD”
(Anderson-Darling) disminuye y “P” aumenta (con respecto a los valores de “AD” y “P”
resultantes de la gráfica de probabilidad normal), el parámetro fue seleccionado para el
análisis multivariado. Si lo anterior ocurría en mas de una distribución se seleccionaba el
mejor ajuste de la distribución que presentara el mayor valor “P”, como se indica en las
figuras D-4 y D-5.
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Tabla D-1. Resultados test Anderson Darling (1° campaña)
Probabilidad
Parámetro
Normal
AD
p
pH
CE
0,36
0,39
0,40
0,33
Ca
0,84
0,02
Mg
K
Na
Zn
Fe
Cu
HCO3
NO3
SO3
Cl
δ2H
δ18O
222
Rn
0,51
0,97
0,37
1,17
0,32
1,43
0,41
0,34
0,74
1,35
0,55
0,46
1,56
0,17
0,01
0,36
<0,005
0,48
<0,005
0,30
0,45
0,04
<0,005
0,12
0,22
< 0,005
Lognormal
AD
Exponencial
p
AD
p
Weibull
AD
p
Gamma
AD
mejor ajuste
p
normal
normal
0,65
0,07
2,79
<0,003
0,81
0,03
0,77
0,05
0,68
0,06
0,79
0,20
0,86
0,02
0,81
0,04
0,21
0,82
0,45
0,531
0,29
>0,25
0,32
>0,25
1,48
<0,005
2,19
0,005
1,43
<0,001
1,55
<0,005
0,63
1,48
0,08
<0,005
2,62
4,46
<0,003
<0,003
0,75
1,38
0,04
<0,01
0,73
1,44
0,06
<0,005
0,31
0,52
2,06
0,01
0,37
>0,25
0,47
>0,25
lognormal
normal
exponencial
normal
lognormal
normal
(*)
normal
normal
lognormal
(**)
normal
normal
lognormal
(*) No se ajusta a ninguna distribución.
(**) No se ajusta a ninguna distribución, pero se trabajó de igual forma con los valores reales.
Tabla D-2. Resultados test Anderson Darling (2° campaña)
Probabilidad
Parámetro
Normal
Lognormal
AD
Exponencial
p
AD
p
Weibull
AD
p
Gamma
AD
mejor ajuste
AD
p
pH
CE
0,26
0,46
0,64
0,22
p
normal
normal
Ca
0,46
0,21
normal
Mg
K
Na
Zn
Fe
Cu
HCO3
NO3
SO4
Cl
δ2H
δ18O
222
Rn
0,39
0,26
0,61
0,59
0,84
0,79
0,28
0,77
0,41
0,41
0,59
0,17
1,34
0,32
0,64
0,09
0,10
0,02
0,03
0,58
0,03
0,30
0,30
0,10
0,91
< 0,005
normal
normal
normal
normal
lognormal
gamma
normal
lognormal
normal
normal
normal
normal
lognormal
0,38
0,74
0,35
0,04
1,26
1,89
0,05
0,01
0,52
0,69
0,18
0,06
0,48
0,73
0,25
0,06
0,27
0,63
0,74
0,22
0,39
>0,25
0,38
>0,25
0,54
0,14
3,22
<0,003
0,61
0,10
0,64
0,12
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 105
Tabla D-3. Resultados test Anderson Darling (3° campaña)
Probabilidad
Parámetro
Normal
Lognormal
AD
Exponencial
p
AD
p
Weibull
AD
p
Gamma
AD
mejor ajuste
AD
p
pH
CE
0,70
0,38
0,05
0,35
p
normal
normal
Ca
0,30
0,54
normal
Mg
K
Na
Zn
Fe
Cu
HCO3
NO3
SO4
Cl
δ2H
δ18O
222
Rn
0,38
1,11
0,26
0,40
0,43
2,15
0,31
0,40
0,22
0,80
0,35
0,40
0,97
0,34
<0,005
0,64
0,32
0,26
<0,005
0,52
0,31
0,79
0,03
0,42
0,31
0,01
1,08
<0,005
0,98
0,11
1,13
<0,01
1,17
0,01
1,05
0,01
1,29
0,05
1,34
<0,01
1,42
<0,005
0,94
0,01
4,25
<0,003
0,85
0,02
0,91
0,02
0,68
0,06
2,34
<0,003
0,76
0,04
0,75
0,07
normal
exponencial
normal
normal
normal
exponencial
normal
normal
normal
weibull
normal
normal
lognormal
Figura D-4. Selección de identificación de la distribución individual en software Minitab 15.
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 106
Figura D-5. Gráficas de probabilidad (ejemplo para el 222Rn, 2º campaña), salida software Minitab 15.
Como se puede observar en la Tabla D-1, para el caso del Cu, ocurre que el valor de “P” no
cambia al aplicar la transformación logarítmica, siendo aun muy pequeño (< 0,005). En la
siguiente figura (Fig. D-6), se muestran las gráficas de probabilidad normal y lognormal
para este caso particular, donde se puede observar además los valores de “AD” y “P”
mostrados en la Tabla D-1.
Figura D-6. Gráficas de probabilidad normal y lognormal para el Cu, 1° Campaña
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 107
E. Análisis de cluster
Salida (output) software Minitab 15, al realizar el análisis de cluster:
Resultados para 1° Campaña (Abril 2012).
Análisis de observaciones de conglomerado: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; ...
Variables estandarizadas, Distancia euclediana, Enlace de Ward
Pasos de amalgamación
Paso
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Número
de
grupos
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Nivel de
semejanzal
85,5819
79,1801
74,7781
70,2980
69,3287
63,2051
53,8908
51,7801
43,2934
22,9450
17,0550
-69,7111
Nivel de
distancia
1,4102
2,0363
2,4669
2,9050
2,9998
3,5988
4,5098
4,7162
5,5463
7,5365
8,1125
16,5988
Grupos
incorporados
2
3
7
8
5
7
10
12
4
6
2
5
11
13
1
4
1
10
1
11
1
9
1
2
Número de
obs. en el
grupo nuevo
2
2
3
2
2
5
2
3
5
7
8
13
Nuevo
grupo
2
7
5
10
4
2
11
1
1
1
1
1
Partición final
Número de grupos: 1
Grupo1
Número de
observaciones
13
Dentro de
la suma de
cuadrados
del grupo
180
Distancia
promedio
desde el
centroide
3,61065
Distancia
máxima desde
centroide
6,43192
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Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 108
Resultados para 2° Campaña (Agosto 2012).
Análisis de observaciones de conglomerado: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; ...
Variables estandarizadas, Distancia euclediana, Enlace de Ward
Pasos de amalgamación
Paso
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Número
de
grupos
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Nivel de
semejanzal
71,9294
69,5253
66,4157
65,9439
61,1723
59,0758
58,4588
50,3181
42,0599
20,8090
16,2688
-58,0330
Nivel de
distancia
2,6263
2,8512
3,1422
3,1863
3,6328
3,8289
3,8866
4,6483
5,4209
7,4092
7,8340
14,7857
Grupos
incorporados
3
7
1
4
11
13
10
12
6
9
8
11
2
3
2
5
6
10
6
8
1
2
1
6
Nuevo
grupo
3
1
11
10
6
8
2
2
6
6
1
1
Número de
obs. en el
grupo nuevo
2
2
2
2
2
3
3
4
4
7
6
13
Partición final
Número de grupos: 1
Grupo1
Número de
observaciones
13
Dentro de
la suma de
cuadrados
del grupo
180
Distancia
promedio
desde el
centroide
3,60734
Distancia
máxima desde
centroide
5,38960
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 109
Resultados para 3° Campaña (Diciembre 2012).
Análisis de observaciones de conglomerado: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; ...
Variables estandarizadas, Distancia euclediana, Enlace de Ward
Pasos de amalgamación
Paso
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Número
de
grupos
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Nivel de
semejanzal
76,8503
68,2102
63,7675
62,2245
58,7690
54,7000
51,7529
35,3285
30,0329
22,7365
-11,1807
-42,2252
Nivel de
distancia
2,0074
2,7566
3,1418
3,2756
3,5752
3,9280
4,1836
5,6078
6,0670
6,6997
9,6407
12,3326
Grupos
incorporados
5
7
6
10
2
3
8
11
6
12
1
2
8
13
1
5
8
9
4
6
1
4
1
8
Número de
obs. en el
grupo nuevo
2
2
2
2
3
3
3
5
4
4
9
13
Nuevo
grupo
5
6
2
8
6
1
8
1
8
4
1
1
Partición final
Número de grupos: 1
Grupo1
Número de
observaciones
13
Dentro de
la suma de
cuadrados
del grupo
180
Distancia
promedio
desde el
centroide
3,57604
Distancia
máxima desde
centroide
5,28658
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 110
F. Análisis de componentes principales (ACP)
Salida (output) software Minitab 15, al realizar el análisis de componentes principales:
Resultados para 1° Campaña (Abril 2012).
Análisis de componente principal: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; HCO3; Cl; SO4; NO3
Análisis de los valores y vectores propios de la matriz de correlación
Valor propio
Proporción
Acumulada
6,5060
0,542
0,542
2,2728
0,189
0,732
1,5643
0,130
0,862
0,8220
0,069
0,930
0,4369
0,036
0,967
Variable
pH
CE
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
Cl
SO4
NO3
PC1
-0,203
0,356
0,332
0,345
0,292
0,385
0,203
-0,304
0,324
0,089
0,299
0,186
PC2
-0,059
-0,235
0,109
-0,268
0,193
0,079
0,422
-0,250
-0,317
0,428
-0,408
0,351
PC3
0,620
0,167
-0,102
0,104
-0,410
0,046
-0,000
0,112
0,193
0,451
0,100
0,364
PC4
-0,109
-0,019
0,417
-0,181
0,184
-0,004
-0,542
0,375
-0,143
-0,023
0,098
0,532
PC5
0,495
-0,031
0,248
-0,019
0,081
-0,125
0,323
-0,095
0,019
-0,694
-0,088
0,258
Resultados para 2° Campaña (Agosto 2012).
Análisis de componente principal: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; HCO3; Cl; SO4; NO3
Análisis de los valores y vectores propios de la matriz de correlación
Valor propio
Proporción
Acumulada
6,3140
0,526
0,526
2,3573
0,196
0,723
1,2590
0,105
0,828
0,6993
0,058
0,886
0,5706
0,048
0,933
Variable
pH
CE
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
Cl
SO4
NO3
PC1
-0,073
0,361
0,385
0,369
0,265
0,303
-0,129
-0,222
0,341
-0,197
0,375
0,237
PC2
-0,545
-0,248
0,046
-0,187
0,299
-0,275
-0,283
-0,332
-0,221
-0,289
-0,155
0,303
PC3
-0,009
-0,020
0,040
0,034
0,214
0,079
0,639
-0,208
-0,138
0,465
-0,119
0,494
PC4
-0,504
-0,031
0,117
0,034
0,287
0,404
0,026
0,633
-0,202
0,129
-0,015
-0,160
PC5
0,141
0,065
0,006
0,097
0,240
-0,325
0,533
0,271
-0,127
-0,647
0,096
-0,032
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 111
Resultados para 3° Campaña (Diciembre 2012).
Análisis de componente principal: pH; CE; Ca; Mg; K; Na; Zn; Fe; HCO3; Cl; SO4; NO3
Análisis de los valores y vectores propios de la matriz de correlación
Valor propio
Proporción
Acumulada
5,8311
0,486
0,486
2,6653
0,222
0,708
1,2051
0,100
0,808
0,8999
0,075
0,883
0,6749
0,056
0,940
Variable
pH
CE
Ca
Mg
K
Na
Zn
Fe
HCO3
Cl
SO4
NO3
PC1
0,262
0,361
0,397
0,396
-0,073
0,300
-0,240
-0,109
0,373
-0,079
0,402
0,122
PC2
-0,330
-0,060
0,055
0,143
0,442
0,244
0,316
0,483
0,169
0,081
0,001
0,492
PC3
-0,222
-0,350
0,019
0,103
-0,176
0,068
0,095
-0,272
0,071
-0,803
-0,050
0,215
PC4
-0,127
-0,216
-0,203
-0,068
0,127
0,425
-0,443
-0,447
-0,266
0,295
0,057
0,371
PC5
-0,182
-0,060
-0,002
0,064
-0,738
0,344
0,424
-0,015
0,036
0,339
-0,002
0,018
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Departamento de Ingeniería de Minas – Facultad de Ingeniería – Universidad de La Serena 112
G. Análisis cuantitativo
Al aplicar el método de Stellato et al. (2008), para el cálculo de la actividad de 222Rn teórica
en el punto aguas abajo del tramo 2 (Cd) se usaron los valores de V, h y T (disponibles en
las Tablas B-2 y B-3) correspondientes a la muestra de agua superficial G5 la cual estaba
disponible.
En la Tabla G-1 se pueden observar los valores utilizados y calculados para determinar Cd
en cada campaña y en la Tabla G-2 los valores de % Qg/Qr .
Observaciones:
-
En la Tabla G-1:
y por lo tanto, Cd = Cu*eN
N=
-
En la Tabla G-2:
Rcalc = Cd (en cada tramo)
Notación muestras: u (muestra de río aguas arriba en el tramo), d (muestra de río aguas
abajo en el tramo), gw (muestra de agua subterránea asociada al tramo).
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
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113
Tabla G-1. Datos y valores calculados aplicando la ecuación 6 (Stellato et al., 2008) para tramo 2, río Grande.
Muestras
Campaña
2
3
U
G5
G5
d
G7
G7
gw
G6
G6
V
prom
X
(m)
8.000
8.000
(m/s)
0,52
0,21
h prom
λ
(m)
0,26
0,23
-1
(s )
2,08E-06
2,08E-06
Tprom
(K)
278,4
284,8
D
D
Cu
(dato)
2
2
3
(cm /s)
7,8E-06
9,3E-06
(m /s)
7,8E-10
9,3E-10
N
-2,4
-5,5
(Bq/m ) (Bq/m3)
290
26
465
2
Tabla G-2. Aplicación de la ecuación 7 (Stellato et al., 2008), para tramo 2, río Grande.
Campaña Rn obs (dato)
2
871
3
2.065
Rn calc
(Cd)
26
2
Rn gw
(dato)
7.375
20.174
% Qgw/Qr
11
10
“Caracterización de la interacción agua superficial / agua subterránea poco profunda en la cuenca del río Grande”
Sandro Alexis Zambra Zambra
Cd