Perfil de la Asignación Final Individual
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International Institute for Geo-Information Sciences and Earth Observation Universidad Mayor de San Simón Responsable: Lic. Israel Quino Lima “Modelo espacio temporal hidroquímico de metales pesados dentro de la cuenca Antequera en base a la actividad minera y agrícola” Maestría en Ciencias de la Geo-Información y Observación de la Tierra, mención en Evaluación de Recursos Hídricos Asesor: Lic. Stephan Dalence Martinic MSc. Perfil de la Asignación Final Individual Cochabamba - Bolivia 8 de diciembre de 2009 ACLARACION. El presente documento describe el proceso del trabajo de grado (asignación final) realizado a la culminación del programa de maestría realizada en la Universidad Mayor de San Simón, Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales (CLAS). Los criterios expresados en este documento corresponden a puntos de vista del autor y no necesariamente a enfoques del CLAS. AGRADECIMIENTOS Agradecimientos especiales a: Lic. Stephan Dalence Martinic Msc. Lic. Jorge Quintanilla Aguirre. Lic. Ana Maria Romero Msc. Agradecimiento y Reconocimiento especial a: Laboratorio de Hidroquímica del Instituto de Investigaciones Químicas UMSA. Proyecto “Gestión de Cuencas Áridas y Semiáridas con Influencia Minera – CAMINAR” Proyecto Manejo de Recurso Hídrico – Hidroquímica de la Cooperación Sueca ASDI-SAREC. Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales (CLAS). Las poblaciones sujetas a estudio: Chapana, Bolivar, Martha, Totoral, Avicaya, Cuchuavicaya, Huayllumu, Urmiri y Pazña del departamento de Oruro. Hoja de aprobación del perfil de proyecto de grado. Elaborado por: Lic. Israel Quino Lima Responsable Asesorado por: Lic. J. Stephan Dalence Martinic MSc. Asesor CLAS Lic. Jorge Quintanilla Aguirre Asesor Externo Autorizado por: Lic. J. Stephan Dalence Martinic MSc. Coordinador Académico Resumen El origen, movimiento e interacción de metales pesados dentro los cuerpos de agua de la cuenca Antequera, localizada en las proximidades al Lago Poopó - Oruro tiene mucha importancia, debido a la actividad minera y agrícola que se desarrolla en la zona. Es así que considerando la hidroquímica de la zona (minera y agrícola), se determino que existe gran influencia de la actividad minera sobre el recurso hídrico de esta cuenca. El análisis hidroquímico se desarrollo considerando los siguientes parámetros fisicoquímicos: arsénico, plomo, hierro, manganeso, cobre, cadmio, zinc, calcio, magnesio, sodio, potasio, carbonatos, bicarbonatos, sulfatos, nitratos, pH, y conductividad eléctrica. Estos parámetros fueron espacializados de manera directa, para el caso de las aguas superficiales y se uso la interpolación Moving Average Inverse Distance para el caso de las aguas subterráneas. Se realizo una comparación espacio temporal de los parámetros fisicoquímicos con datos de los periodos: secos, de transición y húmedos, desde el 2007 al 2009. El principal metal proveniente de las actividades mineras, como ser principalmente colas y desmontes, es el zinc. Las caracterización de las aguas indica las aguas de la zona minera son principalmente sulfato cálcicas, en cambio la zona agrícola presenta aguas cloruro sódicas y bicarbonato cálcicas. A través de la hidroquímica y la clasificación supervisada de imágenes satelitales de la cuenca, se encontró la relación existente entre el uso del suelo y la química de las aguas. En ese sentido las zonas con mayor impacto por la actividad minera comprenden desde el campamento Martha, Totoral y Avicaya, a lo largo del cauce principal de río hasta llegar al dique de Avicaya y de estas zonas, la mas afectadas por esta actividad, es la zona sur de la cuenca, la localidad de Pazña, esta zona conforma la llanura de infiltración o inundación, su principal actividad (agrícola) se ve grandemente afectada por las actividades mineras desarrolladas en la parte alta de la cuenca. Lista de contenidos Introducción……………………………………………………………………………………. Antecedentes………………………………………………………………………………….. Justificación……………………………………………………………………………………. Planteamiento del problema de investigación…………………………………………….. Pag 1 1 1 2 2 Objetivos………………………………………………………………………………………. 2.1 Objetivo General………………………………………………………………………………. 2.2 Objetivos Específicos………………………………………………………………………… 2 2 2 1 1.1 1.2 1.3 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 Marco Teórico…………………………………………………………………………………. Hidroquímica…………………………………………………………………………………… Minería y recursos minerales………………………………………………………………… Elementos Traza………………………………………………………………………………. Metales Pesados……………………………………………………………………………… Contaminación del agua por actividad minera…………………………………………….. Uso del agua para la agricultura……………………………………………………………. Cuenca hidrográfica………………………………………………………………………….. Calidad del agua………………………………………………………………………………. Geoestadística………………………………………………………………………………… Modelo espacio temporal…………………………………………………………………….. Análisis Exploratorio de Datos………………………………………………………………. Clasificación de imágenes …………………………………………………………………… Relación de Adsorción de Sodio (RAS)…………………………………………………….. 3 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 4 4.1 4.2 4.2.1 4.2.2 4.3 4.4 4.5 4.6 Marco Metodológico………………………………………………………………………….. Descripción de la zona de estudio…………………………………………………………... Tratamiento de datos…………………………………………………………………………. Base de datos…………………………………………………………………………………. Análisis Exploratorio de Datos………………………………………………………………. Control químico de datos…………………………………………………………………….. Obtención del límite de cuenca y red de drenaje …………………………………………. Clasificación de imágenes …………………………………………………………………… Recolección de puntos de verificación para la clasificación de las imágenes satelitales en campo y mediciones de algunos parámetros básicos de campo………... Análisis Hidroquímico…………………………………………………………………………. Relación de Adsorción de Sodio (RAS)…………………………………………………….. Espacialización de datos……………………………………………………………………... Análisis en función al tiempo………………………………………………………………… Relación del uso del suelo y la química de los cuerpos de agua……………………….. Identificación de las zonas que sufren cambios en las concentraciones en función al tiempo………………………………………………………………………………………….. Identificación de las zonas de mayor impacto por la actividad minera y de estas las zonas mas afectadas………………………………………………………………………… 7 7 8 8 9 10 10 10 Resultados y discusiones……………………………………………………………………. Análisis Exploratorio de Datos………………………………………………………………. Balance Iónico………………………………………………………………………………… Obtención del límite de cuenca y red de drenaje a partir del Modelo de Elevación Digital (MED)…………………………………………………………………………………. 14 14 16 4.7 4.8 4.9 4.10 4.11 4.12 4.13 5 5.1 5.2 5.3 11 12 13 13 14 14 14 14 17 5.4 5.5 5.5.1 5.5.1.1 5.5.1.2 5.5.2 5.5.2.1 5.5.2.2 5.5.3 5.5.4 5.5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 5.10 Clasificación de imágenes satelitales………………………………………………………. Resultado del análisis hidroquímico……………………………………………………….. Agua superficial……………………………………………………………………………….. Zona minera y llanura………………………………………………………………………… Zona agrícola………………………………………………………………………………….. Aguas subterráneas………………………………………………………………………….. Zona minera y llanuras……………………………………………………………………….. Zona agrícola………………………………………………………………………………….. Comparación por épocas……………………………………………………………………. Gráficos Scholler……………………………………………………………………………… Gráficos Piper y Stiff………………………………………………………………………….. Relación de Adsorción de Sodio (RAS)……………………………………………………. Espacialización de datos (interpolación)……………………………………………………. Análisis espacial en función al tiempo………………………………………………………. Relación del uso actual del suelo y la química del los cuerpos de agua……………….. Identificación de las zonas que sufren cambios en las concentraciones en función al tiempo………………………………………………………………………………………….. 5.11 Identificación de las zonas que mas impacto tiene por la actividad minera y las zonas mas afectadas por esta misma actividad…………………………………………………… 18 20 20 20 22 23 23 25 25 27 30 33 35 41 50 55 55 6 Conclusiones………………………………………………………………………………….. 57 7 Referencias Bibliográficos…………………………………………………………………… 59 8 Anexos………………………………………………………………………………………….. 62 Lista de figuras Figura 1 Figura 2 Figura 3 Figura 4 Figura 5 Figura 6 Figura 7 Figura 8 Figura 9 Figura 10 Figura 11 Figura 12 Figura 13 Figura 14 Figura 15 Figura 16 Figura 17 Figura 18 Figura 19 Figura 20 Figura 21 Flujograma de la metodología seguida…………………………………………………… Area de estudio……………………………………………………………………………… Puntos de verificación de la clasificación de imágenes………………………………… Estadística descriptiva……………………………………………………………………… Red de drenaje, límite de cuenca, subcuencas y microcuencas obtenidos del DEM Hidroprocessing……………………………………………………………………………… Puntos de muestreo………………………………………………………………………… Clasificación supervisada de imágenes satelitales …………………………………….. Fotografías de las categorías de clasificación de imágenes…………………………… Diagrama de barras para la comparación iónica - Junio 2007…………………………. Diagrama de barras para la comparación iónica - Agosto 2008……………………….. Diagrama de barras para la comparación iónica - Noviembre 2008…………………... Diagrama de barras para la comparación iónica - Agosto 2008……………………….. Diagrama de barras para la comparación iónica - Agosto 2008……………………….. Diagrama de barras para la comparación iónica - Noviembre 2008…………………... Diagrama de barras para la comparación iónica - TOTR1 (Totoral)…………………... Diagrama de barras para la comparación iónica - PAZR1 (Pazña)…………………… Diagrama Scholler para la zona alta de la cuenca……………………………………… Diagrama Scholler para la zona baja de la cuenca…………………………………….. Diagrama Stiff y Piper - Junio 2007………………………………………………………. Diagrama Stiff y Piper - Septiembre 2007………………………………………………. Diagrama Stiff y Piper - Noviembre 2007……………………………………………….. Pag 7 8 12 15 17 17 18 19 21 22 22 23 24 25 26 27 28 28 30 30 31 Figura 22 Figura 23 Figura 24 Figura 25 Figura 26 Figura 27 Figura 28 Figura 29 Figura 30 Figura 31 Figura 32 Figura 33 Figura 34 Figura 35 Figura 36 Figura 37 Figura 38 Figura 39 Figura 40 Figura 41 Figura 42 Figura 43 Figura 44 Figura 45 Figura 46 Figura 47 Figura 48 Figura 49 Figura 50 Figura 51 Figura 52 Diagrama Stiff y Piper - Enero 2008………………………………………………………. Diagrama Stiff y Piper - Mayo 2008………………………………………………………. Diagrama Stiff y Piper - Agosto 2008…………………………………………………….. Diagrama Stiff y Piper - Noviembre 2008…………………………………………………. Diagrama Wilcox - Junio y Septiembre 2007……………………………………………. Diagrama Wilcox - Noviembre 2007 y Enero 2008……………………………………... Diagrama Wilcox - Agosto y Noviembre 2008…………………………………………… Diagrama Wilcox - Diciembre 2008 y Febrero 2009……………………………………. Mapas interpolados pH…………………………………………………………………….. Mapas interpolados conductividad eléctrica…………………………………………….. Mapas interpolados – Arsénico…………………………………………………………… Mapas interpolados – Hierro………………………………………………………………. Mapas interpolados – Manganeso………………………………………………………… Mapas interpolados – Zinc…………………………………………………………………. Comparación espacial en función al tiempo – pH……………………………………….. Comparación espacial en función al tiempo - conductividad eléctrica………………… Comparación espacial en función al tiempo – Arsénico………………………………… Comparación espacial en función al tiempo – Zinc……………………………………… Comparación espacial en función al tiempo – Cadmio…………………………………. Comparación espacial en función al tiempo – Cobre…………………………………… Comparación espacial en función al tiempo – Hierro………………………………….. Comparación espacial en función al tiempo – Plomo…………………………………… Comparación espacial en función al tiempo – Manganeso…………………………….. Relación del pH y la conductividad eléctrica con el uso del suelo ……………………. Relación del Arsénico y Zinc con el uso del suelo ……………………………………… Relación del Cadmio y Cobre con el uso del suelo ……………………………………. Relación del Hierro y Plomo con el uso del suelo ………………………………………. Relación del Manganeso con el uso del suelo ………………………………………….. Zonas de acuerdo a los cambios en las concentraciones en función al tiempo……… Zonas de mayor impacto por la actividad minera……………………………………….. Zonas que son mas afectadas por la actividad minera…………………………………. Lista de Cuadros Cuadro 1 Cuadro 2 Cuadro 3 Cuadro 4 Cuadro 5 Cuadro 6 Cuadro 7 Puntos de colecta de muestra……………………………………………………………. Atributos de la clasificación supervisada……………………………………………….. Datos fisicoquímicos tomados de campo………………………………………………. Tablas de bondad (Correlación del tratamiento geoestadístico)……………………... Resultado del Balance Iónico……………………………………………………………. Exactitud de la clasificación de imágenes………………………………………………. Matriz de confusión o tabla de contingencia……………………………………………. 31 32 32 33 33 34 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 54 55 56 57 Pag 9 11 11 14 16 20 20 1. Introducción 1.1 Antecedentes Según estudios realizados dentro de esta cuenca por parte de los Proyectos “CAMINAR” (2008) y “Manejo de Recursos Hídricos - Hidroquímica de los lagos Poopó y Uru Uru - ASDI-SAREC” (2007), Salinas (2005) y Calizaya (2006) se estableció que la principal problemática que se manifiesta en esta cuenca es la presencia de metales pesados, siendo esta de gran magnitud, ya que existen yacimientos de minerales metálicos y no metálicos que se encuentran repartidos en las cordilleras Real, de los Frailes, Azanaques y Occidental. Salinas (2005), indica que la mayor actividad minera de la cuenca se halla ubicada en la parte alta y desarrollada por la empresa minera Sinchi Wayra. A su vez Guisbert (2008) en su modelización del transporte de hierro y plomo determinó que en los tramos de 10000 a 14000 m aproximadamente, se tiene mayor concentración disuelta de hierro transportado desde las partes altas de la cuenca Antequera que son depositados en los sedimentos. El río Antequera antes de llegar al lago Poopó atraviesa varias poblaciones, como la localidad de Pazña que en los estudios del Proyecto Piloto Oruro - PPOe.- 003 (1996), identificaron aguas de pozo con arsénico, azufre y antimonio en elevadas concentraciones que exceden los estándares estipulados por la normativa nacional (Reglamento en Materia de Contaminación Hídrica) e internacional (Organismo Mundial de Salud). Es importante conocer las características de las aguas subterráneas que se tiene en la zona, ya que estas están relacionas con la calidad de las aguas superficiales, es así que se conoce por estudios Proyecto Piloto Oruro PPOe.- 002 (1996), que un 85% del arsénico transportado en aguas superficiales hacia el lago Poopó tiene origen natural. El plomo de origen natural supera grandemente a la fracción antropogénica, llega al 75% del aporte total de plomo. Su fuente dominante son las vulcanitas. Las fuentes antropogénicas de cadmio (así como las de cobre y zinc) dominan absolutamente el ingreso de estos metales al lago Poopó. 1.2 Justificación La espacialización de los posibles contaminantes de los cuerpos de agua dentro de una cuenca hidrográfica y la observación de sus cambios en función al tiempo, son de suma importancia para el análisis de la problemática, no solo desde el punto de vista técnico, si no también social, por las diferentes actividades que se realizan dentro de esta cuenca, a partir de estudios como el presente se podrían tomar medidas que coadyuvarían a la resolución de la problemática que sufren zonas con actividad minera y agrícola que forman parte de la cuenca. 1 1.3 Planteamiento del problema de investigación Las actividades mineras y los pasivos mineros casi siempre traen consigo un impacto negativo sobre el medio ambiente por el uso de aguas de curso natural, esta cuenca no es la excepción, la problemática que se manifiesta en esta zona, radica fundamentalmente en el deterioro de los cuerpos de agua de la cuenca. Este se agudiza por la diferencia de intereses de las poblaciones a los largo de la cuenca, es así que las poblaciones de la cuenca alta como Martha, Totoral y Avicaya son enteramente mineras, es decir viven de la minería directa o indirectamente, gran parte de su población viven del rescate de minerales o trabajan en las minas en funcionamiento como Martha o Bolivar. Si bien las actividades mineras en Avicaya y Totoral cesaron en gran parte, sus pasivos mineros son un constante aporte de metales a las aguas del río Antequera. La parte baja de la cuenca (Pazña) tiene a la agricultura como otra fuente de ingresos. Considerando toda esta problemática social se manifiesta la necesidad de estudiar a los principales metales contaminantes del agua, su química, los cambios en función al tiempo y la identificación de las zonas que mas impacto sufren por la actividad minera. Además las investigaciones referidas a la contaminación por metales pesados en esta zona, no presentan técnicas que permitan espacializar los datos generados en estos estudios. Imposibilitando la comparación espacial de los datos obtenidos en función al tiempo. La ausencia de estas técnicas, origina limitaciones en el alcance de los estudios, como la apreciación real de la problemática minera que soporta esta zona. 2 Objetivos 2.1 Objetivo General Evaluar la química de las aguas de la cuenca Antequera, considerando especialmente a los metales pesados: cobre (Cu), cadmio (Cd), zinc (Zn), plomo (Pb), arsénico (As), hierro (Fe) y manganeso (Mn). 2.2 Objetivos Específicos Determinar las zonas de mayor concentración de metales pesados disueltos en el agua. Determinar el estado de la superficie de la cuenca en función al uso del suelo de acuerdo a una clasificación digital de imágenes satelitales. Determinar los cambios de las concentraciones en función al tiempo en el periodo 2007-2009, en las épocas secas, de transición y de lluvias. 2 Determinar las zonas de mayor impacto provocado por la presencia de los metales pesados en la cuenca y las zonas más afectadas como ser la zona agrícola. 3. Marco Teórico 3.1 Hidroquímica La hidroquímica es la ciencia que estudia la composición química de las aguas naturales, sus cambios y las causas de los mismos (Dalence, 2009). La hidroquímica al proveer información sobre la distribución de los elementos y su evolución espacial y temporal en sistema hídrico, ayuda a caracterizar los acuíferos y definir problemas ambientales y plan de remediación. El conocimiento de los procesos que ocurren en los ambientes acuáticos es fundamental para caracterizar y planear el manejo del recurso y en particular, para planear su aprovechamiento (Apello, 1994). 3.2 Minería y recursos minerales En el pasado la principal actividad minera estaba orientada a la explotación de plata y oro asociada a sulfuros de metales pesados (Fe, Cu, Zn, Pb, As, etc.). Existen dos tipos de contaminación en esta zona: la contaminación natural proveniente del sector occidental, proviene de la actividad postmagmática en especial sulfatárica, fumarólica y geotermal, que ha desarrollado áreas con contaminación de minerales y elementos volátiles como el azufre, boro y arsénico. La contaminación antropogénica referida principalmente a la actividad minera, se ha desarrollado en la región oriental, donde se halla la extensa provincia metalogénica polimetálica: Zn, Pb, Ag, W, Sn, Bi, Cu, Au, Sb (GEMS, 1994). Las fuentes de contaminación en las áreas mineras aledañas al lago Poopó son debidas a desechos sólidos (desmontes, colas y desechos), que son transportados aprovechando el sistema de drenaje (aguas ácidas) y mediante el aire (polvo en suspensión). El drenaje ácido de roca (DAR) contamina los recursos de agua, los lagos y aguas subterráneas eliminando la flora y fauna acuática en grandes tramos de los ríos y degradando la calidad del agua por debajo de los niveles de seguridad (Ministerio de Desarrollo Sostenible y Planificación. Dirección General de Biodiversidad, 1996). 3.3 Elementos traza Se denominan "elementos traza" a aquellos elementos químicos que tienen una concentración baja en las plantas (inferior al 0,1 %), independientemente de que sean esenciales para su metabolismo o tengan efectos tóxicos. Sin embargo, las actividades industriales y mineras pueden originar una contaminación por estos 3 elementos, que pasarían a las plantas y animales donde se pueden concentrar y causar efectos tóxicos. La toxicidad de ciertos elementos traza (como el plomo, el cadmio, el arsénico y el talio) que forman parte de los residuos mineros, podrían afectar a plantas y animales (Murillo, 2004). 3.4 Metales pesados Se emplea el término de metales pesados para referirse, describir o definir de modo genérico a un conjunto de diversos elementos químicos, a los que se atribuyen diferentes efectos de contaminación, toxicidad y/o ecotoxicidad. Se emplea, a propósito, el término "conjunto", entendido como agregado, para evitar el uso de la palabra grupo, que podría implicar alguna relación con la Tabla Periódica. (Baudran, 2005). 3.5 Contaminación del agua por actividad minera Una de las maneras en las que la contaminación de aguas puede originarse es la de origen antropogénico, este representa la mayor fuente de contaminación. Cuantitativamente son menores que las naturales pero sus efectos se multiplican porque sus efluentes se localizan en áreas reducidas, porque sus emisiones son mas intensas. Una de las principales fuentes de contaminación de origen antropogénico es la industria ya que esta produce un mayor impacto, por la gran variedad de materiales y fuentes de energía que pueden aportar al agua: materia orgánica, metales pesados, incremento de pH y temperatura, radiactividad, aceites, grasas, etc. Entre las industrias mas contaminantes se encuentran las petroquímicas, las agroalimentarias, las energéticas (térmicas, nucleares, hidráulicas, etc.), papeleras, siderúrgicas, alimenticias, textiles y mineras. Las sustancias contaminantes principales en el sector de la minería son: sólidos en suspensión, metales pesados, materia orgánica, pH, cianuros. Entre las sustancias químicas inorgánicas contaminantes están incluidos ácidos y metales tóxicos como el mercurio. Si están en cantidades altas pueden causar graves daños a los seres vivos, disminuir los rendimientos agrícolas y corroer los equipos que se usan para trabajar con el agua (Sandoval, 2009). 3.6 Uso del agua para la agricultura La productividad de las tierras de regadío es aproximadamente tres veces superior a la de las de secano. Más allá de este dato global, existen muchas razones para destacar la función del control de los recursos hídricos en la agricultura. La inversión en la mejora de los regadíos supone una garantía frente a las variaciones pluviométricas y estabiliza la producción agrícola, impulsando la productividad de los cultivos y permitiendo que los agricultores diversifiquen su actividad. Ello tiene un reflejo en un incremento y una menor volatilidad de los ingresos agrícolas (FAO, 2005) 4 3.7 Cuenca Hidrográfica Es la unidad natural definida por la existencia de la divisoria de las aguas en un territorio dado. Las cuencas hidrográficas son unidades morfográficas superficiales. Sus límites quedan establecidos por la divisoria geográfica principal de las aguas de las precipitaciones; también conocido como "parteaguas". El parteaguas, teóricamente, es una línea imaginaria que une los puntos de máximo valor de altura relativa entre dos laderas adyacentes pero de exposición opuesta; desde la parte más alta de la cuenca hasta su punto de emisión, en la zona hipsométricamente más baja. Al interior de las cuencas se pueden delimitar subcuencas o cuencas de orden inferior. Las divisorias que delimitan las subcuencas se conocen como parteaguas secundarios (Ecoaguas, 2004). 3.8 Calidad del agua El término calidad del agua es relativo, referido a la composición del agua en la medida en que esta es afectada por la concentración de sustancias producidas por procesos naturales y actividades humanas. El agua no puede ser clasificada como buena o mala sin hacer referencia al uso para el cual esta destinada. Se puede entender la calidad como la capacidad intrínseca que tiene el agua para responder a los usos que se podría obtener de ella. Existen tantos criterios como los estándares, los cuales varían dependiendo del uso (para consumo humano, para uso agrícola o industrial, para recreación, para mantener la calidad ambiental, etc.). Los límites tolerables de las diversas sustancias contenidas en el agua son normadas por la Organización Mundial de la Salud (O.M.S.), la Organización Panamericana de la salud (O.P.S.), y por los gobiernos nacionales, pudiendo variar ligeramente de uno a otro (Sandoval, 2009). 3.9 Geoestadística La geostadística reconoce que los fenómenos naturales están sujetos a la variación espacial. La geoestadística ha sido definida por G. Matheron como “La aplicación de métodos probabilísticos para variables regionalizadas”, la cual designa cualquier función desplegada en el espacio real. A diferencia de la estadística convencional, cualesquiera que sea la complejidad y la irregularidad de un fenómeno real, la Geoestadística busca exhibir una estructura de correlación espacial. Esto acontece para la intuitiva idea que puntos cercanos en el espacio deberían tener de la misma manera valores cercanos o parecidos. En otras palabras, el azar no significa independencia. La geostadística estudia las variables distribuidas espacialmente, partiendo de una muestra representativa del fenómeno en estudio, utilizando como elemento fundamental el análisis de la distribución espacial de información disponible, proponiendo minimizar la varianza del error de estimación, obteniéndose el mejor estimador lineal no sesgado (Dalence, 2009). 5 3.10 Modelo espacio temporal La creciente necesidad de manipular datos espaciales (mapas) que cambian a través del tiempo, ha llevado al planteamiento de varios modelos espacio-temporales que puedan manipular estos tipos de datos. Un modelo los fenómenos geográficos que son definidos en términos de tres vistas: basado en localizaciones (location-based) (dónde), basado en objetos (entity-based) (qué) y basado en tiempo (time-based) (cuándo) (Peuquet, 1994). 3.11 Análisis Exploratorio de Datos El análisis exploratorio de datos (A.E.D.) es un conjunto de técnicas estadísticas cuya finalidad es entender la tipología de los datos y de las relaciones existentes entre las variables analizadas. A.E.D. proporciona métodos sistemáticos sencillos para organizar y preparar los datos, detectar fallas en el diseño y recolección de los mismos, tratamiento y evaluación de datos ausentes (missing), identificación de los casos atípicos (outliers). Etapas del A.E.D (Sandoval, 2009). 3.12 Clasificación de imágenes Es el proceso de ordenar píxeles en un número finito de clases individuales, o en categoría de datos basados en sus valores. Si un píxel satisface una serie de criterios, entonces se le asigna a dicho píxel la clase que corresponde a ese criterio. Existen dos maneras de clasificación de píxeles en diferentes categorías: 1° clasificación supervisada que ofrece un mayor control que la clasificación no supervisada. En este proceso se selecciona píxeles que representan características reconocidas por el operador o que puede identificar con ayuda de otras fuentes. 2° clasificación no supervisada es mas automatizada, le permite especificar parámetros que la computadora acostumbra usar como pautas para revelar modelos (o patrones) estadísticos en los datos (Aviles, 2009). 3.13 Relación de Adsorción de Sodio (RAS) El exceso de sodio en el agua de riego con respecto al calcio y al magnesio o al contenido total de sales puede tener efectos negativos en la estructura del suelo y reducir la velocidad del agua para ingresar en y moverse a través del suelo (infiltración, permeabilidad) y la aireación del suelo. Cuando el calcio predominante del complejo de intercambio del suelo éste tiende a tener una estructura granular que lo hace permeable. Sin embargo, cuando el sodio adsorbido supera en un 10-15% el total de cationes, la arcilla húmeda se dispersa y se forma charcos que reducen la permeabilidad y cuando la arcilla se seca se forma una costra dura e impermeable (Blasco, 1973). 6 4. Marco Metodológico Figura 1. Flujograma de la metodología seguida 4.1 Descripción de la zona de Estudio La cuenca Antequera se encuentra al suroeste del lago Poopó dentro del departamento de Oruro, se ubica entre los 18°16´ y 19°44’ latitud sur y 66°46´ y 66°54’ longitud oeste. La cuenca Antequera esta ubicada en el Altiplano boliviano entre los 3600 a 4000 m.s.n.m., forma parte de la cordillera Azanaques y la cuenca del lago Poopó, tiene una superficie aproximada de 243 km2. El rió Antequera cruza la cuenca desde su parte alta (Martha), hasta la parte baja (Población de Pazña), es afluente del lago Poopó con una longitud aproximada de 18 km. 7 Figura 2. Area de estudio 4.2 Tratamiento de datos 4.2.1 Base de datos Se uso la base de datos producto de estudios e investigaciones realizadas en la cuenca Antequera, que fueron generados por distintas instituciones como ser: la cooperación inglesa (Universidad de Newcastle) con el Instituto de Investigaciones Químicas UMSA con el proyecto “Gestión de Cuencas Áridas y Semiáridas con Influencia Minera – CAMINAR”, durante los años 2007-2009 en periodos secos, de transición y lluviosos, también la Cooperación Sueca ASDI-SAREC con el Instituto de Investigaciones Química UMSA con el Proyecto “Manejo de Recursos HídricosHidroquímica de los Lagos Poopó y Uru-Uru” con datos del 2007 (periodos secos y lluviosos) Se contó con más de 35 puntos de estudio que implican todos los cuerpos de agua (aguas superficiales, subterráneas y termales) dentro del área de la cuenca, durante los periodos 2007 – 2009. Se tiene datos de 11 campañas de colecta de muestra: Junio 2007, Septiembre 2007, Noviembre 2007, Diciembre 2007, Enero 2008, Mayo 2008, Agosto 2008, Septiembre 2008, Noviembre 2008, Diciembre 2008 y Febrero 2009. 8 Se analizo los siguientes parámetros fisicoquímicos: calcio, sodio, potasio, magnesio, sulfatos, bicarbonatos, cloruros, nitratos, fosfatos, arsénico, plomo, cadmio, zinc, hierro, cobre y manganeso, además de los parámetros de campo: pH, Conductividad Eléctrica y Sólidos Totales Disueltos. Todos los elementos fueron analizados en su estado disuelto. Cuadro 1. Puntos de colecta de muestra N° Codigo X Y Lugar Muestra tomada 1 AVR1 721869 7948246 Avicaya Río 2 AVR2 723269 7950244 Avicaya Río 3 AVR3 720891 7945243 Avicaya Río 4 BODI1 725275 7956447 Dique Bolivar Dique 5 CHAR1 728724 7954791 Chapana Río 6 C UCC1 720879 7952032 Cuchu Avicaya Avicaya Huayllumo Canal Vertiente 7 HUV1 724762 7950083 8 PALP10 720685 7945357 Pazña Pozo 9 PALP2 717281 7941747 Pazña Pozo 10 PALP3 717396 7941413 Pazña Pozo 11 PALP4 717278 7940975 Pazña Pozo 12 PALP5 717666 7940927 Pazña Pozo 13 PALP6 720492 7942780 Pazña Pozo 14 PALP7 721495 7942739 Pazña Pozo 15 PALP8 721565 7942213 Pazña Pozo 16 PALP9 721694 7942282 Pazña Pozo 17 PALR2 718210 7942031 Pazña Río 18 PAZP2 719548 7942435 Pazña Pozo 19 PAZP3 718347 7942947 Pazña Pozo 20 PAZR1 720409 7941800 Pazña Río 21 PAZTE 718945 7943143 Pazña Agua Termal 22 TOTP1 724447 7953596 Totoral Pozo 23 TOTP2 724512 7953725 Totoral Pozo 24 TOTP4 723779 7953180 Totoral Pozo 25 TOTP5 725010 7953174 Totoral Pozo 26 TOTR1 724722 7954231 Totoral Martha Río 27 TOTR2 723972 7953124 Totoral Río 28 TOTT1 724655 7953512 Totoral 29 TOTV2 725130 7954919 Totoral Tanque de agua Vertiente 30 URC1 724126 7944802 Urmiri Canal 31 URLT1 724877 7944828 Urmiri Agua Termal 32 URR1 727621 7944742 Urmiri Río 33 URR2 729626 7948149 Urmiri Río 34 URR3 721992 7943591 Urmiri Río 35 URV1 724148 7944518 Urmiri Vertiente 4.4.2 Análisis Exploratorio de Datos Se sometieron los datos a un Análisis Exploratorio de Datos, mediante la hoja de calculo XL-STAT 2009 extensión de Excel, para observar la tipología de datos y las relaciones existentes entre las variables. Se realizo el análisis por separado, para cada uno de los parámetros fisicoquímicos. Se siguió el procedimiento estipulado para este análisis, es decir se examino gráficamente la naturaleza de las variables individuales, donde el análisis incluye el análisis descriptivo numérico que permita cuantificar algunos aspectos gráficos de los datos. Luego se reconoce gráficamente las variables del análisis descriptivo cuantitativo y el grado de interrelación existente 9 entre ellas, se evalúo la normalidad de los datos y se identifico los posibles casos atípicos. 4.3 Control químico de datos Se uso el método del balance iónico para conocer si las muestras analizadas se encuentran en equilibrio iónico. Se uso la siguiente ecuación (Hounslow, 1995): BI meq(cationes) meq(aniones) 100 meq(cationes) meq(aniones) 4.4 Obtención del límite de cuenca y red de drenaje a partir del Modelo de Elevación Digital (MED) Se uso un MED de 30 metros de resolución espacial, obtenido de la página: www.gdem.aster.ersdac.or.jp/search.jsp, este MED fue cortado y georeferenciado de acuerdo a la zona de estudio, usando la Proyección UTM, zona 19 sur y el Datum WGS 1984. Se uso del paquete ILWIS 3.3 con el procedimiento de DEM Hydroprocessing, que sirvió para extraer la red de drenaje y la delineación automática de subcuencas. Se obtuvo tres mapas, uno de microcuencas, otro de subcuencas y finalmente el de cuenca. Para extraer las microcuencas se uso un Umbral (Thershold) de 64000, (obtención de la red de drenaje), para las subcuencas se uso un Umbral de 256000 y para la cuenca un Umbral de 512000. Se realizo esta operación para usar estas delimitaciones en la zonificación de acuerdo a la hidroquímica y el uso actual (clasificación de imágenes) del suelo dentro del área de estudio. 4.5 Clasificación de imágenes satelitales Para conocer cual es el estado del suelo de acuerdo a los usos que se le da, se elaboro una clasificación de imágenes satelitales, usando para ello el paquete ERDAS 9.1. Se realizo primeramente una clasificación no supervisada usando 9 categorías, luego una clasificación supervisada con 19 categorías: arena-grava-ríos, 3 tipos de colas, dos tipos de cultivos, dos tipos de desmontes, dos diques de colas, suelo desnudo, suelo quemado, cuatro tipos de suelo rocoso, suelo salino y dos tipos de vegetación (pastos y paja brava). Se uso una imagen Landsat de 30 metros de resolución espacial, con 7 bandas, las bandas combinadas para la clasificación de imágenes satelitales fue 3-5-7, se eligió estas bandas para la mejor apreciación de la superficie de la cuenca. 10 Cuadro 2. Atributos de la clasificación supervisada 4.6 Recolección de puntos de verificación para la clasificación de las imágenes satelitales en campo y medición de algunos parámetros fisicoquímicos básicos de campo. Luego de obtener la clasificación, se visito la cuenca para identificar las categorías de clasificación y se las georeferencio para su posterior verificación con la clasificación supervisada obtenida anteriormente. A partir de estos datos tomados en campo se procedió a la evaluación la exactitud, mediante el procedimiento Accuracy Assessment de ERDAS 9.1 que permite comparar ciertos píxeles de su capa raster temática con píxeles de referencia para los cuales se conoce su clase real. Cuadro 3. Datos fisicoquímicos tomados en campo N° Código x y altura 1 2 3 4 6 9 10 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 PAZR1 PALR2 724718 723969 723246 721847 720877 720512 718182 7954189 7953151 7950254 7948253 7945272 7941956 7942934 3917 3901 3832 3794 3758 3736 3728 hora pH 14:00 14:25 14:57 15:46 17:01 17:20 2,34 2,085 1,92 2,172 2,516 2,511 3,532 C (mS/cm) 2,71 2,89 3 2,47 2,14 2,06 2,23 TDS (g/l) 3,917 3,901 1,533 1,252 1,078 1,038 1,128 T (°C) 24,8 23,8 21,9 17,6 21,1 18,1 17,8 potencial -24,1 -11,6 -2,4 -19 -33,4 -36 -88 Finalmente se elaboro un mapa de puntos, con los puntos de verificación tomados en campo en el paquete ILWIS 3.3, para obtener un mapa raster de estos puntos y cruzarlo con el mapa de la clasificación supervisada, para hallar una tabla de Contingencias o matriz de Confusión, para conocer la precisión de la clasificación realizada. 11 Figura 3. Puntos de verificación de la clasificación de imágenes La anterior figura muestra los puntos georeferenciados en el campo, de acuerdo a las diferentes categorías, para su posterior verificación y evaluación de la clasificación supervisada de imágenes realizada. 4.7 Análisis hidroquímico Para el análisis químico se uso paquetes para elaborar gráficos de composición iónica de los puntos de estudio: ORIGIN 6.0 (gráficos Scholler y de comparación), PLOTCHEM y GRAPHER V3.0 (gráficos de clasificación química Stiff, Piper y Triangulares de agrupación por similitud iónica). Primero se agrupo los diferentes puntos de estudio (ríos) de acuerdo a las campañas, considerando los principales ríos de la cuenca (río Chapana, Totoral, Avicaya, Cucho Avicaya y Urmiri). Para los otros cuerpos de agua (subterránea, termal y vertientes) se comparo de igual forma por campañas considerando 3 zonas (alta: Bolívar, Totoral, Martha, Avicaya, parte media Urmiri y parte baja Pazña). Posteriormente se comparó en función al tiempo para cada punto de muestreo sobre los ríos principales, de igual forma se hizo para los otros cuerpos de agua, para cada zona. Se comparó gráficos Scholler para cada campaña considerando dos zonas: agrícola y minera. Finalmente se obtuvo gráficos Stiff, Piper por cada campaña, de todos los cuerpos de agua, observando su similitud iónica con los paquetes PLOTCHEM y GRAPHER. 12 4.8 Relación de Adsorción de Sodio (RAS) Se encontró la RAS para todos los cuerpos de agua muestreados a partir de la siguiente ecuación: (Blasco, 1973) RAS Na Ca Mg 2 Na+ = Concentración de sodio en meq/l Ca++ = Concentración de calcio en meq/l Mg++ = Concentración de magnesio en meq/l Se elaboró diagramas Wilcox a partir de los datos de Conductividad Eléctrica y RAS, esto permitió establecer la clasificación del agua según las normas Riverside para definir su calidad considerando al riego como uso del agua. 4.9 Espacialización de datos Luego de analizar los datos a través de gráficos de interpretación química y de comparación en función al tiempo, para cada parámetro y para las distintas campañas, se procedió a espacializar los datos, para esto se separo las muestras en: subterráneas y superficiales. Las muestras de agua superficial se especializaron directamente, usando sus coordenadas sobre el límite de cuenca y la red de drenaje. Se observo los cambios de las concentraciones de los diferentes metales a lo largo de los cursos de agua. Las muestras de agua subterránea fueron tomadas de pozos someros ubicados en la cuenca, se interpolo estos puntos aplicando Geoestadística, para encontrar el mejor método de interpolación, a través de tablas de bondad, para hallar la mejor correlación entre los datos reales y los interpolados. Se probó 3 tipos de interpolaciones: Moving Average, Trend Surface y Moving Surface. Con sus diferentes variables: Linear Decrease, Inverse Distance y distancia limitante. El resultado de la correlación del tratamiento geoestadístico realizado se observa como producto de las tablas de Bondad de ajuste: 13 Cuadro 4. Tabla de bondad (correlación del tratamiento geoestadístico) Agosto 2008 Metodo de interpolación pH Moving Average Linear Decrease (defecto) Moving Average Inverse Distance (defecto) Trend Surface Plane (defecto) Trend Surface 2 grade(defecto) Moving Surface Inverse Distance Plane(defecto) Moving Surface Linear Decrease Plane(defecto) Moving Average Inverse Distance 15000 distancia límite CE As Mn Fe 0,1255 0,9762 0,1492 0,3811 0,9966 0,8679 0,1782 0,9911 0,2297 0,4013 0,9997 0,2480 0,1037 0,9849 0,7092 0,8570 1,0000 0,8492 0,1376 0,9632 0,5326 0,5800 0,9905 0,5796 0,5431 0,9965 0,6686 0,8299 1,0000 0,8879 0,9728 0,9881 0,9849 0,9569 0,9965 El método de interpolación elegida de acuerdo a las tablas de bondad es Moving Average Inverse Distance con una distancia limite de 15000. Se reclasifico lo mapas interpolados y se sobrepuso estos, a los mapas de puntos de las concentraciones de las aguas superficiales, observándose la relación entre ambos y los cambios en las concentraciones de los metales espacialmente. 4.10 Análisis en función al tiempo Con los datos especializados, se comparo los mapas de estos en función al tiempo, agrupándolos de acuerdo a cada paramento. 4.11 Relación del uso actual del suelo y la química de los cuerpos de agua Para conocer la relación entre el uso actual de la cuenca y la hidroquímica se sobrepuso los mapas de concentraciones de cada parámetro sobre el mapa de clasificación de imágenes de la cuenca. 4.12 Identificación de las zonas que sufren cambios en las concentraciones en función al tiempo Usando el mapa de subcuencas obtenida del DEM Hydroprocessing y los mapas de las concentraciones de cada parámetro fisicoquímico en función al tiempo, se identifica las zonas que presentan más cambios en las concentraciones de los parámetros fisicoquímicos estudiados a través del tiempo. 4.13 Identificación de las zonas de mayor impacto por la actividad minera y de estas las zonas más afectadas. Usando el mapa de microcuencas obtenida del DEM Hydroprocessing, los mapas de análisis hidroquímicos y los mapas de clasificación de imágenes satelitales para el uso actual del suelo, se identifica las zonas de mayor impacto por la actividad minera y de estas las zonas mas afectada por la misma actividad. 5. Resultados y discusiones 5.1 Análisis exploratorio de datos 14 Estadísticas descriptivas (Datos cuantitativos): Estadística No. de observaciones No. de valores perdidos Suma de los pesos Mínimo Máximo Freq. del mínimo Frec. del máximo Amplitud 1° Cuartil Mediana 3° Cuartil Suma Media Varianza (n) Varianza (n-1) Desviación típica (n) Desviación típica (n-1) Coeficiente de variación Asimetria (Pearson) Asimetria (Fisher) Asimetria (Bowley) Curtosis (Pearson) Curtosis (Fisher) Error estándar de la media Límite inferior de la media (95%) Límite superior de la media (95%) Desviación típica(Asimetria (Fisher)) Desviación típica(Curtosis (Fisher)) Desviación absoluta media Desviación absoluta mediana Media geométrica Desviación típica geométrica Media armónico Moda Figura 4 pH 31 0 31 2,406 9,128 1 1 6,722 5,890 6,744 7,252 196,124 6,327 2,867 2,963 1,693 1,721 0,268 -0,903 -0,950 -0,254 0,201 0,459 0,309 5,695 6,958 0,421 0,821 1,287 0,757 6,026 1,412 5,630 5,879 Rango muestral 1° cuartil 2° cuartil 3° cuartil 26,80% Estadística Descriptiva, diagrama Box Plot e histograma para el pH Box plot (pH) La media como se conoce es el promedio de las observaciones, en este caso es 10 6,327, la mediana es igual 6,744, la moda es igual a 5,879 igual al primer cuartil. Se 9 puede señalar que el centro de la distribución de frecuencias, considerando estas 8 medidas de centralización y el histograma esta entre 2,406 y 9,128. Las medidas de 7 dispersión presentan una varianza de 2,963, una desviación típica de 1,721 y un rango muestral de 6,722. La varianza presenta una menor dispersión respecto a la H 6 p media. 5 4 Tomando en cuenta los coeficientes de Pearson y Fisher que son negativos, indican que 3la distribución presenta asimetría hacia la izquierda, es decir que las frecuencias descienden más lentamente por la izquierda que por la derecha. Esta asimetría 2 también se observa en la forma del histograma. Las medidas del grado de apuntamiento de una distribución o curtosis que presenta esta distribución tienen una forma leptocúrtica, ya que presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Considerando los valores de curtosis de Pearson 0,201 se determina que la distribución es leptocúrtica (más puntiaguda), por que el valor de curtosis es positivo. Si fuera nulo (0) la distribución se dice normal (similar a la distribución normal de Gauss) y recibe el nombre de mesocúrtica. Si el coeficiente es negativo, la distribución se llama platicúrtica y hay una menor concentración de datos en torno a 15 la media, la forma sería más achatada que la primera. Los datos que se tiene son continuas, ya que presenta cifras decimales. El histograma muestra una gráfica donde cada barra representa la frecuencia de los valores de pH. La Box Plot muestra la posición media de los datos y la dispersión, se observa en el gráfico del pH un punto máximo 9,128 y en sentido contrario el punto mínimo de 2,406, donde la mayor parte de los datos esta entre 5,89 y 7,252. Se siguió este proceso para todos los parámetros fisicoquímicos, encontrándose luego de aplicar las pruebas de normalidad, que la distribución no es normal para todos los casos. 5.2 Balance iónico Cuadro 5. Resultado del balance iónico CODIGO BI (%) AVR3 -8,0 URR3 -4,0 PAZR1 -39,5 CHAR1 -4,8 TOTR1 -5,6 AVR2 -3,8 AVR1 -10,8 URR1 2,4 BODI1 2,9 TOTP1 2,8 TOTT1 3,1 HUV1 17,3 PAZP2 14,3 URC1 1,2 URV1 18,5 CUCC1* -18,9 PAZP2 4,9 HUV1 2,2 PALP10 -18,4 PALP7 -12,9 PALP9 3,0 PALP8 -0,3 PALP6 0,1 PAZTE 73,4 PALP3 -6,7 La exactitud de muchos análisis de agua puede ser reconocida de una manera efectiva debido a que la solución debe ser eléctricamente neutra. La suma de los cationes en meq/l debe ser igual a la suma de los aniones en meq/l. Esta prueba es dependiente del tipo de agua (naturales, ácidas, termales, etc), como de la concentración de los iones (bajas o altas concentraciones) y la presencia o ausencia de todos los iones en el balance. En este caso, las muestras que se tiene en algunos casos sobrepasan el 10 % en sus balances iónicos, que es el valor estipulado por el laboratorio donde fue desarrollado el análisis de las muestras. Esto se debe a que algunas muestras al ser ácidas, como es el caso de PAZR1, que es una muestra tomada en el río Pazña, tiene un pH igual a 3, no cumple con la electroneutralidad de los iones, por ello el balance iónico se eleva considerablemente, esto no significa que el análisis de la muestra se haya hecho incorrectamente. 16 5.3 Obtención del límite de cuenca y red de drenaje a partir del Modelo de Elevación Digital (MED) Figura 5. Red de drenaje, límite de cuenca, subcuencas y microcuencas obtenidos a través del DEM Hydroprocessing Se aprecia que la cuenca tiene cerros con alturas máximas próximas a los 4580 m.s.n.m., de la misma forma se aprecia que la parte baja de la cuenca tiene una altura de 3600 m.s.n.m. aproximadamente. Figura 6. Puntos de muestreo 17 En la anterior figura se muestran los 35 puntos de muestreo, el límite de cuenca, la red de drenaje y las principales poblaciones de la cuenca. También se puede apreciar la forma de la cuenca, con su parte alta montañosa y la parte baja más llana. 5.4 Clasificación de imágenes satelitales Figura 7. Clasificación supervisada de imágenes satelitales La arena y la grava fina forma una categoría de clasificación, estas se presentan principalmente en el curso de las aguas superficiales (arena, grava, río). Las colas productos residuales de las actividades mineras se presentan en la parte alta de la cuenca, en este caso se categorizo a tres tipos de colas, que consisten principalmente en complejos metálicos sulfurados, en la visita al campo se observo colas amarillentas (colas 3), colas plomizas (colas) y colas rojizas (colas 2). 18 Figura 8. Fotografías de las categorías que se usaron para la clasificación de imágenes (colas, desmontes, dique de colas, río, arena, grava, vegetación y cultivos) También se observo los desmontes extraídos de las minas, que se encuentran a la intemperie, sujetos al agua de la lluvia y al viento (desmontes 2 y 3). Existen dos diques de colas, uno en funcionamiento, que pertenece la empresa minera Bolívar (dique 2) y otro en la localidad de Avicaya que aparentemente no tiene un mantenimiento adecuado (dique 1). Se tiene también actividad agrícola en el sur de la cuenca (cultivo 1 y 2). La vegetación dominante en la cuenca es la paja brava (vegetación paja brava) y en segundo lugar algunas zonas con pastos y arbustos muy pobres (vegetación pastos). Finalmente se tiene áreas donde se quemo la poca vegetación existente (suelo quemado) para uso agrícola, la parte sur de cuenca presenta áreas con suelos salinos (suelo salino) cerca de Pazña, algunas áreas sin ningún tipo de vegetación (suelo desnudo) y todos las montañas existentes en el lugar (suelo rocoso 1, 2, 3 y 4). 19 Cuadro 6. Exactitud de la clasificación de imágenes satelitales La anterior tabla fue obtenida del paquete ERDAS 9.1, que consiste en la evaluación de la exactitud de la clasificación realizada, se tiene un 72,5 % de exactitud. Cuadro 7. Tabla de contingencias o matriz de confusión superclas Arenagrava Colas yríosColas_2 Colas_3 Cultivo_1 Cultivo_2 Desmontes_2 Desmontes_3 Diquedecolas Diquedecolas Suelo 2 desnudo Sueloquem Suelo adorocoso Suelo 1 rocoso Suelo 2 rocoso Suelo 3 rocoso Suelosalino 4VegetaciónV(P egetación ajaBrava) TO (pastos TALSarbustos) ERRORDEC EO RM RIS OIO DE NL% USUARIO% arenagravario 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 66,67 33,33 colas 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0,00 100,00 colas2 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 33,33 66,67 colas3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 50,00 50,00 cultivo1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,00 100,00 cultivo2 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0,00 100,00 desmontes2 1 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 40,00 60,00 puntos desmontes3 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 50,00 50,00 diquedecolas 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,00 100,00 diquedecolas2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,00 100,00 suelodesnudo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,00 100,00 sueloquemado 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,00 100,00 suelorocoso1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 0,00 100,00 suelorocoso2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 #¡DIV/0! #¡DIV/0! suelorocoso3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 #¡DIV/0! #¡DIV/0! suelorocoso4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 #¡DIV/0! #¡DIV/0! suelosalino 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 2 50,00 50,00 vegetacionpaja 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 100,00 0,00 vegetacionpasto 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 4 50,00 50,00 2 4 2 1 1 5 3 2 1 2 1 1 10 0 1 0 1 0 2 39 TOTALES ERRORDEOMISION% 50 50 0 0 0 0 0 50 0 50 0 0 50 #¡DIV/0! 100 ###### 0 #¡DIV/0! 0 PRECISIONDEPRODUCTOR% 50 50 100 100 100 100 100 50 100 50 100 100 50 #¡DIV/0! 0 ###### 100 #¡DIV/0! 100 PCC% 71,79 La tabla de contingencias indica un 71,79% de precisión de la clasificación supervisada de imágenes realizada. 5.5 Resultados del Análisis hidroquímico 5.5.1 Agua superficial 5.5.1.1 Zona minera y llanura 20 Río principal (Chapana, Totoral, Avicaya) Junio 2007 Río principal (Chapana, Totoral, Avicaya) Junio 2007 180 8 160 7 6 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 120 100 80 60 40 5 pH Concentración (mg/l) 140 3 2 1 20 0 4 CHAR1 1800 TOTR1 AVR1 AVR3 0 PAZR1 CHAR1 Río principal (Chapana, Totoral, Avicaya) Junio 2007 TOTR1 AVR1 AVR3 PAZR1 Río Pincipal (Chapana, Totaral, Avicaya) Junio 2007 1600 2,5 1200 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 1000 800 600 400 200 0 CHAR1 TOTR1 AVR1 AVR3 PAZR1 Conductividad (mS/cm) Concentración (mg/l) 1400 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 CHAR1 TOTR1 AVR1 AVR3 PAZR1 Figura 9. Diagramas de barras para la comparación iónica – Junio 2007 Se puede apreciar que las aguas superficiales que atraviesan esta zona a través del curso de agua principal de la cuenca, presentan elevadas concentraciones de zinc y hierro. El pH tiene una relación inversa con el zinc y los sulfatos, es decir que desciende (pH ácido) cuando se incrementa la concentración de zinc y sulfatos en el agua. La conductividad se incrementa a lo largo del curso del río, es decir se tiene mas sales disueltas en el agua, lo que incrementa la conductividad eléctrica del agua. Los iones predominantes en el agua superficial son el sulfato y el calcio. 21 R1 Agosto 2008 R1 Agosto 2008 180 6 160 5 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 120 100 80 60 4 3 pH Conductividad (mS/cm) 140 2 40 1 20 0 0 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 PAZR1 PALR2 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 PAZR1 PALR2 PAZR1 PALR2 R1 Agosto 2008 R1 Agosto 2008 1500 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 1000 500 0 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 PAZR1 4 Conductividad (mS/cm) Concentración (mg/l) 2000 3 2 1 0 PALR2 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 Figura 10. Diagramas de barras para la comparación iónica – Agosto 2008 El comportamiento del agua en el periodo de agosto del 2008 presenta similares características. 5.5.1.2 Zona agrícola R3 noviembre 2008 700 650 600 Concentración (mg/l) R3 noviembre 2008 3,5 8 Conductividad (mS/cm) 3,0 pH 6 4 2 2,5 2,0 1,5 URR2 URR1 URR3 450 400 350 300 250 200 150 50 0,5 0 500 100 1,0 0,0 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 550 R3 noviembre 2008 0 URR2 URR1 URR3 URR2 URR1 URR3 Figura 11. Diagramas de barras para la comparación iónica – Noviembre 2008 22 La parte agrícola correspondiente a Urmiri, presenta otra química en sus aguas, no se tiene concentraciones elevadas de metales pesados aparentemente, los iones predominantes son los cloruros, sulfatos, bicarbonatos, sodio y calcio. El pH es neutro con un ligero incremento asía la alcalinidad, la conductividad es baja, en los puntos URR2 y URR1, que se encuentran antes de mezclarse con las aguas termales del lugar, luego de esta mezcla la conductividad se incrementa notoriamente, esto se debe al aporte de sales de las aguas termales. 5.5.2 Agua subterránea 5.5.2.1 Zona minera y llanura Z1 AGOSTO 2008 0,30 Z1 AGOSTO 2008 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 8 7 6 5 pH Concentración (mg/l) 0,25 4 3 2 1 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTT1 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 0 TOTV2 TOTP2 TOTT1 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 Z1 AGOSTO 2008 1100 Z1 AGOSTO 2008 1000 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 900 Concentración (mg/l) 8 Conductividad (mS/cm) 7 6 5 4 3 700 600 500 400 300 200 2 100 1 0 800 0 TOTV2 TOTP2 TOTT1 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTT1 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 Figura 12. Diagramas de barras para la comparación iónica – Agosto 2008 Las aguas subterráneas estudiadas en esta zona presentan metales pesados en bajas concentraciones como ser el hierro y el manganeso, pero se hace notoria la presencia de zinc en las vertientes (TOTV2 y HUV1), tanques de agua (TOTT1) y el 23 dique de colas (BODI1). Siguiendo mas o menos el mismo comportamiento de las aguas superficiales. El pH de las aguas subterráneas esta dentro del rango de la neutralidad, la conductividad es relativamente baja, con excepción de la vertiente TOTV2. Los iones predominantes son los sulfatos, bicarbonatos, cloruros y sodio. Z4 AGOSTO 2008 1,6 1,5 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 1,3 1,2 1,1 0,6 0,5 0,4 Z4 AGOSTO 2008 7 6 5 pH 0,3 4 3 0,2 2 0,1 1 PALP5 PALP5 PALP4 PALP3 PAZP3 PALP6 PAZTE PALP8 0 PALP7 PALP4 PALP3 PAZP3 PAZTE PALP6 PALP8 PALP9 PALP7 0,0 PALP9 Concentración (mg/l) 1,4 Z4 AGOSTO 2008 Z4 AGOSTO 2008 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 2000 10 Concentración (mg/l) Conductividad (mS/cm) 12 8 6 4 1500 1000 500 2 PALP5 PALP4 PALP3 PAZP3 PAZTE PALP6 PALP8 PALP9 PALP5 PALP4 PALP3 PAZP3 PAZTE PALP6 PALP8 PALP9 PALP7 PALP7 0 0 Figura 13. Diagramas de barras para la comparación iónica – Agosto 2008 La parte baja de la cuenca, que es la parte de las llanuras, tiene concentraciones considerables de manganeso disuelto en sus aguas subterráneas y en el agua termal (PAZTE) de Pazña se tiene además concentraciones elevadas de hierro. En este sector la salinidad de las aguas se manifiesta en gran medida, los iones responsables son principalmente el sodio y el cloruro. 24 5.5.2.2 Zona agrícola Z3 NOVIEMBRE 2008 Z3 NOVIEMBRE 2008 0,7 7 0,6 6 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 0,5 0,4 0,3 0,2 5 4 pH Concentración (mg/l) 0,8 3 2 1 0,1 0 0,0 URLT1 URC1 URV1 -- -- -- URLT1 URC1 URV1 Z3 NOV 08 2200 Z3 NOVIEMBRE 2008 7 1800 Concentración (mg/l) Concentración (mS/cm) 6 5 4 3 2 1600 1400 1200 1000 800 600 400 1 0 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 2000 200 URLT1 URC1 URV1 0 URLT1 URC1 URV1 Figura 14. Diagramas de barras para la comparación iónica – Noviembre 2008 El agua termal de Urmiri (URLT1) como se esperaba tiene concentraciones elevadas de hierro, manganeso, cloruros y sodio. Como se conoce las aguas termales son ricas en metales por el origen que tienen. 5.5.3 Comparación por épocas 25 Río Totoral - TOTR1 250 TOTR1 5 Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 150 100 4 3 pH Concentración (mg/l) 200 2 50 1 0 0 Jun-07 Sep-07 Nov-07 Ene-08 Ago-08 Nov-08 Dic-08 Feb-09 Jun-07 Sep-07 Nov-07 Ene-08 Ago-08 Nov-08 Dic-08 Feb-09 Nov-09 Campaña Campaña TOTR1 TOTR1 2000 Concentración (mg/l) Conductividad (mS/cm) 4 3 2 1000 500 1 0 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 1500 Jun-07 Sep-07 Nov-07 Ene-08 Ago-08 Nov-08 Dic-08 Feb-09 Nov-09 Campaña 0 Jun-07 Sep-07 Nov-07 Ene-08 Ago-08 Nov-08 Campaña Figura 15. Diagramas de barras para la comparación iónica – TOTR1 (Totoral) Se puede apreciar que la muestra tomada en Totoral (zona minera) tiene principalmente al zinc como su elemento predominante, este cambia en el tiempo de tal forma que en la época seca baja su concentración y en la época húmeda incrementa su concentración, se puede indicar que existe disolución de minerales de zinc por efecto de la precipitación. Se observa también que en este periodo se incremento la concentración de sulfatos, esto probablemente por el drenaje acido de mina y las malas practicas en la explotación de minerales en esta zona. 26 PAZR1 140 5 4 Nov-09 Dic-08 Feb-09 Sep-08 Campaña Nov-08 Ago-08 Ene-08 Jun-07 Feb-09 Dic-08 May-08 Campaña Nov-08 0 Sep-08 0 Ago-08 1 Ene-08 20 Nov-07 2 Sep-07 40 May-08 3 Nov-07 60 PAZR1 Sep-07 80 Jun-07 Concentración (mg/l) 100 pH Zn As Cd Cu Fe Mn Pb 120 PAZR1 1800 3,0 1600 2,5 1400 Concentración (mg/l) Conductividad (mS/cm) PAZR1 2,0 1,5 1,0 0,5 Ca Mg K Na HCO3 CO3 Cl F PO4 NO3 SO4 1200 1000 800 600 400 200 Nov-09 Feb-09 Dic-08 Campaña Nov-08 Sep-08 Ago-08 May-08 Ene-08 Nov-07 Jun-07 Sep-07 0,0 0 Jun-07 Sep-07 Nov-07 Ene-08 May-08 Ago-08 Sep-08 Nov-08 Campaña Figura 16. Diagramas de barras para la comparación iónica – PAZR1 (Pazña) El comportamiento del río de Pazña (zona llanura) es parecido al de Totoral, el zinc tiene la misma tendencia, pero lo que se puede apreciar preocupantemente es el descenso del los valore de pH en periodo de tiempo estudiado. 5.5.4 Gráficos Scholler 27 REGION MINERA NOVIEMBRE 2008 50 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 PAZR1 PALR2 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTP5 TOTP4 PALP10 Concentración (meq/l) 40 30 20 10 CO3 HCO3 Cl NO3 PO4 SO4 Ca Mg Na K As Pb Cd Cu Fe Zn Mn -- 0 Figura 17. Diagrama Scholler para la zona alta de la cuenca REGION AGRICOLA NOVIEMBRE 2008 90 80 70 60 50 40 30 20 10 CUCC1 URR2 URR1 URR3 PALP7 PALP9 PALP8 PALP6 PAZTE PAZP3 PALP2 PALP3 PALP4 PALP5 URLT1 URC1 URV1 HUV1 -- Zn Mn Fe Cu Pb Cd K As Na Ca Mg SO4 PO4 Cl NO3 CO3 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 HCO3 Concentración (meq/l) Los iones predominantes en esta zona son el sulfato, calcio, cloruro y sodio, en ese orden de importancia. Figura 18. Diagrama Scholler para la zona baja de la cuenca Por lo contrario la zona baja tiene al sodio, cloruro, sulfato y calcio como sus iones predominantes. 28 El incremento en las concentraciones de zinc en la parte alta minera de la cuenca tiene como principal fuente a la lixiviación de las estructuras superficiales (UATF, E. M .Sinchiwayra. 2006), esto demuestra la clara influencia minera sobre el recurso hídrico de esta zona. En la parte del campamento Martha se puede apreciar como el pH es influenciado por la época, es decir en el periodo húmedo baja el pH, esto indica que los residuos mineros lixivian con el agua de la lluvia sulfuros metálicos que acidifican mas el agua del principal curso de agua (Vernon,1990). En ese sentido se puede entender mejor el impacto de los metales a las actividades que se desarrollan en una cuenca con el siguiente ejemplo. Los desechos de la actividad minera, colas y desmontes, normalmente cuando están en contacto con el agua reaccionan y liberan metales en sus diferentes formas, por ejemplo la Pirita. 2H2O + 2FeS2(s) + 7O2 2Fe2+ + 4SO4-2 + 4H+ Como se aprecia en la reacción anterior, la Pirita (sulfuro de hierro) al reaccionar con el agua en un medio oxidante, libera distintos iones que pueden seguir provocando mas reacciones de acuerdo al medio donde se encuentren, los iones hidrogeno liberados ocasionan la acidez del agua, esta ocasiona problemas a los distintos usos que se le da al agua, como por ejemplo la agricultura. Ahora bien la concentración elevada de sulfatos podría tener este mismo origen, como se aprecia en la anterior reacción los minerales sulfurados en su oxidación liberan iones sulfato. En toda la parte alta de la cuenca donde se encuentra los pasivos mineros, el alto contenido de sulfatos, además indica que podría haber drenaje ácido de mina, ya que como sabemos la presencia de sulfatos es signo de este drenaje (Vernon, 1990). Las concentraciones elevadas de los iones cloruros y sodio en los cuerpos de agua (vertientes y aguas subterráneas) principalmente en la parte agrícola y llanura de infiltración, tienen como posible origen la disolución de sales como la Halita del suelo por donde se mueven (Quino, 2006). Las concentraciones de carbonatos y bicarbonatos en las vertientes y aguas subterráneas se deben a que el agua desde un inicio al infiltrarse al suelo casi siempre esta en contacto con CO2 existente de la atmósfera terrestre y de los poros del suelo provocando la siguiente reacción: CO2 + H2O HCO3- + H+ El agua subterránea desde un inicio de su formación tiene bicarbonatos. La acidez que se genera provoca que el agua en su curso disuelva silicatos y carbonatos (U. 29 Salamanca, 2006). Por ello el agua siempre y cuando este en el suelo siguiendo su curso hasta encontrar el acuífero en el que se depositara tendrá un carácter ácido, es decir que tendrá una cierta capacidad de disolver, esto cambia cuando se encuentra en un acuífero en el que perderá esta capacidad ya que en un medio saturado no tendrá aportes para generar acidez, a menos que sufra reacciones de oxidoreducción que generen H+ que le devolverán su carácter agresivo. 5.5.5 Gráficos Piper y Stiff Figura 19. Diagramas Stiff y Piper (URR1, URR3, BODI1 Y PAZR1) Junio 2007 Se identifica tres tipos de características comunes en las muestras de esta campaña: sulfato-cálcicas, bicarbonato-cálcicas y cloruro-sódicas. Figura 20. Diagramas Stiff y Piper - Septiembre 2007 (TOTP1, HUV1, PAZP2 y URC1) Las muestras de esta campaña tiene aguas sulfata-cálcicas, cloruro sódicas y bicarbonato sódicas 30 Figura 21. Diagramas Stiff y Piper -Noviembre 2007 (PAZR1, BODI1, TOTP1 Y URC1) Las muestras de esta campaña tiene dos grupos de similitud iónicos, bien definidos: sulfato cálcicas y la cloruro sódicas. Figura 22. Diagramas Stiff y Piper - Enero 2008 (BODI1, TOTV2, TOTP2 y HUV1) En esta campaña como se cuenta con más muestras, se tiene varias clasificaciones químicas: sulfato cálcicas, cloruro sódicas, bicarbonato cálcicas, carbonato cálcicas, bicarbonato sódicas y sulfato magnesicas. 31 Figura 23. Diagramas Stiff y Piper -Mayo 2008 (PAZR1, PALP10, PALP2 Y PALP3) Las muestras tienen las siguientes clasificaciones químicas: carbonato sódicas, sulfato sódicas, y cloruro cálcicas. Figura 24. Diagramas Stiff y Piper – Agosto 2008 Las muestras de esta campaña son: sulfato sódicas, cloruro cálcicas, bicarbonato cálcicas, cloruro sódicas y las sulfato cálcicas. 32 Figura 25. Diagramas Stiff y Piper – Noviembre 2008 Las muestras de esta campaña tienen al igual que las otras campañas, como principales grupos químicos a los sulfatos cálcicos y cloruros sódicos. 5.6 Relación de Adsorción de Sodio (RAS) 1 C H A R 1 2 TO TR 1 3 A V R 1 4 A V R 3 5 U R R 1 6 U R R 3 7 B O D I1 8 P A ZR 1 Figura 26. Diagrama Wilcox – Junio 2007 y Septiembre 2007 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 CHAR1 TO TR1 AVR2 AVR1 URR1 PAZR1 BO DI1 TO TP1 TOTT1 HUV1 PAZP2 URC1 El diagrama Wilcox para la campaña de Junio 2007 la mayoría de las muestras pueden ser usadas para riego con precauciones. En septiembre 2007 se tiene algunas muestras que son de buena calidad para el riego y otras muestras pueden usarse para el riego con precauciones. 33 CHAR1 TOTR1* AVR2 1 2 3 TO TR 1 A V R 2 A V R 1 U R R1 PA ZR1 BO D I1 * TO TP1 U R C1 U R V 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 AVR1 CUCC1* URR2 4 5 6 URR1 PAZR1 BODI1 TOTV2* TOTP2 HUV1 PAZP2 URC1 URV1 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Figura 27. Diagrama Wilcox – Noviembre 2007 y Enero 2008 Las muestras de noviembre del 2007 podrían usarse para el riego, pero siempre tomando algunas precauciones. De igual forma las muestras de agua de Enero 2008 son buenas para riego y en otras se deben tomar ciertas precauciones para no dañar al suelo, ni a los cultivos que se quiera regar. 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 CUCC1 URR2 URR1 URR3 PAZR1 PALR2 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTT1 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 PALP7 PALP9 PALP8 PALP6 PAZTE PAZP3 PALP3 PALP4 PALP5 URLT1 URC1 URV1 Figura 28. Diagrama Wilcox – Agosto 2008 y Noviembre 2008 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 CUCC1 URR2 URR1 URR3 PAZR1 PALR2 PALP7 PALP9 PALP8 PALP6 PAZTE PAZP3 PALP2 PALP3 PALP4 PALP5 URLT1 URC1 URV1 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 Las muestras de agua Agosto 2008 son aptas para riego con precauciones. 34 Algunas muestras de Noviembre 2008 presentan concentraciones de sodio elevadas, lo que las hacen no aptas para riego, por ejemplo el agua termal de Urmiri (URLT1) 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 CUCC1 URR2 URR1 URR3 PAZR1 PALR2 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTP4 HUV1 PALP10 PALP7 PALP9 PALP8 PALP6 PAZTE PAZP3 PALP2 PALP3 PALP4 PALP5 URLT1 URC1 URV1 Figura 29. Diagrama Wilcox – Diciembre 2008 y Febrero 2009 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 TOTR1 TOTR2 AVR2 AVR1 AVR3 CUCC1 URR2 URR1 URR3 PAZR1 PALR2 BODI1 TOTV2 TOTP2 TOTP5 TOTP4 HUV1 PALP10 PALP7 PALP9 PALP8 PALP6 PAZTE PALP2 PALP3 PALP4 PALP5 URLT1 URC1 URV1 Algunas muestras de Diciembre 2008 y Febrero 2009 presentan concentraciones de sodio elevadas, lo que las hacen no aptas para riego. Las muestras que tienen salinidad alta de acuerdo a las Normas Riverside (Blasco, 1973), deben esta característica principalmente a los sulfatos, cloruros, sodio y calcio. 5.7 Espacialización de datos (interpolación) 35 Figura 30. Mapas interpolados – pH Como se aprecia los mapas interpolados de las aguas subterráneas, la parte sur de la cuenca presenta un pH ligeramente básico en las aguas subterráneas, el agua superficial que atraviesa esta zona presenta pH más ácidos, por esta diferencia se puede indicar que no hay una interacción directa entre el agua subterránea y el agua superficial, al menos considerando los valores de pH. 36 Figura 31. Mapas Interpolados de conductividad eléctrica Se puede indicar que las sales disueltas como se conoce tiene relación directa con la conductividad eléctrica (CE), es así que se tiene valores mas bajos de CE en la parte alta y mas altos en la parte baja, esto se puede explicar considerando el movimiento del agua superficial y subterránea, se sabe que el flujo subterráneo en esta zona es de noreste al suroeste, por ello el agua en su movimiento va disolviendo sales y minerales, ocasionando un incremento en los sólidos totales disueltos y por consiguiente en la conductividad eléctrica. 37 Figura 32. Mapas Interpolados Arsénico La parte suroeste de la cuenca presenta mayores concentraciones de arsénico, esto probablemente se debe la naturaleza del propio suelo, se conoce que el origen del arsénico en esta región (Pazña) presenta mayor concentración en las aguas subterráneas (PPOe.- 002, 1996), las aguas termales al ser ricas en minerales podrían contener arsénico en sus aguas y en esta zona se tiene varias fuentes de agua de termal (Estrada, 2003). Se conoce que la contaminación de los acuíferos por estructuras contenedoras de minerales arsenicales dependen principalmente de la concentraciones de arsénico 38 contenido en las rocas, el tiempo y área de contacto entre las estructuras y las aguas subterráneas. Figura 33. Mapas interpolados de hierro El hierro tiene mayor concentración en las partes altas esto probablemente por que el agua subterránea recibe lixiviados de las actividades mineras desarrolladas en la superficie (Salinas, 2005), además que esta zona atraviesa formaciones geológicas ricas en minerales de hierro, como se conoce esta es una zona polimetalica, (PPOe.002 ,1996). 39 Figura 34. Mapas interpolados - Manganeso El manganeso al igual que el arsénico tendría la misma fuente. 40 Figura 35. Mapas interpolados de zinc Las fuentes antropogénicas de zinc son las principales fuentes de este metal en el agua superficial y subterránea (PPOe.- 002, 1996) 5.8 Análisis espacial en función al tiempo 41 Figura 36. Comparación espacial en función al tiempo - pH No se puede apreciar cambios significativos en los valores de pH en relación a los periodos húmedos, de transición y secos, no se puede establecer tendencias. Pero se aprecia que hay grandes cambios entre un periodo y otro en las mediciones de pH en la parte donde más actividad minera se tiene: Totoral, Avicaya y Pazña. 42 Figura 37. Comparación espacial en función al tiempo - CE No se puede establecer tendencias, pero se aprecia cambios entre un periodo y otro en la parte alta de la cuenca Totoral, Avicaya y Pazña. 43 Figura 38. Comparación espacial en función al tiempo - Arsénico Aparentemente se tiene un ligero incremento en la concentración de arsénico en el periodo húmedo, estableciendo que hay disolución de minerales (Caminar, 2008). 44 Figura 39. Comparación espacial en función al tiempo - Zinc De igual forma el zinc tiene un incremento en la concentración en el periodo húmedo, estableciendo que hay disolución de minerales que aportan zinc (Caminar, 2008). 45 Figura 40. Comparación espacial en función al tiempo - Cadmio El cadmio tiene un incremento en la concentración en el periodo húmedo, estableciendo que hay disolución de minerales (Caminar, 2008), especialmente en el periodo húmedo del 2008. 46 Figura 41. Comparación espacial en función al tiempo - Cobre La concentración de este elemento se incrementa en el periodo húmedo, especialmente en el año 2008 y baja paulatinamente en época de transición y seca. 47 Figura 42. Comparación espacial en función al tiempo - Hierro El punto AVR2 que se encuentra en Avicaya presenta una concentración muy elevada, debido que recibe toda la carga de material arrastrado por el agua, luego de pasar por el dique de colas de Avicaya la concentración baja, esto se debe a que sedimenta y gran parte del hierro precipitado se queda en el dique. 48 Figura 43. Comparación espacial en función al tiempo - Plomo En el periodo de lluvias aumenta la concentración de este elemento, especialmente en AVR2, nuevamente se debería a la disolución de minerales (Caminar, 2008). 49 Figura 44. Comparación espacial en función al tiempo - Manganeso El manganeso tiene el mismo comportamiento que el arsénico, zinc, cobre, cadmio, hierro y plomo. 5.9 Relación del uso actual del suelo y la química de los cuerpos de agua 50 Figura 45. Relación del pH y la CE con el uso del suelo En este mapa se aprecia como el pH cambia al pasar por la zona donde se encuentran las colas, desmontes y diques. Es decir la zona con actividad minera, el cambio radical de un pH de 8,17 en la localidad de Chapana, pasa a un pH igual a 3,71 en Avicaya y esta acidez se mantiene hasta Pazña, la salida de la cuenca. La conductividad también se incrementa luego de pasar por los diques de colas, colas y desmontes. La salinidad elevada que se tiene en el principal cauce de la cuenca, es atenuada por el ingreso de las aguas del río proveniente de la localidad de Urmiri, que al ser menos salino, diluye de alguna forma las sales disueltas presentes. En la parte sureste de la cuenca que es la zona agrícola, el pH del río Urmiri es cercano a la neutralidad (8,34 – 8,42), a su vez la conductividad eléctrica es baja 0,29 mS/cm. 51 Figura 46. Relación del As y Zn con el uso del suelo Estos elementos incrementan sus concentraciones luego de pasar por los diques colas y minas en la parte alta de la cuenca. Se evidencia nuevamente que el zinc presenta las concentraciones mas elevadas de esta cuenca, es el metal predominante, junto al calcio y los sulfatos son los iones mas abundantes de la cuenca, especialmente en la parte con actividad minera. 52 Figura 47. Relación del Cd y Cu con el uso del suelo También el cadmio y el cobre incrementan sus concentraciones luego de pasar por las colas y desmontes de Totoral y el dique de colas de Avicaya. Se observa también que la parte agrícola, que es la sureste de la cuenca las concentraciones de estos metales son casi inexistentes. La concentración de las muestras tomadas en la parte baja de la cuenca PAZR1 (Pazña) bajan levemente, debido a que las aguas ácidas de la parte alta de la cuenca se mezclan con las aguas naturales de la parte agrícola de Urmiri (zona sureste de la cuenca). 53 Figura 48. Relación del Fe y Pb con el uso del suelo El hierro y el plomo del mismo modo sufren un incremento en sus concentraciones al pasar por Martha, Totoral y Avicaya, que con sus pasivos mineros y la actividad que desarrollan, lixivian metales al agua superficial, en particular en la época húmeda. La parte agrícola prácticamente no presenta metales disueltos, en las aguas superficiales. Figura 49. Relación del Mn con el uso del suelo 54 Las concentraciones de manganeso tienen un incremento en sus concentraciones al pasar por toda la zona que más actividad minera tiene, que empieza en Bolívar y termina al sur de Avicaya (AVR1). Como en los demás metales estudiados, no se tiene concentraciones elevadas de este metal en el curso de agua superficial de Urmiri. 5.10 Identificación de las zonas que sufren cambios en las concentraciones en función al tiempo Considerando los mapas del punto 5.8 Análisis espacial en función al tiempo y el mapa de subcuencas obtenido del DEM Hydroporcessing, sobreponiendo estos mapas se obtiene el mapa de las zonas que mas cambios en sus concentraciones sufre, en función al tiempo. Figura 50. Zonas de acuerdo a los cambios en las concentraciones en función al tiempo Como se aprecia la zona que más cambios en sus concentraciones tiene en los periodos 2007, 2008 y parte del 2009, es la parte norte (alta) de la cuenca. Por el contrario la zona más estable en las concentraciones de sus iones en función al tiempo, es la subcuenca Urmiri, y finalmente la parte de la llanura (Pazña) es la que cambia dependiendo de las otras dos zonas, ya que es la receptora de las aguas de estas dos zonas. Lo que ocurre normalmente es que esta zona tiene menor cambios en sus concentraciones por que si bien recibe aguas acidas de la parte alta, esta agua es diluida por el agua que proviene del río Urmiri, que es una mezcla de agua natural y termal. 5.11 Identificación de las zonas que más impacto tienen por la actividad minera y las zonas más afectadas por esta misma actividad Considerando los mapas del punto 5.9 Relación del uso actual del suelo y la química de los cuerpos de agua dentro la cuenca y el mapa de microcuencas obtenido por el DEM Hydroprocessing, sobreponiendo estos mapas, se tiene los mapas de las zonas 55 con mayor impacto (ambiental) por actividad minera y de estas zonas, las zonas mas afectadas por esta actividad (zonas agrícolas). Figura 51. Zonas de mayor impacto por la actividad minera Este mapa considerando la división de microcuencas, muestra cuales son las zonas que mas impacto tienen por la actividad minera, como se ha visto la parte mas problemática empieza en el campamento Martha y terminar en la parte sur de Avicaya, justo a la salida del dique de colas (zona 4). A partir de este dique de colas el agua no recibe más minerales, no hay lixiviación por que no hay más desmontes y colas, entonces esta zona es la que aun sufre el impacto de la minería pero en menor medida que la parte alta (zona 6). La zona 7 es la que se encuentra a continuación de la zona 4, si bien en esta zona no hay actividad minera y más bien tiene ya actividad agrícola, igual sufre el impacto de la zona 4, pero a diferencia de la zona 6, el cauce del río principal no atraviesa esta zona. Finalmente la zona 9 que es la llanura de infiltración o de inundación, de la parte baja de la cuenca, es la que desarrolla actividad agrícola, si bien esta distante de la zona 4, el principal problema que tiene, es que el río principal (pH ácido) la traviesa. 56 Figura 52. Zonas que son mas afectadas por la actividad minera Las zonas mas afectadas por la actividad minera son la zona 9, 7 y 6 en ese orden, esto se entiende así, por que al ser la zona 9 la que se sustenta de otras actividades ajenas a la minería, como ser agricultura y criado de ganado ovino y vacuno, se ve mas afectada que las otras zonas, por que su fuente de subsistencia es perjudicada, por las aguas acidas y residuos sólidos que trae consigo el agua desde la parte alta de la cuenca, imposibilitando el uso del agua para cualquier actividad. Las zonas aledañas 7 y 6 son las que a continuación se ven afectadas por las actividades de la zona 4, sin recibir ningún beneficio, esto se menciona por que, es indudable que la zona 4 es la que mas impacto sufre y sufrirá por las actividades que se desarrollan en esta zona, el daño ambiental es muy grande, pero las poblaciones de esta zona viven de esta actividad y no se dedican a otra actividad, por ello se podría señalar que no se ven tan afectadas como las poblaciones de la parte baja (zonas 9, 7 y 6). 6. Conclusiones Se realizo la clasificación supervisada de imágenes satelitales con 19 categorías, estas se verificaron en campo y se obtuvo un 72,5 % de exactitud en la clasificación, además se elaboro una tabla de contingencias para evaluar la precisión de la clasificación, obteniéndose un 71,8 % de precisión. 57 Se probó varios métodos de interpolación aplicando un tratamiento geoestadístico y mediante tablas de bondad, se encontró la interpolación mas optima para los datos que se tenía, en este caso la interpolación por el método Moving Average Inverse Distance, 15000 distancia limite, con una correlación de 0,97. Considerando la hidroquímica de la zona (minera y agrícola), se determino la gran influencia de la actividad minera sobre el recurso hídrico de esta cuenca. La relación de adsorción de sodio (RAS) indica que las aguas de la parte sur de la cuenca son aptas para riego (vertientes y aguas subterráneas) con excepción de las aguas termales (por su elevado contenido de sodio) y las aguas acidas. Las aguas de la parte norte de la cuenca se pueden usar pero tomando precauciones (vertientes y aguas subterráneas). Las aguas de la parte este de la cuenca, es decir la subcuenca Urmiri, son la mas optimas para el riego. La hidroquímica de las aguas es muy compleja especialmente en la parte alta de la cuenca, por la composición polimetálica de los desmontes y colas que se encuentran a lo largo del río principal, al ser la zona donde se desarrolla la actividad minera, presenta grandes cambios en las concentraciones de los metales pesados, pH y conductividad eléctrica. Se identifico que el principal metal (elevada concentración) en las aguas superficiales es el zinc y en las aguas subterráneas es el hierro, manganeso y zinc. Los iones mayoritarios en la zona minera son el sulfato y calcio, por lo que su aguas son sulfatos cálcicas, con preponderancia, las zona agrícola presenta aguas cloruro sódicas y bicarbonato cálcicas. Los metales disueltos tienden a incrementar sus concentraciones en los meses más húmedos, por lo que habría un fenómeno de disolución de minerales. La zona que más cambios en sus concentraciones tiene en función al tiempo, empieza en la mina Bolívar, y prosigue en Martha, Totoral hasta Avicaya, donde se tiene muchos desmontes, colas y un dique de colas.. La zona que más estable considerando las concentraciones de sus elementos químicos es la de Urmiri (sureste de la cuenca). La zona que mayor impacto ambiental tiene por la actividad minera es la que comprende desde el campamento Martha, Totoral y Avicaya, a lo largo del cauce principal de río hasta llegar al dique de Avicaya. La zona que es mas afectada por la actividad minera, se encuentra es la zona de Pazña al sur de la cuenca, la parte de la llanura de infiltración o inundación, por que su principal actividad (agrícola) se ve grandemente afectada por las actividades mineras desarrolladas en la parte alta de la cuenca. 58 7. Referencias bibliográfica Calizaya, A. 2006. Hidrología y Recursos Hídricos en la cuenca de los lagos Poopó y Uru Uru (Instituto de Hidráulica e Hidrología, IHH). Memoria del Seminario Taller: “Intercambio de experiencias en la región de los lagos Poopó - Uru Uru y sus áreas de influencia” UMSA-ASDI/SAREC. Oruro - Bolivia. Cooperación Inglesa (Universidad de Newcastle) - Instituto de Investigaciones Químicas – UMSA. 2007-2009. Gestión de Cuencas Áridas y Semiáridas con Influencia Minera – CAMINAR. La Paz-Bolivia. Cooperación Sueca ASDI-SAREC - Instituto de Investigaciones Química - UMSA. 2004-2007 Manejo de Recursos Hídricos-Hidroquímica de los Lagos Poopó y UruUru. 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Presentación del tema: Análisis exploratorio de datos AED, del modulo Principios de Modelación –Geoestadistica, de la Maestría en Ciencias de la Geo-información y Observación de la Tierra, Mención Recursos Hídricos, 2009 CLAS – ITC – UMSS. Cochabamba – Bolivia. Aviles, S. Suarez, N. 2009. Presentación del tema: Introducción a ERDAS, del modulo Percepción Remota Avanzada, de la Maestría en Ciencias de la Geoinformación y Observación de la Tierra, Mención Recursos Hídricos, 2009 CLAS – ITC – UMSS. Cochabamba – Bolivia. GEMS, 1994. edición. Guía Operativa: Sistema Global de Monitoreo Ambiental /agua 3º Diagnostico de los Recursos Naturales y Culturales de los lagos Poopó y Uru Uru. Oruro – Bolivia. Ministerio de Desarrollo Sostenible y Planificación. Dirección General de Biodiversidad. Apello C.A.J. & Postma D., 1994: Geochemistry, groundwater and pollution. Balkema, 536 pp. Baudran, Y. 2005. 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Anexos Análisis Exploratorio de Datos E s ta d ís tic a s d e s c rip tiv a s p a ra lo s in te rv a lo s : S te m -a n d -le a fp lo t(p H ): U n id a d : 1 L ím ite in fe rio rL [ím ite s u p e rio r[F re c u e n c ia F re c u e n c ia re la tiv a D e n s id a d 2 3 4 5 6 7 8 9 2466 36 415 58899 6X 2677778999 712237 81116 91 3 4 5 6 7 8 9 1 0 3 1 2 4 1 1 5 4 1 0 ,0 9 7 0 ,0 3 2 0 ,0 6 5 0 ,1 2 9 0 ,3 5 5 0 ,1 6 1 0 ,1 2 9 0 ,0 3 2 0 ,0 9 7 0 ,0 3 2 0 ,0 6 5 0 ,1 2 9 0 ,3 5 5 0 ,1 6 1 0 ,1 2 9 0 ,0 3 2 Gráficos Box Plot, Q-Q Plot, Stem-leaf, histograma y tablas de datos cuantitativos para el pH P -Pp lo t(p H ) XLSTAT 2009.3.02 - Pruebas de normalidad - el 29/11/2009 a 12:25:36 p.m. Datos: Libro = AGOSTO2008.xls / Hoja = Hoja2 / Rango = Hoja2!$C$1:$C$32 / 31 filas y 1 columna Nivel de significación (%): 5 1 0 ,9 Estadísticas descriptivas: a Observaciones Obs. con datos perdidos Obs. sin datos perdidos Mínimo Máximo Media Desviación típica 0 ,Variable 8 ic log(ph) 31 0 31 0,381 0,960 0,780 0,150 r ó e t 0,7 a de Shapiro-Wilk (log(ph)): Prueba v i t a0,6 W l 0,798 u p-valor < 0,0001 m 0 ,5 alfa u 0,05 c a n0,4 de la prueba: Interpretación ó i H0: La muestra sigue una ley Normal. c Ha: u La muestra no sigue una ley Normal. b Como el,3 p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0,05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa i0 Ha. r t s i de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0,01%. El riesgo 0 D,2 Prueba0 de Anderson-Darling (log(ph)): ,1 A² p-valor alfa 0 0 0 ,1 2,485 < 0,0001 0,05 0 ,2 0 ,3 0 ,4 0 ,5 0 ,6 0 ,7 0 ,8 0 ,9 1 Interpretación de la prueba: H0: La muestra sigue una ley Normal. D istrib u ció nacu m u lativ ae m p írica Ha: La muestra no sigue una ley Normal. Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0,05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha. El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0,01%. Prueba de Lilliefors (log(ph)): D D (estandarizado) p-valor alfa 0,278 1,547 < 0,0001 0,05 Interpretación de la prueba: H0: La muestra sigue una ley Normal. Ha: La muestra no sigue una ley Normal. Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0,05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha. El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0,01%. Pruebas de normalidad para el pH 62 Gráficos Piper y Stiff Diagramas Stiff (CHAR1, TOTR1, AVR1 Y AVR3) Junio 2007 (CHAR 1, TOTR1, AVR2 Y AVR1) Septiembre 2007 Diagramas Stiff (URRI, PAZR1, BODI1 Y TOTP1) Septiembre 2007, (TOTR1, AVR2, AVR1 Y URR1) Noviembre 2007 Diagramas Stiff -Noviembre 2007 (URV1) – Diciembre 2007 (PAZP2) Diagrama Piper Diciembre 2007 63 Diagramas Stiff - Enero 2008 (CHAR1, TOTR1, AVR2 y AVR1) - Enero 2008 (CUCC1, URR2, URR1 y PAZR1) Diagramas Stiff - Enero 2008 (PAZP2, URC1 y URV1) Diagramas Stiff – Agosto 2008 Diagramas Stiff – Agosto 2008 Diagramas Stiff – Agosto 2008 64 Diagramas Stiff – Agosto 2008 Diagramas Stiff y Piper – Septiembre 2008 Diagramas Stiff – Noviembre 2008 Diagramas Stiff – Noviembre 2008 65 Diagramas Stiff – Noviembre 2008 Diagramas Stiff – Noviembre 2008 66
