Colegio de Ingenieros del Perú CD- Cusco “Capítulo de Ingenieros Químicos” “ÍNDICE DE CALIDAD DEL AGUA ” TEÓFILO DONAIRES FLORES FACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO - PUNO Artículo 1.- El agua El agua es un recurso natural renovable, indispensable para la vida, vulnerable y estratégico para el desarrollo sostenible, el mantenimiento de los sistemas y ciclos naturales que la sustentan, y la seguridad de la Nación. Agenda Introducción Índice de calidad de agua Modelos de índice de calidad de agua Aplicaciones de índice de calidad de agua Metodología ICA-PE Introducción El agua es un recurso indispensable y fundamental para los seres vivos, en especial para los humanos, constituyendo así el líquido más abundante y el recurso más importante en la tierra. El agua, presente en diferentes formas y usada con diversos propósitos, ocupa una alta proporción en relación con la superficie de tierra. Está presente en los mares y océanos, en aguas superficiales y en aguas subterráneas y puede ser empleada entre otras cosas, para tareas domésticas, industriales y agrícolas. Distribución de agua en el mundo Figura 1. Distribución del agua en la Tierra Fuente: EPA, 2018 Índices de calidad ambiental Para determinar la calidad ambiental del medio ambiente, sus características pertinentes y significativas deben ser medibles y cuantificables a través de indicadores e índices ambientales que permitan una gestión eficiente. Índice de Calidad Ambiental = ICAgua +INCAire+ICSuelo Indicadores Ambientales Los tomadores de decisiones requieren de información oportuna, precisa y fiable acerca del medio ambiente y el desarrollo sustentable. Los indicadores poseen el potencial de constituir importantes herramientas en la comunicación de la información científica y técnica. Asimismo, pueden facilitar el acceso a dicha información a los diferentes grupos de usuarios, y así transformar la información en acción. Índice de Calidad del Agua Los Índices de Calidad de Agua (ICA), constituyen herramientas matemáticas que integran información de varios parámetros, permitiendo transformar grandes cantidades de datos en una escala única de medición de calidad del agua. En ese sentido, los ICA’s constituyen un instrumento fundamental debido a que permiten transmitir información de manera sencilla sobre la calidad del recurso hídrico a las autoridades competentes y al público en general; e identifica y compara las condiciones de calidad del agua y sus posibles tendencias en el espacio y el tiempo ICA El Índice de Calidad del Agua indica el grado de contaminación del agua. Está expresado como porcentaje del agua pura. El agua altamente contaminada tendrá un ICA ≈ 0 %, En tanto que el agua en excelentes condiciones el valor del ICA ≈ 100%. Escalas de ICA Importancia relativa Parámetro Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO) Oxígeno disuelto Coliformes fecales Coliformes totales Sustancias activas al azul de metileno (Detergentes) Conductividad eléctrica Fosfatos totales (PO4-3) Grasas y aceites Nitrógeno amoniacal (NH3) Peso (W i) 5.0 5.0 4.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 Parámetro Nitrógeno en nitratos (NO3-1) Alcalinidad Color Dureza total Potencial de Hidrógeno (pH) Sólidos suspendidos Cloruros (Cl-1) Sólidos disueltos Turbiedad Peso (W i) 2.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.5 0.5 0.5 Fórmula del ICA n Ii Wi ICA = i =1 n Wi i =1 donde el subíndice i identifica a cada uno de los 18 parámetros antes presentados, por lo que i = 1, 2, …, 18, y n = 18. Fuente: Semarnap, Comisión Nacional del Agua, 1999. Análisis de sensibilidad de los parámetros de los ICA Nro Parámetros ICANSF ICADinius ICACETESB ICARojas ICOMI ICOMO ICOSUS 1 Oxígeno Disuelto ✓. ✓. ✓. ✓. - ✓. - 2 Coliformes Fecales ✓. ✓. ✓. - - - ✓. 3 Turbiedad ✓. - ✓. ✓. - - - 4 DBO5 ✓. ✓. ✓. ✓. - ✓. - 5 Sólidos Totales ✓. - ✓. ✓. - - - 6 pH ✓. ✓. ✓. ✓. - - - 7 Fósforo Total - - ✓. - - - - 8 Nitrógeno Total - - ✓. - - - - 9 Sólidos Suspendidos - - - - - - ✓. 10 Color - ✓. - - - - - Análisis de sensibilidad de los parámetros de los ICA Nro Parámetros ICANSF ICADinius ICACETESB ICARojas I-COMI ICOMO ICOSUS 11 Coliformes Totales - ✓. - - - ✓. - 12 Conductivida d X - - - - 13 Alcalinidad - X - - ✓. - - 14 Dureza Total - X - - ✓. - - 15 Nitratos X X - - ✓. - - 16 Fosfatos X - - - - - - 17 Cloruros - X - - - - - 18 Temperatura X X X - - - - Modelos de índice por parámetros DBO5 [mg/L] IDBO5 ( =e 4.5824−0.1078DBO5 +2.4581*10−14 eDBO5 Si DBO5 > 30 mg/L ; IDBO5 =2 ) OD [%sat] I%sat ( =e 1.3663+0.063%sat −0.000303%sat 2 Si %sat > 140 ; I%sat =50 ) Turbiedad (Turb) [UNT] ITurb ( =e 4.561−0.0196Turb + 2.4167*10−5 Turb2 Si Turbiedad > 100 UNT ; ITurb =5 ) Sólidos Totales (ST) [mg/L] I ST 1 = −5 −8 2 0.0123 − 1.3545*10 ST + 9.265 + 10 ST Si ST > 500 mg/L ; IST =20 pH [U] 2 1 +14.625 Ln( pH ) −7.6434 pH +18.5352 pH I pH = e Si pH < 2 ó pH>12 unid; IpH =0 Coliformes Fecales (Colif)[NMP] 4.5685−0.1305 Ln(ColiF )−0.0129 Ln(ColiF ) ) ( =e 2 IColiF Si ColiF>105 /100 mL; IColiF =2 Nitrógeno Total(NT)[mg/L] I NT ( =e 4.4706−0.043 NT + 2.8813*10−5 NT 2 Si NT>100 mg/L; INT =1 ) Fósforo Total(FT)[mg/L] I FT 1 = 2 0.0084 + 0.0143FT + 0.00074 FT Si FT>10 mg/L; IFT =2 Color [UPC] I FT = 127color −0.2394 Sólidos Suspendidos[mg/L] ISS =−0.3005SS +102.11 Si SS 10 mg/L; ISST =100 Si SS 340 mg/L; ISST =2 Ponderación de la importancia de cada parámetro Parámetro Ponderación (%) Oxígeno Disuelto 21 Coliformes Fecales 16 DBO5 15 Turbiedad 7 Sólidos Totales 7 Fósforo Total 8 pH 8 Nitrógeno Total 8 Sólidos Suspendidos 5 Color 5 TOTAL 100 Aplicación Índice de calidad de agua La cuenca del río Suches es de carácter binacional Perú - Bolivia, ubicado en el distrito de Cojata provincia de Huancané departamento y región de Puno, donde se generan diferentes procesos de contaminación ambiental, deteriorando la calidad ambiental de la cuenca del lago Titicaca, debido a que desemboca, afectando a las condiciones de vida de las comunidades involucradas Fuente: Elaboración propia, 2016 tanto abióticos y bióticos. Aplicación Índice de calidad de agua Según estudios realizados por un grupo de investigadores de la Universidad Nacional del Altiplano, han encontrado presencia de metales pesados de 0.0010 mg/L de arsénico, 0.0200 mg/L de cadmio, 0.0840 mg/L de cobre, 0.4933 mg/L de hierro, 0.0002 mg/L de mercurio y 0.0500 mg/L de plomo (Valdivia, et al., 2012). Fuente: Elaboración propia, 2016 Siendo la Cuenca Suches una de las principales cuencas de la Región Puno, es que se aborda el tema de la problemática de la contaminación del río del mismo nombre, ya que en dicha cuenca se tiene depósitos importantes de oro aluvial y morrénico, y debido a la continua suba del precio de este metal valioso es que se ha ido incrementando la minería, sobre todo la informal e ilegal, derivando principalmente en la contaminación de las agua superficiales de la mencionada cuenca y sobre todo de la parte media de dicha cuenca y que de la cual se ha efectuado el estudio correspondiente Fuente: MINAGRI, 2016 Se llevó a cabo una visita técnica Intersectorial a la Cuenca del Río Suches-Cojata, con la participación de diferentes sectores: MINEM, MINAG, ANA, DIGESA, INDECI, GORE Puno, y Municipalidades. Se verificó in-situ, donde se encuentra concentrado el grueso de las operaciones mineras de la República de Bolivia, el material procedente de las pozas de sedimentación, desbordaron el cauce del río Japocollo, cuya oleada ingresa a territorio peruano cubriendo aproximadamente 35 hectáreas de bofedales y pastos naturales con material limoarcilloso entre 10 a 15 cm de espesor, con la subsecuente contaminación del recurso hídrico. La Dirección Regional de Salud Puno, a través de la Dirección de Salud Ambiental – DISA, efectuó la toma de muestras en tres puntos, correspondiente a la red de monitoreo de la cuenca Suches. Figura 2. Situación de la cuenca del río Suches Fuente: Elaboración propia, 2016 Fuente: Google earth, 2016 Fuente: Google earth, 2016 Fuente: Google earth, 2016 La actividad minera en su conjunto produce toda una serie de contaminantes gaseosos, líquidos y sólidos, que de una forma u otra alteran el ambiente y su entorno. Esto ocurre por diversas actividades sucede ya sea por depósito a partir de la atmósfera como partículas sedimentadas o traídas por las aguas de lluvia, por el vertido directo de los productos líquidos de la actividad minera y metalúrgica, o por la infiltración de productos de lixiviación del entorno minero: aguas provenientes de minas a cielo abierto, escombreras, etc., o por la disposición de elementos mineros sobre el suelo: escombreras, talleres de la mina u otras edificaciones más o menos contaminantes en cada caso (PNUMA, 2011). Fuente: elaboración propia, 2016 Los ICAs e ICOs son indicadores útiles en los programas de vigilancia y control de la calidad del agua y son una herramienta importante para la administración de los recursos hídricos. Estos índices permiten por medio de la planificación controlar la disminución o el aumento de la contaminación programando metas y objetivos a cumplir a corto y largo plazo, que pueden ser medidas y evaluadas en el tiempo y que además son de fácil entendimiento para la población directa o indirectamente afectada por los problemas de contaminación de las fuentes hídricas (NSF, 2014). Ubicación de la cuenca Suches Fuente: Google earth, 2016 Fuente: elaboración propia,2016 Ubicación geográfica del la cuenca del Río Suches Rí Suche o s Fuente: MINAGRI, 2016 Información de datos históricos del monitoreo de calidad de agua Contiene los resultados de la evaluación de los parámetros físicos, químicos y microbiológicos relacionados con la calidad del agua en el ámbito de la cuenca de los ríos Suches lado peruano , correspondientes a la época de transición de avenida en el año 2009 y 2010 (Valdivia, et al., 2012), asimismo se tiene información de los monitoreos realizados por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) con sede en Puno (ANA, 2013), asimismo, se tiene geo referenciado los puntos de monitoreo (2009-2014). Estos datos históricos se utilizaron para el modelamiento de la contaminación del río Suches. Fuente: ANA, 2009-2014 Validación de los modelos matemáticos de predicción de contaminación del río Suches mediante índices de calidad de agua ✓ Clasificación de la calidad del agua del río Suches mediante la aplicación de los índices de calidad del agua (ICA) y de contaminación (ICO) ✓ Selección de parámetros fisicoquímicos ✓ Determinación de las funciones en el cálculo de los subíndices de calidad (Ii) y de contaminación para cada parámetro ✓ Cálculo de los modelos de índice de calidad y contaminación Análisis de regresión lineal múltiple En la regresión lineal múltiple tratamos de determinar la relación existente entre la variable dependiente (Y) y dos o más variables independientes ( X1, X2, X3, ..., XK ) también llamadas variables regresoras. En este caso la variable dependiente se ve afectada por los cambios que se hagan a las variables independientes en conjunto. La relación entre las variables regresoras y la variable dependiente se establece mediante el modelo general de regresión lineal múltiple (Montgomery, 2004). Y = 0 + 1 X 1 + 2 X 2 + 3 X 3 + + k X k + Modelación matemática mediante regresión lineal múltiple Y = 0 + 1 X1 + 2 X 2 + 3 X 3 + ... + p X p + Interpretación del coeficiente de regresión estimado j El estimado del coeficiente de regresión poblacional βj, con j=1,…,p, se representará por j. Este estimado indica el cambio promedio en la variable de respuesta Y cuando la variable predictora Xj cambia en una unidad adicional asumiendo que las otras variables predictoras permanecen constantes. Operacionalización de variables VARIABLES DESCRIPCIÓN VALORACIÓN Oxígeno Disuelto (X1) Concentración mg/L < 5 mg/L afectan la diversidad biológica pH (X2) Concentración Unidades 6.0 – 8.5 valor típico en aguas superficiales DBO5 (X3) Concentración mg/L > 10 mg/l Aguas impactadas por descargas de aguas residuales particularmente cerca del punto de descarga. Nitrato (X4) Concentración mg/L < 0,01 ppm Concentración mg/L < 0,01 ppm Unidades °C unidades Turbiedad (X7) Concentración NTU < 1000 valor típico en aguas superficiales Sólidos Totales (X8) Concentración mg/L 110 Promedio mundial en aguas superficiales Arsénico (X9) Cadmio (X10) Cobre (X11) Hierro (X12) Mercurio (X13) Plomo (X14) Concentración mg/L < 0,01 ppm Concentración mg/L < 0.01 ppm Concentración mg/L < 0.01 ppm Concentración mg/L < 0.01 ppm Concentración mg/L < 0.01 ppm Concentración mg/L < 0.01 ppm Contaminación del Fosfato (X ) 5 río Suches Temperatura (X6) Modelación ICASUCHES UNIDADES O CATEGORÍAS INDICADORES Calidad del Agua (Y) Índice de Calidad de Agua Escala de Índice 90-100 70-90 50-70 25-50 0-25 Clasificación Óptima calidad Buena calidad Aceptable calidad Mala calidad Muy mala calidad Estructura del cálculo de los ICA N Parámetr Función del subídice (Ii) ro o 1 Coliformes fecales 2 Oxígeno Disuelto 3 Demanda Bioquímica de Oxígeno 4 Coliformes Totales 5 Nitratos 6 Conductividad I COLIF = 106 ( CF ) Peso Relativo (Wi) −0.1296 11.60 I OD = 0.82 ( OD ) + 10.56 10.90 I DBO5 = 108 ( DBO5 ) I COLIT = 136 ( CT ) I NO3 = 125 ( NO3 ) −0.3494 9.70 −0.1311 −0.2718 I COND = 506 ( COND ) −0.3315 9.00 9.00 9.00 Estructura del cálculo de los ICA Nr Parámet Función del subídice (Ii) o ro 7 Temperatura 8 pH IT = 102.004−0.0382 T 0.6803+ 0.1856 ( pH ) Si pH 6.9 → I pH =10 Si 6.9 pH 7.1 → I pH = 100 Si pH 7.1 9 10 Cloruros Dureza 11 Alcalinidad 12 Color → Peso Relativo (Wi) 7.70 7.90 I pH = 103.65 − 0.2216 ( pH ) I Cl − = 391( Cl − ) I Dur = 552 ( Dur ) I Alc = 110 ( Alc ) −0.3480 7.70 −0.4488 6.50 −0.1342 I Color = 127 ( Color ) −0.2394 6.30 6.30 Funciones de los subíndices y ponderaciones del ICASUCHES Los índices de calidad son herramientas que permiten asignar un valor de calidad al medio a partir del análisis de diferentes parámetros. Su combinación da una visión más precisa del estado ecológico y el estado del medio biológico. ✓ Poseen la capacidad de resumir y simplificar datos complejos ✓ Tienen expresión numérica, pueden incluirse en modelos para la toma de decisiones. ✓ Entendibles al público, los medios y los usuarios. ✓ Poseen menos información que los datos brutos ✓ Representan una parte o un aspecto particular del problema. ✓ Deben ser tomados con precaución, en forma crítica y actualizados periódicamente. DBO5 [mg/L] IDBO5 4.5824−0.1078DBO +2.4581*10 ( =e 5 −14 DBO5 e ) Demanda Bioquimica de Oxigeno y = -0.0059x3 + 0.4144x2 - 10.264x + 97.219 100 90 80 Si DBO5 > 30 mg/L ; IDBO5 =2 70 ICA 60 Nivel de confianza del modelo es del 95% 50 40 30 20 10 0 0 10 20 DBO5(mg/l) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 30 40 OD [%sat] 1.3663+0.063%sat −0.000303%sat ) ( =e 2 I%sat Si %sat > 140 ; I%sat =50 Oxigeno Disuelto,% saturacion y = 3E-08x5 - 1E-05x4 + 0.0011x3 - 0.0332x2 + 0.9307x - 0.1901 120 100 ICA 80 60 o 40 20 0 0 50 100 Oxigeno Disuelto (mg/l) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 150 Turbiedad (Turb) [UNT] ITurb 4.561−0.0196Turb + 2.4167*10 ( =e −5 Turb2 ) Turbidez y = -0.0001x3 + 0.0291x2 - 2.3456x + 97.781 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 ICA Si Turbiedad > 100 UNT ; ITurb =5 0 10 20 30 40 50 60 70 Turbidez (JTU) Ott,1978 Polinómica (Ott,1978) Fuente: NSF, 2015 80 90 100 Sólidos Totales (ST) [mg/L] I ST = 1 0.0123 − 1.3545*10−5 ST + 9.265 + 10−8 ST 2 y= 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0.00 - 0.0007x2 + 0.0798x + 81.828 ICA Si ST > 500 mg/L ; IST =20 Solidos Totales 8E-07x3 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 600.00 Solidos Totales(mg/l) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 pH [U] 2 1 +14.625 Ln( pH ) −7.6434 pH +18.5352 pH Potencial de Hidrogeno I pH = e y = -0.0068x6 + 0.2614x5 - 3.6622x4 + 22.502x3 - 57.04x2 + 53.308x - 5.3068 ICA Si pH < 2 ó pH>12 unid; IpH =0 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 5 10 PH Ott,1978 Polinómica (Ott,1978) 15 Coliformes Fecales (Colif)[NMP] 4.5685−0.1305 Ln(ColiF )−0.0129 Ln(ColiF ) ) ( =e 2 IColiF Si ColiF>105 /100 mL; IColiF =2 Fuente: NSF, 2015 Nitrógeno Total(NT)[mg/L] 4.4706−0.043 NT + 2.8813*10 ( =e −5 I NT ) Nitratos y = 6E-06x4 - 0.0014x3 + 0.1246x2 - 5.2189x + 97.233 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 ICA Si NT>100 mg/L; INT =1 NT 2 0 10 20 30 40 50 60 Nitratos(mg/l) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 70 80 90 100 Fósforo Total(FT)[mg/L] Fosfatos Totales y = 0.0062x6 - 0.2064x5 + 2.6955x4 - 17.382x3 + 58.272x2 - 101.95x + 98.69 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Fosfatos Totales (mg/l) ICA 1 I FT = 0.0084 + 0.0143FT + 0.00074 FT 2 Si FT>10 mg/L; IFT =2 Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 10 Color [UPC] I FT = 127color −0.2394 Color y = 3E-08x5 - 1E-05x4 + 0.0011x3 - 0.0332x2 + 0.9307x - 0.1901 120 100 ICA 80 60 o 40 20 0 0 50 Color (UPC) 100 Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 150 Sólidos Suspendidos[mg/L] Si SS 10 mg/L; ISST =100 Si SS 340 mg/L; ISST =2 Solidos Suspendidos y = 8E-07x3 - 0.0007x2 + 0.0798x + 81.828 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0.00 ICA ISS =−0.3005SS +102.11 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 Solidos Suspendidos (mg/l) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 600.00 Temperatura[°C] Temperatura 4 + 0.0888x3 y = 0.0001x6 Variacion - 0.0044x5 de + 0.0443x 2 2.801x - 0.8605x + 91.472 ICA T = 10 2.004 − 0.0382 T -5 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 5 10 Temperatura (oC) Ott,1978 Fuente: NSF, 2015 15 Clasificación del río Suches con índices de calidad del agua ICASUCHES para consumo humano Clasificación de la calidad del agua del río Suches según el ICA – NSF Multiplicativo Fuente: elaboración propia, 2016 Clasificación de la calidad del agua del río Suches según el ICA – NSF Multiplicativo Fuente: elaboración propia, 2016 Clasificación de la calidad del agua del río Suches según el ICA – CETESB Multiplicativo Fuente: elaboración propia, 2016 Modelación matemática Tramo I mediante regresión lineal múltiple Resultados del cálculo de Índice de Calidad tramo I Fuente: elaboración propia, 2016 Modelamiento matemático para el Tramo I mediante regresión lineal múltiple Fuente: elaboración propia, 2016 Fuente: elaboración propia, 2016 Validación de ICASUCHES Fuente: elaboración propia, 2016 Conclusiones Se ha realizado una revisión bibliográfica para el modelamiento de los Índices de Calidad del Agua (ICAs), encontrándose el Índice de Calidad de Agua National Sanitatio Federal (ICA-NSF), Índice de Calidad del Agua de CETESB (ICA-CETESB), Índice de Calidad de Agua de Rojas (ICA- Rojas), Índice de Calidad de Agua de Dinius (ICA- Dinius) y los Índices de Contaminación (ICOs) formado por los Índices de Contaminación por Mineralización (ICOMI), Índice de Contaminación por Sólidos Suspendidos (ICOSUS) y Índice de Contaminación por Materia orgánica (ICOMO). La evaluación de la calidad del agua del río Suches por medio de estos Índices de Calidad Agua (ICA) y contaminación (ICO), muestran sistemáticamente tres tramos (salida del lago Suches – Hito 19, Hito 19-Puente Castilla – desembocadura en el Lago Titicaca). Los modelos obtenidos en las dos condiciones son: Tramo I (Salida de la Laguna Suches – Hito Nro 19) El modelo sin ninguna discriminación del predictor. Y = 739 - 0.245 X1 + 0.732 X2 - 0.897 X3 - 5.46 X4 + 0.376 X5 + 0.410 X6 + 0.277 X7 + 0.043 X8 + 0.524 X9 - 1.50 X10 - 0.381 X11 + 0.768 X12 - 2.33 X13 - 0.160 X14 ± ε, El modelo con discriminación de predictores: Y = 579 + 0.245 X2 - 0.270 X3 - 4.25 X4 - 1.001 X10 - 0.207 X11 + 0.622 X12 - 1.107 X13 ± ε. El cual tiene un R2 de 73.50%, mientras que el modelo completo con 14 variables predictoras tiene un R2 de 91.30%, se ha perdido un 17.80% de confiablidad en las predicciones y presenta un índice de contaminación de 0.20 que representa baja contaminación Tramo II(Hito 19-Puente Castilla ) El modelo sin ninguna discriminación del predictor. Y = 739 - 0.245 X1 + 0.732 X2 - 0.897 X3 - 5.46 X4 + 0.376 X5 + 0.410 X6 + 0.277 X7 + 0.043 X8 + 0.524 X9 - 1.50 X10 0.381 X11 + 0.768 X12 - 2.33 X13 - 0.160 X14 ± ε, El modelo con discriminación de predictores: Y = -134.8 - 0.1138 X1 - 0.0884 X2 + 1.855 X4 + 0.4750 X5 0.4605 X10 + 0.1440 X11 - 0.5409 X13 + 0.2422 X14 ± ε. El cual tiene un R2 de 96.92%, mientras que el modelo completo con 14 variables predictoras tiene un R2 de 98.07%, se ha perdido un 1.15% de confiablidad en las predicciones y presenta un índice de contaminación de 0.70 que representa alta contaminación por la actividad minera Tramo III(Puente Castilla – desembocadura en el Lago Titicaca) El modelo sin ninguna discriminación del predictor. Y = 739 - 0.245 X1 + 0.732 X2 - 0.897 X3 - 5.46 X4 + 0.376 X5 + 0.410 X6 + 0.277 X7 + 0.043 X8 + 0.524 X9 - 1.50 X10 0.381 X11 + 0.768 X12- 2.33 X13 - 0.160 X14 ±ε, El modelo con discriminación de predictores: Y = 12.3 + 0.241 X5 + 0.527 X13 ± ε. El cual tiene un R2 de 50.08%, mientras que el modelo completo con 14 variables predictoras tiene un R2 de 90.10%, se ha perdido un 40.02% de confiablidad en las predicciones y presenta un índice de contaminación de 0.50 que representa mediana contaminación. Los resultados a partir de este análisis sirven de herramienta eficaz para la toma de decisiones, al identificar potenciales impactos ambientales, en un tiempo oportuno que permite determinar medidas de prevención respectivas, a traves de un Plan de Manejo Ambiental. Rango de clasificación del ICA de acuerdo al criterio general ICA CRITERIO GENERAL 85 –100 No Contaminado 70 - 84 Aceptable 50 – 69 Poco Contaminado 30 - 49 Contaminado 0 - 29 Altamente Contaminado Recomendaciones Para evaluar de manera integral la calidad del agua del río Suches se recomienda aplicar simultáneamente los índices de calidad del agua – ICASUCHES y de contaminación ICOSUCHES. El índice ICASUCHES permite clasificar la calidad del agua considerando su destino para consumo humano, agricultura y ganadería mientras que los índices de contaminación ICOSUCHES permiten identificar problemas ambientales y los tipos de contaminación que presenta el río durante su trayectoria. Considerando que la DBO5 y el OD son parámetros ampliamente empleados en la generalidad de los índices de calidad y contaminación estudiados, se recomienda monitorear estos parámetros a lo largo de las estaciones de calidad del agua localizadas aguas arriba de la desembocadura de los ríos tributarios al río Suches. Esto permitirá complementar los análisis y evaluar la posibilidad de adaptar un índice de calidad representativo de las condiciones medioambientales existentes en los principales ríos tributarios al río Suches. Se recomienda en estudios posteriores plantear y desarrollar un índice de calidad para el río Suches específico para el uso agropecuario y teniendo en cuenta los parámetros identificados como críticos para este uso, tales como, Mercurio, Arsénico, Plomo, Hierro y Manganeso. Gracias!!! Cuida el agua. No pierdas la sangre del mundo. 10 habilitades que todo ingeniero necesita 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Autoaprendizaje Amplio criterio Trabajo en equipo Comunicación oral y escrita Creatividad e innovación Gestión de riesgos, cambios y crisis Inteligencia emocional Liderazgo Atención al detalle Pensamiento estratégico
