Modelo matemático estocástico para diagnosticar calidad de agua y sedimentos en zonas influenciadas por la actividad petrolera en la provincia de Orellana.

Contenido principal del artículo

Carlos Rolando Rosero Erazo
Fausto Manolo Yaulema Garces
Jorge Luis Yaulema Castañeda

Resumen

Introducción. La contaminación del agua por metales pesados debido a la actividad petrolera constituye uno de los problemas de mayor preocupación a nivel local, regional y mundial, debido a que constituye un peligro para la biota acuática y la salud humana. Objetivo. Determinar el modelo matemático estocástico para diagnosticar calidad de agua y sedimentos en zonas influenciadas por la actividad petrolera en la provincia de Orellana, Metodología. Se realizó la recolección de datos a través de los 24 puntos de monitoreo actualmente activos dentro de la provincia, en el caso de sedimentos, excepto Mini estación Culebra, debido a que no poseen datos de los años establecidos 2015-2019. Se registró las concentraciones de los compuestos no conservativos en estudio como son: cadmio, níquel, plomo e hidrocarburos totales de petróleo, mediante una estadística descriptiva, se determinó el río o canal natural de primer orden (río Napo) y de segundo orden (río Payamino, río Coca, río Jivino, río Huamayacu, río Blanco y río Sacha). Resultados. Una vez aplicado el modelo matemático en el modelamiento SWAT indicó que los TPH cubren un mayor rango de sedimentación con una concentración de 18704.4 a 90080 mg/ha en la mayoría de microcuencas, la sedimentación de (Ni) va de 1332.68 a 1512.34 mg/ha con mayor concentración en las microcuencas de la zona norte y centro-este, la concentración de (Pb) va de 269.948 a 323.55 mg/ha en las microcuencas de la zona norte, y por ultimo (Cd) que es el contaminante que menor sedimentación presenta con una concentración de 49.49 a 187.88 mg/ha, Conclusión. los datos obtenidos exceden la capacidad de carga, suponiendo una acumulación virtual de dichos contaminantes analizados en los ríos, por lo que se recomienda establecer un plan de manejo ambiental para el control y tratamiento de las emisiones hidrocarburíferas ocasionadas por la actividad petrolera en la provincia de Orellana.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Detalles del artículo

Cómo citar
Rosero Erazo, C. R., Yaulema Garces, F. M., & Yaulema Castañeda, J. L. (2021). Modelo matemático estocástico para diagnosticar calidad de agua y sedimentos en zonas influenciadas por la actividad petrolera en la provincia de Orellana. ConcienciaDigital, 4(3), 177-195. https://doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i3.1789
Sección
Artículos

Citas

Arreguín, F., Alcocer, V., & Hernández, D. (2010). Model ación de redes de agua potable con enfoques determinísticos y estocásticos. Tecnología y Ciencias del Agua, antes Ingeniería hidráulica en México, 1(4), 119-136.
Autoridad Nacional De Licencias Ambientales (ANLA). (2013). Metodología para la definición de la longitud de influencia de vertimientos sobre corrientes de agua superficial. Bogotá D.C.: Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Obtenido de https://www.anla.gov.co/documentos/ciudadania/03_partic_ciudadana/con-pub/Metodologia_-_Longitud_de_Influencia_de_Vertimientos.pdf
Barrabino, A., Keleşoğlu, S., Eftekhardadkhah, M., Simon, S., & Sjöblom, J. (2017). Enhanced Sedimentation and Coalescence of Petroleum Crude Oil Emulsions by New Generation of Environmentally Friendly Yellow Chemicals. Journal of Dispersion Science and Technology, 38(12), 1677-1686. doi:https://doi.org/10.1080/01932691.2015.1004410
Bojorge, M., & Cantoral, E. (2016). La importancia ecológica de las algas en los ríos. Hidrobiológica, 26(1), 1-8.
Gobierno Autónomo Descentralizado de la Provincia de Orellana. (2019). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial. Gobierno Autónomo Descentralizado de la Provincia de Orellana. https://www.gporellana.gob.ec/wp-content/uploads/2017/03/Plan_de_ordenamiento_2016.pdf
Guzmán, G., Thalasso, F., Ramírez, E., Rodríguez, S., Guerrero, A., y Avelar, F. (2011). Evaluación espacio–temporal de la calidad del agua del río San Pedro en el Estado de Aguascalientes, México. Revista internacional de contaminación ambiental, 27(2), 89-102.
Marusic, G. (2013). A study on the mathematical modeling of water quality in "river-type" aquatic systems. Wseas transactions on fluid mechanic, 8(2), 80-89. doi:10.13140/RG.2.1.4334.5125
Mero, M., Pernía, B., Ramírez, N., Bravo, K., Ramírez, L., Larreta, E., & Egas, F. (2019). Concentración de Cadmio En Agua, Sedimentos, Eichhornia crassipes Y Pomacea canaliculata en el Río Guayas (Ecuador) y sus Afluentes. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 35(3), 623-640. doi:10.20937/RICA.2019.35.03.09
Montelongo, R., Gordillo, A., Otazo, E., Villagómez, J., Acevedo, O., & Prieto, F. (2008). Modelacion de la calidad del agua del río Tula, Estado De Hidalgo, México. Dyna, 75(154), 5-18.
Osina, M. (2011). Evaluación de la Calidad de las Aguas del Río KATARI, La Paz, Bolivia, mediante un modelo matemático. [Tesis de grado, Universidad Mayor de San Andrés] https://books.google.com.ec/books?id=1P5sBgAAQBAJ&printsec=frontcover&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
Owa, F. (2013). Water Pollution: Sources, Effects, Control and Management. Mediterranean Journal of Social Sciences, 4(8), 65-68. doi:10.5901 / mjss.2013.v4n8p65
Ziemińska, A., & Skrzypski, J. (2012). Review of mathematical model of water quality. Ecology Chemistry Engineer, 19(2), 197-211. doi:10.2478/v10216-011-0015-x