Revista
de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXX, Número Especial 9, enero/junio 2024. pp.
489-513
FCES
- LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Zhindon-Almeida, R. G.,
Sánchez-Ancajima, R. A., y Castañeda-Guzmán, W. J. (2024). Análisis estadístico
de parámetros de calidad del agua del Estero El Macho en la ciudad de
Machala-Ecuador. Revista De Ciencias Sociales, XXX(Número
Especial 9), 489-513.
Análisis estadístico de parámetros de
calidad del agua del Estero El Macho en la ciudad de Machala-Ecuador*
Zhindon-Almeida,
Rafael Gilberto**
Sánchez-Ancajima, Raúl Alfredo***
Castañeda-Guzmán,
Walter Javier****
Resumen
La calidad del agua está relacionada con
parámetros biológicos, químicos y físicos y el grado de concentración de estos
componentes presentes en el agua y que, de acuerdo a su nivel de presencia,
afectan el consumo del recurso hídrico. Por ello, es necesario analizar la
presencia de estos elementos en el agua del Estero El Macho en la ciudad de
Machala, Ecuador a través de la aplicabilidad del método estadístico. El diseño
de la investigación es correlacional con el apoyo de métodos estadísticos,
regresión lineal múltiple y análisis de componentes principales presentes en
las aguas. Los resultados evidenciaron la presencia de agentes tales como: Coliformes
fecales, demanda bioquímica de oxígeno, demanda química de oxígeno, hierro y
oxígeno disuelto fuera de los límites permitidos para un agua de calidad, por
consiguiente, el agua del estuario de El Macho no cumple los criterios de
calidad para poder ser consumida sin problemas. Se concluye que se deben
desarrollar políticas para mitigar la presencia e impacto de estos componentes
identificados, que afectan la calidad del agua.
Palabras clave: Calidad del
agua; análisis del agua; agua de consumo humano; Estero El Macho; criterios de
calidad del agua.
Statistical analysis of
water quality parameters of the El Macho estuary in the city of Machala-Ecuador
Abstract
Water quality is
related to biological, chemical and physical parameters and the degree of
concentration of these components present in the water and that, according to
their level of presence, affect the consumption of water resources. Therefore,
it is necessary to analyze the presence of these elements in the water of
Estero El Macho in the city of Machala, Ecuador through the applicability of
the statistical method. The research design is correlational with the support
of statistical methods, multiple linear regression and analysis of principal
components present in the waters. The results showed the presence of agents
such as: fecal coliforms, biochemical oxygen demand, chemical oxygen demand,
iron and dissolved oxygen outside the limits allowed for quality water,
therefore, the water of the El Macho estuary does not comply the quality
criteria to be able to be consumed without problems. It is concluded that
policies must be developed to mitigate the presence and impact of these
identified components, which affect water quality
Keywords:
Water quality; water analysis; water for human consumption; Estero El Macho;
water quality criteria
Introducción
La indispensabilidad que tiene el agua para
la vida en todas sus formas es innegable y, por ello, ha sido uno de los
elementos de mayor relevancia al momento de evaluar las condiciones de
existencia, así como las posibilidades de progreso en esta y otras épocas de la
humanidad. En principio, las sociedades tradicionales conciben los recursos
hídricos como aquellos que definen y salvaguardan la vida, confiriéndoles,
incluso, un lugar entre las divinidades que protegen al ser humano. Sin
embargo, tal como señala Gómez (2022), la industrialización desmedida ha
llevado a una visión pragmática del agua, asociada más a las formas de hacer
negocios que a su importancia social y humanística. Al respecto, Quispe-Mamani
et al. (2022), evidencian que:
La minería informal desarrollada en la cabecera de cuenca del río
Suches, por mineros bolivianos y peruanos, afecta a los sistemas de producción
familiar de los peruanos, dedicados principalmente a la crianza de alpacas para
carne y fibra, que vienen siendo afectados por la presencia de elementos químicos
provenientes de las actividades mineras que contaminan el rio Suches, cuyas
aguas desde tiempos ancestrales se emplean para el riego de pastos naturales,
alimento de los camélidos y consumo de los propios habitantes del distrito de
Cojata (p. 305)
Al reflexionar sobre la calidad del agua como
recurso hídrico, se destaca el agua como un elemento fundamental para la vida,
y cuyo uso y acceso es de suma importancia en sectores sociales, alimentarios,
agrícolas (Muñoz y Bustos, 2021; Suarez et
al., 2021), en sí representa la subsistencia de la sociedad. Chaparro y Leguizamón (2022), mencionan cómo en
América Latina se debate sobre la disponibilidad y calidad del agua enmarcada en
su impacto e importancia social y ecológica, asimismo, se ve el recurso como un
elemento estratégico en cuanto a su carácter de gobernabilidad, por lo que,
algunos países tienen ventajas geográficas y ecológicas que les dan posición de
poder ante ciertas negociaciones regionales.
Al referirse a la Calidad del Agua (CA), son
varios factores que deben ser considerados al tratarse indistintamente de cuál
sea su ubicación y cuáles son aquellos factores ecosociales que intervengan. El
Banco Mundial (2011), destaca que a través de un análisis y diagnóstico tomando
como punto de referencia indicadores químicos, físicos o biológicos, las
mediciones obtenidas del agua pueden indicar el estado del recurso híbrido,
permitiendo un control sistemático de las variables de las aguas superficiales
y tomando en cierto punto medidas que mejoren su calidad.
Por su parte, Pradillo (2016) destaca que la
calidad del agua está determinada en cierta medida por la presencia de
características físicas y químicas bajo un enfoque técnico que implica la
recolección de líquidos y su posterior estudio. Lo que se percibe como aquellos
parámetros que debe presentar el agua cuando se trata de su consumo.
Socialmente hablando, se refiere a caracterizar el recurso hídrico en función
de su utilidad para el sostenimiento de una calidad de vida digna desde el punto
de vista humanístico, destacando que a nivel mundial existen preceptos
normativos por país que rigen la calidad del agua; sin embargo, todos han de
enfocarse en su impacto social y la importancia de ser distribuida (Recabarren,
2016).
Dado a su importancia social e impacto en otros
sectores, a través de la Resolución 64/292 de la Asamblea General de las
Naciones Unidas en el 2010 reconoce internacionalmente y jurídico al agua
potable y su acceso como un derecho fundamental para el ser humano (Naciones
Unidas, 2014).
Lo que concierne a la
calidad del agua del Estero El Macho, de la ciudad de Machala, en la provincia
El Oro de Ecuador, se destaca que esta recibe la descarga de Aguas Residuales (AR)
de aproximadamente el 48% de los habitantes de la ciudad, a través de trece
descargas que se visualiza como un caudal de AR neta igual a 422.40 lt/s (Sarie,
2020).
Por otra parte, se debe
tomar en cuenta que el canal “El Macho” en su parte alta sirve de drenaje a 800
ha. de cultivo de banano (Aguas Machala EP, 2022); siendo 139.52 lt/s de aguas
servidas producto de esta actividad. Adicional se presenta un drenaje de 700 ha.
de camarón que están asentadas en su margen a partir de la mitad hasta la zona
baja y que aportan 1.350 lt/s; esta situación ha contaminado las aguas de ese
ecosistema.
Por consiguiente, la
cantidad de aguas residuales que llega al Estero producto de las actividades
antrópicas están cambiando su calidad; al no existir un mecanismo de fácil
acceso que permita conocer el estado de contaminación de este cuerpo de agua, y
que influya para que se tomen medidas para su control.
En lo relacionado con
la provincia de El Oro, el Acuerdo normativo vigente que establece la
concentración es el Acuerdo Ministerial 097-A de
2015, lo cual lleva por Norma
de calidad ambiental y de descarga de efluentes al recurso agua del Texto
Unificado de la Legislación Secundaria del Ministerio del Ambiente. De allí, la
importancia de analizar con el apoyo de métodos estadísticos, los parámetros
fisicoquímicos y biológicos que inciden en la calidad del agua del Estero El
Macho de la ciudad de Machala-Ecuador. Para lograr el objetivo planeado se
destaca el uso de método estadísticos para enfatizar la importancia de realizar
un análisis y comprender su variación en cuanto a su espacialidad y
temporalidad de la calidad del agua presente en el Estero El Macho de la ciudad
de Machala, Ecuador.
Los modelos
estadísticos son utilizados para evaluar y pronosticar la calidad del agua,
mediante la codificación de datos de laboratorio y la realización de predicciones
(Torres, Cruz y Patiño, 2009;
Gómez y Peñuela, 2016; Gómez, 2022). Lo que resulta de gran utilidad para la
toma de decisiones en procesos de remediación o mejoramiento del agua. El uso
de la estadística también permite interpretar datos e identificar tendencias
sobre la calidad del agua, facilitando la gestión del recurso hídrico en ríos,
arroyos y esteros.
1. Fundamentación teórica
1.1. Calidad del agua y su importancia social
La
importancia social que se le atribuye a la disponibilidad y acceso a un agua de
calidad, es algo que se puede rastrear hasta la cultura de las sociedades antiguas.
Como afirma Argudo (2019), ya en los primeros asientos poblacionales en
Babilonia, se tenía en cuenta la necesidad de suplir con agua a sus habitantes,
tanto para actividades de salubridad como para el aspecto alimentario o, como
en el caso de los romanos, para la socialización en sus famosos baños públicos.
De hecho, la relevancia social del agua pasa por esa diversidad de usos que
tiene para la dinámica civilizacional, tanto en la antigüedad como, en los
tiempos modernos.
Ahora
bien, específicamente en lo que concierne a la CA, algunos autores como
Baque-Mite et al. (2016); y, Obando et al. (2019), profundizan en los matices
diversos que se presentan cuando se discute este tema. Resulta común que la
definición que se hace del vocablo “calidad”, referido al agua, se oriente y
adopte una jerga relacionada con la orientación técnica, profesional o
científica de quien realiza la conceptualización, así, se encuentran
diferencias lógicas entre biólogos, ingenieros o, científicos sociales,
propiamente dichos.
No
obstante, se entiende que el concepto sobre CA refiere básicamente a la
posibilidad de su consumo humano, aunque su caracterización repose en una
terminología técnica. En ese sentido, cuando de su utilización social se trata,
sus indicadores deben mostrar idoneidad para actividades como higiene personal
y aquellas que son inherentes a la vida de las familias, incluyendo la
alimentación (Gil, 2014; 2020). Esto explica la preocupación social por
mantener los recursos hídricos en condiciones que no representen ningún riesgo
para la vida y la salud de las personas.
Técnicamente,
referirse a la CA implica considerar sus características en cuanto a
indicadores fisicoquímicos, microbiológicos y biológicos. Socialmente, ese
mismo concepto de calidad difiere según las perspectivas de uso, pues, no se
necesitan las mismas condiciones, si se trata de agua para la agricultura o
para una piscina en un centro turístico. De acuerdo con esta perspectiva, se
analiza la calidad al valorar ciertos parámetros, contrastados con los
objetivos de uso, para lo cual se elaboran algunos índices que servirán en el
momento de gestionar el recurso (Herrera y Suárez, 2005; Benítez et al., 2016).
Bajo
esta perspectiva se destaca de manera suspicaz como destaca en diversas
investigaciones, la demanda bioquímica de oxígeno, oxígeno disuelto,
temperatura, como de vital importancia para identificar puntos contaminantes y
sus causas. Por su parte, Raffo y Ruiz (2014) destacan que la demanda
bioquímica de oxígeno se usa como una medida de la cantidad de oxígeno
requerido para garantizar la efectiva oxidación de la materia orgánica
biodegradable. Pues Mayarí et al. (2005), señalan cómo esta “ofrece una medida
que destaca la fortaleza con respecto a los contaminantes de los distintos
residuales, en términos del oxígeno que ellos necesitarían si se descargan
dentro del curso de aguas receptoras” (p. 2), lo que implica que un perfecto
equilibro es vital para su calidad.
Brajovic
(2023), plantea que la Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO) mide la cantidad de
oxígeno necesario para que los microorganismos descompongan la materia orgánica
presente en el agua, a mayor valor, mayor es el nivel de contaminación del
agua, este factor es esencial, pues, permite determinar el nivel de oxígeno
necesario para garantizar la supervivencia de los organismos acuáticos.
Cabe
destacar que, son muchos los parámetros que complican en cierto punto la pureza
o salubridad del recurso hídrico, pero sin duda alguna, esta calidad ha sido
influenciada hasta cierto punto, por las actividades de la vida diaria
cotidianas y comunes, aquellas que se desarrollan (actividades comerciales e
industriales, doméstico, alimentario, actividades de salud, entre otras) y que
generan de sus procesos, agentes contaminantes (Fan del Agua, 2017). El monitoreo de esos procesos contaminantes
es una tarea importante que debe ser asumida por los gobernantes y las
organizaciones sociales de perfil ambientalista, impulsando acciones que
disminuyan el impacto de la agresión contra la CA superficial.
Por
lo que, atendiendo a lo planteado por Castro et al. (2014), “el monitoreo de
las fuentes de agua se convierte en una herramienta de gran importancia para su
vigilancia. Los indicadores ambientales nacen como respuesta a la necesidad de
obtener información relevante sobre diversos temas ambientales” (p. 112); sin
embargo, monitorear por sí solo no es suficiente, esa vigilancia debe ir
acompañada de la legitimación de ciertos métodos de análisis para la
determinación de la calidad.
Diversos
organismos internacionales que tienen entre sus objetivos la defensa de los
ciudadanos a contar con agua apta para el consumo humano, por lo que se han
desarrollado resoluciones en los últimos años para englobar algunos criterios
que permita tener Índices de Calidad del Agua (ICA); no obstante, es engorroso
homologar criterios que dependen de condiciones naturales, ambientales e
hidrológicas específicas de ciertas regiones del mundo.
Así
pues, Girardi et al. (2018) plantean que la finalidad de construir un ICA, es como
una herramienta sencilla y manejable que permita tomar decisiones a los
organismos competentes, así como, proponer alternativas de desarrollo
sustentable; no obstante, implica la imposibilidad de existencia de un solo ICA
para varios países, aunque pueden homologarse algunos criterios o indicadores.
Más allá de los aspectos técnicos, existe preocupación por la salud y el acceso
al agua libre de agentes contaminantes.
La
posible contaminación de este recurso representa un riesgo significativo a
nivel global, impulsando la necesidad de concienciación sobre la importancia de
preservar este recurso, el monitoreo constante requiere de un proceso de
concientización sobre el agotamiento del recurso, y su impacto económico,
social y político. Se insta a la generación de iniciativas políticas, sociales
y científicas, para revalorizar la importancia social de la CA (Quiroga, 2007).
Es
fundamental en la actualidad asegurar la disponibilidad y el uso consciente del
agua para poder garantizar la sostenibilidad, especialmente su acceso, pues, en
los hogares, la mala calidad del agua puede generar problemas sociales y afectar
directamente a la salubridad del agua y puede propiciar diversas
complicaciones.
Por
consiguiente, Obando et al. (2019) señala que la importancia del líquido vital
ha ocasionado que las comunidades asiduamente luchen tanto por su servicio como
por su calidad, por lo cual los servicios comunitarios del agua se han
convertido en un relevante escenario para demostrar el efecto de los poderes e
implementar políticas. Se destaca en la sociedad el nivel de impacto,
considerándola y destacándola como un recurso natural que favorece el progreso
de la comunidad, sobre todo la equidad social y la disminución de la carencia
económica (Molina, 2021).
1.2.
Principales contaminantes del agua
Al tratarse de la calidad del agua, la misma está determinada por las condiciones físicas, químicas y biológicas presentes, tras un análisis del líquido. Son varios los elementos que inciden y pueden afectar su calidad (Rubio-Arias et al., 2016). De allí la importancia de un constante monitoreo para garantizar las óptimas condiciones y que estas puedan ser utilizadas para el consumo humano. El planteamiento de Brousett-Minaya et al. (2018), destaca que algunos de los principales contaminantes del agua, que requieren una evaluación y análisis continuo son:
a. Microorganismos patógenos: Se destacan bacterias, virus y protozoos que causan enfermedades en humanos, animales y plantas. Estos suelen tener un origen de desechos orgánicos vertidos en ríos, embalses o estanques sin previo tratamiento.
b. Sustancias químicas inorgánicas: Como metales, mercurio y plomo, así como ácidos.
c. Sustancias químicas orgánicas: Compuestos en su mayoría por carbono, oxígeno, nitrógeno y fósforo, adicional a estos el petróleo, aceites y alcoholes, entre otros.
d. Sustancias radiactivas: Caracterizados por elementos
que se desintegran y emiten partículas alfa, partículas beta y radiación gamma.
Asimismo, se destacan parámetros de calidad microbiológica, los cuales requirieren de un monitoreo constante, pues, su presencia afecta el recurso hídrico a tal punto de limitar su consumo, tales como: Bacterias, virus, parásitos, protozoo y coliformes fecales (Barrera-Escorcia et al., 2013; Ríos-Tobón, Agudelo-Cadavid y Gutiérrez-Builes, 2017). Asimismo, criterios de calidad físico-químicos centrados en características como el aroma, el sabor y la apariencia o la túrbida. Por consiguiente, los parámetros químicos constituyen elementos adicionales de composición que alteran las propiedades físicas del agua, tales como: Potencial de hidrógeno, oxígeno disuelto, temperatura y salinidad (Garcés, 2021; Caballero, 2021; Flores y Pozo, 2023).
2. Metodología
En relación con el
objetivo propuesto, la investigación se enfocó como primer punto en la
búsqueda, recolección y procesamiento de los fundamentos teóricos conceptuales
que posibilitaron profundizar todos los elementos relacionados con la calidad
del agua. Asimismo, se llevaron a cabo las características conceptuales para el
diseño de un modelo estadístico que brinde la posibilidad de la descripción y evolución
de los parámetros de calidad del agua del Estero El Macho de la ciudad de
Machala, provincia de El Oro en Ecuador, como elementos clave y de impacto
social (Sarie, 2020).
Según Baeza-Serrato y
Vázquez-López (2014), en cuanto al nivel de profundización de una
investigación, el presente estudio puede considerarse descriptivo, puesto que
su propósito es observar y definir detalladamente las características o
propiedades del agua, utilizando métodos estadísticos. El diseño de la
investigación es correlacional, utilizando un modelo estadístico multivariante
de regresión lineal múltiple y análisis de componentes principales, debido a
que la investigación proporcionó datos de impacto que permitieron determinar parámetros
importantes, como la demanda bioquímica de oxígeno, oxígeno disuelto y la
temperatura, los cuales fueron fundamentales para identificar puntos
contaminantes y las razones detrás de esos parámetros (Isea et al., 2015).
El modelo de regresión
lineal múltiple, con q variables, se puede expresar de la siguiente manera: 𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋𝑖1 + 𝛽2𝑋𝑖2 + ⋯ + 𝛽𝑞𝑋𝑖𝑞 + 𝜀𝑖
Donde: Y = variable
dependiente, valor observado; X = variable independiente, variable predictora; β
= magnitud de las observaciones; y, ε = error debido a factores no controlados.
El objeto de estudio
serán las aguas del Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El
Oro en Ecuador, para lo cual se enfocó en 4 puntos de recolección de muestras
que fueron sometidas a estudios de laboratorio. Se
destaca, que el estudio de calidad del agua en el Estero El Macho fue realizado
utilizando muestras recolectadas durante el año 2018 por la Empresa Pública
Aguas Machala de Ecuador, en cuatro puntos o sectores:
A-1 Drenaje Macho, El Cambio; A-2 La Primavera 1; A-3
La Primavera 2; y A-4 Estero Salinas, empleando equipos
que posibilitan la recolección para el posterior análisis del agua del Estero;
tomando muestras en dos puntos y en tres momentos considerando 3 semanas
consecutivas; y, luego se enviaron las muestras a un laboratorio de la ciudad.
Asimismo, se destaca el
uso de la base de datos tomada del monitoreo realizado por prestadores externos
de la Empresa Pública Aguas Machala, Ecuador. Las muestras de las aguas fueron
recolectadas y manipuladas manteniendo la asepsia en las instalaciones de Aguas
Machala, la cual cuenta con acreditación ISO 9001:2015. Por consiguiente,
fueron utilizadas las salas y destinadas para esas actividades, las cuales se
encuentran reservadas y esterilizadas, destacando que los materiales que se
emplean para trasvase, reserva, mezclas, refrigeración, son de uso para el
personal previamente autorizado.
2.1.
Plan de procesamiento y análisis de datos
De igual manera, para
el procesamiento y análisis de datos, fue desarrollado un plan basado en un
método propuesto por los investigadores García et al. (2023), con la finalidad de
determinar, según los modelos estadísticos, la calidad del agua del Estero El
Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en Ecuador:
a. Analizar
estadísticamente los parámetros fisicoquímicos y biológicos que afectan, donde
la serie de procedimientos fue: 1) La selección de 4 puntos de recolección de
muestras; 2) análisis de laboratorio de los parámetros fisicoquímicos y
biológicos de las muestras de agua; y, 3) organización de los datos recopilados.
b. Para determinar la
influencia estadística de los parámetros en la calidad del agua, se llevaron a
cabo las siguientes actividades: 1) Diseño y utilización de método de análisis
de componentes principales y un modelo estadístico multivariante de regresión
lineal múltiple; 2) Empleo de parámetros de comparación con lo establecido en
el Acuerdo Ministerial No. 097-A, Norma de calidad ambiental y de descarga de
efluentes al recurso agua (ver Cuadro 1); y 3) análisis de componentes
principales (PCA) mediante el software
estadístico R para simplificar los datos e identificar nuevas variables que afecten
la calidad del agua del Estero, con el apoyo de la Empresa Pública Aguas
Machala (2019) en su análisis anual.
Cuadro
1
Criterios de calidad admisibles
para la preservación de la vida acuática y silvestre en aguas dulces, marinas y
de estuarios
Parámetros |
Expresados
como |
Unidad |
Criterio de
calidad |
|
Agua dulce |
Agua marina y
de estuario |
|||
Aluminio |
Al |
mg/l |
0,1 |
1,5 |
Amoniaco
Total |
NH3 |
mg/l |
‐ |
0,4 |
Arsénico |
As |
mg/l |
0,05 |
0,05 |
Bario |
Ba |
mg/l |
1,0 |
1,0 |
Berilio |
Be |
mg/l |
0,1 |
1,5 |
Bifenilos
Policlorados |
Concentración de PCBs totales |
µg/l |
1,0 |
1,0 |
Boro |
B |
mg/l |
0,75 |
5,0 |
Cadmio |
Cd |
mg/l |
0,001 |
0,005 |
Cianuros |
CN‐ |
mg/l |
0,01 |
0,01 |
Cinc |
Zn |
mg/l |
0,03 |
0,015 |
Cloro
residual total |
Cl2 |
mg/l |
0,01 |
0,01 |
Clorofenoles |
|
mg/l |
0,05 |
0,05 |
Cobalto |
Co |
mg/l |
0,2 |
0,2 |
Cobre |
Cu |
mg/l |
0,005 |
0,005 |
Cromo
total |
Cr |
mg/l |
0,032 |
0,05 |
Estaño |
Sn |
mg/l |
|
2,00 |
Fenoles
monohídricos |
Expresado como fenoles |
mg/l |
0,001 |
0,001 |
Aceites
y grasas |
Sustancias solubles en hexano |
mg/l |
0,3 |
0,3 |
Hidrocarburos
Totales de Petróleo |
TPH |
mg/l |
0,5 |
0,5 |
Hierro |
Fe |
mg/l |
0,3 |
0,3 |
Manganeso |
Mn |
mg/l |
0,1 |
0,1 |
Materia
flotante de origen antrópico |
visible |
|
Ausencia |
Ausencia |
Mercurio |
Hg |
mg/l |
0,0002 |
0,0001 |
Níquel |
Ni |
mg/l |
0,025 |
0,1 |
Oxígeno
Disuelto |
OD |
%
de saturación |
> 80 |
> 60 |
Piretroides |
Concentración de piretroides totales |
mg/l |
0,05 |
0,05 |
Plaguicidas
organoclorados totales |
Organoclorados totales |
µg/l |
10,0 |
10,0 |
Plaguicidas
organofosforados totales |
Organofosforados totales |
µg/l |
10,0 |
10,0 |
Plata |
Ag |
mg/l |
0,01 |
0,005 |
Plomo |
Pb |
mg/l |
0,001 |
0,001 |
Potencial
de Hidrógeno |
pH |
unidades
de pH |
6,5 – 9 |
6,5 – 9,5 |
Selenio |
Se |
mg/l |
0,001 |
0,001 |
Tensoactivos |
Sustancias activas al azul de metileno |
mg/l |
0,5 |
0,5 |
Nitritos |
NO2 ‐ |
mg/l |
0,2 |
|
Nitratos |
NO3 ‐ |
mg/l |
13 |
200 |
DQO |
DQO |
mg/l |
40 |
‐ |
DBO5 |
DBO5 |
mg/l |
20 |
‐ |
Sólidos
Suspendidos Totales |
SST |
mg/l |
max
incremento de 10%
de la condicion natural |
‐ |
Fuente:
Elaboración propia, 2024 a
partir del Acuerdo Ministerial No. 097-A de 2015.
De igual manera, se
busca obtener la ecuación y gráficas requeridas para modelar, estudiar y
controlar, los diferentes parámetros y resultados obtenidos, por lo que se
utilizará software estadístico,
específicamente el programa SPSS.
3. Calidad
del agua superficial: Interpretación de resultados obtenidos
Para los efectos,
este apartado presentará los principales resultados obtenidos en el análisis
del agua a través de los hallazgos de proyección estadística, por consiguiente,
a continuación, serán descritos los parámetros.
3.1. Descripción de parámetros
Con la finalidad de describir los parámetros se
proyecta a manera de referencia la evolución de los datos, tomados
del monitoreo realizado por la Empresa Pública Aguas Machala en el año 2018,
debido a que esta constituye en Ecuador un referente en cuanto al servicio de
distribución de aguas, su análisis anual en este caso 2018, permitió una
proyección en cuanto a la evolución en los cuatro puntos o sectores: A-1
Drenaje Macho, El Cambio; A-2 La Primavera 1; A-3 La Primavera 2; y, A-4 Estero
Salinas (ver Tabla 1), destacando que hasta estos momentos no existe una actualización
de los mismos.
Tabla 1
Resultados
de monitoreo de agua
Parámetros |
Sector |
||||
A-1 |
A-2 |
A-3 |
A-4 |
||
Parámetros biológicos |
Demanda Bioquímica Oxígeno |
13,59 |
4,75 |
10,71 |
37,07 |
|
Sólidos Disueltos
Totales |
1.280,00 |
638,00 |
1.046,00 |
22.784,00 |
Parámetros físicos |
Temperatura |
25,00 |
24,80 |
25,00 |
21,10 |
Turbidez |
9,50 |
20,70 |
17,80 |
15,30 |
|
Aceites GrasasIR |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
|
Potencial Hidrógeno |
7,87 |
7,44 |
7,17 |
7,38 |
|
Demanda Química
Oxígeno |
30,80 |
10,00 |
22,00 |
75,30 |
|
Oxígeno Disuelto |
97,55 |
64,83 |
14,93 |
33,26 |
|
Fosfatos |
5,54 |
1,23 |
1,74 |
1,56 |
|
Nitritos |
0,01 |
0,032 |
0,01 |
0,012 |
|
Parámetros químicos |
Nitratos |
1 |
1 |
1 |
1 |
Sulfatos |
151,20 |
102,50 |
103,50 |
1582,00 |
|
Arsénico |
0,008 |
0,005 |
0,006 |
0,003 |
|
Cadmio |
0,0004 |
0,0004 |
0,0008 |
0,0004 |
|
Cobre |
0,002 |
0,0024 |
0,002 |
0,001 |
|
Hierro |
0,54 |
0,8 |
0,9 |
0,56 |
|
Parámetros |
Coliformes Fecales |
540,00 |
13,00 |
68,00 |
24,00 |
microbiológicos |
Coliformes Totales |
920,00 |
27,00 |
330,00 |
40,00 |
Fuente: Zhindon
(2023).
A continuación, se analiza la evolución de cada
uno de ellos con base en lo establecido en el Acuerdo Ministerial No. 097-A,
Norma de calidad ambiental y de descarga de efluentes al recurso agua:
a.
Parámetros biológicos
Dentro de los parámetros biológicos, se
encuentra la demanda biológica de oxígeno, que mide la cantidad de oxígeno
requerido para desintegrar la materia orgánica en una muestra de agua, la cual
se evidencia que en el sector A-4, en el año 2018,
ha sobrepasado los límites permisibles (ver Gráfico I).
Fuente: Zhindon
(2023).
Gráfico I: Demanda Bioquímica de Oxígeno
Mientras que en los otros puntos de análisis se
observa que aún permanecen dentro de los niveles aceptables, siendo el sector
A-1 el más susceptible de llegar a un punto de contaminación alto.
b.
Parámetros físicos-químicos
En
relación con el potencial de hidrógeno, los límites permitidos se encuentran
entre 6,5 y 9,5 según la norma de calidad ambiental del Ministerio de Ambiente,
por tanto, se considera que las aguas del Estero El Macho aún se mantienen
dentro de los rangos permitidos (ver Gráfico II).
Fuente: Zhindon
(2023).
Gráfico II:
Potencial de hidrógeno pH
Dentro
de los parámetros físicos-químicos, además en el Gráfico III, se muestran los
resultados de la demanda química de oxígeno, evidenciándose que en el sector
A-4 se ha superado los límites permitidos, por tanto, existe un alto grado de
contaminación en esa área. Asimismo, en el Gráfico IV sobre el oxígeno
disuelto, se muestra que en las zonas A-2, A-3 y A-4, los niveles de este
parámetro se encuentran por debajo de los límites permitidos, lo que indica que
no hay suficiente oxígeno para soportar una diversidad de vida acuática.
Fuente: Zhindon (2023).
Gráfico
III: Demanda química de oxígeno
Fuente: Zhindon (2023).
Gráfico
IV: Oxígeno disuelto
En
cuanto a los Nitritos y Nitratos, ambos se encuentran dentro de los
límites permisibles en las cuatro zonas analizadas, tal como se observa en los
Gráficos V y VI.
Fuente: Zhindon (2023).
Gráfico V:
Nitritos
Fuente: Zhindon
(2023).
Gráfico VI:
Nitratos
Asimismo, las concentraciones de Arsénico y Cadmio
se encuentran dentro de los límites permisibles para aguas de estuario (ver
Gráficos VII y VIII), siendo importante monitorear el elemento Cadmio en el
sector A-3, debido a que empieza a acercarse al límite permisible.
Fuente:
Zhindon (2023).
Gráfico
VII: Arsénico
Fuente:
Zhindon (2023).
Gráfico
VIII: Cadmio
En todas las zonas analizadas, el Cobre se
mantiene dentro de los límites permisibles para aguas de estuario. Mientras
que, las concentraciones de Hierro están por encima de los límites permisibles,
ocasionando cambio en las características físicas de color y sabor metálico
indeseable.
c.
Parámetros microbiológicos
Respecto a estos parámetros microbiológicos, se
evidencia en el Grafico IX, que la zona A-1 presenta niveles altos de
coliformes fecales y totales, seguido por la zona A-3. La presencia de estas
bacterias en las aguas superficiales indica que se ha producido una
contaminación por medio de diferentes fuentes, como por ejemplo los sistemas
sépticos o los desechos de animales, entre otros.
Fuente: Zhindon
(2023).
Gráfico
IX: Coliformes fecales y coliformes totales
3.2.
Tratamiento de datos: Regresión
lineal múltiple
Un modelo de regresión lineal múltiple es un
modelo estadístico versátil para evaluar las relaciones entre un destino
continuo y los predictores.
a. Comprobación de
correlación de la demanda bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros
físicos
Para la comprobación de la correlación entre la
demanda bioquímica de oxígeno y sólidos disueltos totales, y los Parámetros
físicos tales como: Temperatura, Turbidez y Aceites Grasas IR, se empleó el
método de “Stepwise” o “Por pasos”,
con la finalidad de que el programa SPSS evalúe y determine un modelo o modelos
que presenten mayores correlaciones. Al analizar, mediante la correlación de
Pearson, la variable dependiente con las variables independientes, se comprobó
una correlación significativa con: Sólidos disueltos totales. Lo anterior permitió
descartar las variables de temperatura y turbidez, además, se excluyó Aceites y
Grasas IR, por mantener valores constantes.
Las correlaciones se muestran en la Tabla 2. Se aplicó el método de regresión múltiple por pasos, se
generó un solo modelo de regresión debido a que: La variable Sólidos Disueltos
Totales tiene una correlación de Pearson de 0,972; y la significancia de la
variable Sólidos Disueltos Totales es p<0,05.
Tabla 2
Correlaciones de la
bioquímica
de oxígeno conforme a los parámetros físicos
Demanda Bioquímica Oxígeno |
Sólidos Disueltos Totales |
Temperatura |
Turbidez |
Aceites y Grasas IR |
||
Correlación
de Pearson |
Demanda
Bioquímica Oxígeno |
1,000 |
0,972 |
-0,952 |
-0,302 |
|
Sólidos
Disueltos Totales |
0,972 |
1,000 |
-0,997 |
-0,096 |
|
|
Temperatura |
-0,952 |
-0,997 |
1,000 |
0,039 |
. |
|
Turbidez |
-0,302 |
-0,096 |
0,039 |
1,000 |
. |
|
Aceites
y Grasas IR |
. |
. |
. |
. |
1,000 |
|
Sig.
(unilateral) |
Demanda
Bioquímica Oxígeno |
|
0,014 |
0,024 |
0,349 |
0,000 |
Sólidos
Disueltos Totales |
0,014 |
. |
0,001 |
0,452 |
0,000 |
|
Temperatura |
0,024 |
0,001 |
. |
0,480 |
0,000 |
|
Turbidez |
0,349 |
0,452 |
0,480 |
. |
0,000 |
|
Aceites
y Grasas IR |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
. |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
Ecuación de Regresión:
Para los coeficientes
del modelo de regresión, las puntuaciones t indican que la variable escogida
aporta significativamente al modelo de predicción, es decir, los valores
obtenidos se pueden generalizar (t = 5,822; y, p < 0,05), tal como se
muestran en la Tabla 3.
Tabla
3
Coeficientes
de la bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros físicos
|
|
Coeficientes no
estandarizados |
Coeficientes
estandarizados |
t |
Sig. |
|
Modelo |
|
|
||||
B |
Error estándar |
Beta |
||||
1 |
(Constante) |
8,394 |
2,481 |
|
3,383 |
0,077 |
Sólidos
Disueltos Totales |
0,001 |
0,000 |
0,972 |
5,822 |
0,028 |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
En cuanto a la validación
del modelo se puede observar en la Tabla 4, que: En relación al Coeficiente de
determinación - R cuadrado: Para el modelo de regresión múltiple probado con la
variable independiente Sólidos disueltos totales, se explica el 94,4% de la
varianza de la variable dependiente (R cuadrado: 0,944). Asimismo, con respecto
a la Prueba de
Durbin-Watson - Independencia: El puntaje de la prueba de Durbin-Watson indica
que hay independencia de errores (2,837), puesto que según el Criterio: Si el
valor está entre 1 y 3 se acepta el supuesto de independencia de errores.
Resumen del modelo de la bioquímica
de oxígeno conforme a los parámetros físicos
|
|
R cuadrado |
R cuadrado ajustado |
Error estándar de la estimación |
Estadísticos de
cambio |
Durbin- Watson |
||||
Modelob |
R |
Cambio en R cuadrado |
Cambio en F |
gl1 |
gl2 |
Sig. Cambio en F |
||||
1 |
0,972a |
0,944 |
0,916 |
4,09950 |
0,944 |
33,891 |
1 |
2 |
0,028 |
2,837 |
Nota: a. Predictores:
(Constante), Sólidos Disueltos Totales; b. Variable dependiente: Demanda
Bioquímica Oxígeno.
Fuente:
Elaboración
propia, 2024 a partir de Zhindon (2023).
En relación a la Colinealidad, se puede
apreciar en la Tabla 5, que el Factor de Inflada Varianza (FIV) indica que se
cumple el supuesto de no colinealidad (FIV = 1,000), puesto que el Criterio
de colinealidad es: Ningún valor por encima de 10 y en conjunto todos los
valores cercanos a 1.
Colinealidad de la bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros
físicos
Modelo |
95,0% intervalo de
confianza para B |
Correlaciones |
Estadísticas de
colinealidad |
|||||
Límite inferior |
Límite superior |
Orden cero |
Parcial |
Parte |
Tolerancia |
FIV |
||
1 |
(Constante) |
-2,280 |
19,068 |
|
|
|
|
|
Sólidos Disueltos Totales |
0,000 |
0,002 |
0,972 |
0,972 |
0,972 |
1,000 |
1,000 |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
Asimismo, en la Tabla 6, se muestra el ANOVA
del modelo de regresión múltiple bajo el método por pasos, lo cual indica que ésta
mejora significativamente la predicción de la variable dependiente (F: 33,891 y
p<0,05).
ANOVAa de la bioquímica de oxígeno
conforme a los parámetros físicos
Modelo |
|
Suma de cuadrados |
gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
1 |
Regresión |
569,564 |
1 |
569,564 |
33,891 |
0,028b |
Residuo |
33,612 |
2 |
16,806 |
|
|
|
Total |
603,176 |
3 |
|
|
|
Nota: a. Variable
dependiente: Demanda Bioquímica Oxígeno; b. Predictores: (Constante), Sólidos
Disueltos Totales.
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
En cuanto a la prueba de normalidad SW indica
que se cumple el supuesto de normalidad (Estadístico = 0,968; gl = 4; Sig.
p>0.05). Lo concerniente a los residuos, la demanda
bioquímica de oxígeno determina en forma significativa la calidad del agua del
Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en Ecuador,
conforme al parámetro físico sólidos disueltos totales.
b. Comprobación de
correlación de la demanda bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros físico-químicos
Para
la comprobación del establecimiento de correlación entre la demanda bioquímica
de oxígeno y los parámetros físico-químicos tales como: Potencial hidrógeno,
demanda química oxígeno, oxígeno disuelto, fosfatos, nitritos, nitratos,
sulfatos, arsénico, cadmio, cobre, hierro, se empleó el método de “Stepwise” o “Por pasos”, con la
finalidad de que el programa SPSS evalúe y determine un modelo o modelos que
presenten mayores correlaciones.
Al
efectuar el análisis de correlación de Pearson de la variable dependiente con
las variables independientes, se comprobó una correlación significativa con la
variable demanda química oxígeno de 0,999 (ver Tabla 7). Por tanto, se
descartaron o eliminaron las variables de potencial hidrógeno, oxígeno
disuelto, fosfatos, nitritos, sulfatos, arsénico, cadmio, cobre e hierro, al no
presentar correlaciones significativas con la variable dependiente. Asimismo,
se excluyó la variable nitratos, por presentar valores constantes.
Correlaciones demanda
bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros físico-químicos
Demanda Bioquímica Oxígeno |
Potencial Hidrógeno |
Demanda Química Oxígeno |
Oxígeno Disuelto |
Fosfatos |
Nitritos |
Nitratos |
Sulfatos |
Arsénico |
Cadmio |
Cobre |
Hierro |
||
Correlación
de Pearson |
Demanda
Bioquímica Oxígeno |
1,000 |
-0,074 |
0,999 |
-0,294 |
-0,103 |
-0,479 |
. |
0,971 |
-0,629 |
-0,274 |
-0,994 |
-0,626 |
Potencial
Hidrógeno |
-0,074 |
1,000 |
-0,027 |
0,957 |
0,878 |
-0,076 |
. |
-0,165 |
0,594 |
-0,669 |
0,142 |
-0,729 |
|
Demanda
Química Oxígeno |
0,999 |
-0,027 |
1,000 |
-0,252 |
-0,052 |
-0,500 |
. |
0,961 |
-0,592 |
-0,293 |
-0,991 |
-0,661 |
|
Oxígeno
Disuelto |
-0,294 |
0,957 |
-0,252 |
1,000 |
0,760 |
0,196 |
. |
-0,332 |
0,598 |
-0,692 |
0,373 |
-0,556 |
|
Fosfatos |
-0,103 |
0,878 |
-0,052 |
0,760 |
1,000 |
-0,465 |
. |
-0,286 |
0,807 |
-0,256 |
0,122 |
-0,585 |
|
Nitritos |
-0,479 |
-0,076 |
-0,500 |
0,196 |
-0,465 |
1,000 |
. |
-0,264 |
-0,239 |
-0,374 |
0,542 |
0,336 |
|
Nitratos |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
1,000 |
. |
. |
. |
. |
. |
|
Sulfatos |
0,971 |
-0,165 |
0,961 |
-0,332 |
-0,286 |
-0,264 |
. |
1,000 |
-0,783 |
-0,347 |
-0,953 |
-0,549 |
|
Arsénico |
-0,629 |
0,594 |
-0,592 |
0,598 |
0,807 |
-0,239 |
. |
-0,783 |
1,000 |
0,160 |
0,617 |
0,000 |
|
Cadmio |
-0,274 |
-0,669 |
-0,293 |
-0,692 |
-0,256 |
-0,374 |
. |
-0,347 |
0,160 |
1,000 |
0,167 |
0,748 |
|
Cobre |
-0,994 |
0,142 |
-0,991 |
0,373 |
0,122 |
0,542 |
. |
-0,953 |
0,617 |
0,167 |
1,000 |
0,564 |
|
Hierro |
-0,626 |
-0,729 |
0-,661 |
-0,556 |
-0,585 |
0,336 |
. |
-0,549 |
0,000 |
0,748 |
0,564 |
1,000 |
|
Sig.
(unilateral) |
Demanda
Bioquímica Oxígeno |
. |
0,463 |
0,001 |
0,353 |
0,449 |
0,261 |
0,000 |
0,014 |
0,185 |
0,363 |
0,003 |
0,187 |
Potencial
Hidrógeno |
0,463 |
. |
0,487 |
0,021 |
0,061 |
0,462 |
0,000 |
0,418 |
0,203 |
0,165 |
0,429 |
0,136 |
|
Demanda
Química Oxígeno |
0,001 |
0,487 |
. |
0,374 |
0,474 |
0,250 |
0,000 |
0,019 |
0,204 |
0,353 |
0,004 |
0,169 |
|
Oxígeno
Disuelto |
0,353 |
0,021 |
0,374 |
. |
0,120 |
0,402 |
0,000 |
0,334 |
0,201 |
0,154 |
0,314 |
0,222 |
|
Fosfatos |
0,449 |
0,061 |
0,474 |
0,120 |
. |
0,268 |
0,000 |
0,357 |
0,097 |
0,372 |
0,439 |
0,207 |
|
Nitritos |
0,261 |
0,462 |
0,250 |
0,402 |
0,268 |
. |
0,000 |
0,368 |
0,380 |
0,313 |
0,229 |
0,332 |
|
Nitratos |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
. |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|
Sulfatos |
0,014 |
0,418 |
0,019 |
0,334 |
0,357 |
0,368 |
0,000 |
. |
0,109 |
0,326 |
0,023 |
0,225 |
|
Arsénico |
0,185 |
0,203 |
0,204 |
0,201 |
0,097 |
0,380 |
0,000 |
0,109 |
. |
0,420 |
0,192 |
0,500 |
|
Cadmio |
0,363 |
0,165 |
0,353 |
0,154 |
0,372 |
0,313 |
0,000 |
0,326 |
0,420 |
. |
0,416 |
0,126 |
|
Cobre |
0,003 |
0,429 |
0,004 |
0,314 |
0,439 |
0,229 |
0,000 |
0,023 |
0,192 |
0,416 |
. |
0,218 |
|
Hierro |
0,187 |
0,136 |
0,169 |
0,222 |
0,207 |
0,332 |
0,000 |
0,225 |
0,500 |
0,126 |
0,218 |
. |
Fuente: Elaboración
propia, 2024 a partir de Zhindon (2023).
Ecuación de regresión:
Para los coeficientes del modelo de regresión, en
la Tabla 8, las puntuaciones t indican que la variable escogida aporta
significativamente al modelo de predicción, es decir, los valores obtenidos se
pueden generalizar (t = 27,492; y, p < 0,05).
Coeficientes de la demanda bioquímica de oxígeno conforme a los
parámetros físico-químicos
|
|
Coeficientes no estandarizados |
Coeficientes estandarizados |
t |
Sig. |
|
Modelo |
|
|
||||
B |
Error estándar |
Beta |
||||
1 |
(Constante) |
-0,631 |
0,767 |
|
-0,823 |
0,497 |
Demanda
Química Oxígeno |
0,497 |
0,018 |
0,999 |
27,492 |
0,001 |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
En cuanto a la validación del modelo se puede
observar en la Tabla 9, que: En relación al Coeficiente de determinación – R cuadrado:
Para el modelo de regresión múltiple probado con la variable independiente
demanda química de oxígeno, esta explica el 99,7% de la varianza de la variable
dependiente (R cuadrado: 0,997). Además, en relación a la Prueba de Durbin-Watson –
Independencia: El puntaje de la prueba de Durbin-Watson indica que hay independencia
de errores (1,423), puesto que según el Criterio: Si el valor está entre 1 y 3 se
acepta el supuesto de independencia de errores.
Resumen del modelo demanda bioquímica de oxígeno
conforme a los parámetros físico-químicos
|
|
R cuadrado |
R cuadrado ajustado |
Error estándar de la estimación |
Estadísticos de cambio |
Durbin- Watson |
||||
Modelo |
R |
Cambio en R cuadrado |
Cambio en F |
gl1 |
gl2 |
Sig. Cambio en F |
||||
1 |
0,999a |
0,997 |
0,996 |
0,89216 |
0,997 |
755,799 |
1 |
2 |
0,001 |
1,423 |
Nota: a. Predictores:
(Constante), Demanda Química Oxígeno.
Fuente:
Elaboración
propia, 2024 a partir de Zhindon (2023).
Con
respecto a la Colinealidad: El Factor de Inflada Varianza (FIV) indica que se
cumple el supuesto de no colinealidad (FIV = 1,000), tal como se evidencia en
la Tabla 10, puesto que el Criterio de colinealidad es: Ningún valor por encima
de 10 y en conjunto todos los valores cercanos a 1
Tabla 10
Colinealidad de
la demanda bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros físico-químicos
Modelo |
95,0% intervalo de confianza para B |
Correlaciones |
Estadísticas de colinealidad |
|||||
Límite inferior |
Límite superior |
Orden cero |
Parcial |
Parte |
Tolerancia |
FIV |
||
1 |
(Constante) |
-3,932 |
2,670 |
|
|
|
|
|
Demanda
Química Oxígeno |
0,419 |
0,575 |
0,999 |
0,999 |
0,999 |
1,000 |
1,000 |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
Con relación al ANOVA: El modelo de regresión múltiple bajo el método
por pasos, indica que esta mejora significativamente la predicción de la
variable dependiente (F: 755,799 y p<0,05), tal como se muestra en la Tabla
11.
ANOVA demanda bioquímica de oxígeno
conforme a los parámetros físico-químicos
Modelo |
|
Suma de cuadrados |
gl |
Media cuadrática |
F |
Sig. |
1 |
Regresión |
601,584 |
1 |
601,584 |
755,799 |
0,001a |
Residuo |
1,592 |
2 |
0,796 |
|
|
|
Total |
603,176 |
3 |
|
|
|
Nota: a. Predictores:
(Constante), Demanda Química Oxígeno.
Fuente:
Elaboración
propia, 2024 a partir de Zhindon (2023).
De
igual manera, la prueba de
normalidad SW indica que no se cumple el supuesto de normalidad (Estadístico = 0,696;
gl = 4; Sig. p<0.05). La demanda bioquímica de
oxígeno determina en forma significativa la calidad del agua del Estero El
Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en Ecuador, conforme al
parámetro físico-químico de demanda química oxígeno.
c. Comprobación
de correlación de la demanda bioquímica de oxígeno conforme a los parámetros
microbiológicos
El proceso de comprobación de la correlación de
la demanda bioquímica de oxígeno y los parámetros microbiológicos: Coliformes
fecales y coliformes totales, se realizó a través del método de “Stepwise” o “Por pasos”, con el propósito
que el programa SPSS evalúe y determine un modelo o modelos que evidencien
mayores correlaciones. Al analizar, mediante la correlación de Pearson, la
variable dependiente con las variables independientes, no se encontraron
correlaciones significativas con ninguno de los parámetros planteados, tal como
se puede observar en la Tabla 12.
Tabla
12
Correlaciones de la demanda bioquímica de oxígeno conforme a
los parámetros microbiológicos
Demanda Bioquímica Oxígeno |
Coliformes Fecales |
Coliformes Totales |
||
Correlación de Pearson |
Demanda Bioquímica Oxígeno |
1,000 |
-0,152 |
-0,232 |
Coliformes Fecales |
-0,152 |
1,000 |
0,969 |
|
Coliformes Totales |
-0,232 |
0,969 |
1,000 |
|
Sig. (unilateral) |
Demanda Bioquímica Oxígeno |
. |
0,424 |
0,384 |
Coliformes Fecales |
0,424 |
. |
0,015 |
|
Coliformes Totales |
0,384 |
0,015 |
. |
Fuente: Elaboración propia, 2024 a
partir de Zhindon (2023).
Se aplicó el método de
regresión múltiple por pasos, el cual no generó modelo de regresión, debido a
que no hay correlaciones significativas entre las variables. Por tanto, la
demanda bioquímica de oxígeno no determina en forma significativa la calidad
del agua del Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en
Ecuador, conforme a los parámetros microbiológicos. En ese sentido, los métodos
estadísticos son instrumentos valiosos que puede ser aplicados en los estudios
de la calidad del agua, estas herramientas permiten el análisis y reducción de
un número considerados de datos (Gómez y Peñuela, 2016).
Es importante destacar, que los
motivos por los cuales se utilizaron esos datos para el análisis estadístico y
desarrollo de la investigación acerca de la calidad del agua en este Estero, es
que no existían estudios o monitoreo más recientes disponibles, específicamente
de los sectores en los que se obtuvieron las muestras. Asimismo, los datos
resultaron más completos o confiables para lograr el propósito de la
investigación. El objetivo fue demostrar la aplicabilidad del método
estadístico multivalente con un conjunto de datos existente, independientemente
de su año, lo cual se ha podido debatir con los resultados obtenidos.
Lo concerniente a la demanda bioquímica de oxígeno conforme
a los parámetros físicos muestra que la demanda está correlacionada con los
sólidos disueltos totales, lo que permitió la exclusión de elementos tales como
la temperatura, turbidez, aceites y grasas IR.
Desde el punto de vista de la regresión múltiple por pasos,
los sólidos disueltos reflejaron precisión, puesto que el coeficiente de
determinación expresado por R cuadrado, marco un 0,944, lo que expresa que el
94,4% de la varianza en la demanda bioquímica de oxígeno se explica por la
cantidad de sólidos disueltos que se encuentran en el agua. Con respecto a la
prueba, Durbin-Watson ésta indicó independencia de errores y Factor de Inflada
Varianza (FIV), expresando que no existe colinealidad entre la demanda
bioquímica de oxígeno y los parámetros físicos.
El ANOVA también aportó
que el modelo de regresión múltiple reflejó predicción de la demanda bioquímica
de oxígeno. Los datos representados reflejan en gran medida cómo con el 95%
que, representado por los disueltos totales, influye sobre la demanda de
oxígeno. Esta puede ser explicada en cierta medida por la cantidad de sólidos
disueltos, los cuales están influyendo en la calidad del agua del Estero El
Macho. Por consiguiente, se observa que no hay errores
en los cálculos, destacando que los sólidos disueltos totales influyen en
determinar la calidad del agua en el Estero El Macho.
Tras una comparación de la demanda bioquímica de oxígeno y los parámetros
físico-químicos con el método de “Stepwise”
y SPSS, se identificó una correlación con la demanda química de oxígeno. Esto,
posibilito descartar parámetro sin correlación y explicando que el 99,7% de la
varianza del modelo, porcentaje que influye en la calidad del agua en el estero
El Macho, se relaciona significativamente con la demanda química de oxígeno.
Asimismo, se identificaron niveles altos de Sólidos Disueltos Totales (0,972),
Demanda Química de Oxígeno (0,999) a través del análisis de componentes
principales.
El análisis de los
datos presentados en las diferentes Tablas y Gráficos, permitió identificar la
presencia de elementos bioquímicos y físicos que afectan significativamente la
calidad del agua. Por consiguiente, en los cuerpos de agua analizados y previamente
estudiados se puede, a partir de este grupo de datos, complementar con otros
análisis e idear estrategias que permitan proporcionar agua de calidad a las
comunidades.
El estudio sobre la calidad
del agua en el Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en
Ecuador, evidenció que el agua del Estero está siendo alterada
y uno de estos factores pueden estar vinculados a las aguas residuales
generadas por diversas actividades humanas que se desarrollan a diario en su
entorno. El análisis de los datos a través de la revisión de técnicas
estadísticas, permitió contribuir a una mayor comprensión de las diferentes
correlaciones de manera simultánea, de forma coincidente con la postura de Closas
et al. (2013), esta serie de datos que provienen del análisis de estas tomas de
aguas, permite descartar varios patrones y brindar claridad en los datos
obtenidos, así como constatar en este caso, la evolución de los parámetros
físico-químicos y biológicos del Estero analizado.
Los parámetros
seleccionados mostraron la evolución de la cuenca hídrica a lo largo del
tiempo, lo que ayuda a resumir una gran cantidad de datos obtenidos de
múltiples variables en unos pocos elementos de análisis. Por lo tanto, es una
herramienta muy útil antes de utilizar otras técnicas estadísticas, aunque es
importante contar siempre con los valores de las variables originales (Amat,
2017).
Desde el punto de vista
del análisis del agua como recurso de impacto social, los parámetros como
coliformes fecales, demanda bioquímica de oxígeno, demanda química de oxígeno,
hierro y oxígeno disuelto en el Estero El Macho de la ciudad de Machala,
provincia de El Oro en Ecuador, exceden los límites permitidos para la calidad
del agua (Isea et al., 2015). Destacando que se identificó la existencia de
turbidez y sólidos disueltos, por lo tanto, el agua del Estero El Macho, no
cumple con los estándares de calidad establecidos en el Acuerdo Ministerial No.
097·A de 2015, Norma de calidad ambiental y de descarga de efluentes al recurso
agua, la cual establece que la demanda bioquímica de oxígeno se proyecta en
DBO5 mg/l <2).
El uso de técnicas
estadísticas como soporte al análisis, identificación y simplificación de datos,
evidenció una correlación de 0.972 y sólidos disueltos como variable
independiente. El coeficiente de determinación indica que se explica el 94,4%
de la variabilidad de la variable dependiente. Asimismo, se identificó una
correlación de 0,999 entre la demanda bioquímica de oxígeno y la demanda química
de oxígeno, el coeficiente de determinación representado por el 99,7%. Por
consiguiente, el 99,9% del coeficiente comprueba la variabilidad de la variable
dependiente y cómo la demanda bioquímica de oxígeno determina la calidad del
agua del Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en
Ecuador, según los parámetros químicos de la demanda química de oxígeno y el
físico de sólidos disueltos totales.
Conclusiones
Se destaca, que el
monitoreo constante permite disminuir parámetros químicos y físicos para
verificar la efectividad de las acciones de recuperación de la calidad del agua
del Estero El Macho de la ciudad de Machala, provincia de El Oro en Ecuador, y
a su vez equilibrar
la
demanda bioquímica de oxígeno, por lo que a través del análisis estadístico se
conoció las correlaciones de la presencia de patógenos que afectan su calidad,
lo que representa un problema social para la población.
Por consiguiente, la
importancia de su preservación radica, entre una de sus problemáticas, a que, en
un mediano, largo plazo, puede ser un foco de contaminación contrarrestando su
impacto social, el cual destaca en el desarrollo sostenible al proveer fuentes
de agua utilizables y renovables para el beneficio social. Es necesario, tomar
medidas para recuperar la calidad del agua del Estero El Macho de Ecuador,
siendo una opción viable la eliminación total de los drenajes de aguas
residuales a lo largo del mismo, puesto que se ha identificado como un factor
altamente correlacionado, las coliformes fecales y coliformes totales en las
aguas del Estero.
La validación a través
de pruebas con los modelos estadísticos, reveló y relacionó componentes ocultos
que afectan directamente a la calidad del agua del Estero El Macho, Machala-El
Oro; por consiguiente, la aplicación
del método estadístico multivalente con un conjunto de datos existentes permite
el análisis, sin importar su año. Con esta información, se
podrán implementar políticas públicas que contrarresten el impacto negativo en
el medio ambiente y la ecología, tema que afecta el bienestar de todos los
seres vivos. Asimismo, se señala como la principal limitación el acceso a
información más actualizada o registrada de forma formal sobre la calidad de
agua en los puntos de análisis.
Referencias
bibliográficas
Acuerdo Ministerial 097-A de 2015 [Ministerio del Ambiente de Ecuador]. Mediante el cual
se expiden los Anexos del texto Unificado del Ministerio del Ambiente. 4 de
noviembre de 2015.
Aguas Machala EP
(2019). Informe de rendición de cuentas
2018: Empresa Pública Municipal de Agua Potable y Alcantarillado del Cantón
Machala “Aguas Machala – EP”. Aguas Machala EP. https://aguasmachala.gob.ec/wp-content/uploads/2019/04/INFORME-DE-RENDICION-DE-CUENTAS-2018-AGUAS-MACHALA.pdf
Aguas Machala EP
(2022). Transparencia. Ley Orgánica de Transparencia y Acceso a la Información
Pública. Aguas Machala EP. https://www.aguasmachala.gob.ec/transparencia
Amat, J. (junio de 2017). Análisis de Componentes Principales
(Principal Component Analysis, PCA) y t-SNE. Ciencia de Datos. https://www.cienciadedatos.net/documentos/35_principal_component_analysis
Argudo, J. J. (2019). La
gestión del agua en distintas civilizaciones: De Grecia a la actualidad. Energía & Minas: Revista Profesional,
Técnica y Cultural de los Ingenieros Técnicos de Minas, (15), 60-75.
Baeza-Serrato, R., y
Vázquez-López, J. A. (2014). Transición de un modelo de regresión lineal
múltiple predictivo, a un modelo de regresión no lineal simple explicativo con
mejor nivel de predicción: Un enfoque de dinámica de sistemas. Revista Facultad de Ingeniería, Universidad
de Antioquia, (71), 59-71. https://doi.org/10.17533/udea.redin.14469
Banco Mundial
(2011). Chile: Diagnóstico de la gestión
de los recursos hídricos. Departamento de Medio Ambiente y Desarrollo
Sostenible. https://documents1.worldbank.org/curated/es/452181468216298391/pdf/633920ESW0SPAN0le0GRH0final0DR0REV-0doc.pdf
Baque-Mite, R., Simba-Ochoa, L.,
González-Ozorio, B., Suatunce, P., Diaz-Ocampo, E., y Cadme-Arevalo, L. (2016).
Calidad del agua destinada al consumo humano en un cantón de Ecuador. Revista Ciencia Unemi, 9(20), 109-117. https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol9iss20.2016pp109-117p
Barrera-Escorcia, G., Fernández-Rendón, C. L.,
Wong-Chang, I., y Ramírez, P. (2013). La sensibilidad del grupo coliforme como
indicador de la presencia de enterobacterias patógenas en cuatro cuerpos
acuáticos de México. Hidrobiológica, 23(1), 87-96. https://hidrobiologica.izt.uam.mx/index.php/revHidro/article/view/625
Benítez, B. M., Ramírez, M. C., Rosales, M. A.,
Vílchez, D. M., Rangel, L. C., Ferrer, K. J., y Ávila, A. G. (2016). Evaluación
físico-química y microbiológica del agua potable envasada en bolsas que se
venden en la zona céntrica de la ciudad de Maracaibo-Venezuela. Archivos
Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 35(4), 107-113. http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_aavft/article/view/14021
Brajovic, F. (2 de
marzo de 2023). Demanda
bioquímica de oxígeno: Qué es y cómo medir. Cromtek. https://www.cromtek.cl/2023/03/02/demanda-bioquimica-de-oxigeno-que-es-y-como-medir/
Brousett-Minaya, M., Chambi, A., Mollocondo, M., Aguilar, L., y Lujano,
E. (2018). Evaluación
físico-química y microbiológica de agua para consumo humano Puno-Perú. Fides et Ratio-Revista de Difusión cultural
y científica de la Universidad La Salle en Bolivia, 15, 47-68. https://bolivia.vlex.com/vid/evaluacion-fisico-quimica-microbiologica-729566537
Caballero, Y. S. (2021).
Fluctuaciones del pH, alcalinidad, oxígeno disuelto y nutriente en Cayos
Miskitos, municipio de Puerto Cabezas, Región Autónoma del Atlántico Norte
(RAAN). Revista Torreón Universitario, 10(29), 154-165. https://doi.org/10.5377/rtu.v10i29.12743
Castro, M., Almaida, J.,
Ferrer, J., y Díaz, D. (2014). Indicadores de la calidad del agua: evolución y
tendencias a nivel global. Ingeniería
Solidaria, 10(17), 111-124. http://dx.doi.org/10.16925/in.v9i17.811
Chaparro, N., y Leguizamón, A.
M. (2022). Estrategia y geopolítica del agua en América Latina: Una óptica desde
la Inteligencia Estratégica. Perspectivas en Inteligencia, 14(23),
147-167. https://doi.org/10.47961/2145194X.337
Closas, A. H., Arriola, E. A., Kuc, C. I.,
Amarilla, M. R., y Jovanovich, E. C. (2013). Análisis multivariante, conceptos
y aplicaciones en Psicología Educativa y Psicometría. Enfoques, XXV(1), 65-92. https://publicaciones.uap.edu.ar/index.php/revistaenfoques/article/view/114
Fan del Agua (5 de mayo de 2017). 6 Usos del agua en la vida cotidiana.
Fan del Agua. https://fandelagua.com/6-usos-del-agua-en-la-vida-cotidiana/
Flores, Á. G., y
Pozo, E. J. (2023). Evaluación
estadística de los parámetros de análisis físico, químico y biológico de los
afluentes y efluentes del sistema de tratamiento de aguas residuales regulado
por la Empresa Pública Mancomunada Aguapen-EP, ubicado en la cabecera cantonal
del cantón Santa Elena, provincia de Santa Elena [Tesis de pregrado, Universidad
Estatal Península de Santa Elena]. https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/9209
Garcés, M. F. (2021). Efecto de las actividades antrópicas sobre las características
fisicoquímicas del Rio Ambato [Tesis de maestría, Universidad Técnica de
Ambato]. https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/34004
García, L. S.,
Galvez, N. D. C., Villanueva, J. A., Olivos, F. G., Guerrero, A. M., y Marin,
W. T. (2023). Estadística aplicada a la investigación científica. Revista Científica Emprendimiento Científico
Tecnológico, (4.1), 144. https://revista.ectperu.org.pe/index.php/ect/article/view/133
Gil, J. A. (2014). Determinación de la calidad del agua
mediante variables físico químicas, y la comunidad de macroinvertebrados como
bioindicadores de calidad del agua en la cuenca del río Garagoa [Tesis de
maestría, Universidad de Manizales]. https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/1803
Gil, J. A. (2020).
Modelo de calidad del agua subterránea mediante el uso combinado del análisis
de componentes principales (ACP) y regresiones lineales múltiples (RLM). Caso
de estudio: Acuíferos de Maturín, Monagas, Venezuela. Innotec, (20), 67-88. https://doi.org/10.26461/20.02
Girardi, C., González, F., Jara, S., Charte,
R., Elorrieta, M., Sanchis, E., Arancibia, A., y Castillo, I. (2018). Metodología de Construcción de Índice de
Calidad para aguas superficiales. Escenarios Hídricos 2030. BID. https://escenarioshidricos.cl/wp-content/uploads/2021/06/XZ-ICAS_-Girardi-et-al.-2017-v.0-7.pdf
Gómez, I. N., y
Peñuela, G. A. (2016). Revisión de los métodos estadísticos multivariados
usados en el análisis de calidad de aguas. Revista
Mutis, 6(1), 54-63. https://doi.org/10.21789/22561498.1112
Gómez, J. E.
(2022). El derecho humano al agua [Tesis
doctoral, Universidad de Salamanca]. https://gredos.usal.es/handle/10366/151459
Herrera, A., y Suárez, P. (2005). Indicadores
bacterianos como herramientas para medir la calidad ambiental del agua costera.
Interciencia, 30(3), 171-176.
Isea, D., Vargas, L.,
Durán, J., Delgado, J., y Mendoza, R. (2015). Parámetros biocinéticos que rigen
la ecuación de la DBO en aguas residuales de una industria procesadora de
cangrejos. Revista Técnica de la Facultad
de Ingeniería. Universidad del Zulia, 38(2), 112-121. https://produccioncientificaluz.org/index.php/tecnica/article/view/20829
Mayarí, R., Espinosa, M. D. C., Gutiérrez, J.,
y Ruiz, M. (2005). Validación de la determinación de oxígeno disuelto y demanda
bioquímica de oxígeno en aguas y aguas residuales. Revista CENIC. Ciencias
Químicas, 36(E), 1-8. https://revista.cnic.edu.cu/index.php/RevQuim/article/view/1847
Molina, R. (4 de junio de
2021). Importancia del agua y las problemáticas
socio-ambientales. Gobierno de México.
https://www.gob.mx/semarnat/educacionambiental/es/articulos/importancia-del-agua-y-las-problematicas-socio-ambientales?
Muñoz, J. L., y Bustos, R.
(2021). Gestión integrada de recursos hídricos y gobernanza: Subcuenca del río
Vinces, provincia Los Ríos-Ecuador. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVII(E-3), 471-497. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i.36532
Naciones Unidas (7 de febrero de 2014). Derecho
humano al agua y al saneamiento. Decenio Internacional para la Acción “El agua,
fuente de vida” 2005-2015. Naciones
Unidas. https://www.un.org/spanish/waterforlifedecade/human_right_to_water.shtml
Obando, J. A., Mora, E. L., Lievano, L. T.,
Hernandez, M. A., y Cardenas, D. (2019). La calidad del agua y su impacto
social. Revista Espacios, 40(43), 13. https://www.revistaespacios.com/a19v40n43/a19v40n43p13.pdf
Pradillo, B. (12 de septiembre de 2016). Parámetros de control del agua potable. iagua. https://www.iagua.es/blogs/beatriz-pradillo/parametros-control-agua-potable
Quiroga, R. (2007). Indicadores ambientales y de desarrollo
sostenible: Avances y perspectivas para América Latina y el Caribe.
Naciones Unidas-CEPAL. https://repositorio.cepal.org/entities/publication/c091f167-0a73-4d3a-b007-58a50d8b8d12
Quispe-Mamani, E., Chaiña, F.
F., Salas, D. A., y Belizario, G. (2022). Imaginario social de actores locales
sobre la contaminación ambiental minera en el altiplano peruano. Revista de
Ciencias Sociales(Ve), XXVIII(1), 303-321. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i1.37693
Raffo, E., y Ruiz, E.
(2014). Caracterización de las aguas residuales y la
demanda bioquímica de oxígeno. Industrial
Data, 17(1), 71-80. https://doi.org/10.15381/idata.v17i1.12035
Recabarren,
O. (2016). El estándar del derecho de aguas
desde la perspectiva del derecho internacional de los derechos humanos y del
medio ambiente. Estudios Constitucionales, 14(2), 305-346. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-52002016000200010
Ríos-Tobón, S., Agudelo-Cadavid, R. M., y Gutiérrez-Builes,
L. A. (2017). Patógenos e indicadores microbiológicos de calidad del agua para
consumo humano. Revista Facultad Nacional
de Salud Pública, 35(2), 236-247.
https://doi.org/10.17533/udea.rfnsp.v35n2a08
Rubio-Arias, H. O.,
Rey-Burciaga, N. I., Quintana, R. M., Ochoa-Rivero, J. M., Saucedo-Terán, R.
A., y Ortiz-Delgado, R. C. (2016). Recreational Water Quality Index (RWQI) for
Colina Lake in Chihuahua, Mexico. Acta Universitaria, 26(3), 14-22.
https://doi.org/10.15174/au.2016.901
Sarie, A. D. (2020).
Análisis de la vulnerabilidad de las
familias en el sector denominado Manglar del Afro de las Riberas del Canal El
Macho de la Ciudad de Machala [Tesis de especialización, Facultad
Latinoamericana de Ciencias Sociales FLACSO Ecuador]. https://repositorio.flacsoandes.edu.ec/handle/10469/16543
Suarez, J. A., Ore, L. E., Loarte, W. C., y Oré, J. D. (2021). Calidad de agua y nivel de satisfacción en la comunidad
universitaria de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2019. Llamkasun,
2(1), 2-20. https://llamkasun.unat.edu.pe/index.php/revista/article/view/27
Torres,
P., Cruz, C. H., y Patiño, P. J. (2009). Índices de calidad de agua en fuentes
superficiales utilizadas en la producción de agua para consumo humano: Una
revisión crítica. Revista Ingenierías
Universidad de Medellín, 8(15),
79-94. https://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/59
Zhindon, R. G. (2023). Modelo estadístico de calidad del agua del
Estero El Macho, Machala-El Oro [Tesis doctoral, Universidad Nacional de
Tumbe].
* La presente investigación
proyecta los datos más significativos de la tesis de investigación titulada:
“Modelo estadístico de calidad del agua del Estero El Macho, Machala-El Oro”.
** Master en Ingeniería
del Agua; Tratamiento, Depuración y Gestión de Residuos. Magister en
Alta Gerencia. Magister en Energías Renovables. Docente Investigador en la
Universidad Nacional de Tumbes, Tumbes, Perú. E-mail: rzhindon.itso@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3901-1829
*** Doctor en Matemáticas. Magister en
Ciencias con mención en Matemática Aplicada. Docente Investigador del Programa de Maestría
de Salud Familiar y Comunitaria en la Universidad Nacional de Tumbes,
Tumbes, Perú. E-mail: rsanchez@untumbes.edu.pe ORCID:
https://orcid.org/0000-0003-3341-7382
**** Doctor en Ciencias de la Educación.
Magister en Educación Superior. Docente Principal e Investigador en la Universidad
Nacional de Tumbes, Tumbes, Perú. E-mail: wcasta@untumbes.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9483-0210
Recibido:
2023-12-19 · Aceptado:
2024-03-06