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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE INGENIERÍA QUIMÍCA
MAESTRÍA DE GESTIÓN AMBIENTAL
“TRABAJO DE TITULACIÓN ESPECIAL”
PARA LA OBTENCIÓN DEL GRADO DE MAGÍSTER EN
GESTIÓN AMBIENTAL
“MODELADO DEL ÍNDICE DE CALIDAD DEL AGUA DEL RÍO
DAULE EN EL SECTOR DE LA TOMA, UTILIZANDO VBA”
AUTOR: FÉLIX ALBERTO BOBADILLA ULLÓN
TUTOR: ING. GONZALO IVAN VILLA MANOSALVAS.
GUAYAQUIL – ECUADOR
Septiembre 2016
i
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍA
FICHA DE REGISTRO DE TRABAJO DE TITULACIÓN ESPECIAL
TÍTULO “MODELADO DEL ÍNDICE DE CALIDAD DEL AGUA DEL RÍO DAULE EN EL
SECTOR DE LA TOMA, UTILIZANDO VBA”.
REVISORES:
INSTITUCIÓN: Universidad de Guayaquil FACULTAD: Ingeniería Química
CARRERA: Gestión Ambiental
FECHA DE PUBLICACIÓN: N° DE PÁGS.:
ÁREA TEMÁTICA:
PALABRAS CLAVES: Indice de Calidad del Agua, Visual Basic Appliccation (VBA), MATLAB,
DBO5.
RESUMEN: El control de la calidad del agua de los ríos, lagos, estuarios etc. debe ser realizada para
evitar que las diferentes actividades del hombre y el desarrollo de la civilización en la generación de
residuos de una manera no muy controlada pueda llegar a los cauces y ocasionar problemas
irremediables de contaminación, de esta manera afecte la conservación del recurso agua y que no pueda
ser utilizada por las futuras generaciones en actividades como por ejemplo riego, potabilización, etc. En
tal virtud se está planteando en el presente trabajo un modelo matemático utilizando Visual Basic
Appliccation (VBA) estándar y uniforme para la determinación del “Índice de Calidad del Agua” como
una herramienta de ayuda que nos permitiría evaluar su calidad.
El modelo consta de un panel de control central en el cual se ingresaran los resultados de parámetros
como: Coliformes fecales, Oxígeno disuelto, pH, Sólidos disueltos totales, Diferencia de temperatura,
Fósforo, DBO5, Nitrato y Turbiedad. Cada uno de los parámetros internamente consta de una hoja de
cálculo el cual tiene una ecuación obtenida con MATLAB que está relacionada con los gráficos
concentración vs valor de calidad Q propuestas por Brown en los años 70 y que se multiplica por el
factor de ponderación para obtener el ICA y luego compararlo con los rangos establecidos para medir su
calidad. Además consta de gráficos que permitirá interpretar de una manera sencilla el comportamiento
y tendencias de cada uno de los parámetros así como del ICA global para la toma de decisiones.
N° DE REGISTRO(en base de datos): N° DE CLASIFICACIÓN:
Nº
DIRECCIÓN URL (tesis en la web):
ii
ADJUNTO PDF SI
NO
CONTACTO CON AUTOR: Teléfono:
0984998678
E-mail:
CONTACTO DE LA INSTITUCIÓN Nombre:
Teléfono:
iii
CERTIFICACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de tutor del estudiante Félix Alberto Bobadilla Ullón, del Programa de
Maestría/Especialidad Gestión Ambiental, nombrado por el Decano de la Facultad de
Ingeniería Química CERTIFICO: que el estudio de caso del examen complexivo titulado
MODELADO DEL ÍNDICE DE CALIDAD DEL AGUA DEL RÍO DAULE EN EL
SECTOR DE LA TOMA, UTILIZANDO VBA, en opción al grado académico de Magíster
(Especialista) en Gestión Ambiental, cumple con los requisitos académicos, científicos y
formales que establece el Reglamento aprobado para tal efecto.
Atentamente
Ing. Gonzalo Villa Manosalvas
TUTOR
Guayaquil, 12 de septiembre del 2016
iv
DEDICATORIA
El presente trabajo lo dedico de
todo corazón a la memoria de mis
PADRES, aunque ya no estén en la vida
terrenal siempre estarán en mi corazón y
en mi mente, a mi familia en especial a mi
compañera que ha sabido estar en todo
momento conmigo, a mis hijos para que
les sirva de incentivo para seguir en la
lucha día a día, y no podía faltar
agradecer al divino creador que es el
único que no puede fallar y está en todo
momento.
v
AGRADECIMIENTO
A Dios por haberme permitido
extender un poco más mi vida y darme la
oportunidad de terminar este desafío y
disfrutar este momento junto a mi familia.
A mis maestros, amigos y
compañeros que me incentivaron y me
estimularon para continuar con este reto y
culminarlo de una manera satisfactoria.
vi
DECLARACIÓN EXPRESA
“La responsabilidad del contenido de este trabajo de titulación especial, me
corresponden exclusivamente; y el patrimonio intelectual de la misma a la UNIVERSIDAD
DE GUAYAQUIL”
___________________________
FIRMA
Félix Alberto Bobadilla Ullón
vii
ABREVIATURAS
ICA: Índice de Calidad del Agua.
VBA: Visual Basic Appliccation.
NSF: National Sanitation Foundation.
TULSMA: Texto Unificado de Legislación Secundaria Medio Ambiental.
WQI: Índice de la calidad del agua (Siglas en ingles)
UWQI: Índice Universal de la Calidad del Agua.
BCWQI: Índice de British Columbia en Canadá.
MATLAB: Acrónimo de Laboratorio de matrices, herramienta software
matemático.
BDO5: Demanda Bioquímica de oxígeno.
pH: Potencial de hidrógeno.
TDS: Sólidos disueltos totales
Wi: Pesos relativos asignados a cada parámetro.
viii
TABLA DE CONTENIDO
CERTIFICACIÓN DEL TUTOR ................................................................................ iii
DEDICATORIA ........................................................................................................... iv
AGRADECIMIENTO ................................................................................................... v
DECLARACIÓN EXPRESA ....................................................................................... vi
ABREVIATURAS ....................................................................................................... vii
TABLA DE CONTENIDO ........................................................................................ viii
ÍNDICE DE TABLAS .................................................................................................. xi
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................ xii
ESTRUCTURA DEL TRABAJO DE TITULACIÓN ESPECIAL............................... 1
RESUMEN: ................................................................................................................... 1
SUMMARY: .................................................................................................................. 3
INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 4
Delimitación del problema: ........................................................................................ 6
Formulación del problema: ........................................................................................ 7
Justificación: ............................................................................................................... 7
Campo de acción o de investigación: ......................................................................... 8
Objetivo general: ........................................................................................................ 9
Objetivos específicos: ................................................................................................. 9
La novedad científica: .............................................................................................. 10
ix
CAPÍTULO I ................................................................................................................ 11
1 MARCO TEÓRICO .............................................................................................. 11
1.1 Teorías generales ............................................................................................ 14
1.2 Teorías sustantivas ......................................................................................... 16
1.3 Referentes empíricos ...................................................................................... 25
CAPÍTULO II .............................................................................................................. 27
2 MARCO METODOLÓGICO ............................................................................... 27
2.1 Metodología: .................................................................................................. 27
2.2 Métodos: ......................................................................................................... 31
2.3 Premisas o Hipótesis ...................................................................................... 39
2.4 Universo y muestra......................................................................................... 39
2.5 CDIU – Operacionalización de variables ....................................................... 40
2.6 Gestión de datos ............................................................................................. 40
2.7 Criterios éticos de la investigación................................................................. 42
CAPÍTULO III ............................................................................................................. 44
3 RESULTADOS ..................................................................................................... 44
3.1 Antecedentes de la unidad de análisis o población ........................................ 44
3.2 Diagnostico o estudio de campo: ................................................................... 44
CAPÍTULO IV ............................................................................................................. 45
4 DISCUSIÓN .......................................................................................................... 45
x
4.1 Contrastación empírica:.................................................................................. 45
4.2 Limitaciones: .................................................................................................. 45
4.3 Líneas de investigación: ................................................................................. 46
4.4 Aspectos relevantes ........................................................................................ 46
CAPÍTULO V .............................................................................................................. 47
5 PROPUESTA ........................................................................................................ 47
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................... 49
BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................... 51
xi
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 1 ......................... 42
Tabla 2 Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 2 ......................... 43
Tabla 3 Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 3 ......................... 43
xii
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 Mapa de la Cuenca del río Guayas (Huayamave et al 2013) ........................... 6
Figura 2 Gráfica de Oxígeno Disuelto ......................................................................... 17
Figura 3 Gráfica de DBO5 ........................................................................................... 18
Figura 4 Gráfica de Turbiedad ..................................................................................... 19
Figura 5 Gráfica de Sólidos.......................................................................................... 20
Figura 6 Gráfica de Nitrato .......................................................................................... 21
Figura 7 Gráfica de Fosforo ......................................................................................... 22
Figura 8 Gráfica de pH ................................................................................................. 23
Figura 9 Gráfica de Diferencia de Temperatura .......................................................... 24
Figura 10 Gráfica de Coliformes.................................................................................. 25
Figura 11 Plantilla cálculo del ICA .............................................................................. 27
Figura 12 Tecla Ingreso de resultados ......................................................................... 28
Figura 13 Se ingresan resultados ................................................................................. 28
Figura 14 Ingreso automático de los datos ingresados a la hoja de cálculo del ICA ... 29
Figura 15 Presión tecla panel de control en la plantilla ............................................... 29
Figura 16 Hoja de cálculo de ICA turbiedad al presionar la tecla Panel de control .... 30
xiii
Figura 17 Curva y ecuación de C. Fecales ................................................................... 31
Figura 18 Curva y ecuación de O. Disuelto ................................................................. 32
Figura 19 Datos ingresados en MATLAB para obtener la gráfica de Oxigeno ........... 32
Figura 20 Datos ingresados en MATLAB para obtener la gráfica de pH .................... 33
Figura 21 Curva y ecuaciones de pH ........................................................................... 33
Figura 22 Curva y ecuaciones de Fosfato .................................................................... 34
Figura 23 Datos ingresados en MATLAB para obtener la gráfica de Fosfato ............. 34
Figura 24 Curva y ecuaciones de Sólidos .................................................................... 35
Figura 25 Datos ingresados en MATLAB para obtener la gráfica y ecuaciones ........ 36
Figura 26 Curva y ecuaciones de Temperatura ............................................................ 36
Figura 27 Curva y ecuaciones para DBO5 ................................................................... 37
Figura 28 Datos ingresados en MATLAB para Nitrato ............................................... 37
Figura 29 Curva y ecuaciones de Nitrato ..................................................................... 37
Figura 30 Curva y ecuaciones de Turbiedad ................................................................ 38
xiv
Figura 31 Datos ingresados en MATLAB para graficar Turbiedad ............................ 38
Figura 32 Plantilla ICA con datos calculando el ICA .................................................. 41
Figura 33 Gráfico del ICA de los datos de la figura 32 ............................................... 42
1
ESTRUCTURA DEL TRABAJO DE TITULACIÓN ESPECIAL
Título: MODELADO DEL ÍNDICE DE CALIDAD DEL AGUA DEL RÍO
DAULE EN EL SECTOR DE LA TOMA, UTILIZANDO VBA.
RESUMEN:
El control de la calidad del agua de los ríos, lagos, estuarios etc. debe ser
realizada para evitar que las diferentes actividades del hombre y el desarrollo de la
civilización en la generación de residuos de una manera no muy controlada pueda llegar a los
cauces y ocasionar problemas irremediables de contaminación, de esta manera afecte la
conservación del recurso agua y que no pueda ser utilizada por las futuras generaciones en
actividades como por ejemplo riego, potabilización, etc. En tal virtud se está planteando en el
presente trabajo un modelo matemático utilizando Visual Basic Appliccation (VBA)
estándar y uniforme para la determinación del “Índice de Calidad del Agua” como una
herramienta de ayuda que nos permitiría evaluar su calidad.
El modelo consta de un panel de control central en el cual se ingresaran los
resultados de parámetros como: Coliformes fecales, Oxígeno disuelto, pH, Sólidos disueltos
totales, Diferencia de temperatura, Fósforo, DBO5, Nitrato y Turbiedad. Cada uno de los
parámetros internamente consta de una hoja de cálculo el cual tiene una ecuación obtenida
con MATLAB que está relacionada con los gráficos concentración vs valor de calidad Q
propuestas por Brown en los años 70 y que se multiplica por el factor de ponderación para
obtener el ICA y luego compararlo con los rangos establecidos para medir su calidad.
Además consta de gráficos que permitirá interpretar de una manera sencilla el
comportamiento y tendencias de cada uno de los parámetros, así como del ICA global para la
toma de decisiones.
2
Palabras clave: Indice de Calidad del Agua, Visual Basic Appliccation,
MATLAB, DBO5.
3
SUMMARY:
Control of water quality of rivers, lakes, estuaries, etc. must be done to prevent
the various activities of man and the development of civilization in the generation of waste
from a not very controlled manner can reach the channels and cause irremediable pollution
problems, in this way let may affect the conservation of water resources and which it can not
be used by future generations in activities such as irrigation, water treatment, etc. By virtue is
being proposed in this paper a mathematical model using Visual Basic Appliccation (VBA),
uniform standard for determining the "Water Quality Index" as a helpful tool that would
allow us to assess its quality.
The model consists of a central control panel in which the results were entered
parameters such as: fecal coliform, dissolved oxygen, pH, total dissolved solids, temperature
difference, BOD5, nitrate and turbidity. Each of the parameters internally consists of a
spreadsheet which has an equation obtained with MATLAB which is related to the graphic
concentration vs quality value Q proposed by Brown in the '70s and is multiplied by the
weighting factor for ICA and then compare the ranges established for measuring quality.
Further it comprising graphics that allow us to interpret in a simple manner and behavior
trends for each of the parameters and global ICA for decision making.
Keywords: Water Quality Index, Visual Basic Appliccation, MATLAB, BOD5.
4
INTRODUCCIÓN
La calidad del agua en los cauces originarios de ríos, lagos estuarios etc. se
está viendo afectado por diferentes acciones, entre ellas la más importante son las actividades
que realiza o genera el hombre. La humanidad y las civilizaciones han venido ligadas desde
siempre con el recurso agua. A medida que el hombre y las civilizaciones se desarrollan
ejecutan una presión muy grande sobre los ríos o fuentes de aguas en sus características
fisico-químicas y microbiológicas, ocasionado por el aumento de la población, de la industria
y la agricultura que producen un incremento en la diversidad de sustancias que utilizan en sus
actividades cotidianas que pueden llegar a las diferentes cuerpos receptores ocasionado un
posible deterioro en la calidad del agua.
En países desarrollados se han realizado grandes esfuerzos para el desarrollo
de metodologías para controlar los vertidos mediante tratamientos previos que cumplan con
normativas ambientales para prevenir el deterioro de la calidad del agua de los cuerpos
receptores, llámense estos: ríos, estuarios, lagos, etc.
El Ecuador, que es un país que se encuentra en la costa Nor-Occidental de
América del Sur, y está ubicada entre los paralelos 10 30,0´ N y 030 23,5 S. y los meridianos
75012´ W y 810 00,0´ sin incluir el archipiélago de Galápagos a nivel de la línea del Ecuador,
su extensión territorial es de 256.370 km2, posee una de las más altas concentraciones de ríos
por kilómetro cuadrado en el mundo, con una población de 14.483.499 habitantes de los
cuales el 62,76% habitan en el área urbana y el 37,24% en el área rural de acuerdo al último
censo del 2010 realizado por Instituto Nacional de Estadísticas y Censo del Ecuador (INEC).
La Cordillera de los Andes atraviesa de sur a norte al país, son dos cadenas paralelas, la
cordillera Oriental y la Occidental, el Ecuador a pesar de su pequeña extensión territorial
tiene cuatro regiones claramente diferenciadas que hace que posea diferentes climas.
5
Para abordar el tema del sitio de estudio, que en el presente caso es el río Daule
a la altura del sector de La Toma, lugar donde la ciudad de Guayaquil capta el agua de este
río para la producción de agua potable. El río Daule es parte de la Cuenca del río Guayas, que
es el más grande sistema hidrográfico del Ecuador que drena a la costa del Pacífico y tiene
influencia directa en las provincias de Guayas y Manabí principalmente. (Huayamave
Navarrete Justo Pastor 2013 pag. 1).
El río Daule que nace en el nudo de Sandomo Provincia de Santo Domingo de
Tsachilas muy cerca de San Miguel o Peripa, recibe aportes de los ríos: Macul, Puca, Paján,
Pula, Pedro Carbo y otros afluentes de menor importancia. La influencia relacionada con la
calidad del agua del río Daule se ve influenciada por las diferentes poblaciones que se
asientan aguas arriba del sector de La Toma como: Pichincha, Balzar, Colimes, Santa Lucía,
Daule, Nobol y otras poblaciones de menor densidad poblacional (Huayamave et al. 2013).
Estas poblaciones van a influir mucho en la calidad del agua del cuerpo receptor, por las
descargas que pudieran arrojar al cauce del río Daule, sin un previo tratamiento sabiendo que
en un momento determinado alcanzar valores alarmantes si no hay un tratamiento y control
de los vertidos.
En vista de todas estas situaciones que pueden ocasionar un problema en la
calidad del agua del río Daule se está proponiendo en este trabajo la elaboración de un
modelo matemático del Índices de Calidad de Agua utilizando VBA, que mediante el
análisis de una serie de parámetros fisico-químicos y bacteriológicos, se ingresaran los
resultados calculando automáticamente el ICA en donde una de las aplicaciones que tendrá es
ver los resultados que se van a reflejar en gráficos para interpretar los análisis de tendencias
de cada uno de los parámetros y del ICA de acuerdo a la frecuencia de monitoreo poder
diagnosticar si el recurso agua está sufriendo algún deterioro en su calidad y prevenir
6
mediante una socialización a las diferentes poblaciones que se encuentran aguas arriba del
sector de La Toma del problema que se estaría causando con la descarga de aguas residuales,
residuos sin ningún tipo de tratamiento.
Figura 1.- Mapa de la Cuenca del río Guayas (Huayamave et al 2013)
La modelación es un procedimiento por el cual se estima una forma para
investigar la realidad. Es una herramienta de trabajo que vaticina una aproximación al
entorno y que tiene una función básica que no es otra cosa que la de ayudar a entender las
teorías y las leyes. El estudio del método de la modelación está profundamente vinculado con
la necesidad de encontrar un reflejo mediatizado de la realidad objetiva.
Delimitación del problema:
El Índice de Calidad del Agua (ICA) está siendo utilizada en el mundo para
evaluar la calidad del agua de los ríos, lagos etc. y tener una visión mucho más clara ante una
posible contaminación por descargas de residuos domésticos, industriales etc. que puedan
afectar su calidad. El modelo matemático planteado se lo aplicará para evaluar la calidad del
agua a la altura de “La Toma” Km. 26 de la vía a Daule en la zona de captación para el
proceso de potabilización; sin perjuicio que este modelo pueda ser aplicado en otras fuentes
de aguas con otras características precisamente para ver su funcionamiento y comparar los
resultados con el método tradicional. El modelo será ejecutado con datos que se generaron
7
desde el mes de julio del año 2011 hasta junio del año 2013 cuyos datos fueron generados
con una frecuencia mensual. El móvil de este trabajo radica en el hecho de averiguar cómo se
ha presentado la calidad del agua mediante la utilización del modelo matemático
cuantificando su calidad en base a un valor que es reflejado como ICA y que se presenta con
un color de acuerdo a su calidad.
Formulación del problema:
¿El modelado de los índices de calidad utilizando herramientas tecnológicas
permitirá simular y calcular el ICA utilizando parámetros físico, químicos y bacteriológico
que permitirá evaluar si hay o no cambios significativos en las características del agua del
río?
Justificación:
En el Ecuador existen disposiciones técnico-legales que se deben cumplir para
que el recurso agua sea sostenible para las futuras generaciones, es así como: La Constitución
de la Republica del 2008 en el capítulo segundo, Derechos del buen vivir; sección primera,
Agua y alimentación; artículo 12, se menciona de manera textual “El derecho humano al agua
es fundamental e irrenunciable. El agua constituye patrimonio nacional estratégico de uso
público, inalienable, imprescindible, inembargable, y esencial para la vida”.
En el Acuerdo Ministerial N° 028 que sustituye al Libro VI Texto Unificado
de Legislación Secundaria Medio Ambiental (TULSMA) se describen una serie de
parámetros que deben de cumplir los cuerpos de aguas para ser utilizado en fines previstos.
Los niveles de contaminación de las aguas superficiales y subterráneas ha generado la
necesidad de cuantificar y evaluar la calidad de los cuerpos de agua. Dada las diferencias de
interpretación entre los encargados de tomar decisiones, los expertos en el tema y del público
8
en general, existe un esfuerzo creciente para desarrollar un sistema de indicador que agrupe
los parámetros contaminantes más representativos dentro de un marco de referencia
unificado.
El uso de indicadores de la calidad del agua según su aplicación se definirá, en
función de un conjunto de características físico-químicas o variables, así como de sus valores
de aceptación o de rechazo, esto no es otra cosa que el uso de indicadores de la calidad del
agua. Aquellas aguas que cumplan con los estándares preestablecidos para el conjunto de
variables o características consideradas serán aptas para la finalidad a la que se las destina. En
caso contrario, deberán ser objeto de tratamiento o depuración previa. Incluso, pueden
establecerse diferentes categorías de clasificación de calidad, atendiendo a la existencia de
características físico-químicas con valores inadmisibles o, simplemente, mejorables. Con la
aplicación del ICA como herramienta para evaluar la calidad del agua, nos permitirá valorar
mediante un seguimiento continuo de su aceptabilidad o no del recurso y poder tomar
decisiones de prevención para mantener o mejorar el cuerpo de agua y poder utilizarlo sin
mayores problemas para los fines provistos como riego, consumo mediante un proceso
convencional etc.
Campo de acción o de investigación:
El modelo desarrollado tiene el propósito de ayudar a quienes hagan el control
de las diferentes fuentes de agua como ríos lagos etc. de tener una herramienta sencilla donde
se están incluyendo gráficos para ir observando el comportamiento con el tiempo de la
calidad del agua especialmente si va a ser utiliza como riego, potabilización etc. dando la
facilidad para poder interpretar los resultados que se vayan generando y ser utilizado no
solamente en el sector de la zona de captación de La Toma sino de algunos sectores del río
Daule o de diferentes fuentes.
9
Objetivo general:
Desarrollar modelos matemáticos haciendo ajustes de datos polinomiales
utilizando Matlab y automatizando la información con VBA, para la determinación del
“Índice de Calidad del Agua” del Río Daule, a la altura de la zona de captación en “La
Toma” del Km 26 de la vía Guayaquil – Daule validando sus resultados con el método
gráfico tradicional para ver si es de excelente, buena, regular, mala o pésima calidad.
Objetivos específicos:
Desarrollar modelos matemáticos de ajuste de datos, generando polinomios
característicos.
Desarrollar un modelo de cálculo del Índice de Calidad de Agua utilizando Excel
avanzado y automatizando los cálculos con VBA.
Evaluar con el modelo generado la diferencia de los resultados tanto en invierno
como en verano y las tendencias que se observan en los gráficos para estimar la
calidad del agua.
Interpretar los resultados para verificar si hay un deterioro o no significativo de la
calidad del agua cruda, de acuerdo a las tendencias que se presentan en los gráficos
producto de los resultados que se van ingresando en el modelo.
Validar el modelo desarrollado con resultados obtenidos con el método gráfico
tradicional.
10
La novedad científica:
La realización de un modelo matemático aplicando VBA el cual presenta un
panel de control donde se ingresan los resultados de los análisis realizados en campo y en el
laboratorio, los mismos que van hacer registrados automáticamente a una hoja de cálculo
donde se presentan los 9 constituyentes o parámetros, con la cual se va a determinar el ICA
cuyos resultados se van a reflejar en gráficos por cada parámetro, para ver al evolución o el
comportamiento de la calidad del agua; además se presentará un gráfico grupal que no es otra
cosa que la suma de todos los ICA obtenidos, que nos va a permitir evaluar los datos para la
toma de decisiones y emitir en un momento determinado la voz de alerta a las autoridades lo
que se está presentando la calidad del agua.
11
CAPÍTULO I
1 MARCO TEÓRICO
Por definición, el Índice de Calidad del Agua (WQI) es una expresión
numérica simple que refleja la influencia significativa en la calidad del agua de compuestos
físicos, químicos y microbiológicos. Fue desarrollado y evaluado por la National Sanitation
Foundation (NSF) para proporcionar un método uniforme para indicar e informar de los
beneficios - o la falta de beneficios - realizadas a partir de la inversión de miles de millones
de dólares públicos y privados en programas de mejora de calidad. (WATER QUALITY
INDEX, EPA-907/9-74-001 February 1974).
La vigilancia continua de la calidad del agua de embalses, ríos etc. es una
herramienta fundamental para el manejo adecuado del recurso hídrico. Es importante recordar
que los índices, por el diseño, contienen menos información que los datos crudos que ellos
resumen. Un índice es muy útil para propósitos comparativos (por ejemplo: ¿Qué estaciones
tienen una calidad de agua particularmente pobre comparado con las expectativas del gestor
del recurso?) y para preguntas generales (por ejemplo: ¿Cómo es la calidad de agua en un
determinado río?). Los índices se ajustan menos a preguntas específicas; las decisiones
específicas sobre sitios deben basarse en un análisis de los datos originales de la calidad de
agua. (INFORME DE CALIDAD DEL AGUA DE LA CUENCA DEL CANAL DE
PANAMA, Septiembre 2011; pag. 57).
Según (Boyacioglu, 2007) en la Comunidad Europea se procesó el índice
universal de la calidad del agua (UWQI), trabajando muestras de aguas superficiales como
fuente de agua potable. Este índice considera 12 parámetros para elaborar el indicador entre
ellos tenemos: cadmio, cianuro, mercurio, selenio, arsénico, fluoruro, nitratos, oxígeno
12
disuelto, demanda biológica de oxígeno, fósforo total, pH y coliformes totales. También
Fernández y Solano (2005) manifiestan que de manera general se puede encontrar hasta 30
índices de calidad de agua, muchos de ellos están siendo utilizados frecuentemente y con una
cantidad de parámetros que van de 3 a 72. Los índices de calidad pueden formarse valiéndose
de ciertos elementos esenciales para el empleo o la utilización del agua, el “ICA” precisa la
idoneidad del cuerpo de agua en relación a los usos prioritarios que este pueda tener. Estos
índices son denominados de usos definidos. El índice de calidad de agua propuesto por
Brown es una versión modificada del “WQI” que fue desarrollada por la Fundación de
Sanidad Nacional de EE.UU (NSF).
Este índice de calidad es ampliamente utilizado entre todos los índices de
calidad de agua existentes, siendo diseñado en 1970, y puede ser utilizado para medir los
cambios en la calidad del agua en tramos particulares de los ríos a través del tiempo,
comparando la calidad del agua de diferentes tramos del mismo río además de compararlo
con la calidad de agua de diferentes ríos alrededor del mundo. Los resultados pueden ser
utilizados para determinar si un tramo particular de dicho río es saludable o no.
Los enfoques tradicionales utilizados para evaluar la calidad de los ríos se
basan en la comparación de los valores determinados experimentalmente con la normativa
local vigente. Sin embargo no proporciona una visión global de las tendencias espaciales y
temporales en la calidad general del agua (Debels et al. 2005). El modelado matemático-
computacional de la calidad del agua del río es posible, se ha desarrollado un índice de la
calidad del agua (ICA), aparecido en la literatura ya en 1965. El ICA general fue desarrollado
por Brown et al. (1970) considerando 9 parámetros o constituyentes que fueron considerados,
estos son:
13
Coliformes Fecales (en NMP/100 mL)
pH (en unidades de pH)
Demanda Bioquímica de Oxígeno en 5 días (DBO5 en mg/ L)
Nitratos (NO3- en mg/L)
Fosfatos (PO4-3 en mg/L)
Cambio de la Temperatura (en ºC)
Turbidez (en NTU)
Sólidos disueltos totales (en mg/ L)
Oxígeno disuelto (OD en % saturación)
En la elaboración del ICA, la NSF escogió 142 personas que constituyeron una
extensa clase a nivel local, estatal y nacional de los EEUU. El paso para el proceso del Índice
de Calidad del Agua se llevó a cabo en las siguientes etapas:
1. Elección de parámetros biológicos, químicos o físicos que puedan ser
utilizados como indicadores de la calidad del agua, apoyados en el criterio técnico profesional
de personas con mucho conocimiento relativos al medio acuático o al foco de contaminación.
Esto fue realizado mediante una serie de preguntas que se le realizó a los diferentes panelistas
preguntándole que se considerar 35 parámetros de calidad de agua para una posible inclusión
en dicho índice. Finalmente luego de varias deliberaciones se redujo el número de parámetros
a 9 como se los menciona anteriormente.
2. La asignación de los pesos relativos o peso de importancia del parámetro (Wi)
correspondientes a los factores de contaminación en aguas. En esta fase se corre el riesgo de
introducir cierto grado de subjetividad en la evaluación, por otro lado se sugiere que es
importante una asignación racional y unificada de dichos pesos de acuerdo al uso del agua y
de la importancia de los parámetros en relación al riesgo que implique el aumento o
14
disminución de su concentración. En el caso de asignaciones de pesos relativos se identifican
tres cuestionarios.
1.1 Teorías generales
Brown et al. (1970) desarrollaron, por primera vez, una metodología para crear
un índice de calidad de agua debido a la necesidad de implantar un método uniforme que
pudiera medir la calidad del agua. Esta metodología debía ser sensitiva a los químicos más
contaminantes y como resultado debía proporcionar los efectos desfavorables de la
contaminación al hombre y a la vida acuática. Además, como es característico de los índices,
debía permitir evaluar los cambios en la calidad del agua.
Para evitar la subjetividad al momento de seleccionar los constituyentes, su
escala de valores y el peso de cada parámetro, la metodología incorporó el método DELPHI y
se consultó a una serie de personajes. Este panel estaría constituido, entre otros profesionales,
de profesores universitarios, jefes de agencias estatales y federales y de ingenieros
consultores. Como requisito, los miembros de este panel debían tener conocimiento sobre el
manejo y la calidad del agua.
La metodología para establecer los componentes que encerrarán al índice y el
valor o peso oportuno de cada parámetro encerraría una serie de tres cuestionarios a los
cuales los entendidos en el tema debían de responder. El primer sondeo constó de una lista de
35 componentes. Cada uno de estos sería valorado por los técnicos y encasillado como
“incluido”, “no incluido” o “indeciso”. Solo aquellos que fueron clasificados como
“incluidos” serian evaluados en una escala con un valor de 1 por tener importancia
relativamente alta al valor de 5 para una importancia relativamente baja.
15
En el segundo cuestionario enviado a los expertos, se presentaron los
resultados del primero y se incluyeron los constituyentes añadidos por los expertos. En esta
ocasión se les solicitó que compararan sus respuestas del primer cuestionario con los
resultados finales y modificaran sus respuestas del primer cuestionario con los resultados
finales y modificaran sus resultados si así lo encontraban necesarios.
Utilizando la opinión de los expertos se estableció una lista de nueve
constituyentes. En el tercer cuestionario enviado a los expertos, se les pidió que asignaran
valores a la calidad del agua según la variación en concentración para cada parámetro. Esta
evaluación se haría por medio de unas gráficas en las que el eje vertical se indicaría el nivel
de la calidad de agua (0-100) y en el eje horizontal la concentración del contaminante. En el
tercer cuestionario, también se les solicitó a los expertos que evaluaran estos nueve
constituyentes en una escala del 1 (valor relativamente alto) al 5 (valor relativamente bajo)
que serviría para determinar el peso correspondiente en la ecuación del ICA para cada
parámetro. Finalmente, la calidad del agua se estimaría utilizando un índice promedio
“weighted mean index”.
ICA = ∑ Wi ∗ Qi
𝑛
𝑖=1
Dónde:
Wi: es el peso asignado de cada parámetro, determinado en el tercer
cuestionario.
16
Qi: es la calidad del parámetro obtenida de las gráficas del tercer cuestionario que
fueron promediadas.
Tyson y House (1980) desarrollaron en Inglaterra un ICA para catalogar la
calidad del agua en los ríos en un sistema de cinco clases. Conforme a esto, el agua de
aquellos ríos que obtuvieran valores de ICA más cercanos a 100 se consideraría de buena
calidad. (Fco. Torres Vega 2009).
1.2 Teorías sustantivas
DESCRIPCION DE LOS CONSTITUYENTES DE CALIDAD DE AGUA
Para desarrollar este trabajo los parámetros constituyentes del modelo
representa características físicas, químicas o biológicas del agua. En el modelo matemático
elaborado se ha tomado en consideración los gráficos de cada uno de los parámetros
realizado por los expertos y poder transcribir estos valores para formar ecuaciones y por
intermedio de estas efectuar el cálculo del ICA de cada uno de ellos; entre los parámetros
que se estudian y de los cuales se incluyen los gráficos son los siguientes:
Oxígeno disuelto: El Oxígeno Disuelto es uno de los elementos
fundamentales para la vida en el agua, la cantidad presente en el agua es esencial para los ríos
y lagos saludables. La cantidad de oxígeno disuelto puede ser un indicador de cuán
contaminada está el agua y de cuánto apoyo puede dar esa agua a la vida animal y vegetal.
Frecuentemente un nivel más alto de oxígeno disuelto indica una mejor calidad de agua. Si
los niveles son demasiado bajos, algunos peces y otros organismos no podrían sobrevivir.
17
Figura 2.- Gráfica de Oxígeno Disuelto
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Demanda Bioquímica de Oxígeno: Es uno de los constituyentes
biológicos que se maneja en el estudio para tener una mediada de la cantidad de la materia
orgánica biodegradable que tiene un agua. Es un parámetro que se utiliza mucho para la
evaluación de las aguas municipales, industriales y residuales de cuanta materia orgánica
biodegradable tiene para ser oxidada por los microorganismos y por la cantidad de elementos
nutritivos tiene para la ejecución de la oxidación orgánica.
18
Figura 3.- Gráfica de DBO5
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Turbidez o turbiedad: Es la falta de transparencia de un líquido
debido a la presencia de partículas en suspensión. Cuantos más sólidos en suspensión haya en
el agua más sucia parecerá esta y por ende más alta será la turbidez. La turbidez se la podría
considerar como una buena medida de la calidad del agua, cuanto más turbia menor será su
calidad.
19
Figura 4.- Gráfica de Turbiedad
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Sólidos disueltos totales: Una sustancia disuelta es aquella que se
encuentra dispersa homogéneamente en el líquido. Pueden ser simples átomos o compuestos
moleculares complejos mayores de 1 μm en tamaño. Las sustancias disueltas se hallan
presentes en el líquido en una sola fase, por lo que no pueden ser removidas del líquido sin
lograr un cambio de fase como la destilación, precipitación, absorción o extracción. (Davis y
Cornwell, 1998). Para efecto de obtener una respuesta mucho más rápida de los sólidos
disueltos totales y sabiendo que los minerales disueltos están en relación con la capacidad de
conducir la corriente eléctrica y esta a su vez con la conductividad, en el modelo matemático
para el cálculo del ICA se medirá la conductividad eléctrica que se multiplica por un factor de
corrección para obtener los sólidos disueltos totales.
20
Figura 5.- Gráfica de Sólidos
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Nitratos: Es un constituyente químico inorgánico combinado entre un
átomo de nitrógeno y tres de oxígeno. Normalmente no es peligroso para la salud a no ser que
sea reducido a nitrito. La contaminación con nitrato procede especialmente por la actividad
agrícola y ganadera, también pueden ser relacionadas con actividades industriales
especialmente de las agrícolas. Su presencia debe ser controlada en el agua potable porque
niveles excesivos puede dar lugar a la reducción a nitritos ocasionado las
metahemoglobinemias o la enfermedad de los bebes azules. El origen de los nitratos en aguas
subterráneas es por el uso de fertilizantes, sistemas sépticos almacenamiento de estiércol, los
fertilizantes nitrogenados no absorbidos por las plantas con llevados por las escorrentías
superficiales acabando en las aguas subterráneas en forma de nitratos.
21
Figura 6.- Gráfica de Nitrato
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Fosfatos: El fósforo generalmente está presente en las aguas naturales
como fosfatos. Los fosfatos se encuentran en los fertilizantes y detergentes y pueden llegar al
agua con el escurrimiento agrícola, los desechos industriales y las descargas de aguas negras.
Los fosfatos al igual que los nitratos, son nutrientes para las plantas. Cuando entra fosfato al
agua cantidades considerables, florece el crecimiento de las plantas, también el fósforo puede
existir como fase particulada o como fase disuelta; el material particulado puede incluir en el
plancton vivo y muerto.
22
Figura 7.- Gráfica de Fosforo
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
pH: El pH se lo define como la concentración de los iones hidrógeno
presente en el agua, se utiliza para determinar si es alcalina o ácida dependiendo de la
concentración de los iones hidrógenos, mientras más concentraciones de hidrógeno tenga el
agua es más ácida y más bajo serán sus valores de pH. La escala del pH oscila entre 0
(extremadamente ácida) y 14 (extremadamente alcalina) del agua, cuando la presencia de
estos iones hidrógeno e hidroxilo están en similar concentración el agua o la sustancia se la
considera neutra y el pH es 7. Su valor es parte de la autodepuración de una corriente de agua
principalmente su regulación está involucrada con la vida acuática ya que tiene influencia
sobre ciertos procesos químico y biológicos.
23
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
Temperatura: Como constituyente físico tiene una gran importancia
en el agua en vista que con ella los microorganismos que pudieran estar presentes en el agua
tengan los condiciones óptimas para poder sobrevivir y realizar las actividades que generan
en un medio acuático como la reproducción la realización de la fotosíntesis etc. Una
temperatura elevada puede disminuir la solubilidad de los gases como el oxígeno, incrementa
la solubilidad de sales.
Figura 8.- Gráfica de pH
24
Figura 9.- Gráfica de Diferencia de Temperatura
http://www.water-research.net/index.php/stream-water-quality-importance-of-
temperature
Coliformes fecales: Son indicadores de contaminación del agua y de
los alimentos, en la mayoría de las aguas, el género predominante es Escherichia coli, pero
algunos tipos de bacterias de los géneros Citrobacter, Klebsiella y Enterobacter también son
termotolerantes. La Escherichia coli se puede distinguir de los demás coliformes
termotolerantes por su capacidad para producir indol a partir de triptófano o por la
producción de la enzima β-glucuronidasa. E. coli está presente en concentraciones muy
grandes en las heces humanas y animales, y raramente se encuentra en ausencia de
contaminación fecal, aunque hay indicios de que puede crecer en suelos tropicales. Entre las
especies de coliformes termotolerantes, además de E. coli, puede haber microorganismos
ambientales.
Se considera que la Eschericha coli es el índice de contaminación fecal más
adecuado. La concentración de Escherichia coli (o bien de Coliformes termotolerantes) se
mide, por lo general en muestras de 100 ml de agua. Para ello existen diversos
25
procedimientos relativamente sencillos basados en la producción de ácido y gas a partir de la
lactosa o en la producción de la enzima β-glucuronidasa. Los procedimientos incluyen la
filtración del agua con una membrana que después se incuba en medios selectivos a 44.5 ±
0.2 °C; transcurridas 24 h, se realiza un recuento de colonias. Otros posibles métodos son los
procedimientos del número más probable, en los que se utilizan tubos de ensayo para.
Tradicionalmente estos organismos los han considerados como indicadores de
contaminación fecal en el control de calidad del agua destinada al consumo humano basados
en que los medios acuáticos, los Coliformes son más resistentes que las bacterias patógenas
intestinales y porque su origen es primordialmente fecal. Por lo tanto, la ausencia de ellos
indica que el agua es bacteriológicamente segura. Así mismo, su número en el agua es
proporcional al grado de contaminación fecal, esto es, mientras más Coliformes se encuentren
en el agua mayor es la gravedad de la descarga de heces.
Figura 10.- Gráfica de Coliformes
http://home.eng.iastate.edu/~dslutz/dmrwqn/water_quality_index_calc.htm
1.3 Referentes empíricos
26
Con el fin de facilitar la interpretación de los resultados físico-químicos y biológicos
de los cuerpos de agua se recurre a los Índices de Calidad del Agua (ICA) que mediante una
expresión matemática que constituye todos los parámetros evaluados busca valorar el estado
global del recurso hídrico. En el año 1996 se creó el Índice de British Columbia (BCWQI) en
Canadá donde se lleva un programa en mejoramiento de la cuenca de Miami; el modelo
diseñado es una mezcla de constituyentes conocidos que afectan la calidad del agua y las
relaciones empíricas implantadas para la determinación de datos históricos (Espejo
Argandoña, 2010).
El ICA-NSF surge en los años 70 y en la actualidad es utilizado para supervisar la
calidad de los ríos a través del tiempo y comparar aguas de abastecimiento en EEUU y
muchos países del mundo (NSF, 2006). De acuerdo a Roca Solano 2015 la Comunidad
Europea elaboró el índice universal de la calidad del agua (UWQI) tomando muestras de
aguas superficiales como fuente de agua potable. El indicador consideraba 12 variables entre
ellos estaba: Cadmio, cianuro, arsénico, fluoruro, nitratos, oxígeno disuelto, demanda
bioquímica de oxígeno, fósforo total, pH y Coliformes totales (Boyacioglu, 2007).
27
CAPÍTULO II
2 MARCO METODOLÓGICO
2.1 Metodología:
En la aplicación del modelo matemático propuesto, utilizando VBA para
calcular el ICA está formado de una plantilla que consta de 10 constituyentes (parámetros),
una columna donde se va ir anotando el número secuencial de los ensayos realizados y una
columna donde se registrará la fecha de ingreso de resultados, además en la plantilla principal
se presentan dos opciones la una que corresponde al ingreso de resultados y la otra que es el
panel de control que va a permitir navegar en la hoja de cálculos para cada uno de los
parámetros o constituyentes, esto se puede realizar ejecutando una pulsación a la vez en una
de las opciones.
Figura 11.- Plantilla cálculo del ICA
Al pulsar en la tecla ingreso de resultados el modelo va a presentar un cuadro
de diálogo que es el formulario del índice de calidad del agua donde van a estar los diferentes
parámetros para ingresar los resultados obtenidos experimentalmente, se da click en aceptar y
se continua con el procedimiento de ingreso de datos en cada uno de los parámetros que se
presenta.
28
Figura 12.- Tecla Ingreso de resultados
Se procede a pulsar la tecla aceptar y se va pulsando cada uno de los
parámetros para ingresar los resultados obtenidos.
Figura 13.- Se ingresan resultados
Una vez que se hayan incluido todos los resultados en el cuadro de diálogo
Indice de calidad de Agua se procede a pulsar la tecla Ingresar. Los resultados se ingresan
automáticamente en la plantilla calculando el % ICA, que de acuerdo al valor que muestra en
la columna % ICA, la celda se mostrará con un color que permitirá clasificar la calidad del
agua.
29
Figura 14.- Ingreso automático de los datos ingresados a la hoja de cálculo del ICA
Al pulsar la tecla Panel de control en el modelo, se va a presentar un cuadro
de diálogo donde se encuentran todos los parámetros que permite navegar en cada uno de
ellos que no es otra cosa que la hoja de cálculo con las diferentes ecuaciones para calcular el
ICA parcial, los gráficos y las curvas de regresión, al marcar el parámetro que se desea
navegar se presenta un cuadro de diálogo en el que pregunta si se desea navegar en el
parámetro seleccionado se pulsa la tecla si y se presentará la hoja seleccionada; como parte
de un ejercicio que sirve como ejemplo en el presente trabajo se seleccionó turbiedad.
Figura 15.- Presión tecla panel de control en la plantilla
30
Figura 16.- Hoja de cálculo de ICA turbiedad al presionar la tecla Panel de control
Para lograr realizar el modelo se utilizó los gráficos para el cálculo del ICA
empleadas por Brown de cada parámetro, se utiliza la herramienta MATLAB obteniendo las
ecuaciones de regresión y en base a estas poder calcular el Q-Value, que no es otra cosa que
el valor de la calidad del agua a una determinada concentración y luego el ICA de cada uno
de los constituyentes, para finalmente realizar la sumatoria automática y obtener de manera
global en Índice de Calidad del Agua y poder así obtener un valor que permitirá comparar
con los valores pre establecidos y clasificar el agua como: excelente, buena, regular mala o
pésima.
Los resultados obtenidos productos de los ensayos de campo y en el
laboratorio se van a ingresar en la hoja de comandos para poder calcular automáticamente el
Índice de Calidad de Agua; además el modelo constará de gráficos para observar el
comportamiento, evolución o tendencias de cada uno de los parámetros así como la gráfica
principal que corresponderá al ICA y tomar las decisiones del caso; una vez realizado este
modelo se lo compara con el modelo gráfico tradicional propuesto por Brown en 1970 y
validarlo en base a estos datos.
31
2.2 Métodos:
Para el cálculo del ICA global se toma en consideración la sumatoria de los
productos parciales entre los valores obtenidos Q-value, de cada gráfico o de cada formula
según corresponda y su propio factor de peso asignado (Wi) según su importancia para
obtener el valor de ICA de Coliformes fecales, pH, DBO5, Nitratos, Fosfatos, Temperatura,
Turbidez, Sólidos disueltos totales y Oxígeno disuelto. A continuación se describe cada uno
de los parámetros y la manera cómo fue obtenida la formula a partir del método gráfico
tradicional y aplicando MATLAB para la obtención de las ecuaciones:
Coliformes fecales: Tomando los datos del gráfico del parámetro en mención
en 1.2 se ingresan los datos en el eje de las abscisas las concentraciones y en el eje de las
ordenas el valor de la calidad del agua, para obtener un gráfico con sus respectiva ecuación
de 4to. grado y a su vez obtener el factor de corrección para convertir los valores de Z de la
ecuación en X y poder aplicar la fórmula para el cálculo de Q-Value.
Figura 17.- Curva y ecuación de C. Fecales
Una vez que se obtuvo el gráfico y su ecuación, haciendo uso de una hoja
Excel se ingresa la ecuación:
32
Y= -1.7*Z4 + 1.8*Z3 + 12*Z2 – 34*Z + 32 (1)
Donde Z= (X – 2.5)/1.6 que es un factor que va a permite corregir la ecuación
(1) donde X es el resultado obtenido experimentalmente y poder obtener el Q-Value que no
es otra cosa que la calidad de agua para Coliformes fecales; cabe indicar que los valores de
Coliformes son transformados a log 10 para tener una mejor repuesta de la gráfica y
finalmente obtenemos el valor del ICA multiplicando el valor del Q-value calculado por el
peso asignado, que en este caso para Coliformes fecales es 0.15.
Oxígeno disuelto: Siguiendo el mismo procedimiento desarrollado en el
parámetro anterior para obtener la gráfica y las ecuaciones para calcular el valor Q se ingresa
en la aplicación MATLAB en el eje de las abscisas los valores obtenido de la gráfica manual
de oxígeno disuelto y en el eje de las ordenadas el valor de la calidad del agua.
Como se observa en la figura 18 se presenta la ecuación:
Y= 1.6*Z6 + 10*Z5 – 0.91*Z4 – 43*Z3 – 21*Z2 + 72*Z + 70 (2)
Figura 18.- Curva y ecuación de O. Disuelto Figura 19.- Datos ingresados en MATLAB para obtener la
gráfica de Oxígeno
33
Donde Z= (X-70)/49, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación y multiplicando 0.17 que es el peso asignado para
oxígeno y así obtener el ICA.
pH: De igual manera para obtener la ecuación y la gráfica de pH para calcular
el valor Q haciendo uso de la aplicación MATLAB se ingresan los datos obtenidos de los
gráficos manuales en el eje de las abscisas los valores de pH y en el eje de las ordenadas el
valor de la calidad del agua obteniendo se la siguientes gráficas y ecuaciones:
Como se puede apreciar en la figura 21 se presenta la ecuación de pH:
Y= 8.9*Z4 + 1.2*Z3 – 39*Z2 – 3.6*Z + 93 (3)
Donde Z= ( X-7.5)/1.1que es el factor de corrección para obtener el valor Q de pH
cuyo valor multiplicado por el peso de pH asignado que es 0.12 obtenemos el ICA de pH.
Fosfato: Haciendo uso de la aplicación MATLAB se ingresan los datos
obtenidos del gráfico de fosfatos para obtener la ecuación, se ingresan en el eje de las
Figura 21.- Curva y ecuaciones de pH Figura 20.- Datos ingresados en MATLAB para obtener la
gráfica de pH
34
abscisas los valores de fosfato y en el eje de las ordenadas el valor de la calidad del agua
obteniendo la siguiente gráfica y ecuaciones:
Como se observa en la figura 22 se presenta la ecuación:
Y= 3.35*Z6 – 11.2*Z5 + 6.85*Z4 + 8.46*Z3 – 2.74*Z2 – 13.3*Z + 15 (4)
Donde Z= (X - 4.63)/3.42, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.10
que es el peso asignado para fosfato se obtiene el ICA de fosfato. Cabe indicar que los
resultados que se ingresan en el panel de control corresponden a fosforo total el mismo que es
transformado estequiometricamente a fosfato.
Sólidos totales disueltos: Haciendo uso de la aplicación MATLAB se utilizan
los datos obtenidos del gráfico de TDS para obtener la ecuación; se ingresan en el eje de las
abscisas los valores de Sólidos disueltos y en el eje de las ordenadas el valor de la calidad del
agua obteniendo el siguiente gráfico y ecuaciones:
Figura 23.- Curva y ecuaciones de Fosfato Figura 22.- Datos ingresados en MATLAB para obtener la
gráfica de Fosfato
35
Figura 24.- Curva y ecuaciones de Sólidos
Como se observa en la figura 24 se presenta la ecuación:
Y= -1.5*Z6 + 1.5*Z5 + 2.1*Z4 – 1.8*Z3 – 1.5*Z2 – 20*Z + 66 (5)
Donde Z= (X – 2.5E2)/1.7E2, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.08
que es el peso asignado para sólidos da como resultado el ICA. Cabe indicar que los
resultados que se ingresan en el panel de control central corresponden a conductividad
eléctrica expresada en uS/cm debido a que se ha encontrado una estrecha relación directa con
los TDS presentes en el agua, el mismo que es transformado con un factor que va de 0.5 a 1,
para nuestro caso se multiplica el valor de la conductividad por 0.85 para obtener los TDS.
Temperatura: Tomando los datos del gráfico de temperatura propuesto por
Brown se los ingresa en la aplicación MATLAB para obtener las ecuaciones y el gráfico
respectivo, ingresando en el eje de las abscisas los valores de temperatura y en el eje de las
ordenadas el valor de la calidad del agua se obtiene el siguiente gráfico demás de sus
ecuaciones:
36
Como se observa en la figura 26 se presenta la ecuación:
Y= -4.5*Z6 + 5.5*Z5 + 5.7*Z4 – 15*Z3 + 18*Z2 – 21*Z + 28 (6)
Donde Z= (X – 15)/11, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.10
que es el peso asignado para temperatura se obtiene el ICA. Cabe indicar que los resultados
que se ingresan en el panel de control central corresponden a la diferencia que exista entre la
temperatura ambiente y la temperatura del agua para obtener el valor de la calidad del agua
con respecto a la temperatura.
Demanda Bioquímica de Oxígeno: Haciendo uso de los pares ordenados de
la gráfica de DBO5 propuesto por Brown se los ingresa en la aplicación MATLAB para
obtener las ecuaciones y la gráfica respectiva, ingresando en el eje de las abscisas los valores
de DBO5 y en el eje de las ordenadas el valor de la calidad del agua obteniendo la siguiente
gráfica y ecuaciones:
Figura 26.- Curva y ecuaciones de Temperatura Figura 25.- Datos ingresados en MATLAB para
obtener la gráfica y ecuaciones
37
Figura 27.- Curva y ecuaciones para DBO5
Como se observa en la figura 27 se presenta la ecuación:
Y= 0.71*Z6 – 1.4*Z5 + 1.1*Z4 – 3.6*Z3 + 11*Z2 – 22*Z + 20 (7)
Donde Z= (X – 15)/11, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.10
que es el peso asignado para DBO5 se obtiene el ICA.
Nitrato: Haciendo uso de los pares ordenados de la gráfica de Nitrato
utilizando la aplicación MATLAB se los ingresa para obtener las ecuaciones y la gráfica
respectiva, ingresando en el eje de las abscisas los valores de DBO5 y en el eje de las
ordenadas el valor de la calidad del agua obteniendo la siguiente gráfica y ecuaciones:
Figura 29.- Curva y ecuaciones de Nitrato Figura 28.- Datos ingresados en MATLAB para Nitrato
38
Como se observa en la figura 29 se presenta la ecuación:
Y= - 4*Z7 + 6.6*Z6 + 9*Z5 - 17*Z4 – 6.6*Z3 + 22*Z2 – 17*Z + 10 (8)
Donde Z= (X – 50)/33, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.10
que es el peso asignado para Nitrato se obtiene el ICA. Se debe tener presente que el
resultado ingresado en el panel de control central para calcular el ICA de nitrato esta
expresado como Nitrógeno el cual es transformado estequiometricamente a nitrato para
obtener el resultado como nitrato.
Turbiedad: Haciendo uso de los pares ordenados de la gráfica de turbiedad
utilizando la aplicación MATLAB se los ingresa para obtener las ecuaciones y la gráfica
respectiva, ingresando en el eje de las abscisas los valores de Turbiedad y en el eje de las
ordenadas el valor de la calidad del agua obteniendo el siguiente gráfico y ecuaciones:
(“
Turbiedad”)
Figura 30.- Curva y ecuaciones de Turbiedad Figura 31.- Datos ingresados en MATLAB para graficar
Turbiedad
39
Como se observa en la figura 30 se presenta la ecuación:
Y= - 2.3*Z8 + 2.1*Z7 + 8.2*Z6 – 8.8*Z5 – 5.4*Z4 + 6.3*Z3 + 5.5*Z2 – 20*Z + 39 (9)
Donde Z= (X – 50)/33, siendo X el resultado del parámetro obtenido
experimentalmente. Utilizando la ecuación para obtener el valor Q y multiplicando por 0.08
que es el peso asignado para Turbiedad se consigue calcular el ICA.
2.3 Premisas o Hipótesis
El modelo matemático del ICA utilizando VBA permitirá analizar los datos
que se van obteniendo experimentalmente en el transcurso del tiempo a medida que vayan
ingresando a la hoja de cálculos, la misma que permitirá obtener el ICA global así como la
generación de gráficos que van a permitir un análisis estadístico del comportamiento y
tendencias de la calidad del agua.
2.4 Universo y muestra
En muchos países del mundo como Argentina, Brasil , Chile, EE UU han generado su
Índice de Calidad del Agua para evaluar sus características físico químicas y bacteriológicas
con que esta corre por los ríos y controlar que no sufran deterioro en su calidad y que pueda
este recurso ser aprovechado por las futuras generaciones; en lo que respecta al país y en
especial a la ciudad de Guayaquil se está proponiendo este modelo a pesar que existen
trabajos similares, con la incorporación a la metodología de la aplicación básica visual (VBA)
y el acrónimo estadístico MATLAB para el cálculo de las ecuaciones de regresión y con estas
poder calcular el Índice de Calidad.
40
2.5 CDIU – Operacionalización de variables
Variables Indicadores Valores
finales
Tipo de
variables
Coliformes fecales Q-value NMP/100
mL Independiente
Oxígeno disuelto Resultado obtenido en el ensayo mg/L Independiente
% de saturación de
Oxigeno Q-value % Dependiente
Temperatura del
agua Resultado obtenido en el ensayo ºC Independiente
pH Q-value UpH Independiente
Fósforo total Resultado obtenido en el ensayo mg/L Independiente
Fosfato Q-value mg/L Dependiente
Conductividad
eléctrica Resultado obtenido en el ensayo uS/cm Independiente
Sólidos disueltos
totales Q-value mg/L Dependiente
Diferencia de
temperatura Q-value ºC Dependiente
DBO5 Q-value mg/L Independiente
N-Nitrato Resultado obtenido en el ensayo mg/L Independiente
Nitratos Q-value mg/L Dependiente
Turbiedad Q-value NTU Independiente
ICA ∑ (Q-value * Wi) de cada uno
de los parámetros. % Dependiente
2.6 Gestión de datos
Para poner aprueba el modelo matemático utilizando VBA, se realizó un análisis del
funcionamiento estructural del modelo desarrollado, ingresando datos para comprobar su
41
operatividad. Ensayos realizados entre Julio del 2011 y junio del 2013 con una frecuencia
mensual del agua del Rio Daule en el sector de la zona de captación de La Toma,
considerando los parámetros: Coliformes fecales, Oxígeno disuelto, Temperatura del agua,
pH, Fósforo total, Conductividad eléctrica, Diferencia de temperatura entre el ambiente y la
muestra de agua, DBO5, Nitrato y Turbidez; cuyos resultados fueron ingresados a través del
comando Ingreso de resultados para que sean registrados en las celdas de cada uno de los
parámetros de la hoja de cálculo del Índice de Calidad del Agua con el propósito que se
muestre el ICA global, el mismo que está expresado en porcentaje y cuyo valor va hacer
contrastado con el criterio de calidad del agua para ver si esta es: Excelente, buena, regular,
mala o pésima. Además se podrá observar el gráfico del Índice de Calidad de Agua ICA.
Figura 32.- Plantilla ICA con datos calculando el ICA
42
Figura 33.- Gráfico del ICA de los datos de la figura 32
2.7 Criterios éticos de la investigación
El uso de datos de fuentes oficiales que se ajusten a la necesidad será utilizado para
comprobar que el modelo matemático funciona sin ningún tipo de restricciones comparando
los dos métodos en tres niveles diferentes; es decir ICA obtenidos por el método tradicional
con el ICA obtenido calculado utilizando el modelo creado con VBA. Además se utilizarán
datos de otros sectores del río Daule para observar el tipo de calidad de agua que se presenta
al momento de ingresar los datos en el modelo creado.
Tabla 1.- Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 1
43
Tabla 2.- Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 2
Tabla 3.- Cuadro comparativo del ICA entre los dos métodos, nivel 3
44
CAPÍTULO III
3 RESULTADOS
3.1 Antecedentes de la unidad de análisis o población
El modelo matemático propuesto es para la aplicación del monitoreo de la
calidad del agua en la zona de captación del sector de la Toma en el Km 26 de la vía a Daule.
3.2 Diagnostico o estudio de campo:
Del análisis realizado al modelo matemático para calcular el ICA se observa
que al ser cargado con los resultados de los ensayos realizados desde julio del 2011 hasta
junio del 2013 con una frecuencia mensual calcula el ICA sin ningún tipo de problemas,
dando como respuesta los diferentes tipos de calidad de agua buena y regular, presentando
una coloración verde y amarilla respectivamente en cada una de las celdas donde se refleja el
ICA, esta coloración que se resalta en las celdas es la característica para poder ser clasificada
como tal; además entrando en el análisis de los datos se observa que en la época de verano
comprendida entre los meses de julio a diciembre del 2011 la calidad del agua se mantiene
estable con un ICA del 71% considerándose un agua de buena calidad, cosa igual se repite en
el verano comprendido desde junio del 2012 a enero del 2013 donde prácticamente se podría
manifestar que no existe una variación significativa en su calidad en la época de verano.
En la época invierno desde enero a junio del 2012 se ve afectada la calidad del
agua bajando su calificación a regular con un mínimo del ICA del 56% repitiendo esta
evaluación en los meses de la época invernal comprendida entre febrero a mayo del 2013.
Como consecuencia de esto se puede concluir que las lluvias afectan la calidad del agua por
el arrastre de diferentes sustancias a los cauces de los ríos.
45
CAPÍTULO IV
4 DISCUSIÓN
4.1 Contrastación empírica:
Como se puede apreciar en la figura 32 donde se expresan los resultados de
una serie de datos generados desde julio del 2011 hasta junio del 2013, donde se puede
apreciar la diferencia entre la calidad del agua en verano y la calidad del agua en invierno, la
misma que puede ser fácilmente clasificada por la presencia del color con que se muestra en
cada una de las celdas del ICA.
Además en las tres últimas filas se han ingresados valores extremos con el
propósito de comprobar que el modelo corre y funciona sin ningún tipo de problemas
mostrando el ICA al momento de ingresar los resultados, se observa el cálculo de un ICA del
96% con fondo de celda celeste que está indicando que el agua es de excelente calidad; en la
siguiente fila se ingresan resultados hipotéticos simulando valores que semejan una mala
calidad del agua y se observa claramente que al momento de hacer el cálculo se muestra un
ICA del 13% que correspondería a un agua de pésima calidad.
4.2 Limitaciones:
Si bien es cierto que se ha realizado el modelo matemático utilizando VBA se
puede expresar que como todo objetivo alcanzado significa que no se tenga que hacerse
ajustes en el mismo, como por ejemplo incorporar otros parámetros que permita obtener
resultados más específicos y reales para poder calificar de una mejor manera el ICA; con el
presente trabajo se quiere aportar a quienes analizan resultados de ensayos de calidad de
aguas para que sirva como una herramienta de ayuda para poder evaluar la calidad del agua
de los ríos y otras fuentes.
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4.3 Líneas de investigación:
Explorar las implicaciones de los resultados para futuras investigaciones.
4.4 Aspectos relevantes
La presentación de una plantilla donde se ingresarán los resultados de los
ensayos realizados al pulsar el botón “Ingreso de resultados” se abre un cuadro de diálogo
donde constan todos los parámetros que van a dar como resultado final el ICA; los
resultados obtenidos se registran pulsando la tecla de cada uno de ellos, se registran los datos
y una vez que se haya completado el ingreso de los resultados se pulsa la tecla ingresar se
registrarán automáticamente en la plantilla haciendo el cálculo del ICA inmediatamente.
También consta de una opción presionando una tecla que permite navegar de una manera
individual en cada parámetro donde se encuentran las formulas, gráficos y ecuaciones de
regresión para el cálculo de los ICA parciales; además el modelo presentará así mismo un
gráfico que permitirá observar las tendencias del comportamiento de la calidad del agua.
De lo que se ha podido investigar no se ha encontrado un trabajo que presente
un gráfico con los resultados del ICA obtenido cuando se vaya calculando; si bien es cierto la
plantilla presenta colores de acuerdo al valor del ICA calculado que nos indica si un agua es
excelente, buena, regular etc. el gráfico nos permitirá de una manera más objetiva interpretar
más rápido las tendencias y poder en un momento determinado comunicar de las
desviaciones observadas en cuanto a calidad del agua que se pueda presentar.
47
CAPÍTULO V
5 PROPUESTA
La calidad del agua de ríos lagos etc. se debe considerar su control sin ningún tipo
de restricciones, para que la contaminación por descargas sea mínimo y el agua pueda ser
utilizada en las diferentes actividades que realiza el hombre como por ejemplo riego, baño,
captación para la potabilización etc. previniendo el riesgo en la afectación de la salud, esto
debe estar ligado a un adecuado monitoreo, control o vigilancia realizando ensayos de
diferentes parámetros indicativos de contaminación y que en un momento determinado
permita evaluar que el posible deterioro provenga de descargas sin ningún tipo de control.
Al desarrollar la plantilla con modelos matemáticos haciendo ajustes de datos
polinomiales utilizando Matlab y automatizando la información con VBA, para la
determinación del “Índice de Calidad del Agua” va a servir como una herramienta de ayuda
que va a permitir evaluar la calidad del agua del Río Daule, a la altura de la zona de captación
en “La Toma” del Km 26 de la vía Guayaquil – Daule e implementar medidas de prevención
encaminadas a la socialización de la problemática que se pudiera presentar con las
comunidades o poblaciones que se encuentren aguas arriba de la zona de captación del agua
cruda para lo cual planteamos las siguientes propuestas:
Control de la calidad del agua del rio en diferentes sectores especialmente aguas
arriba del sector de “La Toma”.
Campañas de concientización a las poblaciones que se encuentran aguas arribas de
“La Toma” en especial a sus autoridades para que no se descargue los residuos
domésticos o industriales a los cauces de los ríos sin ningún tipo de tratamiento.
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Además implementar una metodología para el levantamiento de datos para la
caracterización de las aguas que corren cerca de las poblaciones que no tengan ningún
tipo de tratamiento de los residuos que se descargan a los cauces del río Daule.
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CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Aplicando los modelos matemáticos haciendo ajustes de datos polinomiales
utilizando Matlab y automatizando la información con VBA, ha permitido determinar la
calidad del agua del río Daule a la altura de la zona de captación de “La Toma”, con los
resultados obtenidos desde julio del 2011 hasta junio el 2013 donde se refleja marcadamente
las dos estaciones climáticas que tiene el país verano e invierno, se observa en los resultados
que existe una marcada diferencia en su calidad esto se debe hasta ahora por la presencia de
las lluvias que normalmente arrastran más contaminantes que pueden estar en los entornos a
los cauces de los ríos.
En el presente trabajo también se pone de manifiesto que el modelo se ha
validado con los datos de las condiciones más extremas que se reflejan en el método
tradicional obteniendo resultados con un margen de error muy pequeño. Es importante
señalar que el modelo debe ser complementado para ser aprovechado de una mejor manera.
Dentro de las recomendaciones anunciamos los siguientes:
Se deben realizar más investigaciones con monitoreos integrales para
descubrir a tiempo de posibles contaminantes que vayan en perjuicio de la
calidad del agua de los ríos.
Que las autoridades de las diferentes poblaciones que se encuentran aguas
arriba del sector de La Toma participen supervisando las operaciones de
las diferentes empresas que tengan cerca de sus poblaciones para que no
descarguen efluentes contaminantes y que afecten la calidad del agua del
río Daule.
El modelo matemático propuesto deba ser aplicado para otros tipos de
aguas para observar su operacionalidad en emitir resultados que estén
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acordes a lo que se requiere, como es evaluar la calidad del agua de ríos y
otros recursos hídricos.
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