Bioindicadores de la calidad del agua en el río Shilcayo

Descripción del Articulo

La presente investigación evaluó la calidad del agua de la cuenca media y baja del río Shilcayo, mediante la identificación de familias de macroinvertebrados bentónicos y su relación con los principales parámetros fisicoquímicos del agua; siendo un estudio de diseño no experimental longitudinal de t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Flores Ramirez, Jennifer Marizol, Upiachihua Mestanza, Lidia Angelica
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/8423
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Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:macroinvertebrados bentónicos
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description La presente investigación evaluó la calidad del agua de la cuenca media y baja del río Shilcayo, mediante la identificación de familias de macroinvertebrados bentónicos y su relación con los principales parámetros fisicoquímicos del agua; siendo un estudio de diseño no experimental longitudinal de tipo básico y con nivel descriptivo, correlacional e inferencial, el cual se llevó a cabo en seis (6) estaciones (tres en cuenca media y tres en cuenca baja) durante la época húmeda (abril) y época seca (septiembre) del 2023. Se evaluó los principales parámetros físico químicos como: Temperatura(°C), pH, conductividad eléctrica(µS/cm), oxígeno disuelto(mg/L), sulfatos(mg/L), nitratos(mg/L), nitritos(mg/L), aluminio(mg/L) y manganeso (mg/L), con los que se obtuvo bajo oxígeno disuelto en tres (3) estaciones(E4, E5, E6), altos niveles de manganeso en una estación (E1) de igual forma con el parámetro de nitrito en cinco (5) estaciones (E1, E2, E4, E5, E6) en cuanto a la época húmeda; por su parte, el monitoreo de la época seca solo presentó altos niveles de manganeso en dos (2) estaciones(E2, E3) y nitrito en tres (3) estaciones (E4, E5, E6), con respecto a lo establecido en el D.S. 004-2017 MINAM, de la Categoría 3 (Riego de vegetales y bebida de animales), Subcategoría D1: Riego de vegetales. Paralelamente al monitoreo de calidad de agua se realizó el monitoreo hidrobiológico e identificación de bioindicadores, se recolectaron 617 macroinvertebrados bentónicos que se distribuyeron en 2 clases (insecta y gastrópoda), 10 órdenes y 14 familias. Por su parte, el índice BMWP adaptado para Perú nos permitió observar la equivalencia de los valores en relación a la calidad biológica del agua, donde se encontró niveles ligeramente contaminados (E1),5 moderadamente contaminados (E2), muy contaminados (E3) y fuertemente contaminados (E4, E5, E6). Valores que presentan relación con las condiciones ambientales de cada una de las estaciones. Finalmente, en la correlación de Pearson con el índice BMWP adaptado para Perú se obtuvo resultados significativos y altamente significativos en ambos periodos de monitoreo; en la época húmeda, tanto la temperatura, conductividad, aluminio, manganeso y sulfato fueron significativos. Por otro lado, los parámetros de oxígeno disuelto y nitrato mostraron un comportamiento altamente significativo; por su parte, en época seca, la conductividad, nitrito y sulfatos fueron significativos, y el pH fue el único parámetro que mostró un comportamiento altamente significativo, lo que demuestra que, el comportamiento de la comunidad biológica que varía según su taxonomía (macroinvertebrados de agua de buena calidad y mala calidad), se encuentra en mayor porcentaje en aguas con menor contaminación; con todo lo expuesto se recomienda ampliar investigaciones sobre macroinvertebrados bentónicos como bioindicadores de la calidad de las aguas debido a su veracidad.
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Se evaluó los principales parámetros físico químicos como: Temperatura(°C), pH, conductividad eléctrica(µS/cm), oxígeno disuelto(mg/L), sulfatos(mg/L), nitratos(mg/L), nitritos(mg/L), aluminio(mg/L) y manganeso (mg/L), con los que se obtuvo bajo oxígeno disuelto en tres (3) estaciones(E4, E5, E6), altos niveles de manganeso en una estación (E1) de igual forma con el parámetro de nitrito en cinco (5) estaciones (E1, E2, E4, E5, E6) en cuanto a la época húmeda; por su parte, el monitoreo de la época seca solo presentó altos niveles de manganeso en dos (2) estaciones(E2, E3) y nitrito en tres (3) estaciones (E4, E5, E6), con respecto a lo establecido en el D.S. 004-2017 MINAM, de la Categoría 3 (Riego de vegetales y bebida de animales), Subcategoría D1: Riego de vegetales. Paralelamente al monitoreo de calidad de agua se realizó el monitoreo hidrobiológico e identificación de bioindicadores, se recolectaron 617 macroinvertebrados bentónicos que se distribuyeron en 2 clases (insecta y gastrópoda), 10 órdenes y 14 familias. Por su parte, el índice BMWP adaptado para Perú nos permitió observar la equivalencia de los valores en relación a la calidad biológica del agua, donde se encontró niveles ligeramente contaminados (E1),5 moderadamente contaminados (E2), muy contaminados (E3) y fuertemente contaminados (E4, E5, E6). Valores que presentan relación con las condiciones ambientales de cada una de las estaciones. Finalmente, en la correlación de Pearson con el índice BMWP adaptado para Perú se obtuvo resultados significativos y altamente significativos en ambos periodos de monitoreo; en la época húmeda, tanto la temperatura, conductividad, aluminio, manganeso y sulfato fueron significativos. Por otro lado, los parámetros de oxígeno disuelto y nitrato mostraron un comportamiento altamente significativo; por su parte, en época seca, la conductividad, nitrito y sulfatos fueron significativos, y el pH fue el único parámetro que mostró un comportamiento altamente significativo, lo que demuestra que, el comportamiento de la comunidad biológica que varía según su taxonomía (macroinvertebrados de agua de buena calidad y mala calidad), se encuentra en mayor porcentaje en aguas con menor contaminación; con todo lo expuesto se recomienda ampliar investigaciones sobre macroinvertebrados bentónicos como bioindicadores de la calidad de las aguas debido a su veracidad.TarapotoIngeniería AmbientalBiodiversidad y calidad ambientalapplication/pdfspaUniversidad Peruana UniónPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/macroinvertebrados bentónicoscalidad de aguabioindicadoreshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.13Bioindicadores de la calidad del agua en el río Shilcayoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UPEU-Tesisinstname:Universidad Peruana Unióninstacron:UPEUSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad Peruana Union, Escuela Profesional de Ingeniería AmbientalIngenerio Ambiental00953899https://orcid.org/0000-0002-9693-859107331848874232373521066Padilla Macedo, betsabethLao Olivares, Celia PaquitaAlmestar Villegas ,CarmelinoPerales Dominguez, Erika Naydahttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALInforme_Antiplagio.pdfInforme_Antiplagio.pdfapplication/pdf1654954https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/2fb96fb3-3a67-4998-b71e-c1578fd2c207/download2cd324ebe5ad58f485679a271ee3d61aMD51Jennifer_Licenciatura_2024.pdfJennifer_Licenciatura_2024.pdfapplication/pdf443325https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/7a21011a-4e7d-48f5-b35a-88ddd3ad0f33/download56cd8656a40f20b31e284113f1ba0e14MD52Acuerdo_de_Entedimiento.pdfAcuerdo_de_Entedimiento.pdfapplication/pdf92998https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/d49bc152-16bc-45b3-806c-5605c6460a6d/download95be17e6f4fbfabdb02454dd04d95ff6MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/982ae6ae-f5a9-48e7-a4ea-84572e83a325/downloadbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD5420.500.12840/8423oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/84232025-01-24 12:19:22.032http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessrestrictedhttps://repositorio.upeu.edu.peDSpace 7repositorio-help@upeu.edu.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