Evaluación de la calidad de aguas superficiales en la cuenca del Río Rímac mediante análisis multivariado para el período 2011 - 2018

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Alderete Malpartida, Marleni Beatriz
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5360
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5360
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Agua superficial
Cuencas hidrográficas
Riego a la demanda
Balance hídrico
Evaluación
Recursos hídricos
Perú
Cuenca del Río Rímac
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spelling Vela Cardich, Rosemary1d08077b-4c97-497b-b0aa-b98c6cfb41e4Alderete Malpartida, Marleni Beatriz2022-05-24T20:52:41Z2022-05-24T20:52:41Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12996/5360Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaEl monitoreo y evaluación de la calidad de los recursos hídricos es de vital importancia. Sin embargo, el análisis e interpretación de la gran cantidad de datos generados, que permitan comprender mejor la calidad del agua e identificar posibles factores que influyen en los sistemas hídricos para una mejor toma de decisiones ha sido una tarea difícil que las técnicas estadísticas multivariadas han superado. En tal sentido, se aplicaron técnicas estadísticas como el análisis de conglomerados jerárquico (ACJ) y análisis de componentes principales (ACP), con el objetivo de evaluar la variación espacial de la calidad el agua, determinar las relaciones entre parámetros e identificar las principales fuentes de contaminación de la cuenca del río Rímac. Se utilizaron datos de la calidad del agua, en un periodo de 8 años (2011-2018) de monitoreo, considerando 21 parámetros en 24 estaciones de monitoreo. El ACJ mostró que los pares de estaciones RRima2-RRima3, RRima10-RRima11 y RRima12- RRima13 presentaron comportamientos similares en términos de calidad del agua, lo que sugeriría analizar su permanencia, dado que estas estarían brindando la misma información. Mientras que, las estaciones RRima9, RChin1, RBlan1, RSant1 y QHuay1, mostraron características particulares en la calidad de sus aguas respecto a las demás estaciones evaluadas, lo que señalaría su importancia en la evaluación de la calidad del agua de la cuenca del río Rímac. El ACJ también determinó que los pares de parámetros SST-Fe, CdZn, Mn-Sb, Mn-Mg y Sb-Mg, Ca-Mg, y DQO-DBO, expresaron fuertes vínculos entre sí, indicando que éstos posiblemente vienen de fuentes comunes de contaminación o siguen comportamientos similares durante sus variaciones espaciales y temporales. El ACP, permitió identificar las principales fuentes de contaminación antropogénica de la cuenca del río Rímac, siendo estas las descargas domésticas e industriales, la actividad minera, la agricultura, la ganadería, los residuos de construcción y los botaderos; fuentes que más deterioran la calidad de las aguas del río principal de la cuenca; mientras que, las actividades mineras, pasivos mineros y vertimientos domésticos fueron las principales fuentes de contaminación de gran parte de los tributarios. El estudio también permitió identificar a aquellos parámetros críticos de la calidad del agua, siendo estos el As, Fe, Mn, Sb, CTT y Pb.Monitoring and evaluating the quality of water resources is of vital importance. However, the analysis and interpretation of a large amount of data generated, allowing a better understanding of water quality and identifying possible factors that influence water systems for better decision-making has been a difficult task that multivariate statistical techniques have overcome. In this sense, statistical techniques such as hierarchical cluster analysis (ACJ) and principal component analysis (PCA) were applied, in order to evaluate the spatial variation of water quality, determine the relationships between parameters and identify the main sources. pollution of the Rimac river basin. Water quality data were used, in a monitoring period of 8 years (2011-2018), considering 21 parameters in 24 monitoring stations. The ACJ showed that the pairs of stations RRima2-RRima3, RRima10-RRima11, and RRima12-RRima13 presented similar behaviors in terms of water quality, which would suggest analyzing their permanence since they would be providing the same information. While, the RRima9, RChin1, RBlan1, RSant1, and QHuay1 stations presented particular characteristics in the quality of their waters with respect to the other evaluated stations, which would indicate their importance in the evaluation of the water quality of the Rimac river basin. The ACJ also determined that the pairs of parameters SST-Fe, Cd-Zn, Mn-Sb, Mn-Mg and Sb-Mg, Ca-Mg, and COD-BOD, showed strong links with each other, indicating that these possibly come from common sources of pollution or follow similar behaviors during their spatial and temporal variations. The ACP made it possible to identify the main sources of anthropogenic contamination in the Rimac river basin, these being domestic and industrial discharges, mining, agriculture, livestock, construction waste, and dumps; sources that most deteriorate the quality of the waters of the main river of the basin; while, mining activities, mining liabilities, and domestic discharges were the main sources of contamination of a large part of the tributaries. The study also made it possible to identify those critical parameters of water quality, these being As, Fe, Mn, Sb, CTT, and Pb.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Agua superficialCuencas hidrográficasRiego a la demandaBalance hídricoEvaluaciónRecursos hídricosPerúCuenca del Río Rímachttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01Evaluación de la calidad de aguas superficiales en la cuenca del Río Rímac mediante análisis multivariado para el período 2011 - 2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería Ambiental, Física y MeteorologíaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Ambiental47011696https://orcid.org/0000-0002-7632-872907617753https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521066Ramos Fernandez, LiaHeidinger Abadia, HalineHuaman Paredes, Flora ElsaORIGINALalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdfalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdfTexto completoapplication/pdf4006470https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9fefb91d-ca1e-47ac-9d95-aa3d8706a75a/downloadf1cdaf164129cb38defcd4c33ae3d1d1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a3cb87f0-59b3-4fa0-8190-7bdc623b1a3e/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdf.txtalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdf.txtExtracted texttext/plain237382https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5341f0ce-98fc-4a92-bde3-61222415b3db/downloade7da18e682044e5961ef995fb4cd35b3MD53THUMBNAILalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdf.jpgalderete-malpartida-marleni-beatriz.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3271https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6f39ea2b-3f04-41ac-ae02-2467f6bb38a8/downloadfb0ac60ef44628747a1e2fb01a977002MD5420.500.12996/5360oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/53602025-03-03 12:43:20.547https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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