Introducción
La estimación de la calidad y la gestión de los ecosistemas
de agua dulce constituyen en la actualidad un desafío a nivel mundial. En las
últimas décadas la demanda de recursos hídricos, producto del rápido desarrollo
industrial y el acelerado aumento de población humana, ha generado una
sobreexplotación de los recursos hídricos que afecta la estructura y función de
los ecosistemas fluviales (Setia et al. 2020). Por
su parte, la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la
Agricultura (FAO 2020) destaca los efectos que el
cambio climático produce sobre la disponibilidad de agua dulce, acentuando la
degradación de dichos recursos y limitando los servicios de los ecosistemas y
sus funciones ecosistémicas.
Una de las fuentes de perturbación en los ríos es la
producida por el desarrollo de zonas urbanas, tal como lo establece el modelo
conceptual denominado síndrome de río urbano, el cual reconoce alteraciones
como aumento de la sedimentación, cambios en los histogramas, alteración de la
geomorfología de los hábitats ribereños y pérdida de diversidad de especies (Stevens y Cummins 1999; Weigel et al. 2000; Paul
y Meyer 2001; Walsh et al. 2005; Booth et al. 2015). Estos efectos han sido estudiados
mediante métodos integrales de evaluación, que incluyen variables físicas,
químicas, biológicas y de ribera con el fin de monitorear los cambios
producidos y promover posibles soluciones (Resh 2007; Hampel et al. 2023).
Los métodos para estimar su calidad más utilizados son
aquellos vinculados con las características fisicoquímicas del agua, a partir
de los cuales se han desarrollado diversos índices que constituyen una
expresión simple de una combinación de parámetros, como el denominado Índice
Simplificado de Calidad de Aguas (ISQA), (Colman
Broggi y Bellagamba 2006; Torres et al. 2009).
Por su parte, la calidad biológica del agua puede ser determinada a partir de
distintos grupos de organismos como los macroinvertebrados bentónicos,
caracterizados por tener una amplia distribución geográfica, ser en su mayoría
sedentarios, con una conocida sensibilidad a diferentes tipos de contaminación
y presentar metodologías de muestreo con bajo costo (Resh
et al. 1999; Bonada et al. 2006). Su
potencial para evaluar la calidad del agua ha sido aplicado en el desarrollo de
índices basados en la tolerancia de ciertos grupos a los diferentes niveles de
contaminación orgánica (Resh et al. 1999; Cummins et al. 2005).
La evaluación integral requiere, a su vez, del análisis del
hábitat físico conformado por diversos parámetros, considerados elementos
estructurantes de los sistemas fluviales, evaluados mediante diversos índices
como el “índice de calidad ambiental visual” (Barbour
et al. 1999), el índice de hábitat fluvial (IHF) (Pardo
et al. 2002), o el índice de Calidad de Bosques de Ribera (QBR) propuesto
por Munné et al. (1998; 2003).
En Argentina, las comunidades de macroinvertebrados
bentónicos han sido utilizadas para identificar los efectos de la acción humana
en ríos y se han realizado adaptaciones locales de índices en función de las
características geográficas específicas, tales como las propuestas por Gualdoni y Corigliano (1991), Domínguez y Fernández (1998), Rodrigues Capítulo (1999), Miserendino y Pizzolon (1999), Hankel et al. (2018), y Molineri
et al. (2020), entre otros. Por su parte, en la provincia de San Luis se
desarrolló un índice a partir de la adaptación de índices previos (Ghetti 1986; Tuffery y
Verneaux 1967), denominado el Índice Biótico para las Sierras de San Luis
(IBSSL), que incluye la utilización de Unidades Sistemáticas (U.S.), con las
que se elaboró una tabla estándar adecuada a la región, donde los grupos
zoológicos más sensibles y que sirven de referencia para el cálculo son,
plecópteros, efemerópteros y tricópteros (Vallania
et al. 1996).
La provincia de San Luis se encuentra ubicada en la región
central de la República Argentina, y se caracteriza por presentar un clima
semiárido, donde las precipitaciones son escasas y marcadamente estacionales (Gardini et al. 2013). Estas particulares
características han sido estudiadas históricamente, detectando un déficit de
precipitaciones anuales y procesos de desecación graves (Capitanelli 1989; Calderón
2017). El objetivo del presente trabajo fue evaluar en forma integral la
calidad ambiental del río San Luis, en su tramo urbano y periurbano, mediante
el uso de variables físico-químicas, biológicas y de ribera, determinando una
primera aproximación a su estado ecológico; esperando visualizar un incremento
de la degradación en función de los impactos generados por la urbanización.
Material y Métodos
Área de estudio
El río San Luis es un arroyo de tercer orden, emplazado
dentro de la ecorregión del Chaco Seco-Subregión Chaco Árido (Burkart et al. 1999), originado por la unión de los
arroyos Las Chacras y Cuchi Corral, que recibe aportes de las cuencas menores y
del arroyo sin nombre que recoge las aguas del sector oriental (Ojeda et al. 2011) (Fig. 1).
Este sistema forma parte de la Cuenca del Bebedero, cuyo nivel de base es la
Salina del Bebedero, en cuyas cercanías se infiltra, luego de atravesar la
localidad de Juana Koslay y la Ciudad de San Luis.
Sitios de muestreo
Se seleccionaron cinco sitios a lo largo del curso del río
siguiendo un gradiente de menor a mayor perturbación observada, donde se
recolectaron muestras de agua (una por muestreo y por sitio) y de
macroinvertebrados bentónicos (dos por muestreo y por sitio). Cada sitio fue
visitado dos veces por año, una en período aguas bajas (antes de la temporada
de lluvias, mes de octubre) y una en período de aguas altas (con posterioridad
a la temporada de lluvias, mes de marzo), durante dos años (2016 y 2017), dando
un total de cuatro muestreos en cada uno. (Fig. 1;
Tabla 1). En cada sitio se seleccionó un largo de
50 m del curso del río y sus riberas, incorporando la mayor diversidad de
hábitat acuático posible según el protocolo establecido en Rodrigues Capítulo et al. (2009).
Figura 1. Localización del río San Luis y de
los sitios de muestreo.
Figure
1. Location of the San Luis River and the sampling
sites.
Tabla 1.
Sitios de muestreo
Table 1. Sampling
sites
Variables físico-químicas
En cada sitio se registraron las medidas de pH,
conductividad - Cond (μS/cm), sólidos totales disueltos - STD (mg/L), y
temperatura del agua - T (°C), con sensores portátiles. Se tomaron muestras de
agua del río (de 1 Lt, una por cada sitio y muestreo) que fueron transportadas
al laboratorio y refrigeradas a 4°C hasta su análisis. Se determinaron en
laboratorio, siguiendo técnicas del Standard Methods for the Water and
Wastewater (APHA 2005), demanda bioquímica de
oxígeno - DBO5 (mg/L O2), turbidez - Turb (NTU), oxígeno
disuelto - OD (mg/L O2), materia orgánica (disuelta) - MO (mg/L O2)
y concentración (mg /L) de nitrato- NO3- y fosfato- PO43-.
Macroinvertebrados bentónicos
Se aplicó una técnica cualitativa de muestreo con red D de
tipo multihábitat (de 300 µm de abertura de malla) y se tomaron dos réplicas en
cada sitio de muestreo, cada una con un tiempo fijo de recolección de 3
minutos. Las muestras colectadas fueron conservadas en alcohol al 70% y se
analizaron siguiendo el Protocolo 2 de la metodología GUADALMED (Bonada et al. 2002). Se analizó el total de cada
muestra separando e identificando todos los especímenes hasta nivel de familia,
o grupo taxonómico requerido para la aplicación de los índices bióticos,
utilizando un microscopio estereoscópico (Arcano ZTX) y claves taxonómicas
específicas (Fernández y Domínguez 2001).
Los datos correspondientes a cada réplica fueron integrados en un solo valor
por sitio y muestreo.
Calidad de Bosque de Ribera
Para estudiar la calidad de las riberas se adaptó la
metodología propuesta por Munné (1998) en el
protocolo HIDRI (Agencia Catalana del Agua
2006) y el índice QBRy (y: yungas) (Sirombra y Mesa 2012), generando el
Índice de Calidad de Ribera del río San Luis (QBRs), acorde a las
características hidromorfológicas de la región de estudio, aunque la estructura
básica y el procedimiento de evaluación no variaron significativamente. Se
realizaron cambios en dos de los cuatro bloques del QBRy para su aplicación al
área de estudio. El primer bloque del índice original “cobertura ribereña
total”, se mantuvo sin cambios. En el segundo componente “estructura de
cobertura” las especies trepadoras leñosas fueron reemplazadas por especies
herbáceas, por ser más representativas del área de estudio. El bloque tres se
mantuvo igual al QBRy cuya simplificación original responde a la gran
diversidad de especies arbóreas y arbustivas, así como a la falta de definición
de tipos geomorfológicos en los ríos, a diferencia de las riberas mediterráneas
(Acosta et al. 2009; Sirombra
y Mesa 2010; Sirombra y Mesa 2012). Así
mismo se introduce en dicho bloque el estrato herbáceo
Para la aplicación de este índice, se evaluaron los cinco
sitios de muestreo y se consideraron dos parcelas (unidad de muestra), una para
cada margen del río, y se realizó el relevamiento florístico del sitio de
referencia y de los sitios de muestreo.
Análisis de datos
Los valores de las variables fisicoquímicas fueron
comparados entre períodos de aguas altas y aguas bajas (factor) de los dos años
considerando todos los sitios de muestreo, mediante Análisis de la Varianza
(ANOVA) de una vía. Posteriormente se compararon con el mismo análisis entre
sitios de muestreo (factor) considerando los datos de aguas bajas y altas de
los dos años. Los datos fueron previamente transformados a logaritmo para
cumplir con requerimientos de normalidad y homocedasticidad; la prueba de Shapiro-Wilk
aplicada a los datos transformados dió valores de p entre 0.07 y 0.51 para las
diferentes variables; los p´s de la prueba de Levene variaron entre 0.09 y 0.79
cuando se comparó entre períodos, y entre 0.08 y 0.98 para la comparación entre
sitios. Los análisis fueron realizados en el programa SPSS. Algunas de las
variables fisicoquímicas fueron incorporadas al cálculo del ISQA el cual varía
en intervalos de 0 y 100 (López Fernández et
al. 1998; Calderón et al. 2021). Los
valores del ISQA fueron también comparados entre sitios (factor) mediante ANOVA
de una vía.
La comunidad de macroinvertebrados fue descrita por índices
de riqueza y abundancia, y se aplicó el IBSSL (Vallania
et al. 1996) y el Biological Monitoring Working
Party (BMWP) (Armitage et al. 1983),
adaptado por Corigliano (2008) para ríos
serranos de la provincia de Córdoba. Los valores de estos índices fueron
comparados entre sitios (factor) utilizando ANOVA de una vía.
La calidad de ribera se estimó mediante el Índice de Calidad
de Ribera del río San Luis (QBRs) con valores de 0 a 100. Se aplicó el índice
multivariado ECOSTRIMED (Ecological Status River Mediterranean) (Prat et al. 2000), utilizando el índice de
calidad biológica basado en los macroinvertebrados (BMWP) y el Índice de
Calidad de Bosques de Ribera (QBRs).
Se aplicó un análisis de componentes principales (ACP) a las
variables fisicoquímicas con el fin de evaluar su comportamiento
espacio-temporal. Un segundo análisis de ACP fue aplicado a los índices de
calidad fisicoquímica y biológica para visualizar la calidad global de los
sitios. Se utilizó el programa PAST 3.0 (Hammer et
al. 2018).
Resultados
Variables fisicoquímicas e
índice de calidad
La Tabla 2 muestra los valores
de parámetros fisicoquímicos en los cinco sitios muestreados (J, T, R, P y O),
durante períodos de aguas bajas (b) y aguas altas (a), para los dos años
estudiados. El análisis estadístico mostró diferencias significativas entre los
períodos de aguas bajas y aguas altas para los valores de conductividad, que
fue significativamente mayor en el período de aguas bajas (F1,4=39
p<0.05) y la concentración de fosfato, significativamente mayor en el
período de aguas altas (F1,4=9.14 p<0.05). El sitio O fue el que
mostró las diferencias más grandes en variables asociadas con la calidad
físico-química del agua comparado con los demás sitios, registrando valores
significativamente elevados de materia orgánica (F1,4=19.72
p<0.05), concentración de nitrógeno (F1,4=12.02 p<0.05),
fosfatos (F1,4=99.54 p<0.001) y DBO5 (F1,4=35.5
p<0.05); y medias significativamente más bajas de pH (F1,4=80.1
p<0.001) y oxígeno disuelto (F1,4=18.78 p<0.05).
Tabla 2.
Variables fisicoquímicas en los sitios (J, T, R, P y O) del río San Luis
estudiados. Promedios de dos años muestreados, en períodos de aguas bajas (b) y
aguas altas (a).
Table 2. Physicochemical variables in the sites (J, T, R, P and O) of San
Luis river studied. Averages of two sampled years, in low water (b) and high
water (a) periods.
Si bien no se detectaron diferencias significativas entre
sitios para la temperatura del agua, hubo una tendencia de mayor temperatura en
el sitio O en comparación con los demás (F1,4=6.07 p=0.054). Así
mismo, la turbidez, si bien, no fue significativamente diferente entre los
sitios estudiados, registró valores más elevados en los sitios P y O.
El índice físico-químico
de calidad de agua ISQA fue significativamente diferente entre los sitios
estudiados (F1,4=16.71 p<0.05) siendo menor en el punto O
comparado con todos los demás, y en el sitio T comparado con el J (todos los
valores p´s fueron <0.05). El ISQA presentó ponderaciones desde aguas no
contaminadas en el sitio J, a fuertemente contaminadas en el sitio O (Tabla 3).
Tabla 3. Valores y
juicios de calidad del Índice Simplificado de Calidad de Agua (ISQA) para los
sitios del río San Luis estudiados (J, T, R, P y O) muestreados durante dos
años, en períodos de aguas bajas (b) y aguas altas (a).
Table
3. Values and quality
judgments of the Simplified Water Quality Index (ISQA) for the sites of the San
Luis river studied (J, T, R, P and O) sampled during two years), in low water
(b) and high water (a) periods.
Por su parte, en el análisis de
componentes principales aplicado a los parámetros físico químicos se acumuló un
92,45% de la variabilidad total explicada con dos ejes (porcentaje de varianza
del eje 1: 85.58 %, del eje 2: 8.74 %, a partir de matriz de covarianza, n =
10) (Fig. 2). El gráfico de dispersión biplot
mostró el sitio O (a y b), considerado el más perturbado, en el cuadrante
derecho (superior e inferior) relacionado con los vectores NO3-,
PO43-, DBO5, Turb y MO. El resto de los sitios
quedan definidos en dos grupos; el primero con los sitios J (a y b) y R (b) en
el cuadrante izquierdo (inferior) vinculados con el vector OD y COND, y en
segundo con los sitios P (a y b), T (a) y R (a) en el cuadrante izquierdo
superior relacionados con los vectores pH y STD.
Figura 2. Análisis de componentes principales
(ACP) incluyendo variables fisicoquímicas de los sitios de muestreo (J, T, R, P
y O) en periodos de aguas bajas (b) y aguas altas (a).
Figure 2. Principal component analysis (PCA) including physicochemical
variables in the sampling sites (J, T, R, P and O) in periods of low water (b)
and high water (a).
Calidad biológica del agua
Los valores cuantitativos de riqueza y abundancia (Fig. 3) mostraron en el sitio J los valores más
altos de ambos parámetros decreciendo hacia el sitio O donde se detectó el
vertido de efluentes cloacales de las piletas de oxidación cercanas. Los taxas
dominantes fueron de las familias Chironomidae y Simuliidae, ambas del
orden Diptera, seguidas por la familia Baetidae del orden Ephemeroptera y la
familia Hydropsychidae del orden Trichoptera (Anexo 1).
Figura 3. a)
Riqueza de taxones y b) abundancia en los sitios de río San Luis
estudiados, en periodos de aguas bajas y aguas altas.
Figure 3. a) Taxa
richness and b)
abundance in the sites of the San Luis river studied, during low water and high
water periods.
El IBSSL mostró diferencias significativas entre períodos
(aguas altas y bajas), con valores más altos en el período de aguas bajas (F1,4=4.57
p=0.099) y entre sitios (F1,4=172.43 p<0.001); el sitio O mostró
valores significativamente menores a todos los demás. Hubo diferencias
significativas entre sitios (F1,4=5.35 p=0.067) también para el
BMWP, con valores significativamente menores en el sitio O, comparado con los
sitios J, R y T (todos los valores p´s fueron <0.05). El IBSSL clasificó los
sitios de poco contaminados (J) a fuertemente contaminados (O). Por su parte,
el índice BMWP determinó un gradiente desde sitios contaminados (J) a
fuertemente contaminados (O) (Tabla 4).
Tabla 4. Valores y
ponderación de calidad de los índices bióticos aplicados (BMWP e IBSSL) para
los sitios del río San Luis (J, T, R, P y O) estudiados, en períodos de aguas
bajas (b) y aguas altas (a).
Table
4. Values and quality weighting of the biotic
indices applied (BMWP and IBSSL) for the San Luis river sites (J, T, R, P and
O) studied, in low water (b) and high water (a) periods.
Índice de calidad de ribera
El QBRs determinó ambientes con degradación extrema en el
sitio R, caracterizado por la presencia de puentes y alteración en la
vegetación autóctona producto de la urbanización; sitios con alteración fuerte
J, P y T, y ambientes con inicio de alteración como el O, más alejado de la
zona urbana (Tabla 5).
Tabla 5. Valores de
los bloques del índice QBRs y ponderación obtenida para los sitios (J, T, R, P
y O) del río San Luis estudiados.
Table
5. Values of QBRs index blocks and weighting
obtained for the sites (J, T, R, P and O) of the San Luis River studied.
Correspondencia entre
índices fisicoquímicos, biológicos y de ribera
El ACP pudo explicar el 70.9%
de la matriz de varianza-covarianza evidenciando un comportamiento diferencial
de los cuatro índices (Fig. 4). Se observaron
tres grupos de sitios con relaciones vectoriales diferentes: los sitios J y T
asociados a BMWP e ISQA, el sitio O relacionado con el QBRs, y el sitio R con
el índice IBSSL.
Figura 4. Análisis de componentes principales
(ACP) incluyendo índices BMWP, IBSSL, ISQA y QBRs, en los sitios de muestreo
(J, T, R, P y O) del río San Luis durante periodos de aguas bajas (b) y aguas
altas (a).
Figure
4. Principal component analysis (PCA) including
BMWP, IBSSL; ISQA and QBRs indices, in the sampling sites (J, T, R, P and O) of
San Luis river during low water (b) and high water (a) periods.
Estado ecológico
El Índice ECOSTRIMED estuvo marcado por sitios con inicio de
alteración (Sitio J) a sitio de calidad pésima (sitio R, P, O) utilizando el
índice de calidad biológica basado en los macroinvertebrados (BMWP) y el Índice
de Calidad de Bosques de Ribera (QBRs) (Tabla 6).
Tabla 6. Valores de
Índice ECOSTRIMED para los sitios de estudio del río San Luis.
Table 6. ECOSTRIMED Index values for study sites in San Luis river.
Discusión
La evaluación integral mediante índices y variables
fisicoquímicas, biológicas y de ribera determinaron en el río San Luis un
gradiente de degradación que se corresponde con los impactos observados como
producto de la urbanización. La ponderación del ISQA evidenció un claro
gradiente de degradación de la calidad del agua desde el sitio J (no
contaminado) al sitio O (muy contaminado), posiblemente vinculado a una mayor
entrada de nutrientes y contaminantes al río, ocasionados por la presencia de
residuos sólidos urbanos en las riberas y lecho del río, cambios en la
vegetación ribereña y la descarga de efluentes, entre otros. Resultados
similares fueron obtenidos por Oliva González
(2014), quien detectó un deterioro progresivo en la calidad del agua y el
sedimento producto del desarrollo urbano en sitios cercanos al área de estudio,
y por Calderón et al. (2011a) en los arroyos Cuchi Corral y Las Chacras, afluentes
del río San Luis, donde se determinaron ambientes medianamente contaminados y
contaminados.
Si bien las variables fisicoquímicas estuvieron dentro del
rango permitido según la normativa ambiental vigente en la región (Decreto
Provincial 2092/2006, Gobierno de la Provincia de San
Luis 2006), el sitio O, considerado el más perturbado, se destacó por
presentar bajos valores de OD y DBO5 con diferencias
significativas según el análisis de ANOVA, y consistentes con la degradación de
sistemas hídricos producto de la descarga de aguas residuales y el crecimiento
de áreas urbanas (Sliva y Williams 2001, Rodrigues et. al 2018, Lebepe et. al 2022).
La ubicación del sitio O en el ACP, altamente relacionado
con los vectores NO3- y PO43-,
sugiere que se encuentra impactado no sólo por procesos relacionados con
actividades urbanas, sino también por la actividad ganadera característica en
sus alrededores. Dicha relación también fue evidenciada en otros estudios (Oliva González 2014; Mora-Ravelo et al. 2017; Meneces Campo et al. 2019; Mosquera Restrepo y Peña-Salamanca
2019). A su vez el sitio J se vincula con el vector del OD mostrando
una mejor conservación del lecho, mientras que el sitio T, ubicado en
proximidad a un embalse, se relaciona con los vectores de MO y PO43-
sugiriendo que la regulación en este punto altera la calidad
fisicoquímica como lo observado por Calderón et
al. (2011b) y Ríos-Pulgarín (2022).
Por su parte, los descriptores cuantitativos de riqueza y
abundancia mostraron que el sitio J (más alejado de las zonas urbanas) presentó
mayores valores, mientras que el sitio O presentó los valores más bajos. Estos
resultados son consistentes con lo propuesto por Mazo
(1991), quien establece que las alteraciones en la composición del
zoobentos pueden ser atribuidas a una disminución en la disponibilidad de
oxígeno.
En todos los sitios predominaron taxones con elevada
tolerancia a los ambientes contaminados, en particular los del orden diptera,
con siete familias, mientras que aquellos taxones más sensibles fueron menos
abundantes y con menor riqueza (orden trichoptera y ephemeroptera). Resultados
similares fueron descritos por Lebepe et al. (2022), en ríos urbanos de Sudáfrica, quienes
detectaron cambios en los ensambles de macroinvertebrados producto de la
influencia de numerosos factores, como la calidad del agua o la disponibilidad
de hábitat. La simplificación en la estructura de las comunidades de
macroinvertebrados determinada en el presente estudio ha sido también observada
en otros ríos urbanos de la región (Pave y
Marchese 2005; Oliva González 2014; Damborsky y Poi 2015; García
Ríos 2016), mostrando la influencia de los nutrientes y el desarrollo
urbano sobre las comunidades biológicas.
El índice QBRs adaptado al área de estudio mostró sitios con
alteración fuerte (sitios J y T) y sitios con inicio de degradación (sitio O).
Las diferencias en estas ponderaciones están relacionadas con factores
generadores de perturbaciones, como la presencia de infraestructuras, residuos
sólidos urbanos y especies forestales exóticas, detectadas principalmente en el
sitio R, cuya ponderación es la más baja, lo que demuestra el impacto negativo
de la urbanización en la estructura de las riberas (Gómez y Cochero 2013; Basilisco
et al 2015; Granitto et al 2016). El sitio
O presentó el bosque de ribera mejor conservado, a pesar de ello, se
identificaron focos de contaminación puntual producto de la descarga de
efluentes cloacales, lo que afectaría la calidad fisicoquímica y biológica del
agua. Tales resultados son consistentes con los observados por Basilisco et al. (2015), quienes determinaron que
el deterioro de la calidad del agua y de las riberas responde a diferentes
factores, reconociendo la importancia de la calidad riparia en la integridad
ecosistémica.
El ACP aplicado a los índices de calidad (fisicoquímico,
biológicos y de ribera) permitió evidenciar su comportamiento de acuerdo con
los atributos que cada uno pondera. El sitio J se vinculó con los vectores del
ISQA y el índice BMWP en el cuadrante 1, y el sitio O en el cuadrante 2 con el
vector del índice QBRs; mientras que el sitio R se vio vinculado al vector
IBSSL. Las relaciones antes mencionadas pueden estar vinculadas con una mejor
calidad fisicoquímica, que genera una mayor diversidad de hábitat y como
consecuencia, una mejor composición biológica del sistema (Ambrosio 2014; Cochero et
al. 2016). El sitio O, en ambos periodos, se vinculó con el vector QBRs
debido principalmente a la presencia de especies nativas tanto arbustivas como
arbóreas, y una mayor conservación del bosque nativo (Barbour
et al. 1999; Bonada 2006; Fernández 2017).
La aplicación del índice ECOSTRIMED mostró una ponderación
regular en el sitio con menor presión urbana (sitio J), mientras que
caracterizó a los tres sitios ubicados en zonas con mayor impacto urbano (R, P
y O) con calidad pésima. El sitio O si bien presentó una ribera mejor
conservada, su calidad biológica y fisicoquímica se encuentran muy desmejoradas
debido a la contaminación puntual que presenta.
Conclusiones
El presente trabajo permitió evaluar la calidad ecológica de
un río urbano mediante diferentes descriptores estructurales y de calidad en
tramos con diferentes grados de alteración urbana. Los datos obtenidos y su
consecuente análisis permitieron determinar cómo la actividad urbana contribuye
al deterioro progresivo de la calidad fisicoquímica del agua y consecuentemente
de la calidad biológica, en particular de los ensambles de macroinvertebrados.
La evaluación de estos impactos se considera fundamental en zonas áridas y
semiáridas donde la disponibilidad de agua es escasa y por lo tanto su
preservación y monitoreo debe ser considerada una actividad primordial. Esta
investigación, a su vez, contribuye a brindar, ampliar y profundizar estudios
de ríos impactados por contaminación urbana con características semejantes en
otras partes del mundo. Además, el contexto del cambio climático global, la
escasez de agua, la falta de información básica y las políticas públicas
ambientales altamente volátiles, refuerzan la necesidad de este tipo de
estudios.
Contribuciones de los autores
Ortiz Cynthia: Análisis formal, Conceptualización,
Investigación, Redacción - borrador original, Redacción-Revisión y edición.
Mariana Jofré: Análisis formal, Conceptualización, Investigación,
Redacción-Revisión y edición. Patricia González: Administración del Proyecto.
Supervisión.
Agradecimientos
Las investigaciones incluidas en este trabajo fueron
financiadas por la Secretaría de Ciencia y Técnica Universidad Nacional de San
Luis con un subsidio al Proyecto PROICO 02-2418, y se realizaron en el
Instituto de Química de San Luis “Dr. Roberto Olsina”- Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas y Tecnológicas (INQUISAL-CONICET). Las autoras
agradecen a la Dra. Mirian Calderon por sus contribuciones a la redacción del
manuscrito y al Dr. Martín Sirombra por sus aportes en la adaptación del QBR.
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Anexo 1 / Appendix
Tabla A1. Guía para el cálculo del Índice de
Calidad de Riberas de Rio San Luis (QBRs) modificado de Sirombra y Mesa (2012).
Table A1. Guidance for the calculation of the San Luis River Quality Riparian
Index (QBRs) modified from Sirombra and Mesa (2012).
, Mariana
Jofré2