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Planta de celulosa de UPM

Evaluac ión de la calidad de l agua y e l

impacto de los e fluentes para una

planta de ce lulos a proyectada s obre

e l Rí o Negro en Pas o de los Toros

Parte E, Modelo de calidad del agua Informe elaborado para: Blanvira S.A. Avenida Italia 7519, Piso 2 Montevideo, Uruguay Informe elaborado por: EcoMetrix Incorporated 6800 Campobello Road Mississauga, Ontario L5N 2L8 Ref. 18-2423 Agosto 2018

Planta de celulosa de UPM

Evaluación de la calidad del agua y el impacto de los efluentes para una planta de celulosa proyectada sobre el Río Negro en Paso de los Toros

Parte E, Modelo de calidad del agua

Bruce T. Rodgers, M.Sc., P.Eng. Copyright 2018

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua Índice

Ref. 18-2423 Agosto 2018 i

ÍNDICE

Página

1.0 INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 1.1

2.0 MODELO DE CALIDAD DEL AGUA ...................................................................... 2.1

2.1 Modelo de crecimiento de algas .................................................................. 2.1

2.1.1 Crecimiento de algas ................................................................................... 2.2

2.1.2 Respiración, excreción, mortalidad y sedimentación de las algas ................ 2.8

2.2 Detritus y materia orgánica disuelta ............................................................. 2.9

2.3 Ciclo del fósforo ......................................................................................... 2.11

2.4 Ciclo del nitrógeno ..................................................................................... 2.13

2.5 Oxígeno disuelto ....................................................................................... 2.15

2.6 Resumen de los valores de los parámetros ............................................... 2.18

3.0 EQUILIBRIO QUÍMICO .......................................................................................... 3.1

4.0 CONFIGURACIÓN DEL MODELO ......................................................................... 4.1

4.1 Grilla numérica ............................................................................................ 4.1

4.2 Morfometría ................................................................................................. 4.2

4.3 Balance hídrico ............................................................................................ 4.4

4.4 Aportes de las fuentes ................................................................................. 4.6

4.5 Temperatura del agua ............................................................................... 4.11

5.0 CALIBRACIÓN DEL MODELO .............................................................................. 5.1

5.1 Clorofila α .................................................................................................... 5.1

5.2 Nitrato ......................................................................................................... 5.5

5.3 Amonio ........................................................................................................ 5.6

5.4 Nitrógeno total ............................................................................................. 5.6

5.5 Fosfato ........................................................................................................ 5.6

5.6 Fósforo total ................................................................................................ 5.7

5.7 Demanda bioquímica de oxígeno ................................................................ 5.7

5.8 Oxígeno disuelto ......................................................................................... 5.7

6.0 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD ............................................................................... 6.1

6.1 Enfoque ....................................................................................................... 6.1

6.2 Análisis de sensibilidad para el crecimiento de las algas ............................. 6.2

6.3 Análisis de sensibilidad para el oxígeno disuelto ....................................... 6.12

7.0 FLORACIONES DE ALGAS SUPERFICIALES VISIBLES .................................... 7.1

8.0 REFERENCIAS ...................................................................................................... 8.1


Ref. 18-2423 Agosto 2018 ii

LISTA DE TABLAS Tabla 2-1: Coeficientes cinéticos a 20°C .................................................................... 2.18 Tabla 2-2: Coeficientes de luz ..................................................................................... 2.18 Tabla 2-3: Coeficiente de temperatura ........................................................................ 2.19 Tabla 2-4: Otros coeficientes ...................................................................................... 2.19 Tabla 2-5: Estequiometría ........................................................................................... 2.19 Tabla 4-1: Características de la grilla ............................................................................ 4.4 Tabla 4-2: Distribución de entradas al Embalse de Baygorria ....................................... 4.6 Tabla 4-3: Aportes de las fuentes de Paso de los Toros ............................................... 4.6 Tabla 6-1: Lista de parámetros para el análisis de sensibilidad .................................... 6.2 Tabla 6-2: Resumen del análisis de sensibilidad para el crecimiento de las algas ........ 6.3


Ref. 18-2423 Agosto 2018 iii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1-1: Ubicación del sitio ........................................................................................ 1.2 Figura 1-2: Mapa del sitio mostrando la ubicación aproximada de la planta proyectada 1.2 Figura 2-1: Fitoplancton ................................................................................................. 2.1 Figura 2-2: Comparación de la clorofila α con la temperatura del agua ambiente .......... 2.3 Figura 2-3: Coeficiente de extinción de luz..................................................................... 2.4 Figura 2-4: Comparación del coeficiente de extinción de luz con los parámetros

ambientales ................................................................................................. 2.4 Figura 2-5: Energía radiante solar y horas de luz mensuales promedio ......................... 2.5 Figura 2-6: Atenuación lumínica mensual promedio promediada con la profundidad ..... 2.5 Figura 2-7: Relación entre clorofila α y nitrógeno y fósforo orgánicos ............................ 2.7 Figura 2-8: Comparación entre nitrógeno y fósforo orgánicos e inorgánicos .................. 2.8 Figura 2-9: Detritus y materia orgánica disuelta ........................................................... 2.10 Figura 2-10: Ciclo del fósforo ......................................................................................... 2.12 Figura 2-11: Ciclo del nitrógeno ..................................................................................... 2.13 Figura 2-12: Oxígeno disuelto ........................................................................................ 2.16 Figura 4-1: Grilla del modelo .......................................................................................... 4.1 Figura 4-2: Cuencas ...................................................................................................... 4.2 Figura 4-3: Volumen y superficie del Embalse de Baygorria .......................................... 4.2 Figura 4-4: Perfiles batimétricos en las partes altas del Embalse de Baygorria .............. 4.3 Figura 4-5: Componentes del balance hídrico para el Embalse de Baygorria ................ 4.5 Figura 4-6: Concentración supuesta de fósforo total en las entradas al Río Negro ........ 4.7 Figura 4-7: Concentración supuesta de fosfato en las entradas al Río Negro ................ 4.8 Figura 4-8: Concentración supuesta de nitrógeno total en las entradas al Río Negro .... 4.9 Figure 4-9: Concentración supuesta de nitrato en las entradas al Río Negro ............... 4.10 Figure 4-10: Concentración supuesta de amoníaco en las entradas al Río Negro ......... 4.11 Figura 4-11: Temperaturas del agua supuestas ............................................................. 4.12 Figura 5-1: Calibración del modelo – Clorofila α ............................................................. 5.2 Figura 5-2: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 31 de enero de 2013 ....... 5.3 Figura 5-3: Calibración del modelo – Frecuencia de excedencia de clorofila α .............. 5.4 Figura 5-4: Calibración del modelo – Tasa neta de crecimiento/mortalidad .................... 5.5 Figura 5-5: Calibración del modelo – Nitrato .................................................................. 5.8 Figura 5-6: Calibración del modelo – Amonio ................................................................. 5.9 Figura 5-7: Calibración del modelo – Nitrógeno total .................................................... 5.10 Figura 5-8: Calibración del modelo – Fosfato ............................................................... 5.11 Figura 5-9: Calibración del modelo – Fósforo total ....................................................... 5.12 Figura 5-10: Calibración del modelo – Demanda bioquímica de oxígeno ....................... 5.13 Figura 5-11: Calibración del modelo – Oxígeno disuelto ................................................ 5.14 Figura 5-12: Calibración del modelo – Saturación de oxígeno disuelto .......................... 5.15 Figura 6-1: Sensibilidad del modelo – Tasa de crecimiento de las algas ........................ 6.4 Figura 6-2: Sensibilidad del modelo – Tasa de respiración de las algas ........................ 6.4 Figura 6-3: Sensibilidad del modelo – Tasa de excreción de las algas ........................... 6.5 Figura 6-4: Sensibilidad del modelo – Tasa de mortalidad de las algas ......................... 6.5 Figura 6-5: Sensibilidad del modelo – Tasa de descomposición del detritus .................. 6.6 Figura 6-6: Sensibilidad del modelo – Tasa de descomposición de MOD ...................... 6.6 Figura 6-7: Sensibilidad del modelo – Tasa de nitrificación ............................................ 6.7 Figura 6-8: Sensibilidad del modelo – Coeficiente de temperatura ................................. 6.7


Ref. 18-2423 Agosto 2018 iv

Figura 6-9: Sensibilidad del modelo – Coeficiente de extinción de luz ........................... 6.8 Figura 6-10: Sensibilidad del modelo – Intensidad de luz de saturación .......................... 6.8 Figura 6-11: Sensibilidad del modelo – Constante de saturación media para

el fitoplancton .............................................................................................. 6.9 Figura 6-12: Sensibilidad del modelo – Constante de saturación media para

la nitrificación............................................................................................... 6.9 Figura 6-13: Sensibilidad del modelo – Relación nitrógeno/clorofila α ............................ 6.10 Figura 6-14: Sensibilidad del modelo – Relación fósforo/clorofila α ................................ 6.10 Figura 6-15: Sensibilidad del modelo – Concentración de nitrógeno total de

las entradas del ambiente ......................................................................... 6.11 Figura 6-16: Sensibilidad del modelo – Concentración de fósforo total de

las entradas del ambiente ......................................................................... 6.11 Figura 6-15: Sensibilidad del modelo – Oxígeno disuelto ............................................... 6.13 Figura 7-1: Fotografía de una floración de algas a lo largo del Río Negro, 2010 ............ 7.1 Figura 7-2: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Palmar, verano de 2010 ............. 7.1 Figura 7-3: Comparación de floraciones visibles informadas en los medios

con la clorofila prevista ................................................................................ 7.2 Figura 7-4: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 27 de febrero de 2011 ..... 7.3 Figura 7-5: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Baygorria, verano de 2011 ......... 7.3 Figura 7-6: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 31 de enero de 2013 ....... 7.4 Figura 7-7: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Baygorria, verano de 2013 ......... 7.4 Figura 7-8: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 25 de febrero de 2016 ..... 7.5 Figura 7-9: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Bonete, verano de 2016 ............. 7.5 Figura 7-10: Comparación de las floraciones visibles a partir de imágenes satelitales con

la clorofila prevista ....................................................................................... 7.6

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua

SECCIÓN 1.0 - INTRODUCCIÓN

Ref. 18-2423 Agosto 2018 1.1

1.0 INTRODUCCIÓN

UPM está considerando alternativas de desarrollo a largo plazo en Uruguay. Esto implica la

construcción de una planta de celulosa de última generación cerca de Paso de los Toros,

Uruguay, como se muestra en la Figura 1-1 y la Figura 1-2. Se espera que la planta

comience a operar en 2021 con una capacidad de producción de 2.100.000 toneladas

secas al aire por año (ADt/año).

El criterio de diseño del proyecto establecido por UPM contempla el cumplimiento de la

legislación actual uruguaya, así como de la normativa internacional y las recomendaciones

para plantas modernas establecidas por las Mejores Técnicas Disponibles (BAT) de la UE.

El proyecto requiere de una autorización ambiental (Autorización Ambiental Previa, o AAP).

Para obtener la AAP, el proyecto debe comunicarse al Ministerio de Vivienda,

Ordenamiento Territorial y Medio Ambiente (MVOTMA) mediante una Comunicación de

Proyecto; se debe obtener la Viabilidad Ambiental de Localización (VAL); y luego de la

Clasificación del Proyecto por parte del MVOTMA, se debe presentar un Estudio de

Impacto Ambiental (EsIA).

Este informe contiene la evaluación de la calidad del agua y los efectos de los efluentes

para respaldar el EsIA. Consta de las siguientes seis partes:

Parte A, Balance hídrico – presenta el balance hídrico del río en base a los

caudales medidos y las cotas de agua, y evalúa la viabilidad de aumento de los

caudales bajos.

Parte B, Calidad del agua – presenta los datos disponibles de calidad del agua

obtenidos por UTE y ofrece una interpretación de los datos.

Parte C, Biota acuática – presenta los datos disponibles para caracterizar la biota

acuática del Río Negro y analiza las imágenes satelitales disponibles para detectar

floraciones de algas.

Parte D, Modelo hidrodinámico – presenta la base teórica y los resultados del

modelo hidrodinámico utilizado para evaluar los procesos de transporte y dispersión

del Embalse de Baygorria.

Parte E, Modelo de calidad del agua – presenta la base teórica del modelo de

calidad del agua utilizado para evaluar los factores que influyen en la calidad del

agua del Río Negro.

Parte F, Evaluación de efectos – presenta la evaluación de los posibles efectos de

la descarga de la planta de celulosa proyectada en la calidad del agua del Río

Negro.


SECCIÓN 1.0 - INTRODUCCIÓN

Ref. 18-2423 Agosto 2018 1.2

Las siguientes secciones corresponden a la Parte E, Modelo de calidad del agua.

Figura 1-1: Ubicación del sitio

Figura 1-2: Mapa del sitio mostrando la ubicación aproximada de la planta proyectada

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua SECCIÓN 2.0 – MODELO DE CALIDAD DEL AGUA

Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.1

2.0 MODELO DE CALIDAD DEL AGUA

Las siguientes secciones proporcionan la base teórica para el modelo de calidad del agua.

Esto incluye un análisis del modelo de crecimiento de algas, ciclos de nutrientes, oxígeno

disuelto y parámetros convencionales.

2.1 Modelo de crecimiento de algas

Los principios del modelo de calidad del agua se describen en las siguientes secciones.

Están basados en el modelo CE-QUAL-W2 (1986) del Cuerpo de Ingenieros del Ejército de

EE. UU. y el modelo WASP7 (2008) de la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU.

La Figura 2-1 representa el modelo de crecimiento de algas. La tasa de crecimiento de una

población de fitoplancton en un ambiente natural es una función compleja de las especies

de fitoplancton presentes. Involucra diferentes reacciones a la radiación solar, la

temperatura y el equilibrio entre disponibilidad de nutrientes y requerimientos del

fitoplancton.

El modelo representa a todas las comunidades fitoplanctónicas con un único

compartimiento. Dada la información disponible, esta agregación simplifica la cinética de

las algas y proporciona un nivel adecuado de resolución, pero limita la capacidad de

predecir el momento de floración de una especie específica.

Figura 2-1: Fitoplancton


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.2

La Ecuación 2-1 representa la relación matemática para esta función compleja. Aquí, el

cambio en la densidad de población a lo largo del tiempo se representa mediante un

equilibrio entre el crecimiento de las algas y las pérdidas por respiración, mortalidad y

sedimentación.

𝜕𝐶𝑃

𝜕𝑡= (𝑅𝐺 − 𝑅𝑅 − 𝑅𝐸 − 𝑅𝑀 − 𝑅𝑆) ∙ 𝐶𝑃 Ecuación 2-1

Donde: CP = concentración de fitoplancton (µg/L) RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) RR = tasa de respiración (día-1) RE = tasa de excreción (día-1) RM = tasa de mortalidad de las algas (día-1) RS = velocidad de sedimentación (día-1) t = tiempo (día)

2.1.1 Crecimiento de algas

La tasa de crecimiento de las algas se calcula modificando una tasa de crecimiento

máxima mediante factores ambientales debidos a la temperatura, la luz y la disponibilidad

de nutrientes, según la Ecuación 2-2.

𝑅𝐺 = 𝐺𝑚𝑎𝑥 ∙ 𝑋𝑇 ∙ 𝑋𝐿 ∙ 𝑋𝑁 Ecuación 2-2

Donde: RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) Gmax = tasa máxima de crecimiento de las algas a 20⁰C (día-1)

XT = multiplicador del crecimiento para la temperatura (adimensional)

XL = multiplicador del crecimiento para la luz (adimensional) XN = multiplicador del crecimiento para los nutrientes

(adimensional)

La tasa máxima de crecimiento de las algas puede variar ampliamente entre 0,5 y 4,0 día-1

a 20⁰C, dependiendo de la especie (EPA, 2004). Para esta evaluación se utilizó un valor

de 0,91 día-1 a 20⁰C en base a la calibración del modelo, como se describe en la Sección

5.0.

Temperatura

La temperatura influye en la tasa de crecimiento de las algas, tal como se muestra en la

Figura 2-2. La concentración de clorofila α tiende a ser relativamente baja cuando la

temperatura del agua es inferior a 20°C y alta cuando la temperatura del agua es cercana

a 25°C.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.3

Figura 2-2: Comparación de la clorofila α con la temperatura del agua ambiente

La Ecuación 2-3 representa la relación entre el crecimiento de algas y la temperatura,

donde el coeficiente, θG, tiene un valor supuesto de 1,066 según Thomann (1987).

𝑋𝑇 = 𝜃𝐺(𝑇−20)

Ecuación 2-3

Donde: XT = multiplicador del crecimiento para la temperatura (adimensional)

θG = coeficiente de temperatura para el crecimiento de las algas (adimensional)

T = temperatura (⁰C)

Luz

La disponibilidad de luz limita el crecimiento de las algas. Ecuación 2-4 proporciona una

base para calcular la atenuación lumínica en base a la luz incidente y la integración de la

atenuación lumínica en función de la profundidad del agua.

𝑋𝐿 =

𝑒

𝐾𝑒 ∙ 𝑑[𝑒𝑥𝑝 {−

𝐼𝑜

𝐼𝑠∙ 𝑒𝑥𝑝(−𝐾𝑒 ∙ 𝑑)} − 𝑒𝑥𝑝 {−

𝐼𝑜

𝐼𝑠}] Ecuación 2-4

Donde: XL = multiplicador del crecimiento para la luz (adimensional) Ke = coeficiente de extinción de luz (m-1) Io = intensidad de la luz incidente justo debajo de la superficie

(langleys/día)

Is = intensidad de luz de saturación del fitoplancton (langleys/día) d = profundidad promedio del agua (m)

El coeficiente de extinción de luz se midió en el Río Negro, como se muestra en la Figura

2-3 y la Figura 2-4. Los valores en el Embalse de Baygorria normalmente variaron entre 2,3


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.4

y 3,3 m-1 (para los percentiles 25 y 75), con una mediana de 2,7 m-1. La extinción de luz

tendió a ser mayor durante el invierno y menor durante el verano, y mostró mayor relación

con los sólidos inorgánicos que con los sólidos orgánicos.

Figura 2-3: Coeficiente de extinción de luz

Figura 2-4: Comparación del coeficiente de extinción de luz con los parámetros ambientales

La Figura 2-5 presenta la radiación solar y las horas de luz mensuales promedio para la

zona de Paso de Los Toros. La intensidad de la luz incidente normalmente varía entre

aproximadamente 200 langleys/día durante el invierno y 600 langleys/día durante el

verano. La intensidad de luz de saturación del fitoplancton varía entre aproximadamente

100 y 400 langleys/día, con un valor supuesto de 300 langleys/día (Thomann, et al., 1987).


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.5

La Figura 2-6 presenta la atenuación lumínica resultante, tomando en cuenta la variabilidad

mensual de la luz incidente y la atenuación con la profundidad. La atenuación lumínica

varía entre aproximadamente 8% durante el invierno y 14% durante el verano.

Figura 2-5: Energía radiante solar y horas de luz mensuales promedio

Figura 2-6: Atenuación lumínica mensual promedio promediada con la profundidad

Nutrientes

La disponibilidad de nutrientes también limita el crecimiento del fitoplancton. Ecuación 2-5

representa esta relación. Establece que la tasa de crecimiento de las algas está limitada ya

sea por el nitrógeno inorgánico o por el fósforo inorgánico, cualquiera sea el que esté

menos disponible con relación a los requerimientos estequiométricos para el crecimiento

celular.

𝑋𝑁 = 𝑚𝑖𝑛 [

𝐶𝐼𝑁

𝐾𝐼𝑁 + 𝐶𝐼𝑁,

𝐶𝐼𝑃

𝐾𝐼𝑃 + 𝐶𝐼𝑃] Ecuación 2-5

Donde: XN = multiplicador del crecimiento para los nutrientes (adimensional)

CIN = concentración de nitrógeno inorgánico (µg/L) CIP = concentración de fósforo inorgánico (µg/L) KIN = constante de saturación media para nitrógeno (µg/L) KIP = constante de saturación media para fósforo (µg/L)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.6

Para explicar este concepto, considere la Figura 2-7. La figura muestra la relación entre

nitrógeno orgánico y clorofila α, y la relación entre fósforo orgánico y clorofila α. Estas

relaciones se basan en datos medidos para el Río Negro en el período 2000 a 2015, tal

como se presenta en la Parte B, Calidad del agua, de este informe. La línea roja muestra la

regresión lineal de los datos observados, representada por la Ecuación 2-6 y la Ecuación

2-7.

𝐶𝑂𝑁 = 10 ∙ 𝐶𝑐ℎ𝑙 + 360 (𝑟2 = 0,80) Ecuación 2-6

𝐶𝑂𝑃 = 0,9 ∙ 𝐶𝑐ℎ𝑙 + 22 (𝑟2 = 0,65) Ecuación 2-7

Donde: Cchl = concentración de clorofila α (µg/L) CON = concentración de nitrógeno orgánico (µg/L) COP = concentración de fósforo orgánico (µg/L)

Estos datos indican que aproximadamente 360 µg/L (entre 0 y 720 µg/L) de nitrógeno

orgánico y aproximadamente 22 µg/L (entre 0 y 125 µg/L) de fósforo orgánico no están

asociados a la clorofila α (es decir, la concentración de clorofila α es próxima a cero) y

estarían asociados al detritus y la materia orgánica disuelta.

Más importante aún, estos datos indican que la biomasa de algas contiene

aproximadamente 10 µg de nitrógeno por cada µg de clorofila α y aproximadamente 0,9 µg

de fósforo por cada µg de clorofila α. Esto es comparable con relaciones de nitrógeno a

clorofila α de 7:1 a 10:1 y relaciones de fósforo a clorofila α de 0.5:1 a 2.0:1 para el

fitoplancton, como se cita en la literatura (Thomann et al., 1987).

Estas relaciones estequiométricas proporcionan un medio para identificar el nutriente

controlante para el crecimiento de las algas.

Considere, como ejemplo, las condiciones ocurridas el 31 de enero de 2013. La densidad

medida de fitoplancton fue de 38 µg/L en base a clorofila α. La concentración de fósforo

total en ese momento era de 110 µg/L, con 51 µg/L como fosfato inorgánico. El fitoplancton

podía utilizar el fosfato inorgánico disponible para el crecimiento, con el potencial de

producir aproximadamente 56 µg/L de clorofila α adicional. Esta tasa de crecimiento

requeriría 562 µg/L de nitrógeno inorgánico en forma de amonio y/o nitrato. Sin embargo,

ese día la concentración de nitrógeno inorgánico era de solo 77 µg/L, insuficiente para

cumplir el equilibrio estequiométrico 10:1 entre nitrógeno y clorofila α. El nitrógeno

inorgánico disponible era suficiente para producir solo 8 µg/L de clorofila α.

En este ejemplo, la disponibilidad de nitrógeno inorgánico, en forma de amonio y/o nitrato,

limita el crecimiento del fitoplancton.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.7

Se llega a la misma conclusión para todas las observaciones a lo largo del Río Negro y en

todo el período de registro de 2000 a 2015. Como se muestra en la Figura 2-8, la

estequiometría del fitoplancton requiere aproximadamente 11 µg/L de nitrógeno orgánico y

aproximadamente 1 µg/L de fósforo orgánico. Sin embargo, las aguas ambiente del Río

Negro generalmente contienen aproximadamente 2.5 µg/L de nitrógeno inorgánico y

aproximadamente 1 µg/L de fosfato inorgánico. El nitrógeno inorgánico disponible, en

forma de amonio y nitrato, limita el crecimiento del fitoplancton.

La Ecuación 2-5 incluye dos parámetros, KIN y KIP, conocidos como la constante de

saturación media para nitrógeno y fósforo. La literatura muestra valores típicos que varían

de 10 a 20 µg/L para nitrógeno y de 1 a 5 µg/L para fósforo (Thomann, et al., 1987). A

efectos de esta evaluación, se consideraron valores en el rango superior.

Figura 2-7: Relación entre clorofila α y nitrógeno y fósforo orgánicos


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.8

Figura 2-8: Comparación entre nitrógeno y fósforo orgánicos e inorgánicos

2.1.2 Respiración, excreción, mortalidad y sedimentación de las algas

El segundo componente de la cinética del fitoplancton es la pérdida global por respiración,

excreción, mortalidad y sedimentación.

La respiración se refiere a la oxidación del carbono orgánico a dióxido de carbono por parte

del fitoplancton. La tasa correspondiente depende de la temperatura, como lo establece la

Ecuación 2-8. La tasa a 20⁰C normalmente varía entre 0,05 y 0,25 día-1. Para la evaluación

se utilizó un valor de 0,06 día-1 basado en la calibración, como se describe en la Sección

5.0. Se consideró un coeficiente de temperatura de 1,066 en base a la literatura (Thomann,

1987).

𝑅𝑅 = 𝑘𝑅 ∙ 𝜃𝑅(𝑇−20)

Ecuación 2-8

Donde: RR = tasa de respiración (día-1)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.9

kR = tasa de respiración a 20⁰C (día-1)

θR = coeficiente de temperatura para la respiración de las algas (adimensional)


La excreción de las algas contribuye a la materia orgánica disuelta disponible. La tasa a

20⁰C normalmente varía entre 0,01 y 0,04 día-1. Para la evaluación se utilizó un valor de

0,01 día-1.

𝑅𝐸 = 𝑘𝐸 ∙ 𝜃𝐸(𝑇−20)

Ecuación 2-9

Donde: RE = tasa de excreción (día-1) KE = tasa de excreción a 20⁰C (día-1)

θE = coeficiente de temperatura para la excreción de las algas (adimensional)


La mortalidad de las algas representa la mortalidad natural y por depredación. La tasa a

20⁰C normalmente varía entre 0,01 y 0,03 día-1. Para la evaluación se utilizó un valor de

0,026 día-1.

𝑅𝑀 = 𝑘𝑀 ∙ 𝜃𝑀(𝑇−20)

Ecuación 2-10

Donde: RM = tasa de mortalidad de las algas (día-1) KM = tasa de mortalidad de las algas a 20⁰C (día-1)

θM = coeficiente de temperatura para la mortalidad de las algas (adimensional)


Las algas pueden sedimentar, lo cual remueve nutrientes y biomasa de la columna de

agua. Como medida conservadora, la velocidad de sedimentación se considera cero de

modo de retener los nutrientes y la biomasa en la columna de agua.

2.2 Detritus y materia orgánica disuelta

El detritus representa material orgánico particulado suspendido en la columna de agua, y la

materia orgánica disuelta (MOD) consiste en material orgánico soluble. Tal como se ilustra

en la Figura 2-9, el detritus y la materia orgánica disuelta se producen a través de la

respiración y la mortalidad del fitoplancton. Proporcionan una fuente de carbono, nitrógeno

y fósforo a través de la descomposición y, a su vez, ejercen una demanda bioquímica de

oxígeno en el embalse.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.10

Figura 2-9: Detritus y materia orgánica disuelta

La Ecuación 2-11 y la Ecuación 2-12 representan la relación matemática para el detritus y

la materia orgánica disuelta. Aquí, el cambio en la concentración a lo largo del tiempo está

representado por un equilibrio entre la producción a través de la respiración y mortalidad

de las algas, y las pérdidas por descomposición y sedimentación.

𝜕𝐶𝑑𝑡

𝜕𝑡= 𝑅𝑀 ∙ 𝐶𝑃 − 𝐾𝑑𝑡 ∙ 𝜃𝑑𝑡 ∙ 𝐶𝑑𝑡 −

𝜔𝑑𝑡

𝑑∙ 𝐶𝑑𝑡 Ecuación 2-11

𝜕𝐶𝑑𝑚

𝜕𝑡= 𝑅𝐸 ∙ 𝐶𝑃 + 𝐾𝑑𝑡 ∙ 𝜃𝑑𝑡 ∙ 𝐶𝑑𝑡 − 𝐾𝑑𝑚 ∙ 𝜃𝑑𝑚 ∙ (

𝐶𝑃

𝛾𝑃 + 𝐶𝑃) ∙ 𝐶𝑑𝑚 Ecuación 2-12

Donde: Cdt = concentración de detritus (µg/L) Cdm = concentración de materia orgánica disuelta (µg/L) CP = concentración de fitoplancton (µg/L) RE = tasa de excreción (día-1) RM = tasa de mortalidad de las algas (día-1) Kdt = tasa de descomposición del detritus (día-1) Kdm = tasa de descomposición de la materia orgánica disuelta (día-1) θdt = coeficiente de temperatura para la descomposición del

detritus (adimensional)

θdm = coeficiente de temperatura para la descomposición de MOD (adimensional)

γP = saturación media para el fitoplancton (µg/L C) ωdt = velocidad de sedimentación (día-1)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.11

t = tiempo (día)

La tasa de descomposición para el detritus varía entre 0,001 y 0,1 día-1. Se supone un

valor de 0,08 día-1.

La tasa de descomposición para materia orgánica disuelta generalmente está dentro del

rango de 0,05 a 0,20 día-1. Se supone un valor de 0,20 día-1.

La pérdida de detritus por sedimentación se considera despreciable. Esto resulta un

enfoque conservador ya que la sedimentación elimina carbono, nitrógeno y fósforo,

limitando así el crecimiento de las algas.

La constante de saturación media para el fitoplancton tiene un valor supuesto de 100 µg/L

para fósforo (Thomann, et al., 1987).

La Ecuación 2-11 y la Ecuación 2-12 expresan las concentraciones de detritus y materia

orgánica disuelta en unidades de masa de clorofila α por unidad de volumen. La Sección

2.3 y la Sección 2.4 convierten estas unidades en masa de fósforo y masa de nitrógeno por

unidad de volumen.

2.3 Ciclo del fósforo

El fósforo es un elemento importante de los ecosistemas acuáticos ya que constituye uno

de los principales nutrientes del fitoplancton y es importante en todos los organismos

biológicos por sus diversas formas de almacenamiento de energía.

La Figura 2-10 ilustra los elementos del ciclo del fósforo. Las algas, a través de la

fotosíntesis, convierten el fósforo inorgánico, junto con otros elementos, en material celular

fitoplanctónico. Con la respiración y la mortalidad, el fósforo celular se libera en dos formas

principales: como detritus y como fósforo orgánico disuelto complejado. Ambas formas

están menos disponibles para el crecimiento del fitoplancton. La degradación bacteriana y

las reacciones de hidrólisis convierten estas formas orgánicas menos disponibles en la

forma de fósforo inorgánico.

La Ecuación 2-13 a la Ecuación 2-16 proporcionan la ecuación de balance de masa para

cada forma del fósforo dentro del ciclo. Esto incluye fósforo orgánico asociado al material

celular fitoplanctónico, detritus y materia orgánica disuelta, y fosfato inorgánico.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.12

Figura 2-10: Ciclo del fósforo

𝐶𝑃−𝑝 = 𝛿𝑝𝑐 ∙ 𝐶𝑃 Ecuación 2-13

𝜕𝐶𝑑𝑡−𝑝

𝜕𝑡= 𝛿𝑝𝑐 ∙

𝜕𝐶𝑑𝑡

𝜕𝑡 Ecuación 2-14

𝜕𝐶𝑑𝑚−𝑝

𝜕𝑡= 𝛿𝑝𝑐 ∙

𝜕𝐶𝑑𝑚


𝜕𝐶𝑃𝑂4

𝜕𝑡= (𝑅𝑅 − 𝑅𝐺) ∙ 𝛿𝑝𝑐 ∙ 𝐶𝑃 + 𝐾𝑑𝑚 ∙ 𝜃𝑑𝑚 ∙ (

𝐶𝑃

𝛾𝑃 + 𝐶𝑃) ∙ 𝛿𝑝𝑐 ∙ 𝐶𝑑𝑚 Ecuación 2-16

Donde: CP = concentración de fitoplancton (µg/L) Cdt = concentración de detritus (µg/L) Cdm = concentración de materia orgánica disuelta (µg/L) CP-p = concentración de fósforo fitoplanctónico (µg/L) Cdt-p = concentración de fósforo detrítico (µg/L) Cdm-p = concentración de fósforo orgánico disuelto (µg/L) CPO4 = concentración de fosfato inorgánico (µg/L) δpc = relación fósforo/clorofila (µg P/µg C) γP = saturación media para el fitoplancton (µg/L C) RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) RR = tasa de respiración (día-1) Kdm = tasa de descomposición de la materia orgánica disuelta (día-1) θdm = coeficiente de temperatura para la descomposición de MOD

(adimensional)

t = tiempo (día)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.13

La relación fósforo/clorofila es aproximadamente 0,9 en base a los datos de monitoreo

disponibles, como se analiza en la Sección 2.1.1.

2.4 Ciclo del nitrógeno

El nitrógeno también es un elemento importante de los ecosistemas acuáticos ya que

constituye uno de los principales nutrientes del fitoplancton y es importante en todos los

organismos biológicos por sus diversas formas de almacenamiento de energía.

La Figura 2-11 ilustra los elementos del ciclo del nitrógeno. Las algas, a través de la

fotosíntesis, convierten las formas inorgánicas del nitrógeno como amoníaco1 y nitrato,

junto con otros elementos, en material celular fitoplanctónico. Con la respiración y la

mortalidad, el nitrógeno celular se libera en dos formas principales: como detritus y como

nitrógeno orgánico disuelto complejado. Ambas formas están menos disponibles para el

crecimiento del fitoplancton. La degradación bacteriana y las reacciones de hidrólisis

convierten estas formas orgánicas menos disponibles en las formas de nitrógeno

inorgánico.

Figura 2-11: Ciclo del nitrógeno

La Ecuación 2-17 a la Ecuación 2-21 proporcionan la ecuación de balance de masa para

cada forma del nitrógeno dentro del ciclo. Esto incluye nitrógeno orgánico asociado al

1 Corresponde a la suma de amonio más amoníaco libre


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.14

material celular fitoplanctónico, detritus y materia orgánica disuelta, y nitrógeno inorgánico

como amoníaco y nitrato.

𝐶𝑃−𝑛 = 𝛿𝑛𝑐 ∙ 𝐶𝑃 Ecuación 2-17

𝜕𝐶𝑑𝑡−𝑛

𝜕𝑡= 𝛿𝑛𝑐 ∙

𝜕𝐶𝑑𝑡


𝜕𝐶𝑑𝑚−𝑛

𝜕𝑡= 𝛿𝑛𝑐 ∙

𝜕𝐶𝑑𝑚


𝜕𝐶𝑁𝐻3

𝜕𝑡= (𝑅𝑅 − 𝑓𝑁𝐻3 ∙ 𝑅𝐺) ∙ 𝛿𝑛𝑐 ∙ 𝐶𝑃 + 𝐾𝑑𝑚 ∙ 𝜃𝑑𝑚 ∙ (

𝐶𝑃

𝛾𝑃 + 𝐶𝑃) ∙ 𝛿𝑛𝑐 ∙ 𝐶𝑑𝑚

−𝐾𝑁𝐻3 ∙ 𝜃𝑁𝐻3 ∙ (𝐶𝐷𝑂

𝛾𝑛𝑖𝑡 + 𝐶𝐷𝑂) ∙ 𝐶𝑁𝐻3

Ecuación 2-20

𝜕𝐶𝑁𝑂3

𝜕𝑡= 𝐾𝑁𝐻3 ∙ 𝜃𝑁𝐻3 ∙ (

𝐶𝐷𝑂

𝛾𝑛𝑖𝑡 + 𝐶𝐷𝑂) ∙ 𝐶𝑁𝐻3 − (1 − 𝑓𝑁𝐻3) ∙ 𝑅𝐺 ∙ 𝛿𝑛𝑐 ∙ 𝐶𝑃 Ecuación 2-21

Donde: CP = concentración de fitoplancton (µg/L) Cdt = concentración de detritus (µg/L) Cdm = concentración de materia orgánica disuelta (µg/L) CP-n = concentración de nitrógeno fitoplanctónico (µg/L) Cdt-n = concentración de nitrógeno detrítico (µg/L) Cdm-n = concentración de nitrógeno orgánico disuelto (µg/L) CNH3 = concentración de amoníaco (µg/L) CNO3 = concentración de nitrato (µg/L) CDO = concentración de oxígeno disuelto (µg/L) δnc = relación nitrógeno/carbono (µg N/µg C) γP = saturación media para el fitoplancton (µg/L C) γnit = saturación media para la nitrificación (µg/L O2) fnh3 = fracción de absorción de amoníaco (adimensional) RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) RR = tasa de respiración (día-1) Kdm = tasa de descomposición de la materia orgánica disuelta (día-1) Knh3 = tasa de nitrificación (día-1) θdm = coeficiente de temperatura para la descomposición de MOD

(adimensional)

θnh3 = coeficiente de temperatura para la nitrificación (adimensional) t = tiempo (día)

La relación nitrógeno/clorofila es aproximadamente 10 en base a los datos de monitoreo

disponibles, como se analiza en la Sección 2.1.1.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.15

La fracción de absorción de amoníaco se representa mediante la Ecuación 2-22. La

concentración de nitrato generalmente es mayor que la concentración de amoníaco

durante la fase de crecimiento inicial, de modo que la fracción de absorción cambia a

nitrato. Conforme se agota el nitrato disponible, la fracción cambia hacia absorción de

amoníaco hasta que ambos se agotan.

𝑓𝑁𝐻3 =𝐶𝑁𝐻3

𝐶𝑁𝐻3 + 𝐶𝑁𝑂3 Ecuación 2-22

La tasa de nitrificación varía entre 0,05 y 0,3 día-1 (Thomann, et al., 1987). Se supone un

valor de 0,15 día-1. La constante de saturación media para la nitrificación tiene un valor

supuesto de 20 µg/L.

2.5 Oxígeno disuelto

El oxígeno disuelto es el parámetro más fundamental para los ecosistemas acuáticos.

Toda la biota acuática que utiliza respiración aeróbica requiere oxígeno disuelto para

mantener la vida. También desempeña un papel importante en la autopurificación de aguas

superficiales a través de la asimilación.

La Figura 2-12 ilustra los elementos del ciclo del oxígeno disuelto. Este ciclo es un

equilibrio entre fuentes y sumideros de oxígeno disuelto.

La atmósfera proporciona la fuente principal de oxígeno disuelto para la mayoría de los

cuerpos de agua. El oxígeno atmosférico se disuelve en el agua de la superficie, y las

corrientes y la circulación impulsada por el viento arrastran las aguas oxigenadas hacia

abajo a través de la columna de agua. Este proceso se conoce como reaireación

atmosférica. Es capaz de aumentar el nivel de oxígeno disuelto hasta el límite de

saturación.

El fitoplancton proporciona una fuente de oxígeno disuelto durante la fotosíntesis. Al

exponerse a la luz, las algas producen oxígeno, el cual, en ciertas condiciones, puede

hacer que los niveles de oxígeno disuelto superen el límite de saturación. Esto, a su vez,

hace que el proceso de reaireación atmosférica se invierta, liberándose el exceso de

oxígeno desde el agua hacia la atmósfera.

El fitoplancton también utiliza oxígeno disuelto en la respiración. En horas diurnas, la tasa

de fotosíntesis generalmente supera a la tasa de respiración. Sin embargo, en la oscuridad

sucede lo contrario. Como resultado, el fitoplancton generalmente causa una respuesta

diurna en el oxígeno disuelto, con concentraciones que suelen aumentar durante el día y

disminuir durante la noche.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.16

Bacterias y animales también consumen oxígeno disuelto en la respiración. Este proceso

se representa en el modelo a través de la descomposición de material orgánico, incluido

detritus, materia orgánica disuelta y sedimentos orgánicos.

El oxígeno disuelto también se utiliza en la oxidación bioquímica de compuestos

inorgánicos, como amoníaco a nitrito y nitrito a nitrato.

Figura 2-12: Oxígeno disuelto


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.17

La Ecuación 2-23 proporciona la ecuación de balance de masa para el oxígeno disuelto.

Incluye el crecimiento y respiración de las algas, reaireación atmosférica, descomposición

de materia orgánica disuelta, nitrificación y demanda de oxígeno de los sedimentos.

𝜕𝐶𝐷𝑂

𝜕𝑡= (𝑅𝐺 − 𝑅𝑅) ∙ 𝛿𝑂𝐶 ∙ 𝐶𝑃 +

𝐸𝑜

𝑑∙ (𝐶𝐷𝑂𝑠𝑎𝑡 − 𝐶𝐷𝑂)

−𝐾𝑑𝑚 ∙ 𝜃𝑑𝑚 ∙ (𝐶𝑃

𝛾𝑃 + 𝐶𝑃) ∙ 𝛿𝑂𝐶 ∙ 𝐶𝑑𝑚

−𝐾𝑁 ∙ 𝜃𝑁𝐻3 ∙ (𝐶𝐷𝑂

𝛾𝐷𝑂 + 𝐶𝐷𝑂) ∙ 𝛿𝑂𝑁 ∙ 𝐶𝑁𝐻3 −

𝑆𝑠𝑜𝑑

𝑑∙ 𝜃𝑠𝑜𝑑

Ecuación 2-23

Donde: CDO = concentración de oxígeno disuelto (µg/L) CDOsat = concentración de oxígeno disuelto en la saturación (µg/L) Cdm = concentración de materia orgánica disuelta (µg/L) CNH3 = concentración de amoníaco (µg/L) CP = concentración de nitrógeno fitoplanctónico (µg/L) δoc = relación oxígeno/clorofila (µg O/µg Chl) γP = saturación media para el fitoplancton (µg/L C) γDO = saturación media para el oxígeno disuelto (µg/L O2) RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) RR = tasa de respiración de las algas (día-1) KN = tasa de nitrificación (día-1) Kdm = tasa de descomposición del fósforo orgánico disuelto (día-1) θnh3 = coeficiente de temperatura para la nitrificación (adimensional) θdm = coeficiente de temperatura para la descomposición de MOD

(adimensional)

θsod = coeficiente de temperatura para SOD (adimensional) Eo = coeficiente de intercambio atmosférico (m/día) Ssod = demanda de oxígeno de los sedimentos (µg/m2/día) d = profundidad promedio del agua (m) t = tiempo (día)

La Ecuación 2-24 representa el coeficiente de intercambio atmosférico (Thomann, et al.,

1987). La ecuación es adecuada para embalses donde la turbulencia inducida por el viento

a menudo impulsa la reaireación atmosférica más que las corrientes. Para el Río Negro,

este es probablemente el caso en condiciones de bajo caudal, aunque puede subestimarse

el intercambio en condiciones de caudal elevado.

𝐸𝑜 = 0,728 ∙ 𝑤0,5 − 0,317 ∙ 𝑤 + 0,0372 ∙ 𝑤2 Ecuación 2-24

Donde: Eo = coeficiente de intercambio atmosférico (m/día) w = velocidad del viento 10 m por encima de la superficie del

agua (m/s)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.18

La Ecuación 2-25 representa la saturación de oxígeno disuelto en relación con la temperatura del agua.

𝐶𝐷𝑂𝑠𝑎𝑡 = 14,652 − 0,41022 ∙ 𝑇 + 0,007991 ∙ 𝑇2 − 0,000077774 ∙ 𝑇3 Ecuación 2-25

Donde: CDOsat = concentración de oxígeno disuelto en la saturación (µg/L) T = temperatura del agua (°C)

La demanda de oxígeno de los sedimentos se atribuye a la oxidación de materia orgánica

en los sedimentos del fondo. Estos depósitos provienen de varias fuentes, incluyendo

partículas de aguas residuales, suelos orgánicos erosionados, detritus sedimentado y

fitoplancton sedimentado. La literatura (Chapra, 1995; Thomann, et al., 1987) indica niveles

en el rango de 2 a 10 g/m2/día próximo a las salidas del alcantarillado municipal, 1 a

2 g/m2/día en lodos del estuario, y 0,2 a 1,0 g/m2/día en fondos arenosos. Se supone un

valor de 0,5 g/m2/día basado en la calibración.

2.6 Resumen de los valores de los parámetros

El modelo de calidad del agua descrito anteriormente incluye diversos parámetros obtenidos obtenidos de la literatura, las mediciones de campo y/o la calibración del modelo. Tabla 2-1 a la

Tabla 2-5 resumen estos parámetros. La Sección 6.0 presenta un análisis de sensibilidad

para estimar la incertidumbre relativa asociada al valor de cada parámetro.

Tabla 2-1: Coeficientes cinéticos a 20°C Parámetro Símbolo Unidades Fuente Rango típico Valor usado

Crecimiento de las algas Gmax día-1

Thomann, 1987 0,5 a 4,0 0,91

Respiración de las algas kR día-1

COE, 1986 0,05 a 0,25 0,06

Excreción de las algas KE día-1

COE, 1986 0,01 a 0,04 0,01

Mortalidad de las algas kM día-1

COE, 1986 0,01 a 0,03 0,026

Demanda bioquímica de oxígeno kBOD día-1

COE, 1986 0,05 a 0,3 0,05

Tasa de descomposición del detritus Kdt día-1

COE, 1986 0,001 a 0,1 0,08

Tasa de descomposición de MOD Kdm día-1

COE, 1986 0,05 a 0,3 0,20

Tasa de nitrificación Knh3 día-1

Thomann, 1987 0,1 a 0,5 0,15

Demanda de oxígeno de los sedimentos Ssod g/m2/día Thomann, 1987 0,2 a 10 0,50

Reaireación Eo día-1

Thomann, 1987 - Ecuación 2-24

Velocidad de sedimentación, fitoplancton RS m/día Thomann, 1987 0,1 a 0,3 0,0

Velocidad de sedimentación, detritus ωdt m/día Thomann, 1987 0,2 a 2,3 0,0

Tabla 2-2: Coeficientes de luz Parámetro Símbolo Unidades Fuente Rango típico Valor usado

Coeficiente de extinción de luz Ke m-1

Figura 2-3 1,2 a 3,8 2,7

Intensidad de la luz incidente Io ly/día Figura 2-5 200 a 600 Promedio mensual

Intensidad de luz de saturación Is ly/día Thomann, 1987 100 a 400 300


Ref. 18-2423 Agosto 2018 2.19

Tabla 2-3: Coeficiente de temperatura Parámetro Símbolo Fuente Rango típico Valor usado

Crecimiento de las algas θG

Thomann, 1987 (1,066) 1,066

Respiración de las algas θR Thomann, 1987 (1,080) 1,066

Excreción de las algas θE - - 1,066

Mortalidad de las algas θM - - 1,066

Demanda bioquímica de oxígeno θBOD Thomann, 1987 1,02 a 1,09 (1,047) 1,066

Demanda de oxígeno de los sedimentos θsod Thomann, 1987 1,04 a 1,13 (1,065) 1,066

Reaireación θREAR Thomann, 1987 1,01 a 1,03 (1,024) 1,066

Descomposición del detritus θdt - - 1,066

Descomposición de MOD θdm Thomann, 1987 1,02 a 1,09 (1,047) 1,066

Nitrificación θnh3 Thomann, 1987 1,05 a 1,1 (1,080) 1,066

Tabla 2-4: Otros coeficientes Parámetro Símbolo Unidades Fuente Rango típico Valor usado

Saturación media, nitrógeno KIN µg/L Thomann, 1987 10 a 20 20

Saturación media, fósforo KIP µg/L Thomann, 1987 1 a 5 5

Saturación media, fitoplancton γP µg/L - - 75

Saturación media, nitrificación γnit µg/L USEPA, 2008 - 2

Saturación media, oxígeno dis. γDO mg/L - - 0,5

Relación nitrógeno/clorofila δnc - Figura 2-7 7 a 10 10

Relación fósforo/clorofila δpc - Figura 2-7 0,5 a 2,0 0,9

Relación oxígeno/clorofila δoc -

Tabla 2-5 - 152

Tabla 2-5: Estequiometría Parámetro Relación Coeficiente

Nitrógeno orgánico a clorofila α 10:1 Figura 2-7

Nitrógeno a carbono 0,176:1 Klapwijk et al. (1986)

Carbono a clorofila α 57:1 Línea 1/Línea 2

Oxígeno a carbono 2,67:1 Klapwijk et al. (1986)

Oxígeno a clorofila α 152:1 Línea 3/Línea 4

Fósforo orgánico a clorofila α 0,9:1 Figura 2-7

Fósforo a carbono 0,018:1 Klapwijk et al. (1986)

Carbono a clorofila α 50:1 Línea 6/Línea 7

Oxígeno a carbono 2,67:1 Klapwijk et al. (1986)

Oxígeno a clorofila α 134:1 Línea 8/Línea 9

Nitrógeno orgánico a fósforo orgánico 11:1 Figura 2-8

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua SECCIÓN 3.0 – EQUILIBRIO QUÍMICO

Ref. 18-2423 Agosto 2018 3.1

3.0 EQUILIBRIO QUÍMICO

El equilibrio químico combina el balance hídrico con el modelo de calidad del agua. La

Parte A, Balance hídrico, de este informe, y la Sección 2.0 anterior brindan mayores

detalles sobre cada uno de estos componentes del modelo. Esta sección describe cómo se

combinaron y utilizaron los modelos para predecir la calidad del agua del Río Negro.

La Ecuación 3-1 representa la forma general del modelo de balance hídrico como se

describe en la Parte A, Balance hídrico, de este informe.

∑ 𝑄𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙 − 𝑄𝑂𝑈𝑇 + 𝑄𝐼𝑁 −

𝜕(𝐴 ∙ 𝜂)

𝜕𝑡= 0

Ecuación

3-1

Donde: ∑Qlocal = sumatoria de entradas locales y salidas de la cuenca (m3/s) QOUT = salidas del embalse (o celda del modelo) (m3/s) QIN = entradas de embalses aguas arriba (o celda del modelo)

(m3/s)

A = superficie del embalse a cota de agua η (m2)

η = cota de agua (m)

t = tiempo (s)

La Ecuación 3-1 también se puede escribir como la Ecuación 3-2, donde el diferencial se

expresa en términos de volumen en lugar de superficie y cota de agua, y todas las

entradas y salidas están combinadas.

𝜕𝑉

𝜕𝑡= ∑ 𝑄𝐼𝑁 − ∑ 𝑄𝑂𝑈𝑇

Ecuación

3-2

Donde: V = volumen del embalse (o celda del modelo) (m3) ∑QOUT = sumatoria de todas las salidas del embalse (o celda del modelo)

(m3/s)

∑QIN = sumatoria de todas las entradas al embalse (o celda del modelo) (m3/s)

Los modelos de calidad del agua descritos en la Sección 2.0 anterior generalmente se

expresan de forma similar a la Ecuación 3-3.

𝜕𝐶

𝜕𝑡= 𝜅 ∙ 𝐶𝛼 − 𝜆 ∙ 𝐶 Ecuación 3-3

Donde: C = concentración del parámetro de interés (µg/L) Cα = concentración del parámetro relacionado (µg/L) λ = coeficiente cinético para el parámetro de interés (s-1) κ = coeficiente cinético para el parámetro relacionado (s-1) t = tiempo (s)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 3.2

La Ecuación 3-2 y la Ecuación 3-3 se pueden combinar para representar el equilibrio

químico en las aguas de cada embalse (o celda del modelo), según se representa en la

Ecuación 3-4.

𝜕(𝐶 ∙ 𝑉)

𝜕𝑡= ∑(𝑄𝐼𝑁 ∙ 𝐶𝐼𝑁) − ∑(𝑄𝑂𝑈𝑇 ∙ 𝐶) + 𝜅 ∙ 𝑉 ∙ 𝐶𝛼 − 𝜆 ∙ 𝑉 ∙ 𝐶 Ecuación 3-4

El lado izquierdo de la Ecuación 3-4 se relaciona con el cambio de masa en el embalse (o

celda del modelo). También se puede representar mediante la Ecuación 3-5, que

representa el cambio en la concentración y el cambio en el volumen por separado.

𝜕(𝐶 ∙ 𝑉)

𝜕𝑡=

𝑉 ∙ 𝜕𝐶

𝜕𝑡+

𝐶 ∙ 𝜕𝑉


El lado derecho de la Ecuación 3-4 da cuenta de los cambios de masa atribuidos a

entradas, salidas, producción de parámetros relacionados y pérdidas a través de diversos

procesos bioquímicos.

Combinando la Ecuación 3-4 y la Ecuación 3-5, y reacomodando los términos se obtiene la

Ecuación 3-6.

𝜕𝐶

𝜕𝑡=

1

𝑉∙ ∑(𝑄𝐼𝑁 ∙ 𝐶𝐼𝑁) + 𝜅 ∙ 𝐶𝛼 − [

1

𝑉∙

𝜕𝑉

𝜕𝑡−

1

𝑉∙ ∑ 𝑄𝑂𝑈𝑇 − 𝜆] ∙ 𝐶 Ecuación 3-6

La Ecuación 3-6 toma la forma de la Ecuación 3-7 si se combinan los términos según la

Ecuación 3-8 y la Ecuación 3-9.

𝜕𝐶

𝜕𝑡= 𝐴 + 𝐵 ∙ 𝐶 Ecuación 3-7

𝐴 =

1

𝑉∙ ∑(𝑄𝐼𝑁 ∙ 𝐶𝐼𝑁) + 𝜅 ∙ 𝐶𝛼 Ecuación 3-8

𝐵 = −1 ∙ [

1

𝑉∙

𝜕𝑉

𝜕𝑡−

1

𝑉∙ ∑ 𝑄𝑂𝑈𝑇 − 𝜆] Ecuación 3-9

La Ecuación 3-10 proporciona una solución exacta de la ecuación diferencial de la

Ecuación 3-7.

𝐶 = 𝐶0 ∙ 𝑒𝑥𝑝(𝐵 ∙ 𝑡) +

𝐴

𝐵∙ [𝑒𝑥𝑝(𝐵 ∙ ∆𝑡) − 1] Ecuación 3-10

Donde: Co = la concentración inicial del parámetro de interés (µg/L) Δt = paso temporal (s)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 3.3

La Ecuación 3-10 es válida siempre que los diversos parámetros que componen la

ecuación permanezcan relativamente constantes en el intervalo de tiempo, Δt. En términos

prácticos, esto implica un paso temporal de aproximadamente una hora para investigar

cambios diurnos en la calidad del agua, o un paso temporal de aproximadamente un día

para investigar cambios estacionales en la calidad del agua.

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua SECCIÓN 4.0 – CONFIGURACIÓN DEL MODELO

Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.1

4.0 CONFIGURACIÓN DEL MODELO

Las siguientes secciones describen la configuración general del modelo de calidad del

agua, incluyendo la grilla numérica, morfometría del río, balance hídrico, aportes de las

fuentes y temperatura del agua.

4.1 Grilla numérica

El modelo de calidad del agua resuelve la Ecuación 3-10, que es una solución analítica

exacta de la serie de ecuaciones diferenciales que representan el equilibrio químico en el

Río Negro. Ya que se trata de una solución analítica exacta, la grilla numérica no necesita

definirse en base a requerimientos de estabilidad numérica. En su lugar, se puede definir

para representar la variabilidad espacial y/o las características de interés.

A efectos de esta evaluación, la grilla numérica se configuró para alinearse con los límites

de la cuenca que comprenden la cuenca de drenaje del Embalse de Baygorria, más las

celdas para representar los Embalses de Bonete y Palmar. La Figura 4-1 ilustra la grilla

numérica y la Figura 4-2 muestra cómo la grilla se alinea con los límites de la cuenca.

Figura 4-1: Grilla del modelo


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.2

Figura 4-2: Cuencas

4.2 Morfometría

La Figura 4-3 presenta la relación entre cota de agua, volumen y superficie para el

Embalse de Baygorria (UTE). Dada una cota de agua promedio en el embalse de

aproximadamente 54 m, el volumen y la superficie promedio son aproximadamente

570 hm3 y 100 hm2, con una profundidad promedio de aproximadamente 5,6 m.

Figura 4-3: Volumen y superficie del Embalse de Baygorria

CSI Ingenieros (2012) midió las partes altas del embalse que se extienden aguas abajo de

la Represa Gabriel Terra, pasando Paso de los Toros. Figura 4-4 presenta los resultados.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.3

Figura 4-4: Perfiles batimétricos en las partes altas del Embalse de Baygorria

Los datos morfométricos de UTE y CSI Ingenieros, así como las imágenes de Google

Earth, se utilizaron para caracterizar la grilla numérica del Embalse de Baygorria. Tabla 4-1

presenta los resultados.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.4

Tabla 4-1: Características de la grilla

Número de grilla Distancia desde Represa G.Terra

(km)

Longitud (km)

Superficie (hm

2)

Volumen (hm

3)

1 7,5 7,5 1,8 10,3

2 18,4 10,8 3,1 17,4

3 33,9 15,5 5,6 31,2

4 45,0 11,2 12,1 67,7

5 55,7 10,7 9,5 53,1

6 56,6 0,9 15,5 86,6

7 68,1 11,5 9,2 51,4

8 68,9 0,8 9,8 54,6

9 76,9 8,0 10,6 59,5

10 84,4 7,5 22,7 127,3

4.3 Balance hídrico

La Parte A, Balance hídrico, de este informe describe el balance hídrico global para el Río

Negro. Esta sección incluye aspectos del balance hídrico que son específicos del modelo

de calidad del agua.

El modelo de calidad del agua utilizó los caudales y cotas de agua medidos para los

respectivos embalses, como se analiza en la Parte A. Figura 4-5 presenta los datos

utilizados para 2008 a 2016, que coincide con el período de calibración y evaluación. Las

cifras incluyen las salidas diarias promedio de la Represa Gabriel Terra, la duración de los

períodos extendidos de bajo caudal, las entradas diarias calculadas al embalse y las cotas

de agua diarias del Embalse de Baygorria.

Las salidas diarias promedio medidas varían considerablemente de un día a otro. Las

salidas varían desde cerca de cero a aproximadamente 650 m3/s cuando la planta

hidroeléctrica produce electricidad, hasta más de 1.000 m3/s cuando la planta libera agua a

través del vertedero. Las aguas liberadas para producir electricidad se extraen próximo al

fondo del embalse, mientras que las aguas liberadas a través del vertedero se extraen

cerca de la superficie.

En el pasado, los períodos de caudal casi nulo se han extendido hasta por 100 días

consecutivos. El período más largo de caudal casi nulo durante el verano ocurrió en 2011

con 23 días consecutivos (y 50 días en total durante el verano).

Las entradas al Embalse de Baygorria se calcularon como se describe en la Parte A,

Balance hídrico, de este informe. El balance hídrico da cuenta de la diferencia en la salida

entre las Represas Gabriel Terra y Baygorria, el almacenamiento en el Embalse de

Baygorria, y las precipitaciones directas/evaporación sobre y desde el embalse. El término

del almacenamiento se ajustó, según fuera necesario, para mantener una entrada positiva.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.5

Figura 4-5: Componentes del balance hídrico para el Embalse de Baygorria


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.6

Las entradas se distribuyeron a lo largo del Embalse de Baygorria en base a las áreas de

drenaje estimadas. Tabla 4-2 resume la distribución basada en las áreas de drenaje

proporcionadas por Estudio Ingeniería Ambiental (2018).

Tabla 4-2: Distribución de entradas al Embalse de Baygorria Número de grilla Área de la cuenca (km

2) Distribución de entradas

1 584 14%

2 73 2%

3 139 3%

4 336 8%

5 45 1%

6 1.909 47%

7 26 1%

8 583 14%

9 109 3%

10 281 7%

4.4 Aportes de las fuentes

El modelo de calidad del agua toma en cuenta los aportes de las fuentes de la ciudad de

Paso de los Toros y de las entradas del ambiente. Los aportes de las fuentes asociados a

la planta de celulosa proyectada se describen en la Parte F, Evaluación de efectos, de este

informe.

La Tabla 4-3 resume los aportes estimados de las fuentes de la ciudad de Paso de los

Toros. Esta estimación supone que el 40% de la población de la ciudad y la localidad

vecina de Centenario son atendidos por la planta depuradora municipal que descarga en el

Río Negro. Supone que cada residente produce aproximadamente 180 L/d de aguas

residuales, 45 g/d de DBO, 1 g/d de fósforo total y 8 g/d de nitrógeno total. La fracción

presente como fosfato, nitrato y amoníaco es una estimación. Se considera que la

descarga de la ciudad ingresa al Río Negro en la grilla numérica 2.

Tabla 4-3: Aportes de las fuentes de Paso de los Toros Parámetro Carga unitaria Valor del parámetro

Población (Paso de los Toros, Centenario) - 14.100 personas

Población atendida (aprox. 40% de la población) - 5.200 personas

Caudal 180 L/d/persona 0,011 m3/s

DBO 45 g/persona/d 250 mg/L

Fósforo total 1 g/persona/d 6 mg/L

Fosfato - 5 mg/L

Nitrógeno total 8 g/persona/d 44 mg/L

Nitrato - 13 mg/L

Amoníaco - 6 mg/L

La Figura 4-5 presenta el caudal de descarga de las entradas del ambiente al Embalse de

Baygorria; la Parte A, Balance hídrico, de este informe describió las entradas del ambiente

a los Embalses de Bonete y Palmar. Figura 4-6 a la Figure 4-10 presentan la calidad

supuesta de las aguas de entrada para cada uno de los embalses. Como se muestra, las

concentraciones de fósforo total, fosfato, nitrógeno total y nitrato se suponen constantes


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.7

durante el período de simulación de 2008 a 2016, y la concentración de amoníaco se

considera cero. En realidad, la calidad de las entradas puede variar con el tiempo e incluir

niveles traza de amoníaco. Los datos disponibles son insuficientes para caracterizar con

exactitud estas complejidades.

Figura 4-6: Concentración supuesta de fósforo total en las entradas al Río Negro


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.8

Figura 4-7: Concentración supuesta de fosfato en las entradas al Río Negro


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.9

Figura 4-8: Concentración supuesta de nitrógeno total en las entradas al Río Negro


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.10

Figure 4-9: Concentración supuesta de nitrato en las entradas al Río Negro


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.11

Figure 4-10: Concentración supuesta de amoníaco en las entradas al Río Negro

4.5 Temperatura del agua

La Figura 4-11 presenta la temperatura del agua supuesta utilizada en el modelo. La

temperatura del agua se basó en los valores mensuales promedio obtenidos de los datos

disponibles para cada embalse. Se supone la misma distribución mensual para cada año

de la simulación.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 4.12

Figura 4-11: Temperaturas del agua supuestas

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua SECCIÓN 5.0 – CALIBRACIÓN DEL MODELO

Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.1

5.0 CALIBRACIÓN DEL MODELO

La calibración del modelo proporciona una prueba inicial del mismo mediante la

comparación de las observaciones de campo con las predicciones del modelo. Mediante

este proceso, los valores de los parámetros se ajustan dentro del rango establecido en la

literatura para lograr la ‘mejor adecuación’. El modelo luego se aplicó a un conjunto de

datos independiente sin ajuste de parámetros para validar el modelo. En la aplicación, los

datos disponibles para los Embalses de Bonete y Baygorria se usaron para la calibración, y

los datos disponibles para el Embalse de Palmar se usaron para la validación.

Los parámetros de calibración que se presentan a continuación incluyen clorofila α, nitrato,

amonio, nitrógeno total, fosfato, fósforo total y oxígeno disuelto. Las siguientes secciones

describen la calibración para cada uno de estos parámetros.

5.1 Clorofila α

La Figura 5-1 presenta la calibración del modelo para la clorofila α. Compara las

predicciones del modelo con los datos de campo medidos para cada uno de los tres

embalses a lo largo del Río Negro. Los datos medidos incluyen el monitoreo de rutina

realizado por UTE y DINAMA. Los datos de UTE se identifican como Bonete brazo, Bonete

centro, Baygorria brazo, Baygorria centro, Palmar brazo y Palmar centro. Los datos de

DINAMA se identifican como Bonete RN5, Baygorria RN6, Baygorria RN7, Baygorria RN9,

Palmar RN10, Palmar RN11, Palmar RN12 y Palmar RN13.

Los datos medidos proporcionan un registro del ciclo de crecimiento de las algas durante

un período de nueve años de enero de 2008 a diciembre de 2016. En general, los datos

muestran altas concentraciones de clorofila α durante el verano y bajas concentraciones

durante el invierno. La concentración pico varía dentro de cada embalse y de un año a

otro. Las concentraciones también varían de una estación de monitoreo a otra, debido a

diferencias en la ubicación y el momento del muestreo.

En general, las predicciones del modelo siguen el mismo patrón general que los datos de

campo. El modelo generalmente refleja la fase de crecimiento inicial al comienzo del

verano, pero tiende a subestimar la concentración pico durante el verano y sobrestimar la

concentración decreciente durante el otoño.

El modelo predice floraciones de algas de similar magnitud cada año, ya que supone una

concentración de entrada constante de nitrato, amonio y fosfato, y una temperatura del

agua mensual promedio constante. Las diferencias entre los años se relacionan con

diferencias de caudal.

Los datos de campo muestran mayores diferencias entre los años que las previstas por el

modelo; esto es de esperar, ya que el modelo usa una concentración de entrada constante

para los nutrientes.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.2

Figura 5-1: Calibración del modelo – Clorofila α


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.3

El modelo puede subestimar la concentración pico de clorofila α, ya que el mismo predice

la concentración promedio sobre el volumen de la celda numérica. Los datos de UTE son

un conglomerado sobre la zona fótica cerca del medio del canal, mientras que los datos de

DINAMA son una muestra al azar cerca del medio del canal y próximo a la superficie. Es

de esperar que la concentración promedio sobre un volumen sea menor que una medida

discreta en el medio del canal y próximo a la superficie.

La Figura 5-2 ilustra este punto. La figura fue tomada del satélite Landsat durante una

floración de algas el 31 de enero de 2013. Las floraciones de algas se ven como manchas

verdes en el canal principal y el ramal afluente. Ese día, UTE midió concentraciones de

clorofila α de 38 y 225 µg/L en centro y brazo, mientras que el modelo previó una

concentración de 10 µg/L en la grilla numérica 10. UTE puede haber muestreado

directamente dentro de la floración de algas visible, arrojando las altas concentraciones,

mientras que el modelo previó una concentración promedio sobre el volumen de la celda

numérica.

Figura 5-2: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 31 de enero de 2013

La Figura 5-3 compara los valores medidos y previstos como una distribución de

frecuencias en el período de diciembre a marzo. La concentración medida de clorofila α

excede 2,1 µg/L 90% del tiempo, en promedio, excede 7,7 µg/L 50% del tiempo, en

promedio, y excede 15,9 µg/L 10% del tiempo, en promedio. En comparación, la

concentración prevista de clorofila α excede 3,8 µg/L 90% del tiempo, excede 8,5 µg/L 50%

del tiempo, y excede 14,3 µg/L 10% del tiempo. El modelo puede introducir un sesgo hacia

arriba en el rango inferior de clorofila α observada y un sesgo hacia abajo en el rango


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.4

superior de clorofila α observada. El sesgo en el rango superior de los valores observados

es esperable por las razones descritas anteriormente.

Figura 5-3: Calibración del modelo – Frecuencia de excedencia de clorofila α

La concentración de clorofila α varía debido a la cinética de crecimiento de las algas, tal

como se describe en la Sección 2.1 y se caracteriza en la Ecuación 2-1. Ecuación 2-1 se

puede reescribir de la forma presentada en la Ecuación 5-1, que iguala el cambio temporal

en la concentración de clorofila α con la tasa neta de crecimiento y mortalidad. Esta tasa se

puede inferir directamente de los datos medidos de clorofila α.

ln (

𝐶𝑃𝑡+1

𝐶𝑃𝑡 ) ∙

1

𝑡𝑡+1 − 𝑡𝑡= (𝑅𝐺 − 𝑅𝑅 − 𝑅𝐸 − 𝑅𝑀 − 𝑅𝑆) = 𝑅𝑁𝐸𝑇 Ecuación 5-1

Donde: CP = concentración de fitoplancton (µg/L) RG = tasa de crecimiento de las algas (día-1) RR = tasa de respiración (día-1) RE = tasa de excreción (día-1) RM = tasa de mortalidad de las algas (día-1) RS = velocidad de sedimentación (día-1) RNET = tasa neta de crecimiento y mortalidad de las algas (día-1) t = tiempo (día)

La Figura 5-4 presenta la tasa neta de crecimiento y mortalidad calculada a partir de los

datos medidos de clorofila α. Los resultados se resumen mensualmente para ilustrar la

naturaleza estacional de la cinética de crecimiento de las algas. Como se muestra, el

crecimiento prevalece de noviembre a abril y la mortalidad prevalece el resto del año.

El modelo predice el crecimiento y mortalidad de las algas a partir de la serie de

ecuaciones y parámetros presentada en la Sección 2.0. La tasa prevista da cuenta de los

efectos de la temperatura, la luz y los nutrientes en el crecimiento y mortalidad de las

algas. Figura 5-4 presenta la tasa prevista (indicada por los círculos rojos) para su


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.5

comparación con la tasa calculada a partir de los datos medidos de clorofila α. Como se

muestra, la tasa prevista sigue el mismo patrón estacional que la tasa calculada y cae

dentro del mismo rango general.

Figura 5-4: Calibración del modelo – Tasa neta de crecimiento/mortalidad

5.2 Nitrato

La Figura 5-5 presenta la calibración del modelo para el nitrato. Compara las predicciones

del modelo con los datos de campo medidos para cada uno de los tres embalses a lo largo

del Río Negro. Los datos medidos incluyen el monitoreo de rutina realizado por UTE y

DINAMA.

Los datos medidos abarcan el mismo período que se presentó para la clorofila α. Los datos

muestran un claro patrón de concentraciones de nitrato elevadas durante el invierno,

seguidas de un marcado descenso durante el verano. Se observa un patrón similar en los

tres embalses, aunque la concentración de nitrato en invierno es generalmente más alta en

el Embalse de Palmar que en los Embalses de Bonete o Baygorria.

En general, las predicciones del modelo siguen el mismo patrón general que los datos de

campo. El modelo generalmente refleja el descenso en las concentraciones de nitrato

durante el verano y el aumento de las mismas durante el invierno. El modelo supone una

concentración de entrada constante, como se analiza en la Sección 4.4. Es así que la

variación temporal observada y prevista en el nitrato se atribuye a la cinética de

crecimiento de las algas y no a la variabilidad en el aporte. A medida que el fitoplancton

crece, utiliza el nitrato disponible causando el rápido descenso en la concentración. La

mortalidad del fitoplancton permite que la concentración de nitrato se recupere mediante

nitrificación del amoníaco y entradas de la cuenca adyacente. El modelo predice estas

dinámicas de forma precisa.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.6

5.3 Amonio

La Figura 5-6 presenta la calibración del modelo para el amonio. Compara las predicciones


del Río Negro.

Los datos medidos muestran un alto grado de variabilidad temporal, aunque con un patrón

menos definido que para el nitrato.

El modelo predice un grado similar de variabilidad temporal que los datos observados. El

modelo supone una concentración de entrada constante de 0 µg/L de amonio para los tres

embalses. Es así que las concentraciones de amonio en los embalses se atribuyen

únicamente a la respiración de las algas y la descomposición del detritus y la materia

orgánica disuelta.

La predicción del modelo para el amonio sigue un patrón opuesto al del nitrato. Durante la

fase temprana del crecimiento de las algas, el fitoplancton utiliza preferentemente el nitrato

disponible, generando el descenso observado en la concentración de nitrato. Durante este

período, la respiración de las algas produce amonio, generando el aumento observado en

la concentración. A medida que las algas crecen, agotan el nitrato disponible y comienzan

a utilizar el amonio disponible. Esto genera un descenso en la concentración de amonio.

Tanto el modelo como los datos de campo muestran este patrón.

5.4 Nitrógeno total

La Figura 5-7 presenta la calibración del modelo para el nitrógeno total. Compara las

predicciones del modelo con los datos de campo medidos para cada uno de los tres

embalses a lo largo del Río Negro. Los datos medidos muestran variabilidad, pero sin un

patrón temporal o espacial claro.

El modelo predice una concentración relativamente constante de nitrógeno total, lo que

refleja las concentraciones de entrada constantes supuestas para nitrato, amoníaco y

nitrógeno orgánico.

5.5 Fosfato

La Figura 5-8 presenta la calibración del modelo para el fosfato. Compara las predicciones


del Río Negro.

Los datos medidos muestran un patrón estacional similar al nitrato, con concentraciones

más altas durante el invierno que durante el verano. El patrón estacional para el fosfato es

menos pronunciado que para el nitrato, y menos pronunciado en el Embalse de Palmar

que en los Embalses de Bonete y Baygorria.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.7

El modelo generalmente predice un patrón estacional similar a los datos observados,

aunque la diferencia entre estaciones prevista es menor que la observada. Esto podría

deberse a la entrada constante supuesta para el fosfato, como se analiza en la Sección

4.4, siendo que las entradas probablemente varíen con la estación.

La cinética de crecimiento de las algas puede explicar la variación temporal del fosfato. A

medida que el fitoplancton crece, utiliza el fosfato disponible causando el descenso en la

concentración. La mortalidad del fitoplancton permite que la concentración de fosfato se

recupere mediante la descomposición del detritus y la materia orgánica disuelta, y

mediante las entradas de la cuenca adyacente.

5.6 Fósforo total

La Figura 5-9 presenta la calibración del modelo para el fósforo total. Los datos medidos

muestran variabilidad, pero sin un patrón temporal claro.

El modelo predice una concentración relativamente constante de fósforo total para los

Embalses de Bonete y Baygorria, lo que refleja las concentraciones de entrada constantes

supuestas para fosfato y detritus.

5.7 Demanda bioquímica de oxígeno

La Figura 5-10 presenta la calibración del modelo para la demanda bioquímica de oxígeno

en 5 días. Por lo general, los datos medidos están por debajo del límite de detección

analítico, con unas pocas excepciones.

El modelo calcula la demanda bioquímica de oxígeno a partir de la concentración calculada

de materia orgánica disuelta. Por lo general, la concentración prevista está en el límite de

detección analítico o por debajo del mismo, similar a la observada.

5.8 Oxígeno disuelto

La Figura 5-11 presenta la calibración del modelo para el oxígeno disuelto y la Figura 5-12

presenta la misma información pero como saturación de oxígeno disuelto.

Los datos medidos muestran concentraciones relativamente altas de oxígeno disuelto,

generalmente próximas a la saturación. Durante el verano de 2013 y 2015, la

concentración de oxígeno disuelto superó los niveles de saturación. Los niveles de oxígeno

disuelto cayeron por debajo de la saturación en varias ocasiones, con un mínimo de 40%

registrado en el Embalse de Palmar en junio de 2011 y febrero de 2014.

El modelo generalmente predice niveles de oxígeno disuelto próximos a la saturación. Esta

predicción se atribuye a una demanda de oxígeno relativamente baja y una reaireación

atmosférica relativamente alta.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.8

Figura 5-5: Calibración del modelo – Nitrato


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.9

Figura 5-6: Calibración del modelo – Amonio


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.10

Figura 5-7: Calibración del modelo – Nitrógeno total


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.11

Figura 5-8: Calibración del modelo – Fosfato


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.12

Figura 5-9: Calibración del modelo – Fósforo total


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.13

Figura 5-10: Calibración del modelo – DBO


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.14

Figura 5-11: Calibración del modelo – Oxígeno disuelto


Ref. 18-2423 Agosto 2018 5.15

Figura 5-12: Calibración del modelo – Saturación de oxígeno disuelto

Planta de celulosa de UPM, Evaluación de la calidad del agua, Parte E, Modelo de calidad del agua SECCIÓN 6.0 – ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.1

6.0 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

El modelo de calidad del agua incluye una serie de parámetros que caracterizan los

procesos físicos y bioquímicos que definen la cinética de crecimiento de las algas y del

oxígeno disuelto en el Río Negro. La Sección 2.6 resume los valores específicos asignados

a cada uno de estos parámetros. Estos valores de los parámetros tienen un grado de

incertidumbre debido a la naturaleza por la que se caracterizaron. Un análisis de

sensibilidad evalúa cómo esta incertidumbre se traduce en incertidumbre en la predicción

general del modelo. Esto identifica aquellos parámetros que tienen la mayor influencia

sobre el resultado previsto, y con ello, un medio para identificar los parámetros que

merecen mayor investigación.

La Sección 6.1 describe el enfoque general, la Sección 6.2 aborda aquellos parámetros

que influyen en la cinética de crecimiento de las algas, y la Sección 6.3 aborda aquellos

parámetros que influyen en la cinética del oxígeno disuelto.

6.1 Enfoque

El análisis de sensibilidad se ajusta a los requisitos especificados en las directivas de la

DINAMA para la preparación del estudio de impacto ambiental para el proyecto (DINAMA,

2017). La directiva establece:

En todas las simulaciones que se realicen se deberá, complementariamente,

determinar la sensibilidad del modelo, a través de rango de resultados obtenidos

ante una variación de ± 20% en parámetros claves de la modelización efectuada.

La Tabla 2-1 a la

Tabla 2-4 resumen los parámetros usados en el modelo, y la Tabla 6-1 resume los

parámetros claves relacionados con la cinética de crecimiento de las algas y del oxígeno

disuelto. El modelo se aplicó en el rango de valores de los parámetros comprendido entre

más y menos 20% del valor esperado.

El análisis de sensibilidad se aplicó al mismo caudal y condiciones de fondo usados en la

calibración del modelo, como se analiza en la Sección 5.0, aunque solo se consideró el

período de setiembre de 2012 a diciembre de 2016.

El análisis de sensibilidad se centra fundamentalmente en la cinética de crecimiento de las

algas y del oxígeno disuelto, ya que estos suelen ser los puntos finales ambientales

considerados en un estudio de impacto ambiental para una planta de celulosa. La

evaluación del crecimiento de las algas también considera los ciclos de nutrientes,

particularmente fosfato, nitrato y amoníaco, ya que estas formas biodisponibles de

nutrientes influyen en la cinética de crecimiento de las algas.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.2

El análisis de sensibilidad también tuvo en cuenta parámetros físicos, como la velocidad

del viento y la profundidad del agua, ya que estos parámetros influyen en diversos

procesos bioquímicos.

Tabla 6-1: Lista de parámetros para el análisis de sensibilidad

Parámetro Símbolo Unidades Valor -20% Valor usado en el modelo

Valor +20%

Crecimiento de las algas Gmax día-1

0,73 0,91 1,09

Respiración de las algas kR día-1

0,05 0,06 0, 07

Excreción de las algas KE día-1

0,008 0,01 0,012

Mortalidad de las algas kM día-1

0,021 0,026 0,031

Demanda bioquímica de oxígeno kBOD día-1

0,16 0,20 0,24

Tasa de descomposición del detritus Kdt día-1

0,06 0,08 0,10

Tasa de descomposición de MOD Kdm día-1

0,16 0,20 0,24

Tasa de nitrificación Knh3 día-1

0,12 0,15 0,18

Demanda de oxígeno de los sedimentos Ssod g/m2/día 0,40 0,50 0,60

Reaireación (como velocidad del viento) w m/s 4 5 6

Coeficiente de extinción de luz Ke m-1 2,16 2,7 3,24

Intensidad de luz de saturación Is ly/día 240 300 360

Coeficiente de temperatura θG sin unidades 1,053 1,066 1,079

Saturación media, nitrógeno KIN µg/L 16 20 24

Saturación media, fósforo KIP µg/L 4 5 6

Saturación media, fitoplancton γP µg/L 60 75 90

Saturación media, nitrificación γnit µg/L 1,6 2,0 2,4

Relación nitrógeno/clorofila δnc sin unidades 8 10 12

Relación fósforo/clorofila δpc sin unidades 0,72 0,9 1,08

6.2 Análisis de sensibilidad para el crecimiento de las algas

La Figura 6-1 a la Figura 6-16 presentan el análisis de sensibilidad para los parámetros

que influyen en la cinética de crecimiento de las algas, y la Tabla 6-2 resume los resultados

en orden de sensibilidad relativa. Los siguientes puntos resumen los principales hallazgos:

El modelo presenta la mayor sensibilidad frente a la tasa de crecimiento de las

algas, coeficiente de extinción de la luz, intensidad de luz de saturación, tasa de

respiración de las algas y tasa de mortalidad de las algas. Una incertidumbre del

20% en el valor de los parámetros conduce a una incertidumbre mucho mayor en la

concentración pico prevista de clorofila α, así como a un cambio en el momento del

pico, de fines del verano a principios del verano. También conduce a una

incertidumbre significativa en la concentración prevista de fosfato, nitrato y

amoníaco.

El modelo también es sensible a la concentración de nitrógeno total de entrada,

tasa de excreción de las algas, relación nitrógeno/clorofila, tasa de descomposición

del detritus, concentración de fósforo total de entrada, y constante de saturación

media para el fitoplancton y el nitrógeno. Una incertidumbre del 20% en el valor de

los parámetros conduce a una incertidumbre similar o mayor en las

concentraciones previstas del pico de clorofila α y de los nutrientes.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.3

El modelo no es sensible a los otros parámetros evaluados. Una incertidumbre del

20% en el valor de los parámetros tiene escasa influencia, si es que tiene, en las

concentraciones previstas del pico de clorofila α o de los nutrientes.

Tabla 6-2: Resumen del análisis de sensibilidad para el crecimiento de las algas

Parámetro Símbolo

Concentración prevista de clorofila α (µg/L) Rango relativo en

concentración prevista

a

al valor del parámetro

– 20%



+ 20%

Crecimiento de las algas Gmax 0,8 18,1 32,4 1,7

Coeficiente de extinción de luz Ke 1,1 18,1 32,6 1,7

Respiración de las algas kR 26,1 18,1 2,8 -1,3

Intensidad de luz de saturación Is 5,0 18,1 26,0 1,2

Mortalidad de las algas kM 29,4 18,1 9,0 -1,1

Conc. entrada nitrógeno total CTN 10,1 18,1 22,4 0,7

Excreción de las algas KE 23,9 18,1 13,6 -0,6

Relación nitrógeno/clorofila δnc 22,4 18,1 14,2 -0,5

Tasa de descomposición del detritus Kdt 14,6 18,1 21,2 0,4

Conc. entrada fósforo total CTP 12,6 18,1 19,1 0,4

Saturación media, fitoplancton γP 21,5 18,1 15,3 -0,3

Saturación media, nitrógeno KIN 19,9 18,1 14,7 -0,3

Coeficiente de temperatura θG 15,1 18,1 21,4 0,3

Saturación media, fósforo KIP 19,0 18,1 15,5 -0,2

Relación fósforo/clorofila δpc 18,6 18,1 17,2 -0,1

Tasa de descomposición de MOD Kdm 17,7 18,1 18,4 0,0

Demanda bioquímica de oxígeno kBOD 17,7 18,1 18,4 0,0

Tasa de nitrificación Knh3 18,1 18,1 18,1 0,0

Demanda de oxígeno de los sedimentos Ssod 18,1 18,1 18,1 0,0

Reaireación (como velocidad del viento) w 18,1 18,1 18,1 0,0

Saturación media, nitrificación γnit 18,1 18,1 18,1 0,0 a Rango relativo en concentración

prevista =

(concentración prevista al valor +20% - concentración prevista al valor -20%) / (concentración prevista al valor del parámetro)


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.4

Figura 6-1: Sensibilidad del modelo – Tasa de crecimiento de las algas

Figura 6-2: Sensibilidad del modelo – Tasa de respiración de las algas


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.5

Figura 6-3: Sensibilidad del modelo – Tasa de excreción de las algas

Figura 6-4: Sensibilidad del modelo – Tasa de mortalidad de las algas


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.6

Figura 6-5: Sensibilidad del modelo – Tasa de descomposición del detritus

Figura 6-6: Sensibilidad del modelo – Tasa de descomposición de MOD


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.7

Figura 6-7: Sensibilidad del modelo – Tasa de nitrificación

Figura 6-8: Sensibilidad del modelo – Coeficiente de temperatura


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.8

Figura 6-9: Sensibilidad del modelo – Coeficiente de extinción de luz

Figura 6-10: Sensibilidad del modelo – Intensidad de luz de saturación


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.9

Figura 6-11: Sensibilidad del modelo – Constante de saturación media para el fitoplancton

Figura 6-12: Sensibilidad del modelo – Constante de saturación media para la nitrificación


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.10

Figura 6-13: Sensibilidad del modelo – Relación nitrógeno/clorofila α

Figura 6-14: Sensibilidad del modelo – Relación fósforo/clorofila α


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.11

Figura 6-15: Sensibilidad del modelo – Concentración de nitrógeno total de las entradas del ambiente

Figura 6-16: Sensibilidad del modelo – Concentración de fósforo total de las entradas del ambiente


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.12

6.3 Análisis de sensibilidad para el oxígeno disuelto

La Figura 6-17 presenta el análisis de sensibilidad para los parámetros que influyen en la

cinética del oxígeno disuelto. Los datos de campo y las predicciones del modelo indican

concentraciones de oxígeno disuelto próximas a los niveles de saturación. Esto apunta a la

reaireación atmosférica como el proceso dominante que influye en la cinética del oxígeno

disuelto en el Río Negro. Así, el modelo muestra una sensibilidad limitada a las

incertidumbres relacionadas con los valores de los parámetros relativos al oxígeno

disuelto.


Ref. 18-2423 Agosto 2018 6.13

Figura 6-17: Sensibilidad del modelo – Oxígeno disuelto


SECCIÓN 7.0 – FLORACIONES DE ALGAS SUPERFICIALES VISIBLES

Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.1

7.0 FLORACIONES DE ALGAS SUPERFICIALES VISIBLES

La Parte C, Biota acuática, de este informe presentó informes de los medios, fotografías e

imágenes satelitales para apoyar la caracterización de las floraciones de algas

superficiales visibles en los embalses del Río Negro. Estos informes se comparan con las

concentraciones de clorofila α medidas y previstas, para así seguir validando el modelo.

La Figura 7-1 presenta una fotografía aérea mostrando una floración de algas superficial

en el Embalse de Palmar ocurrida el 6 de marzo de 2010, y la Figura 7-2 presenta las

concentraciones de clorofila α medidas y previstas durante el verano de 2010.

Figura 7-1: Fotografía de una floración de algas a lo largo del Río Negro, 2010

Figura 7-2: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Palmar, verano de 2010



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.2

La concentración medida de clorofila α el 1 de marzo de 2010 fue de 14 µg/L, en

comparación con una concentración prevista de 19 µg/L. El valor medido fue recogido por

UTE en el medio del canal y sobre la zona fótica, mientras que el previsto es representativo

de la concentración promedio sobre el volumen del embalse. Esta comparación implica que

una concentración medida o prevista de clorofila α dentro de este rango podría asociarse

con una floración de algas superficial visible en algún lugar del embalse.

La Figura 7-3 proporciona una comparación similar para informes de otros medios sobre

floraciones de algas visibles (de la Parte C).

Figura 7-3: Comparación de floraciones visibles informadas en los medios con la clorofila prevista



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.3

La Figura 7-4 a la Figura 7-9 comparan la concentración medida y prevista de clorofila α

con las imágenes satelitales de tres eventos de floración diferentes, y la Figura 7-10

presenta los resultados para todas las imágenes satelitales en el período de 2008 a 2016.

La Figura 7-4 y la Figura 7-5 comparan los resultados para un evento de floración ocurrido

en el Embalse de Baygorria el 27 de febrero de 2011. La floración de algas superficial es

claramente evidente en el canal principal y los brazos norte hacia el extremo del embalse

ubicado aguas abajo. Las floraciones se ven como manchas verdes, típicas de las

floraciones de algas. La concentración medida de clorofila α el 1 de marzo de 2011 fue de

7 µg/L, en comparación con una concentración prevista de 16 µg/L.

Figura 7-4: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 27 de febrero de 2011

Figura 7-5: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Baygorria, verano de 2011



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.4


en el Embalse de Baygorria el 31 de enero de 2013. La floración de algas superficial es

evidente en el canal principal y los brazos norte hacia el extremo del embalse ubicado

aguas abajo. La concentración medida de clorofila α ese día fue de 38 y 225 µg/L en centro

y brazo, mientras que la concentración prevista fue de 10 µg/L. (La Figura 7-7 no muestra

el valor superior, a fin de mantener una escala consistente en todas las figuras). Los

valores medidos superan a los previstos ya que representan muestras discretas dentro de

la floración de algas, mientras que los previstos representan un promedio volumétrico

sobre la parte inferior del embalse.

Figura 7-6: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 31 de enero de 2013

Figura 7-7: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Baygorria, verano de 2013



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.5


en el Embalse de Bonete el 24 de febrero de 2016. El evento se registra mediante las

concentraciones medidas y previstas de clorofila α de 40 y 32 µg/L. La imagen satelital del

25 de febrero de 2016 no muestra evidencia de una floración de algas visible. La

decoloración en la imagen se interpreta como una ligera nubosidad.

Figura 7-8: Imagen satelital de floraciones de algas visibles, 25 de febrero de 2016

Figura 7-9: Clorofila α medida y prevista, Embalse de Bonete, verano de 2016

La Figura 7-10 presenta los resultados para los tres embalses en el período de 2008 a

2016. Las concentraciones medidas y previstas de clorofila α se toman de los resultados

de calibración presentados en la Figura 5-1, y las interpretaciones de las imágenes

satelitales se toman del análisis presentado en la Parte C, Biota acuática, de este informe.

Las interpretaciones de las imágenes satelitales se muestran como símbolos (cuadrados

rojos unidos por una línea roja). Estos símbolos identifican la presencia o ausencia de una

floración de algas visible y un rápido indicio de su magnitud relativa. Los símbolos no

representan la concentración de clorofila α. Si, en la inspección visual, la imagen satelital

no reveló indicio de una floración de algas visible, se le asignó al símbolo un valor de 0. Si

indica una floración de algas visible, se le asignó al símbolo un valor de 10, 20 o 30

dependiendo de la extensión relativa de la floración. La ausencia de un símbolo para un

día particular indica la ausencia de una imagen satelital o nubosidad ese día.



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.6

La comparación muestra que, en general, una floración de algas visible es evidente a partir

de las imágenes satelitales cuando la concentración medida o prevista de clorofila α

excede aproximadamente 10 µg/L.

Esto no implica que una concentración de clorofila α de 10 µg/L sea o no visible.

Simplemente indica que es probable que haya una floración de algas superficial visible en

algún lugar del embalse cuando las concentraciones medidas o previstas de clorofila α

superan los 10 µg/L.

Figura 7-10: Comparación de las floraciones visibles a partir de imágenes satelitales con la clorofila prevista



Ref. 18-2423 Agosto 2018 7.7

Cabe destacar que las concentraciones de clorofila α proporcionan un indicio de la

presencia de algas, pero otros factores además de la clorofila α determinan si las algas

forman o no una floración superficial visible. Viento, olas, corrientes, intensidad de la luz,

temperatura, hora del día y especies de algas son todos factores que determinan si se

forma o no una floración visible en la superficie o si se dispersa a través de la columna de

agua y el cuerpo de agua. Los programas de monitoreo de UTE y DINAMA fueron

diseñados para registrar las características generales de calidad del agua en los embalses,

y no la naturaleza específica de las floraciones de algas. Análogamente, el modelo aquí

descrito fue desarrollado para predecir las características generales de calidad del agua y

no la naturaleza específica de las floraciones de algas superficiales visibles. Las

floraciones visibles se pueden inferir a partir de las concentraciones medidas y previstas de

clorofila α.


SECCIÓN 8.0 - REFERENCIAS

Ref. 18-2423 Agosto 2018 8.1

8.0 REFERENCIAS

Akar and Jirka, 1990. CORMIX3: an expert system for the analysis and prediction of

buoyant surface discharges.

Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME). 2004. Canadian water quality

guidelines for the protection of aquatic life: Phosphorus: Canadian Guidance

Framework for the Management of Freshwater Systems.

Chapra, S.C., 1995. Introduction to Water Quality Modeling. NALMS 95 Workshop.

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DINAMA, 2018. Términos de Referencia para la elaboración del Estudio de Impacto

Ambiental para el Proyecto de Planta de celulosa Paso de los Toros. 13 de abril de

2018.

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Thomann R.V., and J.A. Mueller, 1987. Principles of Surface Water Quality Modeling and

Control. Harper & Row, Publishers, Inc.

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Laterally Averaged Model of Hydrodynamics and Water Quality. User’s Manual.

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USEPA, 1985. Rates, Constants and Kinetics Formulations in Surface Water Quality

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