Calidad del Agua –

Perspectiva Global Estudios, conceptos y ejemplos internacionales

Sesión 1-3b – Programa Monitoreo Internacional – Caso de Estudio

Sponsored by: Gidahatari – gestión sostenible del agua

Fiesta Hotel & Casino, Lima, Peru

Sábado, 3 Novimebre 2012

Casos de Estudios Internacionales - Salinidad

• I-1 -- México

• I-2 -- Perú

• I-3 -- Irán

• I-4 -- Republica de Yemen

• I-5 -- Alemania

I-1 – México, Aspectos de Diseño del Programa de GW-WQ

• Revisión del Proyecto PROMMA del Banco Mundial.

• Funciones de la Comisión Nacional del Agua (CNA), Gerencia de Aquas Subterráneas (GAS) y Gerencia de Saneamiento y Calidad del Agua (GSCA).

• Formación del Grupo de Trabajo ASyCA.

• Esfuerzos de diseño de ls red durante 1996 y 1997.

• PROMMA Revisión Provisional (1998); formulación de Norma (1999)

I-1 Unidades de Gestión de WR, México

Regiones Hidrologicas de México

I-1 México – Acuíferos

I-1 México – 649 Acuíferos Delimitados

CNA Histórico de México Red de GW-WQ

I-1 Mérida, Estado de Yúcatan, México

I-1 Calidad de GW, Tendencia LT, P32-025

I-2 Minería en Perú –

Programa de Monitoreo

• Problemas, Principales Iones e Indicadores de Salinidad

• Series de tiempo, detección de cambios (tendencias en el tiempo) – Comparación de campo en función de SC de laboratorio.

– Desarrollo de X-Y regresiones, iones vs SC

• Aspectos Control de evaluación de la calidad – Identificación y manejo de los valores atípicos

I-2 Conductancia específica Laboratorio vs. Campo

(tiempo y serie de datos originales)

AF-A, Conductance Time-Series, Reported Values

04/25/07, 22290

04/20/05, 7290

0

5000

10000

15000

20000

25000

11/05/01 03/20/03 08/01/04 12/14/05 04/28/07 09/09/08

Sample Date

Co

nd

uc

tan

ce

, u

S/c

m

I-2 Conductancia específica

Laboratorio vs. Campo (tiempo y serie de datos modificados)

AF-A, Conductance Time-Series, Adjusted Values

04/20/05, 7290

11/17/05, 649

12/14/06, 6090

0

1500

3000

4500

6000

7500

11/05/01 03/20/03 08/01/04 12/14/05 04/28/07 09/09/08

Sample Date

Co

nd

ucta

nce, u

S/c

m

COND-FIELD µS/cmTDS

COND-LAB µS/cmTDS

I-2 - Regresión – SC Campo vs. Laboratorio [Ejemplo del Norte del Perú]

Site AF-A, Field vs. Lab Conductance

Cond-Lab = 1.0052 x Cond-Field + 153.32

R2 = 0.83

0

800

1600

2400

3200

4000

4800

5600

6400

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

La

b C

on

du

cta

nc

e, u

S/c

m

I-2 Salinidad vs. Conductancia Específica

Site AF-A, Salinity vs. Field Conductance

Salinity = 0.5492 x Field-Conductance - 189.64

R2 = 0.91

0

600

1200

1800

2400

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

Sa

lin

ity

, m

g/L

Principales Iones vs. Conductancia Específica

Site AF-A, Hardness vs. Lab Conductance

y = 0.409x - 313.56

R2 = 0.67

0

300

600

900

1200

1500

1800

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

Hard

ness C

on

cen

trati

on

, m

g/L

Site AF-A, Sulfate vs. Lab Conductance

SO4 = 0.42 x Field-Conductance - 226.22

R2 = 0.75

0

300

600

900

1200

1500

1800

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

Su

lfate

Co

ncen

trati

on

, m

g/L

Site AF-A, Ca-D vs. Lab Conductance

Ca-D = 0.1149 x Field-Conductance - 16.25

R2 = 0.40

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

Calc

ium

-Dis

so

lved

Co

ncen

trati

on

, m

g/L

Site AF-A, Na-D vs. Lab Conductance

Na-T = 0.1467 x Field-Conductance - 56.659

R2 = 0.31

0

200

400

600

800

1000

1200

0 800 1600 2400 3200 4000 4800

Field Conductance, uS/cm

So

diu

m-D

isso

lved

Co

ncen

trati

on

, m

g/L

I-3 Caso de Estudio en Iran

• Problemas – Series de Tiempo

– Regression regional, relación X-Y

– limitados datos correspondientes a los caudales

• QA / QC - valores anómalos y valores extremos

I-3 DS-SC datos combinados de 10 ríos iraníes

Figure X -- Ten Iranian Rivers, TDS vs. SC

y = 0.6624x - 8.5535

R2 = 0.9427

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400

Specific Conductance, uS/cm

Die

so

lved

So

lid

s,

mg

/L

I-3 Regresión TDS-SC para las estaciones individuales

Figure 9 -- Station 41-163 Aliabad, TDS vs. SC

y = 0.7101x - 33.815

R2 = 0.97

140

240

340

440

540

640

740

840

940

250 350 450 550 650 750 850 950 1050 1150 1250 1350 1450

Specific Conductance, uS/cm

Die

so

lved

So

lid

s,

mg

/L

Figure 6 -- Station 41-157 Ooshan, TDS vs. SC

y = 0.2602x + 119.22

R2 = 0.14

100

125

150

175

200

225

250

275

300

150 200 250 300 350 400 450

Specific Conductance, uS/cm

Die

so

lved

So

lid

s,

mg

/L

I-3 Series temporales, flujos y SC

Figure 15 - Station 4-165 - B Tangeh, Streamflow Time Series

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0

4/7/

1971

4/7/

1973

4/7/

1975

4/7/

1977

4/7/

1979

4/7/

1981

4/7/

1983

4/7/

1985

4/7/

1987

4/7/

1989

4/7/

1991

4/7/

1993

4/7/

1995

4/7/

1997

4/7/

1999

Sample Date

Str

eam

flo

w,

m3/s

Figure 16 - Station 4-165 - B Tangeh, Specific-Conductance Time

Series

100

150

200

250

300

350

400

4/7/

1971

4/7/

1973

4/7/

1975

4/7/

1977

4/7/

1979

4/7/

1981

4/7/

1983

4/7/

1985

4/7/

1987

4/7/

1989

4/7/

1991

4/7/

1993

4/7/

1995

4/7/

1997

4/7/

1999

Sample Date

Str

eam

flo

w,

m3/s

I-4 Republica de Yemen – Una Zona de escasez de agua

Ley Islámica de Aguas y Protección Ambiental

¿Cuáles son los problemas del agua en Yemen?

• Escasez de agua (con especial atención a las aguas

subterráneas) • Altas tasas de crecimiento de la población • Políticas e instituciones • Contaminación del agua • La falta de objetivos sostenibles

(planning/management)

• Sensibilización y educación en temas de recursos hídricos

• Ineficacia de los proyectos financieros de los donantes – El banco Mundial – Varias agencias de U.N. (UNDP) – Otros Gobiernos (e.g., The Netherlands)

Yemen - “Gestión“ del Agua / aguas residuales en la capital Saná

Sana’a, La Capital de Yemen

• Habitantes en1962, 62.000 • Población en 1998, 1,2 M • Aprox. 15% sewered • Abastecimiento de agua

• Algunos pozos, problemas de WQ

• Camiones cisterna para abastecer

• La migración a los suburbios • Casco antiguo / zuk en el

centro • Sitio Cultural de la UNESCO

Wadi servido como camino

I-5 – Cuenca río Broel, Alemania Fuente: Uli Michl, FSU-Jena (Separate examples for Alsdorf basin to

follow)

North Fork Clear Creek, concentraciones de fósforo total y disuelto

North Fork Clear Creek at mouth (Site CC-50), Phosphorus Species, 1994-2009

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

2/7

/1994

7/1

1/1

994

2/6

/1995

7/1

0/1

995

2/5

/1996

7/1

5/1

996

2/2

4/1

997

7/1

4/1

997

2/9

/1998

7/1

3/1

998

2/8

/1999

7/1

2/1

999

2/7

/2000

7/1

7/2

000

2/5

/2001

7/1

6/2

001

2/4

/2002

7/1

5/2

002

2/3

/2003

7/1

4/2

003

2/2

/2004

7/1

2/2

004

2/7

/2005

7/1

8/2

005

2/6

/2006

7/1

0/2

006

2/5

/2007

7/1

6/2

007

2/1

1/2

008

7/2

8/2

008

2/2

/2009

7/1

3/2

009

5/2

7/2

010

Survey Date

To

tal/D

isso

lved

Ph

osp

ho

rus, m

g/L

Diss. P

TP

Cambiar a más remoción de Fósforo, Blackhawk/Central City WWTP, NFCC

CC-13a Black Hawk/Central City WWTPs, Total Phosphorus, 1994-2010

(New facility on line beginning in August 2005 )

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

2/7/

1994

7/11

/199

4

2/6/

1995

7/10

/199

5

2/5/

1996

7/15

/199

6

2/24

/199

7

7/14

/199

7

2/9/

1998

7/13

/199

8

2/8/

1999

7/12

/199

9

2/7/

2000

7/17

/200

0

2/5/

2001

7/16

/200

1

2/4/

2002

7/15

/200

2

2/3/

2003

7/14

/200

3

2/2/

2004

7/12

/200

4

02/0

7/05

07/1

8/05

02/0

7/06

07/1

0/06

02/0

5/07

07/1

6/07

02/1

1/08

07/2

8/08

02/0

2/09

07/1

3/09

02/0

1/10

Survey Date

To

tal-

Ph

osp

ho

rus C

on

cen

trati

on

, m

g/L

North Fork Clear Creek vs. WWTP, Concentración Total de Nitrógeno

North Fork Clear Creek at mouth (Site CC-50), Total Nitrogen, 1994-2009

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

2/7

/1994

7/1

1/1

994

2/6

/1995

7/1

0/1

995

2/5

/1996

7/1

5/1

996

2/2

4/1

997

7/1

4/1

997

2/9

/1998

7/1

3/1

998

2/8

/1999

7/1

2/1

999

2/7

/2000

7/1

7/2

000

2/5

/2001

7/1

6/2

001

2/4

/2002

7/1

5/2

002

2/3

/2003

7/1

4/2

003

2/2

/2004

7/1

2/2

004

2/7

/2005

7/1

8/2

005

2/6

/2006

7/1

0/2

006

2/5

/2007

7/1

6/2

007

2/1

1/2

008

7/2

8/2

008

2/2

/2009

7/1

3/2

009

5/2

7/2

010

Survey Date

To

tal N

itro

gen

as N

, m

g/L

CC-13a Black Hawk/Central City WWTPs, Total Nitrogen, 1994-2010

(New facility on line beginning in August 2005 )

y = -0.0927x + 15.471

R2 = 0.2893

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

2/7/

1994

2/6/

1995

2/5/

1996

2/24

/199

7

2/9/

1998

2/8/

1999

2/7/

2000

2/5/

2001

2/4/

2002

2/3/

2003

2/2/

2004

02/0

7/05

02/0

7/06

02/0

5/07

02/1

1/08

02/0

2/09

02/0

1/10

Survey Date

To

tal-

Nit

rog

en

Co

ncen

trati

on

, m

g/L

Cuenca del río Weser, Alemania

Figure B-8a -- Weser-Hemeln, Nitrate Time Series, 1979-2009 (POR)

y = -5E-05x + 5.9199

R2 = 0.0260.2

1.2

2.2

3.2

4.2

5.2

6.2

7.2

8.2

1/1/

1979

1/1/

1980

1/1/

1981

1/1/

1982

1/1/

1983

1/1/

1984

1/1/

1985

1/1/

1986

1/1/

1987

1/1/

1988

1/1/

1989

1/1/

1990

1/1/

1991

1/1/

1992

1/1/

1993

1/1/

1994

1/1/

1995

1/1/

1996

1/1/

1997

1/1/

1998

1/1/

1999

1/1/

2000

1/1/

2001

1/1/

2002

1/1/

2003

1/1/

2004

1/1/

2005

1/1/

2006

1/1/

2007

1/1/

2008

Date

NO

3-N

, m

g/L

Figure D-8b -- Weser-Hemelingen, Nitrate Time Series, 1991-2004 (Post-

Unification)

y = -0,0039x + 5,1432

R² = 0,20

1.0

3.0

5.0

7.0

9.0

1/4/19

91

10/9/1

991

7/7/19

92

3/31

/199

3

9/18

/199

4

6/19

/199

5

3/13

/199

6

12/18/

1996

9/8/19

97

6/2/19

98

2/23

/199

9

11/30/

1999

8/22

/200

0

5/15

/200

1

2/5/20

02

11/12/

2002

8/5/20

03

4/27

/200

4

1/18

/200

5

10/25/

2005

7/18

/200

6

4/15

/200

7

24.12.

2007

29.09.

2008

Date

NO

3-N

, m

g/L

•Gestión Integrada de Cuencas

•ejemplo de Saale

Reducción de Nitratos de fuente difusa de origen agrícola, Estado de Turingia, Alemania

Resumen – Química del Agua Qué hemos aprendido?

• La representación gráfica de los datos es muy útil – Delimitación de los valores atípicos y datos anómalos

– Identificación de las relaciones bi-variadas (regresiones)

• Control de calidad / garantía de calidad (QA / QC) - un factor clave del programa de monitoreo

• Muestra / programación de medición - la preocupación

• "Mentiras, malditas mentiras y estadísticas" - breve reseña

Análisis estadísticos de calidad del agua References: Conover (1971); Helsel and Hirsch (1995)

• Centrarse en valores medios y extremos (máx. / min), y el número de valores.

• Distribución de frecuencias (excedentes %)

• Desviación estándar y coeficiente de asimetría.

• Pruebas no paramétricas para las tendencias en el tiempo