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UNIVERSIDAD DE LA SERENA FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE MINAS
TRANSPORTE DE CONTAMINANTES EN
SISTEMAS FLUVIALES Y EVALUACIÓN DE LA
APLICABILIDAD DEL MODELO WASP EN LAS
CUENCAS DE LOS RÍOS ELQUI Y CHOAPA,
REGIÓN DE COQUIMBO, CHILE
JORGE CUBILLOS RÍOS
Memoria para optar al título de
INGENIERO CIVIL AMBIENTAL
COMISIÓN REVISORA
Dr. Ricardo Oyarzún L. Profesor Patrocinante
Dr. Hugo Maturana C.
Ing. Carlos Pizarro V.
LA SERENA, 2013
Agradecimientos
Deseo dar gracias a los profesores del Departamento de Minas, en especial a mi
profesor patrocinante, Dr. Ricardo Oyarzún, por haberme orientado durante todo
este proceso así como también por su gran apoyo y paciencia.
Además quiero agradecer la colaboración del Instituto de Investigaciones
Agropecuarias INIA, el Centro de Estudios Avanzados de Zonas Áridas CEAZA, el
Centro del Agua para Zonas Áridas y Semiáridas de América Latina y el Caribe
CAZALAC y el Departamento de Ingeniería de Minas de la Universidad de la
Serena.
También quiero agradecer a Chris Knightes, Ph.D. e Ingeniero Ambiental de la U.S.
EPA, que me ayudo en todo lo que respecta al uso de WASP, tanto en la parte
práctica como teórica.
Quiero reconocer también la asistencia de los investigadores Juan Manuel Cuellos
y Brian Caruso al comienzo del trabajo.
De igual forma quiero agradecer a la Dirección General de Aguas, en especial al
profesional Gustavo Freixas por la información y datos brindados y la ayuda en la
interpretación de estos.
Finalmente quiero recocer a los profesionales de la actual Oficina de Informaciones,
Reclamos y Sugerencias de Ministerio del Medio Ambiente por el aporte de
información.
i
Contenidos
Resumen ................................................................................................................ 1
Abstract ................................................................................................................. 2
Introducción .......................................................................................................... 3
Objetivos ................................................................................................................ 7
Capítulo 1. Fenómenos de transporte en ríos .................................................... 8
1.1 Advección ...................................................................................................... 9
1.2 Difusión/Dispersión ...................................................................................... 12
1.2.1 Primera ley de Fick ............................................................................... 12
1.2.2 Segunda ley de Fick .............................................................................. 14
1.2.3 Procesos de difusión/dispersión ........................................................... 15
1.2.4 Ecuación de Advección-Dispersión ....................................................... 17
1.3 Elección de un modelo de transporte .......................................................... 22
1.4 Transporte de sedimentos ........................................................................... 22
1.4.1 Propiedades de los sólidos suspendidos .............................................. 23
Capítulo 2. Alcance de la modelación ambiental ............................................. 28
2.1 Clasificación de modelos ............................................................................. 28
2.2 Requerimientos de datos ............................................................................. 31
2.3 Ejemplos de modelos de calidad de aguas ................................................. 32
2.4 Objetivos de gestión y aplicación ................................................................ 34
Capítulo 3. Descripción de cuencas en estudio ............................................... 37
ii
3.1 Cuenca del Elqui ......................................................................................... 37
3.1.1 Ubicación geográfica ............................................................................. 37
3.1.2 Geomorfología ...................................................................................... 39
3.1.3 Perfiles de los principales cursos fluviales de las cuencas ................... 41
3.1.4 Actividades económicas ........................................................................ 42
3.2 Cuenca del Choapa ..................................................................................... 44
3.2.1 Ubicación geográfica Cuenca del Choapa ............................................ 44
3.2.2 Geomorfología ...................................................................................... 45
3.2.4 Actividades económicas ........................................................................ 48
Capítulo 4. Accidentes ocurridos ...................................................................... 49
4.1 Cuenca del Elqui ......................................................................................... 49
4.1.1 Ruptura de Tranques de Relaves ......................................................... 49
4.2 Cuenca del Choapa ..................................................................................... 52
4.2.1 Falla tranque Quillayes ......................................................................... 52
4.2.2 Incidente “km 37” .................................................................................. 57
Capítulo 5. WASP ................................................................................................ 66
5.1 Introducción ................................................................................................. 66
5.2 El modelo básico de calidad de agua .......................................................... 67
5.2.1 Ecuación general de balance de masa ................................................. 68
5.3 Flujo de aguas superficiales en WASP .................................................... 69
iii
5.3.1 Opciones de flujo descriptivas de aguas superficiales .......................... 69
5.3.2 Opción de flujo de corriente onda cinemática ....................................... 71
5.4 Hidrogeometría ............................................................................................ 72
5.5 Uso del modelo WASP ................................................................................ 73
Capítulo 6. Metodología ...................................................................................... 74
6.1 Segmentación .............................................................................................. 74
6.1.1 Segmentación Rio Elqui ........................................................................ 76
6.1.2 Segmentación Rio Choapa ................................................................... 79
6.2 Selección de datos ...................................................................................... 80
6.2.1 Elqui ...................................................................................................... 80
6.2.1 Choapa ................................................................................................. 82
6.3 Coeficiente de dispersión ............................................................................ 84
6.3 Evaluación del modelo................................................................................. 89
Capítulo 7. Resultados y discusiones ............................................................... 90
7.1 Elqui............................................................................................................. 90
7.1.1 Caudales y concentraciones ................................................................. 90
7.1.2 Evaluación del modelo .......................................................................... 94
7.2 Choapa ........................................................................................................ 97
7.2.1 Caudales y concentraciones ................................................................. 97
7.2.2 Evaluación del modelo ........................................................................ 101
iv
8. Conclusiones ................................................................................................. 104
Referencias ........................................................................................................ 108
Anexo A: Guía de modelación con WASP ...................................................... 114
A.0 Modelación de caudal ............................................................................... 114
A.1 Pantalla de datos (Data set screen) .......................................................... 114
A.1.1 Fecha y tiempo ................................................................................... 115
A.1.2 Fecha y hora de partida (start date, start time) ................................... 115
A.1.3 Fecha y hora de término (end date, end time) .................................... 115
A.1.4 Hidrodinámica ..................................................................................... 116
A.1.5 Técnica de solución (solution technique) ............................................ 117
A.1.6 Definición del intervalo de tiempo (time step) ..................................... 117
A.1.7 Ejemplo de una pantalla de datos ...................................................... 117
A.2 Pantalla de segmentos (Segments screen) ............................................... 118
A.2.1 Volumen ............................................................................................. 119
A.2.2 Profundidad (Multiplicador y exponente) ............................................ 119
A.2.3 Velocidad (Multiplicador y exponente) ................................................ 119
A.2.4 Tipo de segmento (Segment type) ..................................................... 119
A.2.5 Segmento inferior (Bottom Segment) ................................................. 120
A.2.5 Longitud (Length) ............................................................................... 120
A.2.6 Ancho (Width) ..................................................................................... 120
A.2.7 Profundidad mínima (Minimum depth) ................................................ 120
v
A.2.8 Pendiente (Slope) ............................................................................... 120
A.2.9 Coeficiente de rugosidad de Manning (Bottom Roughness) ............... 121
A.2.10 Guía para llenar una pantalla de segmentos. ................................... 121
A.3 Pantalla de flujos (Flows screen) .............................................................. 124
A.3.1 Tipo de flujo (Flow field) ...................................................................... 125
A.3.2 Función de flujo .................................................................................. 125
A.3.3 Función de recorrido del flujo (Flow path function) ............................. 126
A.3.4 Función de flujo en el tiempo (Flow time function) .............................. 130
A.4 Pantalla de intercambios (Exchanges screen) .......................................... 131
A.4.1 Tipo de intercambio (Exchange field) ................................................. 132
A.4.2 Función de intercambio ...................................................................... 132
A.4.3 Función de recorrido del intercambio (Exchange path function) ......... 133
A.4.4 Función de flujo en el tiempo (Flow time function) .............................. 134
A.4.5 Recomendación para llenar la Pantalla de Intercambio ...................... 135
A.5 Condiciones de borde (Boundaries) .......................................................... 136
A.6 Ejecución del modelo ................................................................................ 137
A.7 Post procesador (Post-processor) ............................................................. 138
A.7.1 Creación del gráfico ............................................................................ 139
Anexo B: Respaldo de consultas a Chris Knightes ....................................... 143
B.1 Conversación 1 ......................................................................................... 143
vi
B.2 Conversación 2 ......................................................................................... 146
B.3 Conversación 3 ......................................................................................... 151
B.4 Conversacion 4 ......................................................................................... 158
B.5 Conversación 5 ......................................................................................... 162
1
Resumen
La presente memoria considera la utilización del software libre WASP
(http://www.epa.gov/athens/wwqtsc/html/wasp.html) para la evaluación de su
aplicabilidad en las cuencas del Elqui y Choapa, Región de Coquimbo, donde una
gran cantidad de faenas mineras operativas y abandonadas así como depósitos de
estériles cercanos a los ríos en las cuencas constituyen una potencial causa del
exceso de carga de metales en los sistemas acuáticos.
Para la evaluación del software se considerará su complejidad, requerimiento de
datos y disponibilidad de datos. Esto con el fin de contar con una herramienta para
la modelación de metales pesados en dichas cuencas, la que puede servir a futuro
para la determinación de medidas de gestión en sitios específicos en lo que a
normas de calidad de aguas se refiere. Además, a pesar de toda la información de
monitoreo con la que se cuente, siempre es útil poder tener una estimación de
concentraciones químicas en sitios donde la información de campo no existe.
Para la elaboración del modelo se usaron datos de caudal y de calidad de aguas
proporcionados por la Dirección General de Aguas (DGA), con los cuales se
realizaron simulaciones en condiciones de caudal bajo y caudal alto para cada
cuenca, obteniendo resultados dispares, “buenos” para El Elqui y “malos” para
Choapa, lo que hace pensar que la precisión del Elqui puede ser también un error.
2
Abstract
This graduation work considers the use of free domain software WASP
(http://www.epa.gov/athens/wwqtsc/html/wasp.html) to assess its applicability in the
Elqui and Choapa basins, Coquimbo Region, where a large number of operational
and abandoned mine sites as well as tailings deposits near rivers in the basins are
a potential source of excess load of metals in water systems.
For the evaluation of the software is considered its complexity, data requirements
and data availability. This for the purpose of have a tool for modeling heavy metals
in these basins, which can serve for determining future management measures at
specific sites when it comes water quality standards are concerned. Furthermore,
despite all monitoring information with which it is to count, is always useful to have
an estimate of chemical concentrations at sites where field data does not exist.
To prepare the model used data flow and water quality provided by the Dirección
General de Aguas (DGA), with which simulations were performed under low flow
and high flow for each watershed, obtaining mixed results, "good "for the Elqui and"
bad "for Choapa, which suggests that the accuracy of the Elqui can also be a
mistake.
3
Introducción
La erosión de sedimentos, relaves y roca residual, a veces ricos en metales, y su
transporte en sistemas fluviales son problemas comunes que requieren
investigación, y/o el uso de herramientas de modelación para su análisis, predicción
y mitigación. Las interacciones de los sedimentos y el agua en las corrientes juegan
un rol crítico en el transporte y destino de los metales, los impactos en la calidad del
agua y la biota acuática, y la efectividad de los planes de remediación (Caruso,
2004).
De acuerdo a Caruso (2004) “en Estados Unidos, la modelación de metales y las
interacciones agua/sedimento es normalmente empleada para la investigación y
restauración de áreas mineras severamente impactadas, como los sitios del
Superfondo1. También, en años recientes, la modelación ha sido requerida para la
definición de las cargas diarias máximas totales (TMDL) y para los planes de
restauración de la calidad del agua bajo los requerimientos de la Ley del Agua
Limpia”.
En Chile, y más específicamente en la Región de Coquimbo, una gran cantidad de
faenas mineras operativas y abandonadas así como depósitos de estériles cercanos
a los ríos en las cuencas constituyen una potencial causa del exceso de carga de
metales en los sistemas acuáticos, lo que podría ser perjudicial para estos sistemas
y sus usos. En efecto, se han producido en forma reciente episodios de
contaminación de ríos por actividad minera, ya sea como consecuencia de
accidentes, malas prácticas de manejo, eventos climáticos excepcionales, o una
combinación de estos factores. Ejemplos concretos en esta década son los tres
episodios de arrastre de relaves en la zona de Quebrada Marquesa, Distrito Minero
1 Superfondo (Superfund) es el nombre dado al programa ambiental establecido por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (US EPA) para mejorar los sitios que fueron abandonados y contenían desperdicios peligrosos. El programa también estableció el fondo de fideicomiso a través de la ley de responsabilidad, compensación y recuperación ambiental (CERCLA por sus siglas en inglés) en 1980. Esta ley fue establecida como consecuencia del descubrimiento de vertederos clandestinos de desperdicios tóxicos en los años 70 (US EPA, 2012).
4
Talcuna ocurridos en Junio del 2007 y en Septiembre y Noviembre del 2002
(Dättwyler, 2008; Galleguillos et al, 2008; Galleguillos, 2004), los vertidos de aguas
provenientes del tranque de relaves Quillayes de Minera Los Pelambres (MLP) en
el Río Cuncumén, Cuenca del Río Choapa el año 2007 (MLP, 2007; MOP, 2007b)
como también la fuga de concentrado de cobre proveniente de una cámara de
hormigón por una falla de presión del concentradoducto de MLP en el año 2009
(MLP, 2009; El Tiempo, 2009).
Por otro lado, existe en Chile una creciente preocupación por la protección del medio
ambiente, en equilibrio con el desarrollo económico. En efecto, el esfuerzo de
nuestro país por ingresar al selecto grupo de naciones que conforman la OECD
(Organization for Economic Co-operation and Development) obligó a adoptar una
serie de medidas, políticas y programas para mejorar en materia de gestión
ambiental. Ejemplo de estas acciones, relacionadas con los recursos hídricos, son
el desarrollo de Normas Secundarias de Calidad de Aguas y la Estrategia Nacional
de Gestión Integrada de Cuencas Hidrográficas.
Finalmente, la convivencia de la actividad minera y agrícola en las cuencas del Norte
Chico refuerza la importancia de contar con herramientas que apoyen la gestión
integrada de los recursos hídricos. En este contexto, junto con el monitoreo, las
herramientas de modelación pueden cumplir un importante rol.
De acuerdo a Caruso et al. (2008), “a pesar del trabajo substancial en el desarrollo
de modelos, su aplicación exitosa ha sido limitada por que usualmente no son
usados por los tomadores de decisiones para la evaluación ambiental y restauración
de ríos y cuencas. El trabajo conjunto de científicos, desarrolladores, usuarios y
tomadores de decisiones debería estimular el desarrollo de modelos apropiados y
así mejorar la aplicabilidad de sus resultados”. Con respecto a esto, existen diversos
tipos de modelos referentes a la calidad de aguas, tanto de uso libre como
comerciales. Sin embargo, en general es difícil encontrar un modelo que considere
en forma simultánea la calidad del agua y los procesos de transporte tanto de
5
nutrientes (Ej. NO3, PO4) como metales pesados (Ej. Cu, Fe, Zn) (Caruso, 2004).
Según Caruso (2004) “el modelo WASP (Water Quality Analysis Simulation
Program) (Wool et al, 2001) desarrollado por la EPA (Environmental Protection
Agency) de Estados Unidos es uno de los pocos capaces de modelar
concentraciones de metales, cargas, y el transporte en ríos. Aunque el
subcomponente para compuestos tóxicos de WASP fue originalmente desarrollado
para químicos orgánicos, es también útil para modelar el transporte y destino de
metales porque simula transporte advectivo así como también otros procesos
importantes como las interacciones de soluto sedimento/agua y el intercambio entre
fases disueltas y particuladas.
Así, la presente memoria considera el uso del software libre WASP en dos cuencas
de la Región de Coquimbo. Primero se procederá a realizar un breve análisis de los
procesos de transporte y dispersión de contaminantes en cursos de agua (ríos).
Posteriormente, se describe el software en cuanto a su utilización y requerimientos
de datos para luego evaluar en forma preliminar su aplicabilidad en las cuencas de
Elqui y Choapa considerando elementos químicos seleccionados que pueden verse
afectados por eventos de contaminación de origen minero.
Este trabajo se desarrolló en el marco de los proyectos “Desarrollo de un Modelo de
Gestión Integral para el resguardo de la Calidad de las aguas en los Valles de
Huasco, Limarí y Choapa (2007 – 2009)” y “CAMINAR (Manejo de Cuencas con
Actividad Minera en Regiones Áridas y Semiáridas de América del Sur) (2007 –
2010)”. El primero fue ejecutado por el Instituto de Investigaciones Agropecuarias,
INIA en co-ejecución con el Centro de Estudios Avanzados de Zonas Áridas CEAZA
y financiado por INNOVA CORFO y tenía como principal objetivo diseñar pautas de
uso y resguardo de las aguas para potenciar el desarrollo de la agricultura limpia en
las regiones de Atacama y Coquimbo. Por otro lado, CAMINAR fue una iniciativa
internacional coordinada por la Universidad de Newcastle, Inglaterra, y financiada
por la Unión Europea, localmente contó con la participación de CAZALAC, con quien
colaboró el Departamento de Ingeniería de Minas de la Universidad de la Serena y
6
el CEAZA. Su objetivo general era contribuir al establecimiento de políticas,
estrategias de manejo, y tecnologías para la gestión sustentable de los ecosistemas
de las cuencas hidrográficas de las zonas áridas y semiáridas de Sudamérica que
son vulnerables al impacto de las actividades mineras.
7
Objetivos
De acuerdo a lo indicado en los párrafos precedentes, los objetivos del presente
trabajo son los siguientes:
Objetivo General
Caracterizar los procesos de transporte de contaminantes en ríos y evaluar la
aplicabilidad del modelo WASP en cuencas de la Región de Coquimbo.
Objetivos Específicos
Analizar conceptualmente los fenómenos de transporte de contaminantes en
sistemas fluviales
Identificar los datos requeridos por el modelo y evaluar su disponibilidad y/o
fuentes de obtención.
Desarrollar simulaciones con el modelo WASP de concentraciones de
metales para las cuencas de Elqui y Choapa.
Determinar el grado de aplicabilidad del modelo de acuerdo a las
características morfológicas, hidrológicas y disponibilidad de información
existente de las zonas consideradas.
8
Capítulo 1. Fenómenos de transporte en ríos
Un aspecto importante referente al destino que pueden tener los compuestos
químicos en el ambiente son las reacciones a las que pueden ser sometidos, pero
un proceso igualmente importante tiene que ver con la tasa o velocidad de
transporte de los compuestos o elementos químicos en el ambiente acuático. Así,
tres importantes procesos de transporte de masa en dichos sistemas son: (a) la
advección, que corresponde al movimiento de material disuelto o particulado fino a
la velocidad de la corriente en cualquiera de las tres direcciones (longitudinal, lateral
y vertical); (b) la dispersión, que corresponde al proceso en el cual las sustancias
son mezcladas en la columna de agua y que también ocurre en las tres
direcciones; (c) el transporte de sedimentos en la columna de agua y entre el agua
y el lecho (Schnoor, 1996).
Los químicos tóxicos pueden existir en una fase disuelta y una fase particulada
cuando se encuentran en aguas naturales. El transporte de las sustancias disueltas
por el movimiento del agua ocurre con un retardo mínimo en relación a la velocidad
del movimiento del agua, es decir, éstas son completamente arrastradas por la
corriente y se mueven a la velocidad del agua. Del mismo modo, los químicos
adsorbidos por material coloidal o sólidos finos suspendidos son esencialmente
arrastrados por la corriente, pero pueden ser sometidos a procesos adicionales de
transporte tales como sedimentación, erosión y resuspensión. Estos procesos
pueden retardar el movimiento relativo al movimiento del agua de las sustancias
adsorbidas. En consecuencia, debemos conocer tanto el movimiento del agua como
el de los sedimentos suspendidos para tratar de determinar el destino y transporte
de contaminantes (Schnoor, 1996). Es así como dichos procesos son descritos en
mayor profundidad a continuación.
9
1.1 Advección
Es un proceso de transporte de sustancias en solución o suspensión de un punto a
otro a través de un medio, el cual es usualmente agua o aire. El agua fluye en un
río debido a la fuerza de gravedad y es retardada debido a la fricción interna
(viscosidad) y a la fricción correspondiente al contacto entre el agua en movimiento
y el sedimento sobre el cual fluye. Si una sustancia es llevada en agua en
movimiento, es transportada en la misma dirección y a la misma velocidad del agua
(Schnoor, 1996; Van der Perk, 2006).
En la Figura 1.1 se representa el proceso de transporte advectivo desde un punto a
a un punto b. Los químicos son arrastrados en el fluido a la velocidad media de la
corriente, u. Se muestra un gradiente de concentración hipotético en un gráfico
concentración vs distancia. Se debe tener en cuenta que la pendiente de la línea
∆𝐶/∆𝑥 es negativa cuando la masa es transportada desde el punto a al punto b
dentro del elemento incremental del volumen de control 𝑉 = 𝐴∆𝑥. En otras palabras,
la concentración en b es menor que en a, de ahí que 𝐶𝑏−𝐶𝑎 < 0.
Figura 1.1 Representación de la advección desde un punto a a un punto b (modificado de Schnoor,
1996).
10
Para un elemento o compuesto químico que se desplaza en una corriente o río, el
transporte advectivo es el producto de la tasa de flujo volumétrico (caudal) y la
concentración media.
𝐽 = �̅�𝐴𝐶 = 𝑄𝐶 (1)
Donde 𝐽 es la tasa de flujo másico [MT-1], �̅� es la velocidad media de la corriente
[LT-1], 𝐴 es el área transversal de la corriente [L2], 𝐶 es la concentración [ML-3], y 𝑄
es la tasa de flujo volumétrico [LT-3].
La masa dentro del volumen de control, en cualquier instante, puede ser
determinada como el producto del volumen y la concentración (𝑉 ∙ 𝐶), donde 𝑉 es el
volumen en [L3] y 𝐶 es la concentración [ML-3]. El cambio de masa de una sustancia
en un volumen de control con respecto al tiempo debido a la advección es igual a la
diferencia entre la entrada de masa y la salida de masa y puede ser escrito como la
ecuación:
∆𝑚𝑎𝑠𝑎 = (𝑡𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑎 − 𝑡𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑠𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑎)∆𝑡
∆(𝑉𝐶) = ∆(𝑄𝐶)∆𝑡 = (𝑄𝑎𝐶𝑎 − 𝑄𝑏𝐶𝑏)∆𝑡
(2)
Dividiendo la ecuación (2) por ∆𝑡 da la ecuación:
∆(𝑉𝐶)
∆𝑡= 𝑄𝑎𝐶𝑎 − 𝑄𝑏𝐶𝑏
(3)
después dividiendo la ecuación (3) por el volumen incremental 𝑉 = 𝐴∆𝑥 se obtiene:
∆𝐶
∆𝑡=
−∆(𝑄𝐶)
𝐴∆𝑥
(4)
donde ∆𝑥 es la distancia incremental del volumen de control y 𝑥 es la distancia
longitudinal. Si se toman los límites ∆𝑥 → 0 y ∆𝑡 → 0, se obtiene la ecuación
diferencial:
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −
1
𝐴
𝜕(𝑄𝐶)
𝜕𝑥
(5)
11
Si se asume que el caudal (𝑄) es constante sobre ∆𝑥, se puede reescribir la
ecuación de la siguiente forma:
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −�̅�𝑥
𝜕𝐶
𝜕𝑥
(6)
Esto sólo es válido bajo condiciones de flujo estacionario2 (𝜕𝑄/𝜕𝑡 = 0) de tal manera
que
�̅�𝑥 = 𝑄/𝐴, es una velocidad media constante (Schnoor, 1996; Van der Perk, 2006).
Es importante notar que al usar la ecuación de advección unidimensional se asume
que la concentración del contaminante es homogénea en la sección transversal del
río (lateral y verticalmente). Si se usa la ecuación de advección para calcular el
transporte de una onda de contaminación aguas abajo de un río, la forma de la onda
se mantendrá sin cambios. En otras palabras, se asume un compuesto conservativo
y un proceso donde no existe nada más que advección (Figura 1.2) (Van der Perk,
2006).
2 Un flujo permanente es aquel en el que las propiedades fluidas permanecen constantes en el tiempo, aunque pueden no ser constantes en el espacio. Las características del flujo, como son: Velocidad (V), Caudal (Q), y Calado (h), son independientes del tiempo, si bien pueden variar a lo largo del canal, siendo x la abscisa de una sección genérica, se tiene que: v=fv(x); Q=fQ(x); h=fh(x) (Wikipedia, 2013).
12
Figura 1.2 Propagación aguas debajo de una sustancia en un rio debido sólo a la advección
(modificado de Van der Perk, 2006).
1.2 Difusión/Dispersión
1.2.1 Primera ley de Fick
En 1985, Adolf Fick publicó lo que se conoce actualmente como Primera Ley de
Difusión basada en el movimiento de los compuestos en un medio en condición de
reposo. Fick determinó que la transferencia de masa por difusión molecular era
proporcional al área transversal en que la transferencia tenía lugar y al gradiente de
concentración (Schnoor, 1996; Van der Perk, 2006), tal como se expresa en la
ecuación:
𝐽𝑚 ∝ 𝐴
𝑑𝐶
𝑑𝑥
(7)
Donde 𝐽𝑚 es la tasa de flujo másico debido a difusión molecular [MT-1], 𝐴 es el área
transversal [L2] y 𝑑𝐶/𝑑𝑥 es el gradiente de concentración [ML-3 L-1]. A modo de
13
ejemplo, en la Figura 1.3, un aumento del área transversal del tubo al doble daría
como resultado dos veces la tasa de flujo másico. Lo mismo pasaría si se aumentara
al doble el gradiente de concentración.
Figura 1.3. Transporte difusivo de un punto a un punto b. al comienzo del experimento (t=0) la
totalidad del químico esta disuelta en el contenedor a la izquierda. Cuando el experimento comienza,
la masa se mueve de áreas de alta concentración a áreas de baja concentración de acuerdo a la
primera ley de Fick hasta que se establece el equilibrio (modificado de Schnoor, 1996).
Se agrega una constante de proporcionalidad para cambiar la ecuación (7) en:
𝐽𝑚 = −𝐷𝐴𝑑𝐶
𝑑𝑥
(8)
donde D es el coeficiente de difusión molecular [L2T-1]. El signo negativo en el lado
derecho de la ecuación es necesario para convertir el gradiente de concentración
negativo en un flujo positivo en la dirección del eje 𝑥 (Schnoor, 1996).
14
1.2.2 Segunda ley de Fick
La segunda ley de Fick sobre difusión se desprende de la primera ley de difusión
bajo una condición no estacionaria, es decir, variable en el tiempo. Esta ley es
necesaria para predecir la concentración de un compuesto con respecto al tiempo
en cualquier ubicación (Schnoor, 1996).
Empezando por la primera ley de Fick, la cual podría ser escrita como la ecuación
diferencial:
𝐽 = 𝑉
∆𝐶
∆𝑡= −𝐷𝐴
∆𝐶
∆𝑥
(9)
si se divide por el volumen incremental 𝑉 = 𝐴∆𝑥 se obtiene:
∆𝐶
∆𝑡= −𝐷
∆𝐶
∆𝑥∆𝑥
(10)
y si consideramos el límite cuando ∆𝑡 tiende a 0 (lim ∆𝑡 → 0), se obtiene:
lim ∆𝑡 → 0 𝜕𝐶
𝜕𝑡= 𝐷
𝜕2𝐶
𝜕𝑥2
(11)
El signo negativo en la ecuación (10) cambia a un signo positivo al considerarse la
segunda derivada.
Según Schnoor (1996) “La ecuación 𝜕𝐶
𝜕𝑡= 𝐷
𝜕2𝐶
𝜕𝑥2 corresponde a la expresión
matemática de la “difusión variable en el tiempo” (time variable diffusion). Es una
ecuación diferencial parcial que considera las diferencias de concentración en el
espacio (unidimensional) y el tiempo. La segunda Ley de difusión de Fick es
aplicable a cualquier punto en el tiempo y el espacio, pero la fuerza conductora del
movimiento de masa (gradiente de concentración) está siempre cambiando. Sin
embargo la masa siempre difunde de áreas de mayor a menor concentración hasta
que se logra el equilibrio, cuando el gradiente de concentración es cero en todas
partes.”
15
La segunda ley de Fick es una ecuación diferencial de segundo orden en el espacio
(x) y de primer orden en el tiempo (t), por lo que requiere de dos condiciones de
borde (una para cada orden) y una condición inicial para poder ser resuelta en forma
analítica (Schnoor, 1996).
1.2.3 Procesos de difusión/dispersión
Tres procesos “adicionales” contribuyen a la mezcla de contaminantes en un
sistema real, estos procesos son la difusión molecular, la difusión turbulenta y la
dispersión, y se describen a continuación.
Difusión molecular. Es la mezcla de químicos disueltos debido al desplazamiento
aleatorio de las moléculas en el fluido. Este desplazamiento también es conocido
como “movimiento browniano”. Incluso si el agua parece estar completamente en
reposo, las moléculas del compuesto se mueven desde regiones de alta
concentración a regiones de baja concentración. Este movimiento es causado por
energías cinéticas de movimiento molecular, vibracional, rotacional y translacional.
En esencia, la difusión molecular corresponde a un aumento de entropía (Schnoor,
1996; Van der Perk, 2006).
En la naturaleza, la difusión molecular ocurre principalmente a través de capas de
borde delgadas o laminares como por ejemplo, las interfaces agua-aire o sedimento-
agua o en aguas de poro estancadas. Así, se podría decir que generalmente no es
un proceso muy importante en el transporte de sustancias disueltas en aguas
naturales. Además, es un fenómeno excesivamente lento (Schnoor, 1996; Van der
Perk, 2006).
Difusión turbulenta. Además de moverse a través de la difusión molecular, las
moléculas de un químico en el agua superficial también se mueven debido a
turbulencias o remolinos en constante cambio y de diferente tamaño dependiendo
del régimen del flujo. El mezclado aleatorio causado por este tipo de turbulencia es
16
llamado difusión turbulenta. Este proceso de mezcla es un proceso advectivo
diferencial a micro escala (Fig. 1.4). La transferencia de masa debida a la difusión
turbulenta es varios órdenes de magnitud mayor que la transferencia de masa
debida a la difusión molecular.
Dispersión. La interacción de la difusión turbulenta con los gradientes de velocidad
causados por las fuerzas de cizalle en el cuerpo de agua causa un grado de mezcla
aún mayor, conocido como “dispersión”. El transporte de sustancias en arroyos y
ríos es predominantemente advectivo, pero el transporte en lagos y estuarios es a
menudo controlado por la dispersión (Schnoor, 1996; Van der Perk, 2006).
En aguas superficiales, los gradientes de velocidad son causados por fuerzas de
cizalle en los límites del cuerpo de agua, tales como esfuerzos de corte en la
interface agua-aire debido al viento y en el fondo del agua en las interfaces agua-
sedimento. Además, se pueden formar corrientes secundarias en los ríos debido a
la morfología del río. Por ejemplo, corrientes que ingresan en aguas estancadas;
turbulencias causadas por ondulaciones, dunas, y rocas en el lecho del río; y el flujo
helicoidal en ríos con meandros (Van der Perk, 2006; Schnoor, 1996).
En ríos en general se examinan dos tipos de regímenes. Primero, para modelos
unidimensionales nos interesa la mezcla en la dirección del flujo o dispersión
longitudinal. Este proceso es parametrizado por un Coeficiente de Dispersión.
Además, estamos también interesados en la mezcla en el sentido transversal a la
corriente o Dispersión Lateral. En este caso se asume que las fuentes puntuales
son mezcladas instantáneamente en esta dimensión. Entonces lo que se busca es
cuantificar la longitud de flujo longitudinal requerida para alcanzar mezcla lateral
(Chapra, 1997).
17
Figura 1.4 Causas de dispersión en ríos: (a) flujo helicoidal; (b) variaciones de flujo de baja escala
como remolinos y turbulencias; (c) variaciones de flujo horizontal y vertical (Fuente: Van der Perk,
2006).
1.2.4 Ecuación de Advección-Dispersión
La ecuación básica que describe el proceso “completo”, es decir la advección y
dispersión de compuestos o elementos disueltos está basada en el principio de
conservación de masa y la ley de Fick. Para una sustancia conservativa, el principio
de conservación de masa puede ser formulado como:
Tasa de
cambio de
masa en el
volumen de
control
=
Tasa de
cambio de
masa en el
volumen de
control
debido a
advección
+
Tasa de
cambio de
masa en el
volumen de
control
debido a
difusión
-
Tasas de
reacciones de
transformación
(degradación)
Lo que matemáticamente se expresa como:
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −𝑢𝑖
𝜕𝐶
𝜕𝑥𝑖+
𝜕
𝜕𝑥𝑖𝐸𝑖
𝜕𝐶
𝜕𝑥𝑖− 𝑅
(12)
18
Donde 𝐶 es la concentración [ML-3], 𝑡 es el tiempo [T], 𝑢𝑖 es la velocidad media en
la dirección i en [LT-1], 𝑥𝑖 es la distancia en la dirección i [L], R representa la tasa de
reacción en unidades de [ML-3T-1], y 𝐸𝑖 corresponde al Coeficiente de Difusión en la
dirección i. En la teoría de Fick, se asume que la dispersión resultante de un flujo
turbulento en un canal abierto es análoga a la difusión molecular (Schnoor, 1996).
Los coeficientes de dispersión en las direcciones x, y y z son asumidos como
constantes. La ecuación resultante en coordenadas cartesianas es escrita como:
𝜕𝐶
𝜕𝑡+ 𝑢𝑥
𝜕𝐶
𝜕𝑥+ 𝑢𝑦
𝜕𝐶
𝜕𝑦+ 𝑢𝑧
𝜕𝐶
𝜕𝑧= 𝐸𝑥
𝜕2𝐶
𝜕𝑥2 + 𝐸𝑦
𝜕2𝐶
𝜕𝑦2 + 𝐸𝑧
𝜕2𝐶
𝜕𝑧2 − 𝑅 (13)
La solución de esta ecuación depende de los valores de 𝐸𝑥, 𝐸𝑦 y 𝐸𝑧 y de las
condiciones iniciales y de borde (Schnoor, 1996).
Bajo condiciones transientes3 (o no estacionarias, es decir, variables en el tiempo)
de flujo y para un flujo unidimensional se tiene la siguiente ecuación:
𝜕(𝐴𝐶)
𝜕𝑡= −
𝜕(𝑄𝐶)
𝜕𝑥+
𝜕
𝜕𝑥(𝐸𝐴
𝜕𝐶
𝜕𝑥) − 𝐴𝑅
(14)
Donde 𝑄 es el flujo volumétrico en unidades de L3T-1 y 𝐴 es el área transversal en
unidades de L2.
Si la velocidad y el área transversal del flujo son más bien constantes con respecto
al tiempo (régimen estacionario) pero varían con respecto a la distancia longitudinal,
la ecuación (14) puede ser simplificada a:
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −
1
𝐴
𝜕(𝑄𝐶)
𝜕𝑥+
1
𝐴
𝜕
𝜕𝑥(𝐸𝐴
𝜕𝐶
𝜕𝑥) − 𝑅
(15)
3 Un flujo transiente o transitorio presenta cambios en sus características a lo largo del tiempo para el cual se analiza el comportamiento del canal. Las características del flujo son función del tiempo; en este caso se tiene que: V = fQ(x, t): Q = fq(x, t); h = fh(x, t). Las situaciones de transitoriedad se pueden dar tanto en el flujo subcrítico como en el supercrítico (Wikipedia, 2013).
19
Es importante notar que el área transversal A y el flujo volumétrico o caudal Q
pueden variar con la distancia en la ecuación (15), pero ya no están en función del
tiempo como se asume en la parte derecha de la ecuación (14) (Schnoor, 1996).
La forma más simple de la ecuación de advección y dispersión para un río
unidimensional es presentada a continuación, donde A, Q y E son constantes con
respecto al tiempo y la distancia.
𝜕𝐶
𝜕𝑡= 𝑢𝑥
𝜕𝐶
𝜕𝑥+ 𝐸𝑥
𝜕2𝐶
𝜕𝑥2 − 𝑅 (16)
Esta ecuación puede no ser exacta para muchas aplicaciones de modelación donde
la velocidad del río y el coeficiente de dispersión varían con la distancia en el sentido
longitudinal, pero puede ser de utilidad si es aplicada en segmentos del río en donde
dichos parámetros (𝑢𝑥 y 𝐸𝑥) son constantes. Así entonces, el río puede ser
segmentado en partes donde el flujo y la morfología de cauce permanecen
relativamente constante (Schnoor, 1996).
1.2.5 Dispersión longitudinal
Existen varias fórmulas disponibles para estimar el coeficiente de dispersión
longitudinal (E) para ríos y esteros. Por ejemplo en Fischer et al (1979) citado en
Chapra (1997) se desarrolló la siguiente fórmula:
𝐸 = 0.011𝑈2𝐵2
𝐻𝑈∗
(17)
Siendo E el coeficiente de dispersión longitudinal [m2s-1], U es la velocidad de la
corriente de agua [ms-1], B es el ancho [m], H es la profundidad media de la corriente
de agua [m], y U* es la velocidad de cizalle [ms-1], la cual se relaciona con
características básicas del flujo a través de:
𝑈∗ = √𝑔𝐻𝑆 (18)
20
donde g es la aceleración de gravedad [ms-2] y S es la pendiente longitudinal del
cauce [adimensional]
Por otro lado, en McQuivey y Keefer (1974) citado también en Chapra (1997) se
propone la siguiente fórmula alternativa:
𝐸 = 0.05937𝑄
𝑆𝐵
(19)
donde Q es el caudal medio [m3s-1] , S es la pendiente longitudinal del cauce
[adimensional] y B es el ancho [m]. Estos autores limitaron su formulación a
sistemas con un número de Froude 4(𝐹 = 𝑈 √𝑔𝐻⁄ ) menores que 0.5 (Chapra, 1997).
1.2.6 Mezcla lateral
La mezcla lateral de fuentes puntuales es el segundo proceso de mezcla relevante
para la modelación unidimensional de calidad de aguas en cursos de agua
superficiales. En Fischer et al. (1979) citado en Chapra (1997) se desarrolló la
siguiente fórmula para estimar el coeficiente de dispersión lateral o transversal para
un río:
𝐸𝑙𝑎𝑡 = 0.6𝐻𝑈∗ (20)
Este valor puede entonces ser usado para calcular la longitud requerida para
alcanzar una mezcla lateral completa. Para una descarga lateral, es decir, en un
borde del cauce fluvial (Fig. 1.5) la fórmula es:
𝐿𝑚 = 0.4𝑈𝐵2
𝐸𝑙𝑎𝑡
(21)
4 El número de Froude, Fr, es un valor adimensional que describe diferentes regímenes de flujo para un canal abierto. El número de Froude es una relación entre las fuerzas inerciales y las fuerzas gravitacionales y está
definido como 𝐹 = 𝑈 √𝑔𝐻⁄ , donde U es la velocidad media del flujo, g es la aceleración de gravedad y H es la
altura media de escurrimiento. Cuando: Fr < 1: flujo subcrítico (lento o tranquilo); Fr = 1: flujo crítico; Fr > 1: flujo supercrítico (rápido o alterado) (Casanova, 2000; Niño, 2003).
21
Figura 1.5 Descarga lateral en un río
Para una descarga en el centro del curso de agua (Fig. 1.6) la fórmula es:
𝐿𝑚 = 0.1𝑈𝐵2
𝐸𝑙𝑎𝑡
(22)
Figura 1.6 Descarga central en un río
En la siguiente tabla se presenta, a modo referencial, rangos de coeficientes de
dispersión en distintos medios.
Tabla 1.1 Valores de coeficientes de dispersión típicos bajo varias condiciones (Fuente: Van der
Perk, 2006; Schnoor, 1996).
Condición Coeficiente de
dispersión (m2/s)
Difusión molecular (referencial)
10-9
Sedimento compactado 10-11 – 10-9 Sedimento bioturbado 10-9 – 10-8 Lagos - vertical 10-6 – 10-3 Ríos - lateral 10-2 – 10-1 Ríos - longitudinal 100 – 103 Estuario - longitudinal 102 – 103
22
Tabla 1.2 Rango de valores para difusión y dispersión (Fuente: EPA, s.f.)
Proceso Dirección Rango (m2/s)
Difusión Molecular Vertical 10-8 – 10-9
Lateral 10-8 – 10-9
Longitudinal 10-8 – 10-9 Difusión Turbulenta Vertical 10-6 – 10-2
Lateral 10-2 – 10-2
Longitudinal 10-2 – 10-2 Dispersión Vertical 10-3 – 10-1
Lateral 10-2 – 100
Longitudinal 10-1 – 104
1.3 Elección de un modelo de transporte
Es posible estimar la importancia relativa entre la advección y la dispersión con el
número de Peclet (Pe), una cantidad adimensional que se obtiene como:
𝑃𝑒 =𝑢𝐿
𝐸
(23)
donde u es la velocidad media [LT-1]; L es la longitud del segmento considerado [L];
y E es el coeficiente de dispersión [L2T-1]. Si el número de Peclet es
significativamente mayor que 1.0 predomina la advección en el transporte de
sustancias conservativas disueltas; en cambio, si es significativamente menor que
1.0 predomina la dispersión (Schnoor, 1996).
1.4 Transporte de sedimentos
El transporte y transformación de sólidos suspendidos una vez que éstos son
introducidos en aguas naturales es producto de diversos mecanismos. Mientras una
porción de los sólidos orgánicos se perderá por descomposición, otra porción, junto
a los sólidos inorgánicos, será transportada en la columna de agua por diversos
procesos. Las partículas serán arrastradas por la corriente de agua, mientras que al
mismo tiempo serán depositadas, dependiendo de su tamaño y densidad. Aunque
una porción de los sólidos se mantendrá permanentemente en el fondo, los sólidos
23
pueden ser reintroducidos en el agua por turbulencia. Esta resuspensión tiende a
ocurrir debido a grandes corrientes y en áreas poco profundas debido a la mezcla
producida por el viento (Chapra, 1997).
En particular, los sedimentos finos (limos, arcillas) tienden a reunirse en zonas de
baja energía. En el caso de los ríos, estas zonas de baja energía corresponden a
charcos y en las riberas interiores cóncavas de ríos con meandros (Figura 1.7).
Estos patrones de depositación pueden ser modificados por efectos antrópicos y
eventos naturales extremos (Chapra, 1997).
Figura 1.7 Patrones de depositación de sedimentos finos en un rio (modificado de Chapra, 1997).
1.4.1 Propiedades de los sólidos suspendidos
La concentración de sólidos suspendidos en aguas naturales es expresada en una
base de peso seco. Las concentraciones de sólidos suspendidos van desde valores
menores a 1 mg L-1 para aguas en extremo limpias a valores sobre los 100 mg L-1
para sistemas con alta turbidez. Aunque los sólidos suspendidos son expresados
en una base de peso seco, su dinámica requiere una caracterización más profunda
de su composición. Un aspecto de esta caracterización es el origen los sólidos
suspendidos, los cuales, en aguas naturales, son principalmente dos: la cuenca de
drenaje y el proceso de fotosíntesis. Los sólidos provenientes de estas dos fuentes
son llamados formalmente como sólidos alóctonos y sólidos autóctonos. También
24
son llamados informalmente como sólidos cafés y sólidos verdes en base a su color
general (Chapra, 1997).
Los sólidos autóctonos están compuestos por materia orgánica por lo tanto poseen
un gran contenido de carbón orgánico, a diferencia de los sólidos alóctonos, que
usualmente son originados por los procesos de meteorización y erosión de rocas y
suelos (Chapra, 1997). Además, debido a que los minerales inorgánicos tienden a
tener una mayor densidad que el carbón orgánico, los sólidos autóctonos tienden a
ser mucho menos densos que los sólidos alóctonos. Además, la materia orgánica
fresca tiene un gran contenido de agua (Chapra, 1997). Finalmente, los sólidos
alóctonos tienden a cubrir un gran espectro de tamaños. Aunque las partículas
orgánicas también varían en tamaño, el tipo principal de sólidos autóctonos, que
corresponden a bacterias y plantas unicelulares flotantes (fitoplancton), tienden a
residir en el extremo inferior del rango. Sin embargo, tanto las partículas orgánicas
como inorgánicas pueden aglomerarse. Dicha aglomeración tendrá un efecto en las
características de depositación (Chapra, 1997). En la Figura 1.8 se puede apreciar
una clasificación general para el tamaño de partículas en aguas naturales.
Figura 1.8 Tamaño de partículas en aguas naturales (modificado de Chapra, 1997)
25
1.4.2 Sedimentación y ley de Stokes
Las partículas de sedimentos suspendidos y los compuestos químicos adsorbidos
en éstas son transportados corriente abajo aproximadamente a la velocidad media
de la corriente. Además, son transportadas verticalmente hacia abajo a una
velocidad media de sedimentación. Generalmente, las partículas de limos y arcillas
se depositan de acuerdo a la Ley de Stokes, esto quiere decir, a una velocidad que
es proporcional al cuadrado del diámetro de la partícula y a la diferencia entre la
densidad de la partícula y el agua (Schnoor, 1996), como se describe en:
𝑣𝑠 = 𝛼
𝑔
18(𝜌𝑠 − 𝜌𝑤
𝜇)𝑑2 (25)
donde 𝑣𝑠 es la velocidad de caída de la partícula [cm s-1], 𝛼 es un factor adimensional
que refleja el efecto del tamaño de la partícula en la velocidad de depositación (para
una esfera es 1.0), g es la aceleración de gravedad, [981 cm s-2], 𝜌𝑠 es la densidad
de la partícula [g cm-3], 𝜌𝑤 es la densidad del agua [g cm-3], 𝜇 es la viscosidad
dinámica [g cm-1 s-1] y 𝑑 es el diámetro efectivo de la partícula [cm].
La Ley de Stokes también puede expresarse de la forma:
𝑣𝑠 = 0.033634𝛼(𝜌𝑠 − 𝜌𝑤)𝑑2 (26)
donde 𝑣𝑠 está en [m d-1], las densidades en [g cm-3], 𝑑 en [µm], y se asume un valor
constante de la viscosidad del agua de 0.014 [g cm-1 s-1] (Chapra, 1997).
En la Figura 1.9 se presenta un gráfico de velocidad de depositación versus
diámetro para diferentes niveles de densidad de partícula. En éste se asume que
las partículas son esferas perfectas (𝛼 = 1.0).
26
Figura 1.9 Gráfico velocidad de depositación versus diámetro para varios niveles de densidad de
partícula (modificado de Chapra, 1997).
Además, la tabla 1.3 muestra velocidades de sedimentación de partículas
encontradas en aguas naturales.
Tabla 1.3 Velocidades de sedimentación de partículas encontradas en aguas naturales (Fuente:
Chapra, 1997).
Tipo de partícula Diámetro (µm) Velocidad de sedimentación (m d-1)
Carbón orgánico particulado
1-10 0.2
10-64 1.5 >64 2.3
Arcilla 2-4 0.3-1
Limo 10-20 3-30
Según Chapra (1997), “la velocidad de depositación es usualmente determinada por
medición directa o calibración en la mayoría de modelos de calidad de aguas. Sin
embargo la Ley de Stokes provee una útil referencia teórica, particularmente en la
evaluación de los efectos relativos de la densidad, diámetro y forma en la
depositación de partículas. Además se volverá de mayor utilidad en el futuro al
refinarse la caracterización hidrodinámica y cuando la modelación de calidad de
aguas se vea cada vez más envuelta en problemas involucrando sólidos
inorgánicos”.
27
En la práctica pocos modelos usan la Ley de Stokes para determinar directamente
las velocidades de sedimentación de materia orgánica. Esto es dejado en claro
debido a la suposición de que en la Ley de Stokes el flujo es laminar, mientras el
flujo en la mayoría de los ríos naturales es turbulento.
28
Capítulo 2. Alcance de la modelación ambiental
De acuerdo a Schnoor (1996), Las razones que indican el alcance y justificación
para la construcción de modelos matemáticos de contaminantes ambientales
pueden ser abarcadas en los siguientes tres puntos: a) En el primer caso se quiere
saber cuál es el destino de los químicos, su duración en el ambiente y que tan rápido
son degradados. Estos problemas se refieren al “transporte”, “destino” y
“persistencia” de los químicos en el ambiente; b) El segundo propósito de los
modelos matemáticos tiene relación con determinar las concentraciones de
exposición química y corresponde a la evaluación de los efectos de los químicos
contaminantes. Esto puede ser útil para la determinación de medidas de gestión en
sitios específicos como estándares de calidad de aguas, lo que nos permite tener
evaluaciones válidas de exposición química, ofreciendo así una representación
apropiada de los posibles problemas en la calidad del agua; c) Para finalizar, el
tercer propósito de los modelos es el de predecir concentraciones futuras bajo varios
escenarios de descarga o alternativas de gestión. En esta categoría se encuentran
los modelos de distribución de descarga de desechos y exposición para la
evaluación de riesgos.
Finalmente a pesar de toda la información de monitoreo con la que se cuente,
siempre será deseable poder tener una estimación de concentraciones químicas
bajo distintas condiciones ambientales o de descarga de desechos en sitios donde
la información de campo no existe.
2.1 Clasificación de modelos
Los modelos de calidad de agua son usualmente clasificados de acuerdo a su
complejidad, el tipo de cuerpo de agua receptor, y los parámetros de calidad de
agua que el modelo puede predecir, tales como metales pesados, oxígeno disuelto,
nutrientes, etc. Mientras más complejo es el modelo, más difícil y costosa será su
aplicación en una determinada situación. El siguiente análisis correspondiente a la
29
clasificación de modelos pertenece a un estudio realizado por el Grupo del Banco
Mundial (World Bank Group, 1998).
La complejidad de un modelo es función de los siguientes cuatro factores: a) La
cantidad y tipo de los parámetros de calidad de agua. En general, a medida que
más parámetros son incluidos en el modelo, este será más complejo. Además,
algunos parámetros son más complicados de predecir que otros, como se puede
ver en la tabla 2.1; b) El nivel de detalle espacial. A medida que el número de fuentes
contaminantes y puntos de monitoreo de calidad de agua se incrementa, también lo
hacen los datos requeridos y el tamaño del modelo; c) El nivel de detalle temporal:
Es mucho más fácil la predicción de promedios estáticos a largo plazo que la de
cambios dinámicos a corto plazo en la calidad del agua; d) La complejidad del
cuerpo de agua bajo análisis. Pequeños lagos que se mezclan completamente son
menos complicados que ríos de tamaño moderado, los cuales son menos complejos
que ríos de gran tamaño, los que a su vez son menos complejos que lagos de gran
tamaño, estuarios y zonas costeras.
El nivel de detalle requerido puede variar tremendamente en función de las
diferentes aplicaciones que se desean para el modelo. En un extremo, el problema
puede estar enfocado en el impacto a largo plazo de una pequeña planta industrial
en el oxígeno disuelto de un pequeño lago. Este tipo de problema podría ser
abordado con una simple hoja de cálculo y ser resuelto por un sólo analista en un
breve plazo. En el otro extremo, si por ejemplo, se quisiera conocer la tasa de
cambio de las concentraciones de metales pesados en el Mar Negro producto de
una modernización industrial en el Río Danubio, probablemente sería una tarea que
requeriría una gran cantidad de años-hombre con modelos complejísimos y una
gran inversión (World Bank Group, 1998).
Para parámetros aeróbicos, como la demanda bioquímica de oxígeno (DBO),
oxígeno disuelto y temperatura, modelos simples y bien establecidos pueden ser
usados para predecir cambios promedio a largo plazo en ríos, corrientes y lagos de
30
tamaño moderado. El comportamiento de esos modelos es bien entendido y ha sido
estudiado con mayor intensidad que otros parámetros (World Bank Group, 1998).
Tabla 2.1 complejidad de parámetros o criterios en la modelación de calidad de aguas (Fuente:
World Bank Group, 1998).
Criterio Comentario
Planta individual o foco regional
Usualmente se pueden usar modelos más simples para efectos marginales de una planta individual. Para análisis regionales se necesita el uso de modelos más complejos.
Estático o dinámico Salidas (outputs) estáticas (constantes) o variables en el tiempo.
Estocástica o determinística
Los modelos estocásticos presentan salidas (outputs) en forma de distribuciones probabilísticas; los modelos determinísticos son estimaciones puntuales.
Tipo de cuerpo de agua receptor
Lagos y ríos pequeños son usualmente más fáciles de modelar. Ríos grandes, lagos grandes y estuarios son más complejos.
Parámetros de calidad de aguas
Oxígeno disuelto Usualmente disminuye a medida que la descarga aumenta. Es usado como un indicador de calidad de agua en la mayoría de los modelos.
Demanda bioquímica de oxigeno (DBO)
Es una medida del potencial reductor de oxígeno de las descargas arrastradas por el agua. Usada en la mayoría de los modelos de calidad de aguas.
Temperatura A menudo se ve aumentada por las descargas, especialmente por descargas pertenecientes a centrales eléctricas (power plants). Relativamente fácil de modelar.
Nitrógeno amoniacal
Reduce la concentración de oxígeno disuelto y añade nitrato al agua. Puede ser previsto por la mayoría de los modelos de calidad de agua.
Concentración de algas
Aumenta con la contaminación, especialmente por nitratos y fosfatos. Prevista por modelos moderadamente complejos.
Coliformes Indicador de contaminación proveniente de alcantarilladlos y residuos animales.
Nitratos Nutriente para el crecimiento de algas y un peligro para la salud a muy altas concentraciones en agua para consumo. Se puede prever con modelos moderadamente complejos.
Fosfatos Nutriente para el crecimiento de algas. Se puede prever con modelos moderadamente complejos.
Compuestos orgánicos tóxicos
Una amplia variedad de compuestos orgánicos pueden afectar la vida acuática y pueden ser peligrosos para los humanos. Usualmente muy difíciles de modelar.
Metales pesados Sustancias con contenidos de plomo, mercurio, cadmio, y otros metales pueden causar problemas ecológicos y/o para la salud humana. Difícil de modelar en detalle.
Los indicadores de nutrientes básicos como las concentraciones de amoníaco,
nitratos y fosfatos también pueden ser previstos con una precisión razonable, al
menos para cuerpos de agua simples como ríos y lagos de tamaño moderado. La
31
predicción de concentraciones de algas es algo más difícil pero es comúnmente
realizada en Estados Unidos y Europa debido a los problemas de eutrofización que
ha enfrentado en décadas pasadas. Además, los compuestos orgánicos tóxicos y
metales pesados son mucho más problemáticos. Aunque algunos modelos incluyen
estos parámetros, su comportamiento en el ambiente sigue siendo investigado
(World Bank Group, 1998).
Los modelos pueden cubrir sólo un número limitado de contaminantes, por lo que
se debe tener cuidado al seleccionar los parámetros del modelo, eligiendo aquellos
que son motivo de preocupación por sí mismos y también son representativos de
un conjunto más amplio de sustancias que no pueden ser modeladas en detalle.
2.2 Requerimientos de datos
Como podría esperarse, los requerimientos de datos para diferentes modelos
aumentan con la complejidad y amplitud de aplicación. Por ejemplo, los modelos
estáticos y determinísticos, requieren de estimaciones puntuales de datos como
flujos y temperatura del agua y usualmente se usan estimaciones de “flujo diseñado
en el peor escenario” para captar el comportamiento de los contaminantes bajo las
peores circunstancias. Para la mayoría de los propósitos de gestión, los peores
escenarios serán las altas temperaturas de verano que exacerban los problemas de
oxígeno disuelto y crecimiento de algas; y los flujos bajos, que conducen a altas
concentraciones de DBO y otros contaminantes. En el caso de los modelos
dinámicos, estos necesitarán datos en forma series de tiempo de los flujos,
temperaturas y otros parámetros. A modo de ejemplo en la tabla 2.2 se muestra un
resumen de los requerimientos de datos comúnmente usados en la modelación de
calidad de aguas (World Bank Group, 1998).
Además de los datos hidrodinámicos, los modelos requieren concentraciones base
de los parámetros de calidad de agua de interés. Estos son requeridos tanto para
calibrar el modelo a condiciones existentes como para evaluar los efectos de
32
alternativas de gestión. Los modelos también necesitarán datos de las descargas
de los contaminantes considerados desde su fuente. El tipo y cantidad de datos
requeridos para una aplicación dada son específicos para el problema de gestión
que se tiene (World Bank Group, 1998).
Tabla 2.2 Requerimientos de datos para modelos de calidad de aguas (Fuente: World Bank Group,
1998).
2.3 Ejemplos de modelos de calidad de aguas
Una gran cantidad de modelos de calidad de aguas ha sido desarrollada para
cuencas, análisis para proyectos específicos, y otros propósitos especializados. En
muchos casos, se desarrollan modelos para un proyecto en particular y son usados
una sola vez. En otros casos, los modelos sólo están disponibles en forma de
software comercial. La Tabla 2.3 contiene información sobre cinco modelos de
calidad de agua representativos usando el criterio de la Tabla 2.1. Además, una
descripción de cada uno de estos modelos puede verse en la Tabla 2.4. Además
estas tablas muestran modelos de calidad de aguas, los cuales fueron
seleccionados por el Banco Mundial porque han sido aplicados en una variedad de
análisis de gestión y porque están disponibles en versiones de dominio público.
Estos deben ser vistos como una muestra representativa de modelos que pueden
ser aplicados a problemas particulares de gestión. Estos modelos van desde
modelos analíticos simples apropiados para la aproximación de los efectos de una
Dato requerido Comentario
Flujos de agua Necesitado por todos los modelos de calidad de agua. Flujos medios requeridos por modelos simples; información dinámica, detallada es necesaria para modelos complejos.
Temperaturas Temperaturas medias requeridas por modelos simples; información dinámica, series de tiempo detalladas requeridas por modelos complejos.
Concentraciones de oxígeno disuelto
Concentraciones base requeridas por todos los modelos que predicen los impactos de una alternativa de gestión en el oxígeno disuelto.
Demanda bioquímica de oxígeno (DBO)
Concentraciones y cargas base requeridas por todos los modelos que predicen los impactos de una alternativa de gestión en el oxígeno disuelto.
Amoniaco, nitratos, fosfatos, compuestos orgánicos, metales pesados
Concentraciones y cargas base requeridas por todos los modelos que predicen amoniaco, nitratos, y otros impactos de alternativas de gestión.
33
sola planta industrial en la calidad del agua (ej. WQAM) a modelos complejos que
incluyen una gran variedad de contaminantes y fuentes de contaminación (ej.
WASP). De los cinco modelos presentados en el análisis llevado a cabo por el
Banco Mundial, el modelo WASP es el único que es potencialmente capaz de
manejar todos los tipos de cuerpos de agua y parámetros de calidad de agua. Los
otros modelos podrían ser aptos para un problema donde la complejidad de WASP
no es necesaria. Es extremadamente importante volver a señalar que estos modelos
sólo proveen la estructura o marco para el análisis, ya que para hacer un modelo
operacional es necesario tener datos específicos tales como las características de
la cuenca, fuentes de contaminación, y escenarios de gestión (World Bank Group,
1998).
Tabla 2.3 Ejemplos de modelos de calidad de aguas, sus características y parámetros considerados
(Fuente: World Bank Group, 1998).
Análisis de gestión WQAM QUAL2E WASP CE-QUAL-RIV1 HEC-5Q
Aguas receptoras
Ríos x x x x x
Lagos y embalses x x x x
Estuarios y áreas costeras x x
Efectos planta única x x x x x Efectos regionales por varias plantas x x x x
Estático x x x
Dinámico x x x
Determinístico x x x x x
Estocástico x x x x
Parámetros de calidad
Oxígeno disuelto x x x x x
DBO x x x x x
Temperatura x x x x x
Nitrógeno amoniacal x x x x x
Coliformes x x x
Concentración de algas x x x x x
Nitratos/Fosfatos x x x x
Compuestos orgánicos tóxicos x
Metales pesados x
34
Tabla 2.4 Descripción de los modelos WQAM, QUAL2E, WASP, CE-QUAL-RIV1 y HEC-5Q (Fuente:
World Bank Group, 1998). Modelo Comentarios
WQAM Set de metodologías o herramientas matemáticas usadas para análisis preliminares de cambios en la calidad del agua debido a cambios en las descargas. A diferencia de otros ejemplos, WQAM no es un modelo computacional per se sino una colección de metodologías y procedimientos simples.
QUAL2E Modelo en estado estacionario para la simulación de ríos (well mixed). Comúnmente usado para la evaluación del impacto en la calidad del agua debido a cambios en descargas puntuales. Adecuado especialmente para el análisis de los efectos de los nutrientes sobre la concentración de algas y el oxígeno disuelto. Aplicado ampliamente en Estados Unidos.
WASP Estructura de modelación compartimental y simple para el análisis de una amplia variedad de contaminantes en casi cualquier tipo de cuerpo de agua. Es el modelo más poderoso y complejo de la lista, también requiere de una mayor cantidad de datos y experticia para una correcta aplicación. Aplicado extensamente en la evaluación de la calidad de agua en ríos.
CE-QUAL-RIV1 Destinado principalmente para la simulación de flujos de corrientes altamente no estacionarias, tales como los ocurridos durante inundaciones. Consiste en un módulo para la cantidad de agua enlazado a un módulo para la calidad del agua. Aunque el módulo de cantidad ha visto numerosas aplicaciones, el módulo de calidad es aplicado en menor medida que WQAM, QUAL2E o WASP.
HEC-5Q Desarrollado principalmente para analizar flujos y calidad de agua en embalses y ríos aguas abajo asociados. Puede realizar simulaciones detalladas de operaciones en embalses, tales como regulación de flujos de salida a través de puestas y turbinas, y los gradientes de temperatura vertical.
2.4 Objetivos de gestión y aplicación
Un punto que a menudo es pasado por alto en la aplicación en el mundo real de los
modelos de calidad de aguas es que éstos son un medio para lograr una serie de
objetivos de gestión, no un fin en sí mismos. En muchos casos, no será necesario
el uso de un modelo de calidad de aguas en absoluto, incluso cuando se sabe de
antemano que un proyecto afectará la calidad de las aguas. Por ejemplo, si la
calidad de aguas es aceptable antes de la mejora por una planta industrial. Dado
que estas mejoras reducirán las descargas y por lo tanto mejorarán la calidad del
agua, no habría necesidad de tener resultados de modelación que muestren la
mejora de la calidad del agua. Para hacer frente al problema en cuestión, podría ser
suficiente saber que la calidad del agua no se volverá peor. También debe tenerse
en consideración que las motivaciones de los gestores de los proyectos y las de los
35
modeladores de la calidad del agua pueden no estar en la misma dirección. Por
ejemplo, si las regulaciones ambientales se enfocan en valores medios a largo plazo
de oxígeno disuelto y DBO, habría una pequeña necesidad, si es que la hubiera, de
una modelación avanzada de calidad de aguas que pueda predecir las
concentraciones de metales pesados y compuestos orgánicos tóxicos. Sin
embargo, investigadores y analistas de la calidad del agua podrían estar interesados
en desarrollar análisis complejos de los parámetros señalados. Además, debe
recordarse que la precisión de las proyecciones de un modelo está muy limitada por
la calidad y cantidad de datos disponibles para la calibración y prueba del modelo.
Aunque la información relativa a la cantidad de agua es a menudo recolectada para
cuerpos de agua de gran importancia, la información correspondiente a la calidad
del agua puede ser recolectada esporádicamente o no hacerse. Esto es
especialmente verdadero en el caso de parámetros como metales pesados y
compuestos orgánicos tóxicos, dado que el interés científico en estos datos es
relativamente nuevo (World Bank Group, 1998).
La falta de datos puede crear tres problemas. Primero, un modelo no puede ser
calibrado ni probado hasta que un sistema de monitoreo haya sido diseñado y
operado por un período de tiempo considerable. Segundo, la recolección de
muestras de agua y los análisis correspondientes pueden ser considerablemente
más costosos de lo que el esfuerzo de modelación está diseñado para soportar.
Tercero, el diseño de un sistema de monitoreo puede caer en el mismo tipo de
problemas que pueden afectar a la modelación de calidad de aguas, como la falta
de conexiones claras en los objetivos de gestión y una tendencia a la complejidad
excesiva. Se debe tener en cuenta que los modelos son una abstracción de la
realidad de una situación, y el uso inapropiado o malinterpretación de los resultados
del modelo puede llevar a conclusiones imprecisas o incorrectas. Por ello cualquier
conclusión obtenida de la base de un modelo debe ser siempre contrastada con el
realismo y el sentido común (World Bank Group, 1998).
36
En resumen, se debe ser cauteloso al financiar el desarrollo y aplicación de modelos
de calidad de agua. Se deben tener claras las metas, y la aplicación del modelo
debe servir de soporte para estas metas. En algunos escenarios, los modelos
pueden no ser necesarios en absoluto, mientras que en otros, un modelo simple
puede ser suficiente. Finalmente, cualquier modelo requerirá de una cantidad
considerable de datos, los cuales pueden no estar inmediatamente disponibles
(World Bank Group, 1998).
37
Capítulo 3. Descripción de cuencas en estudio
Para esta memoria se ha considerado como área de estudio las cuencas de Elqui y
Choapa. Lo anterior, dado que han ocurrido en ellas en años previos una serie de
eventos y accidentes, principalmente asociados a operaciones mineras, que han
causado preocupación con respecto a la calidad de las aguas.
3.1 Cuenca del Elqui
3.1.1 Ubicación geográfica
La cuenca del Río Elqui está situada en la Región de Coquimbo, Provincia del Elqui,
entre los paralelos 29°34'- 30°27' latitud Sur y meridianos 71°22'- 69°52' longitud
Oeste. Limita al norte con la cuenca del Río Huasco y las quebradas de Los Choros,
Honda y Chacay; al sur con la Cuenca del Río Limarí y cuencas costeras de
quebradas El Culebrón y Lagunillas; y se extiende entre la Cordillera de Los Andes
y de la Costa. La cuenca del Río Elqui, tiene un régimen pluvio-nival y cuenta con
un área de drenaje de 9645 kilómetros cuadrados (km2). Está compuesta por 3
subcuencas, que son las del Río Turbio, del Río Claro y del Río Elqui, la cual se
forma luego de la confluencia del Río Turbio con el Río Claro (Tabla 3.1). Tanto el
Río Elqui como sus tributarios fluyen con dirección E-W (de cordillera a mar). Dentro
de las características particulares que presenta esta red fluvial, está su fuerte
gradiente, especialmente notable en los tributarios del Río Elqui, debido a que su
relieve desciende 4780 metros (m) en sólo 235 kilómetros (km) (Figura 3.2).
38
Tabla 3.1. Características generales de las subcuencas del Río Elqui (Fuente: Galleguillos, 2004).
Subcuenca Lugar de inicio Lugar de término Área aportante km2
Turbio Cordillera Alta de Los Andes
Confluencia con Río Claro, en nacimiento del Río Elqui.
4196
Claro Cordillera Alta de los Andes.
Confluencia con Río Turbio, en formación del Río Elqui.
1552
Elqui Confluencia del Río Claro con el Río Turbio
Desemboca al océano Pacífico, en la comuna de La Serena
3897
Figura 3.1 Red fluvial de la cuenca del Río Elqui (Fuente: Galleguillos, 2004)
39
Figura 3.2. Perfil topográfico W – E a la latitud de 30º (Cuenca del Río Elqui) Relieve cuenca del Río
Elqui (Fuente: CADE-IDEPE, 2004b).
3.1.2 Geomorfología
Las características geomorfológicas de las Cuencas del Elqui y del Choapa son muy
similares. En ellas se pueden distinguir cuatro grandes conjuntos físicos. Estos son
la Alta Cordillera, la Media Montaña, los Valles Transversales y la Franja Costera
(Galleguillos, 2004; Parra, 2006).
El relieve de la cuenca del Elqui se orienta de Oeste a Este (Fig. 3.3). En el sector
del nacimiento del Río Elqui (confluencia de los Ríos Claro o Derecho y Turbio) la
pre Cordillera Andina presenta importantes alturas, destacando el Cerro Mamalluca
(2330 metros sobre el nivel del mar, msnm) por el norte y el Cerro El Molle (2630
msnm) por el sur del Río Elqui en el sector de Paihuano. Desde este sector hasta la
desembocadura en el sector de La Serena, el Río Elqui posee un curso general de
tipo recto y escurrimiento en sentido Oriente - Poniente. En sus primeros kilómetros
hasta la localidad de El Molle, el Río Elqui se caracteriza principalmente por
presentar un escurrimiento de tipo recto y valles de reducida extensión. Las
elevaciones (cerros y lomajes) que se presentan en este sector, están
comprendidas entre los 1.000 y 1.600 msnm disminuyendo en forma paulatina como
baja sinuosidad del relieve (CADE-IDEPE, 2004b).
40
Figura 3.3 Distribución de alturas Provincia de Elqui (Fuente: Novoa et al, 2001).
En el tramo final del Río Elqui (desde el sector de El Molle hasta la desembocadura
en el mar), el cauce principal presenta escurrimiento de tipo anastomosado5 y valles
con mayores amplitudes, cuyo material de sedimentación fluvial ha originado
amplias terrazas laterales de significativa importancia humana y económica para el
área. Estas terrazas se encuentran claramente desarrolladas a unos 25 km de la
desembocadura, el nivel superior tiene unos 30 m de altitud en sus inicios,
disminuyendo en dirección al mar con una pendiente de 7%, hasta alcanzar unos
120 a 130 m cerca de la desembocadura. Las diferencias de altitud en el valle
transversal oscilan entre los 700 m por el norte del cauce principal de la cuenca y
260 m por el sur de este mismo curso fluvial. En la costa, este valle se mezcla con
las planicies litorales que se manifiestan plenamente y corresponden a terrenos
planos que se extienden latitudinalmente por el borde costero, alcanzando en
algunos sectores un ancho de 30 km (sector de la Serena) (CADE-IDEPE, 2004b).
5 Para Smith y Smith (1980), el término anastomosado es empleado para describir un complejo de depósito fluvial de gradiente muy bajo (0.09 - 0.012 m/km), en donde se interconectan una serie de canales de muy alta sinuosidad, angostos y relativamente profundos
41
3.1.3 Perfiles de los principales cursos fluviales de las cuencas
Los perfiles longitudinales de los principales Ríos de la Cuenca del Elqui,
correspondientes a los cursos de los Ríos Turbio, Claro y Elqui se representan en
la Figura 3.4. También se representa el perfil longitudinal de Quebrada de Marquesa
debido a la existencia de faenas activas de mediana minería en ella.
El perfil del Río Turbio comprende también los Ríos Malo y del Toro. Los primeros
4 kilómetros corresponden al Río Malo, el cual desciende 400 m, luego se encuentra
el Río del Toro que en aproximadamente 9 km desciende 500 m y finalmente se
encuentra el Río Turbio que desciende 1250 m. El perfil del Río Claro incluye
también al afluente estero Derecho, el cual desciende 1200 m en aproximadamente
30 km. El estero Derecho presenta también un importante cambio de pendiente 20
km de su nacimiento. Luego de la confluencia con el Río Cochiguaz, el Río Claro
desciende 1450 m, hasta la confluencia con el Río Turbio. Finalmente, el Río Elqui
desciende 850 m en 80 km. Del perfil longitudinal de Quebrada Marquesa se
observa un leve descenso de la pendiente en los 5 últimos kilómetros (Galleguillos,
2004). Así entonces, para la cuenca se pueden reconocer sectores de los Ríos con
un alta pendiente (5%), los cuales presentan una mayor capacidad para transportar
materiales gruesos e incorporar sólidos suspendidos a los cursos de agua.
42
Figura 3.4 Perfiles de los principales cursos de agua de la Cuenca del Elqui (Fuente: Galleguillos,
2004).
3.1.4 Actividades económicas
En la cuenca del Río Elqui, la actividad agrícola se desarrolla en el Valle del Río
Elqui, donde los principales cultivos corresponden a la vid de mesa, limonero, palto,
chirimoyo, y tuna. Esta actividad ha dado origen a importantes plantas de
producción de licores, como pisco y aguardiente. En la cuenca existen dos
cooperativas agrícolas que extraen su materia prima de las uvas tipo moscatel,
Capel Ltda. y La Cooperativa Agrícola Control Pisquero de Elqui Ltda. (CADE-
IDEPE, 2004b).
En los últimos 20 años, la minería en la Cuenca del Elqui se concentró a niveles
industriales en los distritos mineros de El Indio, Talcuna y Lambert, con producción
de cobre y oro. También es importante mencionar el distrito de Andacollo, que
parcialmente drena hacia la cuenca a través de la quebrada de El Arrayán. En la
actualidad y luego del cese de operaciones mineras en el distrito de El Indio
Perfiles de los principales cauces de la cuenca del Elqui
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Distancia acumulada km
Cu
rva
s d
e n
ive
l m
Río Turbio Río Claro Río Elqui Qda. Marquesa
43
(Febrero 2002) la actividad minera a nivel industrial de la cuenca se concentra
principalmente en los distritos de Talcuna, Lambert y Andacollo. En el primero
operan tres compañías mineras, Compañía Minera Linderos, Compañía Minera San
Gerónimo y Compañía Minera Talcuna. En el segundo opera la Compañía Minera
San Gerónimo y en el tercero operan Compañía Minera Teck Carmen de Andacollo
(conocida como “Andacollo-Cobre”) y Compañía Minera Dayton (“Andacollo-Oro”).
Con respecto a la minería artesanal, ésta se desarrolla informal e intermitentemente
en todas las comunas de la Cuenca del Elqui. En el año 2004 existían 353 minas,
de las cuales 214 estaban activas según un catastro realizado por SERNAGEOMIN.
En total se estima que hay más de mil fuentes de trabajo ligadas a la minería
artesanal del cobre en la Cuenca del Río Elqui (Dättwyler, 2008).
44
3.2 Cuenca del Choapa
3.2.1 Ubicación geográfica Cuenca del Choapa
La cuenca del Río Choapa se encuentra ubicada en la Región de Coquimbo, entre
los paralelos 31º10’ y 32º15’ de Latitud Sur y los meridianos 70º16’ y 71º33’ de
Longitud Oeste. Limita al norte con la cuenca del Río Limarí y al sur con la cuenca
del Río Petorca y se extiende entre la Cordillera de Los Andes y la costa. Su
superficie alcanza 7630 km2 y recibe su principal alimentación de las precipitaciones
nivales andinas (Parra, 2006).
La cuenca del Río Choapa se divide en cuatro subcuencas: las del Río Choapa Alto,
Río Choapa Medio, Río Illapel y Río Choapa Bajo (Tabla 3.2 y Figura 3.5).
El Río Choapa, es el principal cuerpo hídrico de la cuenca y fluye de Cordillera a
Mar, en dirección SE-NW. Sus principales afluentes, tanto por su desarrollo como
por sus caudales provienen del NE y en su mayoría tienen sus cabeceras en
cumbres andinas, las que excepcionalmente superan los 4000 m.s.n.m. Además,
este tramo del país es uno de los más estrechos, alcanzando sólo 90 km de ancho,
lo que se expresa en perfiles longitudinales de fuertes gradientes, especialmente en
la cabecera de los Ríos (Figura 3.7) (Parra, 2006).
Tabla 3.2 Características generales de las subcuencas que conforman la cuenca del Río Choapa
(Fuente: Parra, 2006).
Subcuenca Lugar de inicio Lugar de término Área aportante (km2)
Río Choapa Alto Cordillera de Los Andes Junta Río Cuncumén 1560
Río Choapa Medio Junta Río Cuncumén Junta Río Illapel 2247
Río Illapel Cordillera de Los Andes Confluencia con Río Choapa 2055
Río Choapa Bajo Junta Río Illapel Desemboca en el Océano Pacífico, Huentelauquén.
1768
45
Figura 3.5 Red de drenaje de la cuenca del Río Choapa (Fuente: Parra, 2006).
3.2.2 Geomorfología
En términos generales, los rasgos geomorfológicos de la Cuenca del Choapa
(Figura 3.6) no difieren mucho a los de las cuencas del Río Elqui y Limarí,
presentando una cuenca de sedimentación fluvial de relativa importancia sólo en su
curso medio y bajo. El valle del Río Choapa es el más estrecho con respecto a los
otros valles transversales existentes en la Región de Coquimbo (CADE-IDEPE,
2004a).
El cauce del Río Choapa desemboca en el mar en el sector de Huentelauquén,
después de recibir las aguas aportadas por un vasta ramificación de escurrimientos
cordilleranos, que conforman dos ejes, uno en sentido SE dado por el Río Illapel, y
el otro en sentido NW que corresponde al Río Choapa, los que se unen al oeste de
46
la cuidad de Illapel, para formar un río caudaloso y encajonado aguas abajo. El Río
Choapa aguas arriba de la junta con el Río Illapel, se caracteriza por presentar un
cauce encajonado por cerros del ambiente netamente andino, los que se presentan
con laderas escarpadas, con afloramientos de roca, que aportan material derrubial
al cauce a través de conos y quebradas. Desde la junta con el Río Illapel hasta su
desembocadura, el Río se presenta rodeado por cadenas de cerros de la costa, a
tal punto que sólo en algunos sectores se establecen pequeñas terrazas de
sedimentación fluvial, las que son aprovechadas para la actividad agrícola y el
asentamiento de pequeños poblados. En el sector alto del Río Illapel (antes de la
junta con el Río Choapa) presenta características similares en su morfología al
sector alto del Río Choapa, debido a su carácter netamente andino donde se
encuentra rodeado por cerros redondeados con intrusiones de granito en los
afloramientos rocosos. La caja del Río se encuentra compuesta por ripios y arcillas,
en terrazas discontinuas a lo largo del cauce. Las Planicies Litorales en esta cuenca
se presentan con amplio desarrollo y su modelado penetra hacia el interior,
formando franjas de hasta 40 kilómetros de ancho, con una altura que varía hacia
el nivel del mar y 200 msnm (CADE-IDEPE, 2004a).
Figura 3.6 Distribución de alturas Provincia del Choapa (Fuente: Novoa et al, 2001).
47
3.2.3 Perfiles de los principales cursos fluviales de las cuencas
Los perfiles longitudinales de los principales Ríos de la cuenca del Choapa,
correspondientes a los cursos de los Ríos Choapa, Cuncumén, Chalinga e Illapel
se representan en la Figura 3.7.
Figura 3.7 Perfiles de los principales cursos de agua de la Cuenca del Choapa (Fuente: Parra,
2006).
El perfil del Río Choapa, comprende en su cabecera el Río Totoral que desciende
1950 m en 30 km, sufriendo una importante disminución de su pendiente, con un
descenso de 1450 m en aproximadamente 121 km. El perfil del Río Cuncumén,
comprende el Río Los Pelambres, descendiendo 1500 m en 14 km, tras lo cual el
Río Cuncumén desciende 500 m con menor pendiente hasta la confluencia con el
Río Choapa; el Río Chalinga desciende 1850 m en 40 km y el Río Illapel desciende
2300 m en 75 km, con una notable disminución de pendiente aguas arriba del sector
Las Burras (Parra, 2006).
En general, para las cuencas del Elqui y Choapa se pueden reconocer sectores de
los Ríos con una alta pendiente (7.5% en el caso del Choapa), los cuales presentan
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Cu
rvas d
e N
ivel
(m.s
.n.m
)
Distancia Acumulada (Km)
Perfiles longitudinales de los principales ríos del Choapa
Río Choapa Río Cuncumén Río Chalinga Río Illapel
48
una mayor capacidad para transportar materiales gruesos e incorporar sólidos
suspendidos a los cursos de agua.
3.2.4 Actividades económicas
La actividad agrícola se ha caracterizado históricamente por la presencia de cultivos
de rubros extensivos y más bien poco rentables tales como chacras y praderas
naturales debido a la baja seguridad de riego de la zona, en especial durante los
meses críticos de enero a marzo. Sin embargo, esto se ha visto modificado
recientemente debido a la construcción de los embalses Corrales (capacidad útil de
50 millones de metros cúbicos, Mm3) y el Bato (capacidad útil de 25 Mm3). Además,
el clima y el suelo en el sector alto del cauce principal de la cuenca permiten el
cultivo de rubros agrícolas intensivos y permanentes tales como frutales y viñas
(CADE-IDEPE, 2004a).
En la cuenca del Río Choapa existen numerosos yacimientos de minerales
metálicos. Entre éstos se destacan aquéllos en cuya mena el oro y/o el cobre
aparecen como metales predominantes. La actividad minera de desarrolla
principalmente en las cercanías de la ciudad de Illapel, donde se han identificado
numerosas faenas mineras que explotan cobre y oro. La mayor parte de estas
faenas, se emplazan próximas al Estero Aucó (sector alto) y cercanas a la junta con
el Río Illapel. También se han detectado faenas mineras en las cercanías del Río
Chalinga, en la comuna de Salamanca. Pero sin duda la actividad minera de mayor
importancia en la cuenca es la explotación cuprífera de Minera Los Pelambres, con
su faena minera emplazada en el sector alto de la cuenca, específicamente en el
nacimiento del Río Los Pelambres (Parra, 2005).
El año 2011, Los Pelambres logró su capacidad de diseño de 175 mil toneladas
diarias de cobre, que se traducen en una producción anual de unas 400 mil
toneladas métricas finas (TMF) (Minería Chilena, 2012).
49
Capítulo 4. Accidentes ocurridos
En esta sección se describen los accidentes ocurridos en la zona de estudio en años
recientes y que motivan el interés por evaluar, aunque sea en forma preliminar, el
uso de modelos de simulación para la potencial caracterización de estos eventos y
sus efectos.
4.1 Cuenca del Elqui
4.1.1 Ruptura de Tranques de Relaves
En los últimos 15 años han ocurrido al menos tres eventos de ruptura de tranques
de relaves en el Distrito Minero Talcuna, Comuna de Vicuña.
El primer evento ocurrió en el mes de Junio de 1997. Debido a un episodio de alta
pluviometría, depósitos de relaves correspondientes a las compañías mineras
COBREX y San Gerónimo cedieron, vertiéndose dos millones de toneladas (Mt) de
relaves en el Río Elqui. Para este evento se adujo que la magnitud del impacto fue
reducida por el efecto de dilución del Río Elqui y que la agricultura aguas abajo del
incidente (Quebrada Marquesa) era poco desarrollada, lo que no representó
perjuicios de importancia a esta actividad (Galleguillos, 2004).
Los otros dos eventos corresponden al año 2002. Estos incidentes no relacionados
con eventos climáticos afectaron tranques de relaves pertenecientes a la Compañía
Minera COBREX, los cuales a su vez afectaron a la Quebrada Marquesa.
El domingo 22 de Septiembre del año 2002, alrededor de las 16:00 horas ocurrió la
ruptura del tranque de relaves Mantos de Talcuna 1, derramándose alrededor de
8000 metros cúbicos (m3) de residuos mineros, los cuales llegaron al Río Elqui a
través de la Quebrada Marquesa alrededor de las 20:00. Al momento del derrame
la Quebrada Marquesa tenía un caudal aproximado de 1.0 m3/s. Las causas de este
50
incidente corresponden tanto a deficiencias de construcción, operación y
mantención del tranque como a incumplimientos legales (CONAMA, 2002a;
Dättwyler, 2008; Galleguillos, 2004). El material derramado correspondió a relaves
del proceso de beneficio minero de flotación cuya composición puede verse en la
Tabla 4.1.
Tabla 4.1 Composición mineralógica porcentual de relaves Planta Don Arturo (Fuente: CONAMA,
2002b).
Especie mineralógica
Formula química Porcentaje(%) especie mineralógica en relave
Calcopirita CuFeS2 0.5
Covelina CuS 0.1
Esfarelita ZnFeS 0.1
Bornita Cu5FeS2 0.3
Malaquita Cu2(OH)2CO3 0.25
Galena PbS 0.1
Calcocina Cu2S 0.15
Pirita FeS2 0.2
Magnetita Fe3O4 0.6
Limonita Fe2O3 0.2
Hematita FeO3 0.4
Cuarzo SiO2 97.1 Anfíboles (Ca2(Mg-Fe)5Si8O22(OH-F)2
Calcita CaCO3
∑=100
Con respecto a los incumplimientos legales, el tranque de relaves Mantos de
Talcuna 1, el cual tenía una antigüedad aproximada de 30 años, debería haber
estado en proceso de cierre cuando se produjo el incidente, ya que sólo tenía
autorización para funcionar hasta Diciembre del año 2001. De hecho había sido
cerrado oficialmente por SERNAGEOMIN durante Julio del año 2002. Además,
desde Junio del mismo año, COBREX había obtenido aprobación ambiental para la
construcción de un nuevo tranque de relaves a 500 metros aguas abajo del tranque
Mantos de Talcuna 1 (Galleguillos, 2004). En ese entonces, el Gerente General de
la Compañía Minera COBREX, Christian Molina Bauer, asumió la responsabilidad
de la Empresa con respecto al derrame, el cual significó concentraciones de cobre,
manganeso y hierro hasta 100 veces superiores a la norma permitida en el Río Elqui
(Cooperativa, 2002). Esto puede apreciarse en la Tabla 4.2 donde se muestran los
51
resultados para contenidos totales de Cu, Fe y Mn de los muestreos realizados por
el Servicio de Salud de Coquimbo en la Quebrada Marquesa los días 23 y 25 de
septiembre del 2002 (a uno y tres días del incidente) los cuales son comparados
con los requisitos de calidad de agua de la NCh 1333 para riego y los requisitos de
calidad para agua potable de la NCh 409/1.
Tabla 4.2 Resultados monitoreo aguas superficiales (contenidos totales) Servicio de Salud Coquimbo
23 de Septiembre 2002 y 25 de Septiembre 2002 (Fuente: CONAMA, 2002a).
23 de Septiembre 2002 25 de Septiembre 2002
Lugar Cu total (mg/l)
Fe total (mg/l)
Mn total
(mg/l)
Cu total
(mg/l)
Fe total (mg/l)
Mn total
(mg/l)
Aguas arriba derrame < 0.1 15.7 0.4 - - -
100 m. aguas abajo derrame 1.0 53.6 3.0 0.5 132.5 4.0
5 km. Aguas abajo derrame 24.7 827.8 78.8 0.5 35.5 1.7
Río Elqui aguas arriba Quebrada Marquesa
< 0.1 0.4 < 0.1 < 0.1 < 0.1 < 0.1
Río Elqui aguas abajo Quebrada Marquesa
4.1 178.2 14.4 0.5 19.4 1.4
Límite máximo NCh 1333 Riego 0.2 5 0.2 0.2 5 0.2 Límite máximo NCh 409/1 2.0 0.3 0.1 2.0 0.3 0.1
En cuanto a las deficiencias de construcción, operación y mantención, éstas quedan
confirmadas por las observaciones realizadas por el perito Ingeniero Sr. Víctor Aros
Araya el año 2003, en las que se indicaba que “el talud externo del prisma resistente
era demasiado vertical; no se contaba con un sistema drenante en el interior de la
estructura colapsada; el material constitutivo del prisma resistente era demasiado
fino; la poza de sedimentación estaba muy cerca del talud exterior; y no se apreció
material de granulometría gruesa en el talud, que habría servido para conseguir
mayor estabilidad del tranque” (Dättwyler, 2008).
El 8 de Noviembre se produjo el segundo derrame del año 2002. En esta
oportunidad fueron derramados 4000 m3 de residuos mineros provenientes del
tranque de relaves “Tranque Nº2 Talcuna” perteneciente a la Compañía Minera
COBREX, los cuales contenían manganeso, cobre y hierro (Galleguillos, 2004;
Emol, 2002).
52
Según Galleguillos (2004), “el tranque Nº2 Talcuna, presentaba serios problemas
operacionales. Por ejemplo, no disponía de una geomembrana adecuada, ni de
obras hidráulicas que desviasen las aguas provenientes de la quebrada. Si bien
disponía de una laguna de emergencia, ésta era de una capacidad mucho menor al
volumen de relaves que podían verterse”. Los derrames descritos provocaron
turbidez, la cual fue detectada en la planta de captación de aguas de la Empresa de
Servicios Sanitarios de Coquimbo, ESSCO (actualmente Aguas del Valle), en la
localidad de Las Rojas, lo que obligó a realizar muestreos y análisis químicos en la
entrada de la planta. Aunque no se encontraron concentraciones metálicas que
pudieran dañar la salud, la turbiedad podía dañar los filtros de la planta, lo que
obligó a ESSCO a utilizar aguas de 20 de sus pozos (Dättwyler, 2008; Galleguillos,
2004).
La situación anterior, unida a la falta de procedimientos de comunicación de
emergencias por parte de COBREX y de la misma empresa ESSCO, generó
preocupación en la comunidad de La Serena y Coquimbo (Dättwyler, 2008;
Galleguillos, 2004).
4.2 Cuenca del Choapa
4.2.1 Falla tranque Quillayes
El día viernes 3 de Agosto del año 2007 a las 16:40, parte de las aguas infiltradas
que se conducían desde el túnel de desvío a las piscinas de recirculación del
tranque de relaves Los Quillayes, perteneciente a Minera Los Pelambres (MLP)
fueron descargadas al Río Cuncumén durante alrededor de 22.5 horas a una razón
de aproximadamente 150 l/s. Esto fue causa de una mantención en la estación de
bombeo del sistema de drenaje del muro del tranque y producto de una falla en los
sistemas de control de presión. El sábado 4 de agosto a las 15:00 la situación fue
controlada, volviendo a derivarse la totalidad de las aguas infiltradas hacia las
53
piscinas de recirculación. Las concentraciones de Mo y SO4 del residuo industrial
liquido (RIL) descargado pueden verse en la tabla 4.5.
Tabla 4.5 Resultados monitoreo RIL descargado al Río Cuncumén día 6 de agosto 2007 (Fuente:
MLP, 2007; MOP, 2007b).
parámetro valor Limite NCh 1333 Riego
Mo 1.10 mg/l
0.01 mg/l
SO4 948 mg/l 250mg/l
En la tabla 4.6 se presenta un monitoreo realizado por MLP en el Río Choapa aguas
abajo de su confluencia con el Río Cuncumén los días 3, 4 y 5 de agosto del año
2007. Los resultados muestran valores sobre la Norma Chilena 1333 para riego para
los parámetros Mo, SO4 y CE. La confluencia del Río Cuncumén con el Río Choapa
está a aproximadamente 5 km aguas abajo del punto de descarga (MLP, 2007).
Tabla 4.6 monitorio MLP antes, durante y después del incidente (MLP, 2007). En negrilla valores que
superan la NCh 1333 para riego (Mo>0.01; SO4>250; CE>750).
Mo (mg/l) SO4 (mg/l) CE (μS/cm)
Estación Agosto 2007
3 4 5 3 4 5 3 4 5
1. Salida túnel de desvío 0,01 0,28 0,01 175 928 483 406 1454 422
2. Cuncumén en Portones 2 0,01 0,27 0,01 184 678 188 411 1401 460
3. Puente Río Cuncumén 0,01 0,13 0,01 149 545 157 353 966 389
4. Choapa después confluencia Cuncumén
0,01 0,03 0,01 55 97 51 208 394 225
54
Figura 4.1 Ubicación puntos de monitoreo descritos en tabla 4.6 y asociados al evento considerado
(zona comprendida entre las coordenadas 31°50’40”S-70°41’38”O y 31°54’39”S-70°34’40”O y
coordenadas de los puntos 1: 31°51'51"S- 70°36'45"O 2: 31°53'11"S- 70°37'40"O 3: 31°53'44"S-
70°38'30"O 4: 31°53'46"S- 70°39'27"O).
Además, la estación de monitoreo satelital Río Cuncumén ante Junta Choapa
(Chacay) (Latitud S 31°49’ Longitud W 70°36’), perteneciente a la Dirección General
de Aguas (DGA), mostró incrementos importantes de caudal y conductividad para
el día del incidente (Figura 4.2). Se debe mencionar que el caudal del Río Choapa
antes de la confluencia con el Río Cuncumén era de alrededor de 4 metros cúbicos
por segundo (m3/s) (DGA, 2009).
55
Figura 4.2 Grafico de caudal y conductividad estación satelital Río Cuncumén ante Junta Choapa
(Chacay) entre el 2 y 9 de agosto del 2007 (DGA. 2009).
Con respecto a los efectos del incidente, MLP declaró que aparte del incremento de
Mo, SO4 y CE en el Río Cuncumén y de Mo en el Río Choapa aguas abajo del punto
de confluencia con el Río Cuncumén, no existió impacto en el sistema agropecuario
del área de descarga debido al tiempo e intensidad de la exposición química en
vegetales y animales. Tampoco habría habido efecto en la biota del Río Choapa
debido a que el caudal de este en época invernal (4m3/s) presenta una alta
capacidad de dilución (MLP, 2007).
Finalmente, en Octubre del año 2007, la entonces Comisión Regional de Medio
Ambiente, COREMA, decidió aplicar una multa de 1.500 Unidades Tributarias
Mensuales (UTM) a Compañía Minera Los Pelambres por el incidente (50,6 millones
de pesos chilenos (CLP) de ese año según el valor de la UTM de Octubre del 2007).
La COREMA por unanimidad acordó esta multa. La multa estaba fundamentada en
el incumplimiento de la Resolución de Calificación Ambiental (RCA) con respecto a
56
los canales de comunicación para informar los accidentes ambientales a las
autoridades regionales pertinentes, el plan de contingencia, el cual debe ser
acordado con la autoridad competente y no por decisión propia de la empresa, y por
el incumpliendo de la descarga cero al Río Cuncumén (GORE COQUIMBO, 2007).
57
4.2.2 Incidente “km 37”
El sábado 1 de agosto del año 2009 los sistemas de control del trasporte de
concentrado (STC) de Minera Los Pelambres (MLP) detectaron una anomalía en el
km 37 del concentradoducto, aproximadamente a unos 14 km aguas arriba de la
ciudad de Salamanca. El concentradoducto corresponde a un ducto de 7 pulgadas
de diámetro y aproximadamente 120 kilómetros de longitud que envía el
concentrado de cobre proveniente de la Planta concentradora Piuquenes hasta el
puerto de filtrado y embarque Punta Chungo como se muestra en la Figura 4.3
(MLP, 2009; El Tiempo, 2009).
Figura 4.3 Ubicación incidente km 37, coordenadas aproximadas (31°50’S – 70°51’O).
La detección de la anomalía, correspondiente a una presión fuera de rango, dio
origen a una inspección para identificar la causa, en la cual personal de MLP
constató visualmente una fuga en el sistema de transporte de concentrados. De
58
acuerdo al procedimiento de emergencia de MLP se procedió a un cese de envío
de concentrados desde la planta concentradora y al vaciado de la tubería del
concentradoducto hacia piscinas de emergencia (MLP, 2009). Como consecuencia
de lo anterior se produjo una fuga de concentrado al interior de la cámara de
hormigón que contiene el sistema de medición de presiones. El concentrado de
cobre rebalsó la cámara escurriendo por la quebrada aledaña hacia el cauce del
Río Choapa y desde éste a varios canales de regadío del sector. En la tabla 4.7 se
puede ver una caracterización del concentrado de cobre de MLP del año 2009.
Tabla 4.7 Caracterización concentrado de cobre MLP año 2009 (Fuente: MLP, 2009).
Elemento Unidad Mínimo Máximo
Cu % 32 34 Au g/T 0.9 1.1 S % 31 35
Hg ppm 0.1 <1 As % 0.02 0.03 Ag g/T 42 50 Zn % 0.06 0.09 Pb ppm 80 115 Cd ppm 4 <10 Mo ppm 250 600 Mg % 0.04 0.09 Ca % 0.06 0.25 Fe % 24 28
SiO2 % 3.5 5 Al % 0.6 0.85 Cl % <0.005 <0.005
Insoluble % 5.5 7.5
Según las estimaciones de MLP, el volumen total de la fuga fue de 40 m3, de los
cuales 14 m3 quedaron confinados en la cámara, 13 m3 quedaron sobre la superficie
de la quebrada, y 13 m3 llegaron al cauce del Río Choapa. También se estimó que
la duración del escurrimiento fue de entre 1 y 2 horas, lo se traduce en un flujo
máximo de descarga al Río de aproximadamente 3,6 litros por segundo (l/s). El
caudal del Río Choapa era de 4000 l/s en el momento de la fuga (MLP, 2009).
Durante el incidente, y posterior a él, se llevó a cabo una campaña de monitoreo en
el Río Choapa, desde aguas arriba de la zona del incidente hasta la localidad de
Huentelauquén, el monitoreo abarcó 12 puntos de muestreo (Figura 4.4) y consideró
59
la caracterización química de los elementos representativos del concentrado de
cobre.
Figura 4.4 Ubicación puntos de muestro MLP (amarillo) y Seremi de Salud (rojo) (Fuente: MLP,
2009).
Los resultados de calidad de agua superficial para los días 01 y 02 de agosto se
presentan en la Tabla 4.8 con sus respectivas gráficas (Figuras 4.5, 4.6, 4.7, 4.8)
para Cobre Total, Conductividad Eléctrica, Hierro Total y Molibdeno, los cuales son
comparados con la Norma Chilena de Agua de Riego (NCh. De Riego 1333).
60
Tabla 4.4 Resultados monitoreo agua superficial MLP, Río Choapa, días 01 y 02 Agosto (Fuente:
MLP, 2009). Valores que sobrepasan el límite máximo de la NCh 1333 de agua para riego se
destacan en negrilla.
Parámetros
Unidad Punto 1: 100 m. Arriba Descarga
Punto 2: 300 m. Abajo Descarga
Punto 3: 8 Km Abajo Descarga
Punto 4: 14 Km. Abajo Descarga
Límite Máx. Permitido NCh 1333 riego
Cobre Total mg/l <0.01 0.7 <0.01 <0.01 0.20
Conductividad a 25ºC uS/cm 341 335 405 359 750
Hierro Total mg/l 0.34 0.61 0.37 0.13 5.00
Manganeso Total mg/l 0.02 0.01 <0.01 0.01 0.20
Parámetros
Unidad Punto 5: 34 km Abajo Descarga
Punto 6: Localidad Choapa
Punto 7: Puente Negro
Punto 8: RCH-10 Huentelauquén
Límite Máx. Permitido NCh 1333 riego
Cobre Total mg/l <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 0.20
Conductividad a 25ºC uS/cm 403 426 450 439 750
Hierro Total mg/l 0.23 0.23 0.17 0.21 5.00
Manganeso Total mg/l 0.02 0.02 0.02 0.01 0.20
Parámetros
Unidad Punto 9 Tunga Sur
Punto 10: Mincha Sur
Punto 11: RCH-9 Puente Huentelauquén
Punto 12: RCH-10 Huentelauquén
Límite Máx. Permitido NCh 1333 riego
Cobre Total mg/l <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 0.20
Conductividad a 25ºC uS/cm 434 449 445 439 750
Hierro Total mg/l 0.13 0.1 0.13 0.21 5.00
Manganeso Total mg/l 0.02 0.02 0.02 0.01 0.20
Los resultados de las muestras realizadas por MLP para las aguas superficiales del
Río Choapa los días 1 y 2 de agosto mostraron concentraciones de cobre total de
0.70 miligramos por litro (mg/l) a trescientos metros aguas abajo del incidente. Por
otra parte, la Secretaría Regional Ministerial de Salud de Coquimbo, realizó sus
propios monitoreos en el lugar del incidente el 2 de agosto en una sesión de
madrugada y una en la mañana, aunque se desconoce la hora exacta en que fueron
tomadas estas muestras. Los resultados de la Seremi de Salud se presentan en las
Tablas 4.9 y 4.10, en las cuales puede observarse que en el muestreo de la
madrugada que se supera la NCh 1333 con concentraciones en la descarga de 70.7
mg/l para Cobre Total; 57.60 mg/l para el Hierro Total; y 0.94 mg/l para Manganeso
Total. Para el muestro realizado en la mañana se observa que la concentración de
Cu Total supera la norma desde el punto de descarga hasta el punto 5 de muestreo
61
localizado cerca de la localidad de Chuchini, aproximadamente 22 km aguas abajo
del lugar del incidente. La concentración de Fe Total supera la norma en el punto
de muestreo localizado en el lugar del incidente (6.97 mg/l).
Tabla 4.9 Resultados monitoreo agua superficial SEREMI Salud Coquimbo, 2 Agosto (madrugada)
(Fuente: MLP, 2009). Valores que sobrepasan el límite máximo de la NCh 1333 para riego se
destacan en negrilla.
Parámetros NCh 1333 Agua de Riego
Unidad Expresión Punto 1: 100 m Aguas Arriba, Madrugada
Punto 2: Directo Descarga, Madrugada
Punto 3: 100 m aguas Abajo, Madrugada
Límite Máx. Permitido NCh 1333 (riego)
Cobre Total mg/l Cu < 0.01 70.68 1.0 0.10 Hierro Total mg/l Fe 0.24 57.60 96 5.00 Manganeso Total mg/l Mn < 0.01 94,00 < 0.01 0.20
Tabla 4.10 Resultados monitoreo agua superficial SEREMI Salud Coquimbo, 2 Agosto (mañana)
(Fuente: MLP, 2009). Valores que sobrepasan el límite máximo de la NCh 1333 para riego se
destacan en negrilla.
Punto 1 Punto 2 Punto 3 Punto 4 Punto 5 Punto 6 Punto 7 Punto 8 Punto 9
Dir
ecto
De
sca
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De
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33
3 r
ieg
o
Cu Total 11.98 1.91 1.03 0.59 0.14 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 0.10
Fe Total 6.97 1.64 0.9 0.52 0.19 0.28 0.14 0.14 0.23 5.00
Mn Total 0.014 < 0.01 0.012 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 0.20
El 9 de agosto se realizó un monitoreo de seguimiento por parte de MLP, cuyos
resultados se presentan en la Tabla 4.11 con sus respectivas gráficas (Figuras 4.10
y 4.11), mientras la ubicación de los puntos de muestreo se puede observar en la
Figura 4.9. Se puede apreciar que la calidad del Río Choapa se encuentra dentro
de rangos normales.
62
Tabla 4.11 Resultados monitoreo agua superficial MLP, Río Choapa (RCH), día 9 Agosto (Fuente: MLP, 2009).
Pa
rám
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33
Rie
go
Cu Total mg/l <0.01 0.01 0.02 0.05 0.03 0.02 0.01 0.01 0.03 0.20
CE a 25ºC uS/cm 331 331 336 332 329 330 326 330 326 750
Fe Total mg/l 0.11 0.23 0.28 0.79 1.49 0.18 1.47 0.19 0.89 5.00
Mo Total mg/l <0.001 0.002 0.002 0.001 <0.001 0.002 0.003 0.003 <0.001 0.010
Pa
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H 1
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3 R
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o
Cu Total mg/l 0.04 0.02 0.03 0.01 0.04 0.07 0.05 0.04 0.02 0.20
CE a 25ºC uS/cm 331 332 333 334 334 364 355 344 341 750
Fe Total mg/l 0.4 0.68 1.07 0.02 0.18 0.26 0.19 0.63 0.19 5.00
Mo Total mg/l <0.001 0.001 <0.001 <0.001 0.003 0.004 0.003 0.002 0.002 0.010
63
Figura 4.5 Ubicación puntos de muestro MLP 9 Agosto (Tabla 4.11) (Fuente: MLP, 2009).
64
Con el derrame también se vieron afectados los canales de riego (figura 4.6). En las
tablas 4.12 y 4.13 se presentan los resultados del monitoreo realizado por MLP los
días 2 y 3 de agosto (MLP, 2009)
Figura 4.6 Ubicación canales de riego cercanos al incidente (MLP, 2009).
Tabla 4.12 Resultados monitoreo sedimentos, día 02 de agosto (MLP, 2009).
Conductividad Especifica (μmhos/cm )
pH Cu Total mg/kg
Mo Total mg/kg
Sulfatos mg/kg
Canal Panguesillo 712.5 6.98 16761 24.8 33.6 Canal El Tablón 495.0 7.25 6201 18.7 16.5 2 Km abajo de Panguesillo 525 .0 7.55 102 6.2 57.6
Tabla 4.13 Resultados monitoreo sedimentos, día 02 de agosto (MLP, 2009).
Conductividad Especifica
(μmhos/cm)
pH Cu Total mg/kg
Mo Total mg/kg
Sulfatos mg/kg
Canal Higueral Quebrada El Consuelo
219 8.33 40.4 <1 <10
Canal Higueral Bocatoma 364 7.35 43.5 1.3 <10 Canal Higueral Aforo 282 7.58 222 2.17 <10 Canal Higueral Comparto 548 7.27 105 1.32 14.4 Canal Pardo Bocatoma 543 7.51 664 2.66 12.3 Canal Pardo Aforo 220 7.93 53 .0 <1 65.9 Canal Pardo Comparto 543 7.51 70.5 <1 16.5 Canal Pardo Sector el Consuelo 180 7.59 42.4 <1 12.3
65
Con respecto a las medidas de remediación del incidente, MLP realizó una limpieza
superficial de la cámara y el tramo comprendido entre la cámara y el cauce del Río
Choapa. Este consistió en cargar manualmente y con la ayuda de maquinaria el
concentrado derramado al interior de la cámara de hormigón y en la quebrada a un
punto de acopio dispuesto al interior de la faena MLP. Además se realizó una
limpieza del cauce del Río, trabajo que fue facilitado reencauzando el Río dejando
seco el sector del incidente en un tramo de 1.1 km. Esto permitió realizar las tareas
de carguío y disposición del material depositado en el cauce (MLP, 2009).
66
Capítulo 5. WASP
5.1 Introducción
El programa de simulación y análisis de calidad del agua, WASP (Water Analysis
Simulation Program) es en general un sistema de balances de masa dinámico para
modelar el destino y transporte de contaminantes en aguas superficiales. Basado
en un enfoque de modelación por compartimientos flexibles, WASP puede ser
aplicado en una, dos o tres dimensiones con transporte advectivo y dispersivo entre
compartimientos físicos discretos o “segmentos”. El modelo WASP provee una
selección de módulos que permiten la simulación de variables de calidad de agua
así como contaminantes convencionales.
Los modelos cinéticos de WASP están basados en un set de ecuaciones de
transporte y transformación. El transporte advectivo es manejado por el flujo de
agua a través de una red computacional específica (Figura 5.1). Las “entradas de
flujo” (inflows) establecen las concentraciones de borde en la red, y los “flujos
internos” (internal flows) transportan mediante advección la mayoría de los
componentes a lo largo de las trayectorias de flujo especificadas a través de la red
y fuera de los bordes corriente abajo.
Para ejecutar la última versión del modelo, WASP7 (7.5, 2013), el usuario debe
proporcionar información de flujo e información de segmentos. La información
correspondiente a segmentos incluye largo, ancho y profundidad para condiciones
de flujo promedio, así como también los coeficientes de fricción de Manning. Los
exponentes de profundidad hidrogeométricos también pueden ser especificados
para controlar la forma del canal.
67
Figura 5.1 Red del modelo con transporte advectivo con entrada de caudal en 1 (cabecera) y 2
(tributario) y salida en 3 y 4 en a) segmento agua superficial, b) segmento agua subsuperficial c)
segmento béntico superficial y d) segmento béntico subsuperficial (modificado de Wool et al, 2001).
5.2 El modelo básico de calidad de agua
WASP es un modelo dinámico que puede ser usado para analizar una variedad de
problemas de calidad en diversos cuerpos de agua tales como corrientes, lagos,
ríos, estuarios y aguas costeras.
Las ecuaciones de transporte consideradas en WASP están basadas en el principio
de la conservación de masa. Este principio requiere que la masa de cada
constituyente de calidad de agua que se está investigando debe tenerse en cuenta
de una manera u otra. WASP rastrea cada constituyente desde el punto de entrada
espacial y temporal a su punto final de salida, conservando la masa en el espacio y
el tiempo. Para llevar a cabo estos cálculos de balance de masa, el usuario debe
suministrar a WASP datos de entrada definiendo siete características importantes:
Control de la simulación y salida
Segmentación del modelo
Transporte advectivo y dispersivo
68
Concentraciones de borde
Cargas tóxicas de fuentes puntuales y difusas
Parámetros cinéticos, constantes, y funciones temporales
Concentraciones iniciales
Estos datos de entrada, en conjunto con las ecuaciones de balance de masa
generales de WASP y las ecuaciones específicas químicas cinéticas, definen un set
especial de ecuaciones de calidad de agua. Estas son integradas numéricamente
por WASP a medida que avanza la simulación.
5.2.1 Ecuación general de balance de masa
Una ecuación de balance de masa (ecuación 27) para constituyentes disueltos en
un cuerpo de agua debe considerar todo el material entrando y saliendo a través de
cargas directas y difusas; el transporte advectivo y dispersivo; y las
transformaciones físicas, químicas y biológicas.
𝜕𝐶
𝜕𝑡= −
𝜕
𝜕𝑥(𝑈𝑥𝐶) −
𝜕
𝜕𝑦(𝑈𝑦𝐶) −
𝜕
𝜕𝑧(𝑈𝑧𝐶) +
𝜕
𝜕𝑥(𝐸𝑥
𝜕𝐶
𝜕𝑥) +
𝜕
𝜕𝑦(𝐸𝑦
𝜕𝐶
𝜕𝑦) +
𝜕
𝜕𝑧(𝐸𝑧
𝜕𝐶
𝜕𝑧) +𝑆𝐿 + 𝑆𝐵 + 𝑆𝐾 (27)
donde C es la concentración del elemento o compuesto de interés [mg/L], t es el
tiempo [días], 𝑈𝑥, 𝑈𝑦, 𝑈𝑧 son las velocidades advectivas (del agua) longitudinal,
lateral y vertical [m/día], 𝐸𝑥, 𝐸𝑦, 𝐸𝑧 son los coeficientes de dispersión longitudinal,
lateral y vertical [m2/día], SL es la tasa de carga directa y difusa [g/m3-día], SB es la
tasa de carga de borde o contorno [g/m3-día], y SK es la tasa de transformaciones
cinéticas totales, positiva si es una fuente y negativa si es un sumidero [g/m3-día].
En cursos de agua para los cuales la escala espacial en el sentido principal del
escurrimiento es sustancialmente mayor a las escalas espaciales del ancho y la
profundidad, es posible suponer condiciones de homogeneidad vertical y lateral de
las concentraciones del constituyente estudiado. De tal modo, mediante la
integración con respecto a las coordenadas y y z de la ecuación 27, se obtiene la
siguiente ecuación unidimensional (Cuello et al, 2006):
69
𝜕
𝜕𝑡(𝐴𝐶) =
𝜕
𝜕𝑥(−𝑈𝑥𝐴𝐶 + 𝐸𝑥𝐴
𝜕𝐶
𝜕𝑥) + 𝐴(𝑆𝐿 + 𝑆𝐵) + 𝐴𝑆𝐾
(28)
a b c
donde A es el área transversal [m2].
Esta ecuación representa las tres mayores categorías en los procesos involucrados
en la calidad del agua: transporte (a), carga (b) y transformación (c) (Wool et al,
2001).
5.3 Flujo de aguas superficiales en WASP
Los flujos en la columna de agua (advectiva) controlan directamente el transporte
de contaminantes particulados y disueltos en la mayoría de los cuerpos de agua.
En WASP, el flujo de columna de agua es ingresado vía el campo de transporte 1,
que corresponde al flujo advectivo en la columna de agua. Los patrones de
circulación pueden ser descritos (opciones de flujo 1, 2 y 3) o simuladas por un
modelo hidrodinámico como por ejemplo DYNHYD, EPDRIV1 o EFDC (opción de
flujo 4).
5.3.1 Opciones de flujo descriptivas de aguas superficiales
Dos opciones de flujo descriptivo están disponibles en WASP: Net Flows (que
corresponde a la opción de flujo 1 del campo de transporte 1) y Gross Flows (opción
de flujo 2). Para estas opciones de flujo descriptivos, WASP rastrea (tracks) cada
entrada de flujo especificada por el usuario por separado desde su punto de origen
a través de la red modelo. Por cada entrada de flujo, el usuario debe proporcionar
una función de continuidad y una función de tiempo. La función de tiempo describe
la variación de la entrada de flujo en el tiempo. La función de continuidad describe
la respuesta de la unidad de flujo a través de la red. El flujo real entre los segmentos
70
que resulta de cada entrada es el producto de la función de tiempo y la función de
continuidad.
Si varias funciones de entrada de flujo (inflow) se especifican, entonces el flujo total
entre los segmentos es la suma de las funciones de flujo individuales. Si el flujo de
entrada total en un segmento no es igual al flujo de salida total de un segmento,
entonces el volumen del segmento es ajustado por WASP para mantener la
continuidad. Los cambios en las entradas se propagarán al instante a través de la
red del modelo. Mientras que el efecto de estado estacionario de varios tributarios
puede ser descrito con estas opciones de flujo, flujos transitorios no estacionarios
no son calculados.
Las opciones de flujo descriptivos se ilustran en la Figura 5.2.
Figura 5.2 Opciones de flujo descriptivo de WASP.
En la opción Net Flow, WASP suma todos los flujos en un interfaz de segmento para
determinar la dirección del flujo neto, y luego mueve la masa en esa dirección. En
la opción Gross Flow, WASP mueve la masa con cada flujo por separado en una
71
interfaz de segmento. Si los flujos opuestos se especifican en una interfaz, WASP
moverá la masa en ambas direcciones. Nótese que si todos los flujos están dirigidos
aguas abajo, entonces el transporte de masa en la opción de Gross Flow es
equivalente a la de transporte de masa en la opción Net Flow.
5.3.2 Opción de flujo de corriente onda cinemática
La opción de corriente de onda cinemática (kinematic wave stream) se incluye en
WASP para proporcionar una simulación más realista de la dinámica de flujo en
redes unidimensionales ramificadas (branching, one-dimencional networks). El flujo
cinemático es controlado por la pendiente y la rugosidad del fondo. La formulación
de la onda cinemática se puede utilizar para la mayoría de las corrientes y pequeños
sistemas fluviales. WASP simula el flujo de aguas abajo a través de la red en
respuesta a entradas (inflows) y salidas (withdrawals) de flujo variables en el tiempo.
Como en las opciones de flujo descriptivos, el usuario debe suministrar tanto una
función de continuidad y una función del tiempo para cada entrada (o salida). Las
trayectorias de flujo pueden diverger (ramificarse) y luego volver a unirse. Para los
segmentos de agua de superficie, el usuario debe especificar pendientes del fondo
y los factores de rugosidad, así como las anchuras y profundidades para
condiciones de flujo promedio y un exponente profundidad hidráulica para canales
no rectangulares. El modelo utiliza las funciones de trayectoria de entrada y salida
de flujo, junto con la geometría del canal especificado y los coeficientes hidráulicos
para calcular el movimiento del agua variable en el tiempo (flujos y velocidades) y
la hidrogeometría del canal (anchura superior, profundidades medias de corte
transversal, y los volúmenes) (Ambrose y Wool, 2009).
72
5.4 Hidrogeometría
Una buena descripción de las características hidrogeométricas de cada segmento
como una función del flujo puede ser importante en el uso correcto de WASP para
simular corrientes y ríos. Para las opciones de flujo interno (Net Flow, Gross Flow,
Kinematic Wave), un conjunto de coeficientes descarga hidráulicos especificados
por el usuario define la relación entre la velocidad, profundidad y caudal de los ríos
en los segmentos del curso superficial. Para las opciones de flujo descriptivos (Flujo
Neto, de Flujo “Bruto”), velocidades y profundidades de los segmentos no influyen
en el esquema de transporte, sino que sólo se utilizan en los cálculos de reaireación
y las tasas de volatilización. Para la opción de onda de flujo cinemático, las
velocidades, anchos, y profundidades de los segmentos son parte integral de los
cálculos de transporte.
Los coeficientes de descarga de profundidad y velocidad desde el flujo de la
corriente se basan en observaciones empíricas de la relación de flujo de la corriente
con la velocidad y la profundidad. Las ecuaciones que relacionan la velocidad,
ancho del cauce y la profundidad a la corriente de flujo son del tipo:
𝑣 = 𝑣𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑣𝑒𝑥𝑝 (29)
𝑅 = 𝑑𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑑𝑥𝑝 (30)
𝐵 = 𝑏𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑏𝑒𝑥𝑝 (31)
donde v es la velocidad [m/s], R es el radio hidráulico [m], B es el ancho superior
[m], vmult, dmult, bmult son coeficientes empíricos, y vexp, dxp, y bexp son
exponentes empíricos. El área de sección transversal, A es el producto del ancho
superior y la profundidad media, luego el flujo está dado por:
𝑄 = 𝑣 ∙ 𝐴 = 𝑣 ∙ 𝑅 ∙ 𝐵 = (𝑣𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑣𝑒𝑥𝑝) ∙ (𝑑𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑑𝑥𝑝) ∙ (𝑏𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑄𝑏𝑒𝑥𝑝)= (𝑣𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑑𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑏𝑚𝑢𝑙𝑡)𝑄𝑣𝑒𝑥𝑝+𝑑𝑥𝑝+𝑏𝑒𝑥𝑝
(32)
73
Visualmente se obtiene la siguiente relación:
𝑣𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑑𝑚𝑢𝑙𝑡 ∙ 𝑏𝑚𝑢𝑙𝑡 = 1 (33)
𝑣𝑒𝑥𝑝 + 𝑑𝑥𝑝 + 𝑏𝑒𝑥𝑝 = 1 (34) Las opciones Net Flow y Gross Flow en WASP requieren la especificación de las
relaciones hidráulicas para la velocidad y profundidad, los coeficientes de ancho se
calculan a nivel interno a partir de las ecuaciones 33 y 34. La opción de onda de
flujo cinemático requiere la especificación del exponente de la profundidad
hidráulica dxp, junto con la profundidad Dm y anchura Bm bajo condiciones de flujo
promedio.
5.5 Uso del modelo WASP
El modelo se usó para los Ríos Elqui y Choapa, considerando caudales de cabecera
y tributarios, geometría simplificada del río, velocidad, coeficientes de dispersión,
pendientes y Cobre, Arsénico y Hierro como los elementos determinados a modelar.
La metodología empleada para la elaboración del modelo se detalla a continuación,
los resultados de la modelación en el Capítulo 7 y una guía sobre el uso del modelo
es incluida como Anexo A.
74
Capítulo 6. Metodología
Para la implementación del modelo se usó el Manual para WASP 6.0, la Guía de
Usuario para WASP 7.0, los archivos .ppt del Curso incluido en el Software y la
ayuda de Chris Knightes, ingeniero ambiental e investigador de la EPA.
6.1 Segmentación
El proceso de segmentación empleado consideró la longitud de cada sección de los
ríos que iba a ser modelada, identificando la ubicación de la cabecera de cada
sección, las confluencias y las estaciones de la DGA. Para hacer esto con la
información que se tenía disponible se aproximó la ubicación de las estaciones de
la DGA (Figura 6.1) ingresando las coordenadas en el software Google Earth como
se puede ver en la figura 6.2 para el caso de Choapa, se midió con la herramienta
“ruta” la longitud aproximada de los ríos y la distancia entre los distintos puntos que
unen la línea que representa los ríos. Estos puntos corresponden a la cabecera de
la sección, confluencias, estaciones y punto final de la sección de cada río.
Se debe tener presente que el modelo se usó en la modalidad Net Flows, para hacer
una simulación en estado estacionario, por lo que el largo de los segmentos no
influye en el resultado de la simulación, debido a que en Net Flows los segmentos
son solo “volúmenes en el espacio” para el modelo. En cambio en el modo
transiente, kinematic wave se usa el largo del segmento para calcular el tiempo que
le toma al agua cruzar el segmento. De todas formas los cálculos de la dispersión
requieren que se realice la segmentación de los ríos, ya que se requiere de la
profundidad y el ancho para calcular el Coeficiente de Dispersión (Ecuación 17) y
de la distancia entre segmentos y del área trasversal de los segmentos para que el
modelo calcule la dispersión. La segmentación también consideró que en la
cabecera y en los puntos de confluencia comenzara un segmento, de esta forma en
estos segmentos se pueden ingresar las condiciones de borde, como también
75
consideró que comenzara un segmento al inicio de las estaciones de la DGA para
comparar los valores medidos con los modelados.
Así entonces, el Rio Elqui fue dividido en 38 segmentos considerando que en los 78
kilómetros (km) de la sección considerada para la simulación había cuatro
estaciones, lo que significa que para la construcción de la segmentación del río solo
se contara con la información de estas cuatro estaciones, por lo que se tendrán
cuatro secciones transversales para representar distintos tramos del río. En
principio podrían ser sólo cuatro segmentos. Pero están los puntos en los que los
distintos tributarios cortarían estos cuatro segmentos cambiando el caudal y la
velocidad. También se contaba con información de pendientes para cuatro
secciones distintas del río. Todos estos datos daban como resultado distintas
combinaciones de coeficientes de dispersión, y por motivos de orden el río se dividió
en segmentos de casi 2 km. Para el Choapa fue el mismo procedimiento, solo que
se dividió en 37 segmentos de aproximadamente 3 km cada uno.
Figura 6.1 Aproximación de las coordenadas reales a las del software Google Earth para medir los
ríos.
76
Figura 6.2 Ubicación de las estaciones (Choapa) en Google Earth.
6.1.1 Segmentación Rio Elqui
Para la segmentación del modelo se consideraron las estaciones correspondientes
entre “Río Toro antes junta Río La Laguna” y “Río Elqui en Algarrobal”, teniendo en
cuenta los tributarios Río La Laguna, Río Ingaguaz y Río Claro. Para el
dimensionamiento de los segmentos se usó la información de aforos proporcionada
por la DGA (Ancho superficial y profundidad media de río) (Tabla 6.1).
La segmentación del Río Elqui se desarrolló como se muestra en el esquema de la
Figura 6.3 y en la Figura 6.4. Se subdividió el tramo total del río en 39 segmentos,
38 de ellos de columna de agua superficial y uno de ellos de superficie béntica
superior. Sus largos se detallan en la tabla 6.2.
77
Figura 6.3 Esquema segmentación Rio Elqui (números indican segmentos, flechas indican
principales tributarios).
Tabla 6.1 Datos aforos DGA Río Elqui Abril 2005 y Diciembre 2006 (b: ancho superficial; h:
profundidad media).
Estación Fecha b (m) h (m) Fecha b (m) h (m)
Río Toro antes Junta Rio La Laguna 06-04-2005 6.0 0.10 06/12/2006 6.00 0.11 Río La Laguna antes Junta Rio Del Toro
06-04-2005 11.0 0.29 07/12/2006 14.00 0.41
Río Turbio después Toro/Laguna Río Ingaguaz antes Junta Rio Turbio 07-04-2005 5.4 0.16 07/12/2006 5.80 0.34 Río Turbio en Huanta Río Turbio en Varillar 02-04-2005 15.0 0.40 04/12/2006 14.00 0.46 Río Claro en Rivadavia 05-04-2005 8.5 0.31 04/12/2006 11.00 0.35 Río Elqui en Algarrobal 01-04-2005 19.5 0.33 02/12/2006 16.00 0.73
Tabla 6.2 Largo de segmentos.
segmento largo (m)
segmento largo (m)
1 726 20 2037 2 2660 21 2037 3 2049 22 2037 4 2049 23 2171 5 2049 24 2171 6 2049 25 2171 7 2049 26 2171 8 2049 27 2171 9 2049 28 2171 10 2049 29 2171 11 2037 30 2171 12 2037 31 2171 13 2037 32 2171 14 2037 33 2171 15 2037 34 1926 16 2037 35 1926 17 2037 36 1926 18 2037 37 2666 19 2037 38 2000
RIO TORO ANTES JUNTA RIO LA LAGUNA (0.55 m3/s)
RIO LA LAGUNA ANTES JUNTA RIO DEL TORO (1.81 m3/s) RIO CLARO EN RIVADAVIA (1.44 m3/s)
1 5 10 15 20 25 30 35
39 (SEDIMENTOS)
RIO INGAGUAZ ANTES JUNTA RIO TURBIO (0.61 m3/s)
78
Figura 6.4 Esquema de segmentación del Rio Elqui. Con respecto a los segmentos con números amarillos se identifica la ubicación de las estaciones
de la DGA, y los segmentos con números celestes denotan confluencia con un afluente con datos de una estación de la DGA(01: Río Toro antes
junta Río La Laguna, 02: Río La Laguna antes junta Río Del Toro, 03: Río Turbio después Toro/Laguna, 11: Río Ingaguaz antes junta Río Turbio,
23: Río Turbio en Huanta, 34: Río Turbio en Varillar, 37: Río Claro en Rivadavia, 38: Río Elqui en Algarrobal.
79
6.1.2 Segmentación Rio Choapa
Para la segmentación del modelo se consideraron las estaciones correspondientes
entre “Choapa en Cuncumén” y “Choapa aguas arriba estero La Canela”, teniendo
en cuenta los tributarios Río La Cuncumén, Río Chalinga y Río Illapel. Para el
dimensionamiento de los segmentos se usó la información de aforos proporcionada
por la DGA (Ancho superficial y profundidad media de río) (Tabla 6.3)
La segmentación del Río Choapa se desarrolló como se muestra en el esquema de
la Figura 6.5 y en la Figura 6.6. Se subdividió el tramo total del río en 38 segmentos,
37 de ellos de columna de agua superficial y uno de ellos de superficie béntica
superior. Sus largos se detallan en la tabla 6.4.
Figura 6.5 Esquema segmentación Rio Choapa (números indican segmentos, flechas indican
principales tributarios).
Tabla 6.3 Datos aforos DGA Río Choapa Junio 2005 y Octubre 2007 (b: ancho superficial; h:
profundidad media).
Estación Fecha b (m) h (m) Fecha b (m) h (m)
Choapa en Cuncumén 01-06-2005 9.00 0.65 02-10-2007 11 0.78
Cuncumén antes Junta 01-06-2005 2.50 0.13 01-10-2007 2.5 0.22 Choapa en Salamanca 07-06-2005 14.50 0.42 09-10-2007 17 0.56 Chalinga en Palmilla 08-06-2005 4.90 0.25 10-10-2007 5.2 0.24 Choapa en Puente Negro 09-06-2005 24.50 0.36 11-10-2007 30.6 0.43 Illapel en El Peral 30-06-2005 12.40 0.29 11-10-2007 3 0.19
Choapa aguas arriba Estero La Canela
30-06-2005 34.70 0.27 18-10-2007 23 0.5
CHOAPA EN CUNCUMEN (5.24 m3/s)
CUNCUMEN ANTES JUNTA (0.28 m3/s) ILLAPEL EN EL PERAL (1.51 m3/s)
1 5 10 15 20 25 30 35
38 (SEDIMENTOS)
CHALINGA EN PALMILLA (0.56 m3/s)
80
Tabla 6.4 Largo de segmentos
segmento largo (m) segmento largo (m)
segmento largo (m)
segmento largo (m)
1 3302 11 3021 21 3098 31 3045 2 3302 12 3021 22 3098 32 3045 3 3302 13 3021 23 3098 33 3045 4 3021 14 3021 24 3098 34 3045 5 3021 15 3611 25 3098 35 3045 6 3021 16 3611 26 3098 36 3045 7 3021 17 3098 27 3098 37 3000 8 3021 18 3098 28 2793 9 3021 19 3098 29 3045 10 3021 20 3098 30 3045
6.2 Selección de datos
6.2.1 Elqui
Para el Río Elqui se usaron datos de caudales y calidad de aguas proporcionados
por la Dirección General de Aguas (DGA). Los datos de caudales corresponden a
mediciones de aforos (Tabla 6.5). Los datos de calidad considerados para el estudio
corresponden a los elementos Arsénico, Cobre y Hierro (Tabla 6.6). Las mediciones
para la simulación en condiciones de caudales bajos corresponden a Abril del año
2005, mientras que para la condición de caudales altos se usaron mediciones
correspondientes a Diciembre del año 2006.
Para elegir los datos primero se intersectaron los datos de aforos sistemáticos
mensuales para el período 2002-2011 y los valores de calidad bimestrales para el
período 2004-2011 obteniéndose un set de datos correspondiente a caudales y
concentraciones de metales bimestrales para el período 2005-2011 para las
estaciones consideradas en la simulación; no se consideró el año 2004 ya que no
estaban disponibles los datos de calidad de Abril.
Finalmente los periodos escogidos fueron Abril 2005 y Diciembre 2006.
81
Figura 6.6 Esquema de segmentación del Rio Choapa. Con respecto a los segmentos con números amarillos se identifica la ubicación de las
estaciones de la DGA, y los segmentos con números celestes denotan confluencia con un afluente con datos de una estación de la DGA (01:
Choapa en Cuncumén, 04: Rio Cuncumén antes junta Choapa (Chacay), 15: Choapa en Salamanca, 17: Chalinga en Palmilla, 28: Choapa en Pte.
Negro, 29: Illapel en El Peral, 37: Choapa aguas arriba Estero La Canela).
82
Tabla 6.5 Datos caudales DGA Río Elqui Abril 2005 y Diciembre 2006.
Estación Fecha Q (m3/s)
Fecha Q (m3/s)
a Río Toro Antes Junta Rio La Laguna 06-04-2005 0.52 06-12-2006 0.59 b Río La Laguna Antes Junta Rio Del Toro 06-04-2005 1.81 07-12-2006 7.27 Río Turbio Después Toro/Laguna a+b 2.33 a+b 7.86 Río Ingaguaz Antes Junta Rio Turbio 15-04-2005 0.61 07-12-2006 2.00 Río Turbio En Huanta 07-04-2005 3.91 07-12-2006 10.15 Río Turbio En Varillar 02-04-2005 3.21 04-12-2006 7.91 Río Claro En Rivadavia 05-04-2005 1.00 04-12-2006 2.19 Río Elqui En Algarrobal 01-04-2005 4.60 02-12-2006 10.5
Tabla 6.6 Concentraciones de As, Cu y Fe en el Río Elqui en Abril 2005 y Diciembre 2006.
Estación Fecha As (mg/L)
Cu (mg/L)
Fe (mg/L)
Río Toro antes Junta Rio La Laguna 06-04-2005 0.5 17.9 27.4 Río La Laguna antes Junta Rio Del Toro 06-04-2005 0.041 0.04 0.38 Río Turbio después Toro/Laguna 06-04-2005 0.165 3.94 6.68 Río Ingaguaz antes Junta Rio Turbio 07-04-2005 0.002 0.05 0.39 Río Turbio en Huanta 07-04-2005 0.1 2.22 4.59 Río Turbio en Varillar 02-04-2005 0.075 1.91 3.25 Río Claro en Rivadavia 05-04-2005 0.002 0.01 0.09 Río Elqui en Algarrobal 01-04-2005 0.051 0.98 1.93 Río Toro antes Junta Rio La Laguna 06-12-2006 0.48 22.10 28.40 Río La Laguna antes Junta Rio Del Toro 07-12-2006 0.023 0.05 1.00 Río Turbio después Toro/Laguna 07-12-2006 0.05 1.90 3.51 Río Ingaguaz antes Junta Rio Turbio 07-12-2006 0.001 0.09 0.59 Río Turbio en Huanta 07-12-2006 0.06 1.64 5.76 Río Turbio en Varillar 04-12-2006 0.066 1.51 4.23 Río Claro en Rivadavia 04-12-2006 0.004 0.03 0.22 Río Elqui en Algarrobal 02-12-2006 0.041 1.13 2.80
6.2.1 Choapa
Para el Río Choapa se usaron igualmente datos de caudales y calidad
proporcionados por la Dirección General de Aguas (DGA). Los datos de caudales
corresponden a mediciones de aforos (Tabla 6.7). Los datos de calidad
considerados para el estudio corresponden a los mismos elementos que para el Río
Elqui (Tabla 6.8). Las mediciones para la simulación en condiciones de caudales
bajos corresponden a Junio del año 2005, mientras que para la condición de
caudales altos se usaron mediciones correspondientes a Octubre del año 2007.
Para Choapa no se contaba con datos de aforos sistemáticos bimestrales para el
período
83
2002-2011, ya que los datos de calidad con los que se contaba no presentaban un
patrón regular. En efecto se contaba con datos de calidad para los meses de Enero,
Junio y Octubre en el período 2004-2007 y para Febrero, Junio, Octubre y
Diciembre en el período 2008-2011, además de los datos de aforos mensuales.
Finalmente los períodos escogidos fueron Junio 2005 y Octubre 2007.
Tabla 6.7 Datos caudales DGA Río Choapa Junio 2005 y Octubre 2007.
Estación Fecha Q (m3/s)
Fecha Q (m3/s)
Choapa en Cuncumén 01-06-2005 4.65 02-10-2007 10.5 Cuncumén antes Junta 01-06-2005 0.16 01-10-2007 0.42 Choapa en Salamanca 07-06-2005 2.59 09-10-2007 11.7 Chalinga en Palmilla 08-06-2005 0.684 10-10-2007 0.76 Choapa en Pte. Negro 09-06-2005 4.08 11-10-2007 9.08
Illapel en El Peral 30-06-2005 2.35 11-10-2007 0.09 Choapa aguas arriba Estero La Canela 30-06-2005 3.98 18-10-2007 7.88
Tabla 6.8 Concentraciones de As, Cu y Fe en el Río Choapa en Junio 2005 y Octubre 2007.
Estación Fecha As (mg/L)
Cu (mg/L)
Fe (mg/L)
Choapa en Cuncumén 01-06-2005 0.017 0.01 2.58 Cuncumén antes Junta 01-06-2005 0.012 0.05 0.12 Choapa en Salamanca 07-06-2005 0.007 0.01 0.50 Chalinga en Palmilla 08-06-2005 0.008 0.01 0.27 Choapa en Pte. Negro 09-06-2005 0.003 0.01 0.21 Illapel en El Peral 30-06-2005 0.003 0.02 0.99 Choapa aguas arriba Estero La Canela 30-06-2005 0.003 0.01 0.07 Choapa en Cuncumén 02-10-2007 0.012 0.01 0.71 Cuncumén antes Junta 01-10-2007 0.007 0.16 0.11 Choapa en Salamanca 09-10-2007 0.011 0.01 1.43 Chalinga en Palmilla 10-10-2007 0.008 0.01 0.14 Choapa en Pte. Negro 11-10-2007 0.005 <0.01 0.38 Illapel en El Peral 11-10-2007 0.005 <0.01 0.03 Choapa aguas arriba Estero La Canela 18-10-2007 0.004 0.01 0.23
84
6.3 Coeficiente de dispersión
Se necesitaba el coeficiente de dispersión de cada segmento previo a la simulación,
para lo cual se usó la fórmula de Fischer et al (1979) citado en Chapra (1997)
(Ecuaciones 17 y 18).
La velocidad para cada segmento fue calculada como 𝑈 = 𝑄/𝐴 donde Q es el
caudal [m3/s] y A es el área transversal del segmento [m2], mientras que la pendiente
S fue obtenida del estudio CAZALAC-RHODOS (2006).
También se consideró usar la fórmula de McQuivey y Keefer (1974) citada en
Chapra (1997) (Ecuación 19) pero en algunos segmentos no se cumplía la condición
en que el número de Froude era menor a 5, condición necesaria para el uso de esta
fórmula.
Como referencia se pueden observar Coeficientes de Dispersión de Ríos
Estadounidenses (Tabla 6.9), los caudales medios fueron obtenidos del sitio web
del United States Geological Survey (USGS). Aunque no se tiene más información
como por ejemplo la pendiente, la geometría o la velocidad se podría estimar que
Elqui y Choapa podrían tener valores de Coeficientes de Dispersión entre 10 y 30
m2/s solo considerando el valor de los caudales.
Tabla 6.9 medidas de dispersión algunos Ríos Estadounidenses (EPA, s.f.)
Río Coeficiente de Dispersión (m2/s) Caudal medio
(m3/s)
Powell River, TN 9.5 11
Antietam Creek, MD 9.3 - 25.6 5
Chattahoochee River, GA 32.5 58
Susquehanna River, PA 92.9 140
Missouri River, TN 465-1487 1000
En el caso de este modelo ocurrió una situación particular ya que como se describe
anteriormente las velocidades fueron calculadas usando la relación 𝑈 = 𝑄/𝐴 =
𝑄/(𝐵𝐻), , lo que provoca que se elimine el ancho superficial de la ecuación de
85
Fischer, por lo que esta variable no influye en el cálculo. Lo cual queda expresado
en la siguiente formula:
𝐸 = 0.011𝑈2𝐵2
𝐻𝑈∗= 0.011 (
𝑄
𝐵𝐻)
2 𝐵2
𝐻𝑈∗= 0.011
𝑄2
𝐻3𝑈∗
(35)
En las Figuras 6.9 a 6.12 se observa gráficamente el comportamiento del coeficiente
de dispersión para el modelo en función de la profundidad, con caudal (Q) y
velocidad de cizalle (U*) constantes (Ecuación 35), para elaborar los gráficos se usó
la media de Q y U*de los segmentos de cada modelo. En las figuras 6.13 y 6.14 se
observan los coeficientes de dispersión calculados para Elqui y Choapa. Se puede
observar que al calcular de esta forma el Coeficiente de dispersión hay mucha
variabilidad en profundidades bajas lo que puede explicar que en condiciones de
caudal bajo se hayan calculado Coeficientes de Dispersión altos para caudales
bajos debido a la baja profundidad (Figuras 6.13 y 6.14).
Figura 6.9 Gráfico Coeficiente de Dispersión en función de la profundidad (promedio del caudal y de
la velocidad de cizalle constantes) para modelo Elqui Abril 2005, en celeste los rangos de
profundidad de los segmentos del modelo del Río.
86
Figura 6.10 Gráfico Coeficiente de Dispersión en función de la profundidad (promedio del caudal y
de la velocidad de cizalle constantes) para modelo Elqui Diciembre 2006, en celeste los rangos de
profundidad de los segmentos del modelo del Río.
Figura 6.11 Gráfico Coeficiente de Dispersión en función de la profundidad (promedio del caudal y
de la velocidad de cizalle constantes) para modelo Choapa Junio 2005, en celeste los rangos de
profundidad de los segmentos del modelo del Río.
87
Figura 6.12 Gráfico Coeficiente de Dispersión en función de la profundidad (promedio del caudal y
de la velocidad de cizalle constantes) para modelo Choapa Octubre 2007, en celeste los rangos de
profundidad de los segmentos del modelo del Río.
Figura 6.13 Variación del Coeficiente de Dispersión calculado a lo largo de los segmentos del Río
Elqui para las dos condiciones de caudal. Se puede observar que el Coeficiente de Dispersión es
mayor al final de la curva para la condición de caudales bajos, esto puede deberse al usarse la
ecuación 35 para calcular el Coeficiente de Dispersión.
0
10
20
30
40
50
60
70
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Coef
icie
nte
de
dis
per
sio
n (
m2/s
)
Segmentos (38)
Modelo Elqui Q bajo Modelo Elqui Q alto
88
Figura 6.14 Variación del Coeficiente de Dispersión calculado a lo largo de los segmentos del Río
Choapa para las dos condiciones de caudal. Se puede observar que el Coeficiente de Dispersión es
mayor al final de la curva para la condición de caudales bajos, esto puede deberse al usarse la
ecuación 35 para calcular el Coeficiente de Dispersión.
0
50
100
150
200
250
300
350
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Co
efic
ien
te d
e d
isp
ersi
on
(m
2/s
)
Segmentos (37)
Modelo Choapa Q bajo Modelo Choapa Q alto
89
6.3 Evaluación del modelo
El análisis del desempeño del modelo o el error en las predicciones del modelo se
determinará en términos de las unidades de la variable calculada mediante la raíz
del error cuadrático medio (RMSE). Este indicador es usado frecuentemente
(Oyarzun et al, 2007) y su definición viene dada por:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ [𝑂𝑖 − 𝑃𝑖]2𝑁
𝑖=1
𝑁
(35)
donde Oi y Pi representan cada valor observado y estimado por el modelo,
respectivamente y N corresponde al total de valores en comparación (observados y
modelados). Un valor óptimo del RMSE es cero.
Además, se considera el cálculo del RMSE relativo (RRMSE):
𝑅𝑅𝑀𝑆𝐸 =𝑅𝑀𝑆𝐸
𝑂𝑎𝑣𝑔× 100
(36)
donde Oavg es la media de los valores medidos. Un valor óptimo del RRMSE es
cero.
Se debe hacer mención a una situación especial que afecta el cálculo del RMSE y
RRMSE del modelo. En el cálculo de la diferencia entre valores observados y
estimados en la cabecera de cada río, que al encontrarse configurado como una
condición de borde sin reacciones de por medio se obtiene [𝑂𝑖 − 𝑃𝑖]2 = 0. Este
punto provoca una disminución del error que podría llevar a malas interpretaciones
por lo que se realizaron los cálculos con y sin ese punto.
90
Capítulo 7. Resultados y discusiones
7.1 Elqui
7.1.1 Caudales y concentraciones
En la Figura 7.1 se presenta la estimación de caudal para la simulación con WASP
para la condición de caudal bajo.
Figura 7.1 Modelo caudal a partir de datos de aforo DGA Abril 2005 (caudal bajo).
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Cau
dal
(m
3/s
)
Distancia aguas abajo (m)
Q modelado Q medido
91
En las Figuras 7.2 a 7.4 se presentan los resultados de la simulación de metales
con el modelo WASP del Río Elqui para la condición de caudal bajo.
Figura 7.2 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de As
para la condición de caudal bajo (Abril 2005).
Figura 7.3 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de Cu
para la condición de caudal bajo (Abril 2005).
0
100
200
300
400
500
600
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
As
(ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
As modelado As medido
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
20000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Cu
(u
g/L)
Distancia aguas abajo (m)
Cu modelado Cu medido
92
Figura 7.4 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de Fe
para la condición de caudal bajo (Abril 2005).
En la Figura 7.5 se presenta la estimación de caudal para la simulación con WASP
para la condición de caudal alto.
Figura 7.5 Modelo caudal a partir de datos de aforo DGA Diciembre 2006 (caudal alto).
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Fe (
ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
Fe modelado Fe medido
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Cau
dal
(m
3/s
)
Distancia aguas abajo (m)
Q modelado Q medido
93
En las Figuras 7.6 a 7.9 se presentan los resultados de la simulación con el modelo
WASP del Río Elqui para la condición de caudal bajo.
Figura 7.6 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de As
para la condición de caudal alto (Diciembre 2006).
Figura 7.7 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de Cu
para la condición de caudal alto (Diciembre 2006).
0
100
200
300
400
500
600
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
As
(ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
As modelado As medido
00
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Cu
(u
g/L)
Distancia aguas abajo (m)
Cu modelado Cu medido
94
Figura 7.8 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de Fe
para la condición de caudal alto (Diciembre 2006).
7.1.2 Evaluación del modelo
Se calculó el RMSE y RRMSE para los valores modelados correspondientes a abril
del 2005 y diciembre del 2006.
Tabla 7.1 Análisis estadístico y desempeño del modelo Elqui.
Magnitud del error Abril 2005 (Q bajo) Diciembre 2006 (Q alto) Indicador Q
(m3/s)
As (mg/L)
Cu (mg/L)
Fe (mg/L)
Q (m3/s)
As (mg/L)
Cu (mg/L)
Fe (mg/L)
Oi 3.5 0.10 2.26 4.11 9.1 0.05 1.54 4.07 RMSE 0.6 0.03 0.93 1.20 1.2 0.02 0.25 1.97 RRMSE (%) 17.1 26.1 41.5 29.1 13.7 27.9 16.2 48.4 Oi* 2.9 0.18 5.39 8.77 7.4 0.14 5.66 8.94 RMSE* 0.5 0.02 0.84 1.07 1.1 0.014 0.22 1.76 RRMSE* (%) 18.5 12.8 15.6 12.2 15.2 9.7 4.0 19.7
* Modelo que considera la cabecera del río (oi=pi).
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000
Fe (
ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
Fe modelado Fe medido
95
Se puede observar en los gráficos del modelo del Río Elqui que para las dos
condiciones (caudal bajo y caudal alto) se observa el mismo comportamiento o
patrón para todos los elementos. El caudal del Rio Toro, con una elevada
concentración de Cobre, Hierro y Arsénico, es diluido en tres pasos por los caudales
de agua de buena calidad de los Ríos La Laguna, Ingaguaz y Claro, donde la mayor
parte de la dilución la realiza el Río La Laguna.
Se puede decir que para todos los elementos modelados en el Río Elqui la magnitud
del error es baja, en torno a un 30 % y en un 10 % si se considera la cabecera del
río en los cálculos (Tabla 7.1), lo que se podría interpretarse como que el modelo
representó correctamente el sistema. En todo caso, se debe poner atención en que
no se consideró el aumento del pH que se produce en la confluencia del Rio Toro
con el Rio La Laguna y que afecta todo el tramo modelado, el efecto del pH pudo
haber sido reemplazado por el efecto de los Coeficientes de Dispersión calculados,
los cuales fueron posiblemente mayores a los reales debido a las simplificaciones
realizadas, los cuales producen un descenso en las concentraciones debido al
aumento de la dispersión. Probablemente, el cálculo del Coeficiente de Dispersión
probablemente fue un error ya que la simplificación de los cálculos provocó un
sobredimensionamiento del Coeficiente, ya que al revisar la bibliografía (Tabla 6.9)
donde ríos de caudal similar al del Elqui pero pendiente y velocidad desconocida
tienen un Coeficiente de Dispersión en un rango de 10 y 20 m2/s y no de 20 y 100
m2/s que fue el calculado.
El sobredimensionamiento del Coeficiente de Dispersión en alguna medida parece
compensar el que no se haya aplicado el Coeficiente de Partición ajustado (Kd) en
el modelo, el cual simula la adsorción de los metales en los sedimentos en
suspensión. Este no fue incluido por falta de información. Esto no se puede
comprobar ya que no se usó este coeficiente.
También debe tenerse en cuenta que en el punto de partida (Rio Toro antes Juntas)
del modelo ,al ser una condición de borde, el valor medido en ese punto es siempre
96
igual al valor modelado, por lo que este punto aumenta la media de los valores
medidos (Oi) lo que provoca un descenso del RRMSE. Por lo que se calculó la
magnitud del error con y sin ese punto para comparar el desempeño del modelo
(Tablas 7.1 y 7.2) y efectivamente se produce un descenso en la magnitud del error
al considerar el punto de partida o cabecera del modelo, lo que se debe tener en
cuenta en futuras evaluaciones.
En cuanto a los caudales, los modelos para representarlos son simples, solo se
consideran las entradas de los distintos afluentes, en este caso los tributarios La
Laguna, Ingaguaz y Claro. Se puede apreciar un descenso en el caudal 70 km
aguas abajo del punto de partida de los dos escenarios (Figuras 7.1 y 7.5) que es
en la estación de la DGA “Rio Toro antes Juntas”. Esto puede deberse al cierre del
Embalse La Laguna en el período 1 Abril – 1 Septiembre en el caso de Abril 2005
pero en el caso de Diciembre 2006 lo más probable es que se deba a que la zona
está en período de riego (1 Septiembre – 31 Marzo).
97
7.2 Choapa
7.2.1 Caudales y concentraciones
En la Figura 7.9 se presenta la estimación de caudal para la simulación con WASP
para la condición de caudal bajo.
Figura 7.9 Modelo caudal a partir de datos de aforo DGA Junio 2005 (caudal bajo).
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Cau
dal
(m
3/s
)
Distancia aguas abajo (m)
Q modelado Q medido
98
En las Figuras 7.10 a 7.12 se presentan los resultados de la simulación con el
modelo WASP del Río Choapa para la condición de caudal bajo.
Figura 7.10 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
As para la condición de caudal bajo (Junio 2005).
Figura 7.11 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
Cu para la condición de caudal bajo (Junio 2005).
00
02
04
06
08
10
12
14
16
18
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
As
(ug/
L)
Title
As modelado As medido
07
08
09
10
11
12
13
14
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Cu
(u
g/L)
Distancia aguas abajo (m)
Cu modelado Cu medido
99
Figura 7.12 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
Fe para la condición de caudal bajo (Junio 2005).
En la Figura 7.13 se presenta la estimación de caudal para la simulación con WASP
para la condición de caudal bajo.
Figura 7.13 Modelo caudal a partir de datos de aforo DGA Octubre 2007 (caudal alto).
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Fe (
ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
Fe modelado Fe medido
6
7
8
9
10
11
12
13
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Cau
dal
(m
3/s
)
Distancia aguas abajo (m)
Q modelado Q medido
100
En las Figuras 7.14 a 7.16 se presentan los resultados de la simulación con el
modelo WASP del Río Elqui para la condición de caudal alto.
Figura 7.14 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
As para la condición de caudal alto (Octubre 2007).
Figura 7.15 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
Cu para la condición de caudal alto (Octubre 2007).
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
As
(ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
As modelado As medido
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Cu
(u
g/L)
Distancia aguas abajo (m)
Cu modelado Cu medido
101
Figura 7.16 Comparación entre concentraciones medidas (círculo rojo) y simuladas (línea azul) de
Fe para la condición de caudal alto (Octubre 2007).
7.2.2 Evaluación del modelo
Se calculó el RMSE y RRMSE para los valores modelados correspondientes a junio
del 2005 y octubre del 2007.
Tabla 7.2 Análisis estadístico y desempeño del modelo Choapa.
Magnitud del error Junio 2005 (Q bajo) Octubre 2007 (Q alto) Indicador Q
(m3/s) As
(ug/L) Cu
(ug/L) Fe
(ug/L) Q
(m3/s) As
(ug/L) Cu
(ug/L) Fe
(ug/L)
Oi 3.5 4.3 10 260 9.5 7.3 11.7 631 RMSE 2.7 8.5 0.9 1605 2.7 2.0 7.4 491 RRMSE (%) 76.0 196.7 8.6 617.3 28.7 27.5 63.5 77.8 Oi* 3.8 7.5 10 840 9.8 8.5 11.3 650.8 RMSE* 2.3 7.4 0.8 1390 2.4 1.7 6.4 425.3 RRMSE* (%) 61.0 98.6 7.5 165.5 24.2 20.6 57.0 65.4
* Modelo que considera la cabecera del río (oi=pi).
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000
Fe (
ug/
L)
Distancia aguas abajo (m)
Fe modelado Fe medido
102
Se puede observar en los resultados gráficos de los modelos del Río Choapa que
para las dos condiciones (caudal bajo y caudal alto) se observan distintos patrones,
a diferencia del Río Elqui, en el que se observaba el mismo comportamiento para
todos los elementos los cuales eran diluidos por el agua de excelente calidad del
Rio La Laguna. En Choapa, en el sector de Cuncumén donde comienza el modelo,
el agua es de mejor calidad que la del Elqui en el Toro por lo que al confluir con
tributarios de similar calidad no varía demasiado por lo menos por el fenómeno de
dilución y dispersión representados por el modelo.
Para el escenario de caudal bajo (figuras 7.10 y 7.12) se observa el mismo patrón
para los resultados del Arsénico y el Fierro tanto para los valores medidos como
para los modelados, con magnitudes de error bastante altas (RRMSE Fe: 617%).
En este caso podría tenerse en cuenta en que el modelo no considerara el descenso
del pH y por lo tanto el traspaso de metales a los sedimentos a través de un
Coeficiente de Partición ajustado (Kd) podría haber ayudado a mejorar los
resultados del modelo. También podría deberse a que en la zona hay aportes de
aguas infiltradas no contabilizadas como a la diferencia entre los días en que se
tomaron las medidas. En la Figura 7.11 se observan los resultados del Cobre donde
se puede ver un peak entre los 80 y 100 km en la confluencia con Illapel en El Peral,
la subida de la curva podría deberse a que probablemente la concentración del
tributario es mayor a la del afluente y el pequeño descenso antes de estabilizarse
es probablemente debido al aumento del Coeficiente de Dispersión calculado (de
45 a 110 m2/s). En el caso del Hierro (Figura 7.16) para Octubre hay un valor más
alto de lo normal y del cual no se tiene una explicación ya que no hay registros de
eventos que hayan aumentado la concentración del Fe en esa fecha.
Para el escenario de caudal alto (figuras 7.14-7.16) los resultados muestran curvas
similares y magnitudes de error de menor valor excepto en el Hierro debido a un
valor fuera de rango que aumenta la media de los valores medidos. Pero en tanto
en este modelo como en el de caudal bajo del Choapa los Coeficiente de dispersión
parecen estar sobre estimados debido a que al calcularse el Coeficiente de
103
Dispersión a partir del cálculo de la velocidad, el ancho del río fue eliminado de la
ecuación del Coeficiente y este sólo quedo dependiendo de la profundidad del río.
Para modelar los caudales se consideró el mismo método que para el Elqui, solo se
consideran las entradas de los principales afluentes de la sección modelada, en este
caso los tributarios Cuncumén, Chalinga e Illapel. En general estos son más
imprecisos que los de El Elqui, pero el caudal no parece ser el problema en el
resultado del modelo ya el valor de los caudales modelados es mayor al de que los
medidos por lo que las mayores concentraciones de metales no tendrían relación
con una menor dilución del río.
104
8. Conclusiones
Para la evaluación de la aplicabilidad de WASP en las cuencas del Elqui y Choapa
primero se revisaron los tres fenómenos más importantes de transporte de
contaminantes en los sistemas fluviales, estos son: la advección, que corresponde
al movimiento de material disuelto o particulado fino a la velocidad de la corriente
en cualquiera de las tres direcciones (longitudinal, lateral y vertical); la dispersión,
que corresponde al proceso en el cual las sustancias son mezcladas en la columna
de agua y que también ocurre en las tres direcciones; y el transporte de sedimentos
en la columna de agua y entre el agua y el lecho. Dos de estos fenómenos fueron
simulados en esta memoria por el modelo WASP: advección y dispersión.
Cuando se modela en estado estacionario en WASP (Net Flows) no se requiere una
gran cantidad de datos y estos fueron fácilmente asequibles a través de información
disponible. Sin embargo la temporalidad de los datos de vuelve un problema. Los
datos de aforos y calidad pudieron influir en los resultados del modelo ya que estos
son realizados de forma mensual y bimensual por lo que no se tiene una
representación “instantánea” del sistema teniendo por ejemplo caudales mayores
aguas abajo del río. Además de esta forma se tienen dos o tres mediciones anuales
para representar una sola estación. En el caso de la geometría de los ríos podría
decirse lo mismo. En efecto, las mediciones de profundidad y ancho corresponden
a distintas fechas y se usaron para calcular el Coeficiente de Dispersión y estimar
el volumen de los segmentos. Los datos de velocidad eran insuficientes para
calcular los Coeficientes de Dispersión de cada segmento por lo que se calculó una
velocidad con los datos geométricos que se tenían, esto probablemente fue un error
ya que la dispersión fue sobredimensionada debido a la simplificación de los
cálculos y como se puede ver en la bibliografía (Tabla 6.9) donde ríos de caudal
similar al del Elqui y Choapa (de pendiente y velocidad desconocida) tienen un
Coeficiente de Dispersión entre 10 y 20 m2/s y no entre 20 y 100 m2/s que fue el
calculado. Todos estos datos (aforos y calidad) fueron obtenidos de la DGA, las
105
coordenadas de las estaciones fueron ingresadas a Google Earth y con esta
herramienta se obtuvo el largo de los ríos y posteriormente el de los segmentos.
Al modelar con WASP en Net Flows lo más importante son los caudales, las
condiciones de borde (concentraciones), los volúmenes de los segmentos y los
Coeficientes de Dispersión. Además, de usarse WASP en otra ocasión sería
importante también considerar usar un Coeficiente de Dispersión bajo (entre 10 y
20 m2/s) y no calcularlo, ya que de esta forma se evitan dos problemas, el
sobredimensionamiento del Coeficiente de Dispersión y el tener que usar datos de
ancho, profundidad, pendiente y velocidad que generalmente no se tienen en detalle
o están desfasados.
Con WASP se lograron realizar simulaciones para condiciones de caudal alto y
caudal bajo de concentraciones de metales para las cuencas de Elqui y Choapa.
Estas consideraban los fenómenos de advección y dispersión. Sin embargo existen
elementos de potencial importancia que no fueron considerados debido a la falta de
información. Por ejemplo el uso de un Coeficiente de Partición ajustado (Kd) para
simular la adsorción de los contaminantes en los sedimentos en suspensión. A
pesar de eso el modelo parece simular bien el sistema solo en base a la advección
y la dispersión, aunque como se ha mencionado antes, es muy probable que la
dispersión esté sobredimensionada (al compararla con la bibliografía disponible,
Tabla 6.9) debido a la simplificación de los cálculos. Hay casos especiales donde la
magnitud del error es bastante alta como en el Arsénico (Figura 7.10) y el Hierro
(Figura 7.12) para Choapa en Junio 2005 (caudales bajos) donde los valores
estimados son mucho mayores a los observados. Esto podría deberse a varios
factores: tanto a aguas infiltradas que podrían disminuir la concentración aguas
debajo de los metales como a la diferencia entre los días en que se tomaron las
medidas, diferencia que fue mucho mayor que la del Elqui. En el caso del Hierro
(Figura 7.16) para Octubre hay un valor más alto de lo normal y del cual no se tiene
una explicación ya que no hay registros de eventos que hayan aumentado la
concentración del Fe en esa fecha. Todos los factores anteriores no permiten una
106
visión clara de cuál fue la causa concreta del peor rendimiento del modelo para
Choapa en esos casos.
WASP con Net Flows para la simulación de caudales en estado estacionario permite
realizar un modelo de transporte de contaminantes de manera simple no
necesitando más que los volúmenes y Coeficientes de Dispersión de los segmentos,
los caudales y concentraciones en las condiciones de borde para representar el
sistema lo que se ajusta de cierta forma a la cantidad de datos disponibles en las
zonas consideradas. En el caso del modelo realizado en esta memoria considerar
solo la advección y la dispersión no sería un enfoque adecuado sobre todo en ríos
como el Elqui que tiene una gran cantidad de metales en sus aguas y sedimentos
por lo que para que WASP sea una opción más realista debería testearse usando
el Coeficiente de Partición (Kd) y un Coeficiente de Dispersión bajo.
WASP tiene una UI (user interface) bastante amigable que funciona al parecer en
todas las versiones de Windows con soporte a la fecha y su manejo no es
complicado, pero al principio puede serlo debido a que su manual se asemejaba
más a un marco teórico (que también es importante) que a un manual en si por lo
que había que guiarse por una serie de .ppt disponibles que aunque son muy útiles
no tienen el detalle que uno esperaría cuando se trata de un software de estas
características. También fue de gran ayuda Chris Knightes, ingeniero ambiental e
investigador de la EPA que sirvió de soporte y fue de gran ayuda para el desarrollo
del modelo. De esto también se puede concluir que se debe hacer un estudio previo
del soporte disponible y la calidad del material disponible y manuales antes de
comenzar a trabajar con un modelo de distribución gratuita para evitar retrasos o
problemas de soporte.
La segmentación del modelo es bastante simple en general cuando se usa Net
Flows para modelar caudales, ya que WASP sólo calcula volúmenes en el espacio
cuando se usa este modo, por lo que es bastante útil si no se cuenta con información
como la pendiente, el Coeficiente de Manning y los coeficientes de descarga del río.
107
En esta memoria solo se usó Google Earth para ubicar las estaciones y medir la
longitud del rio para luego dividirla en un número de segmentos adecuado al usuario
ya que al usar Net Flows, la longitud de los segmentos no influía en el resultado del
modelo. Una vez establecidos los segmentos es bastante sencillo configurar el
modelo en lo que se refiere a advección, dispersión y condiciones de borde.
Debido a la falta de la aplicación del Coeficiente de Partición para la simulación de
la adsorción de contaminantes (metales) a los sedimentos en suspensión queda la
incertidumbre del desempeño real que pudo haber tenido WASP.
Solucionando el tema del Coeficiente de Partición para el modo TOXI se podría
hablar de una “proyección” de la aplicabilidad alta ya que podríamos referirnos a un
modelo de transporte de metales y no un modelo de transporte de contaminantes
inertes para cuencas de la Región de Coquimbo para esto también se necesitaría
de información como la composición de arena, limos y arcillas en los sedimentos y
al menos los limos en suspensión en las corrientes. Además esta proyección se
sustenta en que WASP también cuenta con la opción de modelar caudal en estado
transiente como una onda cinemática, para lo cual se necesitaría ciertamente de
una mayor cantidad de información para cada segmento como los coeficientes de
descarga, pendiente y Coeficiente de Manning como también modos para modelar
contaminantes orgánicos.
108
Referencias
AMBROSE R. B., WOOL T. A., 2009. WASP7 Stream Transport -Model Theory and
User's Guide. U. S. Environmental Protection Agency. 44 pp.
BBC, 2013. US begins government shutdown as budget deadline passes.
Disponible en línea en: http://www.bbc.co.uk/news/world-us-canada-24343698
(Revisado Diciembre 2013)
CUELLO J. M., TRENTO A. E., ALVAREZ A. M., 2006. Transporte de sedimentos y
metales pesados con WASP 7.0. Mecánica Computacional, Volumen XXV, Santa
Fe, Argentina, pp 1425-1440.
CARUSO B., 2004. Modeling metals transport and sediment/water interactions in a
mining impacted mountain stream. Journal of the American water resources
association, 13 pp.
CARUSO, B. S., COX T. J., RUNKEL R. L., VELLEUX M. L., BENCALA K. E.,
NORDSTROM D. K., JULIEN P. Y., BUTLER B. A., ALPERS C. N., MARION A. y
SMITH K. S., 2008. Metals fate and transport modeling in streams and watersheds:
state of the science and USEPA workshop review. Hydrological processes. 11 pp.
CADE-IDEPE Consultores en Ingeniería, 2004a. Diagnóstico y clasificación de los
cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad Cuenca Río Choapa. Dirección
General de Aguas, Chile, 131 pp.
CADE-IDEPE Consultores en Ingeniería, 2004b. Diagnóstico y clasificación de los
cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad Cuenca Río Elqui. Dirección
General de Aguas, Chile, 143 pp.
109
CASANOVA, M., 2000. Guía 9 – Diseño de canales abiertos. Universidad de Chile,
Facultad de Ciencias Agronómicas, Departamento Ingeniería y Suelos, Santiago,
Chile, 5 pp.
CAZALAC-RHODOS. 2006. Aplicación de metodologías para determinar la
eficiencia de uso del agua estudio de caso en la Región de Coquimbo. Gobierno de
Chile. Gobierno Regional. Región de Coquimbo.
CHAPRA, S., 1997. Surface water-quality modeling. McGraw-Hill, 833 pp.
COMPAÑÍA CHILENA DE COMUNICACIONES S.A., 2002. Cerca de 800 toneladas
de materiales tóxicos han caído a las aguas del río Elqui. Cooperativa.cl. Disponible
en línea en: http://www.cooperativa.cl/p4_noticias/site/artic/20021108/pags/200211
08175000.html (Revisado Diciembre 2013).
CONAMA, 2002a. Comunicado emergencia ambiental Río Elqui: Derrame de
relaves Planta Talcuna Compañía Minera Cobrex. La Serena, Chile.
CONAMA, 2002b. Resolución calificación ambiental proyecto Tranque (Depósito)
de Relaves Mantos de Talcuna Nº4 Planta Don Arturo. La Serena, Chile
CONAMA, 2008. ORD. Regional IV región Coquimbo N°1547/2008 ANT: ORD. N°
CR/940 del 18 de agosto de 2008 MAT: Informa lo solicitado respecto a la
contingencia ambiental relacionada al sistema de manejo y desvío de las aguas del
rio Cuncumén”, de MLP 1 sept 2008. La Serena, Chile.
COOPERATIVA, 2002. Minera Cobrex admitió responsabilidad en contaminación
del río Elqui. Disponible en línea en: http://www.cooperativa.cl/minera-cobrex-
admitio-responsabilidad-en-contaminacion-del-rio-elqui/prontus_nots/20020927/11
2701.html (Revisado Diciembre 2013).
110
DÄTTWYLER, E., 2008. Minería, agricultura y recurso hídrico en la Cuenca del Río
Elqui, Región de Coquimbo: Aspectos económicos, sociales y ambientales. Tesis
de Ingeniero Civil Ambiental. Universidad de La Serena, Facultad de Ingeniería, La
Serena, Chile.
DGA, 2008. Informe técnico Nº007-2008. Unidad de Fiscalización y Medio
Ambiente. Dirección Regional DGA Región de Coquimbo.
DGA, 2009. Sistemas satelitales en tiempo real. Disponible en línea en:
http://dgasatel.mop.cl/ (online Diciembre 2013)
EMOL, 2002. Derrame mineral contamina aguas del rio Elqui. Emol.com. Disponible
en línea en: http://www.emol.com/noticias/nacional/detalle/detallenoticias.asp?idno
ticia=98140 (Revisado Diciembre 2013).
GALLEGUILLOS, G., 2004. Efectos de la actividad minera y de las obras hidráulicas
en la calidad de las aguas del Río Elqui y de sus afluentes. Tesis de Ingeniero Civil
Ambiental. Universidad de La Serena, Facultad de Ingeniería, La Serena, Chile, 247
pp.
GALLEGUILLOS, G., MATURANA, H., OYARZÚN, J., 2008. Efectos del plan de
cierre de la mina de Cu-Au-as de El Indio y de la construcción del Tranque Puclaro
en la calidad de las aguas del Río Elqui (IV Región). Aula2puntonet. Disponible en
línea en: http://www.aulados.net/GEMM/Documentos/Cierre_minas/Cierre_mina_
aguas.pdf (Revisado Diciembre 2013).
GORE COQUIMBO, 2007. COREMA sanciona con 1.500 UTM a empresa Los
Pelambres por accidente minero ocurrido en agosto. Además, decide iniciar nuevo
proceso por incidente de 26 de octubre. Disponible en línea en:
http://www.gorecoquimbo.gob.cl/gore_noticias_vista.php?id_not=1774¬icia=1
(Revisado Mayo 2012).
111
Minería Chilena, 2012. Ignacio Cruz: "Minera Los Pelambres tiene cobre para
producir hasta el año 2100". Disponible en línea en:
http://www.mch.cl/noticias/index_neo.php?id=36317 (Revisado Diciembre 2013).
MLP, 2007. Respuesta Oficio Ordinario N°CR/: 724 COREMA de 07.08.07
MLP, 2008. Reporte de medidas de manejo operacional por evento climático de los
días 15 a17 de agosto de 2008.
MLP, 2009. Informe de investigación incidente estación de medición de presión km
37 concentradoducto Agosto 2009
MOP, 2007a. Informe de terreno inspección tranque de relaves Chacay 09 agosto
2007.
MOP, 2007b. ORD N°845 MAT.: Solicita al Consejo de Defensa del Estado hacerse
parte de la investigación respecto a la emergencia ambiental ocurrida en el sector
Quillayes por vertidos de aguas de recirculación al cauce del Río Cuncumén por
parte de Minera Los Pelambres. La Serena, Chile.
NIÑO, Y., 2003. Guía de laboratorio CI41A – hidráulica. Universidad de Chile,
Departamento de Ingeniería Civil, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas,
División Recursos Hídricos y Medio Ambiente, Santiago, Chile, 34 pp.
NOVOA J.E. & LÓPEZ D., 2001. IV Región: el escenario geográfico físico. En:
SQUEO F.A., ARANCIO G. & GUTIÉRREZ J.R. (eds) Libro rojo de la flora nativa y
de los sitios prioritarios para su conservación: Región de Coquimbo: pp13-28.
Ediciones Universidad de La Serena, La Serena, Chile.
112
OYARZUN R., ARUMI J., SALGADO L., MARIN M., 2007 Sensitivity analysis and
field testing of the RISK-N model in the Central Valley of Chile agricultural water
management Elsevier pp 251-260
OYARZUN, R., LILLO, J., OYARZÚN, J., HIGUERAS P., MATURANA H., 2006.
Strong metal anomalies in stream sediments from semiarid watersheds in northern
Chile: When geological and structural analyses contribute to understanding
environmental disturbances. International Geology Review, Volumen 48, pp 1133-
1144.
OYARZUN, R., OYARZÚN, J., LILLO, J., MATURANA H., 2006. Strong metal
anomalies in stream sediments from semiarid watersheds in northern Chile: When
geological and structural analyses contribute to understanding environmental
disturbances. International Geology Review, Volumen 48, pp 1133-1144.
PARRA, A. 2006. Influencia de la actividad minera en la calidad de las aguas del
Río Choapa y de sus afluentes. Tesis de Ingeniero Civil Ambiental. Universidad de
La Serena, Facultad de Ingeniería, La Serena, Chile.
SCHNOOR, J. 1996. Environmental modeling: fate and transport of pollutants in
water, air, and soil. John A. Wiley & Sons, Inc. Nueva York. Estados Unidos, 682 pp.
SEMANARIO TIEMPO, 2009. Servicios entregarán nuevos antecedentes por
incidente ambiental de Pelambres.
SEREMI DE SALUD, 2009. Ord N°1521. Departamento de acción sanitaria, Región
de Coquimbo, Chile.
113
SMITH, D. y SMITH, N. 1980. Sedimentation in anastomosed river systems:
examples from alluvial valleys near Banff, Alberta. Journal of Sedimentary Petrology
50. pp 157-164.
VAN DER PERK M., 2006. Soil and water contamination: from molecular to
catchment scale, Taylor and Francis Group, 389 pp.
WOOL T., AMBROSE R., MARTIN J., COMER E., 2001 Water quality analysis
simulation program (WASP) version 6.0 draft: user’s manual. U. S. Environmental
Protection Agency. pp 267.
WORLD BANK GROUP, 1998. Water quality models. Pollution prevention and
abatement handbook.
114
Anexo A: Guía de modelación con WASP
A.0 Modelación de caudal
Para implementar un caudal usando WASP, el usuario debe especificar información
en las pantallas de datos (data set screen), segmentos (segments screen) y flujos
(flows screen), a las cuales se ingresa desde los iconos de , y de la
barra de herramientas principal de WASP (Figura A.1).
Figura A.1. Barra de herramientas de la pantalla principal de WASP, iconos de entrada de datos.
A.1 Pantalla de datos (Data set screen)
En la pantalla de datos , el usuario debe elegir el tipo de modelo (model type).
En la sección de “rango de tiempo” (time range), se debe especificar la fecha y hora
de partida y término de la simulación. En la sección “hidrodinámica”
(hydrodynamics) se debe seleccionar la opción de flujo. Finalmente se debe
especificar la información de “paso de tiempo” (time step). Cuando se crea un nuevo
set de datos de entrada el formulario de entrada de la pantalla de datos (Figura A.2)
es el primero que necesita ser completado. Este formulario provee información
básica que es necesitada por el programa para parametrizar los otros formularios
de entrada que le siguen. Esta pantalla informa al programa que tipo de archivo
WASP se va a crear.
115
Figura A.2. Pantalla de datos (data set screen).
A.1.1 Fecha y tiempo
WASP requiere que todas las funciones de tiempo sean representadas en estilo
gregoriano (mm/dd/aa hh:mm:ss).
A.1.2 Fecha y hora de partida (start date, start time)
La casilla de tiempo de partida es usada para definir la fecha y tiempo para el
comienzo de la simulación. Esta fecha y tiempo corresponden al “tiempo cero” en el
modelo.
A.1.3 Fecha y hora de término (end date, end time)
La casilla de tiempo de partida es usada para definir la fecha y tiempo para el final
de la simulación.
116
A.1.4 Hidrodinámica
Existen cuatro opciones de flujo superficial en WASP, éstas son:
A.1.4.1 Net Flows
WASP calculará el transporte neto a través de la interfaz de un segmento. WASP
sumará todos los flujos para determinar la dirección del flujo neto y la masa. Si los
flujos opuestos son iguales no hay movimiento de masa.
A.1.4.2 Gross Flows
WASP mueve la masa con cada flujo por separado en una interfaz de segmento. Si
flujos opuestos se especifican en una interfaz, WASP moverá la masa en ambas
direcciones.
A.1.4.3 Kinematic Wave
Para corrientes o ríos ramificados unidimensionales, es una opción simple pero
realista para llevar un transporte advectivo. La ecuación de onda cinemática calcula
la propagación de la onda de flujo y las variaciones resultantes en los flujos,
volúmenes, profundidades y velocidades a través de la red de la corriente.
A.1.4.4 Hydrodinamic Linkage
Se pueden lograr simulaciones realistas de transporte transiente en ríos y estuarios
enlazando a WASP con una simulación hidrodinámica compatible. Este enlace se
logra a través de un archivo externo en formato “.hyd”.
117
A.1.5 Técnica de solución (solution technique)
El usuario tiene la habilidad de seleccionar la técnica de solución del modelo a ser
usada por el módulo de calidad de agua durante la simulación. Actualmente hay tres
técnicas que pueden ser seleccionadas: 1) Euler: que es la técnica de solución
tradicional que ha usado WASP desde su creación; 2) COSMIC Flux Limiting: que
es la técnica de solución típicamente usada cuando WASP es enlazado a modelos
hidrodinámicos multidimensionales; y 3) Runga Kutta 4 step: que es usada para
simulaciones diurnas.
A.1.6 Definición del intervalo de tiempo (time step)
WASP resuelve las ecuaciones de balance de masa usando métodos numéricos,
así que para cada sección WASP está calculando 𝑑𝐶/𝑑𝑡. Para encontrar cuánto la
concentración cambió en un segmento, WASP utiliza el time step, Δt, el cual
multiplica por 𝑑𝐶/𝑑𝑡 obteniendo dC. Luego WASP actualiza C (concentración del
contaminante o elemento a modelar) en todas partes y avanza hacia adelante en el
tiempo por ese Δt.
A.1.7 Ejemplo de una pantalla de datos
En la Figura A.2 se puede observar cómo se llenó una pantalla de datos para
modelar el Río Elqui. Se eligió el “tipo de modelo” (model type) Tóxico Simple
(Simple Toxicant). En la sección de “rango de tiempo” (time range), se especificó
una fecha y hora de partida y término de la simulación. En la sección “hidrodinámica”
(hydrodynamics) se seleccionó la opción de flujo Net Flows. En la sección “técnica
de solución” (Solution Technique) se dejó en Euler. La información de time step no
se modificó.
118
A.2 Pantalla de segmentos (Segments screen)
En la pantalla de segmentos (Figura A.3), se debe ingresar una fila de
información por cada segmento del modelo (presionando “Insert” ,
presionando ↓ desde la última fila o copiando y pegando desde una hoja
de cálculo). Para cada segmento, el usuario debe ingresar una cantidad de
información mínima, que depende de la opción de flujo seleccionada. Para las
opciones Net Flows y Gross Flows, se deben ingresar “Depth Multiplier”
(Profundidad), “Segment Type” (Tipo de segmento), “Bottom Segment” (Segmento
inferior) y “Volume” (Volumen) o “Length” (Largo) y “Width” (Ancho). Si el volumen
de un segmento es 0, WASP calculará un volumen con el producto de la
profundidad, el largo y el ancho. Para la opción 1-D Kinematic Wave, se deben
ingresar “Depth”, “Segment Type”, “Bottom Segment”, “Length”, “Width”, “Slope”
(Pendiente), y “Bottom Roughness” (Coeficiente de rugosidad de Manning).
Figura A.3. Segments Screen.
119
A.2.1 Volumen
Los volúmenes de los segmentos (m3) deben ser especificados cuando se usan las
opciones de flujo Gross Flows o Net Flows. Si un volumen no es ingresado o si es
igual a 0 WASP lo calculará desde el ancho, largo y profundidad especificados.
A.2.2 Profundidad (Multiplicador y exponente)
Los multiplicadores (m) y exponentes de profundidad (m) deben ser especificados
cuando se usan las opciones Net Flows, Gross Flows, o Kinematic Wave. Para los
segmentos bentónicos, los multiplicadores de profundidad son interpretados como
las profundidades del segmento (m).
Para las opciones Net Flows y Gross Flows, los multiplicadores y exponentes de
profundidad se utilizan junto con los flujos iniciales del segmento para calcular las
profundidades iniciales. Si un multiplicador de profundidad es dejado como 0, es
reseteado internamente a 1.0 y se emite un mensaje a la pantalla. Si un exponente
de profundidad es 0, entonces el multiplicador de profundidad es igual a la
profundidad inicial del segmento.
A.2.3 Velocidad (Multiplicador y exponente)
Los multiplicadores y exponentes de velocidad (m/s) deben ser especificados sólo
cuando se está usando la opción Net Flows o Gross Flows).
A.2.4 Tipo de segmento (Segment type)
Para elegir tipo de segmento tenemos cuatro opciones: “Surface” (Agua Superficial),
“Subsurface” (Agua Subsuperficial), “Surface Benthic” (Bentos Superficial), y
“Subsurface Benthic” (Bentos Subsuperficial). El tipo de segmento por defecto es
“Surface” que representa el segmento de la columna de agua superior en contacto
120
con el aire. “Subsurface” representa el segmento de la columna de agua
subyacente. “Surface Benthic” representa el segmento de sedimento en contacto
con la columna de agua mientras que finalmente “Subsurface Benthic” representa
el segmento de sedimento subyacente.
A.2.5 Segmento inferior (Bottom Segment)
El segmento inferior es el segmento inmediatamente debajo del segmento
seleccionado. El segmento inferior es seleccionado usando un menú desplegable.
Si no hay segmentos debajo del segmento seleccionado, entonces el segmento
inferior es designado como “none” (ninguno).
A.2.5 Longitud (Length)
La longitud (m) del segmento es la longitud a lo largo del centro de la línea de flujo
desde aguas arriba al final aguas abajo del segmento.
A.2.6 Ancho (Width)
El ancho (m) del segmento es el ancho promedio a lo largo de la longitud del
segmento.
A.2.7 Profundidad mínima (Minimum depth)
La profundidad (m) mínima es la profundidad promedio del segmento bajo
condiciones de no-flujo, usada sólo en la opción 1D Kinematic Wave.
A.2.8 Pendiente (Slope)
La pendiente (adimensional) es la caída de la elevación dividida por el largo del
segmento. Esto es usualmente calculado como la elevación aguas arriba menos la
121
elevación aguas abajo dividido por la longitud del segmento, se usa sólo en la opción
1D Kinematic Wave.
A.2.9 Coeficiente de rugosidad de Manning (Bottom Roughness)
Se usa sólo en la opción 1D Kinematic Wave
A.2.10 Guía para llenar una pantalla de segmentos.
Para llenar la pantalla de segmentos primero se tienen que definir los segmentos.
En la Figura A.4 se puede apreciar la configuración de segmentos usada para
modelar el Río Elqui la cual consiste de 39 segmentos (38 segmentos “Surface”, 1
segmento “Surface Benthic”), donde la cabecera del Río entra por el segmento
número 1, y los tributarios por los segmentos 2, 11 y 37. Una vez definidos es
recomendable hacer una hoja de cálculo (Figura A.5) para ordenar los datos que se
ingresarán a la pantalla de segmentos. En este caso, como se eligió previamente la
opción de flujo Net Flows, se ingresan los datos correspondientes a “Volumen”
(Volume), “Multiplicador de Velocidad” (Velocity Multiplier), “Multiplicador de
Profundidad” (Depth Multiplier), “Exponentes de Velocidad” (Velocity Exponent) y
“Profundidad” (Depth Exponent) (los exponentes se dejan igual a 0 para que la
profundidad y la velocidad sean iguales a sus multiplicadores), “Tipo de segmento”
(Segment Type), “Segmento inferior” (Bottom Segment), “Longitud” (Lenght) y
“Ancho” (Width) en la pantalla de segmentos (Figura A.6).
122
Figura A.4. Esquema segmentos Río Elqui.
Figura A.5 Hoja de cálculo Río Elqui.
123
Figura A.6 Pantalla de segmentos modelo Río Elqui.
124
A.3 Pantalla de flujos (Flows screen)
La pantalla de flujos es usada para definir el transporte advectivo, incluyendo
flujos de agua superficial y de poro (sedimentos de fondo), así como sedimentación
y resuspensión, precipitación y evaporación.
La pantalla de flujos es una pantalla compleja que consta de cuatro tablas (Figura
A.7). El cuadrante superior izquierdo es usado para seleccionar el tipo de transporte,
por ejemplo en el caso de esta memoria, “Surface Water” (Agua Superficial). El
cuadrante superior derecho es usado para definir un set de funciones de transporte,
incluyendo flujos río arriba y de tributarios. Por cada función de transporte, los dos
cuadrantes de abajo son usados para definir el recorrido y la función de tiempo del
flujo.
Figura A.7 Pantalla de flujos.
125
A.3.1 Tipo de flujo (Flow field)
El tipo de transporte debe ser seleccionado. Seis tipos de transporte están
disponibles en WASP: “Surface water” (Agua superficial), “Pore water” (Agua de
poro) “Solids1, 2 & 3” (solidos 1, 2 y 3) “Evaporation/Precipitation”
(Evaporacion/Precipitacion). En el presente trabajo se utilizó sólo la opción “Surface
Water”, la cual es usada para describir el flujo de agua superficial. Este flujo puede
transportar tanto fracciones disueltas como particuladas de un constituyente.
A.3.1.1 Factor de escala (Scale factor)
El factor de escala para un tipo de transporte multiplica todos los flujos asociados
por el valor ingresado. Es generalmente usado para escalar flujos en tests de
sensibilidad. Su valor por defecto es 1.0.
A.3.1.2 Factor de conversión
El factor de conversión para un tipo de transporte multiplica todos los flujos
asociados por el valor ingresado. Es generalmente usado para ajustar los flujos
ingresados a m3/s. Si los flujos están especificados en ft3/s, el factor de conversión
es 0.02832. Su valor por defecto es 1.0.
A.3.2 Función de flujo
El usuario puede definir varias funciones de flujo para el campo de transporte
elegido. Cada función de flujo debe tener su propia función de recorrido (cuadrante
inferior izquierdo) y una función de flujo en el tiempo (cuadrante inferior derecho).
Para ingresar una función de flujo, primero se debe marcar el campo de transporte
haciendo click en él (marcando la casilla Used) en el cuadrante superior izquierdo,
luego hacer click en el cuadrante superior derecho y hacer click en el botón “insert”.
126
Para ingresar funciones de flujo adicionales, se puede hacer click de nuevo en
“insert” o hacer click en la última función de flujo y presionar ↓ en el teclado. Para
borrar una función de flujo, se debe seleccionar la función haciendo click en ella y
luego hacer click en el botón “delete”. Al borrar una función de flujo se eliminarán
las correspondientes funciones de recorrido de flujo y de flujo en el tiempo.
A.3.2.1 Nombre de la función (Function name)
Cuando una función de flujo es ingresada, viene con el nombre “Flow Function” por
defecto. Este nombre puede ser editado por el usuario.
A.3.2.2 Opción de interpolación (Interpolation option)
La opción de interpolación por defecto asociada a la función de flujo es la opción
“linear”. Esta puede ser cambiada a la opción “Step”.
Una vez que la función de flujo está seleccionada y nombrada, el usuario debe
definir la función de recorrido del flujo y la función de flujo en el tiempo asociadas.
Se debe estar seguro de que el tipo de flujo y función de flujo correctos están
seleccionados antes de entrar a estas pantallas.
A.3.3 Función de recorrido del flujo (Flow path function)
La función de recorrido de flujo traza el flujo desde el punto de entrada dentro de la
red del modelo hasta su punto de salida fuera de la red del modelo o un camino
alternativo asociado a otra función de flujo. El recorrido del flujo consiste en un
conjunto de filas, que corresponden a las interfaces de los segmentos. Cada fila
tendrá un par de segmentos y un multiplicador de fracción de flujo.
127
A.3.3.1 Pares de segmentos (Segments pairs)
Esto consiste en un segmento “de entrada” y un segmento “de salida”, y define
también la dirección del flujo a través de la interface entre segmentos. Tanto el
segmento “de entrada” como el segmento “de salida” pueden ser definidos como
“borde” (boundary). Normalmente la primera fila definirá el flujo de entrada desde
“borde” al segmento río arriba y la última fila definirá el flujo de salida desde el
segmento río abajo a “borde”. En la figura A.8 se puede ver un ejemplo de un
esquema de un río segmentado con su cabecera (HW) y 2 tributarios (T1 y T2). En
las figuras A.9, A.10 y A.11 se puede observar cómo se traza la función de recorrido
y se establecen los pares de segmentos.
Figura A.8. Ejemplo esquema segmentación río con trayectoria de cabecera (HW) y tributarios (T1 y
T2).
128
Figura A.9 Ejemplo pares de segmentos para función de agua superficial HW (cabecera).
Las flechas representan el recorrido que se establece en los pares de segmentos según la figura A.8
(boundary – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – boundary).
129
Figura A.10 Ejemplo pares de segmentos para función de agua superficial T1 (tributario 1).
Las flechas representan el recorrido que se establece en los pares de segmentos según la figura A.8
(boundary – 7 – 8 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – boundary).
130
Figura A.11 Ejemplo pares de segmentos para función de agua superficial T2 (tributario 2).
Las flechas representan el recorrido que se establece en los pares de segmentos según la figura A.8
(boundary – 4 – 5 – 6 – boundary).
A.3.4 Función de flujo en el tiempo (Flow time function)
La función de flujo en el tiempo es una tabla que consiste en fechas, tiempos, y
valores de flujos o caudales (m3/s). Cada fila representa un punto en el tiempo.
Durante una simulación, los caudales son interpolados entre estos puntos en base
a la opción de interpolación seleccionada en la función de flujo. Al menos dos filas
deben ser ingresadas en la función de flujo en el tiempo para permitir una
interpolación.
131
A.4 Pantalla de intercambios (Exchanges screen)
La pantalla de intercambios es usada para definir el transporte dispersivo,
incluyendo movimiento de agua superficial y de poro.
La pantalla de intercambios es una pantalla compleja que consta de cuatro tablas
(Figura A.12). El cuadrante superior izquierdo es usado para seleccionar el tipo de
intercambio, por ejemplo en el caso de esta memoria, “Surface Water” (Agua
Superficial). El cuadrante superior derecho es usado para definir un set de funciones
de intercambio, incluyendo funciones de dispersión lateral y longitudinal. Por cada
función de intercambio, los dos cuadrantes de abajo son usados para definir el
recorrido y la función de tiempo del intercambio.
Figura A.12 Pantalla de intercambios
132
A.4.1 Tipo de intercambio (Exchange field)
El tipo de intercambio debe ser seleccionado. Dos tipos de transporte están
disponibles en WASP: “Surface water” (Agua superficial), “Pore water” (Agua de
poro). En el presente trabajo se utilizó sólo la opción “Surface Water”, la cual es
usada para describir la mezcla de agua superficial. La opción “Pore water”, que es
usada para describir la mezcla en el agua de poro, no se utilizó, ya que el efecto de
este tipo de mezcla es insignificante en ríos donde la advección domina el sistema.
A.4.1.1 Factor de escala (Scale factor)
El factor de escala para un tipo de transporte multiplica todos los intercambios
asociados por el valor ingresado. Es generalmente usado para escalar intercambios
en tests de sensibilidad. Su valor por defecto es 1.0.
A.4.1.2 Factor de conversión
El factor de conversión para un tipo de transporte multiplica todos los flujos de
intercambio (coeficiente de dispersión) por el valor ingresado (En este caso el
manual de WASP se refiere al coeficiente de dispersión con flujo de intercambio o
intercambio). Es generalmente usado para ajustar los flujos (coeficientes de
dispersión) ingresados a m2/s. Por ejemplo los flujos están especificados en cm2/s,
el factor de conversión es 0.0001. Su valor por defecto es 1.0.
A.4.2 Función de intercambio
El usuario puede definir varias funciones de intercambio para el campo de transporte
elegido. Cada función de flujo debe tener su propia función de recorrido (cuadrante
inferior izquierdo) y una función de dispersión en el tiempo (cuadrante inferior
derecho). Normalmente, una función de intercambio define un tipo de intercambio,
como dispersión longitudinal o lateral.
133
Para ingresar una función de intercambio, primero se debe marcar el campo de
transporte haciendo click en él (marcando la casilla Used) en el cuadrante superior
izquierdo, luego hacer click en el cuadrante superior derecho y luego hacer click en
el botón “insert”. Para ingresar funciones de intercambio adicionales, se puede
hacer click de nuevo en “insert” o hacer click en la última función de intercambio y
presionar ↓ en el teclado. Para borrar una función de intercambio, se debe
seleccionar la función haciendo click en ella y luego hacer click en el botón “delete”.
Al borrar una función de intercambio se eliminarán las correspondientes funciones
de recorrido de intercambio y de intercambio en el tiempo.
A.4.2.1 Nombre de la función (Function name)
Cuando una función de intercambio es ingresada, viene con el nombre “Exchange
Function” por defecto, pero este nombre puede ser editado por el usuario.
A.4.2.2 Opción de interpolación (Interpolation option)
La opción de interpolación por defecto asociada a la función de intercambio es la
opción “Linear”. Esta puede ser cambiada a la opción “Step”.
Una vez que la función de intercambio está seleccionada y nombrada, el usuario
debe definir la función de recorrido del intercambio y la función de intercambio en el
tiempo asociadas. Se debe estar seguro de que el tipo de intercambio y función de
intercambio correctos están seleccionados antes de entrar a estas pantallas.
A.4.3 Función de recorrido del intercambio (Exchange path function)
La función de recorrido del intercambio especifica un conjunto de flujos de
intercambio dispersivo. Cada función consiste en un set de filas, que corresponden
a las interfaces entre segmentos. Cada fila tendrá un conjunto de pares de
segmentos, el área transversal de la interface y la longitud de mezcla.
134
A.4.3.1 Pares de segmentos (Segment pairs)
El recorrido en el cual sucede el intercambio es definido por el conjunto de dos
segmentos entre los cuales el intercambio ocurre. Cualquiera de estos dos
segmentos puede ser definido como “borde” (boundary). Ni el preprocesador ni el
modelo pueden asegurar que los segmentos están conectados apropiadamente. La
conectividad es responsabilidad del usuario.
A.4.3.2 Área transversal (Cross-sectional area), m2
El área transversal (m2) es especificada para cada coeficiente de dispersión,
reflejando el área a través de la cual la mezcla ocurre. Estas no son modificadas
durante la simulación para reflejar cambios de flujo.
A.4.3.3 Longitud de mezcla (Mixing Lenght), m
La longitud o distancia de mezcla es especificada para cada coeficiente de
dispersión, reflejando la longitud característica sobre la cual la mezcla ocurre. Esta
es típicamente la distancia entre los puntos centrales de segmentos adyacentes.
A.4.4 Función de flujo en el tiempo (Flow time function)
La función de intercambio en el tiempo es una tabla que consiste en fechas, tiempos,
y valores de coeficientes de dispersión (m2/s). Cada fila representa un punto en el
tiempo. Durante una simulación, los coeficientes de dispersión son interpolados
entre estos puntos en base a la opción de interpolación seleccionada en la función
de intercambio. Al menos dos filas deben ser ingresadas en la función de
intercambio en el tiempo para permitir una interpolación.
135
A.4.5 Recomendación para llenar la Pantalla de Intercambio
Es recomendable obtener previamente los valores para longitud de mezcla, área
transversal y coeficiente de dispersión. Para esta memoria el coeficiente de
dispersión fue calculado usando la fórmula de Fischer et al, 𝐸 = 0.011𝑈2𝐵2
𝐻𝑈∗ y la
longitud de mezcla es la distancia entre los puntos medios entre segmentos. En la
Figura A.13 se puede observar una hoja de cálculo en la cual se calcularon la
longitud de mezcla, área transversal y el coeficiente de dispersión.
Figura A.13 Hoja de cálculo longitud de mezcla, área transversal y el coeficiente de dispersión.
136
A.5 Condiciones de borde (Boundaries)
En la pantalla de condiciones de borde (botón ) se presenta una lista de
condiciones de borde para diversos parámetros (Figura A.14). En el caso de esta
memoria el que nos interesa es “toxicant” (tóxico), éste nos lleva a otra lista en la
cual están los segmentos a los cuales se les asignaron bordes en las pantallas de
flujo y de intercambio. Al hacer click en cada uno de estos segmentos nos lleva a
una tabla que consiste en fechas, tiempos, y valores de concentraciones (ug/L).
Cada fila representa un instante en el tiempo. Durante una simulación, las
concentraciones son interpoladas entre estos puntos en base a la opción de
interpolación seleccionada en la pantalla de bordes. Al menos dos filas deben ser
ingresadas en la pantalla de bordes para permitir una interpolación. Si se dejan sólo
dos concentraciones iguales en el tiempo de partida y en el de término de la
simulación, la concentración se mantendrá constante en el tiempo.
Figura A.14. Pantalla condiciones de borde
137
A.6 Ejecución del modelo
Para ejecutar el modelo, se debe presionar el icono . Una vez que el modelo se
ejecuta, WASP proporciona al usuario información de vuelta del estado de la
simulación. El primer conjunto de información es el estado de la recuperación de
datos del preprocesador (Figura A.15). Una vez que los datos han sido recuperados
comenzará la simulación. Una vez iniciada la simulación una cuadricula aparecerá
en la pantalla (Figura A.16). Esta cuadrícula contiene los resultados intermedios
para cada una de las variables de estado para cada uno de los segmentos.
Figura A.15 Recuperación de datos al ejecutar el modelo WASP
138
Figura A.16 Cuadricula de resultados intermedios durante la ejecución de WASP
A.7 Post procesador (Post-processor)
El post procesador fue desarrollado como un medio eficiente para procesar los datos
producidos por la ejecución del modelo WASP. El post procesador lee los archivos
de salida creados por el modelo y muestra los resultados generando gráficos de
ejes x e y. Este se ejecuta desde WASP, presionando el icono o siguiendo la
ruta Post-Processor/Execute.
Para abrir un archivo de resultado de modelo (*.BDM), que es el archivo de salida
que entrega WASP luego de la modelación, se debe presionar el icono o seguir
la ruta File/Open... Al abrir y cargar el archivo se activara el icono , el cual
permite crear gráficos de eje x e y.
139
A.7.1 Creación del gráfico
Al presionar el icono , aparece el menú para configurar el gráfico (Figura A.17),
en este se debe ir a la pestaña Domain donde se elegirá cual será la magnitud física
del dominio del gráfico, tiempo o distancia (segmentos), o cual será la magnitud
física del eje x. Debido a que este es un modelo estacionario y los caudales son
constantes hacer gráficos de tiempo/concentración no tiene mucho sentido así que
se elige la opción Segment (Figura A.18) y se presiona “OK”.
Figura A.17 menú para configurar gráfico.
140
Figura A.18 elección del dominio del gráfico (Segment).
Ya en la pantalla del gráfico (Figura A.19) se presiona el icono para volver a
la configuración de gráfico (Figura A.17) donde se presiona Add curve para elegir el
parámetro y el tiempo en el que se quiere el gráfico (Figura A.20). Esto quiere decir
si elijo el tiempo t, el grafico será del parámetro (concentración) en función de la
distancia (segmentos) en el tiempo t (Si en el dominio se hubiera elegido la opción
tiempo la configuración del gráfico sería distinta, este pediría elegir el parámetro y
el segmento en que quiere hacer el gráfico Esto quiere decir si elijo el segmento A,
el grafico será del parámetro (concentración) en función del tiempo en el segmento
A), en este caso se eligió Toc Conc ug/L “concentración total en ug/L” y el último
paso de tiempo calculado que es donde el modelo ya se ha estabilizado. Para
finalizar presionamos “OK” y se obtiene el gráfico (Figura A.21).
Presionando el icono se crea una tabla de datos desde la cual se pueden
copiar los datos para llevarlos a una hoja de cálculo.
141
Figura A.19 Pantalla de gráfico.
Figura A.20 Elección del parámetro a graficar.
142
Figura A.21 Gráfico obtenido por el post procesador.
143
Anexo B: Respaldo de consultas a Chris Knightes
En este apartado se encuentran las conversaciones vía email con Chris Knightes,
investigador de la Envirnonmental Protection Agency (EPA) de Estados Unidos,
asociado al desarrollo de WASP.
B.1 Conversación 1
Jorge Cubillos <[email protected]>
25 de marzo de 2010
11:36
Para: [email protected], [email protected]
Dear Mr Knightes
I've been trying to build a wasp model in two arid to semi-arid watersheds of the
Coquimbo Region, North Central Chile (Elqui, Choapa river basins) and I have some
doubts:
I have data of total concentrations for water and sediments for As, Cu, Cd, Zn, Pb
and Fe; Flows; length, manning coefficient and slope for segments. From what I
read, I should use a simple toxicant model type with net flow hydrodynamics (correct
me if I'm wrong please) but im really troubled with de Kd value about its use and its
value to each element and the effect of pH in water. Also I'm want to ask you about
the importance of the geometry of the river segments because I don't have
substantial data.
Kind Regards
Jorge
144
[email protected] <[email protected]>
25 de
marzo de
2010
14:17
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
The approach you are using sounds like a good one. WASP has a few different
strategies that you could use for modeling metals in water, but it depends on the
level of modeling you want to do as well as what your questions are that you are
investigating.
The simple toxicant model will let you effectively enter in a range of first-order rate
coefficients for processes like oxidation and reduction, biodegradation, etc. It also
lets you put in Kd's. The simple tox model, however, only lets you model one metal
at time. This may not be enough for you, depending on what you want to do.
You can also use the non-ionizing toxicant model (the non-ionizing sounds
confusing, but it basically means that you don't have a compound with multiple
possible charges, like organic acids or pesticides). This will let you model 3 metals
at a time, which could be more useful. This is particularly useful if you want to model
Fe (3+), Fe(2+) and say Fe(OH)2 or something. If you want to model the full suite
of iron, then, that is out of the scope of WASP as it stands, BUT, you could look into
a companion model called META4, which I have never used, but it is structured to
handle the equilibrium speciation chemistry of metals.
It also depends on what type of ranges of pH you are looking at. We are currently
developing (well, colleagues of mine are developing) a pH, alkalinity module, which
is dominated mainly by nutrient chemistry (nitrification, denitrification, phytoplankton
growth, etc.). So, depending on what type of pH ranges you are considering. If pH is
145
in a certain range where you can do a pH-pE diagram and find out that the metals
are all in a few forms then a full speciation model may not be necessary.
I hope this helps. It really just boils down to how complicated of a model fits the
problem question, keeping in mind that more complicated is not always better.
Lastly, for stream geometry: Originally the model was set up so that all river
segments were boxes, which we know is not very realistic, so now we've gone to
more realistic approaches. Before, the width of the river was constant, and depth
was the only thing that increased when water was added. Now, depth and width
increase as water increases. So, even a rough gage of what you think would
work. For default, in the WASP course, we provide information on what typical
Eastern US rivers are like and what semi-arid channels are like. For your system, it
sounds like a semi-arid channel would work. Eastern Rivers have more of a U-
shape, like a parabola, while semi-arid channels are more V shaped. So, what I
would say is to use exponents of 0.4 for width exponent, 0.36 for depth exponent,
and 0.24 for velocity exponents.
I hope this helps.
Chris
146
B.2 Conversación 2
Jorge Cubillos <[email protected]> 8 de abril de 2010 14:47
Para: [email protected], [email protected]
Dear Mr. Knights
I want to ask you how I can do loses of flow in a WASP model in case of agricultural
captations or potable water captations for example.
Greetings
Jorge
[email protected] <[email protected]>
8 de abril
de 2010
15:29
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
You can do flow losses the same way you do regular flow. You would just add
another line of flow and just have the extraction of the flow coming out. For example,
if you had 2 river segments, and you normally had flow going from boundary to 1, 1
to 2, then 2 to boundary, you could have a withdrawal from 2 simply by having a flow
going 2 to boundary. Does that make sense? This is one strength of WASP in its
flexibility in how you can structure it.
Jorge Cubillos <[email protected]> 8 de abril de 2010 16:17
Para: [email protected]
Thanks Mr Knightes for you answer
Another question is if I have two or more tributaries for a segment and all of them
have concentrations, I must do a segment for every tributary with its boundary
concentrations?? Because if I only add flows I will have only one boundary (for
example I will have two flows that will go from boundary to 1, and 1 to 2)
147
Thanks for your help
Jorge
[email protected] <[email protected]>
8 de abril
de 2010
16:37
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
That is exactly right.
For each boundary, you can only have one concentration, even if you have several
different flows coming in, there is no way to associate a BC with a given flow path,
so WASP has to assign the BC for all flows...so, create the tribs, and have each of
those have BCs.
Jorge Cubillos <[email protected]> 8 de abril de 2010 17:25
Para: [email protected]
Thanks Mr Knightes, I’ve do the withdrawal from a segment to boundary but I got
an error for negative volume in the segment I apply the loss of flow
[email protected] <[email protected]>
8 de abril
de 2010
18:01
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge
Well if you are withdrawing too much water it would make sense that you'd get
negative volume.
148
Check your units, maybe you are pulling too much out. Also, maybe check your time
step if withdrawal is too steep.
Jorge Cubillos <[email protected]> 8 de abril de 2010 18:39
Para: [email protected]
I'm pulling out 2 m3/s in a segment with a flow of 10 m3/s, I've tried to do larger
segments to increase volume with no use and also decrease the loss to 2E-7 m3/s
and the problem persists. Also I dont understand how the time step function works
in WASP.
Greetings
Jorge
[email protected] <[email protected]>
8 de abril
de 2010
21:40
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Can you do me a favor? Can you send me a copy of your wif file? I might be able
to just look at it and in a couple minutes say, "this is why."
Jorge Cubillos <[email protected]> 13 de abril de 2010 15:03
Para: [email protected]
Thank you very much Mr Knights, I'll attach the wif file
Greetings
Jorge
[email protected] <[email protected]>
16 de
abril de
2010
10:04
149
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
I'm out of the office this week, so I won't be able to look at this until next week. I'll get
back to you then.
Chris.
[email protected] <[email protected]>
20 de
abril de
2010
13:07
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
Try and see if this works and does what you want. I created a graph to understand
how your system flows, and to make sure I see what is going on. From what I see,
the flow from 8 -> 2 should replace the flow out at 4, right? So, I'm not sure why this
worked and the other way didn't, but, all I did was put a flow from boundary to 4 and
made it -2. One thing, too, you are getting a warning flag that you haven't entered
volumes. On the Segments tab (the cube icon), you have the 10 segments, you
should put the volume of each segment (for time = 0) in here. Currently, WASP is
calculating it for you by multiplying LxWxD, but it is better to do that yourself, just to
make sure it is what you actually want.
(See attached file: elqui_prueba_2.wif)
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de abril de 2010 15:57
Para: [email protected]
Thanks Mr. Knightes
150
I ran the model and I got the message "flow do not balance, check continuity" but
later I made a graph of the outflow and it seems ok.
Other question, when I made the segmentation. The sampling stations points must
coincide with the center of the segment and the boundary with the starting point of
the segment right?
Greetings
[email protected] <[email protected]>
21 de
abril de
2010
16:04
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Jorge,
The segmentation really has to do with what you think best represents the
system. Because each segment is a well-mixed reactor, we would suggest that the
best way to represent your system is to have the sampling point be in the middle,
where the well-mixed approximation holds the best (makes the most sense). Then
the boundary (where flow is coming in) is the start of the segment.
Glad that the model is behaving better now.
151
B.3 Conversación 3
Jorge Cubillos <[email protected]> 1 de junio de 2010 15:24
Para: [email protected], [email protected]
Dear Mr Knightes
I was wondering how I should format an .xls file to import it in the segment pairs of
a flow functions, because I have to connect around 200 segments 4 times because
I have 4 flow heads. Also in a later mail you write about velocity and depth exponents
for v shaped semi-arid channels, but there is also standard multipliers for v-shaped
channels? I only have length and width data for my work.
Also I don’t know how it works the partition coefficient to simulate de interactions
between the surface water and the surface benthic.
Greetings
Jorge
[email protected] <[email protected]>
15 de
junio de
2010
11:48
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Jorge,
I apologize for my delay in getting back to you sooner. I have attached an excel
spreadsheet of how to format for flows. If you put the date in one column, time in
152
the next, and the flow in the last, you should be able to copy all of them. If that gives
you problem, copy the first column of dates, and paste it into the flow field. Then
past the flow itself. The WASP input should adjust to have enough rows for your
input. You can also graph the data using the graph button to see that it came through
ok. Here's the file.
(See attached file: Flows.xls)
If you don't have information on the velocity and depth, then use default values,
depending on what you think is more appropriate. If you need information on this, let
me know. (My computer seems to be locking up right now, or I'd just send it along).
I'm not sure I understand the last question. You want to know how partition
coefficients work? Or you want to know how surface water and sediments interact?
Jorge Cubillos <[email protected]> 15 de junio de 2010 19:09
Para: [email protected]
Dear Mr Knightes,
I don´t have any information about depth and velocity, only flow, length and width.
And I don't have information about default values and I would really appreciate any
information you would provide me about this topic.
I think the last question goes in the two ways, because i think if I'm going to simulate
a metal with the simple toxic model type for WASP, the only way to difference a
metal from another, is with this Kd value (correct me if I'm wrong) but I don't know
this values because I can't afford the tests, and I don't know how this interactions
work in WASP. I have data about the metal concentrations in the sediments and the
total metal concentrations in the water. But I don't see how I can make the
interactions between superficial water and the layer of sediments work.
Thanks for your answer
153
Jorge
[email protected] [email protected] Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
16 de junio
de 2010
11:16
Hola Jorge,
Here is a write-up for some of the updates to the stream transport functions in
WASP7. I'm not familiar with the type of stream you are modeling, but if it is a U-
shape stream, I would use a depth exponent of 0.45 (on Segments tab), which is the
average of 158 USGS gaging stations. Is your stream ephemeral? If so, then use
0.36 as a default.
(See attached file: Stream_Transport_WASP7.pdf)
Do you have TSS information in the water column? Or do you just have total metal
concentration in the water and total metal concentration in the sediments? There
was a report done by Allison and Allison in 2005 that presented a compilation of
partition coefficients for a range of different metals. You could use the mean values
presented, and adjust within the range to calibrate your system.
Hope this helps.
(See attached file: Ambrose600R05074PartitionCoefficients.pdf)
- Chris
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de octubre de 2010
11:45
154
Para: [email protected]
Thanks for your answer Mr Knightes, sorry for my late reply but I was not able to
work with WASP until now and I have a new question: What is the proper procedure
to estimate the hydraulic exponents, and calibrate the hydraulic multipliers in the
segment's screen?
Greetings
Jorge
[email protected] <[email protected]>
21 de
octubre
de 2010
11:55
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
For the hydraulic exponents, did I send you the rough guidelines for the hydraulic
exponents? If you have information on the shape of the stream/river that is what
you'd want to use. In the US, we have different structures for rivers in the more humid
east vs. the drier conditions in the west. If your stream is more like the US west, like
a desert region of the US, then you'd want the more the V shaped river, if you are
more like the mountains and forests, then probably a U shape. I can't remember if I
sent you a figure of the different shapes and their
Chris
155
Jorge Cubillos <[email protected]>
Para: <[email protected]>
21 de octubre
de 2010 12:19
Yes, I have that guidelines. But my question is more directed to the multipliers,
because the tables and figures show only the exponents and I don’t know what to
put in the velocity and depth multipliers.
Jorge
21 de octubre de 2010 14:09
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Oh, yes, OK. That is a little confusing because the user interface has been around
a long time, and it is in desperate need for revision. That is something we are working
on, but it isn't a top priority so it is rather slow. So, for velocity multiplier, you just
leave that as 0. The model doesn't use it. For depth multiplier, put in what you think
the depths are going to be. Since you are using kinematic wave, the model will
actually end up calculating the depth over time, so it doesn't matter too much, but
what we generally do is put in the annual average depth for a starter.
I know this is a little confusing.
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de octubre de 2010 14:32
Para: [email protected]
OK, but is the same procedure to net flow and gross flow? (Until now I been using
net flows), do you recommend me use kinematic wave??
156
[email protected] <[email protected]>
21 de
octubre
de 2010
14:53
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Well, the answer to that is it depends.
Are you using a 1D or 2D system, or do you have a 3D layout. Kinematic wave is
great, BUT it can only be used when you have flow in 1D or 2D if it is basically 1D
flow with branching. The reason being, is it needs to basically be a straight-forward
stream. There are ways around certain things, though. If you are using net or gross
flows, you don't even need to use the exponents, and you don't need
roughness. Give me a little information on the system. If you have everything just
flowing linearly, then I'd recommend Kinematic wave, but if your flows are constant,
then it really doesn't make a difference.
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de octubre de 2010 15:57
Para: [email protected]
Well, my work pretends to use WASP to make a steady state model of the river, so
the flows are constant
[email protected] <[email protected]>
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
21 de
octubre
de 2010
16:01
Ok, for that, then I'd use net or gross flows, which simplifies some of the set
up. For running WASP as "steady state," you can have the model run for a long
157
time and see if the concentrations reach constant values, then the system will just
have effectively reached "steady state"
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de octubre de 2010 16:16
Para: [email protected]
Then what would be the data necessary for steady-state model using net flows in
the segments screen?
[email protected] <Knightes.Chris@epam
ail.epa.gov>
21 de octubre de
2010 16:20
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Using net or gross flows, in the Segments, you need descriptions for all your
segments, volumes, depth multiplier (which is the depth of your segment), Segment
Type and Bottom Segment must be defined and then define a minimum depth, and
that's it.
So, you'll have 0s in Velocity Multiplier, Exponent, Depth Exponent, Length, Width,
Slope and Bottom Roughness.
For Minimum depth, just put something so that WASP will catch if a cell starts to
dry up. For lakes or rivers, I typically just put 0.01 just to have something.
158
B.4 Conversacion 4
Jorge Cubillos <[email protected]> 25 de julio de 2012 16:27
Para: Chris Knightes <[email protected]>
Hi Chris
The way I segmentate the river influences in some way the performance of the
model? There is a best way of segmenting a river?? I'm a little confused with my
river
Chris Knightes <[email protected]> 26 de julio de 2012
09:03
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hi Jorge,
Yes, the segmentation of the river will affect the performance of the model. This is
a challenge with any numerical model. The issue is you are modeling a river with a
series of well-mixed boxes, so it is a combination of the time step plus the velocity
of the river. To minimize numerical dispersion, it is advisable to have each segment
have the same travel time as every other segment, so slower flowing segments will
be shorter and faster flowing segments will be longer. Does that help?
Jorge Cubillos <[email protected]> 26 de julio de 2012 17:39
Para: Chris Knightes <[email protected]>
I get the Idea but I don’t get how to do it, even so correct me If I'm I wrong I don't
have velocity data that I guess are important for that step.
159
I will better begin from the start and later I'll will ask you about segmentation. The
objective of my thesis is to make a steady state modelation to two rivers with WASP,
for what I've read I only need is use net flows or gross flows and I will need this (Here
I'll quote you):
"Using net or gross flows, in the Segments, you need descriptions for all your
segments, volumes, depth multiplier (which is the depth of your segment), Segment
Type and Bottom Segment must be defined and then define a minimum depth, and
that's it.
So, you'll have 0s in Velocity Multiplier, Exponent, Depth Exponent, Length, Width,
Slope and Bottom Roughness.
For Minimum depth, just put something so that WASP will catch if a cell starts to dry
up. For lakes or rivers, I typically just put 0.01 just to have something."
My question is for steady state only net or gross flow right? And in 2 years there
were no changes in the quote?
How will be the correct way of segmentation if I don’t have velocity data so I can’t
know the travel time for the segments? And this is important If I'm using net flows
that doesn't use velocities in its calculations except for reareation
Chris Knightes <[email protected]> 10 de agosto de 2012 10:53
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
Are there tidal influences for your river (is it an estuary)? If not, then either net or
gross flows will do the same thing. You might as well just use net flows, I think. Since
160
you don't have velocity information, WASP will be calculating it for you, so when
you're done running you could look at your velocities, but that probably is more than
you need to do anyway. What I would do is have your upstream segments be a little
smaller and increase the size of the segment as you move downstream. You could
also just have them all equal size. It depends on the shape of the river, but likely
your upstream segment velocities will be slower and they will speed up as you move
downstream. If you aren't sure, though, start just by having them of roughly the same
size.
Chris
Jorge Cubillos <[email protected]> 8 de noviembre de 2012 17:38
Para: Chris Knightes <[email protected]>
Hi Chris,
I have a model right now with advection and longitudinal dispersion running, but I
don’t understand what pore water exchange really means and if I need it for my
model, can you give me a hand?
Thanks
[email protected] <[email protected]
ov>
8 de
noviembre
de 2012
18:04
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
161
Glad to hear that you have WASP mostly working. You are modeling a river, right?
Honestly, I would ignore the pore water exchange, it shouldn't make much difference.
If you want to include it for completeness sake, pore water exchange is the
movement of your chemical via diffusion between the pores of the sediment. It might
be useful in buried sediment layers, if you have multiple layers of sediment. For the
top sediment layer, then pore water exchange is diffusion of the chemical from the
pore water up in the surface water, and from the surface water into the sediment
pores. As you can imagine, these values are really small and typically don't have
much effect, particularly in rivers where advection dominates your system. So you'd
use a dispersion rate of the molecular diffusion rate from layer to layer and maybe
an order of magnitude higher for sediment to water (to account for bioturbation).
However, you have resupension and burial in your system, right? That would
overwhelm pore water exchange.
Let me know if you have questions implementing it if you decided to use it.
Cheers,
Chris
162
B.5 Conversación 5
Jorge Cubillos <[email protected]> 20 de noviembre de 2012 18:31
Para: Chris Knightes <[email protected]>
Hi Chris
I have a doubt about WASP, I don’t understand very well the time steps and its
significance, can you explain me a bit about it?
Greetings
Jorge
[email protected] <Knightes.Chris@epam
ail.epa.gov>
21 de noviembre de
2012 10:26
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
I'm not sure what you mean. WASP calculates the time step internally to maintain
numerical stability. However, WASP only does this for the hydrology. Is WASP
stopping and giving you red circles w lines though it? Or what type of issue with time
step are you having?
Jorge Cubillos <[email protected]> 22 de noviembre de 2012 11:18
Para: Chris Knightes [email protected]
163
Chris, what I mean is what is the function of a time step? I'm not having problems
but I don't understand the function of the time step and the fraction of the time step
Greetings
[email protected] <Knightes.Chris@epam
ail.epa.gov>
23 de noviembre de
2012 11:32
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Oh, well, I'm not sure exactly how much you know or don't know, but WASP is solving
the mass balance equations using numerical methods, so for each location WASP
is calculating dC/dt. To find how much the concentration in a segment changes,
WASP using the time step, delta_t, and multiplies it by dC/dt, so you get
dC/dt*delta_t => delta_C, then WASP updates C everywhere and then advances
forward in time by that delta_t. The time step can change based on stability
issues. WASP uses the hydrology as the basis for calculating stability. The user
tells WASP the maximum time step, which is how fast the user will let WASP move
forward. Then the user also uses a fraction max time step. So, there are two ceilings,
and WASP uses the smaller of the two. For example, you can tell WASP that the
maximum time step is 1 day and the max fraction is 0.9. Internally, WASP will
calculate a suggested time step based on stability constraints. Then, WASP choses
the smaller of the predicted and the max time step, and then multiplies that by the
max fraction. So if WASP calculates a time step of 2 days, then WASP selects 1
day multiplied by 0.9, so it uses 0.9 days. If WASP had calculated 1 hour, then it
would take 1 hour multiplied by 0.9, or 0.9 hours.
WASP does this after every calculation.
164
What is important for the user is if you are entering time series data at an hour, you
should force WASP to use a maximum time step of an hour. The reason being is
that no matter how complex the time series is, if your time steps are larger than time
series time steps, then all the details of the time series will get skipped. This is
confusing, so for example, let's say you have a time series that changes every hour
for incoming concentrations upstream:
midnight 20 mg/L
2am 10mg/L
4am 20mg/L
6am 10mg/L
8am 20mg/L
10am 10mg/L
noon 20mg/L
If you set the time step at 4 hours and a fraction time step at 1.0, and start the
simulation at midnight, then the model will have a boundary concentration of 20mg/L
constant for the entire 12 hours. If you set the time step at 4 hours and start at 2am,
then it will be 10 mg/L. If you set it at 2 hours, then you'll catch the switch up and
down from 10 to 20 mg/L. Similarly, if you went to a 1 hour time step, but that will
start taking longer for the model to run.
Hopefully this helps. Time steps are a little confusing.
Jorge Cubillos <[email protected]> 2 de diciembre de 2012 16:00
Para: Chris Knightes <[email protected]>
Thanks for your answer Chris
165
I have another doubt, this one is about the units in which WASP works, specifically
in "boundaries" for toxicants (says ug/L), "loads" for toxicants (says ug/L) and in the
preprocessor the ouput for total concentrations is ug/L too, is this correct??
Greetings
Jorge
[email protected] <Knightes.Chris@epam
ail.epa.gov>
3 de diciembre de
2012 20:35
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
Hola Jorge,
I am at a conference all week, so I am checking email infrequently. For toxicants,
concentration is in ug/l for boundaries and output. For loads, however, I believe it is
in mg/day. You can check by doing simple tests, but it should also be in the lecture
notes/slides. I'd have to double check myself. The reason it says ug/l is because of
the way the data base is setup. There isn't an easy way to change it
Jorge Cubillos <[email protected]> 21 de diciembre de 2012 13:47
Para: Chris Knightes <[email protected]>
Hi Chris, I'm using simple toxic and in the interface for loads says ug/L-water ug-g-
sed and in the DRAFT User Manual version 6.0 says is in kg/day so I’m a little
confused. Also I have another doubt. What is the difference between step and linear
interpolation?
Happy Holidays
166
Jorge
[email protected] <Knightes.Chris@epam
ail.epa.gov>
26 de diciembre de
2012 18:26
Para: Jorge Cubillos <[email protected]>
The text in loads is confusing. The best way to check this is to do a simple test run
and see how the results work. I'd have to check myself, but I believe that loads are
in kg/day, the ug/L and ug/g are used for the actual concentrations for each cell, and
are not used in the loads.