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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES MAESTRIA EN CIENCIAS:
MANEJO SUSTENTABLE DE BIORECURSOS Y
MEDIO AMBIENTE
Tesis de Grado
Magíster en Ciencias
“CUANTIFICACIÓN DE CADMIO (Cd) Y PLOMO
(Pb) EN AGUA, SEDIMENTO Y PLANTAS EN EL
RÍO CHIMBO DEL CANTÓN MARCELINO
MARIDUEÑA, PROV. GUAYAS”.
NELLY YADIRA CARPIO RIVERA
GUAYAQUIL – ECUADOR
2016
i
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES MAESTRIA EN CIENCIAS:
MANEJO SUSTENTABLE DE BIORECURSOS Y
MEDIO AMBIENTE
Tesis de grado para la obtención del título de Magister en
Ciencias:
Manejo Sustentable de Biorrecursos y Medio Ambiente
CUANTIFICACIÓN DE CADMIO (Cd) Y PLOMO
(Pb) EN AGUA, SEDIMENTO Y PLANTAS EN EL
RÍO CHIMBO DEL CANTÓN MARCELINO
MARIDUEÑA, PROV. GUAYAS.
NELLY YADIRA CARPIO RIVERA
GUAYAQUIL – ECUADOR
2016
ii
CERTIFICACIÓN DEL TRIBUNAL DE SUSTENTACIÓN
MSc. Cesar Borja Bernal
PRESIDENTE DEL TRIBUNAL
MSc. Mariuxi Mero Valarezo
MIEMBRO DEL TRIBUNAL
MSc. Miriam Salvador Brito
MIEMBRO DEL TRIBUNAL
Biol. Telmo Escobar Troya, MSc.
DIRECTOR DE MAESTRÍA
Dra. Carmita Bonifaz de Elao, MSc.
DECANA
iii
DEDICATORIA
A mi querido esposo e hijos, por regalarme su tiempo y apoyo incondicional para el
cumplimiento de mis metas, por su amor y comprensión en cada instante de mi vida.
iv
AGRADECIMIENTOS
A la Química Beatriz Trejos, por facilitarme su tiempo, conocimiento y dedicación
durante las pruebas de laboratorio y lectura de resultados.
A los Blgos. Leonardo Rodríguez y Rubí Luna, por el acompañamiento y facilitación
de equipos para el desarrollo de las actividades de muestreo.
A los señores directivos del Instituto Nacional de Pesca por facilitarme la realización
de análisis de laboratorio de metales pesados en agua, sedimento y plantas
bioindicadoras.
A la Dra. Beatriz Margarita Pernía Santos por su tiempo y conocimiento en el análisis
estadístico de la información obtenida, así como la facilitación tutorial durante el
desarrollo de la presente tesis.
v
ÍNDICE DE CONTENIDO
DEDICATORIA ......................................................................................................... iii
AGRADECIMIENTOS .............................................................................................. iv
ÍNDICE DE CONTENIDO ......................................................................................... v
ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................................................ viii
ÍNDICE DE TABLA ................................................................................................... x
RESUMEN ................................................................................................................. xi
ABSTRACT ............................................................................................................... xii
1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................. 1
1.1 OBJETIVO GENERAL .................................................................................... 4
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................................... 4
1.3 HIPÓTESIS ...................................................................................................... 4
2 REVISIÓN DE LITERATURA ........................................................................ 5
2.1 GENERALIDADES ........................................................................................ 5
2.1.1 Definición de metales pesados ...................................................................... 5
2.1.2 Metales pesados en la agricultura y sus daños colaterales ............................ 5
2.1.3 Toxicidad de los metales pesados ................................................................. 6
2.1.4 Movilidad de los metales pesados ................................................................. 7
2.1.5 Cadmio .......................................................................................................... 8
2.1.6 Toxicidad del Cadmio y daños colaterales .................................................... 9
2.1.7 El cadmio en las plantas .............................................................................. 10
2.1.8 Movilidad del Cadmio................................................................................. 11
2.1.9 Plomo .......................................................................................................... 11
2.1.10 Toxicidad del Plomo ................................................................................... 12
2.1.11 El Plomo en las plantas ............................................................................... 14
2.1.12 Movilidad del Plomo ................................................................................... 14
2.1.13 Bioindicador ................................................................................................ 14
2.1.14 Plantas bioacumuladoras o hiperacumuladoras y la fitorremediación ........ 15
2.1.15 Gynerium sagittatum (Aubl.) Beauv. .......................................................... 15
2.1.16 Pistia stratiotes L. ....................................................................................... 17
2.1.17 Eichornia azurea (Swartz) Kunth ............................................................... 17
vi
2.1.18 Eleutheranthera ruderalis (SW) Sch. Bip. (Heliantheae) ........................... 19
2.2 MARCO LEGAL EN EL ECUADOR ........................................................... 20
2.2.1. Constitución de la República del Ecuador ....................................................... 20
2.2.1 Política de Recursos Hídricos ..................................................................... 22
2.2.2 Leyes y normativas ambientales ecuatoriana .............................................. 24
2.3 MARCO INSTITUCIONAL .......................................................................... 25
3. MATERIALES Y MÉTODOS ........................................................................ 26
3.1. ÁREA DE ESTUDIO ..................................................................................... 26
3.1.1. Localización geográfica y área de influencia .................................................. 26
3.1.2 Selección del área ........................................................................................ 30
3.2.EQUIPOS Y MATERIALES .............................................................................. 31
3.2.1. Equipos ............................................................................................................ 31
3.2.2. Materiales ......................................................................................................... 31
3.2.3. Reactivos .......................................................................................................... 31
3.2.4. Patrones y materiales de referencia: ................................................................ 32
3.3.METODOLOGÍA PARA LA TOMA DE MUESTRA ....................................... 32
3.4.PROTOCOLO DE ANÁLISIS ............................................................................ 36
3.4.1. Fundamento de la metodología analítica de metales ....................................... 37
3.4.2. Determinación de concentración de plomo y cadmio en agua, sedimento y
plantas. ....................................................................................................................... 39
3.4.3Determinación del Factor de Bioacumulación ................................................... 39
3.5.PRUEBAS ESTADÍSTICAS .............................................................................. 39
4. RESULTADOS ................................................................................................. 41
4.1. PARÁMETROS FÍSICO-QUÍMICOS ............................................................... 41
4.2. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN AGUA ............................. 43
4.3. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN SEDIMENTO ................. 44
4.4. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN PLANTAS ...................... 46
4.5. FACTOR DE BIOACUMULACIÓN ................................................................ 49
5. DISCUSIÓN ...................................................................................................... 56
6. CONCLUSIONES ............................................................................................ 60
7. RECOMENDACIONES .................................................................................. 62
8. LITERATURA CITADA ................................................................................. 63
vii
9. GLOSARIO ....................................................................................................... 74
10.ANEXOS .............................................................................................................. 77
viii
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Especie Gynerium sagittatum. ................................................................ 16
Figura 2.Pistia stratiotes L. recolectada en un estero del río Chimbo, Cantón
Marcelino Maridueña, Prov. Guayas.. ....................................................................... 17
Figura 3. Tamaño y forma de las hojas de Eichornia azurea, especie nativa de
Sudamérica.. ............................................................................................................... 18
Figura 4. Eleutheranthera ruderalis, encontrada en las zonas de estudio con
influencia de la agroindustria. .................................................................................... 19
Figura 5.Mapa del cantón Marcelino Maridueña, donde se efectuó el muestreo de Cd
y Pb en marzo y septiembre de 2015. ........................................................................ 27
Figura 6.- Mapa de aptitud agrícola en la subcuenca del Río Chimbo, zona de
muestreo de cadmio y plomo. .................................................................................... 28
Figura 7. Mapa de Subcuenca Hidrográfica del Río Chimbo. .................................. 29
Figura 8.Puntos de muestreo donde se realizó el estudio de metales pesados. Escala:
1:80000 ...................................................................................................................... 30
Figura 9.Medición de pH utilizando tirillas indicadoras. ........................................ 33
Figura 10. Metodología para la toma de muestras .................................................... 35
Figura 11. Parámetros físico-químicos:A. Temperatura (T°C) B. pH. ..................... 42
Figura 12. Concentraciones de A. Cd y B. Pb en sedimento en las estaciones P1:
control, P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3. .................. 45
Figura 13.Las especies se muestran en el orden de capacidad de concentración de
cadmio y plomo: A.: Gynerium sagittatum; B.: Eleutheranthera ruderalis; C.:
Eichornia azurea; y D.: Pistia stratiotes.. ................................................................. 46
Figura 14. Concentraciones de Cd monitoreadas durante marzo y septiembre de 2015
en raíces de plantas bioindicadoras.. .......................................................................... 47
Figura 15.Concentraciones de Pb monitoreadas en las 4 especies en estudio en los 5
puntos de muestreo durante estaciones seca y lluviosa de 2015. .............................. 48
Figura 16. Factor de Bioacumulación de Cadmio y Plomo en raíces en los distintos
puntos de muestreo P1: Domés. Agric., P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2,
P5: bananera 3. ........................................................................................................... 49
ix
Figura 17. A y B. Concentraciones de Cadmio y Plomo en las especies Gynerium
sagittatum y Eleutheranthera ruderalis en comparación con el Cd y Pb en sedimento.
................................................................................................................................... 50
Figura 18.Dendograma resultante del análisis de agrupamiento según el coeficiente
de correlación de distancias. ...................................................................................... 50
Figura 19. Correlación por análisis de componentes principales.
x
ÍNDICE DE TABLA
Tabla 1.- Fuentes de contaminación de cadmio y plomo y sus efectos en la salud. . 13
Tabla 2.- Sitios de muestreo y coordenadas de ubicación en los cinco puntos
seleccionados. ............................................................................................................ 26
Tabla 3.- Cálculo del Plomo en muestra de sedimento P1(época lluviosa). ............. 38
Tabla 4.- Cálculo del Cadmio en muestra de sedimento P1(época lluviosa) ............ 38
Tabla 5.-Parámetros físico-químicos: sólidos disueltos totales (SDT) y sólidos
suspendidos totales (SST) para las estaciones P1: Domés. Agric., P2: azucarera, P3:
bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3. Los resultados se muestran como medias
± desviación estándar (n=3). Letras iguales señalan que no hay diferencias
estadísticamente significativas según ANOVA de una vía y test a posteriori de Tukey
(p<0.05)...................................................................................................................... 43
Tabla 6.- Concentración de Pb y Cd total en agua en los distintos puntos de muestreo
P1: Domés. Agric., P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3
durante las estaciones lluviosa y seca. ....................................................................... 44
Tabla 7.- Correlación de Pearson entre los parámetros medidos y las concentraciones
de metales en agua, sedimento y raíces de plantas. ................................................... 53
xi
RESUMEN
El cadmio (Cd) y el plomo (Pb) son metales pesados tóxicos que generan
enfermedades en humanos, animales y plantas. En Ecuador existen ríos contaminados
por estos metales, por ello en el presente trabajo se determinó la concentración de Cd
y Pb en el Río Chimbo. Para tal fin en marzo y septiembre de 2015 se tomaron 35
muestras en 5 estaciones. Se consideraron agua, sedimento y varias especies de plantas
al azar. Para el análisis se empleó la técnica de espectrofotometría de absorción
atómica, por horno de grafito. Además se determinó Temperatura, Potencial de
Hidrógeno, Sólidos Suspendidos Totales y Sólidos Disueltos Totales. El pH fluctuó
entre 6,50 - 8,00 y la temperatura entre 18 y 30°C. La concentración de cadmio y
plomo en agua no fue detectable. En sedimentos se encontraron concentraciones de
0,04-0,80 ppm (Cd) y 0,51-0,83 ppm (Pb), dentro de los límites máximos permisibles
según la norma ecuatoriana y la Organización Mundial de la Salud (OMS), sólo
sobrepasándose para Cd en la estación P1. Aunque las concentraciones de metales no
fueron altas en el sedimento, se encontraban biodisponibles. La acumulación en las
raíces se presentó en el siguiente orden: Gynerium sagittatum (0,93±0,24 ppm Cd y
1,27±0,80 ppm Pb)>Eleutheranthera ruderalis (0,42±0,00 ppm Cd; 1,01±0,00 ppm
Pb)>Eichornia azurea (0,35±0,16 ppm Cd; 0,75±0,26 ppm Pb)>Pistia stratiotes
(0,71±0,50 ppm Pb). En conclusión no se hallaron valores altos de Cd y Pb en el Río
Chimbo, pero se propone el uso de las especies G. sagittatum y E. ruderalis como
bioindindicadoras para monitoreos de contaminación por estos metales.
Palabras clave:
Metales pesados, contaminación, plantas bioindicadoras, Río Chimbo.
xii
ABSTRACT
Cadmium (Cd) and lead (Pb) are toxic heavy metals that generate disease in humans,
animals and plants. In Ecuador there are contaminated rivers by these metals, that´s
why in this paper the concentration of Cd and Pb was determined in the Chimbo River.
For that aim, in March and September, 2015, were taken 35 samples at 5 stations.
Water, sediment and several species of plants were considered random. For analysis
the technique of atomic absorption spectrophotometry was used by graphite furnace.
In addition, temperature, pH, total suspended solids and total dissolved solids was
determined. The pH ranged from 6.50 to 8.00 and the temperature between 18 and 30
° C. The concentration of cadmium and lead in water was not detectable. Sediment
concentrations were of 0.04 to 0.80 ppm (Cd) and 0.51 to 0.83 ppm (Pb) both of them
within the maximum permissible limits, values found under Ecuadorian standard and
WHO, and just in the P1 station Cd was surpassed. Although metal concentrations
were not high in the sediment were bioavailable. Accumulation in roots was presented
in the following order: Gynerium sagittatum (0.93 ± 0.24 ppm Cd and 1.27 ± 0.80 ppm
Pb)>Eleutheranthera ruderalis (0.42 ± 0.00 ppm Cd; 1.01 ± 0.00 ppm Pb)>Eichornia
azurea (0.35 ± 0.16 ppm Cd, 0.75 ± 0.26 ppm Pb)>Pistia stratiotes (0.71 ± 0.50 ppm
Pb). In conclusion not high values of Cd and Pb in the Chimbo River were found, but
the use of species G. sagittatum and E. ruderalis as bioindicators for monitoring
contamination for these metals are proposed.
Keywords:
Heavy metals, pollution, bioindicator plants, Chimbo River.
1
1. INTRODUCCIÓN
La problemática actual sobre la contaminación de los ríos es un mal que afecta a
todo el planeta. Pozo, Sanfeliu, & Carrera (2011), afirman que: “El área de producción
agrícola de la Cuenca del Guayas tiene problemas ambientales por la presencia de
metales pesados de naturaleza geogénica por la meteorización de la roca parental
procedente de la Cordillera de los Andes” (p.18) y por algunas actividades
antropogénicas (Pozo et al., 2011; Moreira et al., 2008) así como aquella procedente
de residuos agrícolas y otras actividades industriales (Pozo, 2001;UEFC, 2002; Berg
et al., 1995).
“Los metales pesados han sido identificados como contaminantes de los más
peligrosos en ecosistemas acuáticos debido a su persistencia y elevada toxicidad. Los
de mayor importancia toxicológica y ecotoxicológica son: Hg, As, Cr, Ni, Zn, Pb y Cd
ya que para la mayoría de los organismos la exposición por encima de una
concentración umbral puede ser perniciosa” Martínez et al., 2000 citado por Jiménez,
2012, p. 1.
En el Cantón Marcelino Maridueña, la actividad económica como en muchos
sectores de la costa ecuatoriana es la agricultura, consecuentemente una de las causales
más comunes y severas producto de esta actividad es la presencia de metales pesados
en ríos, organismos y sedimentos, ya que estos no sólo se precipitan sino que muchos
de ellos quedan suspendidos causando la reducción de flora y fauna acuática así como
la pérdida de muchas especies endémicas, afectando el hábitat y los procesos
ecológicos que se desarrollan en estos ecosistemas (Camino & Aparicio, 2010).
La intensificación productiva de las últimas décadas produjo un incremento
notable en la producción tradicional del banano y la caña de azúcar, siendo esta última
impulsada por el gobierno nacional a gran escala, a efectos de la obtención de etanol
para el cambio de la matriz productiva, lo que ha dado lugar a la incorporación
creciente de fertilizantes y productos fitosanitarios, siendo los herbicidas los que
ocupan la parte mayoritaria del volumen comercializado (Camino & Aparicio, 2010).
2
El Cadmio (Cd) por ejemplo es un metal tóxico reactivo no-redox que en la
mayoría de los suelos está presente en bajas concentraciones acumulándose
continuamente de manera natural o antropogénica a través de fertilizantes fosfatados
(Abeer et al., 2015).
Estos abonos fosfatados son distribuidos a los agricultores mediante grandes
cadenas agroquímicas como parte de una política de Estado a través de kits
subsidiados. Lastimosamente esto representa ingentes toneladas de fertilizantes y
herbicidas que no hacen más que encarecer a largo plazo la productividad de las tierras
ancestralmente agrícolas (SIPAE, 2011,2013).
En suma, la producción acelerada de monocultivos que acrecienta la presencia de
metales pesados puede conducir a alteraciones ambientales de grandes proporciones,
no sólo sobre la calidad de vida de la población rural y consumidores en general, sino
también sobre las oportunidades de exportación de productos diferenciados y sobre la
propia capacidad productiva de los sistemas agropecuarios a mediano y largo plazo
(UNDP, 2010).
De lo expuesto, uno de los problemas asociados a la agricultura intensiva es la
generación de metales pesados, por esta razón no sólo se debe considerar los aspectos
toxicológicos asociados a los agroquímicos, sino todos los efectos secundarios que
puedan resultar de sus aplicaciones, sobre todo, si estas ocurren de forma espacial y
consecutiva a grandes escalas (Camino & Aparicio, 2010).
.
Por otro lado, Han et al., 2000 y Cogger et al., 2001 (citado por Orroño, 2002)
afirman que “la acumulación de metales en el suelo, no sólo afecta a cultivos y plantas
silvestres, sino que a niveles extremos provoca la contaminación de aguas subterráneas
y superficiales por escorrentía y lixiviación” (p.3). Entre los muchos elementos que
son asimilados con facilidad por las plantas se encuentran el Cd y el Pb que en exceso
constituyen una amenaza para el medio ambiente y la salud, debido a su potencial
toxicidad y acumulación en la cadena alimenticia (Pietz et al., 1984; McLaughlin et
al., 1999).
3
Lagos y ríos se han desecado completamente por los procesos equivalentes de
transformación de los ecosistemas destinados a actividades agrícolas y ganaderas
(SEMARNAT - Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales., s.f.).
Por ello, el papel de las aguas continentales como receptores de una variedad de
aguas industriales y municipales que contienen cargas variables de metales traza
implica que deban ser conocidos (Berg et al., 1995). De allí que la investigación en el
área de monitoreo se centra por un lado en los metales pesados que van directo a las
fuentes de agua y por otro los que drenan y se percolan a través del suelo llegando
hasta esteros y ríos como el Chimbo.
Si bien la contaminación por metales pesados es perjudicial en la conservación del
ecosistema, es bueno tener la posibilidad de contar con organismos vivos con
capacidad de asimilar, resistir y contrarrestar la intoxicación por estos tóxicos.
Las plantas acumuladoras son parte de este grupo de organismos vivos que brindan
la facilidad de detectar contaminación por metales pesados como cadmio y plomo, por
ello durante el presente trabajo de investigación se plantea utilizar cuatro especies de
plantas entre flotantes, de humedal y terrestre.
Entonces, estimar los potenciales riesgos de contaminación en cuerpos de agua
superficiales es fundamental no sólo para conocer su incidencia sino para establecer
recomendaciones de manejo en los sistemas productivos, y por otra determinar el
establecimiento y/o endurecimiento de sanciones mediante normas de regulación y
control del agua en el Ecuador.
Finalmente, el monitoreo de la contaminación por metales pesados deberá
proporcionar datos de referencia que puedan ser utilizados por las autoridades locales
para la gestión ambiental. Para ello, la investigación plantea no sólo el análisis físico
químico y de metales pesados en agua y sedimento sino el empleo de plantas de hábitat
húmedo, acuáticas y terrestres como posibles bioindicadoras de contaminación por
cadmio y plomo.
4
1.1 OBJETIVO GENERAL
Cuantificar las concentraciones de cadmio y plomo en 5 estaciones del Río
Chimbo, en agua, sedimento y plantas durante las épocas seca y lluviosa del 2015, a
fin de encontrar plantas bioindicadoras de contaminación.
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Medir los parámetros físico-químicos temperatura, pH, sólidos totales
suspendidos y disueltos de las aguas del Río Chimbo en los sitios de
evaluación, para determinar si existe correlación entre alguno de estos factores
y la concentración de metales.
Determinar el contenido de cadmio y plomo en muestras de agua, sedimento y
plantas recolectadas en el río Chimbo y compararlos con los estándares
nacionales e internacionales permitidos.
Comparar los valores de cadmio y plomo obtenidos durante la temporada
lluviosa y seca en agua, sedimento y plantas del río Chimbo, a fin de establecer
la mejor época para monitoreos de contaminación.
Determinar el factor de bioacumulación de cadmio y plomo en plantas y su
potencial como bioindicadores de contaminación.
1.3 HIPÓTESIS
Si existe presencia de Cadmio y Plomo en agua y/o sedimento del Río Chimbo
entonces podrían haber plantas con capacidad de acumulación de estos metales que
puedan ser utilizadas como bioindicadores de contaminación.
5
2 REVISIÓN DE LITERATURA
2.1 GENERALIDADES
2.1.1 Definición de metales pesados
Ramírez, 1999 (citado por Macías Hernández, 2015) expresa que los metales
pesados son elementos que tienen pesos atómicos entre 63,546 y 299,590 con una
gravedad especifica mayor a 4,0.
Los metales pesados son elementos metálicos con gran peso atómico, por ejemplo:
mercurio, cromo, cadmio, arsénico, plomo, cobre, zinc y níquel. Algunos metales en
bajas concentraciones son esenciales para los seres vivos porque forman parte de los
sistemas enzimáticos pero son perjudiciales si tienden a acumularse dentro de la
cadena alimentaria (Luna & Barajas, 2009).
La densidad de los metales pesados es 5 veces mayor que el agua (ECURED, s.f.).
No obstante para efectos de nuestro estudio, la definición aplicable es la de Cornelis y
Nordberg, 2007 (citada por Reyes et al., 2012) quienes expresan que los metales
pesados es un “grupo de metales o metaloides asociados con contaminación y
toxicidad potencial" (p.1).
2.1.2 Metales pesados en la agricultura y sus daños colaterales
El uso de químicos para combatir las plagas y fertilizar el suelo es la práctica
común en la agricultura la misma que aporta grandes cantidades de metales pesados
como son cobre, cadmio, mercurio, plomo, cromo, arsénico, entre otros (Reyes et al.,
2012).
La disponibilidad de los metales pesados aumenta con la presencia de algunos
fertilizantes como los nitrogenados que incluyen los nitratos de amonio (NH4NO3) y
de sodio (NaNO3); la urea (NH2)2CO; el fosfato de amonio (NH4H2PO4); los
polifosfatos amónicos, entre otros, aportan al suelo los nutrientes básicos para el
desarrollo de las plantas (Gaur & Adholeya, 2004).
6
Se ha determinado que las principales causas del alto grado de contaminación de
algunos ríos y sus afluentes son: las descargas constantes de desechos urbanos e
industriales, las aguas negras, los fertilizantes, y los agrotóxicos. Estas sustancias
entran a los ríos por medio de aguas de drenaje, trayendo como consecuencia el
aumento en el contenido de diferentes contaminantes, entre ellos los metales pesados,
los cuales, muchas veces, sobrepasan los niveles críticos permisibles para las aguas de
riego (Barragán Moreno, 2008).
Estudios citados hasta ahora, revelan un grave daño en el área ambiental a causa
de los metales pesados provenientes de la agricultura intensiva; pero quizás lo más
grave del asunto, es que estos niveles de contaminación han ocasionado graves daños
a la salud en zonas expuestas al impacto de los productos que los contiene. Como estas
existen otras investigaciones que demuestran la relación vinculante que existe entre la
destrucción de ecosistemas naturales y la inadecuada utilización de los agroquímicos
(Torres & Capote, 2004).
2.1.3 Toxicidad de los metales pesados
La toxicidad de un elemento o compuesto químico es la capacidad que tiene ese
material de afectar adversamente alguna función biológica. En el suelo depende del
tipo de elemento del que se trate y también de la concentración en que se encuentre
(Galán Huertos & Romero Baena, 2008).
La toxicidad de los metales depende no sólo de su concentración, sino también de
su movilidad y reactividad con otros componentes del ecosistema (Abollino et al.,
2002).
Un suelo puede liberar contaminantes ya sea por volatilización, disolución,
lixiviado o erosión, y pueden ser bioasimilados cuando se encuentran en forma más o
menos soluble y son asimilados por organismos (Pérez Meléndez, 2006).
Puntualmente cuando un elemento queda libre y pasa a disolución en el suelo se
llama disponibilidad. Generalmente sólo una fracción pequeña de una sustancia es
potencialmente contaminante y biodisponible en el medio y su efecto suele ser
7
negativo o indiferente para un organismo específico (Galán Huertos & Romero Baena,
2008).
De acuerdo a Newman & Jagoe (1996), la biodisponibilidad es el grado de libertad
en que se encuentra un elemento o compuesto de una fuente potencial para ser
capturado por un organismo ya sea ingerido o adsorbido.
La biodisponibilidad de un elemento está dada en función de: 1) la forma química
y física en la que se encuentra en el medio; y 2) la capacidad de los organismos para
absorberlo o ingerirlo (Galán Huertos & Romero Baena, 2008).
En general, la toxicidad de una sustancia suele resultar:
Por concentración excesiva del metal durante un periodo prolongado en un
organismo
Por presencia bioquímica del metal.
Por absorción inesperada del organismo (Luna & Barajas, 2009)
El problema con los metales pesados es que si estos alcanzan excesivas
concentraciones en agua, aire y sedimento, perjudican la salud humana y provocan el
desequilibrio de los sistemas ambientales (Luna & Barajas, 2009).
Los metales siguen muchas vías y ciclos en el medio ambiente, y algunos de ellos
experimentan transformaciones. Algunas plantas y animales invertebrados acumulan
metales hasta niveles potencialmente tóxicos. Cuando se formulan juicios sobre la
inocuidad de una determinada descarga con contenido metálico en el medio ambiente,
es preciso considerar la posibilidad de que se produzca tal acumulación y
transformación (M. del Río & Encinas, 2007).
2.1.4 Movilidad de los metales pesados
La movilidad de un metal pesado no sólo depende de su especiación química, sino
de varios parámetros del suelo tales como pH, materia orgánica, carbonatos, minerales
de la arcilla, entre otros; por lo que generalmente es muy baja, quedando acumulados
8
en los primeros centímetros del suelo, siendo lixiviados a los horizontes inferiores en
pequeñas cantidades (Galán Huertos & Romero Baena, 2008).
Otros autores incluyen factores como: potencial redox, composición iónica de la
solución del suelo, capacidad de intercambio (catiónico y/o aniónico) presencia de
materia orgánica y textura. De acuerdo al origen, formas de deposición de los metales
y condiciones medio ambientales estos pueden producir acidificación, cambios en las
condiciones redox, variación de temperatura y humedad en los suelos (Sauquillo et al.,
2003).
Los metales pesados incorporados al suelo generalmente pueden seguir cuatro
vías: quedar retenidos en el suelo, ya sea disueltos en la fase acuosa, ocupando sitios
de intercambio o adsorbidos sobre constituyentes inorgánicos, asociarse a la materia
orgánica y/o precipitarse como sólidos puros o mixtos; así pueden ser absorbidos por
las plantas e incorporarse a las cadenas tróficas; pasando a la atmósfera por
volatilización y moviéndose posteriormente a las aguas superficiales o subterráneas
(García & Dorronsoro, 2005).
2.1.5 Cadmio
El Cadmio (Cd) es uno de los metales pesados más tóxicos, el cual entra en el
medio ambiente por fuentes naturales y antropogénicas y ha demostrado su capacidad
de bioacumularse y bioamplificarse dentro de la cadena alimentaria (Burger, 2008;
WHO, 2010).
El cadmio se encuentra ampliamente distribuido en el medio ambiente de forma
natural asociado a minerales de cinc, cobre o plomo y a consecuencia de las
actividades antrópicas como la agricultura en la que los fertilizantes fosfatados
contienen pequeñas cantidades de cadmio que son absorbidas por las plantaciones
(Pernía, Sousa, Reyes, & Castrillo, 2008).
El Cadmio no tiene una función biológica esencial y es altamente tóxico para
plantas y animales, sin embargo, las cantidades de cadmio en el ambiente no causan
9
toxicidad grave. El cadmio se absorbe más fácilmente sobre la superficie del suelo que
otros metales. El equilibrio dinámico entre cadmio y suelo depende del pH, la
naturaleza química del metal, la estabilidad de complejos, fuerza de enlace de los
grupos funcionales y la competencia con otros iones metálicos (Estévez et al., 2000).
2.1.6 Toxicidad del Cadmio y daños colaterales
El cadmio es un tóxico que produce contaminación ambiental y causa alteraciones
a nivel enzimático, renal, respiratorio y digestivo en el ser humano. La acumulación
de Cd en el cuerpo humano principalmente en el riñón y el hígado puede causar
disfunción renal y enfermedad ósea como Itai-Itai en Japón (Nordberg, 1996).
Este metal contiene cuatro de las características más temidas de un tóxico: efectos
adversos para el hombre y el medio ambiente, es bioacumulativo, tiene persistencia en
el medio ambiente y puede trasladarse a grandes distancias con el viento y en los cursos
de agua (Ramírez, 2002).
El Cd tiene la capacidad de inhibir su actividad y generar la ruptura de su estructura
al unirse a los grupos sulfidrilos de las proteínas; adicionalmente, puede derivar en una
interferencia y disrupción de las funciones bioquímicas y fisiológicas de las células al
generar especies reactivas de oxígeno que desplazan a elementos esenciales como el
Mg, Mn y Ca (Pernía et al., 2008, Sanità Di Toppi & Gabrielli, 1999).
Dickson en 1999, manifestó que el cadmio en cantidades excesivas puede provocar
daños en los riñones, el hígado y el bazo. ¨Por otra parte existen evidencias de que el
cadmio está relacionado con la hipertensión, que puede dar lugar a enfermedades del
corazón. Sin embargo otras fuentes como la de INHEM, 1992 expresan que la relación
entre el cadmio y el aumento de la presión arterial no ha sido concluyente.
Se desconoce cuál es la dosis letal por ingestión, pero si tan sólo se ingiere una
pequeña cantidad de 10 mg de cadmio empiezan a evidenciarse muchos síntomas. Sin
embargo Robertson en 1988, manifestó que el límite de ingestión es de 0,05 mg/m3 ya
que a esta exposición se ha producido la muerte.
10
En un trabajo realizado por el INHEM en 1992, se señala algunos efectos
generales, tanto tóxicos como gonadotóxicos debido al cadmio. Varios estudios
experimentales realizados con dosis oral de cadmio en animales probaron efectos
mutágenos y carcinógenos cuando se aplicaban en altas dosis.
Una fuente importante de emisión de Cadmio es la producción de fertilizantes
fosfatados artificiales (PRTR, s.f.) una parte de él culminará en el suelo después de
que el fertilizante es aplicado a la producción agrícola y el restante terminará en las
aguas superficiales ya sea por vertido directo de las productoras, por escorrentía o
percolación.
También se encuentran altos niveles de concentración en los mariscos
(AECOSAN - Agencia Española de Consumo, Seguridad Alimentaria y Nutrición,
2011).
2.1.7 El cadmio en las plantas
La absorción de cadmio por las plantas puede ser facilitada por sustancias ácidas
que se producen en la rizósfera. Los exudados radiculares, especialmente los ácidos
carboxílicos, incrementan la absorción de cadmio (Herrera, 2011).
La concentración de cadmio no es la misma en las diferentes partes de la planta,
por lo que su presencia es más detectable en el siguiente orden: raíces, tallos, hojas,
frutas y semillas de acuerdo a (Ferguson, 1990; Jinadasa, et al. 1997; Nigam et al.,
2001). No obstante, las proporciones pueden variar de acuerdo al crecimiento y la
etapa de madurez de la especie según Cieslinski et al. (1996).
La acumulación de Cd en raíces ha sido reseñado en numerosas especies tales como:
Alliumsativum (Jianget al., 2001); Bacopamonnieri (Mishraet al., 2006), Bechmeria
nívea (Liuet al., 2007), Brassicanapus (Nouairiet al., 2006), Helianthusannuus (Di
Cagnoet al., 1999); Pisumsativum, Phaseolusvulgaris (Leitaet al., 1993);
Triticumaestivum (Ranieri et al. 2005); P. stratioites (Meza & Marín, 2013) y en
11
especies hiperacumuladoras de Cd, tales como: Thlaspicaerulescens (Wójciket al.,2005)
y Brassicajuncea (Nouairiet al., 2006), según lo citado por (Pernía, 2013).
2.1.8 Movilidad del Cadmio
El Cadmio puede trasladarse a distancias considerables mediante el lodo. Cuando
el lodo es rico en Cadmio puede contaminar no sólo los suelos sino también las aguas
superficiales. Y cuando este metal pesado se encuentra en altas concentraciones en el
suelo puede amenazar todo este ecosistema (LENNTECH, s.f.).
La materia orgánica del suelo absorbe gran cantidad de Cadmio por lo que cuando
está presente en él puede ser altamente peligroso incrementando las posibilidades de
ser ingerido mediante la alimentación. Las plantas que se encuentran en suelos ácidos
incrementan la absorción de Cadmio lo que deviene en daños subsecuentes a los
animales que dependen de las plantas para sobrevivir (Pernía, Sousa, Reyes, &
Castrillo, 2008).
En ecosistemas acuáticos la susceptibilidad del Cadmio puede variar entre
organismos acuáticos siendo los más propensos a envenenamiento los organismos de
agua dulce pudiendo presentar síntomas como daños al cerebro, nervios, hígado y
presión arterial alta. Como organismos bioacumuladores de cadmio se pueden citar a
las langostas, ostras, peces y mejillones (Gordon, 1986).
2.1.9 Plomo
El plomo es un elemento bastante raro en la litosfera. Su porcentaje en la corteza
terrestre es de alrededor de 0.00002 % (INHEM, 1992). Debido a que el plomo es un
metal bastante maleable es fácil darle cualquier tipo de forma. Se lo puede utilizar en
diversidad de productos como compuestos antidetonantes para gasolina, baterías,
pinturas y cerámicas. Es un metal que se puede reutilizar (Luna & Barajas, 2009). El
plomo constituye un peligro ambiental cuando se lo utiliza con compuestos químicos
(Dickson, 1999).
12
El plomo es un metal potencialmente dañino que tiende a contaminar el ambiente
ya que se acumula en los suelos a causa de su baja solubilidad y relativa inmunidad a
la degradación microbiológica por lo que permanece accesible a la cadena alimentaria
y hay evidencias de que juegue un rol esencial en el metabolismo humano (Estévez et
al., 2000). En el suelo la actividad microbiana tiene un gran potencial como uno de los
primeros indicadores sensibles a las alteraciones de sus propiedades (Brookes, 1995).
2.1.10 Toxicidad del Plomo
El plomo es un contaminante ambiental altamente tóxico, principalmente debido
a las actividades antropogénicas como la industria, la minería y la fundición (Mejía
Domínguez, 2011).
Su toxicidad varía en función de la forma que se trate, de la vía de entrada y de la
especie del animal, pues con sólo pocos kilogramos de peso vivo es suficiente para
producir incluso la muerte según WHO, 1989; Humpreys, 1990 (citado por Ministerio
de Medio Ambiente - España, 2006).
Los suelos contaminados con Pb suelen estar asociados también a Cd y Zn
(Hettiarachchi & Pierzynski, 2002 ) por analogía entre sus propiedades, algo parecido
a lo que ocurre con el Fe-Ni-Co. En estos casos la barrera suelo-planta limita la
traslocación de Pb a la cadena alimenticia, por ejemplo por procesos de inmovilización
química en el suelo (Laperche et al., 1997).
De acuerdo a Robertson (1988) las principales manifestaciones de la intoxicación
con plomo en los seres humanos son trastornos gastrointestinales y anemia.
Una dosis es considerada letal cuando se absorben más de 0.5 mg por día (Luna
& Barajas, 2009). Por otra parte de acuerdo a Robertson, 1988 (citado por Luna &
Barajas, 2009) expresan que el plomo en la atmósfera sólo puede estar expuesto hasta
un 0.15 mg/m3 y en las comidas sólo se lo puede encontrar hasta un máximo de 2.56
mg/Kg.
13
Por otra parte en un estudio efectuado en México a 150 niños de unas familias
alfareras se asoció posible intoxicación con plomo detectándose la presencia de cefalea
100/150 niños (67%), dolor abdominal 88/150 (59%), náuseas 86/150 (57%) y
nerviosismo 75/150 (50%)(Saavedra et al., 2010).
De igual forma, de acuerdo a la revista científica cubana de higiene y
epidemiología versión ISSN 1561-3003 diagnostican niveles de plomo y daño en el
ADN de niños con trastornos del espectro autista (García, 2013).
Tabla 1.- Fuentes de contaminación de cadmio y plomo y sus efectos en la salud.
Metales
pesados Fuente principal
Áreas de
afectación Efectos primarios en la salud
Plomo
Aleaciones no ferrosas
y Pesticidas con el
compuesto arseniato
de plomo (Ambiente,
2004).
Gasolina con plomo
para procesos
productivos (Turekian,
1974)
Pintura (LAWS,
1981), fórmulas
lácteas.
Aire,
agua
Sedimentos,
alimentos.
Anemia (López & Cols, 2001),
incremento de la presión
sanguínea, daño a los riñones,
aborto espontáneo ( (Borja-
Aburto et al., 1999), perturbación
del sistema nervioso, daño al
cerebro, disminución de
la fertilidad del hombre(Sandra
Yucra et al., 2008),
comportamiento agresivo,
hipersensibilidad y disminución
de las habilidades de aprendizaje
de los niños(OMS, 2015).
Cadmio
Fertilizantes
fosforados (Charter et
al., 1993), Refinación
del cinc, baterías o
pilas recargables de
niquel/cadmio
Detergentes y
productos del petróleo
refinado
Aire,
agua,
Sedimentos,
alimentos.
Afecciones renales y del hígado,
fallos en la reproducción y
posibilidad incluso de infertilidad,
(Lauweryset al.,1994; Castelli et
al.,2005; Henson&Chedrese,
2004),anemia ((Järup&Alfven,
2004),dolor en articulaciones,
descalcificación y problemas
cardiovasculares (LAWS, 1981),
desórdenes psicológicos, posible
daño en el ADN y desarrollo de
cáncer de riñón especialmente
(McElroy et al., 2006).
Fuente: Carpio, (2015)
14
2.1.11 El Plomo en las plantas
Las diferentes partes de las plantas acumulan plomo en diferentes grados. Así, las
partes del fruto y de la flor acumulan las cantidades más pequeñas de plomo, siendo
las raíces y las hojas las de mayor acumulación. En síntesis el contenido de plomo en
varios órganos de la planta tiende a decrecer en el siguiente orden: raíces, hojas, tallos,
inflorescencia y semillas (Antosiewicz, 1992).
Por otra parte, la toxicidad del Pb en las plantas depende de la especie (Raya
Torres, 2014), es por ello que en el presente estudio se emplean varias especies de
plantas en espera de encontrar una o algunas con características de bioacumuladoras a
efectos de considerarlas como bioindicadoras de metales pesados.
2.1.12 Movilidad del Plomo
El plomo se distribuye ampliamente en el medio ambiente y altera la fisiología de
muchos sistemas orgánicos, incluyendo el aparato reproductor de los machos. Un
diseño experimental con un ratón para determinar el efecto de envenenamiento por
plomo empleó los testículos y características de los espermatozoides del epidídimo,
comparando en el plasma sanguíneo los niveles de plomo y las alteraciones de los
parámetros reproductivos (Bustos Obregón & Hartley, 2008).
2.1.13 Bioindicador
Un organismo se considera bioindicador siempre que se conozca el grado de
tolerancia del mismo ya que no todos pueden proporcionar información debido a sus
hábitos de alimentación y/o a su ciclo de vida (Vázquez, Castro, González, Pérez, &
Castro, 2006)
Sin embargo, los bioindicadores proporcionan información biológica que no
reemplazan a los análisis físico químicos, pero sí reducen costos de monitoreo por lo
que son considerados importantes en el monitoreo de la calidad del agua (Chapman,
1996).
15
2.1.14 Plantas bioacumuladoras o hiperacumuladoras y la fitorremediación
Se consideran como “bioacumuladoras o hiperacumuladoras" a aquellas plantas
que tienen la capacidad de acumular cantidades excesivas de metales pesados,
concepto dado para el estudio de concentración excesiva del níquel (1000 mg/g) sobre
una base del peso seco, introducido inicialmente por Brooks et al. (1977), luego este
concepto se amplió a metales como cadmio, cobalto, cobre, plomo, selenio y zinc,
según lo reportado por (Mejía Domínguez, 2011).
Las plantas hiperacumuladoras son, en muchos casos, endémicas de suelos ricos
en metales pesados. El contenido en Cd de estas plantas es aproximadamente 100 veces
superior al de plantas no hiperacumuladoras cultivadas en las mismas condiciones
(Brooks 1998). El coeficiente de bioacumulación es el que mide la capacidad de la
planta para acumular metales del medio (Baker & Brooks, 1989).
La hiperacumulación se define como la acumulación de más de 0,1% en peso seco
en el tejido vegetal, para el cadmio es de 0,01%. En el proceso de contaminantes
hiperacumuladoras (Dushenkov et al., 1995), algunas plantas pueden remediar el
medio contaminado a niveles aceptables. Todas las plantas tienen la capacidad de
acumular agua de los metales pesados que son esenciales para su crecimiento y
desarrollo (Rai, 2009).
Por lo tanto, estas plantas pueden ser útiles para la remediación ambiental
conocida como fitorremediación la misma que es una de las mejores alternativas para
resolver el problema de la contaminación por metales pesados. Además, de acuerdo a
Rai, (2008a) el uso de la fitotecnología aborda adecuadamente las preocupaciones
ecológicas y económicas.
2.1.15 Gynerium sagittatum (Aubl.) Beauv.
Conocida comúnmente como cañaveral, caña brava o caña amarga, es una planta
de humedal (PH) de la familia Poaceae. Comprende alrededor de 5.000 especies
pertenecientes a más de 700 géneros. Son plantas herbáceas, perennes o anuales, con
tallo hueco en los entrenudos. Forma monocultivos densos en las llanuras aluviales.
16
En la cuenca occidental del Amazonas esta especie varía de 5 a 14 m de altura
(Kalliola, Puhakka, & Salo, 1992).
Las láminas de las hojas son de 1 a 2 m de largo y sus márgenes son afilados. Es
además una planta que muestra auto raleo específico de forma natural (Kalliola,
Puhakka, & Salo, 1992) Figura 1.
En la costa de Ecuador esta hierba puede llegar a medir hasta 4m de alto. Con
hojas lineares de 5 a 6 cm de ancho dispuestas en 2 filas. Es frondosa con espígulas
de hasta 12 mm de largo. Es muy común encontrarla en áreas inundables (Dodson,
Gentry, & Valverde, 2005).
Se ha comprobado en estudios internacionales que es una buena captadora de
metales pesados, probada in vitro con acumulación de mercurio en Colombia. En
donde los resultados muestran que la parte de la planta con mayor acumulación de Hg
es la raíz seguida de los tallos-hojas (Ortega, Beltrán, & Marrugo, 2011). Por esta razón
y aunque en el Ecuador no existen estudios relacionados a esta especie como
Figura 1. Especie Gynerium sagittatum.
Considerada como bioindicador por ser la más abundante del área de
estudio. Fuente: Carpio, 2015.
17
bioindicadora de contaminación por cadmio y plomo, la misma fue considerada
durante el muestreo por su abundancia en la zona.
2.1.16 Pistia stratiotes L.
Pertenece a la familia Araceae. Conocida como lechuga de agua, es una hierba
acuática, flotante libre (FL) con abundantes estolones. Sus hojas forman una roseta y
tiene una inflorescencia muy pequeña de color blanco verdoso. Se la encuentra en
aguas estancadas de la región litoral y formando colonias en esteros de agua dulce,
tapes y albarradas (Valverde & Pérez, 2012).
Es una hierba que se usa para el tratamiento del asma, con cuyas hojas se hace
infusión. Además sus hojas trituradas son utilizadas para emplastos en tratamientos
cicatrizantes, según Sculthorpe, (1967) citado en Valverde & Pérez, (2012) Figura 2.
Esta especie es de amplia distribución en América por su clima tropical. No tolera
inviernos duros. Crece a una temperatura mínima de 15ºC y su óptimo crecimiento se
produce a una temperatura entre 22 y 30ºC. Las plantas botan sus semillas al fondo del
agua (tierra) en un periodo de 10 a 12 días, las nuevas plantitas suben a la superficie
multiplicándose en gran número. Si no se controla su población puede llegar a ocupar
con facilidad toda la superficie del agua hasta el punto de no poder ver la biota debajo
de ella (Lacuesta & Cristobal, 2013).
2.1.17 Eichorniaazurea (Swartz) Kunth.
Figura 2.Pistia stratiotes L. recolectada en un estero del río Chimbo, Cantón Marcelino Maridueña,
Prov. Guayas. Fuente: Carpio, 2015.
18
2.1.17 Eichornia azurea (Swartz) Kunth
Pertenece a la familia de las Pontederiaceae. Conocida como lechuga anclada de
agua o lechuga de río. Se la encuentra en los ríos y lagos de la Costa Sudamericana,
pero sólo en aguas poco profundas. Suele confundirse con el Jacinto de agua
(Eichornia crassipes) pero se diferencia de éste porque el crecimiento de E. azurea es
más lento ya que no puede formar nuevas plantas en sus tallos (Pierre Vitóriaa et al.,
2008).
Es una hierba acuática en aguas someras, de hojas amplias elípticas. Su
inflorescencia es variable, con flores azul púrpura y de hasta 3 cm de diámetro. No es
común y se encuentra distribuida en América Tropical (Dodson, Gentry, & Valverde,
2005).
Existe escaza información sobre sus usos apenas de forma
ornamental en estanques y jardinería. Y aunque sólo se reporta un estudio de esta
especie como bioindicadora de metales pesados como cobre y hierro en Brasil
(Laybauer & Schild Ortiz, 1999), en el presente trabajo se la consideró como elemento
bioindicador al ser parte del género Eichornia que es muy tolerante y de alta capacidad
de captación de metales pesados, tales como Cd, Cr, Co, Ni, Pb, Hg, entre otros
(Figura 3).
Figura 3. Tamaño y forma de las hojas de Eichornia azurea, especie nativa de
Sudamérica. Fuente: Carpio, 2015.
19
Otros estudios efectuados por Carrión et al., (2012) manifiestan que las
concentraciones de metales pesados en especies de plantas acuáticas estudiadas
oscilaron entre 0,2 y 1,6 mg / kg para Cd, entre 2,9 y 370,8 mg / kg para Pb.
2.1.18 Eleutheranthera ruderalis (SW) Sch. Bip. (Heliantheae)
Es una hierba trepadora de la familia Asteraceae, que puede medir hasta 50 cm de
alto. Tiene hojas opuestas, 3 nervaduras desde cerca de la base, ovadas, y agudas en el
ápice, obtusas hasta abruptamente cuneadas en la base, aserrada y escabrosa (Dodson,
Gentry, & Valverde, 2005)
Su inflorescencia puede ser de una o dos cabezas axilares, frecuentemente sobre
un pedicelo de 1-3 cm de largo, la cabezuela directamente encerrada inmediatamente
por un par de hojas terminales de amplio tamaño. Posee flores amarillas diseminadas
y la mayoría puede llegar a medir 5mm de largo y las cabezuelas de 1-2 cm de diámetro
No es común en áreas disturbadas y es una maleza pantropical. (Dodson, Gentry, &
Valverde, 2005) Figura 4.
Figura 4. Eleutheranthera ruderalis, encontrada en las zonas de estudio
con influencia de la agroindustria. Fuente: Carpio, 2015.
20
2.2 MARCO LEGAL EN EL ECUADOR
El presente documento se sustenta en el cumplimiento de todo lo aplicable
contemplado en la normativa ambiental vigente en el Ecuador. En este sentido, el
documento se inscribe dentro de los mismos parámetros legales e incluye las
siguientes:
Constitución de la República del Ecuador 2008
Plan Nacional del Buen Vivir 2013 / 2017
Norma de Calidad Ambiental y de descarga de efluentes: Recurso Agua.
LIBRO VI. Anexo 1.Decreto Ejecutivo No. 3516. RO/ Sup 2 de 31 de Marzo
del 2003.
2.2.1. Constitución de la República del Ecuador
Uno de los documentos que faculta la realización de esta investigación es La
Constitución de la República del Ecuador publicada en el Registro Oficial No. 449 del
20 de octubre de 2008. De esta podemos citar varios articulados tales como:
Artículo 3, numeral 7, que establece como un deber primordial del Estado el
“Proteger el patrimonio natural y cultural del país” Asamblea Constituyente (A.C.,
2008).
Por otra parte, el Artículo 14, Sección Segunda, reconoce el: Derecho
de la población a vivir en un ambiente sano y ecológicamente equilibrado
que garantice la sostenibilidad y el buen vivir, sumak kwasay. Se declara
de interés público la preservación del ambiente, la conservación de los
ecosistemas, la biodiversidad y la integridad del patrimonio genético del
país, la prevención del daño ambiental y la recuperación de los espacios
naturales degradados (A.C., 2008, p.29).
El Artículo 66, numeral 27 establece también “el derecho a vivir en un ambiente
sano, ecológicamente equilibrado, libre de contaminación y en armonía con la
naturaleza” (A.C., 2008, p.29).
21
En la Constitución además se tratan los derechos de la naturaleza, donde se respete
integralmente su existencia, el mantenimiento y regeneración de sus ciclos vitales,
estructura, funciones y procesos evolutivos, pudiendo toda persona, comunidad,
pueblo o nacionalidad exigir a la autoridad pública el cumplimiento de estos derechos
(A.C., 2008).
Artículo 74: Las personas, comunidades, pueblos y nacionalidades
tendrán derechos a beneficiarse del ambiente y de las riquezas naturales
que les permitan el buen vivir. Los servicios ambientales no serán
susceptibles de apropiación; su producción, prestación, uso y
aprovechamiento serán regulados por el Estado (A.C., 2008, p.55).
El Capítulo Noveno, trata de los deberes y responsabilidades de los ecuatorianos
y, entre ellos, el numeral 6 del Artículo 83 establece que se debe: “Respetar los
derechos de la naturaleza, preservar un ambiente sano y utilizar los recursos naturales
de modo racional, sustentable y sostenible” (A.C., 2008).
Dentro del Artículo 395: de los principios ambientales: manifiesta que…”En caso
de duda sobre el alcance de las disposiciones legales en materia ambiental, éstas se
aplicarán en el sentido más favorable a la protección de la naturaleza” (A.C., 2008).
El Artículo 396 señala que: El Estado adoptará las políticas y medidas
oportunas que eviten los impactos ambientales negativos, cuando exista
certidumbre de daño. En caso de duda sobre el impacto ambiental de
alguna acción u omisión, aunque no exista evidencia científica del daño,
el Estado adoptará medidas protectoras eficaces y oportunas (A. C., 2008).
La responsabilidad por daños ambientales es objetiva… “Cada uno de
los actores de los procesos de producción, distribución, comercialización
y uso de bienes o servicios asumirá la responsabilidad directa de prevenir
22
cualquier impacto ambiental, de mitigar y reparar los daños que ha
causado, y de mantener un sistema de control ambiental permanente. Las
acciones legales para perseguir y sancionar por daños ambientales serán
imprescriptibles” (A.C., 2008).
2.1.19 Política de Recursos Hídricos
La política de recursos Hídricos es establecida por legislación e implementada por
instituciones e instrumentos previstos en dicha ley y su reglamentación. Los aspectos
institucionales dependen de:
La legislación y reglamentos;
Las instituciones que manejan los recursos hídricos de acuerdo con los
instrumentos previstos en la legislación;
Los mecanismos económicos de sustentabilidad: recuperación de costos y
financiamiento.
En general, la política de los recursos hídricos es establecida por legislaciones,
desagregada en contenidos específicos (sectoriales) o por una legislación integradora.
La tradición en diversos países durante el siglo veinte siempre fue regular de forma
sectorial sin integración. Con el desarrollo de la Gestión Integrada de los Recursos
Hídricos (GIRH) en la década de los 90, se dio inicio a la implementación del proceso
de integración intersectorial.
GIRH es un nuevo instrumento de gestión desarrollado internacionalmente e
integra la política de las Naciones Unidas como instrumento para cumplir las metas
del milenio de reducción de la pobreza, saneamiento, vulnerabilidad de población a las
enfermedades y desastres naturales.
23
El marco legal para la gestión del agua inició con la Ley de Aguas de 1972, que
fue actualizada mediante una codificación realizada en el año 2004 y 2008.
Actualmente se cuenta con una nueva ley denominada Ley Orgánica de Recursos
Hídricos, Usos y Aprovechamientos del Agua, expedida en Quito, el 6 de agosto de
2014 (Ley Orgánica de Recursos Hídricos, 2014).
La Ley de Recursos Hídricos aborda los siguientes aspectos:
Conservación y contaminación de las aguas;
Autorizaciones de uso y aprovechamiento del agua en orden de prelación;
consumo humano, riego para la seguridad alimentaria, abrevadero de animales,
y otros usos y aprovechamientos del agua.
Formas de conservación y de protección de fuentes de agua
Prohibición de autorización del uso o aprovechamiento de aguas residuales.
Condiciones para el otorgamiento de autorizaciones de uso del agua.
Infracciones y penas;
Esta ley establece entre sus principios relevantes el siguiente:
Artículo 4.- Principios de la Ley.
… b) El agua, como recurso natural debe ser conservada y protegida mediante una
gestión sostenible y sustentable, que garantice su permanencia y calidad (Ley Orgánica
de Recursos Hídricos, 2014).
Artículo 79.-Objetivos de prevención y conservación del agua.- La
Autoridad Única del Agua, la Autoridad Ambiental Nacional y los
Gobiernos Autónomos Descentralizados, trabajarán en coordinación para
cumplir los siguientes objetivos: a) Garantizar el derecho humano al agua
para el buen vivir o sumak kawsay, los derechos reconocidos a la
naturaleza y la preservación de todas las formas de vida, en un ambiente
sano, ecológicamente equilibrado y libre de contaminación; b) Preservar
la cantidad del agua y mejorar su calidad; c) Controlar y prevenir la
acumulación en suelo y subsuelo de sustancias tóxicas, desechos, vertidos
24
y otros elementos capaces de contaminar las aguas superficiales o
subterráneas; d) Controlar las actividades que puedan causar la
degradación del agua y de los ecosistemas acuáticos y terrestres con ella
relacionados y cuando estén degradados disponer su restauración; e)
Prohibir, prevenir, controlar y sancionar la contaminación de las aguas
mediante vertidos o depósito de desechos sólidos, líquidos y gaseosos;
compuestos orgánicos, inorgánicos o cualquier otra sustancia tóxica que
alteren la calidad del agua o afecten la salud humana, la fauna, flora y el
equilibrio de la vida; f) Garantizar la conservación integral y cuidado de
las fuentes de agua delimitadas y el equilibrio del ciclo hidrológico; y, g)
Evitar la degradación de los ecosistemas relacionados al ciclo hidrológico
(Ley Orgánica de Recursos Hídricos, 2014, p.18).
Artículo 83.-Políticas en relación con el agua. Es obligación del
Estado formular y generar políticas públicas orientadas a: a) Fortalecer el
manejo sustentable de las fuentes de agua y ecosistemas relacionados con
el ciclo del agua; b) Mejorar la infraestructura, la calidad del agua y la
cobertura de los sistemas de agua de consumo humano y riego; c)
Establecer políticas y medidas que limiten el avance de la frontera agrícola
en áreas de protección hídrica; …e) Adoptar y promover medidas con
respecto de adaptación y mitigación al cambio climático para proteger a la
población en riesgo; f) Fomentar e incentivar el uso y aprovechamiento
eficientes del agua, mediante la aplicación de tecnologías adecuadas en los
sistemas de riego (Ley Orgánica de Recursos Hídricos, 2014, p.19).
2.1.20 Leyes y normativas ambientales ecuatoriana
En lo que respecta a leyes ambientales ecuatorianas se citan:
Ley de Gestión Ambiental No. 37. Ro/ 245 de 30 de julio de 1999.
Norma de Calidad Ambiental y de descarga de efluentes: Recurso Agua. LIBRO
VI. Anexo 1.Decreto Ejecutivo No. 3516. RO/ Sup 2 de 31 de Marzo del 2003.
25
Dentro del Texto Unificado de Legislación Ambiental Secundaria (TULAS) se
establece como criterios de admisibilidad de usos de aguas agrícolas aquellas cuyo
máximo contenido de cadmio no sobrepase el 0.01 mg/l y 0.05 mg/l en plomo
(Ministerio de Ambiente, 2007).
Por otra parte, el TULAS actualmente conocido como Texto Unificado de
Legislación Secundaria del Ministerio del Ambiente (TULSMA) se reformó mediante
Acuerdo Ministerial Nº 097A del 4 de Noviembre de 2015, el mismo que en su Anexo
1 trata sobre límites admisibles de Cadmio y Plomo (0,001 ppm; 0,001 ppm)
respectivamente, para preservación de la flora y fauna en aguas dulces, frías o cálidas,
y en aguas marinas y de estuario (Ministerio de Ambiente, 2015).
2.2 MARCO INSTITUCIONAL
• Ministerio de Ambiente del Ecuador (MAE).
• Secretaría del Agua (SENAGUA)
• Agencia de Regulación y Control del Agua (ARCA)
• Entidades Seccionales.
26
3. MATERIALES Y MÉTODOS
3.1.ÁREA DE ESTUDIO
3.1.1. Localización geográfica y área de influencia
Este cantón se extiende hacia el Este de la Provincia del Guayas (Figura 5),
antigua Parroquia de Yaguachi, cuya cabecera cantonal es la ciudad Marcelino
Maridueña (San- Carlos). Es un cantón que no cuenta con parroquias rurales. Se
encuentra a 65 km de la ciudad de Guayaquil y está ubicada a 80 msnm. Su temperatura
promedio es de 24°C con una precipitación anual media de 1700 mm (FUDHES,
2012).
Actualmente este territorio se encuentra caracterizado por la industria
azucarera y papelera, así como por la producción bananera y cacaotera (Figura 6).
Tabla 2.- Sitios de muestreo y coordenadas de ubicación en los cinco puntos seleccionados.
LOCALIDAD SITIO Posición en coordenadas geográficas
P1 DOMES, AGRIC. -2º 12' 12.6684" -79º 25' 41.7318"
P2 AZUCARERA -2º 12' 24.2244" -79º 26' 23.874"
P3 BANANERA 1 -2º 13' 23.1636" -79º 27' 14.6304"
P4 BANANERA 2 -2º 13' 43.6584" -79º 27' 40.5288"
P5 BANANERA 3 -2º 14' 34.8288" -79º 32' 4.8834"
Nota: Coordenadas geográficas citadas muestran el punto medio de las tres repeticiones durante las
toma de muestras.
27
Figura 5.Mapa del cantón Marcelino Maridueña, donde se efectuó el muestreo de Cd y Pb en marzo y septiembre de 2015.Fuente: ArcMap 10.3
28
Figura 6.- Mapa de aptitud agrícola en la subcuenca del Río Chimbo, zona de muestreo de cadmio y plomo. Fuente: ArcMap 10.3
29
Figura 7. Mapa de Subcuenca Hidrográfica del Río Chimbo. Fuente: ArcMap 10.3
30
3.1.2 Criterios de selección del área
Los sitios de muestreo fueron seleccionados bajo dos criterios; el primero, aguas
con influencia de actividades domésticas y agricultura aguas arriba (estación P1) y el
segundo, bajo el criterio de puntos de desagües de aguas residuales de las bananeras,
cacaoteras e ingenio azucarero (Estaciones P2, P3, P4 y P5). En general, los lugares
de muestreo corresponden a puntos de descargas ubicados 5 metros antes y en el punto
de incorporación al cuerpo de agua.
Figura 8.Puntos de muestreo donde se realizó el estudio de metales pesados. Escala: 1:80000
Fuente: ( ArcMap 10.3)
31
3.2. EQUIPOS Y MATERIALES
3.2.1. Equipos
Balanza analítica Mettler Toledo
Espectrofotómetro de Absorción atómica
Tiras de colores de pH-Fix 0-14
Computador
Tanque de gas Argón; gas Nitrógeno
Extractor de gases
Microondas MARS EXPRESS
Sorbona
Termómetro
Bomba de succión
Mini Cabina de Flujo Laminar Vertical
Destilador de agua ultra pura
Refrigeradora
Congelador
3.2.2. Materiales
Micropipetas (10 -100 µl),
Micropipetas (100 -1000 µl)
Matraces plásticos y de vidrio de 25 ml
Dispensador de 6 ml de ácido nítrico al 65%
Papel Whatman N°40
3.2.3. Reactivos
Ácido Nítrico al 65% p.a
Ácido Nítrico ultrapuro al 60%
Extran al 2% (lavado de material)
Nitrato de Magnesio Hexahidratadop.a
Fosfato di ácido de amoniop.a
32
3.2.4. Patrones y materiales de referencia:
Muestra de agua y sedimento certificada de referencia con estándares
internacionales del tipo FAPAS y FEPAS; y Normas internas del INP (PI-MP3,
2007).
Estándar de cadmio y plomo en solución en ácido nítrico 1001± 2 mg/l
3.3.DISEÑO METODOLÓGICO
El diseño metodológico para el presente trabajo de investigación es de tipo
cualitativo y cuantitativo, para el efecto se consideró como cuantitativo la
investigación experimental y descriptiva, para probar la hipótesis a través del trabajo
de laboratorio y posterior análisis e interpretación de resultados; y como cualitativo la
investigación exploratoria y descriptiva para el logro de los objetivos de la presente
investigación mediante el trabajo de campo.
Para la cuantificación de cadmio y plomo se consideró la toma de tres tipos de
muestras:
Agua superficial
Raíces de las plantas
Sedimento
3.3.1 Metodología para la toma de muestras
Las muestras fueron colectadas en 5 estaciones en el Río Chimbo del Cantón
Marcelino Maridueña (Figura 5), durante los meses de marzo y septiembre del 2015
(época lluviosa y seca respectivamente), ya que existen variaciones en la concentración
de metales pesados relacionadas con las épocas climáticas (Espinosa, 2004) citado por
Parra & Espinosa, (2008). En cada estación se tomaron 3 muestras tanto de agua,
sedimentos y de raíces de 4 especies diferentes (Figura 8).
Con el objetivo de cuantificar el contenido de los metales pesados “cadmio y plomo”
se tomaron en total 15 muestras de agua superficial, 15 de sedimentos y 15 muestras de
33
raíces de plantas acumuladoras; para el efecto se determinó además temperatura, pH y
sólidos totales suspendidos y disueltos (SST - SDT). Las muestras colectadas fueron
etiquetadas de acuerdo al parámetro y referencia del lugar muestreado elaborando con
ello la bitácora de muestreo; luego fueron refrigeradas hasta llegar al laboratorio para su
posterior análisis.
Las muestras de agua superficial fueron colectadas en frascos plásticos de
polietileno y la lectura se realizó “in situ”. Se tomó la temperatura utilizando un
termómetro de mercurio (rango 0 a 100°C).
Para pH, se colectó la muestra y se tomó un volumen de aproximadamente 200
ml. Para su medición se utilizaron tiras de colores de pH-Fix 0-14 (Figura 9).
Fase de campo:
Para la toma de muestras puntuales se elaboró una bitácora de trabajo en la que se
anotaron los datos correspondientes a cada uno de los sitios de muestreo con sus
respectivas coordenadas de ubicación y parámetros medidos en el lugar (Anexo 6).
Figura 9.Medición de pH utilizando tirillas indicadoras.
34
Las muestras fueron etiquetadas con un código para fácil identificación en
laboratorio. La rotulación de las mismas se efectuó con marcadores permanentes de tres
colores para diferenciar el número de repeticiones. Finalmente, las muestras de agua
fueron colectadas en envases estériles de polietileno y las muestras de raíces de plantas
y sedimento en fundas de polietileno de cierre hermético.
Las muestras de agua superficial para Sólidos Totales Suspendidos (SST) y Sólidos
Totales Disueltos (SDT), fueron colectadas en una jarra de polietileno y luego se colocó
en frascos plásticos resistentes, enjuagándose el envase dos veces con el agua de la
muestra, y se cerró herméticamente el frasco para evitar la evaporación.
Las muestras de agua para el análisis de metales pesados: Cadmio y Plomo; fueron
colectadas en volumen de 200 ml y se adicionó 1 ml de ácido nítrico concentrado;
manteniéndose a temperatura ambiental hasta su posterior análisis por
Espectrofotometría de Absorción Atómica en el laboratorio.
Para el análisis de los metales pesados cadmio y plomo en sedimentos; se tomaron
de la capa superficial a orillas del río (5-10 cm de profundidad) con un tubo de PVC.
Las muestras de sedimentos fueron colectadas en fundas plásticas tipo ziploc, en una
cantidad alrededor de 500g y fueron conservadas a obscuras en enfriadores durante la
transportación, hasta su posterior análisis por Espectrofotometría de Absorción Atómica
en el laboratorio.
La colección de muestras de las plantas se realizó mediante la toma de dos tipos
de macrófitos acuáticos o plantas flotantes, Pistia stratiotes y Eichornia azurea
(Anexo 5A y B), una planta de humedal - Gynerium sagittatum (Anexo 4) y una
planta terrestre - Eleutheranthera ruderalis, las mismas que fueron colocadas en
recipientes separados.
35
5 estaciones
3 repeticiones
Muestras de AGUA
Muestras de
SEDIMENTO
Muestras de RAICES 4 SP
TOMA DE
MUESTRA DE
AGUA EN
JARRON
PLASTICO EN
PUNTO DE
DESCARGA
MEDICION DE
TC
MEDICION DE
pH
COLOCACIO
N DE
MUESTRA
DE AGUA EN
ENVASE DE
200ml
COLECTA DE
SEDIMENTO EN
TUVO DE PVC A 5cm
MUESTRA/ SEDM
EN FUNDA DE
POLIETILENO
COLECTA DE
RAICES
LLENADO DE
BITACORA DE
TRABAJO
FASE DE CAMPO Mar. – Sep.
2015
Figura 10. Metodología para la toma de muestras
36
Fase de laboratorio:
Durante las pruebas de laboratorio a las muestras de agua se agregó 6ml de ácido
nítrico en 10ml de agua.
Los sedimentos fueron extendidos sobre una superficie plástica y secados a
temperatura ambiente durante 2 días. Posteriormente, fueron disgregados en un
mortero y tamizados a través de un tamiz de 71 µm. Las muestras tamizadas se secaron
en una estufa a 90°C por 2h para eliminar la humedad y se pesó 1 g para su posterior
digestión (Anexo 1).
Para el análisis de cadmio y plomo en plantas, se tomaron las raíces de las plantas
y se lavaron muy bien para eliminar sedimentos y otras impurezas. Tres plantas frescas
de cada especie en cantidad de 200-250g fueron colectadas (Tiwari & Verma, 2007)
tanto en temporada seca como en temporada lluviosa.
Para la detección de la fracción total de metales pesados disponibles, se utilizó
un procedimiento validado a partir de la Norma EPA3050B. Un gramo de muestra fue
digerido con 5 ml de HNO3 en tubos de ensayos herméticamente sellados.
Posteriormente, se filtró con papel Whatman N°40 y se enrazó a 50 ml con agua ultra
pura (Anexo 2 y 3).
La digestión de las muestras se realizó según método utilizado por el Instituto
Nacional de Pesca.
3.4. PROTOCOLO DE ANÁLISIS
Considerando que las aguas naturales son un conjunto de Sólidos Suspendidos
Totales y Sólidos Disueltos Totales (SST y SDT), se investigó el contenido de los
mismos.
Para la determinación de los Sólidos Suspendidos Totales se utilizó la técnica descrita
en el Standard Methods for the examination of water and wastewater 18ª edición de 1992.
Una muestra bien mezclada fue filtrada a través de un filtro GF/C (47 mm de diámetro
37
y 1.2 m de tamaño de poro), el cual fue previamente pesado; y el residuo retenido en
el filtro fue secado hasta peso constante de 103° a 105 °C, el aumento en el peso del
filtro representa el total de los sólidos suspendidos.
Para los Sólidos Disueltos Totales, una muestra bien mezclada fue filtrada a través
de un filtro GF/C y el filtrado fue evaporado a sequedad en una cápsula pesada y
secada a peso constante a 180°C 2. La técnica utilizada fue la del Standard Methods
for the examination of water and wastewater 18ª edición de 1992.
3.4.1. Fundamento de la metodología analítica de metales
El método utilizado para la determinación de cadmio y plomo es la
Espectrofotometría de Absorción Atómica, basado en el procedimiento interno de
Análisis de Metales Pesados del Instituto Nacional de Pesca, 2007 (PI-MP3, 2007)
(AOAC, 2005).
El método se fundamenta en la destrucción de materia orgánica usando horno
microondas en el que se realiza la digestión de la muestra en medio ácido (ácido nítrico
concentrado, grado analítico), en vasos específicos, controlando en forma precisa la
temperatura, digiriendo la muestra en tiempos previamente programados;
obteniéndose después de la digestión una disolución acuosa ácida de la muestra, con
la liberación de plomo y cadmio adecuada para su posterior análisis mediante el uso
de espectrofotómetro.
Durante el proceso de lectura en el espectrofotómetro, la muestra de plomo es
descompuesta en átomos en el horno de grafito, a una longitud de onda de 283,0nm y
la de cadmio a 228,8nm.
Una vez obtenidas las lecturas en concentración en el espectrofotómetro de absorción
atómica, se procede al cálculo matemático del contenido de Plomo mediante la siguiente
fórmula:
38
DiluciónxFactorLecturaLecturakgPbmgConct BlancoMuestra ./..
Ejemplo:
Tabla 3.- Cálculo del Plomo en muestra de sedimento P1 (época lluviosa).
N° Muestra Código de
estudio
peso de
muestra
lectura
ug/l blanco diferencia
25/peso
muestra
Pb
mg/kg
sedimentos P1 0,3149 7,8534 0,0000 7,8534 79,39 0,62
Datos obtenidos con los resultados de la técnica de espectrofotometría de absorción atómica y calculada con la
fórmula citada para plomo.
Posterior a la obtención de las lecturas en concentración en el espectrofotómetro de
absorción atómica, de igual forma se procede al cálculo matemático del contenido de
Cadmio mediante la siguiente fórmula:
DiluciónxFactorLecturaLecturakgCdmgConct BlancoMuestra ./..
muestraPeso
VolumenDiluciónFactor
..
Ejemplo:
Tabla 4.- Cálculo del Cadmio en muestra de sedimento P1 (época lluviosa)
N° Muestra Código de
estudio
peso de la
muestra
lectura
ug/l Blanco diferencia
25/peso
muestra
Cd
mg/kg
sedimentos P1 0,3149 1,0801 0,0705 1,0096 79,39 0,080
Datos obtenidos con los resultados de la técnica de espectrofotometría de absorción atómica y calculada con la
fórmula citada para cadmio.
En síntesis, para determinar si existe contaminación por Cd y/o Pb en los tres tipos
de muestra, primero se midió la absorbancia de la misma mediante la lectura de la
muestra menos el blanco de la muestra, luego se multiplicó por 25 ml y se dividió para el
peso de la muestra. La metodología para determinar si existe o no contaminación por
muestraPeso
VolumenDiluciónFactor
..
39
estos metales está basada en la normativa ecuatoriana para agua y plantas; y por la norma
canadiense Canadian Environmental Quality Guidelines, (1999) para sedimento.
3.4.2. Determinación de concentración de plomo y cadmio en agua, sedimento y
plantas.
La concentración de Cd y Pb de las muestras de agua, al igual que de sedimento y
raíces de plantas consideradas como posibles bioindicadoras, se realizó por la técnica
de espectrofotometría de absorción atómica de llama, utilizando un espectrofotómetro
modelo Varian 220 SS.
3.4.3 Determinación del Factor de Bioacumulación
Para determinar el factor de bioacumulación (FBC) se aplicó la fórmula propuesta
por Mountouris et al. (2002), teniendo en cuenta que la toxicidad del cadmio y plomo
en las plantas depende de la disponibilidad de ellos en el medio y de la capacidad de
la biota para asimilarlos desde las partículas del sedimento (Amiard et al. 2007):
BCF = Cbiota/ CSedimento
La concentración (C) en la biota corresponde al promedio de cadmio y plomo en
las plantas recolectadas en cada sector de estudio, y la concentración en sedimento es
el promedio de estos metales en el sedimento.
3.5.PRUEBAS ESTADÍSTICAS
El muestreo se realizó de manera aleatoria. Se determinó la normalidad de los
datos utilizando una prueba de Anderson-Darling y homocedasticidad con test de
Levene. La comparación entre las medias para los diversos parámetros se realizó
mediante ANOVA de una vía tomando p<0,05 como valor significativo y un test a
posteriori de Tukey. En el caso en los que no se presentó una distribución normal de
los datos se aplicó una prueba no paramétrica de Kruskall Wallis tomando p<0,05
como valor significativo.
40
Para correlacionar los parámetros físicos y químicos se utilizaron varios análisis,
el primero fue el análisis de componentes principales, luego el análisis de correlación
de distancias y finalmente un análisis de correlación de Pearson. Las pruebas
estadísticas se realizaron utilizando el programa MINITAB versión 17.0.
41
4. RESULTADOS
4.1. PARÁMETROS FÍSICO-QUÍMICOS
En general se evidencia diferencias estadísticamente significativas entre las
temperaturas de los meses de muestreo (marzo - septiembre) para todas las estaciones
(Figura 10A), con temperaturas que oscilaron entre los (18,00±0,00ºC) y
(30,00±0,00ºC), con valores promedio de 23,13±3,31ºC en época de lluvias y
29,16±0,99ºC en época de sequía.
Durante la temporada de lluvias se evidenció en la Figura 11A diferencias
estadísticamente significativas en las estaciones P2 (18,00ºC±0,00ºC) y P5
(27,00ºC±0,00ºC) en donde se registraron los valores más bajos y más altos
respectivamente, a diferencia de las estaciones P1 y P3 en donde los valores fueron
similares (22,00±0,00ºC; 22,66±0,57ºC).
Por otro lado, durante la temporada seca la temperatura osciló entre (27,83±0,28ºC
y 30±0,00ºC) con diferencias estadísticamente significativas entre estaciones de
monitoreo. Por lo que se evidenciaron dos grupos, el primero formado por las
estaciones P1 (27,83ºC±0,28ºC) y P2 (28,33ºC±0,57ºC) y otro grupo formado por las
estaciones P3 (29,66ºC±0,57ºC), P4 y P5 (30,00ºC±0,00ºC).
El pH fue neutro (7,00) en los puntos P1, P2 y P3. Solo se observó variación
estadísticamente significativa en los puntos P5 y P4 donde se registraron los valores
más bajos (6,50±0,00) y más altos (7,50±0,00), respectivamente durante la temporada
de lluvias (Figura 11B).
Por otra parte se evidenció diferencias estadísticamente significativas entre los
meses de muestreo en las estaciones P2 (7,00±0,00; 8,00±0,00) y P5 (6,5±0,00;
8,00±0,00).
42
Los resultados se muestran como medias ± desviación estándar (n=3). Letras iguales
señalan que no hay diferencias estadísticamente significativas según Kruskal Wallis
(p<0.05). Letras minúsculas para la estación lluviosa; letras mayúsculas para la estación
seca y asterisco cuando existen diferencias significativas entre estación lluviosa y seca.
Los Sólidos Disueltos Totales (SDT) no mostraron diferencias estadísticamente
significativas entre los sitios estudiados durante temporada de lluvias. Sin embargo,
los valores para SDT en las estaciones P3 y P4 (Tabla 5) superan el valor máximo
permitido según la norma ecuatoriana para aguas de uso pecuario (3000 mg/L).
Figura 11. Parámetros físico-químicos: A. Temperatura (T°C) B. pH, para las estaciones P1:
control, P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3.
43
Por otra parte, SDT presentó diferencias estadísticamente significativas en
temporada seca en las estaciones P1 y P4 con valores entre 878±375 y 2755±881,
respectivamente (Tabla 5).
Los sólidos suspendidos totales (SST) evidenciaron diferencias estadísticamente
significativas durante la temporada de lluvias en las estaciones P3 (556±184) y P5
(3243±293) lo que se repitió en el mes de septiembre con valores de (837±201) y
(1180±483) en las mismas estaciones (P3y P5), reportándose los valores más bajos y
más altos del monitoreo, respectivamente (Tabla 5).
Tabla 5.-Parámetros físico-químicos: sólidos disueltos totales (SDT) y sólidos suspendidos totales
(SST) para las estaciones P1: Domés. Agric., P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2,
P5: bananera 3. Los resultados se muestran como medias ± desviación estándar (n=3). Letras
iguales señalan que no hay diferencias estadísticamente significativas según ANOVA de una
vía y test a posteriori de Tukey (p<0.05).
SDT SST
LOCALIDAD E. Lluviosa E. Seca E. Lluviosa E. Seca
P1 1224±618a 878±375b 2711±748ab 1741±91ab
P2 1619±1092a 1057±570b 2289±1607ab 1787±863ab
P3 4415±2640a 1957±618 ab 556±184b 837±201b
P4 3124±2872a 2755±881 a 775±365 b 4988±297 b
P5 2403±871 a 1703±83 b 3243±293a 1180±483a
4.2. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN AGUA
Una vez realizados los análisis de las muestras de agua superficial durante las dos
temporadas se determinó que los metales se encontraban en concentraciones no
detectables por el equipo (Tabla 6) comparándolos con la normativa ambiental del
Ecuador “Libro VI. Anexo I. Norma de Calidad Ambiental y de descarga de efluentes:
Recurso agua (TULSMA), los resultados obtenidos demuestran que las
concentraciones de Cadmio y Plomo están por debajo del límite permisible de la norma
para preservación de vida acuática y silvestre en aguas dulces (Cadmio 0,001 ppm y
Plomo 0,001 ppm).
44
Tabla 6.- Concentración de Pb y Cd total en agua en los distintos puntos de muestreo P1: Domés.
Agric., P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3 durante las estaciones
lluviosa y seca.
Época Lluviosa Época Seca
LOCALIDAD Pb (ppm) Cd (ppm) Pb (ppm) Cd (ppm)
P1 <0,00020 <0,000009 <0,00020 <0,00009
P2 <0,00020 <0,000009 <0,00020 0,00013
P3 <0,00020 <0,000009 <0,00020 0,00016
P4 <0,00020 <0,000009 <0,00020 0,00016
P5 <0,00020 <0,000009 <0,00020 <0,00009
Nota: <0,00020Valores límites de plomo detectables por el equipo; <0,000009Valores
límites de cadmio detectables por el equipo
El contenido de cadmio en el agua durante la época lluviosa no fue detectado
por el método, por lo que el metal estuvo presente sólo en el sedimento. En la
temporada seca en algunas estaciones (P2, P3 y P4) si se detectó la presencia de éste
metal, pero se encontraron por debajo del límite máximo permitido (Tabla 6).
4.3. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN SEDIMENTO
En época lluviosa se encontraron valores entre 0,09±1,36 y 0,80±1,70 ppm de Cd
en los sedimentos .Mientras en época seca los valores oscilaron entre 0,07±0,02 y
0,15±0,05 ppm de Cd (Figura 11A). No hubo diferencias estadísticamente
significativas entre los puntos de muestreo (p<0,05). Por otro lado, las concentraciones
de Pb oscilaron entre 0,60±0,00 y 0,79±0,53 ppm en temporada lluviosa y 0,55±0,04 a
0,73 ±0,05ppm en época seca (Figura 11B); al igual que en Cd no se encontraron
diferencias significativas entre los distintos puntos.
Los valores de metales en sedimentos solo superan la norma en el P1 para Cd, el
cual debería ser inferior a 0,67ppm según la norma canadiense (Canadian
Environmental Quality Guidelines, 1999). Los valores de Pb están muy por debajo de
la norma, la cual sugiere valores inferiores a 30,2 ppm.
45
Los resultados se muestran como medias ± desviación estándar (n=3). Letras iguales señalan
que no hay diferencias estadísticamente significativas según ANOVA de una vía con el 95%
de confianza y test a posteriori de Tukey (p<0.05).
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1 2 3 4 5
Pb
en
se
dim
en
tos
(p
pm
)
Estaciones
E. Lluviosa E. Seca
aaa a
b
a
aa
aa
B.
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1 2 3 4 5
Cd
en
se
dim
en
tos
(p
pm
)
Estaciones
E. Lluviosa E. Seca
ab
aab
ab
ba aa
aa
A.
Figura 12. Concentraciones de A. Cd y B. Pb en sedimento en las estaciones P1: control, P2: azucarera,
P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3.
46
4.4. CONCENTRACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN PLANTAS
Las especies de plantas halladas en los sitios de estudio fueron Eichornia azurea
(SW) Kunth, en la estación P4; Eleutheranthera ruderalis (SW) Sch. Bip., en la
estación P1; Gynerium sagittatum (Aubl.) P. Beauv. en las estaciones P2 y P5; y
finalmente la especie Pistia stratiotes L. localizada en la estación P3 (Figura 13).
La especie Gynerium sagittatum (Aubl.) P. Beauv. fue la más abundante en el área
de estudio por tal razón se consideró su muestreo en dos estaciones.
A.
C.
B.
D.
Figura 13.Las especies se muestran en el orden de capacidad de concentración de cadmio y plomo: A.:
Gynerium sagittatum; B.: Eleutheranthera ruderalis; C.: Eichornia azurea; y D.: Pistia
stratiotes. Fuente: Carpio, 2015.
47
Todas las especies estudiadas presentaron concentraciones de Cd y Pb en sus
raíces. Los resultados de laboratorio demostraron que durante la temporada lluviosa
existen diferencias estadísticamente significativas en los contenidos de cadmio y
plomo entre las especies de las estaciones P1, P2 y P3, encontrándose además en el
siguiente orden por concentración de estos metales, Gynerium sagittatum (Aubl.) P.
Beauv. (cañaveral) (0,07 mg/kg a 0,13 mg/kg para cadmio; de 0,29 mg/kg a 1,34
mg/kg para plomo), Eleutheranthera ruderalis (SW) Sch. Bip, (0,34 de cadmio y en
plomo 0,63 mg/kg.), Eichornia azurea (SW) Kunth. (0,039 mg/kg a 0,072 mg/kg en
cadmio y de 0,30 mg/kg a 0,62 mg/kg para plomo) mientras que para Pistia stratiotes
L. el cadmio estuvo ausente, y el plomo presentó niveles entre 0,24 mg/kg y 0,78
mg/kg (Figuras 14 y 15).
En la época seca los resultados no evidenciaron diferencias estadísticamente
significativas. En el mismo orden, las concentraciones de cadmio y plomo en raíces
fueron: para Gynerium sagittatum (Aubl.) P. Beauv. (cañaveral) (0,04 mg/kg a 0,11
mg/kg para cadmio; para plomo de 0,16 mg/kg a 0,85 mg/kg), Eleutheranthera
ruderalis (SW) Sch. Bip, (0,01 a 0,07de cadmio, y en plomo de 0,04 a 0,57 mg/kg.),
Eichornia azurea (SW) Kunth. (0,04mg/kg a 0,07mg/kg en cadmio y de 0,10 mg/kg
a 0,44 mg/kg para plomo) mientras que para Pistia stratiotes L. el cadmio se encontró
entre 0,05 a 0,09mg/kg y el plomo presentó niveles entre ausente a 0,38 mg/kg (Figuras
14 y 15).
a
b
d
c
bc
A
A
A
A
A
-0,10 0,10 0,30 0,50 0,70 0,90
Eleutheranthera ruderalis
Gynerium sagittatum
Pistia stratiotes
Eichornia azurea
Gynerium sagittatum
Cd (mg/kg)
E. Seca E. Lluviosa
*
*
Figura 14. Concentraciones de Cd monitoreadas durante marzo y septiembre de 2015 en raíces de
plantas bioindicadoras. Letras iguales no evidencian diferencias estadísticamente
significativas según ANOVA de una vía y test a posteriori de Tukey.
48
Por otro lado, en la especie Eleutheranthera ruderalis se evidenciaron
diferencias significativas entre los meses de monitoreo (marzo y septiembre 2015) para
Cd cuyo valor más alto se reportó en la época lluviosa 0,030±0,026 mg/kg (F=249,81;
p= 0,000).
La especie Gynerium sagittatum del punto P2 también demostró diferencias
significativas entre época seca y lluviosa (F=10,01; p=0,034), siendo ésta última en la
que se acumuló un máximo de Cd (0,1022±0,0202mg/kg).
De igual forma la especie Pistia stratiotes mostró diferencias significativas
(F=56,41; p=0,000) entre épocas, siendo la temporada seca en la que acumuló la mayor
cantidad de Cd (0,063±0,000mg/kg).
Por otro lado, la especie Eichornia azurea no presentó diferencias
estadísticamente significativas entre ambas temporadas.
Finalmente, no existen diferencias estadísticamente significativas entre las dos
estaciones de monitoreo en el P5 cuya concentración de Cd fue 0,0843±0,0230mg/kg.
Sin embargo, esta es la única especie que se repite en el P2 en donde Gynerium
sagittatun demostró capacidad de acumulación de Cd en el mes de marzo.
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90
Eleutheranthera ruderalis
Gynerium sagittatum
Pistia stratiotes
Eichornia azurea
Gynerium sagittatum
Pb (mg/kg)
E. Seca E. Lluviosa
a
a
a
a
a
A
A
A
A
Figura 15.Concentraciones de Pb monitoreadas en las 4 especies en estudio en los 5 puntos de muestreo
durante estaciones seca y lluviosa de 2015. No existen diferencias estadísticamente
significativas de acuerdo a la comparación de Tukey.
49
4.5. FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
Para determinar el factor de bioacumulación de cadmio y plomo en las plantas fue
necesario evaluar la concentración de cadmio y plomo en el sustrato del Río Chimbo
en los puntos de muestreo P1, P2, P3, P4 y P5 y la concentración de plomo y cadmio
en las raíces de Gynerium sagittatum (Aubl.) P. Beauv. (cañaveral), Pistia stratiotes
L. (lechuga de agua), Eichornia azurea (SW) Kunth (lechuga de río) y Eleutheranthera
ruderalis (SW) Sch. Bip. (Figura 16).
Figura 16. Factor de Bioacumulación de Cadmio y Plomo en raíces en los distintos puntos de muestreo
P1: Domés. Agric., P2: azucarera, P3: bananera 1, P4: bananera 2, P5: bananera 3.
0,0000,2000,4000,6000,8001,0001,2001,4001,6001,8002,0002,2002,400
1 2 3 4 5
FB
C d
e P
b
Estaciones
E. Lluviosa E. Seca
AA
A
A
Aa
a
aa
a
0,0000,2000,4000,6000,8001,0001,2001,4001,6001,8002,0002,2002,400
1 2 3 4 5
FB
C d
e C
d
Estaciones
E. Lluviosa E. Seca
a
a
*
*
*
50
La especie que presentó un mayor FBC para Cd y Pb fue Gynerium sagittatum con
un FBC de 0,93±0,24 y 1,27±0,80 ppm respectivamente, seguida de las especie
Eleutheranthera ruderalis con un valor de 1,01±0,00 para Pb y 0,72±0,63 para Cd.
Luego le sigue la especie Eichornia azurea con un FBC de 0,35±0,16 para Cd. Por lo
que se propone el uso de las especies G. sagittatum y E. ruderalis como bioindicadoras
en monitoreo de contaminación por estos metales.
Los resultados de E. ruderalis mostraron además que las concentraciones de
cadmio son superiores en sedimento que en las raíces de las plantas, y es relativamente
proporcional para plomo (Figura 17A y B).Mientras que la especie Gynerium
sagittatum mostró concentraciones de plomo relativamente superiores en raíz y valores
superiores de cadmio en sedimento (Figura 17B).
Figura 17. A y B. Concentraciones de Cadmio y Plomo en las especies Gynerium sagittatum y
Eleutheranthera ruderalis en comparación con el Cd y Pb en sedimento. Letras mayúsculas
señalan concentración de metales Cd y Pb en ambas especies. Letras minúsculas indican
concentración de los metales en sedimento. Asterisco, mayor concentración del metal en
raíz que en sedimento, y doble asterisco mayor concentración en sedimento que en raíces
A
a**
A
a**
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
Cd
pp
m
Concentración en raíz vs sedimento
A * a
B
a
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
Pb
p
pm
Concentración en raíz vs sedimento
A
.
B.
51
En general se presentó mayor concentración de Cd en sedimento que en raíces
especialmente en época de lluvias (marzo) comparada con las muestras tomadas en el
período más seco (septiembre). No obstante la concentración de Pb en raíces fue
mayor durante la época seca.
Finalmente se estudió la correlación de los parámetros hallados (Figura 18 y
19) y las concentraciones de metales pesados mediante el coeficiente de correlación
de Pearson y sólo se observó la correlación entre la concentración de Cd en sedimento
y la concentración de Cd en la raíces de las plantas durante la época de lluvias
(r2=0,936, p=0,000).
Cd ra íz Ll
Cd sed
Ll
SST S
SST Ll
Cd Agua
S
pH Ll
Pb sed
Ll
pH S
Pb sed S
Cd se
d S
SDT S
SDT Ll
Cd raí z S
T Ll
T S
Local ida
d
12,00
41,33
70,67
100,00
Variables
Sim
ilari
dad
Figura 18. Dendograma resultante del análisis de agrupamiento según el coeficiente de correlación
de distancias.
Figura 26. Correlación por análisis de componentes principales. Cd raíz Ll: cadmio en raíz en
temporada lluviosa; Cd sed Ll: cadmio en sedimento en temporada lluviosa; Pb raíz Ll:
plomo en raíz en temporada lluviosa; Pb sed Ll: plomo en sedimento en temporada
lluviosa; SST Ll y SST S: sólidos suspendidos totales en temporada lluviosa y temporada
seca; SDT Ll y SDT S: sólidos disueltos totales en temporada lluviosa y seca; Cd agua Ll
y S: cadmio en agua en temporada lluviosa y seca; T Ll y S: temperatura en temporada
lluviosa y seca.Figura 27.Dendograma resultante del análisis de agrupamiento según el
coeficiente de correlación de distancias.
52
De acuerdo al análisis de componentes principales evidenciamos que existe una
correlación entre el Cd en sedimento en época seca y los Sólidos Disueltos Totales en
periodo seco, resultados que coinciden con la correlación de Pearson (Tabla 7).
0,40,30,20,10,0-0,1-0,2-0,3-0,4
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
-0,1
-0,2
-0,3
-0,4
Primer Componente
Seg
un
do
Co
mp
on
en
te
Pb raíz S
Pb raíz Ll
Cd raíz S
Cd raíz Ll
Pb sed S
Pb sed Ll
Cd sed S
Cd sed Ll
Cd Agua S
SST S
SST Ll
SDT S
SDT Ll
T S
T Ll
pH S
pH Ll
Localidad
Figura 19. Correlación por análisis de componentes principales. Cd raíz Ll: cadmio en raíz en
temporada lluviosa; Cd sed Ll: cadmio en sedimento en temporada lluviosa; Pb raíz Ll:
plomo en raíz en temporada lluviosa; Pb sed Ll: plomo en sedimento en temporada lluviosa;
SST Ll y SST S: sólidos suspendidos totales en temporada lluviosa y temporada seca; SDT
Ll y SDT S: sólidos disueltos totales en temporada lluviosa y seca; Cd agua Ll y S: cadmio
en agua en temporada lluviosa y seca; T Ll y S: temperatura en temporada lluviosa y seca.
Figura 42. Correlación por análisis de componentes principales. Cd raíz Ll: cadmio en raíz en
temporada lluviosa; Cd sed Ll: cadmio en sedimento en temporada lluviosa; Pb raíz Ll:
plomo en raíz en temporada lluviosa; Pb sed Ll: plomo en sedimento en temporada lluviosa;
SST Ll y SST S: sólidos suspendidos totales en temporada lluviosa y temporada seca; SDT
Ll y SDT S: sólidos disueltos totales en temporada lluviosa y seca; Cd agua Ll y S: cadmio
en agua en temporada lluviosa y seca; T Ll y S: temperatura en temporada lluviosa y seca.
53
Tabla 7.- Correlación de Pearson entre los parámetros medidos y las concentraciones de metales en
agua, sedimento y raíces de plantas.
Correlación: Localidad. pH Ll. pH S. T Ll. T S. SDT Ll. SDT S. SST Ll. ...
Localidad pH Ll pH S T Ll T S SDT Ll
pHLl -0,224
0,423
pH S 0,570 -0,116
0,02 0,681
T Ll 0,751 0,099 0,105
0,001 0,726 0,709
T S 0,884 0,000 0,305 0,741
0,000 1,000 0,268 0,002
SDT Ll 0,287 0,120 -0,083 0,205 0,269
0,300 0,671 0,770 0,463 0,332
SDT S 0,578 0,407 0,225 0,610 0,555 0,561
0,024 0,133 0,421 0,016 0,032 0,030
SST Ll -0,050 -0,619 0,177 -0,140 -0,431 -0,307
0,858 0,014 0,529 0,619 0,109 0,266
SST S 0,044 -0,660 0,212 -0,051 -0,332 -0,311
0,877 0,007 0,448 0,856 0,227 0,260
Cd Agua S -0,118 0,159 -0,044 -0,040 -0,070 -0,041
0,675 0,572 0,876 0,888 0,805 0,883
Cd sedLl -0,685 0,085 -0,631 -0,122 -0,669 -0,340
0,005 0,764 0,012 0,666 0,006 0,215
Cd sed S 0,521 0,277 0,062 0,435 0,581 0,717
0,047 0,317 0,827 0,105 0,023 0,003
Pb sed Ll 0,205 -0,282 0,182 0,090 0,098 -0,074
0,463 0,308 0,517 0,750 0,728 0,795
Pb sed S 0,455 0,270 -0,256 0,619 0,599 0,568
0,088 0,331 0,357 0,014 0,018 0,027
Cd raíz Ll -0,686 -0,081 -0,414 -0,276 -0,760 -0,505
0,005 0,774 0,125 0,319 0,001 0,055
Cd raíz S 0,425 -0,285 0,179 0,294 0,417 -0,121
0,114 0,303 0,524 0,288 0,122 0,668
Pb raíz Ll -0,132 -0,251 0,137 -0,304 -0,097 -0,304
0,639 0,366 0,627 0,271 0,730 0,271
Pb raíz S 0,191 -0,356 0,444 -0,129 -0,067 -0,068
0,496 0,192 0,097 0,648 0,811 0,809
54
SDT S SST-Ll SST-S Cd Ag S Cd sedLl Cd sed S
SST Ll -0,286
0,301
SST S -0,261 0,938
0,348 0,000
Cd Agua S 0,096 0,073 0,014
0,733 0,796 0,961
Cd sedLl -0,445 0,280 0,240 0,075
0,096 0,312 0,388 0,791
Cd sed S 0,663 -0,409 -0,402 -0,225 -0,528
0,007 0,130 0,138 0,420 0,043
PbsedLl -0,089 0,204 0,438 0,073 -0,090 -0,069
0,752 0,467 0,102 0,796 0,749 0,806
Pbsed S 0,636 -0,444 -0,387 -0,004 -0,269 0,746
0,011 0,097 0,154 0,989 0,332 0,001
Cd raízLl -0,570 0,488 0,450 0,029 0,936 -0,669
0,026 0,065 0,092 0,919 0,000 0,006
Cd raíz S -0,025 -0,117 -0,048 -0,682 -0,285 0,139
0,929 0,677 0,867 0,005 0,303 0,622
Pb raíz Ll -0,418 0,109 0,008 -0,225 0,023 -0,355
0,121 0,699 0,978 0,421 0,936 0,194
Pb raíz S 0,101 0,401 0,366 -0,236 -0,263 -0,012
0,719 0,138 0,180 0,398 0,343 0,965
Pb sed Ll Pb sed S Cd raíz Ll Cd rz S Pb rz Ll
Pb sed S -0,013
0,964
Cd raíz Ll 0,007 -0,526
0,981 0,044
Cd raíz S -0,127 0,237 -0,291
0,652 0,395 0,293
Pb raíz Ll -0,081 -0,543 0,225 0,050
0,774 0,036 0,421 0,860
Pb raíz S 0,048 -0,428 -0,069 -0,074 0,101
0,865 0,111 0,807 0,793 0,719
Contenido de celdas: Correlación de Pearson
Valor de P
Los resultados muestran que existe una correlación directa entre los sólidos
disueltos totales (SST) y el Cd en sedimento durante la temporada de sequía; lo que se
explica, ya que los metales pesados tienden a precipitarse, por lo que la presencia en
55
las muestras de agua tomada no fue detectada, sino en el sedimento de las estaciones
muestreadas.
Además, los resultados reflejan una correlación inversamente proporcional entre
el Cd en raíz y Cd en agua en temporada seca, es decir que está siendo más bien
absorbido por las raíces de las plantas estudiadas.
Por otra parte los resultados muestran una relación directamente proporcional entre
el Cd en raíz y Cd en sedimento en época lluviosa, es decir que las plantas estudiadas
están tomando el Cd directamente del sedimento.
Otra de las correlaciones encontradas fue la de Pb y Cd en sedimento en temporada
seca, lo que indica que a menor precipitación, mayor es la acumulación de metales
pesados en los sedimentos.
56
5. DISCUSIÓN
Se determinaron los parámetros físico-químicos temperatura, pH, sólidos totales
suspendidos y disueltos de las aguas del Río Chimbo en las estaciones de muestreo.
La temperatura y el pH se encontraron dentro de los límites permisibles.
Con respecto a la temperatura se observó un incremento en el período seco para
todas las estaciones, lo cual se relaciona con la presencia de Cd, lo que coincide con
Rosas, 2001 citado por (Mero, 2010) que expresa que la temperatura influye sobre la
solubilidad de los metales y afecta decisivamente en la distribución como al estado
fisiológico de la biota del sistema acuático, esto es que a mayor temperatura es mayor
la biodisponibilidad de estos metales.
El pH varió entre 6,5 y 7,5 en temporada de lluvias, y de 7,0 a 8,0 en temporada
seca; es decir no presentó mayor cambio indicando que se encuentra favorecido por el
sistema de corrientes existente en la zona; además el contenido está dentro del rango
permisible por la Legislación Ecuatoriana (6,00 -8,00), que es importante para el
sistema de reacciones químicas y biológicas.
En las estaciones P4 y P5 con pH 8 se reportaron las temperaturas más altas; sin
embargo pese a la alcalinidad del agua los metales estuvieron biodisponibles, esto
sugiere que la presencia de Cd y en especial del Pb sea producto del uso de fertilizantes
y pesticidas con compuestos de Mg vertidos en las aguas del Río Chimbo, lo cual es
comparable con los resultados presentados por Pérez et al., (2015) sobre el Río
Esmeraldas (pH: 8; T: 30ºC), lo que evidencia que no siempre a menor pH hay
biodisponibilidad de los metales.
En cuanto a los sólidos suspendidos, las muestras tomadas presentaron un alto
grado de turbidez por lo que se obtuvieron altos valores de SST y SDT. Se podría
inferir que al presentar un alto pH, los metales pesados podrían haberse unido al
material en suspensión y es por ello que no se encontraban biodisponibles en el agua.
El Cd y Pb no se encontraban en estado soluble sino en forma particulada o adsorbida
57
a las partículas en suspensión por la gran afinidad de los metales con los sólidos
suspendidos, lo que coincide con el trabajo de Casares, (2012) en donde los sólidos
totales en suspensión son mayores en la estación húmeda y constituyen los principales
transportadores de los metales pesados.
Por otro lado, se determinó por espectrometría de absorción atómica el contenido
de cadmio y plomo en muestras de agua, sedimento y plantas recolectadas en el río
Chimbo.
En agua, los valores para Pb fueron inferiores a los límites detectables por el
equipo (<0,00020), sin embargo durante la temporada de sequía en las estaciones P2,
P3 y P4 se detectó la presencia de Cd a bajas concentraciones por debajo del límite
máximo permitido en el Ecuador (0,001 ppm), lo que podría atribuirse al
comportamiento de la columna de aguas calmadas, comportamiento que guarda
relación con lo detectado por Suéscum et al., (1998).
Si bien los valores de metales pesados en agua no evidencian alto grado de
contaminación del Río Chimbo, es importante tomar las precauciones necesarias para
que la actividad agrícola y doméstica no deteriore el ecosistema acuático. Estos
resultados coinciden con los hallados en otros ríos de Ecuador como el Río Caleras
(Tarras et al., 2001).
Los resultados en sedimento muestran que en la estación P1 los valores
sobrepasaron las normas establecidas para concentración de Cd en sedimento
(0,67ppm), lo cual sugiere que en ocasiones los resultados sobre metales pesados
escapan a las pruebas de laboratorio en muestras de agua según Förstner Salomons en
1980 (citado por Rosas Rodríguez, 2001). Los resultados hallados en el Río Chimbo
son mayores a los hallados en el Río Mazan 0,49 ppm y Río Quinua 0,54 ppm
(Nicholas y Candy, 1990).
Así también, el contenido de Plomo (1,38 mg/kg) y Cadmio (0,21 mg/kg) en
sedimento en la zona baja, fue de algún modo indicador de que existen zonas con cierta
58
tendencia a la contaminación por acumulación de metales, de no tomarse los
correctivos pertinentes se podría generar un problema de contaminación, como ocurre
con otros ríos en Ecuador donde se han reportado altos valores de Cd para los ríos
Puyango 44,00 ppb (Tarras et al., 2001) y Taura 3,75 ppb (Arcos y Castro, 2005).
Aunque las concentraciones de metales no fueron altas en los sedimentos, estos se
encontraban biodisponibles ya que fueron acumulados en las raíces de las plantas. La
acumulación de Cd en raíces concuerdan con los publicados por Vesk et al. (1999) y
Olivares–Rieumont et al. (2007), quienes señalan a la raíz como la estructura con
mayor concentración de metales.
Por otro lado, las especies Gynerium sagittatum (cañaveral) y Eleutheranthera
ruderalis (SW) Sch. Bip fueron las que reportaron mayor acumulación de cadmio y
plomo en raíces; así como poca o nula detección en Pistia stratiotes L., esta última
observancia probablemente se debió a que la muestra fue tomada en estado juvenil y
no en raíces de especies adultas como en el caso de las especies antes citadas.
Además, se determinó el factor de bioacumulación de cadmio y plomo en plantas
y su potencial como bioindicadores de contaminación siendo la especie Gynerium
sagittatum la que reportó mayor concentración de Cd y Pb en raíces, lo cual es
característico de las plantas acumuladoras (Brooks, 1998), por lo que esta especie
presenta un potencial para ser utilizada en procesos de fitorremediación de estos
metales.
Otro trabajo realizado por Ortega, Beltrán, & Marrugo (2011) evaluó, in vitro, la
capacidad de acumulación de mercurio (Hg) por Gynerium sagittatum (Aubl) Beauv.,
considerándola como una alternativa viable de ser implementada para la rehabilitación
de suelos contaminados por su capacidad de bioacumulación.
Así también la raíz de la especie E. ruderalis proporcionó altos niveles de
concentración en Pb, esto se debe a la adsorción del Pb a las superficies cargadas
negativamente de las paredes celulares de las raíces (Solís-Domínguez et al., 2007).
59
Por otra parte, aunque Eichornia azurea no presentó altos niveles de concentración
de Cd y Pb, Laybauer & Schild Ortiz (1999) han citado en European And
Mediterranean Plant Protection Organization, que es un buen bioindicador con
capacidad de absorción de metales pesado como Cu y Fe.
60
6. CONCLUSIONES
Se midieron los parámetros físico-químicos T, pH, STS y SDT en las aguas
superficiales del Río Chimbo y se encontraron dentro de los límites máximos
permitidos por la norma ecuatoriana para conservación de plantas y animales de agua
dulce. Además, se evidenció que existe correlación entre el parámetro SDT y la
concentración de Cd en sedimento para la época seca.
No se encontró contaminación por Cd y Pb en agua superficial del Río Chimbo
durante los meses de monitoreo. Aunque se encontró Cd en los sedimentos, los valores
sólo superaron los límites máximos permitidos por la Norma Canadiense en la estación
P1, probablemente asociados a las aguas residuales de tipo doméstico.
Aunque se encontró bajas concentraciones de Cd en el sedimento, éste estuvo
biodisponible ya que fue acumulado por las plantas. Las concentraciones de Cd y Pb
en raíces de las plantas no presentaron diferencias estadísticamente significativas entre
los distintos puntos de muestreo.
Comparativamente los valores de Cd y Pb obtenidos durante la temporada lluviosa
en agua, sedimento y plantas del río Chimbo, fueron mayores que en la época seca,
por lo que se recomienda realizar monitoreos entre los meses de mayo a noviembre.
Se concluye que las especies G. sagittatum y E. ruderalis presentaron un FBC
mayor a 1,00 por lo que pueden ser consideradas como plantas acumuladoras de Pb
con potencial para ser utilizadas como bioindicadoras de contaminación por este metal.
Las raíces de Gynerium sagittatum (cañaveral) fueron absorbentes siendo la
estación P2 en la que se detectó los máximos niveles (1,34 mg/kg en plomo y 0,13
mg/kg en cadmio), con lo que se confirma la hipótesis de que en el área de estudio
existen especies con potencial para ser utilizadas en monitoreos de contaminación.
61
Con este estudio se demuestra que los muestreos de contaminación por metales
pesados deben integrar la información de agua, sedimentos y plantas bioindicadoras,
para mostrar un panorama global de la contaminación en el ecosistema.
62
7. RECOMENDACIONES
Para futuros monitoreos de agua se propone el estudio de los metales tanto en
el agua como en los SST, ya que los metales pueden estar adsorbidos a los
sedimentos.
Se propone que futuros trabajos en el Ecuador consideren como plantas
acumuladoras Gynerium sagittatum y Eleutheranthera ruderalis para
detección de metales pesados Cd y Pb, dado que a bajas concentraciones en
sedimento fueron capaces de bioacumularlo.
Se recomienda realizar monitoreos de contaminación por Pb en aire debido a
que al no encontrarse presente en agua y al ser detectable en las raíces de las
plantas, supone contaminación por esta vía, siendo el plomo un componente
del combustible que se utiliza en avionetas de fumigación en las bananeras.
Finalmente, pese a que los resultados reportados por las especies
bioacumuladoras evidencian niveles tendientes a contaminación por estos
metales, se concluye que el área de estudio no se encuentra contaminada por
Cd y Pb.
63
8. LITERATURA CITADA
Abeer, H., Abd_Allah, E., Alqarawi, A., Huqail, A. A., Egamberdieva, D., & Wirthd,
S. (2015). Alleviation of cadmium stress in Solanum lycopersicum L. by
arbuscular mycorrhizal fungi via induction of acquired systemic tolerance.
Saudi J Biol Sci. 2016 Mar, 23(2), 272–281.
doi:doi:10.1016/j.sjbs.2015.11.002
Abollino, O. A., Malandrino, M., Mentaste, E., Sarzanini, C., & Barberis, R. (2002).
Distribution and Mobility of Metals in Contaminated Sites.
ChemometricInvestigation of Pollutant Profiles. Environmental Pollution,
119: 177.
AECOSAN - Agencia Española de Consumo, Seguridad Alimentaria y Nutrición. (14
de 04 de 2011). Recomendaciones de consumo de crustáceos para reducir la
exposición.
Agency for Toxy Substance and Diseases Registry - ATSDR. (Junio de 1999).
CADMIO. (S. d. Departamento de Salud y Sevicios Humanos de los EE.UU.,
Recopilador) Obtenido de http://www.atsdr.cdc.gov/es/
Ambiente, M. d. (2004). Inventario de plaguicidas COPs en el Ecuador. Obtenido de
https://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/16314/1/Inventario%2
0de%20Plaguicidas%20COPs%20en%20el%20Ecuador.pdf
AMERICAN PUBLIC HEALTH ASSOCIATION. (1992). Standard Methods for the
Examination of Water and Wastewater, 18ava. Washington, APHA, pp. 2- 43.
Amiard, J., Geffard, A., Amiard-Triquet, A., & Crouzet, C. (2007). Relationship
between the lability of sediment-bound metals (Cd, Cu, Zn) and their
bioaccumulation in benthic invertebrates. Estuarine, Coastal and Shelf
Science, 72: 511-521.
Antosiewicz, D. (1992). Adaptation of plants to an environment polluted with heavy
metals. Acta Soc. Botan. Polon., 61:, 281-299.
AOAC. (2005). Official Methods of Analysis of AOAC International Method 999 10,
19th Edition.
Appleton, J. D., Williams, T. M., Orbea, H., & Carraco, M. (2001). FLUVIAL
CONTAMINATION ASSOCIATED WITH ARTISANAL GOLD MINING
IN THE PONCE ENRÍQUEZ, PORTOVELO-ZARUMA AND NAMBIJA
AREAS, ECUADOR. Quito, Ecuador.
Arcos, V., & Castro, R. (2005). Metales pesados en agua, sedimentos y organismos.
Revista de Ciencias Naturales y Ambientales, 1(1), 103 – 120.
Asamblea Constituyente. (20 de 10 de 2008). Constitución de la República del
Ecuador, NORMA: Decreto Legislativo s/n (Publicado en R. O. 449).
64
Asamblea Nacional. (6 de 08 de 2014). Ley Orgánica de Recursos Hídricos, Usos y
Aprovechamiento del Agua, Segundo Suplemento (Registro Oficial Nº 305).
Baker, A., & Brooks, R. (1989). Terrestrial higher plants which hyperaccumu-late
metallic elements: a review of their distribution, ecology and
phytochemistry.Biorecovery. 1, 81–126.
Barragán Moreno, O. (08 de 02 de 2008). Estudio de diferentes metodologías para
determinar la biodisponibilidad de cadmioy arsénico en suelos y su relación
con la concentración en las plantas, Vol. Nº 6(9), pp 35 -39 / 104. Recuperado
el 15 de 03 de 2015
Berg, H., Kiibus, M., & Kautsky, M. (1995). Heavy metals in tropical lakes Kariba,
Zimbadwe. Water, Air and Soil Pollution, 83(3), 237-252.
Borja-Aburto V, Hertz-Picciotto I, Rojas-López M, Farías P, Ríos C, & J., B. (1999).
Blood lead levels measured prospectively and risk of spontaneous abortion.
150, 590-597.
Brookes, P. (1995). The use of microbial parameters in monitoring soil pollution by
heavy metals. Biol. Fert. Soils. 19: 269–279.
Brooks, R. (1998.). Plants that hyperaccumulate heavy metals. CAB International,
Wallingford, UK.
Brooks, R., Lee, J., Reeves, R., & Jaffré, T. (1997). Detection of nickeliferous rocks
by analysis of herbarium specimens of indicator plants. Journal Geochemical
Exploration, 49-57.
Burger, J. (2008). Assessment and management of risk to wildlife from cadmium. Sci.
Tot. Environ, 1(389), 37-45.
Bustos Obregón, E., & Hartley, B. R. (2008). Ecotoxicology and Testicular Damage
(Environmental chemical pollution). A Review. Santiago, Chile. Recuperado el
2015
Camino, M., & Aparicio, V. (2010). Aspectos Ambientales del Uso del Glifosato. (M.
Camino, & V. Aparicio, Edits.) Obtenido de
http://inta.gob.ar/sites/default/files/script-tmp-
aspectos_ambientales_del_uso_de_glifosato__version_pa.pdf
Canadian Sediment Quality Guidelines for the Protection of Aquatic life. (1999).
Carrión, C., Ponce de León, C., Cram, S., Sommer, I., Hermández, M., & Vanegas, C.
(2012). Aprovechamiento del potencial del lirio acuático (Eichhorinia
crassipes) en Xochimilco para fitorremedicación de metales. AGROCIENCIA,
46(6), 609-620.
Casares, M. V. (2012). Biodisponibilidad y toxicidad de metales pesados en aguas
naturales con características físico-químicas extremas. Bases para su
monitoreo y remediación. Buenos Aires, Argentina.
65
Castelli M, :. R., Corsetti F, Mantovani A, Spera G, Lubrano C, Silvestroni L, . . .
Menditto, A. (2005). Levels of cadmium and lead in blood: an application of
validated methods in a group of patients with endocrine/metabolic disorders
from the Rome area. Microchem. J., 79, 349– 355.
Chapman, D. (1996.). Water Quality Assessments: A Guide to the Use of Biota,
Sediments and Water in Environmental Monitoring., 626 p. Londres: Chapman
Hill.
Charter, R. A., Tabatai, M., & Schafer, J. W. (1993). Metal contents of fertilizers
marketed in Iowa. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 9(10),
961-972.
Cieslinski, G., Rees, K. V., Huang, P., Kozak, L., Knott., H. R., & D.R. (1996).
Cadmium uptake and bioaccumulation in selected cultivars of durum wheat
and flax as affected by soil type. Plant Soil, 182, 115-124.
Cogger, C., Bary, A., Qual., S. F., & Sullivan, D. (2001). Seven years of biosolids
versus inorganic nitrogen applications to tall fescue. Journal of Environ. 30,
2188-2194.
Constituyente. (6 de Agosto de 2014). Ley Orgánica de Recursos Hídricos, Usos y
aprovechamientos del agua.
Cornelis, R., & Nordberg, M. (2007). General Chemistry, Sampling, Analytical
Methods, and Speciation. Handbook on the toxicology of metals, 29-35.
Curtidor López, B. (1999). Determinación de metales pesados en sedimento y agua,
del Estero “La Ventosa”, Salina Cruz, Oaxaca, México. Universidad
Autónoma Metropolitana. (P)16. México.
Di Cagno, R., Guidi, L., Stefani, A., & Soldatini, G. (1999). Effects of cadmium on
growth of Helianthus annuus seedlings: physiological aspects. New Phytol.,
144, 65-71.
Dickson, T. (1999). “Química con enfoque ecológico”, pp 96-263. México, Distrito
Federal, México: Limusa.
Dodson, C., Gentry, A., & Valverde, F. (2005). FLORA DE JAUNECHE: An account
of the flora of a tropical moist forest in west-central Ecuador, 213.
Dushenkov, V. a. (2000). Phytofiltration of metals. In: Raskin, I.,and Ensley B.D.
(eds.). Phytoremediation of toxic metals—using plants toclean-up the
environment., pp. 89–106. New York: John Wiley and Sons, Inc.
Dushenkov, V., Kumar, P., Motto, H., & I., R. (1995). Rhizofiltration—the use of
plants to remove heavy metals from aqueous streams. Environ. Sci.Technol.,
29(5), 1239–1245.
ECURED. (s.f.). http://www.ecured.cu. Obtenido de
http://www.ecured.cu/index.php/Metales_pesados
66
Environmental Protection Agency - EPA 3050B. (1996). Acid digestión of sediments,
sludges and soils.
Espinosa, L. (. (2004). Monitoreo de las condiciones ambientales y los cambios
estructurales y funcionales de las comunidades vegetales y de los recursos
pesqueros durante la rehabilitación de la Ciénaga Grande de Santa Marta.
Informe Técnico, INVEMAR, Santa Marta. 71 p.
Estévez, J., Andrade, M., Marcet, P., & Montero, M. (2000). Fijacion y movilidad de
Cadmio y Zinc en tres tipos de suelos ácidos de Galicia, España. Ciencias del
Suelo,. (1), 18, 28-35.
Ferguson, J. (1990). The heavy metals: Chemistry, environmental impact and health
effects. Pergamon Press, Sydney.
FUDHES. (2012). Plan de Ordenamiento Territorial - PDOT del Cantón Marcelino
Maridueña 2012 -2021.
Galán Huertos, E., & Romero Baena, A. (2008). Contaminación de suelos por metales
pesados. Revista de la Sociedad Española de Minerología(10), 48 - 60.
Obtenido de http://www.ehu.eus/sem/macla_pdf/macla10/Macla10_48.pdf
García, E. (enero - abril de 2013). Niveles de plomo y daño en el ADN en niños con
trastornos del espectro autista. Rev Cubana Hig Epidemiol, 51(no.1).
García, I., & Dorronsoro, C. (2005). Contaminación por Metales Pesados en
Tecnología de Suelos. Universidad de Granada. Departamento de Edafología
y Química Agrícola. Obtenido de
http://edafologia.ugr.es/conta/tema15/introd.htm
Gaur, A., & Adholeya, A. (2004). Prospects of arbuscular mycorrhizal fungi in
phytoremediation of heavy metal contaminated soils. Current Science, 86(4),
528-534.
Gordon, D. (1986.). Minerals in seafoods: Availability and Interactions. Seafood
Quality Determination., pp 517 - 542. Elsevier Science Publishers.
Amsterdam.
Han, F., Kingery, W., Selim, H., & Gerard, P. (2000). Accumulation of heavy metals
in a long - term poultry waste amended soil. Soil Sci. 165:, 260-268.
Henson MC, & Chedrese, P. (2004). Endocrine Disruption by Cadmium, a Common
Environmental Toxicant with Paradoxical Effects on Reproduction. Exp. Biol
Med., 229, 383-392.
Hernández, T. (2002). Evaluación de la concentración de metales tóxicos contenidos
en polvo sedimento en zonas industriales y habitacionales en la zona
Metropolitana del Valle de México. 11. México.
Herrera, T. H. (2011). La contaminación con Cadmio en suelos agrícolas. Instituto de
Edafología. Facultad de Agronomía. Universidad Central de Venezuela.
67
Hettiarachchi, G., & Pierzynski, G. (2002 ). In situ stabilization of soil lead
usingphosphorus and manganese oxide: Influence of plant growth. J. Environ.,
31:, 564-573.
INHEM. (1992). Instituto Nacional de Higiene Epidemología y Microbiología. Agua
y salud. Editorial Ciencias Médicas. La Habana, Cuba.
Instituto Nacional de Pesca. (2007). Procedimiento Interno para análisis de metales
pesados (PI-MP3). Guayaquil, Ecuador.
Järup L, & Alfvén, T. (2004). Low level cadmium exposure, renal and bone effects--
the OSCAR study. Biometals., 17(5), 505-509.
Jiang, W., Liu, D., & Hou, W. (2001). Hyperaccumulation of cadmium by roots, bulbs
and shoots of garlic (Allium sativum L.). Bioresource Technol., 76(1), 9-13.
Jiménez, D. (2012). Cuantificación de metales pesados (Cadmio, Cromo, Niquel y
Plomo) en agua superficial, sedimentos y organismos (Crassostrea
columbiensis) ostión de mangle en el Puente Portete del Estero Salado
(Guayaquil). Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.
Jinadasa, K., Milham, P., Hawkins, C., Cornish, P., Williams, P., Kaldor, C., &
Conroy, J. (1997). Survey of cadmium levels in vegetables and soils of Greater
Sydney, Australia. J. Environ. Qual., 26:, 924-933.
Kalliola, R., Puhakka, M., & Salo, J. (1992). Interspecific variation, and the
distribution and ecology of Gynerium sagittatum (Poaceae) in the western
Amazon. Flora, 186(3-4), 153-167.
Lacuesta, C., & Cristobal, M. (2013). Eficiencia de tres macrofitas en la remediación
de las aguas del arroyo Miguelete. Obtenido de
file:///C:/Users/Usuario2/Downloads/informe_-_intel_-
_clubes_de_ciencia_1.pdf
Laperche, V., Logan, T. J., Gaddam, P., & Traina, S. (1997). Effect of
apatiteamendment on plant uptake of Pb from contaminated soil. Environ. Sci.
Technol. 31:2745-2753.
Lauwerys RR, Bernard AM, Roels HA, & JP, B. (1994). Cadmium: Exposure markers
as predictors of nephrotoxic effects. Clin. Chem., 40(7), 1931-1394.
LAWS, E. A. (1981). Aquatic Pollution. En W. John, & W. Sons (Edits.). E.U.
Laybauer, L., & Schild Ortiz, L. (1999). Absorçao de metais pesados por Eichhornia
azurea nas minas do Camaquua, Rio Grande do Sul, Brasil. , Iheringhia, Série,
Botanica(52), pp. 35-53.
Leita, L., De Nobili, M., Mondini, C., & Baca-Garcıa, M. (1993). Response of
leguminosae to cadmium exposure. J. Plant Nutr., 16, 2001–2012.
68
LENNTECH. (s.f.). http://www.lenntech.es. Obtenido de
http://www.lenntech.es/periodica/elementos/cd.htm
Ley Nº 37, .. (1999). Ley de Gestión Ambiental No. 37. Ro/ 245 de 30 de julio de
1999.
Ley Orgánica de Recursos Hídricos, U. y. (6 de agosto de 2014). Quito, Ecuador.
Liu, Y., Wang, X., Zeng, G., Qu, D., Gu, J., Zhou, M., & Chai, L. (2007). Cadmium-
induced oxidative stress and response of the ascorbate–glutathione cycle in
Bechmeria nivea (L.) Gaud. Chemosphere(69), 99–107.
López, & Cols. (2001). Anemia secundaria a intoxicación por plomo. Rev Clin Esp,
201, 390-393.
Luna, J., & Barajas, G. (20 de 05 de 2009). Metales pesados y su toxicología. México.
M. del Río, A., & Encinas, J. A. (22 de 03 de 2007). Determinación de metales pesados
en agua residual en proceso de Galvanoplastia. Recuperado el 15 de 04 de
2015
Macías Hernández, P. (2015). Determinación de metales pesados (Pb, Cd, Cr) en agua
y sedimentos de la zona estuarina del río Tuxupan, Veracruz., pp 8-17.
Universidad Veracruzana, Tuxupan, Veracruz, México.
Martínez, T., Gómez, O., Martínez, M., & Castillo, A. (2000). Toxicity of nickel in
artificial sediment on acetylcholinesterase activity and hemoglobin
concentration of the aquatic flea, moina macrocopa. Journal of enviromental
hidrology(4), 8:, 1-10.
McElroy JA, Shafer MM, Trentham-Dietz A, Hampton JM, & Newcomb, P. (20056).
Cadmium exposure and breast cancer risk. J Natl Cancer Inst, 98(12), 869-
873.
McLaughlin, M., Parker, D., & Clarke, J. (1999). Metals and nutrients-Food safety
issues. Field Crops Res., 60, 143-163.
Mejía Domínguez, C. (2011). Metales pesados en suelos y plantas: Contaminación y
fitotoxidad. Obtenido de https://es.scribd.com/doc/204360496/METALES-
PESADOS-EN-SUELOS-Y-PLANTAS-CONTAMINACION-Y-
FITOTOXICIDAD
Mero, V. (2010). Determinación de metales pesados Cd y Pb en moluscos bivalvos de
interés comenrcial de 4 esteros del Golfo de Guayaquil. Universidad de
Guayaquil. Guayaquil, Ecuador.
Meza, M., & Marín, J. C. (2013). Bioabsorción de Pb (II) y Cr (III) usando la planta
acuática Pistia stratiotes. Revista de la Facultad de Ingeniería U.C.V.
Ministerio de Ambiente. (14 de 03 de 2007). Norma de Calidad Ambiental y de
descarga de efluentes: Recurso Agua. LIBRO VI ANEXO 1. Quito, Ecuador.
69
Ministerio de Ambiente. (4 de 05 de 2015). Texto Unificado de Legislación Secundaria
del Ministerio del Ambiente - TULSMA - LIBRO VI, Anexo 1. Quito,
Ecuador.
Ministerio de Medio Ambiente - España. (2006). Obtenido de
http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/temas/conservacion-de-
especies-amenazadas/cap1_1_tcm7-20809.pdf
Ministerio del Ambiente. (31 de 03 de 2003). Texto Unificado de Legislación
Ambiental Secundaria LIBRO VI, Anexo 1.
Mishra, S., Srivastava, S., Tripathi, R., Govindarajan, R., Kuriakose, S., & Prasad, M.
(2006). Phytochelatin synthesis and response of antioxidants during cadmium
stress in Bacopa monnieri L. Plant Physiol. Biochem, 44: 25-37.
Moreira, A., Duarte, M., Nandenha, J., & Macedo, G. (2008). Estudio del mecanismo
de remoción de hierro y cobre presentes en aceites lubricantes usados mediante
bioadsorción. Informaciín Tecnológica, 19(1), 57-68.
Mountouris, A., Voutsas, E., & D., T. (2002). Bioconcentration of heavy metals in
aquatic environments: the importance of bioavailability. Marine Pollution
Bulletin(44), 1136-1141.
Newman, M., & Jagoe, C. (1996). Ecotoxicology, pag. 411. Florida, Boca Ratón.
Nicholas, H. C., & Candy, G. B. (1990). Soil and Street Dust Heavy Metal
Concentrations in and around Cuenca, Ecuador. Environmental Pollution, 63
(1990) 129-136 .
Nigam, R., Srivastava, S., Prakash, S., & Srivastava, M. (2001). Cadmium
mobilisation and plant availability - the impact.
Nordberg, G. (1996). Current issues in low-dose cadmium toxicology: Nephrotoxicity
and carcinogenicity. Environ Sci.,4(3), 133–147.
Nouairi, I., Ammar, W., Youssef, N., Daoud, D., Ghorbal, M., & Zarrouk, M. (2006).
Comparative study of cadmium effects on membrane lipid composition of
Brassica juncea and Brassica napus leaves. Plant Sci. 170:511–519.
Olivares–Rieumont, S., Lima, D. D., Graham, D. W., Columbie, S. J., & Sánchez, M.
J. (2007). Water hyacinth (Eichhornia crassipes) as indicators of heavy metals
impact of a large landfill on the Almendares river near Havana, Cuba . Bull.
Env.
Organización Mundial de la Salud - OMS. (Agosto de 2015). Intoxicación por plomo
y salud. Nota descriptiva(379). Obtenido de
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs379/es/
Orroño, D. (2002). Acumulación de metales (cadmio, zinc, cobre, cromo, níquel y
plomo) en especies del género Pelargonium: suministro desde el suelo,
ubicación en la planta y toxicidad. Universidad de Buenos Aires., Argentina.
70
Ortega, R., Beltrán, J., & Marrugo, J. L. (23 de 05 de 2011). Acumulación de mercurio
(Hg) por caña flecha (Gynerium sagittatum) (Aubl) Beauv. in vitro. Rev.
Colomb. Biotecnol., XIII(1), 33-41.
Parra, J., & Espinosa, L. F. (2008). Distribución de metales pesados ( pb , cd y zn ) en
perfiles de sedimento asociado a Rhizophora mangle en el río Sevilla, Cienaga
Grande de Santa Marta, Colombia. Bol. Invest. Mar. Cost., 37(1), 95–110.
Pérez Meléndez, J. (2006). El potencial acumulador de Cadmio y Plomo de la
Nicotiana tabacum L variedad "Criollo 98" cultivada en suelo y sustrato
artificial de San Juan y Martínez, Pinar del Río, Cuba. (U. d. Alacante,
Recopilador) Recuperado el 08 de 03 de 2015
Pérez Naranjo, C., Laurence, M., Ochoa-Herrera, V., López, F., Egas, D., Lagane, C.,
& Besson, P. (30 de 12 de 2015). Determinación de elementos mayores en
sedimentos provenientes de zonas afectadas por actividades petroleras en
Ecuador. Avances en ciencias e ingeniería, 4-6.
Pernía, B. (2013). Tesis doctoral: Respuestas a la exposición al cadmio y su tasa de
acumulación en plantas de Amaranthus lividus, Phaseolus vulgaris y Wedelia
trilobata. 175-176. Venezuela.
Pernía, B., Sousa, A. D., Reyes, R., & Castrillo, M. (2008). Biomarcadores de
contaminación por cadmio en plantas. Interciencia(33), 112–119.
Pierre Vitóriaa, A., Da Silva Santosa, J., Moreira, S., Salomãoa, De Oliveira, T., Da
Cunhab, B., . . . Rodrigues, G. (2008). Influence of ecologic type, seasonality,
and origin of macrophyte in metal accumulation anathomy and ecophysiology
of Eicchornia crassipes and Eicchornia azurea, 26(1), 17-32.
doi:10.1590/S0100-83582008000100003
Pietz, R., Peterson, J., Prater, J., & Zenz, D. (1984). Metal concentration in earthworms
from sewage sludge soils at a strip mine reclamation site. J. Environ. Qual. 18:,
174-179.
Pozo, W. (2001). Programa de educación e investigación en agricultura tropical
sostenible en el Ecuador. Fondo Competitivo de Investigación Agropecuaria
2002. Portafolio de Alianzas Estratégicas Internacionales y Proyectos de
Investigación PROMSA, 120 págs.
Pozo, W., Sanfeliu, T., & Carrera, G. (20 de Agosto de 2011). Metales pesados en
humedales de arroz en la cuenca baja del río Guayas. 2(1), 18. MASKANA.
PRTR España. (s.f.). Obtenido de www.prtr-es.es/Cd-Cadmio-y-
compuestos,15605,11,2007.html
Rai, P. (2008a). Heavy-metal pollution in aquatic ecosystems and its phytoremediation
using wetland plants: An eco-sustainable approach. Int. J. Phytoremediation,
10, (2), 133–160.
71
Rai, P. K. (2009). Heavy metal phytoremediation from aquiatic ecosystems with
special reference to macrophytes. Critical Reviews in Environmental Science
and Technology, 39(9), 697-753. doi:10.1080/10643380801910058
Ramírez, A. (2002). Toxicología del cadmio. Conceptos actuales para evaluar
exposición ambiental u ocupacional con indicadores biológicos, Vol. 63(Nº 1
- 2002), pp 51 - 64. (U. N. Marcos, Recopilador) Recuperado el 15 de 04 de
2015
Ramírez, M. (1999). Diseño de un modelo de saneamiento de suelos contaminados
con metales pesados derivados de la explotación minera. Universidad de
Guadalajara. Guadalajara, Jalisco., México.
Ranieri, A., Castagna, A., Scebba, F., Careri, M., Zagnoni, I., Predieri, G., . . . L, S. d.
(2005). Oxidative stress and phytochelatin characterisation in bread wheat
exposed to cadmiun in excess. Plant Physiol. Bioch., 43, 45–54.
Raya Torres, F. (2014). Determinación del plomo en alfalfa Medicago sativa, irrigada
por aguas residuales. México.
Reyes, M. G., Alvarado de la Peña, A., Antuna, D., García, V. A., Gonzalez, V. L., &
Velázquez, E. d. (2012). METALES PESADOS: IMPORTANCIA Y ANALISIS.
Robertson, W. O., & Dreishbach, R. T. (1988). México: Editorial Manual Moderno.
Rosas Rodríguez, H. (2001). Estudio de la contaminación por metales pesados en la
cuenca del Llobregat. España.
Saavedra Juárez, N., E., Chávez Ramos, J., & Gómez Alonso, C. (2010). Peso y talla
bajos asociados a intoxicación crónica por plomo en un grupo de niños
provenientes de familias alfareras. Nutricion hospitalaria, 25(3), 470.
doi:10.3305/nh.2010.25.3.4657
Sandra Yucra, Manuel Gasco, Julio Rubio, & Gustavo F. Gonzales. (2008).
Exposición ocupacional a plomo y pesticidas órganofosforados: efecto sobre
la salud reproductiva masculina. Revista Peruana de Medicina Experimental y
Salud Publica, 25(4).
Sanità Di Toppi, L., & Gabbrielli, R. (1999). Response to cadmium in higher plants.
Environmental and Experimental Botany.(41), 105–130. doi:10.1016/S0098-
8472(98)00058-6
Sauquillo, A., & Rigol, A. y. (2003). Overview of the use of Leaching Extraction Tests
for Risk Assessment of Trace Metals in Contaminated Soils and Sediments.
Trends in Analytical Chemistry., 22, 152-159.
SEMARNAT - Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales. (s.f.). Que
amenaza a la biodiversidad? Capitulo 2. pp. 48. Obtenido de
http://www.semarnat.gob.mx/archivosanteriores/informacionambiental/Docu
ments/05_serie/biodiversidad/capitulo2.pdf
72
SIPAE. (2011). ¿Agroindustria y Soberanía Alimentaria? Hacia una Ley de
Agroindustria y Empleo Agrícola. (F. Brassel, J. Breilh, & A. Zapatta, Edits.)
Quito. doi:978-9978-9953-4-1
SIPAE. (2013). Agricultura bajo contrato en el Ecuador: Elementos para el debate.
Obtenido de https://mail-
attachment.googleusercontent.com/attachment/u/0/?ui=2&ik=74c4d6463b&v
iew=att&th=1569a44fb7ae24be&attid=0.1&disp=inline&realattid=f_irzdghsj
0&safe=1&zw&saddbat=ANGjdJ-9IPE-o7eaAW2xdAmPEbFx6fCtTodly-
pFmz1wUJnJWHvshwkGDpoTbb0ONJqRpp03QdXuO8p10pM
Solís-Domínguez, F., Gonzalez-Chavez, M., Carrillo-Gonzalez, R., & Rodriguez-
Vazquez, R. (2007). Accumulation and localization of cadmium in
Echinochloa polystachya grown within a hydrophonic system. J. Hazard
Mater, 141, 630-636.
Srivastava, J., Kalra, S. J., & Naraian, R. (2014). Environmental perspectives of
Phragmites australis (Cav.) Trin. Ex. Steudel. Appl Water Sci, 4, 193–202.
doi:10.1007/s13201-013-0142-x
Stoltz, E., & Greger, M. (2002). Accumulation properties of As, Cd, Cu, Pb and Zn by
four wetland plant species growing on submerged mine tailings.
Environmental and Experimental Botany., 47(3), 271–280.
doi:10.1016/S0098-8472(02)00002-3
Suéscum, R. A., Maridueña, R. C., Moncayo, C., Morán, T., Estrella, M., Guale, J., . .
. Massuh, P. (1998). Condiciones físicas, químicas y biológicas del estuario
interior del Golfo de Guayaquil durante 1994-1996. Instituto Nacional de
Pesca. Edición Especial 1988, 181-240 pp.
Tarras-Wahlberg, N., Flachier, A., Lane, S., & Sangfors, O. (2001). Environmental
Impacts and Exposure of Aquatic Ecosystems in Rivers Contaminated by
Small Scale Gold Mining: The Puyango River Basin, Southern Ecuador. The
Sciencie of Total Environment (in press). Cambridge, United Kingdom.
Tiwari, S. S., & Verma., N. (2007). An effective means of biofiltrataion of heavy
metals contaminated water bodies using aquatic weed Eichhornia crassipes.
Env. Moss. Asses., 159, 253-256.
Torres, D., & Capote, T. (2004). Agroquímicos un problema ambiental global: uso del
análisis químico como herramienta para el monitoreo ambiental. Recuperado
el 03 de 2015, de
http://revistaecosistemas.net/index.php/ecosistemas/article/view/201
Tripathi, P., Kumar, R., & Gupta, R. (06 de 2010). Pistia stratiotes es una Planta con
Propiedades Terapéuticas y Preventivas. Pharmacognosy Reviews, 4(8), 153-
160.
73
UEFC - Unidad Ejecutoria del Fondo Competitivo. (2002). El Ecuador Consolida su
Fondo Competitivo de Investigación Agropecuaria 2002. Portafolio de
Alianzas Estratégicas Internacionales y Proyectos de Investigación PROMSA
adjudicados desde 1999 al 2001, 56 págs. Quito, Ecuador.
UNDP. (Agosto de 2010). Análisis Situacional de la Soberanía Alimentaria en el
contexto de la Adaptación al Cambio Climático en el Ecuador. Obtenido de
http://www.undpcc.org/docs/National%20issues%20papers/Agriculture%20(
adaptation)/04_Ecuador%20NIP_food%20security%20adaptation.pdf
Valipour, A., Raman, V. K., & Motallebi., P. (2010.). Application of shallow pond
system using water hyacinth for domestic wastewater treatment in the presence
of high total dissolved solids (TDS) and heavy metals. Env. Eng. Manag. J.(9),
853-860.
Valverde, P., & Pérez, F. (Octubre de 2012). La biodiversidad vegetal como capital
natural de la sostenibilidad en la Costa Ecuatoriana, Primera Edición, 592.
Vázquez, G., Castro, G., González, I., Pérez, R., & Castro, T. (2006). Bioindicadores
como herramientas para determinar la caliad del agua, Contactos 60, pp. 41-
48.
Vesk, P. A., Nockolds, C. E., & Allaway, W. G. (1999). Metal localization in water
hyacinth roots from an urban wetland. Plant Cell Env., 22: 149–158.
Weis, J. S., Glover, T., & Weis, P. (2004). Interactions ofmetals affect their
distribution in tissues of Phragmites australis. Environmental Pollution.,
131(3), 409-415. doi:10.1016/j.envpol.2004.03.006
Wojcik M, Skórzynska-Polit E, & Tukiendorf, A. (2005). Cadmium tolerance in
Thlaspi caerulescens: I. Growth parameters, metal accumulation and
phytochelatin synthesis in response to cadmium. Environ Exp. Bot., 53(2), 151-
161.
World Health Organization - WHO. (2010). Preventing disease through healthy
environments exposure to cadmium: a major public health concern. Obtenido
de www.who.int/entity/ipcs/features/cadmium.pdf.
74
9. GLOSARIO
TOXICIDAD
Es el grado o potencial de una substancia en especial de envenenar o dañar la vida de
los organismos incluyendo al hombre.
AGROTÓXICOS
Son un amplio conjunto de substancias químicas, orgánicas e inorgánicas, que se
utilizan para combatir plagas, malas hierbas o enfermedades de las plantas,
especialmente en cultivos intensivos. La Organización Mundial de la Salud por
convención internacional, las clasifica según su toxicidad, su composición química y
su función. Normalmente, tienen acción sobre la constitución física y la salud del ser
humano, además de presentase como importantes contaminantes ambientales y de las
poblaciones de animales a estos ambientes relacionados.
PERCOLACIÓN
Se refiere al paso lento de fluidos a través de materiales porosos. Ejemplos de este
proceso son la filtración y la lixiviación.
SULFHIDRILO
Radical químico inorgánico compuesto de un átomo de azufre y uno de hidrógeno
(-SH); es monovalente y se encuentra en numerosos compuestos orgánicos de
importancia biológica, como aminoácidos y proteínas. Varios de los efectos tóxicos de
los metales pesados dependen de su capacidad para reaccionar con los grupos
sulfhidrilo de dichas moléculas.
TRASLOCACIÓN
f. biol. Aberración cromosómica que consiste en el cambio de posición de un
fragmento de cromosoma a otro cromosoma no homólogo en el mismo núcleo o a otra
parte del mismo.
75
SOLIDOS SUSPENDIDOS TOTALES (SST)
Es la cantidad de sólidos que el agua conserva en suspensión después de 10 minutos
de asentamiento. Se mide en ppm, partes por millón.
SOLIDOS DISUELTOS TOTALES (SDT)
Es la cantidad total de sólidos disueltos en el agua. Se mide en ppm, partes por millón.
DIGESTIÓN
Descomposición biológica de la materia orgánica del lodo que produce una
mineralización, licuefacción y gasificación parcial.
FACTOR DE BIOCONCENTRACIÓN
Bioconcentración es la acumulación de un producto químico en o sobre un organismo
cuando la fuente de producto químico es únicamente agua.
PLANTA HIPERACUMULADORA
Es una planta capaz de crecer en suelos con grandes concentraciones de metales
pesados, Estas plantas extraen el metal del suelo a través de sus raíces y lo concentran
hasta niveles extremadamente altos en sus tejidos, por lo cual son investigadas como
agentes de fitorremediación de suelos contaminados y de fitominería (recuperación de
metales obtenidos por las plantas)
FITOREMEDIACIÓN
Es la descontaminación de los suelos, la depuración de las aguas residuales o la
limpieza del aire interior, usando plantas vasculares, algas (ficorremediación) u
hongos (micorremediación), y por extensión ecosistemas que contienen estas plantas.
PANTROPICAL
En biología, pantropical se refiere a un área de ocurrencia geográfica. Para que una
distribución de un taxón sea pantropical, debe aparecer en regiones tropicales en todos
los continentes mayores, i.e. en África, en Asia, en América.
76
MALEZA
Se denomina maleza, mala hierba, monte o planta indeseable a cualquier especie
vegetal que crece de forma silvestre en una zona cultivada o controlada por el ser
humano como cultivos agrícolas o jardines. Esto hace que prácticamente cualquier
planta pueda ser considerada mala hierba si crece en un lugar en el que no es deseable.
BIOINDICADOR
Es un ser vivo que indica las condiciones del medio en que vive. Es aquel organismo
que indica en el que su existencia, características estructurales, funcionamiento y
reacciones, dependen del medio en el que se desarrollan y cambian al modificarse sus
condiciones ambientales. Se utilizan sobre todo para la evaluación
ambiental (seguimiento del estado del medio ambiente, o de la eficacia de las medidas
compensatorias, o restauradoras)
HIPERACUMULADOR
Término que en ecología hace referencia a una especie de planta, hongo o especie
animal capaz de crecer en suelos con grandes concentraciones de metales pesados,
concentraciones que resultan tóxicas incluso para especies cercanamente
emparentadas a la misma. Estos extraen el metal y lo concentran hasta niveles
extremadamente altos en sus tejidos.
BIOMONITOR
Ser vivo cuyo seguimiento y análisis permite conocer la presencia y características como
abundancia o intensidad puntual de un contaminante. Permite la detección precoz de
contaminación de un lugar.
77
10. ANEXOS
FIGURAS FASE DE LABORATORIO Y ESPECIES DE PLANTAS
CONSIDERADAS EN LA CUANTIFICACIÓN DE Cd Y Pb
Anexo 1. Muestra de sedimento pesada a 1 gr en Balanza
analítica Mettler Toledo para su posterior
digestión
Anexo 2. Adición de 5 ml de HNO3 a muestra de sedimento y raíces en tubos
de ensayo herméticamente sellados, para posterior digestión cerrada
en horno microondas Sineo MASTER.
78
A.
B.
Anexo 3. Digestión abierta de las muestra de agua en horno microondas MARS
EXPRESS y posterior ubicación en tubos de enrase a 50ml.
Anexo 4.Corredor de Gyneriun sagittatun (Aubl.) Beauv. en la margen de un tramo
del Río Chimbo. Fuente: Carpio (2015).
79
B.
Anexo 5 A. Pistia stratiotes L. (lechuga de agua) y B. Muestra del Género Eichornia
recolectada en el Río Chimbo posteriormente identificada por el Blgo. Jame
Pérez como Eichornia azurea.
Fuente:5A http://www.discoverlife.org B. Carpio, 2015.
80
LIBRO DE CAMPO
Anexo 6. Bitácora de actividades del muestreo
CUANTIFICACIÓN DE CADMIO Y PLOMO EN AGUA, PLANTAS Y SEDIMENTO DEL RÍO CHIMBO, PROV. DEL GUAYAS. DATOS
ACTIVIDADES DE CAMPO
Nombre del muestreador:________________________________________
Fecha de muestreo:_____________________________________________
Muestras de agua Muestras de plantas
Muestreos Cód.de
Lab. Coordenadas pH TºC Hora Muestreos
Cód. de
Lab. Sp.
Muestra 1 A1P1 Muestra 1 B1P1
Muestra 2 A2P1 Muestra 2 B2P1
Muestra 3 A3P1 Muestra 3 B3P1
Muestra 1 A2P2 Muestra 1 B1P2
Muestra 2 A3P2 Muestra 2 B2P2
Muestra 3 A1P2 Muestra 3 B3P2
Muestra 1 A1P3 Muestra 1 B1P3
Muestra 2 A2P3 Muestra 2 B2P3
Muestra 3 A3P3 Muestra 3 B3P3
Muestra 1 A1P4 Muestra 1 B1P4
Muestra 2 A2P4 Muestra 2 B2P4
Muestra 3 A3P4 Muestra 3 B3P4
Muestra 1 A1P5 Muestra 1 B1P5
Muestra 2 A2P5 Muestra 2 B2P5
Muestra 3 A3P5 Muestra 3 B3P5
Muestra 1
Observaciones: Observaciones:
Precipitaciones durante la toma de muestra_________
Madurez de la planta________________
Turbidez______________________________________ Abundancia___________
Objetos flotantes:______________________________
81
RESULTADOS PRUEBA DE LABORATORIO
Anexo 7.- Resultados de laboratorio de Pb. en agua en sitios de muestreo P1, P2, P3,
P4 y P5 durante temporada de lluvias.
Localidad
Peso muestra
ml
Lectura
ug/l blanco Diferencia
25/peso
muestra Pb mg/l
P1(1) 10 -1,3730 0,0000 -1,3730 2,50 -0,003
P1(2) 10 -1,3010 0,0000 -1,3010 2,50 -0,003
P1(3) 10 -0,7392 0,0000 -0,7392 2,50 -0,002
P2(1) 10 -0,8946 0,0000 -0,8946 2,50 -0,002
P2(2) 10 -0,8491 0,0000 -0,8491 2,50 -0,002
P2(3) 10 -0,6527 0,0000 -0,6527 2,50 -0,002
P3(1) 10 -1,1135 0,0000 -1,1135 2,50 -0,003
P3(2) 10 -0,1624 0,0000 -0,1624 2,50 -0,0004
P3(3) 10 -0,9140 0,0000 -0,9140 2,50 -0,002
P4(1) 10 -0,6866 0,0000 -0,6866 2,50 -0,002
P4(2) 10 -0,3082 0,0000 -0,3082 2,50 -0,001
P4(3) 10 -1,1672 0,0000 -1,1672 2,50 -0,003
P5(1) 10 -1,3185 0,0000 -1,3185 2,50 -0,003
P5(2) 10 -1,3987 0,0000 -1,3987 2,50 -0,003
P5(3) 10 -1,2339 0,0000 -1,2339 2,50 -0,003
Anexo 8.- Resultados de laboratorio de Cd en agua en sitios de muestreo P1, P2, P3,
P4 y P5. En temporada de lluvias.
Localidad
Peso
muestra ml
Lectura
ug/l blanco diferencia
25/peso
muestra Cd mg/l
P1(1) 10 0,085 0,0705 0,0145 2,50 0,00004
P1(2) 10 0,085 0,0705 0,0145 2,50 0,00004
P1(3) 10 0,1048 0,0705 0,0343 2,50 0,00009
P2(1) 10 0,1115 0,0705 0,0410 2,50 0,00010
P2(2) 10 0,1196 0,0705 0,0491 2,50 0,00012
P2(3) 10 0,0747 0,0705 0,0042 2,50 0,00001
P3(1) 10 0,0794 0,0705 0,0089 2,50 0,00002
P3(2) 10 0,0356 0,0705 -0,0349 2,50 -0,0001
P3(3) 10 0,0886 0,0705 0,0181 2,50 0,00005
P4(1) 10 0,064 0,0705 -0,0065 2,50 -0,00002
P4(2) 10 0,0759 0,0705 0,0054 2,50 0,00001
P4(3) 10 0,1046 0,0705 0,0341 2,50 0,0001
P5(1) 10 0,0986 0,0705 0,0281 2,50 0,0001
P5(2) 10 0,1072 0,0705 0,0367 2,50 0,0001
P5(3) 10 0,0926 0,0705 0,0221 2,50 0,0001
82
Anexo 9.- Resultado de parámetros físico químico medidos en agua, sedimento y
material biológico.
Sitios Ph T °C SDT SST Cd sed
Cd
agua Cd raíz Pb sed
Pb
agua
Pb
raíz
P1 7 22 1633,3 3203 0,8 0 0,34 0,62348359 0 0,63
P1 7 22 1525 3080 0,8 0 0,34 0,62348359 0 0,63
P1 7 22 513,3 1850 0,8 0 0,34 0,62348359 0 0,63
P2 7 18 2745 2785 0,11 0 0,10 0,650 0 0,29
P2 7 18 565 493,3 0,11 0 0,13 0,650 0 1,34
P2 7 18 1546,7 3590 0,11 0 0,115 0,650 0 0,815
P3 7 23 3941,7 343,3 0,086 0 0 0,600 0 0,78
P3 7 23 2043,3 675 0,086 0 0 0,600 0 0,27
P3 7 22 7260 648,3 0,086 0 0 0,600 0 0,24
P4 7,5 27 2498,3 353,3 0,21 0 0,039 0,650 0 0,3
P4 7,5 27 616,7 980 0,14 0 0,072 0,560 0 0,45
P4 7,5 27 6256,7 991,7 0,175 0 0,064 0,605 0 0,62
P5 6,5 26 3406,7 2916,7 0,11 0 0,075 0,66657682 0 0,92
P5 6,5 26 1953,3 3483,3 0,1 0 0,081 0,33430262 0 0,66
P5 6,5 26 1848,3 3330 0,095 0 0,097 1,38 0 0,47
0= N.D.: No detectable por el equipo
83
PRUEBAS ESTADÍSTICAS
PRUEBAS PARA TEMPERATURA
ANOVA unidireccional: T° I vs. Estaciones
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones 5 1. 2. 3. 4. 5
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones 4 153,067 38,2667 574,00 0,000
Error 10 0,667 0,0667
Total 14 153,733
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0,258199 99,57% 99,39% 99,02%
Medias
Estaciones N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 22,00 0,00 ( 21,67. 22,33)
2 3 18,00 0,00 ( 17,67. 18,33)
3 3 22,667 0,577 (22,335. 22,999)
4 3 27,00 0,00 ( 26,67. 27,33)
5 3 26,00 0,00 ( 25,67. 26,33)
Desv.Est. agrupada = 0,258199
Comparaciones en parejas de Tukey
84
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones N Media Agrupación
4 3 27,00 A
5 3 26,00 B
3 3 22,667 C
1 3 22,00 C
2 3 18,00 D
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ANOVA unidireccional: T° V vs. Estaciones
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones 5 1. 2. 3. 4. 5
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones 4 12,333 3,0833 20,56 0,000
Error 10 1,500 0,1500
Total 14 13,833
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0,387298 89,16% 84,82% 75,60%
Medias
Estaciones N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 27,833 0,289 (27,335. 28,332)
2 3 28,333 0,577 (27,835. 28,832)
85
3 3 29,667 0,577 (29,168. 30,165)
4 3 30,00 0,00 ( 29,50. 30,50)
5 3 30,00 0,00 ( 29,50. 30,50)
Desv.Est. agrupada = 0,387298
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones N Media Agrupación
5 3 30,00 A
4 3 30,00 A
3 3 29,667 A
2 3 28,333 B
1 3 27,833 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ANOVA unidireccional: T°LL P1. T°S P1
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Factor 2 T°LL P1. T°S P1
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Factor 1 51,0417 51,0417 1225,00 0,000
Error 4 0,1667 0,0417
Total 5 51,2083
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
86
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0,204124 99,67% 99,59% 99,27%
Medias
Factor N Media Desv.Est. IC de 95%
T°LL P1 3 22,00 0,00 ( 21,67. 22, 33)
T°S P1 3 27,833 0,289 (27,506. 28,161)
Desv. Est. agrupada = 0,204124
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Factor N Media Agrupación
T°S P1 3 27,833 A
T°LL P1 3 22,00 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de T°LL P1. T°S P1
ANOVA unidireccional: T°LL P2. T°S P2
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Factor 2 T°LL P2. T°S P2
Análisis de Varianza
87
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Factor 1 160,167 160,167 961,00 0,000
Error 4 0,667 0,167
Total 5 160,833
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0,408248 99,59% 99,48% 99,07%
Medias
Factor N Media Desv.Est. IC de 95%
T°LL P2 3 18,00 0,00 ( 17,35. 18, 65)
T°S P2 3 28,333 0,577 (27,679. 28,988)
Desv.Est. agrupada = 0,408248
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Factor N Media Agrupación
T°S P2 3 28,333 A
T°LL P2 3 18,00 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de T°LL P2. T°S P2
ANOVA unidireccional: T°LL P3. T°S P3
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
88
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Factor 2 T°LL P3. T°S P3
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Factor 1 73,500 73,5000 220,50 0,000
Error 4 1,333 0,3333
Total 5 74,833
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0,577350 98,22% 97,77% 95,99%
Medias
Factor N Media Desv.Est. IC de 95%
T°LL P3 3 22,667 0,577 (21,741. 23,592)
T°S P3 3 29,667 0,577 (28,741. 30,592)
Desv.Est. agrupada = 0,577350
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Factor N Media Agrupación
T°S P3 3 29,667 A
T°LL P3 3 22,667 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de T°LL P3. T°S P3
89
ANOVA unidireccional: T°LL P4. T°S P4
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Factor 2 T°LL P4. T°S P4
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Factor 1 13,5000 13,5000 * *
Error 4 0,0000 0,0000
Total 5 13,5000
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0 100,00% 100,00% 100,00%
Medias
Factor N Media Desv.Est. IC de 95%
T°LL P4 3 27,00 0,00 (27,00. 27,00)
T°S P4 3 30,00 0,00 (30,00. 30,00)
Desv.Est. agrupada = 0
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Factor N Media Agrupación
T°S P4 3 30,00 A
T°LL P4 3 27,00 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
90
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de T°LL P4. T°S P4
ANOVA unidireccional: T°LL P5. T°S P5
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Factor 2 T°LL P5. T°S P5
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Factor 1 24,0000 24,0000 * *
Error 4 0,0000 0,0000
Total 5 24,0000
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0 100,00% 100,00% 100,00%
Medias
Factor N Media Desv.Est. IC de 95%
T°LL P5 3 26,00 0,00 (26,00. 26,00)
T°S P5 3 30,00 0,00 (30,00. 30,00)
Desv.Est. agrupada = 0
Comparaciones en parejas de Tukey
91
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Factor N Media Agrupación
T°S P5 3 30,00 A
T°LL P5 3 26,00 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
PRUEBAS PARA pH
Prueba de Kruskal-Wallis: pH I vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH I
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
1 3 7,000 8,0 0,00
2 3 7,000 8,0 0,00
3 3 7,000 8,0 0,00
4 3 7,500 14,0 2,60
5 3 6,500 2,0 -2,60
General 15 8,0
H = 10,80 GL = 4 P = 0,029
H = 14,00 GL = 4 P = 0,007
Prueba de Kruskal-Wallis: pH I vs. Localidad
92
Prueba de Kruskal-Wallis en pH I
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
3 3 7,000 2,0 -1,96
4 3 7,500 5,0 1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 5,00 GL = 1 P = 0,025 (ajustados para los vínculos)
Prueba de Kruskal-Wallis: pH I vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH I
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
3 3 7,000 5,0 1,96
5 3 6,500 2,0 -1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 5,00 GL = 1 P = 0,025
Prueba de Kruskal-Wallis: pH I vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH I
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
4 3 7,500 5,0 1,96
5 3 6,500 2,0 -1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 5,00 GL = 1 P = 0,025 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: pH V vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH V
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
93
1 3 7,000 3,0 -2,17
2 3 8,000 11,5 1,52
3 3 7,000 4,2 -1,66
4 3 8,000 9,8 0,79
5 3 8,000 11,5 1,52
General 15 8,0
H = 10,13 GL = 4 P = 0,038
H = 12,47 GL = 4 P = 0,014 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: pH V vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH V
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
4 3 8,000 3,0 -0,65
5 3 8,000 4,0 0,65
General 6 3,5
H = 0,43 GL = 1 P = 0,513
H = 1,00 GL = 1 P = 0,317 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: pH V vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH V
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
3 3 7,000 2,0 -1,96
5 3 8,000 5,0 1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 4,50 GL = 1 P = 0,034 (ajustados para los vínculos)
Prueba de Kruskal-Wallis: pH V vs. Localidad
Prueba de Kruskal-Wallis en pH V
Clasificación
Localidad N Mediana del promedio Z
94
3 3 7,000 2,2 -1,75
4 3 8,000 4,8 1,75
General 6 3,5
H = 3,05 GL = 1 P = 0,081
H = 3,33 GL = 1 P = 0,068 (ajustados para los vínculos)
Prueba de Kruskal-Wallis: PH P1 vs. ESTACION
Prueba de Kruskal-Wallis en PH P1
Clasificación
ESTACION N Mediana del promedio Z
1 3 7,000 3,5 0,00
2 3 7,000 3,5 0,00
General 6 3,5
H = 0,00 GL = 1 P = 1,000
* NOTA * Todos los valores de la columna son idénticos.
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: PHP2 vs. ESTACION
Prueba de Kruskal-Wallis en PHP2
Clasificación
ESTACION N Mediana del promedio Z
1 3 7,000 2,0 -1,96
2 3 8,000 5,0 1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 5,00 GL = 1 P = 0,025 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: PH P3 vs. ESTACION
Prueba de Kruskal-Wallis en PH P3
Clasificación
ESTACION N Mediana del promedio Z
1 3 7,000 3,0 -0,65
2 3 7,000 4,0 0,65
General 6 3,5
95
H = 0,43 GL = 1 P = 0,513
H = 1,00 GL = 1 P = 0,317 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: PH P4 vs. ESTACION
Prueba de Kruskal-Wallis en PH P4
Clasificación
ESTACION N Mediana del promedio Z
1 3 7,500 2,5 -1,31
2 3 8,000 4,5 1,31
General 6 3,5
H = 1,71 GL = 1 P = 0,190
H = 2,50 GL = 1 P = 0,114 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
Prueba de Kruskal-Wallis: PH P5 vs. ESTACION
Prueba de Kruskal-Wallis en PH P5
Clasificación
ESTACION N Mediana del promedio Z
1 3 6,500 2,0 -1,96
2 3 8,000 5,0 1,96
General 6 3,5
H = 3,86 GL = 1 P = 0,050
H = 5,00 GL = 1 P = 0,025 (ajustados para los vínculos)
* NOTA * Una o más muestras pequeñas
96
PRUEBAS PARA SDT Y SST
ANOVA unidireccional: SDT I vs. Estaciones
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones 5 1. 2. 3. 4. 5
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones 4 19363811 4840953 1,38 0,309
Error 10 35099439 3509944
Total 14 54463249
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
1873,48 35,55% 9,78% 0,00%
Medias
Estaciones N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 1224 618 (-1186. 3634)
2 3 1619 1092 ( -791. 4029)
3 3 4415 2640 ( 2005. 6825)
4 3 3124 2872 ( 714. 5534)
5 3 2403 871 ( -7. 4813)
Desv.Est. agrupada = 1873,48
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
97
Estaciones N Media Agrupación
3 3 4415 A
4 3 3124 A
5 3 2403 A
2 3 1619 A
1 3 1224 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ANOVA unidireccional: SDT V vs. Estaciones
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones 5 1. 2. 3. 4. 5
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones 4 6796996 1699249 5,21 0,016
Error 10 3261903 326190
Total 14 10058899
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
571,131 67,57% 54,60% 27,04%
Medias
Estaciones N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 878 376 ( 143. 1612)
2 3 1057 570 ( 323. 1792)
3 3 1958 619 ( 1223. 2692)
4 3 2756 881 ( 2021. 3490)
98
5 3 1703,0 83,2 (968,3. 2437,7)
Desv.Est. agrupada = 571,131
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones N Media Agrupación
4 3 2756 A
3 3 1958 A B
5 3 1703,0 A B
2 3 1057 B
1 3 878 B
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ANOVA unidireccional: SDT P1 vs. Estaciones_1
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones_1 2 1. 2
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones_1 1 179782 179782 0,69 0,454
Error 4 1045383 261346
Total 5 1225164
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
99
511,220 14,67% 0,00% 0,00%
Medias
Estaciones_1 N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 1224 618 (404. 2043)
2 3 878 376 ( 58. 1697)
Desv.Est. agrupada = 511,220
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones_1 N Media Agrupación
1 3 1224 A
2 3 878 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de SDT P1 vs. Estaciones_1
ANOVA unidireccional: SDT P2 vs. Estaciones_1
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones_1 2 1. 2
Análisis de Varianza
100
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones_1 1 473036 473036 0,62 0,474
Error 4 3034150 758537
Total 5 3507186
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
870,941 13,49% 0,00% 0,00%
Medias
Estaciones_1 N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 1619 1092 ( 223. 3015)
2 3 1057 570 (-339. 2453)
Desv.Est. agrupada = 870,941
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones_1 N Media Agrupación
1 3 1619 A
2 3 1057 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de SDT P2 vs. Estaciones_1
ANOVA unidireccional: SDT P3 vs. Estaciones_1
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
101
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones_1 2 1. 2
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones_1 1 9057731 9057731 2,46 0,192
Error 4 14708087 3677022
Total 5 23765818
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
1917,56 38,11% 22,64% 0,00%
Medias
Estaciones_1 N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 4415 2640 ( 1341. 7489)
2 3 1958 619 (-1116. 5031)
Desv.Est. agrupada = 1917,56
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones_1 N Media Agrupación
1 3 4415 A
2 3 1958 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
Gráfica de intervalos de SDT P3 vs. Estaciones_1
ANOVA unidireccional: SDT P4 vs. Estaciones_1
Método
102
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones_1 2 1. 2
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones_1 1 203394 203394 0,05 0,842
Error 4 18042536 4510634
Total 5 18245929
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
2123,83 1,11% 0,00% 0,00%
Medias
Estaciones_1 N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 3124 2872 (-281. 6528)
2 3 2756 881 (-649. 6160)
Desv.Est. agrupada = 2123,83
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones_1 N Media Agrupación
1 3 3124 A
2 3 2756 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
ICs simultáneos de 95% de Tukey
103
ANOVA unidireccional: SDT P5 vs. Estaciones_1
Método
Hipótesis nula Todas las medias son iguales
Hipótesis alterna Por lo menos una media es diferente
Nivel de significancia α = 0,05
Se presupuso igualdad de varianzas para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Valores
Estaciones_1 2 1. 2
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Estaciones_1 1 734510 734510 1,92 0,238
Error 4 1531186 382796
Total 5 2265696
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
618,705 32,42% 15,52% 0,00%
Medias
Estaciones_1 N Media Desv.Est. IC de 95%
1 3 2403 871 ( 1411. 3395)
2 3 1703,0 83,2 (711,2. 2694,8)
Desv.Est. agrupada = 618,705
Comparaciones en parejas de Tukey
Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%
Estaciones_1 N Media Agrupación
1 3 2403 A
2 3 1703,0 A
Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
104
One-way ANOVA: SST Ll versus Localidad
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Localidad5 1. 2. 3. 4. 5
Analysis of Variance
Source DF Adj SS AdjMS F-Value P-Value
Localidad4 17058106 4264526 6,28 0,009
Error 10 6789221 678922
Total 14 23847327
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
823,967 71,53% 60,14% 35,94%
Means
Localidad N Mean StDev 95% CI
1 3 2711 748 (1651. 3771)
2 3 2289 1607 (1229. 3349)
3 3 556 184 (-504. 1615)
4 3 775 365 (-285. 1835)
5 3 3243 293 (2183. 4303)
Pooled StDev = 823,967
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Localidad N Mean Grouping
105
5 3 3243 A
1 3 2711 A B
2 3 2289 A B
4 3 775 B
3 3 556 B
Means that do not share a letter are significantly different.
Tukey Simultaneous 95% CIs
Interval Plot of SST Ll vs Localidad
One-way ANOVA: SST S versus Localidad
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Localidad5 1. 2. 3. 4. 5
Analysis of Variance
Source DF Adj SS AdjMS F-Value P-Value
Localidad4 6325365 1581341 7,10 0,006
Error 10 2228647 222865
Total 14 8554011
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
472,085 73,95% 63,52% 41,38%
Means
106
Localidad N Mean StDev 95% CI
1 3 1703,0 91,4 (1095,7. 2310,3)
2 3 1397 863 ( 790. 2005)
3 3 481 201 ( -126. 1088)
4 3 629 297 ( 22. 1236)
5 3 2204 483 ( 1597. 2811)
Pooled StDev = 472,085
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Localidad N Mean Grouping
5 3 2204 A
1 3 1703,0 A B
2 3 1397 A B
4 3 629 B
3 3 481 B
Means that do not share a letter are significantly different.
107
PRUEBAS ESTADISTICAS PARA
CONCENTRACIONES DE Pb Y Cd EN RAÍCES Y EN SEDIMENTO
One-way ANOVA: Gineryum; E. ruderalis
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Factor 2 Gineryum; E. ruderalis
Analysis of Variance
Source DFAdj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 0,3499 0,34987 6,33 0,046
Error 6 0,3318 0,05530
Total 7 0,6817
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
0,235164 51,32% 43,21% 13,47%
Means
Factor N Mean StDev 95% CI
Gineryum4 0,6400 0,1478 (0,3523; 0,9277)
E. ruderalis 4 0,222 0,298 (-0,066; 0,509)
Pooled StDev = 0,235164
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
108
Factor N Mean Grouping
Gineryum4 0,6400 A
E. ruderalis 4 0,222 B
Means that do not share a letter are significantly different.
Tukey Simultaneous 95% CIs
One-way ANOVA: Gineryum; sedimento G.
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Factor 2 Gineryum; sedimento G.
Analysis of Variance
Source DFAdj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 0,007688 0,007688 0,11 0,753
Error 6 0,423884 0,070647
Total 7 0,431572
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
0,265796 1,78% 0,00% 0,00%
Means
Factor N Mean StDev 95% CI
Gineryum4 0,6400 0,1478 (0,3148; 0,9652)
sedimento G. 4 0,578 0,346 ( 0,253; 0,903)
Pooled StDev = 0,265796
109
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Factor N Mean Grouping
Gineryum4 0,6400 A
sedimento G. 4 0,578 A
Means that do not share a letter are significantly different.
One-way ANOVA: E. ruderalis; sedimento E.
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Factor 2 E. ruderalis; sedimento E.
Analysis of Variance
Source DFAdj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 0,000036 0,000036 0,00 0,987
Error 6 0,721932 0,120322
Total 7 0,721968
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
0,346875 0,01% 0,00% 0,00%
Means
Factor N Mean StDev 95% CI
E. ruderalis 4 0,222 0,298 (-0,203; 0,646)
sedimento E. 4 0,218 0,390 (-0,207; 0,642)
Pooled StDev = 0,346875
110
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Factor N Mean Grouping
E. ruderalis 4 0,222 A
sedimento E. 4 0,218 A
Means that do not share a letter are significantly different.
One-way ANOVA: Gineryum Cd; sedimento G. Cd
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Factor 2 Gineryum Cd; sedimento G. Cd
Analysis of Variance
Source DFAdj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 0,08489 0,08489 1,32 0,294
Error 6 0,38511 0,06419
Total 7 0,47000
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
0,253349 18,06% 4,40% 0,00%
Means
Factor N Mean StDev 95% CI
Gineryum Cd 4 0,0783 0,0217 (-0,2317; 0,3883)
sedimento G. Cd 4 0,284 0,358 ( -0,026; 0,594)
111
Pooled StDev = 0,253349
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Factor N Mean Grouping
sedimento G. Cd 4 0,284 A
Gineryum Cd 4 0,0783 A
Means that do not share a letter are significantly different.
One-way ANOVA: E. ruderalis Cd; sedimento E. Cd
Method
Null hypothesis All means are equal
Alternative hypothesis At least one mean is different
Significance level α = 0,05
Equal variances were assumed for the analysis.
Factor Information
Factor Levels Values
Factor 2 E. ruderalis Cd; sedimento E. Cd
Analysis of Variance
Source DFAdj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 1 0,05840 0,05840 0,38 0,602
Error 2 0,30947 0,15474
Total 3 0,36788
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
0,393365 15,88% 0,00% 0,00%
Means
Factor N Mean St Dev 95% CI
112
E. ruderalis Cd 2 0,193 0,207 (-1,003; 1,390)
sedimento E. Cd 2 0,435 0,516 (-0,762; 1,632)
Pooled StDev = 0,393365
Tukey Pairwise Comparisons
Grouping Information Using the Tukey Method and 95% Confidence
Factor N Mean Grouping
sedimento E. Cd 2 0,435 A
E. ruderalis Cd 2 0,193 A
Means that do not share a letter are significantly different.
