"Diagnóstico ambiental de la calidad del agua del estero orienco mediante análisis fisicoquímicosy la aplicación del ICA-NSF, Cantón Lago Agrio Provincia de Sucumbios."

Abstract

Actualmente las cuencas hidrográficas en la región amazónica tienen problemas de contaminación producto de la continua urbanización que vierte en su cauce aguas residuales sin previo tratamiento, disminuyendo su capacidad de uso. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar la calidad de agua del estero Orienco ubicado en el cantón Lago Agrio, provincia de Sucumbíos mediante el análisis de parámetros fisicoquímicos establecidos en el Anexo 1 del AM 097-A y la aplicación de los índices de calidad de agua propuesto por Brown et al. (1970) y el calibrado por Moretto et al. (2012) para ecosistemas acuáticos de la región amazónica. En Julio del 2022 se tomaron cuatro muestras simples con un criterio aleatorio y comparativo con los puntos de muestreo establecidos por el trabajo de (Sinche et al., 2022). Los resultados de los análisis de las muestras en cada punto de monitoreo fueron graficados e interpretados por cada parámetro (coliformes fecales, demanda bioquímica de oxígeno, fosfatos, nitratos, oxígeno disuelto, potencial hidrógeno, solidos disueltos totales, turbidez, temperatura); para el análisis comparativo con la la normativa vigente se aplicó la prueba no paramétrica de Wilcoxon. Se realizó la prueba estadística de t-Student para determinar si existían diferencias estadísticamente significativas entre los valores de los parámetros de las muestras descritos por Sinche F., et al en 2022 (diciembre 2019) y el presente estudio (julio 2022) para caracterizar la relación histórica de los mismos en la escala de tiempo. En una matriz de Excel se determinó el Índice de calidad de agua propuesto por Brown et al. (1970) con los pesos relativos establecidos por cada parámetro mientras que, para determinar el Índice de calidad de agua calibrado por Moretto et al. (2012) se utilizó el software IQADdata. Además, se realizó un diagrama de dispersión que muestran la correlación entre los parámetros y una estimación de densidad de Kernel con proyecciones de tendencia.