Estimación de escenarios de contaminación por coliformes fecales en una microcuenca de la Pampa Ondulada de Argentina mediante el empleo de un modelo predictivo

Se evaluó la dinámica de contaminación biológica en una microcuenca con uso ganadero de la Pampa Ondulada de Argentina, mediante el coeficiente de partición bacteriano (BactKdQ) del modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool). Se simularon escenarios de contaminación para dos cargas ganaderas (0,5...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Behrends Kraemer, Filipe, Chagas, Celio Ignacio, Vázquez Amábile, Gabriel Gustavo, Paz, Marta, Moretton, Juan Agustín
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2014
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/98467
https://ri.conicet.gov.ar/11336/34458
http://revista.fca.uncu.edu.ar/index.php?option=com_content&view=article&id=272
Aporte de:
Descripción
Sumario:Se evaluó la dinámica de contaminación biológica en una microcuenca con uso ganadero de la Pampa Ondulada de Argentina, mediante el coeficiente de partición bacteriano (BactKdQ) del modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool). Se simularon escenarios de contaminación para dos cargas ganaderas (0,5 y 1 equivalente vaca por ha), utilizando dos valores de actKdQ: el propuesto por el SWAT (175 m3 Mg-1) y uno real medido in situ (10 m3 Mg-1). Para el escenario real se corroboró la íntima relación entre los eventos de precipitaciones escurrimientos y la contaminación biológica de los cursos de agua. Los valores reales de BactKdQ, aún siendo bajos, incidieron de forma significativa en la dinámica de transporte de oliformes fecales. Por ende, es de interés la inclusión de parámetros como el BactKdQ medidos localmente y no de aquellos que el modelo SWAT incluye por defecto. Además, se pudo observar una importante concentración de coliformes fecales en la microcuenca, señalándola como un ambiente de alto riesgo de contaminación biológica, ya que para esta aplicación del SWAT todos los niveles guías fueron sobrepasados. Este trabajo destaca la relevancia de la utilización de modelos computacionales como soporte de decisiones productivas y ambientales.