DISEÑO, CONSTRUCCIÓN Y APLICABILIDAD DEL ÍNDICE DE EVALUACIÓN AMBIENTAL DE ECOSISTEMAS ACUÁTICOS (IEAEA)

Silvia Margarita Ortiz-Gallarza, Alfredo Hernández Llamas y Alfredo Ortega Rubio

Silvia Margarita Ortiz-Gallarza. Bióloga, Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) Xochimilco, México. M.C., Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Candidata al Doctorado en Ecología, Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste (CIBNOR), México. Investigadora, Instituto Mexicano del Petróleo y Secretaría de Marina, México. Dirección: Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Xochimilco. Calzada del Hueso 1100. Colonia Villa Quietud. C.P. 04960, México D.F. e-mail: sortiz@correo.xoc.uam.mx

Alfredo Hernández Llamas. Licenciado en Biología, UNAM. Maestro en Ciencias Pesqueras, IPN. Doctor en Biología, UNAM. Profesor, Universidad Autónoma de Baja California Sur y CIBNOR. Jefe, Departamento de Acuacultura, Delegaciones de la Secretaría de Pesca, SEMARNAP y SAGARPA. Dirección: Apartado Postal 128. La Paz 23090, Baja California Sur, México.

Alfredo Ortega Rubio. Doctor en Ciencias en Ecología, Instituto Politécnico Nacional (IPN), México. Profesor, CIBNOR, México. Dirección: Apartado Postal 128. La Paz 23090, Baja California Sur, México. e-mail: aortega@cibnor.mx.

Resumen

Se diseñó, construyó y comprobó la aplicabilidad de un Índice de Evaluación Ambiental de Ecosistemas Acuáticos (IEAEA) basado en calidad físicoquímica, contenido de contaminantes en agua y sedimentos. Los criterios de calidad se fundamentan en investigaciones recientes y límites permisibles, y se establece cuáles contaminantes representan problemas potenciales en salud pública o ecosistemas acuáticos. La validación incluyó Análisis de Componentes Principales y Análisis de Sensibilidad. El IEAEA fue aplicado a resultados de 28 campañas de Tehuantepec, Oaxaca, México. Los Análisis de Sensibilidad se desarrollaron con los subíndices extremos y con la serie completa. La mayoría de los indicadores presentaron alta significación estadística. El modelo es robusto y los valores fluctúan cerca de la mediana. Se demostró que muestra sensibilidad a variaciones climáticas, número de variables y volumen de datos, por lo que se comprobó su aplicabilidad.

Summary

An Aquatic Ecosystems Environmental Evaluation Index (EEAEI) was designed and developed, based on physicalchemical features and pollutant contents in water and sediments. Its applicability was verified. The quality criteria are supported by recent research information and legal limits, and pollutants which represent potential problems to public health and aquatic ecosystems are established. Principal Component Analysis and Sensitivity Analysis were used as validation techniques. The Sensitivity Analyses were developed in the extreme subindices and in the complete data set. EEAEI was applied to the results of 28 campaigns of Tehuantepec, Oaxaca, Mexico. Most indicators displayed statistical significance. The model is powerful and the values fluctuate around the median. It was demonstrated that it is sensible to climate variations, number of variables and number of data inputs; therefore, its applicability was verified.

Resumo

Desenhou-se, construiu e comprovou a aplicabilidade de um Índice de Avaliação Ambiental de Ecossistemas Aquáticos (IAAEA) baseado na qualidade físico-química, conteúdo de contaminantes na água e sedimentos. Os critérios de qualidade se fundamentam em investigações recentes e limites permissíveis, e estabeleceu-se: quais contaminantes representam problemas potenciais na saúde pública ou ecossistemas aquáticos. A validação incluiu Análise de Componentes Principais e Análise de Sensibilidade. O IAAEA foi aplicado a resultados de 28 campanhas de Tehuantepec, Oaxaca, México. As Análises de Sensibilidade se desenvolveram com os subíndices extremos e com a série completa. A maioria dos indicadores apresentou alta significação estatística. O modelo é robusto e os valores flutuam perto da média. Demonstrou-se que apresenta sensibilidade a variações climáticas, número de variáveis e volume de dados, pelo que se comprovou sua aplicabilidade.

PALABRAS CLAVE / Algoritmos Cuantitativos de Sustentabilidad / Índices Ambientales / Sustentabilidad /

Recibido: 13/05/2004. Modificado: 28/01/2005. Aceptado: 16/02/2005.

En virtud de que el agua es indispensable para todos los aspectos de la vida, es menester asegurar suministro suficiente y calidad apropiados para cubrir las demandas de la generación actual y las venideras (Troyer y Brundtland, 1990; Brundtland, 1991), a la vez de preservar las funciones hidrológicas, biológicas y químicas de ecosistemas acuáticos, adaptando las actividades antropogénicas a la capacidad de carga de la naturaleza y combatiendo agentes de morbilidad y mortalidad relacionados con su ingesta o contacto (Abernethy, 2001). Para ello es preciso contar con tecnologías eficientes para determinar calidad, condición y dinámica, así como fuentes de contaminación. Solo así se podrá administrar el recurso en forma sustentable y garantizar su preservación.

La calidad natural del agua es el conjunto de características físicas, químicas y biológicas presentes en ríos, lagos, manantiales, subsuelo o el mar. Se han establecido criterios según sus usos, sean potable, doméstico, urbano, industrial, agrícola o ganadero; según la utilización de cursos de agua, para: baño, pesca, navegación, recepción de efluentes residuales; y según el sostenimiento de especies. La contaminación causa la alteración de esta calidad natural del agua y puede impedir que sea adecuada para el uso destinado (Ayers y Westcot, 1985).

La manera de estimar la calidad del agua ha sido a partir de parámetros físicos, químicos y biológicos por comparación con criterios definidos como estándares de acuerdo al uso (Dinius, 1987). En México se adoptó como indicador general el Índice de Calidad del Agua (ICA), que proporciona un valor global, incorporando valores individuales de una serie de subíndices. Este ICA considera entre 13 y 18 parámetros, jerarquizados por su peso específico, a criterio de sus autores. La calificación de 0 a 100 determina el gradiente ICA: 0-30 muy contaminado, 30-50 contaminado, 50-70 levemente contaminado, 70-100 no contaminado (SARH, 1979; SEDUE, 1985; León-Vizcaino, 1988). Una desventaja grande del ICA es que no incluye la estimación de condiciones de contaminación por agentes tan importantes como metales pesados e hidrocarburos, ni considera la evaluación del compartimento sedimentario, cuyo monitoreo es básico para la conservación de la salud de los ecosistemas acuáticos (Axis-Arroyo y Mateu, 2001). Asimismo, el ICA es aplicable a sistemas dulceacuícolas, y no contempla aplicaciones particulares para ecosistemas salobres y marinos; limitantes importantes para el uso de este indicador en la toma de decisiones ambientales (Pineda-Olmedo, 1999).

Otros indicadores de calidad del agua establecen fuentes de contaminación o sitios de descarga, ponderando diferencias entre la media geométrica del total de las mediciones y los valores registrados en los sitios de medición. También están basados en el uso asignado y solo son aplicables a sistemas dulceacuícolas (Walski y Parker, 1974). Otros son específicos de ecosistemas estuarinos, como el Índice de Calidad de Agua Estaurina (Estuarine Water Quality Index; Richardson, 1997) que va de calidad muy pobre (eWQI£3) a muy buena (eWQI³9).

Tomando en cuenta que la sustentabilidad es una prioridad para conciliar el desarrollo socio-económico con la disponibilidad y sostenibilidad de los recursos hídricos (Salinas et al., 2001), actualmente los países desarrollados han establecido el uso de benchmarks (niveles formales de contaminación), con base en los efectos que producen en la biota y potencialmente en la salud humana de localidades de interés (Campanella et al., 2001).

Se detectó la necesidad de desarrollar nuevos indicadores de evaluación ambiental que, además de evaluar condiciones de contaminación de parámetros tan importantes como metales pesados e hidrocarburos, contemplen al compartimento sedimentario y que se basen, más que en los usos del agua, en la sustentabilidad de los ecosistemas acuáticos, en función de la preservación de la salud de los ecosistemas, que de esta manera garanticen la conservación de la salud pública (Bastianoni et al., 2001; Malkina-Pykh y Pykh, 2001; UNCSD, 2001). La aportación de este trabajo es el diseño, desarrollo y evaluación matemática de la aplicabilidad del Índice de Evaluación Ambiental de Ecosistemas Acuáticos (IEAEA) que a diferencia de los usos de los ecosistemas acuáticos, considera criterios de toxicidad o estrés gradual, estandarizados a partir de funciones de utilidad en una escala de sustentabilidad de 0 a 1, para 36 variables fisicoquímicas y de contaminación, incorpora el compartimento sedimentario, y es adaptable para emplearse en la caracterización y el diagnóstico de cualquier tipo de ecosistema acuático, pues la calificación de sustentabilidad está determinada a partir de los benchmarks más recientes para cada ecosistema.

Área de estudio

La aplicabilidad del IEAEA fue demostrada probando el modelo en un estudio de caso del litoral de Tehuantepec, México (Figura 1), donde existe una base de datos de hasta 829 registros de 53 parámetros determinados entre 1982 y 2002 (IMP, 2000, 2001, 2002, 2004), la cual contiene información relativa a todas las variables consideradas.

En el Istmo de Tehuantepec, México, existen bosques y selvas tropicales húmedas, es una zona de confluencia entre fauna y flora de Norte y Suramérica, forma parte del grupo de ecosistemas que albergan 30 a 40% de la biodiversidad terrestre. Constituye el único puente natural que une las selvas tropicales mexicanas caducifolias, subhúmedas y húmedas, entre las costas del Océano Pacífico y del Golfo de México. Es una región con disponibilidad de agua, donde se generan los grandes sistemas lagunares del litoral del Pacífico mexicano, con muy alto potencial pesquero, agrícola y pecuario (Díaz-Ortega, 1984).

Las Bahías la Ventosa y Salinas del Marqués, Oaxaca, comprenden dos regiones en las cuales el agua tiene alta movilidad. Esta es removida mar afuera, en 35 horas, durante un evento de tehuanos (vientos fuertes procedentes del norte que cruzan por el istmo). Este recambio de agua abarca 70% del agua superficial (hasta 70m de profundidad) del golfo de Tehuantepec, México, incluyendo la zona costera de Salina Cruz, Oaxaca. Durante períodos "normales", sin efectos de vientos fuertes del norte, la circulación es en dirección oeste-suroeste, con velocidad promedio de 20cm/s, con recambio de agua de la capa superficial en 12 días aproximadamente (IMP, 2000).

Materiales y Métodos

Diseño y construcción del modelo de evaluación ambiental

Para evaluar cada variable indicadora fue desarrollada una ‘función de utilidad’, cuyo papel es relacionarse con el total de funciones de diferentes variables, ya sean ecológicas, económicas o del entorno social, sin importar que cada una de ellas se mida en unidades distintas. Con base en esta estandarización, cada función de utilidad está definida en una escala de 0 a 1. En tal escala, el 0 representa condiciones severas o insustentabilidad y el 1 revela condiciones óptimas o sustentabilidad (van Calker et al., 2001).

El IEAEA se construyó a partir de la selección de los parámetros más representativos en los compartimentos fisicoquímico, columna de agua y sedimentario.

Entre los 36 parámetros fisicoquímicos y de contaminación que fueron considerados para la construcción del IEAEA se encuentran pH, temperatura, sólidos, nitrógeno total, oxígeno disuelto, grasas y aceites, demandas química y bioquímica de oxígeno, cianuros, fósforo total, metales pesados (As, Cd, Cr, Hg, Ni, Pb), hidrocarburos aromáticos totales, material orgánico extraíble y bacterias coliformes fecales.

Los multicriterios de calidad ecológica del modelo consideran las cuatro siguientes clases de información: 1) Estándares Nacionales (de México); 2) Estándares Internacionales (de Estados Unidos de Norteamérica, Canadá, la Comunidad Europea y países de Latinoamérica); 3) Estudios científicos recientes relativos a bioensayos en organismos acuáticos o en estudios de salud pública; o, si se carece de alguno de los tres anteriores, 4) criterios locales que contemplan los intervalos determinados por técnicas analíticas.

Se compiló e integró información reciente correspondiente a límites permisibles de sustancias nocivas. Inicialmente, todos los subíndices se tuvieron que construir con la información disponible, particularmente los de sedimentos, considerando criterios específicos (Ortiz-Gallarza, 2002; Barrera Roldán et al., 2003, 2003a; Rodríguez-Crespo, 2004), los cuales posteriormente se actualizaron con las categorías de la línea base de la NOAA (National Oceanographic and Atmospheric Administration) y los criterios del Gobierno de Canadá (Environmental Quality Standards) (NOAA, 2002; EQS, 2002; Ortiz-Gallarza y González-Lozano, 2003).

Fue establecido un gradiente de impacto concordante con las guías de límites permisibles de contaminantes desarrolladas recientemente por la NOAA y las EQS de Canadá. El índice incluye cuatro categorías con las cuales, al mismo tiempo, se estableció (Tabla I) un gradiente de sustentabilidad (Ortiz-Gallarza y González-Lozano, 2003; Ortiz-Gallarza et al., 2003), derivado de datos reales (Ortiz-Gallarza y Ramírez-López, 2003).

Representatividad de las variables integradas al modelo de evaluación ambiental

Para demostrar la representatividad de las variables incluidas en el modelo de sustentabilidad se desarrollaron tres Análisis de Componentes Principales (Nicolaidou et al., 1991) con cada conjunto de parámetros: fisicoquímicos, contaminantes en columna de agua y contaminantes en los sedimentos, en el Software Statistica 6.0 (StatSoft, 1984-2001), con base en las recomendaciones metodológicas de Tabachnick y Fidell (2001) considerando hasta 829 datos reales de 36 parámetros, contenidos en la base de datos del litoral del Istmo de Tehuantepec, México, aledaño al Puerto de Salina Cruz, Oaxaca, México (IMP, 2004).

Comprobación de la aplicabilidad

Una vez demostrada la representatividad de las variables integradas al modelo de IEAEA, se procedió a demostrar su aplicabilidad calculando los subíndices de parámetros fisicoquímicos, contaminación del agua y contaminación de los sedimentos a la base de datos del estudio de caso del litoral del Istmo de Tehuantepec, Oaxaca, México, en las 28 campañas desarrolladas entre octubre de 1982 y septiembre de 2002 por el Instituto Mexicano del Petróleo (IMP, 2004), a partir de la automatización del algoritmo de cálculo del modelo de evaluación ambiental (IEAEA) en la hoja de cálculo de Excel (Microsoft, 2002). Se compararon los resultados con el análisis convencional de caracterización y diagnóstico del litoral del Istmo de Tehuantepec, México, 1982-2002 (IMP, 2000, 2001, 2002).

Evaluación de la sensibilidad y robustez

Se decidió probar estadísticamente la sensibilidad y robustez del modelo IEAEA para considerar su aplicabilidad a distintos ecosistemas acuáticos, para lo cual se efectuaron 12 corridas de análisis de sensibilidad desarrolladas con un programa vinculado a una hoja de cálculo, en este caso Excel (Microsoft, 2002) y Cristall Ball 4.0 (Decisioneering, 1996), empleados por algunos autores para probar sus modelos mediante el desarrollo de varios tipos de simulación de escenarios, empleando el algoritmo básico de cálculo del modelo para estimar variaciones en los parámetros del modelo, y reasignando valores a los intervalos de sustentabilidad asignados para apreciar la sensibilidad y robustez con variaciones de -20, +20, -10 y +10%, de decremento e incremento simulado respecto a las mediciones reales (Kaluarachchi y Zhao, 2001).

Por último, para establecer si la sensibilidad del modelo se debe a su veracidad respecto a la variabilidad de la información o a la existencia de correlaciones entre los subíndices, se estimaron los coeficientes de correlación de Pearson a=0,05 (Daniel, 1985) entre los subíndices particulares y los valores preliminares del IEAEA.

Resultados y Discusión

Diseño y construcción del modelo de evaluación ambiental

El modelo se integró a partir de 36 funciones de utilidad, 10 correspondientes a parámetros fisicoquímicos (temperatura, sólidos -sedimentables, suspendidos, totales-, pH, oxígeno disuelto, nutrientes -nitratos, ortofosfatos y fósforo total-, y material flotante), 16 correspondientes a contaminantes en la columna de agua (DQO, DBO, hidrocarburos aromáticos totales, material orgánico extraíble, metales pesados -Ni, Zn, Cu, As, Cd, Cr, Hg y Pb-, cianuros, fenoles, bacterias coliformes fecales, grasas y aceites) y 10 a contaminantes en sedimentos (hidrocarburos aromáticos totales, material orgánico extraíble, metales pesados -Ni, Zn, Cu, As, Cd, Cr, Hg y Pb-).

La mayoría de los límites permisibles que sirvieron de línea base para la construcción de las funciones de utilidad del Índice de Sustentabilidad Industrial (Ortiz-Gallarza, 2002; Ortiz-Gallarza et al., 2003: Barrera Roldán et al., 2003; Rodríguez-Crespo, 2004) son más estrictos que la línea base de NOAA y EQS (NOAA, 2002; EQS, 2002; Ortiz-Gallarza y González-Lozano, 2003), sin embargo, el gradiente de impacto-sustentabilidad se considera el principal acierto en este diseño. En todo caso, lo recomendable no será descartar ninguno de ellos, sino hacer variar los valores asignados a cada categoría de sustentabilidad en su función de utilidad, dependiendo del uso que tenga el ecosistema bajo estudio y de los objetivos de la evaluación o del monitoreo.

Otros autores también han construido algoritmos específicos a partir del desarrollo de funciones de utilidad, para determinar gradientes de impacto por actividades antropogénicas, como van Calker et al. (2001) en los agrosistemas, o para el cálculo de la sustentabilidad de los sistemas agrícolas, a partir de estimaciones de costos, incluyendo externalidades como es el caso del desarrollo del Factor de Productividad Social Total (Total Social Factor Productivity) de Rasmussen y Smiley (2003).

Con esta información cuantitativa contenida en los intervalos de calificación de la sustentabilidad, se observó que aunque el índice es relativamente sencillo, opera con base en multicriterios de calidad ecológica y permite visualizar, si es el caso, en qué parámetros y en cuáles estaciones de muestreo hay condiciones inapropiadas, ya sea porque se rebasen los límites permisibles de contaminantes o, porque existan condiciones poco propicias para la vida acuática (Tabla II).

La única limitante para el uso de este modelo de sustentabilidad es la necesidad de contar con información suficiente para todas las variables incluidas. No obstante, si se alimenta el IEAEA con menos variables que las necesarias, sí habrá valores resultantes; sin embargo, faltarán aspectos por corroborar, antes de dar un diagnóstico fidedigno.

Representatividad de las variables integradas al modelo

Si un modelo es poderoso, sus parámetros manifestarán una alta significancia estadística en las distribuciones de los lotes de datos de los parámetros que estima. En este trabajo, los Análisis de Componentes Principales (ACP) se aplicaron para determinar cuáles variables son coherentes para el cálculo del Índice de Sustentabilidad Ecológica de los ambientes acuáticos y si éstas no son redundantes entre sí.

Las Tablas III, IV y V presentan los resultados de los Valores Propios obtenidos en cada una de las corridas de ACP: I) parámetros fisicoquímicos, II) contaminantes en la columna de agua y III) contaminantes en los sedimentos, el porciento de la varianza dentro del conjunto, sus valores y porcientos acumulativos y el número de datos disponibles en la base de datos del litoral del Istmo de Tehuantepec, México.

Como puede observarse en la Figura 2, a excepción de la primera variable, que corresponde a la temperatura, los Valores Propios presentan una significancia equilibrada y aportan poco a la varianza de la distribución de los datos. Esto obedece a que la función de utilidad de la temperatura está construida a partir de un ámbito muy amplio (de 16 a 42ºC es sustentable, y las condiciones son de insustentabilidad si hay valores fuera de ese intervalo). En la gráfica 2b puede observarse que la distribución de frecuencias de la temperatura marina in situ del lote de datos señala un comportamiento gaussiano, por lo que sería necesario redefinir los límites para las categorías de sustentabilidad de acuerdo a la información meteorológica disponible para cada sitio en el que se aplique el índice. Definir los límites críticos de temperatura para todo un ecosistema acuático involucra analizar al menos la serie de tiempo de la temperatura marina de unos 70 a 100 años atrás, y no sólo la atmosférica regional.

De los parámetros de contaminación en la columna de agua (Figura 3), son los hidrocarburos aromáticos totales y el material orgánico extraíble, las variables que generan un mayor efecto en la varianza. Esto se atribuye a que ambos son complementarios y tienen por lo tanto alta covarianza, además de que en la base de datos del litoral del Istmo de Tehuantepec están bien representados en cuanto al número de datos disponibles (Tabla IV).

La Figura 4 también señala a los hidrocarburos aromáticos totales y al material orgánico extraíble como las variables que generan mayor efecto en la varianza de la matriz sedimentaria. Esto igualmente se atribuye a que ambos son complementarios y tienen por lo tanto una alta covarianza. Además, en la base de datos del litoral del Istmo de Tehuantepec están bien representados en cuanto al número de datos disponibles, aunque también se cuenta con un buen volumen de datos para algunos de los metales pesados (Tabla V).

Comprobación de la aplicabilidad

Una vez construido el índice de sustentabilidad, el algoritmo de cálculo para cada parámetro y cada intervalo del gradiente de sustentabilidad (Tabla I) fue desarrollado y automatizado en cuatro hojas de cálculo básicas de Excel (Microsoft, 2002) para los subíndices de parámetros: I) fisicoquímicos, II) de contaminación en la columna de agua, III) de contaminación en los sedimentos, y IV) índice global de sustentabilidad (IEAEA; Tabla II). La sustentabilidad promedio del conjunto de datos 1982-2002 para el litoral del Istmo de Tehuantepec es de 0,66 y varió de 0,55 en diciembre 1997 a 0,80 en julio 1988. Los subíndices promedio de parámetros fisicoquímicos, contaminantes en agua y contaminantes en sedimentos son 0,77; 0,51 y 0,7 respectivamente. La variación temporal del subíndice de sustentabilidad de los parámetros fisicoquímicos es 0,65 en diciembre 1997, agosto y diciembre 2001, hasta 0,88 en mayo, julio y octubre 1985. El subíndice de sustentabilidad de los contaminantes en agua va de 0,29 en diciembre 1995 a 0,69 en julio 1988. El de los sedimentos va de 0,53 en septiembre 2002 a 0,81 en mayo 1984 (Tabla II).

Se compararon los resultados con el análisis convencional de caracterización y diagnóstico del litoral del Istmo de Tehuantepec, México, 1982-2002 (IMP, 2000; 2001; 2002). Contrastando los resultados del estudio de caso del litoral del Istmo de Tehuantepec, Oaxaca, México en las 28 campañas desarrolladas entre octubre de 1982 y septiembre de 2002 (Figura 5, Tabla II). Habiendo obtenido resultados congruentes con la caracterización y el diagnóstico ambiental convencional allí efectuado, se encontró que el modelo de sustentabilidad es veraz y sus resultados tanto por subíndices como globales, son representativos de la calidad ambiental de dicho ecosistema costero. Se consideró la aplicación de un método para probar estadísticamente la sensibilidad y robustez del modelo para determinar su aplicabilidad a distintos ecosistemas acuáticos.

Análisis de sensibilidad y estudio del comportamiento del modelo

Para completar el desarrollo de los modelos ecológicos numéricos es necesario recurrir a los análisis de sensibilidad, para estimar o valorar el efecto de una perturbación, cambio paramétrico o cambio estructural. Donde deben analizarse los cambios en el modelo al simular la variación de los datos iniciales de las variables del sistema a magnitudes conocidas (Overton, 1977).

En las Figuras 6 a 8 se resumen las variaciones simuladas con los análisis de sensibilidad, las cuales, como puede observarse, fueron mínimas, considerando que para cada parámetro las variaciones en las simulaciones fueron de -10, -20, +10 y +20%. Sin embargo, se denota la mayor relevancia de las variables ya señaladas en el ACP, temperatura, hidrocarburos aromáticos totales y material orgánico extraíble, los dos últimos, tanto para la columna de agua, como para los sedimentos.

En los análisis de sensibilidad de la serie completa de datos con respecto a los parámetros fisicoquímicos, las diferencias señalaron mayor relevancia en el modelo de los intervalos de sustentabilidad de las variables: temperatura (variaciones en el IEAEA de 1,50E-04 a 7,71E-02), pH (de 3,81E-05 a 3,04E-02), sólidos sedimentables (de 9,06E-05 a 1,13E-03), oxígeno disuelto (de 6,77E-05 a 6,12E-04), ortofosfatos (1,90E-04) y fósforo total (8,70E-05).

La serie completa de datos con respecto a los parámetros de contaminación en la columna de agua, registró la mayor relevancia en el modelo de las variables: níquel (variaciones en el IEAEA de 7,94 E-03), hidrocarburos aromáticos totales (9,92E-04 a 2,98E-03), demanda química de oxígeno (1,98E-03 a 6,08E-03), Cu (9,92E-04 a 1,98E-03) y Zn (4,96E-03).

Los parámetros de contaminación en los sedimentos de la serie completa de datos, registraron la mayor relevancia en el modelo en las variables: material orgánico extraíble (variaciones en el IEAEA de 4,70E-03 a 6,97E-03), hidrocarburos aromáticos totales (5,32E-04 a 3,88E-03), Pb (7,34E-05 a 1,43E-03), Hg (1,54E-04), As (9,90E-05) y Zn (1,61E-04 a 3,45E-04).

En el análisis de sensibilidad del evento de muestreo 16 (diciembre 1997) los parámetros que señalaron variación fueron el pH (variaciones en el IEAEA de 5,00E-02) y la temperatura (7,50E-02).

Respecto al análisis de sensibilidad del evento de muestreo 26, (septiembre 2002) las diferencias se registraron en tres metales pesados en los sedimentos: Cr (diferencias en el IEAEA de 2,50E-02), Hg y Pb (1,25E-02 en ambos).

En el análisis de sensibilidad del evento de muestreo 14, (julio 1997) los parámetros que señalaron variación fueron la temperatura (variaciones en el IEAEA de 1,03E-02), el pH (6,70E-02) y los nitratos (3,13E-03).

Respecto al análisis de sensibilidad del evento de muestreo 9, (julio 1988) las diferencias se registraron en los hidrocarburos y el material orgánico extraíble en la columna de agua (1,25E-01 en ambos).

Por los resultados obtenidos en los análisis de sensibilidad puede considerarse que las categorías de sustentabilidad por parámetro del modelo IEAEA son robustas.

Respecto a la sensibilidad del modelo, para descartar la correlación entre los subíndices del modelo y el índice de sustentabilidad, se estimaron los coeficientes de correlación de Pearson (Daniel, 1985) entre los subíndices particulares y los valores del IEAEA, encontrando que no hay correlación estadísticamente significativa (a=0,05) entre subíndices de los parámetros fisicoquímicos e IEAEA (r=0,62), subíndices de contaminación en la columna de agua e IEAEA (r=0,412), subíndices de contaminación en los sedimentos e IEAEA (r=0,49), subíndices de los parámetros fisicoquímicos y de los de contaminación en la columna de agua (r=-0,07), subíndices de los parámetros de contaminación en la columna de agua y los de contaminación en los sedimentos (r=0,04), y subíndices de los parámetros fisicoquímicos y los de contaminación en los sedimentos (r=0,352). Por ello se concluye que el modelo es sensible a las variaciones de los datos con que se alimenta a las variables y no a la correlación entre los valores calculados en los subíndices.

Tomando en cuenta que se seleccionó un ecosistema extensamente estudiado, para el que existe una serie de tiempo y base de datos considerables (IMP, 2004) y con un régimen climático acentuado que presenta tres condiciones anuales, estiaje, lluvias y vientos tehuanos, para estimar la variación del IEAEA en términos de la variabilidad temporal de los datos (Holling, 1973; Ford, 2001), la coincidencia en dicha variabilidad fue significativa (Figura 5; Tabla II; IMP, 2000, 2001, 2002).

En cuanto a la variabilidad espacial en el litoral del Istmo de Tehuantepec aledaño al Puerto de Salina Cruz, Oaxaca, México, hay un buen número de descargas procedentes de diversas industrias tales como eléctrica, de refinación del petróleo, empacadoras de productos marinos, rastros, así como aguas procedentes de hospitales y municipios y aguas residuales de la ciudad de Salina Cruz y de los distintos poblados que se encuentran desde el nacimiento del Río Tehuantepec hasta la costa. La mayoría de las descargas no reciben tratamiento y representan un problema sanitario regional, relacionado principalmente, con altos contenidos de bacterias coliformes. Es necesario advertir a las autoridades municipales y estatales responsables de las decisiones correspondientes al medio ambiente de dicha región, la necesidad de establecer sistemas de tratamiento específicos a cada tipo de descarga, antes de ser depuestas a cualquier cuerpo de agua que desemboque a la costa. Igualmente, se observó un gradiente de impacto correspondiente a la distancia de la desembocadura del Río Tehuantepec y del Puerto-Antepuerto, fuentes principales que transportan dichas descargas costa afuera (IMP, 2000, 2001, 2002). En países desarrollados como Bélgica y Canadá se ha mostrado que el manejo sustentable puede implementarse a partir de iniciativas locales, que irán resolviendo regionalmente los problemas ambientales y socio-económicos (Devuyst y Hens, 2001).

Con el tratamiento de todas las descargas residuales en la región del Istmo de Tehuantepec, México, será posible compatibilizar los usos industrial y urbano-portuario con el pesquero, evitando conflictos socio-económicos regionales, como se han resuelto en otros países como Bangladesh (Alauddin y Tisdell, 1998).

Conclusiones

El Índice de Evaluación Ambiental de Ecosistemas Acuáticos (IEAEA) es un modelo robusto, de acuerdo a los resultados de los análisis de sensibilidad efectuados y mostró un comportamiento apegado a la realidad, mediante el cual, se calificaron apropiadamente las condiciones de sustentabilidad ecológica con respecto a límites permisibles e intervalos adecuados. Con la automatización de su algoritmo de cálculo, el tiempo de diagnóstico de un lote de resultados de calidad fisicoquímica y de contaminación en columna de agua y sedimentos se redujo a solo unos minutos, que en caso de aplicaciones futuras permitiría contar oportunamente, con elementos suficientes para la toma de decisiones o la evaluación de las acciones de manejo que estén aplicándose en un ecosistema acuático de interés (ie. como mitigación por reducción de algún tipo(s) de descarga(s)), siempre y cuando se cuente con información in situ a partir de la determinación analítica de los 36 parámetros que incluye.

El IEAEA fue sensible a las variaciones temporales determinadas por el régimen climático: estiaje (febrero-mayo), lluvias (junio-septiembre) y de vientos tehuanos (octubre-abril), y por la condición estacional de surgencia eólica en la costa frente a Salina Cruz (Monreal et al., 1999); así como al gradiente de afectación del litoral del Istmo de Tehuantepec aledaño al Puerto de Salina Cruz, Oaxaca, México en la serie de datos comprendida entre 1982 y 2002. El modelo reflejó apropiadamente las variaciones espaciales entre las Bahías Salinas del Marqués, de la Ventosa y el Puerto y el Antepuerto de Salina Cruz.

Si bien los resultados alcanzados hasta el momento respecto a la aplicación del IEAEA son satisfactorios, se incorporarán nuevas funciones de utilidad para integrar más variables, como es el caso de las biológicas, diversidad, dominancia y uniformidad, y se introducirán factores de ponderación relacionados con hidrodinámica, textura de sedimentos y balance hídrico.

AGRADECIMIENTOS

Sergio Hernández Vázquez, César Salinas Zavala y Carlos Armando Pacheco Ayub, del CIBNOR, la Paz, BCS, apoyaron la automatización del algoritmo de cálculo. Horacio Sandoval y Manuel Melero, del laboratorio de cómputo de CIBNOR, proporcionaron hardware y software. Adrián Sergio Barrera Roldán y Diego Guillermo López Veneroni aportaron valiosos comentarios al modelo de sustentabilidad. Moisés Magdaleno Molina otorgó facilidades de hardware y software.

REFERENCIAS

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