SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.18 issue34Mercury baseline, department of Antioquia: current fine active sediments in a scale of 1:500.000Polyethylene terephthalate as a partial replacement for the fine aggregate in concrete mixes author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Revista Ingenierías Universidad de Medellín

Print version ISSN 1692-3324

Rev. ing. univ. Medellín vol.18 no.34 Medellín Jan./June 2019

https://doi.org/10.22395/rium.v18n34a2 

Artículos

Estimación de los gases efecto invernadero generados por las plantas de tratamiento de aguas residuales ubicadas en la cuenca del río Bogotá*

Estimation of the effects of greenhouse gases generated by wastewater treatment plants located in the basin of the Bogotá River

Estimativa dos gases de efeito estufa gerados pelas plantas de tratamento de esgoto localizadas na bacia do rio Bogotá

Diana Lucía Cristancho Montenegro** 

Wilson Gámez Posada*** 

Jorge Armando Guerra Alfaro**** 

María Fernanda Dueñas Escudero***** 

** Ingeniera civil, especialista en Gestión Ambiental, magíster en Ingeniería Ambiental, docente e investigador del programa de Ingeniería Ambiental, Universidad Central, Bogotá, Colombia. Correo electrónico: dcristanchom@ucentral.edu.co. Orcid: http://orcid.org/0000-0001-7417-2583

*** Ingeniero ambiental, especialista en Gestión Ambiental y Gerencia de Proyectos, asesor externo, Bogotá, Colombia. Correo electrónico: asesor.utidj@gmail.com. Orcid: http://orcid.org/0000-0001-9917-2504

**** Ingeniero ambiental, especialista en Planeación Ambiental y Manejo Integral de los Recursos Naturales, asesor externo, Bogotá, Colombia. Correo electrónico: armando.galfaro@gmail.com. Orcid: http://orcid.org/0000-0001-9917-2504

***** Ingeniera ambiental, Universidad Central, Bogotá, Colombia. Correo electrónico: mduenase@ucentral.edu.co. Orcid: http://orcid.org/0000-0001-9917-2504


Resumen

El presente estudio contiene un análisis de datos que relaciona la carga orgánica presente en las plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) de la cuenca del río Bogotá y su incidencia en la generación de gases efecto invernadero (GEI) durante el proceso de depuración. Dentro del análisis se recopiló una serie de consideraciones técnicas relacionadas con la generación de GEI de las diferentes PTAR que hacen parte de la cuenca. De acuerdo con las características del sistema empleado en el tratamiento de las aguas residuales, se determina cuál proceso genera mayor aporte de emisiones, teniendo en cuenta el estado actual de cada planta. Para ello, se emplea la metodología nivel 1 del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) para los inventarios de GEI. Con base en los resultados obtenidos, se identifica cuáles sistemas de tratamiento empleados en las PTAR inciden en mayor proporción en la emisión de GEI.

Palabras clave: PTAR; GEI; aguas residuales; impacto ambiental

Abstract

The present study contains a data analysis that links the amount of organics in the wastewater treatment plant a in the basin of the Bogotá river and its incidence in the generation of greenhouse gases during the process of depuration. A series of technical consideration regarding the generations of greenhouse gases among different treatment plants are mentioned. Accordingly with the characteristics of the system employed in the wastewater treatment is determined which is the one generating a higher amount of emissions accounting the actual status of each plant. To achieve so, the level 1 methodology of the IPCC for greenhouse emissions is employed. Based on the results is determined which of the treatment systems used in the wastewater treatment plants are producing most of the greenhouse gases emissions.

Keywords: WTP; greenhouse gases; wastewater; environmental impact

Resumo

Este estudo contém uma análise de dados que relaciona a carga orgânica presente nas plantas de tratamento de águas residuais (PTAR) da bacia do rio Bogotá, Colômbia, e sua incidência na geração de gases de efeito estufa (GEE) durante o processo de depuração. Dentro da análise, foram compiladas considerações técnicas relacionadas com a geração de GEE das diferentes PTAR que fazem parte da bacia. De acordo com as características do sistema utilizado no tratamento das águas residuais, determina-se que processo gera maior contribuição de emissões, levando em conta o estado atual de cada planta. Para isso, emprega-se a meto dologia nível 1 do Grupo Intergovernamental de Especialistas sobre a Mudança do Clima para os inventários de GEE. Com base nos resultados obtidos, são identificados quais sistemas de tratamento empregados nas PTAR afetam em maior medida a emissão de GEE.

Palavras-chave: PTAR; GEE; águas residuais; impacto ambiental

INTRODUCCIÓN

A nivel mundial, las plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR), se construyen con el objetivo de dar cumplimiento con los parámetros contenidos en el marco regulatorio. Por tanto, la definición del sistema de tratamiento depende de la eficiencia del mismo para la remoción de agentes contaminantes [1,2]. Los sistemas existentes para el tratamiento de aguas residuales generan emisiones de gases efecto invernadero (GEI), lo anterior, en relación con que los procesos de remoción y biodegradación de la materia orgánica presente en el agua, objeto de tratamiento, repercuten en este impacto ambiental [3-6].

Las PTAR tienen como principal característica que, a eficiencias altas de remoción de carga orgánica, disminuyen las emisiones de gases efecto invernadero que se presentarán en las fases de proceso de tratamiento de aguas residuales [7-11]. Sin embargo, la función de distancia parametrizada podría utilizarse para establecer un sistema de referencia para la vigilancia del rendimiento de las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales-EDAR urbanas. La evaluación de eficiencia integrada ‒considerando múltiples dimensiones‒ y el análisis estadístico en una muestra grande permitió revelar las razones de las brechas de eficiencia. Los resultados de las pruebas estadísticas mostraron que la escala de las plantas, la tecnología y la capacidad del tratamiento terciario fueron importantes para explicar las disparidades de eficiencia. Las plantas a gran escala, las plantas con biorreactores o los procesos anaeróbico-anóxico-óxicos, y las plantas sin tratamiento terciario tendieron a ser más eficientes, lo que muestra la ventaja en cobeneficio de los contaminantes del agua y el control de GEI [12-14].

Para el presente estudio se estima, según la información obtenida ante la autoridad ambiental, que los municipios ubicados en cercanías a la cuenca del río Bogotá cuentan con plantas de tratamiento de aguas residuales que vierten sus líquidos sobre el cuerpo de agua en mención. Por tanto, la operación de estas PTAR repercute en las emisiones de gases efecto invernadero. Con base en los tipos de sistemas de tratamiento de aguas residuales empleados en las PTAR que vierten a la cuenca del río Bogotá, se identificaron los gases efecto invernadero que se generan en mayor proporción.

1. MATERIALES Y MÉTODOS

1.1 Ubicación de la cuenca del río Bogotá

La cuenca del río Bogotá se localiza en el departamento de Cundinamarca (Colombia), cuenta con una superficie total de 589.143 hectáreas, limitando al norte con el departamento de Boyacá y al sur con el departamento del Tolima. El río Bogotá nace en el municipio de Villapinzón a 3.300 m s. n. m., desde allí recorre 380 Km hasta el municipio de Girardot a 280 m s. n. m, donde entrega su caudal al río Magdalena [15,16].

1.2 Clasificación y localización de las PTAR en la cuenca del río Bogotá

Inicialmente se recopiló información de 62 plantas de tratamiento de agua residuales (PTAR) evidenciadas por la autoridad ambiental Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) de la cuenca del río Bogotá, de las cuales veintitrés se encuentran en operación, treinta en proceso de optimización, seis en construcción, dos no se encuentran operando y una en estudios previos (diseños). Teniendo en cuenta lo anterior, se procedió a realizar un filtro de los datos más significativos para realizar el correspondiente análisis, en concordancia con el objeto de este trabajo.

Con base en la información anterior y como objetivo de investigación se analizaron veintiocho plantas de tratamiento teniendo en cuenta la disponibilidad de la información (tipo de sistema, caudal de tratamiento, DBO, DQO, SST, actividad económica, estado actual y población) identificando así, en la figura 1, la localización de las PTAR a lo largo de la cuenca del río Bogotá [17].

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Ubicación de las PTAR en la cuenca del río Bogotá 

1.3 Caracterización de la información

Mediante los artículos de revisión y la metodología IPCC para realizar la estimación de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) de las plantas de tratamiento objeto de estudio, se tuvo en cuenta el procedimiento Tier 1, que permite incorporar valores por defecto para el factor de emisión y para los parámetros de proceso, dada la información que se obtuvo de cada planta [18-21].

1.4 Metodología IPCC, Tier 1

Para desarrollar la estimación de los GEI, se deben tener en cuenta las directrices del procedimiento Tier 1, realizando así la estimación del contenido total de carbono orgánico degradable en las aguas servidas, obteniendo la variable para el cálculo de las emisiones de CH4 [22].

Paso 1: cálculo total de materia orgánica degradable en las aguas residuales se emplea la ecuación (1)

(1)

Donde TOW: total de materia orgánica en las aguas residuales del año del inventario kg de DBO/año; P: población del país en el año del inventario; DBO: DBO per cápita especifico del país en el año del inventario, g/persona/día; 0,001: conversión de gramos de DBO a kilogramos de DBO; I: factor de corrección para DBO.

“El factor de emisión es una función del potencial máximo de producción (B0) de CH4 y del factor de corrección para el metano (MCF) para el sistema de tratamiento y eliminación de aguas residuales” [19], tomando como resultado la cantidad máxima de CH4 que puede generarse a partir de las aguas servidas a disposición de las plantas de tratamiento y la carga orgánica tratada.

Paso 2: para el factor de emisión de CH4 para cada vía o sistema de tratamiento y/o eliminación de aguas residuales se usa la ecuación (2)

(2)

Donde EFj: factor de emisión, kg de CH4/ kg de DBO; B0: capacidad máxima de producción de CH4 kg de CH4/kg de DQO; j: cada vía o sistema de tratamiento y/ eliminación; MCFj: factor corrector.

Paso 3: se plantea la medición de emisiones de CH4 producto de las aguas residuales mediante la ecuación (3):

(3)

Donde TOW = total de materia orgánica en las aguas residuales; S = componente orgánico separado como lodo; Ui = fracción de la población del grupo de ingresos i; Ti,j = grado de utilización de vía o sistema de tratamiento y/o eliminación j; EFj = factor de emisión, kg. de CH4/kg de DBO; R = cantidad de CH4 recuperada durante el año del inventario, kgCH4/año.

1.5 Estimación de GEI de acuerdo al sistema de tratamiento

Referente a los GEI generados en las plantas de tratamiento de aguas residuales, y para identificar las emisiones de acuerdo con el tipo de sistema empleado o existente en las PTAR, se realizó la consulta de diferentes autores.

Fuente: elaboración propia, basada en bibliografía [23-32]

Figura 2 Estimaciones de GEI (%) generados por PTAR 

Como se ilustra en la figura 2, con base en esta información consultada de diferentes fuentes, es posible inferir que, para sistemas aerobios, el compuesto de mayor proporción es el CO2 con un 97%, para mecanismos anaerobios es el CH4 con un 78% y para sistemas mixtos es el N2O con un 52 %.

2. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

2.1 Fracción de la población

En consideración a la estimación de población rural y urbana que se realiza en el presente artículo y, con el objetivo de identificar la fracción de ingresos de cada municipio U y el grado de utilización de la vía del tratamiento Tij que sugieren los expertos dentro de la metodología del IPCC (Tier I), se desarrolló una revisión de la información estadística poblacional con la que cuenta el DANE [33]. Teniendo en cuenta la información recopilada en cuanto a las proyecciones de ingresos del sector rural y urbano de cada municipio, se identificaron los valores U y Tij cotejando el valor propuesto por los expertos frente al porcentaje poblacional para cada uno de los casos, información que arrojó los resultados que se muestran en la tabla 1.

Tabla 1 Fracción poblacional estimada 

PTAR Ui Tij Porcentaje rural Porcentaje urbano PTAR Ui Tij Porcentaje rural Porcentaje urbano
Anapoima 0,27 0,38 57 43 Nemocón 0,26 0,37 58,21 41,79
Bojacá 0,09 0,45 19,6 80,4 Rosal 0,12 0,45 28,1 71,9
Cajicá 0,17 0,45 36,9 63,1 Subachoque 0,28 0,33 62,4 37,6
Calera 0,25 0,39 56,6 43,4 Suesca 0,23 0,44 50,36 49,64
Chía 0,097 0,45 21,5 78,5 Tabio 0,23 0,44 51,1 48,9
Chocontá 0,21 0,45 48,7 51,3 Tocancipá 0,26 0,38 57,09 42,91
Cogua 0,31 0,28 68,7 31,3 Ubaté 0,15 0,45 34,8 65,2
Faca 0,001 0,45 9,5 90,5 Zipa I 0,055 0,45 12,17 87,83
Funza 0,027 0,45 6,18 93,82 Zipa II 0,055 0,45 12,17 87,83
Gachancipá 0,19 0,45 41,77 58,23 CachipayIII 0,3 0,28 67,9 32,1
Guatavita 0,32 0,25 71,3 28,7 La Mesa 0,197 0,45 43,78 56,22
Madrid I 0,058 0,45 12,9 87,1 Sesquilé I 0,34 0,22 75,05 24,95
Madrid II 0,058 0,45 12,9 87,1 Sesquilé II 0,34 0,22 75,05 24,95
Mosquera 0,017 0,45 3,94 96,06 Bogotá 0,001 0,45 0,2 99,8

Fuente: elaboración propia.

Como se evidencia en los valores estimados de la tabla 1, Ui se incrementa cuando hay mayor población rural, caso contrario a lo que pasa con las cifras reportadas como Tij que su crecimiento se genera con el aumento del porcentaje que se referencia a nivel urbano.

2.2 Totalidad de materia orgánica degradable en las aguas residuales

De acuerdo con los parámetros definidos por el IPCC para estimar la cantidad total de materia orgánica degradable en las aguas servidas (población e índice de generación de DBO por persona), para este caso se incluye la población de cada municipio, el DBO per cápita prevista por los expertos (50 g/persona/día) y el factor de corrección para el DBO industrial adicional al que ingresan a las PTAR por intermedio de los alcantarillados (1,25).

Fuente: elaboración propia.

Figura 3 Materia orgánica degradable-población 

Como se muestra en la figura 3, el valor estimado para el TOW tiene una correlación con el incremento o la disminución de la población, situación por la cual se muestran mayores valores en aquellos municipios donde su población es mayor.

En la Tabla 2, se relacionan los datos obtenidos de la estimación realizada para el TOW, junto con las proyecciones de población para el año 2017 presentadas por el DANE [33].

Tabla 2 Población-materia orgánica degradable 

PTAR Población Actividad económica TOW PTAR Población Actividad económica TOW
Anapoima 13.713 Agropecuario 312.828 Nemocón 13.922 Minería 317.596
Bojacá 12.140 Agropecuario-turismo 276.944 Rosal 18.045 Agropecuario 411.652
Cajicá 58.198 Papel-madera 1.327.642 Subachoque 16.750 Agricultura 382.109
Calera 28.225 Minería 643.883 Suesca 18.011 Agricultura 410.876
Chía 132.691 Industrial 3.027.013 Tabio 28.373 Agricultura 647.259
Chocontá 26.562 Lácteos 605.946 Tocancipá 33.677 Industrial 768.257
Cogua 23.214 Lácteos 529.569 Ubaté 39.205 Lácteos 894.364
Facatativá 136.950 Industrial 3.124.172 Zipa I 65.101 Minería 1.485.108
Funza 78.156 Industrial 1.782.934 Zipa II 61.308 Agricultura 1.398.597
Gachancipá 15.223 Industrial-agrícola 347.275 Cachipay III 2.720 Agricultura 62.050
Guatavita 6.935 Agrícola 158.205 La Mesa 32.200 Agricultura 734.563
Madrid I 44.826 Industrial 1.022.589 Sesquilé I 3.668 Agropecuario 83.684
Madrid II 35.796 Industrial 816.600 Sesquilé II 11.244 Agropecuario 256.496
Mosquera 86.954 Lácteos-industrial 1.983.638 Bogotá 2.828.257 Industrial 64.519.611

Fuente: elaboración propia.

Teniendo en cuenta que el TOW establece la correlación total de materia orgánica en las aguas residuales, se consideró relacionar las actividades económicas principales de cada municipio, dado el impacto negativo que genera la incorporación de actividades a gran o mediana escala que pueden llegar a incidir en el incremento en la carga orgánica y por ende en la emisión de GEI. Dicho análisis se detalla más adelante. En cuanto a factores ambientales identificados, se puede concluir que las características del suelo presentan mayor incidencia en la generación de GEI, ya que de acuerdo a la actividad económica, se halló que los municipios donde se desarrollan actividades como agricultura, ganadería e industria presentan mayor emisión de CH4 y N20, con un porcentaje 49,71 % lo que genera impactos negativos para el desarrollo de la región y de su población, al punto que sectores de la academia e investigadores en el tema lo han denominado “catástrofe ecológica” [34-38].

2.3 Factor de emisión

Teniendo en cuenta que, para estimar este parámetro en una PTAR, se necesita del potencial máximo de producción (Bo) de CH4 y del factor de corrección para el metano (MCF), donde Bo corresponde al valor máximo de CH4 que puede generarse a partir de la cantidad de sustancias orgánicas (expresada en DBO y DQO) contenidas en las aguas servidas. Con base en lo anterior, para este caso no se cuenta con datos específicos donde se determine un valor Bo, por lo cual, se toma el valor por defecto que sugieren los expertos de 0,6 kg. de CH4/kg de DBO. De la misma forma, se estimó el valor correspondiente al MFC en consideración a los datos recomendados por los expertos, dentro de las directrices del IPCC de 2014 para los inventarios nacionales de GEI, que presentan los intervalos de la tabla 3.

Tabla 3 Valores propuestos para MFC [34] 

1 En base al dictamen de expertos de los autores principales de esta sección

Fuente: elaboración propia.

Como resultado de la aplicación de los datos sugeridos para determinar el factor de emisión, se obtuvieron las estimaciones presentadas en la tabla 4.

Tabla 4 Valores resultante factor de emisión 

PTAR Tipo de tratamiento Bo MFC Ef PTAR Tipo de tratamiento Bo MFC Ef
Anapoima Mixta 0,6 0,5 0,3 Nemocón Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Bojacá Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Rosal Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Cajicá Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Subachoque Aeróbico 0,6 0,8 0,48
Calera Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Suesca Anaeróbico 0,6 0,8 0,48
Chía Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Tabio Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Chocontá Mixta 0,6 0,3 0,18 Tocancipá Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Cogua Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Ubaté Mixta 0,6 0,5 0,3
Facatativá Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Zipa I Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Funza Aeróbico 0,6 0,3 0,18 Zipa II Anaeróbico 0,6 0,5 0,3
Gachancipá Mixta 0,6 0,3 0,18 Cachipay III Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Guatavita Aeróbico 0,6 0,3 0,18 La Mesa Anaeróbico 0,6 0,5 0,3
Madrid I Anaeróbico 0,6 0,8 0,48 Sesquilé I Aeróbico 0,6 0,3 0,18
Madrid II Anaeróbico 0,6 0,8 0,48 Sesquilé II Anaeróbico 0,6 0,8 0,48
Mosquera Anaeróbico 0,6 0,8 0,48 Bogotá Aeróbico 0,6 0,3 0,18

Fuente: elaboración propia.

Como se puede observar, los sistemas anaeróbicos son los que presentan mayor valor en lo referente al factor de la emisión, seguido de los mixtos y los aeróbicos. Esta situación resulta coherente con lo afirmado por el Banco Iberoamericano de Desarrollo que cita dentro de su nota técnica [39-41] sobre los organismos anaeróbicos que estos utilizan reacciones endógenas dado que no pueden obtener energía mediante respiración aeróbica y generan, como principales productos finales en su proceso de descomposición, el dióxido de carbono y el metano.

En condiciones aeróbicas, el carbono orgánico es oxidado y como producto final se obtiene CO2 y agua. Por el contrario, cuando este proceso de degradación ocurre en condiciones anaeróbicas, el CO2 actúa como aceptor de electrones y los principales productos finales son el dióxido de carbono y el metano [42-45].

2.4 Emisiones de gases efecto invernadero (GEI)

La metodología aplicada permite una estimación de las emisiones de CH4 en las plantas de tratamiento de aguas residuales, al ser este un GEI con potencial de calentamiento global veintiún veces superior al del CO2, hace que sea un compuesto de especial estudio debido al grado de afectación sobre el calentamiento global si se considera el efecto invernadero que produce [46,47]. Por otro lado, hay que tener en cuenta que las aguas residuales son una fuente de metano cuando son tratadas en medio anaeróbico, pero para el caso de las emisiones de dióxido de carbono procedentes de las aguas residuales no se consideran en las directrices del IPCC porque son de origen biogénico y no deben incorporarse en un consolidado de emisiones [48,49]

De acuerdo con lo anterior, la proyección de emisiones realizada incluyo el N2O y CO2 al considerar probable su presencia en las emisiones de GEI, en las proporciones mostradas en la figura 2. Teniendo en cuenta esta serie de variables, se relaciona la estimación de gases efecto invernadero del presente artículo, referenciando cada una de las variables consideradas dentro de la metodología propuesta (por municipio) que afectó a la cuenca del río Bogotá (tabla 5).

Tabla 5 Valores resultantes de factor de emisión 

PTAR DBO₅ afluente (mg/L) DQO (mg/L) CAUDAL (L/S) Carga orgánica DBO (Ton/mes) Afluente Carga orgánica DBO (Ton/mes) Efluente Total carga DBO removida (Ton/mes) población Tipo de tratamiento Actividad económica Ui Tij Bo MFC Ef TOW S CH4 CO2 N20 Total
Anapoima 348,50 379 18,57 16,94 2,92 14,02 13.713 Mixta Agropecuario 0,27 0,38 0,6 0,5 0,3 312.828 168.249 4450,1407 8527,21572 120260,389 133237,75
Bojacá 719,10 - 6,23 11,74 0,58 11,15 12.140 Aeróbico Agropecuario- turismo 0,09 0,45 0,6 0,3 0,18 276.944 133.831 1043,29512 1937,54808 0 2980,84
Cajicá 306,58 306 68,66 45,11 11,06 34,05 58.198 Aeróbico Papel-madera 0,17 0,45 0,6 0,3 0,18 1.327.642 408.589 12655,3599 23502,8112 0 36158,17
Calera 254,40 322.5 35,04 41,62 8,17 33,45 28.225 Aeróbico Minería 0,25 0,39 0,6 0,3 0,18 643.883 401.407 4255,45059 7902,97966 0 12158,43
Chía 275,20 286 99,99 80,54 15,02 65,52 132.691 Aeróbico Industrial 0,097 0,45 0,6 0,3 0,18 3.027.013 786.248 17605,6974 32696,2951 0 50301,99
Chocontá 205,70 499 44,99 23,72 4,30 19,42 26.562 Mixta Lácteos 0,21 0,45 0,6 0,3 0,18 605.946 233.006 6343,71082 12155,6136 171432,137 189931,46
Cogua 266,07 346 37,18 25,46 4,42 21,04 23.214 Aeróbico Lácteos 0,31 0,28 0,6 0,3 0,18 529.569 252.470 4329,4062 8040,3258 0 12369,73
Facatativá 442,60 356 161,90 181,69 68,33 113,36 136.950 Aeróbico Industrial 0,001 0,45 0,6 0,3 0,18 3.124.172 1.360.356 142,8691 265,328329 0 408,20
Funza 301,00 518 98,45 72,91 19,04 53,87 78.156 Aeróbico Industrial 0,027 0,45 0,6 0,3 0,18 1.782.934 646.429 2485,53505 4615,99366 0 7101,53
Gachancipá 255,54 232.5 28,07 18,65 3,95 14,69 15.223 Mixta Industrial-agrícola 0,19 0,45 0,6 0,3 0,18 347.275 176.334 2630,77856 5041,01281 71094,0338 78765,83
Guatavita 409,10 186.7 6,80 7,16 0,63 6,53 6.935 Aeróbico Agricultura 0,32 0,25 0,6 0,3 0,18 158.205 78.406 1149,09843 2134,03994 0 3283,14
Madrid I 236,40 444 50,59 22,41 7,04 15,37 44.826 Anaeróbico Industrial 0,058 0,45 0,6 0,8 0,48 1.022.589 184.470 10499,9628 2019,22361 942,304351 13461,49
Madrid II 485,70 - 40,41 51,10 10,61 40,49 35.796 Anaeróbico Industrial 0,058 0,45 0,6 0,8 0,48 816.600 485.825 4143,94942 796,91335 371,892897 5312,76
Mosquera 437,50 344 68,12 78,21 17,23 60,98 86.954 Anaeróbico Lácteos-industrial 0,017 0,45 0,6 0,8 0,48 1.983.638 731.717 4597,0532 884,048691 412,556056 5893,66
Nemocón 154,87 146 11,80 4,57 1,22 3,35 13.922 Aeróbico Minería 0,26 0,37 0,6 0,3 0,18 317.596 40.255 4802,42506 8918,78939 0 13721,21
Rosal 393,80 - 21,38 21,78 3,01 18,77 18.045 Aeróbico Agropecuario 0,12 0,45 0,6 0,3 0,18 411.652 225.220 1812,11822 3365,3624 0 5177,48
Subachoque 287,60 433.5 11,18 7,95 3,29 4,66 16.750 Aeróbico Agricultura 0,28 0,33 0,6 0,8 0,48 382.109 55.944 14466,0744 26865,5668 0 41331,64
Suesca 538,00 297.7 18,47 25,53 4,31 21,22 18.011 Anaeróbico Agricultura 0,23 0,44 0,6 0,8 0,48 410.876 254.676 7587,54883 1459,14401 680,933869 9727,63
Tabio 210,38 217 18,92 10,24 2,78 7,46 28.373 Aeróbico Agricultura 0,23 0,44 0,6 0,3 0,18 647.259 89.482 10160,4586 18869,4232 0 29029,88
Tocancipá 279,80 276 46,17 33,39 4,48 28,91 33.677 Aeróbico Industrial 0,26 0,38 0,6 0,3 0,18 768.257 346.931 7492,85908 13915,3097 0 21408,17
Ubaté 425,50 - 45,89 51,43 27,15 24,28 39.205 Mixta Lácteos 0,15 0,45 0,6 0,5 0,3 894.364 291.367 12210,6828 22676,9824 329980,908 364868,57
Zipa I 501,60 471 82,45 103,85 14,98 88,88 65.101 Aeróbico Minería 0,055 0,45 0,6 0,3 0,18 1.485.108 1.066.529 1864,76906 3463,14253 0 5327,91
Zipa II 383,10 341 57,29 57,73 7,01 50,72 61.308 Anaeróbico Agricultura 0,055 0,45 0,6 0,5 0,3 1.398.597 608.632 5865,49329 1127,97948 526,390423 7519,86
Cachipay III 40,03 90 1,5 0,15563664 0,08954064 0,066096 2.720 Aeróbico Agricultura 0,3 0,28 0,6 0,3 0,18 62.050 793 926,203542 1720,09229 0 2646,30
La Mesa 270 - 20 13,9968 1,60704 12,38976 32.200 Anaeróbico Agricultura 0,197 0,45 0,6 0,5 0,3 734.563 148.677 15581,6217 2996,46571 1398,35066 19976,44
Sesquilé I 194,37 164 2,46 1,23936532 0,39565066 0,84371466 3.668 Aeróbico Agropecuario 0,34 0,22 0,6 0,3 0,18 83.684 10.125 990,407855 1839,32887 0 2829,74
Sesquilé II 180,3 342.6 7,52 3,51437875 0,6069759 2,90740285 11.244 Anaeróbico Agropecuario 0,34 0,22 0,6 0,8 0,48 256.496 34.889 4972,85852 956,318945 446,282175 6375,46
Bogotá 264 564 5000 3421,44 1931,04 1490,4 2.828.257 Aeróbico Industrial 0,001 0,45 0,6 0,3 0,18 64.519.611 17.884.800 3777,41965 7015,20793 0 10792,63

Fuente: elaboración propia.

Tomando la información referida en la tabla 5, se presenta, a continuación, el comportamiento de los GEI en cada una de las PTAR para determinado municipio.

Fuente: elaboración propia.

Figura 4 Resultados emisiones GEI PTAR cuenca río Bogotá 

De la figura 4 se puede afirmar que el comportamiento de cada uno de los componentes varía con relación al tipo de tratamiento que posee cada municipio. Aquellos sistemas que tienen un proceso aeróbico presentan mayor emisión de CO2 frente al CH4; para el caso del sistema anaeróbico su mayor emisión es de CH4 frente al CO2 y N2O; respecto al mixto, el valor más alto lo reporta el N2O seguido del CO2 y el CH4. Estas cifras al ser analizadas frente a los argumentos presentados en la figura 2 presentan coherencia en cuanto a su comportamiento en materia de proporción de componente.

Fuente: elaboración propia.

Figura 5 Resultados de porcentajes de GEI según el sistema de tratamiento 

Respecto al porcentaje de emisiones de GEI en las PTAR, con base en el sistema de tratamiento empleado, se obtuvo que las plantas mixtas emiten un 4,11 % de estos, seguido por el sistema aerobio con un 41,68 % y, por último, las plantas anaerobias con un 54,19 %. En el sistema aeróbico la emisión de metano es alta debido a que las PTAR que poseen este sistema usan tecnologías de zanjas de oxidación y lagunas aireadas en su mayoría, por lo tanto las emisiones generadas por los sistemas mixtos es baja y únicamente se evidencian en tres PTAR que hacen parte del presente estudio, y la población de cada una de éstas no supera los 26.562 habitantes. La relación de GEI y el sistema de tratamiento de aguas residuales se ve en la figura 5.

Fuente: elaboración propia.

Figura 6 Resultados de GEI según el sistema de tratamiento 

En la figura 6 se puede identificar que se emite más metano en plantas aeróbicas, anaeróbicas y mixtas. En cuanto a N2O, la emisión es más baja ya que para los procesos aeróbicos su valor es de cero debido a la nitrificación, el cual es un proceso aeróbico que convierte el amoníaco y otros compuestos nitrogenados en nitrato (NO3-), mientras que la desnitrificación se produce bajo condiciones anóxicas (sin oxígeno libre) e implica la conversión biológica del nitrato en gas di-nitrógeno (N2). El óxido de nitrógeno puede ser un producto intermedio de ambos procesos, pero suele asociarse más a menudo con la desnitrificación. Sin embargo, se evidencia que el sistema anaeróbico es donde hay mayor cantidad de emisión [50]. El porcentaje de emisión por tipo de actividad económica se ilustra en la figura 7.

Fuente: elaboración propia.

Figura 7 Resultados de porcentaje GEI según la actividad económica 

En cuanto a las emisiones por actividad económica, las plantas que se ubican en la cuenca media son las que más GEI producen; el 49,70 % proviene de la actividad económica que desarrollan los cuales son la agricultura, la ganadería y la industria, seguido de esto están las PTAR de la cuenca alta que tienen como actividad económica principal la agricultura con un 41,87 % de emisión y finalmente las PTAR de la cuenca baja se representan con un 3,94 % de emisión allí la actividad principal es el turismo; se atribuye este porcentaje de emisión debido a la existencia única de tres PTAR.

Como se aprecia en la figura 8, se relaciona la dispersión de los GEI a lo largo de la cuenca del río Bogotá, según las emisiones de las PTAR objeto de estudio, se observa una mayor afectación de estos gases en la cuenca media y en la cuenca alta.

Fuente: elaboración propia.

Figura 8 Mapa de dispersión de GEI en la cuenca del río Bogotá 

En lo referente al impacto directo de la población sobre la generación de vertimientos y, por ende, en las emisiones de GEI, se evidencia la correlación respecto a lo obtenido en la figura 3, esto porque los municipios con actividad agrícola, pecuaria y, en este caso en particular, industria láctea, relacionan mayor uso del recurso, es decir, aumento en el consumo, generación de desechos, aguas residuales y, por último, generación de gases efecto invernadero. Para más detalle en la tabla 5 se comparan los datos de la actividad económica, el DQO y DBO. Por tanto, con base en los resultados obtenidos, y de acuerdo con la bibliografía relacionada, se concluye que los sistemas mixtos y anaerobios por su alto potencial de generación de CH4, pueden ser aprovechados para generación de energía mediante la implementación de tecnología que garantice su captura y posterior incineración.

3. CONCLUSIONES

Respecto a la carga orgánica del agua residual manejada en las PTAR relacionadas en la bibliografía, no es claro si dicha medición corresponde a la materia orgánica que ingresa al sistema o si hace referencia a la tratada. Por tanto, para el presente artículo se tuvo en cuenta la carga que ingresa a las plantas de tratamiento de aguas residuales.

Para el presente trabajo no se incluyeron las emisiones generadas por los equipos y el consumo de energía propio de la operación de las plantas de tratamiento, contrario a lo evidenciado en la bibliografía. Esta información fue excluida dado que la carga orgánica del agua residual genera mayor variedad de gases objeto de estudio.

Las plantas de tratamiento que incluyen lagunas para la remoción de carga orgánica, de acuerdo con la bibliografía, no son sistemas óptimos para estimar las emisiones de GEI, pues el área total de dicha estructura no permite capturar en su totalidad los gases generados. Por tanto, dicho sistema tiene como característica ser un generador de CO2.

Por último, se identificó en la bibliografía consultada, al igual que en las PTAR ubicadas en la ronda del río Bogotá, que las plantas de tratamiento de aguas residuales no poseen información relacionada con redes exclusivas de alcantarillado, lo que significa que gran parte de estas cuentan con sistemas combinados que aportan aguas lluvias al agua residual objeto de tratamiento. Esta situación incide en la dilución o, en su defecto, en el aumento de la carga orgánica del vertimiento, alterando así las condiciones para estimar las emisiones de gases efecto invernadero en los sistemas de tratamiento.

REFERENCIAS

[1] O. Ashrafi et al., “Wastewater treatment in the pulp-and-paper industry: A review of treatment processes and the associated greenhouse gas emission”, Journal of Environmental Management, 158, pp.146-157, 2015. [ Links ]

[2] R. Parra et al., “Estimación de factores de emisión de gases de efecto invernadero en una planta de tratamiento de aguas residuales”, Revista Boliviana de Quimica, vol. 27, n.° 2, pp. 81-88, 2010. [ Links ]

[3] Z. Bao et al., “Assessment of greenhouse gas emission from A/O and SBR wastewater treatment plants in Beijing, China”, International Biodeterioration and Biodegradation, vol. 108, pp. 108-114, 2016. [ Links ]

[4] R. Marques et al ., “Assessment of online monitoring strategies for measuring N2O emissions from full-scale wastewater treatment systems“, Water Research, vol. 99, pp. 171-179, 2016. [ Links ]

[5] R. Boioccgi et al., “Control of wastewater N2O emissions by balancing the microbial communities using a fuzzy-logic approach“, IFAC-PapersOnLine, vol. 49, n.° 7, pp. 1157-1162, 2016. [ Links ]

[6] I. Benitez, y Blanco, “Recuperación de metano y reducción de emisiones en PTAR Nuevo Laredo, Tamaulipas, México”. TYCA, pp 88, 2017. [ Links ]

[7] Y. Lorenzo-Toja et al ., “Beyond the conventional life cycle inventory in wastewater treatment plants,” Science of the Total Environment, vol. 553, pp. 71-82, 2016. [ Links ]

[8] B. Meléndez et al ., “Estudio evaluativo del manejo de biosólidos para el caso de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR) El Salitre,” [En línea], Disponible: http://ridum.umanizales.edu.co:8080/xmlui/handle/6789/2280Links ]

[9] D. Kyung et al ., “Estimation of CO2 emission from water treatment plant - Model development and application,” Journal of Environmental Management, vol. 131, pp. 74-81, 2013. [ Links ]

[10] C. Baresel et al ., “Comparison of nitrous oxide (N2O) emissions calculations at a Swedish wastewater treatment plant based on water concentrations versus off-gas concentrations,” Advances in Climate Change Research, vol. 7, n.° 3, pp. 1-7, 2016. [ Links ]

[11] D. Blanco et al ., “Análisis de la huella de carbono en una planta de tratamiento de agua tipo carrusel”, Tecnoagua, marzo-abril, 2014. [ Links ]

[12] C. Wei-Hsianh et al ., “Comparing volatile organic compound emissions during equalization in wastewater treatment between the flux-chamber and mass-transfer methods”, Process Safety and Environmental Protection, vol.109, pp. 410-419, 2017. [ Links ]

[13] O. Ashrafi, L. Yerushalmi y F. Haghighat, “Mathematical modeling of GHG emission in wastewater treatment plants: steady-state vs. dynamic”, presentado en EIC Climate Change Technology Conference, Montreal, 2013. [ Links ]

[14] SERVICOMUNAL S.A., “Estimación de emisiones atmosféricas”, de Proyecto “Planta de Tratamiento de Aguas Servidas Colina”, Santiago de Chile, Sustentable.cl S.A., 2009. [ Links ]

[15] Alcaldía de Bogotá et al ., “Inventario de emisiones de gases efecto invernadero para la región Cundinamarca-Bogotá,” [En línea], Disponible: http://www.oab.ambientebogota.gov.co/es/documentacion-e-investigaciones/resultado-busqueda/inventario-de-emisiones-de-gases-efecto-invernadero-para-la-region-bogota-cundinamarcaLinks ]

[16] CDIM y ESAP, “Plan de Ordenamiento Territorial: conceptos básicos de elaboración y aspectos relevantes para su revisión y ajuste 2017,” [En línea], Disponible: http://cdim.esap.edu.co/bancomedios/Documentos%20PDF/pot_%20lenguazaque_.pdf. [ Links ]

[17] Essere Ltda., “Estudios y diseños de obras de rehabilitacion y prediseños de ampliacion de 19 PTAR”, Bogotá, 2005. [ Links ]

[18] A. Pulido et al ., Inventario nacional y departamental de gases efecto invernadero- Colombia, Bogotá: Puntoaparte Bookvertising, 2016. [ Links ]

[19] OCDE et al ., Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, Hayama: IGES, 2006. [ Links ]

[20] A. Meneses y E. Hernández, “Identificación de emisiones directas e indirectas de gel en el sector tratamiento y disposición de aguas residuales: bases para la formulación de proyectos mdl en ptar”, Bistua, vol. 2, n.° 1, pp. 60-69, 2004. [ Links ]

[21] M. Vargas et al ., “Inventario de emisiones de gases de efecto invernadero: un insumo en la gestión del Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR)”, Gestión y Ambiente, vol. 18, n.° 1, pp. 61-79, 2015. [ Links ]

[22] S. Eggleston et al., “Tratamiento y eliminación de aguas residuales”, en Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, Vol. 5, p. 31, 2006. [ Links ]

[23] A. Prata et al ., “Wind friction parametrisation used in emission models for wastewater treatment plants,” Water Research, vol. 124, pp. 49-66, 2017. [ Links ]

[24] C. Wen-Hsi et al ., “Volatile organic compound emissions from wastewater treatment plants in Taiwan: Legal regulations and costs of control,” Journal of Environmental management, vol. 88, n.° 4, pp. 1485-1494, 2007. [ Links ]

[25] A. Aboobakar et al ., “Nitrous oxide emissions and dissolved oxygen profiling in a full-scale nitrifying activated sludge treatment plant,” Water Research, vol. 47, n.° 2 pp. 524-534, 2013. [ Links ]

[26] P. Czepiel et al ., “Methane Emissions from Municipal Wastewater Treatment Processes,” Environmental Science Technologyc, vol. 27, n.°12, pp. 2472-2477, 1993. [ Links ]

[27] X. Wang et al ., “Greenhouse gas emissions from landfill leachate treatment plants: A comparison of young and aged landfill,” Waste Management, vol. 37, n.° 7, pp. 1-9, 2014. [ Links ]

[28] C. Zhang et al ., “Emission factor for atmospheric ammonia from a typical municipal wastewater treatment plant in South China,” Environmental Pollution, vol. 220, pp. 963-970, 2017. [ Links ]

[29] P. Pereira et al., “Controlling factors of nitrous oxide emissions from a conventional activated sludge wastewater treatment plant,” Engevista, vol. 17, n.° 3, pp. 375-384, 2015. [ Links ]

[30] Z. Bao et al., “Characteristic of direct CO2 emissions in four full-scale wastewater treatment plants,” Desalination and Water Treatment, vol. 54, n.° 4-5, pp. 1070-1079, 2015. [ Links ]

[31] S. Zeng et al ., “ Efficiency a ssessment of u rban w astewater t reatment plants in China: Considering greenhouse gas emissions,” Resources, Conservation and Recycling, vol. 120, 2016. [ Links ]

[32] M. J. Kampschreur et al ., “Dynamics of nitric oxide and nitrous oxide emission during full-scale reject treatment,” Water Research, vol. 42, n.° 3, pp. 812-826, 2008. [ Links ]

[33] Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE), Proyecciones de población [En línea], Disponible: http://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-y-poblacion/proyecciones-de-poblacion. [ Links ]

[34] D. Nolasco, “Desarrollo de proyectos MDL en plantas de tratamiento de aguas residuales”, Banco Interamericano de Desarrollo, 2010. [ Links ]

[35] J. P. Miranda et al., “El análisis del ciclo de vida aplicado a las plantas de tratamiento de aguas residuales,” Ciencia y Sociedad República Dominicana, vol. 41, n.° 3, pp. 617-636, 2016. [ Links ]

[36] Global Meethane Initiative, “El metano de las aguas residuales municipales: Reducir emisiones, avanzar en la recuperación y aprovechar oportunidades”, [En línea], Disponible: https://www.globalmethane.org/documents/ww_fs_spa.pdf, 2012. [ Links ]

[37] R. P. Fort, “Emisión de gases de efecto invernadero en el tratamiento de aguas residuales mediante humedales construidos,” Tesis, Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona, 2012. [ Links ]

[38] A. R. Caballero et al ., “Evaluation of process conditions triggering emissions of green-house gases from a biological wastewater treatment system,” Science of the Total Environment, vol. 493, pp. 384-391, 2014. [ Links ]

[39] D. A. Nolasco, “Desarrollo de proyectos MDL en plantas de tratamiento de aguas residuales,” Banco Iberoamericano de Desarrollo, [En línea], Disponible: https://publications.iadb.org/es/publicacion/15225/desarrollo-de-proyectos-mdl-en-plantas-de-tratamiento-de-aguas-residuales, 2010. [ Links ]

[40] M. A. Jurado y I. D. Mercado, “Emisiones de gases de efecto invernadero: ¿Las ecotecnologías, soluciones a un problema ambiental?,” Retema, noviembre-diciembre, vol. 23, pp. 54-61, 2010. [ Links ]

[41] M. Goro et al ., “Estimation of the effects of chemically-enhanced treatment of urban sewage system based on life-cycle management,” Sustainable Cities and Society, vol. 9, pp. 23-31, 2013. [ Links ]

[42] K. Y. Park et al ., “Emission and Control of Nitrous Oxide from a Biological Wastewater Treatment System with Intermittent Aeration,” Journal of Bioscience and Bioengineering, vol. 90, n.° 3, pp. 247-252, 2000. [ Links ]

[43] M. Shoeib et al ., “Emission of poly and perfluoroalkyl substances, UV-filters and siloxanes to air from wastewater treatment plants,” Environmental Pollution, pp. 1-10, 2016. [ Links ]

[44] D. de Hass et al ., “Energy and Greenhouse Footprints of Wastewater Treatment Plants in South-East Queensland,” Australian Water Association, [En línea], Disponible: https://www.researchgate.net/publication/43528396_Energy_and_greenhouse_footprints_of_wastewater_treatment_plants_in_South-east_Queensland, 2009. [ Links ]

[45] T. Pan et al ., “Estimate of life-cycle greenhouse gas emissions from a vertical subsurface flow constructed wetland and conventional wastewater treatment plants: A case study in China,” Ecological Engineering, vol. 37, n.° 2, pp. 248-254, 2011. [ Links ]

[46] N. Salinas y C. Bustos, “Estudio de políticas, medidas e instrumentos para la mitigación de gases de efecto invernadero en el sector aguas residuales en México,” Ciudad de México D.F., 2012. [ Links ]

[47] M. A. Martínez Prado, “Estimación de las emisiones de gases de efecto invernadero para el estado de Durango, México,” Revista Mexicana de Ingeniería Química, vol. 15, n.° 2, pp. 575-601, 2016. [ Links ]

[48] M. G. Melgarejo Ramírez, “Evaluación de emisiones de N2O en sistemas de tratamiento de aguas residuales,” Tesis, Escola de Camins, Barcelona, 2016. [ Links ]

[49] J. B. Carrasco Leal (consultor), “Factores de emisión considerados en la herramienta de cálculo de la huella de carbono corporativa,” [En línea], Disponible: https://www.acueducto.com.co/wps/html/resources/2018ag/huella_carbono/informe_gei/6_anexo_3Factores_Emision_Herramienta_Inventario_GEI_EAB_2014.pdf , 2015. [ Links ]

[50] L. Delgado et al ., “Huella de carbono de la regeneración de agua,” [En línea], Disponible: http://www.veoliawatertechnologies.es/vwst-iberica/ressources/documents/1/32563,Huella-carbono_TA_JUNIO2012.pdf. ,2012. [ Links ]

* Artículo de revisión derivado del proyecto de investigación titulado Análisis multidimensional de sistemas de tratamiento de aguas residuales en la cuenca del río Bogotá. Influencia de la presión atmosférica y temperatura. Tiempo de ejecución: seis meses. Ente financiador: Universidad Central, Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas.

Recibido: 13 de Noviembre de 2018; Aprobado: 16 de Abril de 2018

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons