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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[CUATRO ÍNDICES DE CONTAMINACIÓN PARA CARACTERIZACIÓN DE AGUAS CONTINENTALES. FORMULACIONES Y APLICACIÓN]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[In this paper four indices of contamination, which qualify different water aspects are presented. Such indices allow for an overall assessment of the enviromental status of the water bodies. These indices have been derived from acumulative experiences in hidrobiological monitoring in the Colombian Petroleum Industry for six years. Multivariable estatistics was used. The indices were developed based on legislation from several countries, in accordance with the concentration of the different parameteres and water usages. This indices of contamination (ICO) are: ICOMI (mineralization), ICOMO (organics contamination), ICOSUS (suspended solids) and ICOTRO (trophia system). The indices are easy to estimate (mathematically and/or graphically) and allow the identification the type of environmental problem, existing as demostrated with examples and the near to zero correlations found. Thanks to the minimun number of variables, the aplication of these indices also disminishes monitoring and evaluation costs. In view of the adventages above mentioned it is worth considering integrating the indices in to the national legislation.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="Verdana">     <p>    <center><font size=4 face="verdana"><b>CUATRO &Iacute;NDICES DE CONTAMINACI&Oacute;N PARA CARACTERIZACI&Oacute;N DE AGUAS CONTINENTALES. FORMULACIONES Y APLICACI&Oacute;N</b></font></center></p>     <p align="center">A. RAM&Iacute;REZ<sup>1</sup> ,  R. RESTREPO<sup>*2</sup>,  y G. VI&Ntilde;A<sup>3</sup></p>      <p align="center"><sup>1</sup>Ecotest Ltda., Carrera 15 # 29-37 Of. 401, Santaf&eacute; de Bogot&aacute;, Colombia.</p>     <p align="center"><sup>3</sup>BP Exploration, Po Box 59824, Santaf&eacute; de Bogot&aacute;, Cundinamarca, Colombia.</p>      <p align="center"><sup>2</sup> Ecopetrol -Instituto Colombiano del  Petr&oacute;leo, A.A. 4185  Bucaramanga, Santander, Colombia.</p>     <p align="center">E-mail: <a href="mailto:rrestrep@infantas.ecp.com">rrestrep@infantas.ecp.com</a>.</p>     <p align="center"><sup>*</sup> <i>A quien debe ser enviada la correspondencia</i></p> <hr>      <p><font size="3"><b>RESUMEN</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En este documento se formulan cuatro <i>&iacute;ndices de contaminaci&oacute;n, </i>los cuales califican diferentes cualidades de las aguas y, por lo tanto, complementan el panorama ambiental de un curso h&iacute;drico, tal como lo demuestra la correlaci&oacute;n pr&oacute;xima a cero entre ellos. Los mismos han sido propuestos a partir de la experiencia acumulada en programas de monitoreo hidrobiol&oacute;gicos, implementados por la industria petrolera en Colombia por m&aacute;s de seis a&ntilde;os y en los resultados arrojados por estad&iacute;sticas multivariadas. Los &iacute;ndices se desarrollaron con base en legislaciones de diversos pa&iacute;ses, acordes con las concentraciones de las distintas variables y los usos potenciales de las aguas. Dichos &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n (ICO) son: ICOMI o de mineralizaci&oacute;n, ICOMO o de contaminaci&oacute;n org&aacute;nica, ICOSUS relativo a los s&oacute;lidos suspendidos, e ICOTRO o trofia del sistema. Los &iacute;ndices son de f&aacute;cil estimaci&oacute;n (matem&aacute;tica o gr&aacute;ficamente) y permiten puntualizar el tipo de problema ambiental existente, tal como se observa en la aplicaci&oacute;n desarrollada. En virtud al reducido n&uacute;mero de variables involucradas (8), la aplicaci&oacute;n de estos &iacute;ndices representa claras ventajas econ&oacute;micas, por lo que ser&iacute;a muy importante vincularlos a la legislaci&oacute;n ambiental nacional.</p>     <p><b><i>Palabras claves</i></b>: <i>Contaminaci&oacute;n, &iacute;ndices de calidad de las aguas, diagn&oacute;stico ambiental, impacto ambiental</i>.</p> <hr>      <p><font size="3"><b>ABSTRACT</b></font></p>     <p>In this paper four <i>indices of contamination, </i>which qualify different water aspects are presented. Such indices allow for an overall assessment of the enviromental status of the water bodies. These indices have been derived from acumulative experiences in hidrobiological monitoring in the Colombian Petroleum Industry for six years. Multivariable estatistics was used. The indices were developed based on legislation from several countries, in accordance with the concentration of the different parameteres and water usages. This indices of contamination (ICO) are: ICOMI (mineralization), ICOMO (organics contamination), ICOSUS (suspended solids) and ICOTRO (trophia system). The indices are easy to estimate (mathematically and/or graphically) and allow the identification the type of environmental problem, existing as demostrated with examples and the near to zero correlations found. Thanks to the minimun number of variables, the aplication of these indices also disminishes monitoring and evaluation costs. In view of the adventages above mentioned it is worth considering integrating the indices in to the national legislation.</p>     <p><b><i>Keywords</i></b>: <i>contamination, indices of water quality, environmental assessment, environmental impact</i>.</p> <hr>      <p><font size=3><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p>Desde hace varias d&eacute;cadas se han propuesto y empleado los &iacute;ndices de Calidad de las Aguas (ICA), los cuales tienen como prop&oacute;sito simplificar en una expresi&oacute;n num&eacute;rica las caracter&iacute;sticas positivas o negativas de cualquier fuente de agua (Mart&iacute;nez de Bascaran, 1976, Prat <i>et al. </i>1986, MOPT 1992).</p>      <p>Los ICA tienen como objeto la estimaci&oacute;n de un n&uacute;mero generalmente entre 0 y 1, &oacute; 0 y 100, que define el grado de calidad de un determinado cuerpo l&oacute;tico continental. Con ello se pretenden reconocer, de una forma &aacute;gil y f&aacute;cil, problemas de contaminaci&oacute;n, sin tener que recurrir a la observaci&oacute;n de cada una de las numerosas variables fisicoqu&iacute;micas determinadas. Las bondades resultan mayores cuando se eval&uacute;a una cantidad amplia de cursos h&iacute;dricos, o incluso, si solamente se estudia uno, pero en forma peri&oacute;dica.</p>      <p>Algunas de las variables incluidas en estos &iacute;ndices merecen no obstante ser cuestionadas como es el caso de la temperatura, por cuanto su valor se modifica de forma natural con la altitud y las &eacute;pocas clim&aacute;ticas. De igual modo, las impurezas aparentes constituyen una variable cualitativa subjetiva al observador, que incluye entre otros, olor o apariencia. Al respecto, Behar <i>et al. </i>(1997) plantean inquietudes por la presencia de la temperatura y los nitratos en el ICA.</p>      <p>Prat <i>et al. </i>(1986) encontraron las siguientes incongruencias en un estudio realizado en aguas espa&ntilde;olas: cursos con alta conductividad pero a la vez con alta concentraci&oacute;n de ox&iacute;geno, conduc&iacute;an a valores excesivamente bajos del IA por ellos utilizado (ISQA); bajas correlaciones entre la demanda qu&iacute;mica del ox&iacute;geno (DQO) y el ICA sugieren que se puede prescindir de la DQO; no existe correlaci&oacute;n entre el ICA y el &iacute;ndice biol&oacute;gico de taxones presentes; la ponderaci&oacute;n de algunos par&aacute;metros es excesiva.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Un interrogante mayor a los ya planteados, lo representa el hecho de conjugar en un &uacute;nico registro una inmensa cantidad de variables que denotan problemas de contaminaci&oacute;n ampliamente dis&iacute;miles. A manera de ejemplo, tres cursos h&iacute;dricos diferentes podr&iacute;an obtener una calificaci&oacute;n de 0,6, la cual se&ntilde;ala una condici&oacute;n regular en sus aguas; en el primero de ellos bien podr&iacute;a ocurrir alta temperatura, s&oacute;lidos inorg&aacute;nicos y turbiedad, en el segundo elevada demanda bioqu&iacute;mica de ox&iacute;geno (DBO) y coliformes totales, y en el tercero valores medios de todas las variables que conforman el &iacute;ndice. Es claro entonces, que las situaciones ambientales definidas en cada curso son completamente distintas, situaci&oacute;n que no discriminan generalmente los &iacute;ndices de calidad de las aguas.</p>      <p>Si bien el desarrollo de los ICA ha jugado un papel muy importante en el contexto ecol&oacute;gico y medio ambiental, sus debilidades constituyen un obst&aacute;culo importante para su aplicaci&oacute;n, ya que al concentrarse en un &uacute;nico n&uacute;mero la cualidad de un cuerpo de agua, se produce una inmensa p&eacute;rdida de informaci&oacute;n (en concordancia con Behar <i>et al. </i>1997), y con ello, se enmascara la condici&oacute;n real y los cambios que se suceden sobre un curso h&iacute;drico.</p>      <p>Es importante recalcar lo anterior, puesto que se pretende relacionar estos &iacute;ndices con indicadores biol&oacute;gicos de contaminaci&oacute;n (Prat <i>et al., </i>1986, Z&uacute;&ntilde;iga <i>et al., </i>1994). No obstante, un ICA bajo (por ejemplo, menor a 0,5), tan s&oacute;lo permite asociar la presencia-abundancia de una determinada especie o taxon, a una condici&oacute;n "regular general", mas no a un problema de contaminaci&oacute;n particular, como por ejemplo contaminaci&oacute;n org&aacute;nica. Para lograr esto &uacute;ltimo, tendr&iacute;a que retornarse a la matriz de variables fisicoqu&iacute;micas y observar el comportamiento de numerosas variables, hecho que debilita la utilidad de los ICA.</p>      <p>En raz&oacute;n de las limitaciones manifiestas en los ICA, se presentan en este documento las formulaciones y fundamentaciones para el empleo de cuatro &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n (ICO), los cuales son complementarios en sentido ecol&oacute;gico y, por lo tanto, permiten precisar problemas ambientales, as&iacute; como profundizar en la identificaci&oacute;n de especies con potencial indicador.</p>      <p><font size=3><b>METODOLOG&Iacute;A</b></font></p>     <p>Como punto de partida para la formulaci&oacute;n y consolidaci&oacute;n de los &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n, se tomaron como base los siguientes estudios limnol&oacute;gicos, llevados a cabo por grupos de la industria petrolera en el pa&iacute;s y de los cuales los autores formaron parte:</p>  <ol>-L&iacute;nea Base del Oleoducto de Colombia (Oleoducto de Colombia -Ecopetrol, ICP 1993): comprende 31 variables en tres &eacute;pocas de monitoreo, sobre un total de 16 cuerpos l&oacute;ticos y 33 estaciones en l&eacute;nticos. Se localiza entre la Estaci&oacute;n de Vasconia, en Puerto Boyac&aacute; y el terminal petrolero de Cove&ntilde;as.    </ol>  <ol>-Monitoreo del campo Cusiana -Cupiagua (BP. Exploration -Ecotest 1996a): incluye 35 variables muestreadas en 31-37 estaciones de sistemas l&oacute;ticos, en seis oportunidades. Comprende las cuencas de los r&iacute;os &Uacute;nete, Cusiana y T&uacute;a, en la vertiente del R&iacute;o Meta.    </ol>  <ol>-Monitoreo del Bloque Piedemonte (BP. Exploration -Ecotest 1996b): de 24 a 27 cursos l&oacute;ticos, 34 variables fisicoqu&iacute;micas, en 4 &eacute;pocas de muestreo. Sobre el Piedemonte casanare&ntilde;o en las cuencas de los r&iacute;os Pauto, Cravo Sur y Charte.    </ol>  <ol>-Monitoreo del corredor del oleoducto El Porvenir -Vasconia (Ocensa -Ecotest 1996), con 28 variables fisicoqu&iacute;micas, sobre 25 estaciones en cuerpos de agua l&oacute;ticos y en tres &eacute;pocas de muestreo.    </ol>  <ol>-Monitoreo del corredor del Oleoducto Cusiana -Cove&ntilde;as (Ocensa -Ecotest en preparaci&oacute;n): tiene lugar en 74 cursos l&oacute;ticos, sobre 26 variables fisicoqu&iacute;micas. Se ha tomado la informaci&oacute;n relativa al primero de tres mu&eacute;streos (julio 1996).    ]]></body>
<body><![CDATA[</ol>      <p>En todos los estudios referidos, se llev&oacute; a cabo una caracterizaci&oacute;n fisicoqu&iacute;mica de las aguas mediante An&aacute;lisis de Componentes Principales (ACP). Esta estad&iacute;stica tiene como prop&oacute;sito reducir un espacio multivariado (ej: numerosas variables fisicoqu&iacute;micas) a unos pocos ejes o componentes explicando un alto porcentaje de la varianza total (Overall and Klett, 1972; Kendall, 1975; Johnson and Wichern, 1982).</p>      <p>Esta t&eacute;cnica ha sido ampliamente reconocida a nivel mundial en la caracterizaci&oacute;n fisicoqu&iacute;mica de arroyos (Boulton and Lake, 1990), r&iacute;os (Simoneau, 1986), &aacute;reas inundables (Johnston <i>et al., </i>1990), lagos (El-Shaarawi <i>et al, </i>1986; Schetagne, 1986; Matthews <i>et al, </i>1991) y ci&eacute;nagas contaminadas por petr&oacute;leo (Vi&ntilde;a <i>et al., </i>1991). As&iacute; mismo, ha sido la base de an&aacute;lisis para numerosos programas de monitoreo limnol&oacute;gico llevados a cabo en Espa&ntilde;a (Margalef, 1983).</p>      <p>El ACP tiene la virtud de agrupar las estaciones con condiciones ambientales similares y de desagregar aquellas que manifiestan las caracter&iacute;aticas  m&aacute;s dis&iacute;miles, a partir de las correlaciones existentes entre unas y otras variables. Este hecho se&ntilde;ala que su aplicaci&oacute;n es m&aacute;s consistente en estudios con numerosas estaciones, pues se incrementa la solidez del an&aacute;lisis.</p>      <p>La relaci&oacute;n del ACP con la formulaci&oacute;n de los &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n no estriba en sus resultados, sino en el c&aacute;lculo de matrices de correlaci&oacute;n entre todas las variables, hecho que permite identificar las asociaciones entre ellas (Margalef, 1983; Ram&iacute;rez, 1988; George <i>et al., </i>1991). De los estudios y an&aacute;lisis referidos, se tom&oacute; entonces la informaci&oacute;n pertinente a dichas matrices en las cuales se identifican adem&aacute;s, las correlaciones significativas a un nivel de confiabilidad del 95%.</p>      <p>A partir de ellas, se definieron grupos de variables fisicoqu&iacute;micas que denotan una misma condici&oacute;n ambiental y se seleccionaron algunas de las variables m&aacute;s representativas o de f&aacute;cil determinaci&oacute;n, para ser involucradas en los &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n (ICO).</p>      <p>El procedimiento seguido en la formulaci&oacute;n de los ICO fue similar al empleado en el desarrollo de los ICA:</p>  <ol>-Selecci&oacute;n de variables f&iacute;sicas y qu&iacute;micas.    </ol>  <ol>-Asignaci&oacute;n de valores de calidad (0 a 1) a diferentes concentraciones de las variables, o establecimiento de una relaci&oacute;n (ecuaci&oacute;n) entre &iacute;ndice -variable, con base en legislaciones o par&aacute;metros definidos por diversos autores para diferentes usos del agua.    </ol>      <p>Las variables fisicoqu&iacute;micas que se involucraron en el c&aacute;lculo de los ICO, al igual que los ICA, recayeron en condiciones generales de la calidad del agua y no en contaminantes espec&iacute;ficos. En la <a href="#tab1">Tabla 1</a> se presentan algunos de los ICA m&aacute;s utilizados.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><a name="tab1"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab1.jpg"></center></p>      <p>Sobre las coordenadas resultantes para cada variable, se llev&oacute; a cabo an&aacute;lisis de regresi&oacute;n por m&iacute;nimos cuadrados mediante modelos lineal, exponencial, logar&iacute;tmico, parab&oacute;lico, de potencia y rec&iacute;proco, seleccion&aacute;ndose en cada caso aquella relaci&oacute;n estad&iacute;sticamente v&aacute;lida (95% de confiabilidad), que adem&aacute;s de exhibir alto coeficiente de determinaci&oacute;n <i>(r<sup>2</sup>), </i>se ajustase a una relaci&oacute;n esperada. Para dicho modelo se estableci&oacute; la ecuaci&oacute;n de regresi&oacute;n, es decir, entre &iacute;ndice y concentraci&oacute;n de la variable.</p>      <p>Despu&eacute;s, aquellas variables que denotaron un mismo criterio de contaminaci&oacute;n, fueron agrupadas en un &uacute;nico &iacute;ndice de contaminaci&oacute;n. Si bien es posible construir cada &iacute;ndice con numerosas variables, los mismos por simplicidad y econom&iacute;a, deben recoger tan s&oacute;lo unas pocas, sin ser conducentes a p&eacute;rdida de informaci&oacute;n.</p>      <p><font size=3><b>RESULTADOS</b></font></p>     <p><b>Correlaciones entre variables fisicoqu&iacute;micas</b></p>      <p>Se eligieron algunas variables que se consideraron relevantes por su rol ecol&oacute;gico, o porque en s&iacute; mismas conjugan, de forma simult&aacute;nea, el papel de distintas variables; sobre ellas se observaron las correlaciones que exhibieron en los diferentes estudios previamente referidos. Dichas variables fueron: conductividad, pH, s&oacute;lidos suspendidos, ox&iacute;geno, demanda bioqu&iacute;mica de ox&iacute;geno, f&oacute;sforo total y coliformes totales.</p>      <p>En la <a href="tab2">Tabla 2</a> se exponen las correlaciones significativas positivas que tuvieron lugar en cerca de un 50% o m&aacute;s de las oportunidades (8 o m&aacute;s de un total de 17) y en la <a href="#tab3">Tabla 3</a>, aquellas que aparecieron en porcentajes menores. Cabe notar que los coliformes totales y la demanda bioqu&iacute;mica de ox&iacute;geno no fueron determinadas en el programa de monitoreo del Oleoducto de Colombia.</p>     <p>    <center><a name="tab2"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab2.jpg"></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><a name="tab3"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab3.jpg"></center></p>      <p>La <b>conductividad </b>refleja la mineralizaci&oacute;n de las aguas (s&oacute;lidos disueltos) y conjuga los cationes sodio, potasio, calcio, magnesio, as&iacute; como los aniones carbonates, bicarbonatos, sulfates y cloruros, principalmente. Se observan correlaciones significativas entre estas variables y s&oacute;lidos disueltos, dureza y alcalinidad.</p>      <p>El pH expres&oacute; sus principales correlaciones con componentes de mineralizaci&oacute;n como alcalinidad y, en menor forma, con conductividad y s&oacute;lidos disueltos, con un valor de 6 (<a href="#tab3">Tabla 3</a>). La relaci&oacute;n del pH con la alcalinidad est&aacute; sustentada en el hecho de que esta &uacute;ltima mide la capacidad del agua para aceptar iones de hidr&oacute;geno, lo cual se hace determinando en esencia las concentraciones de bicarbonato, carbonato e hidroxilo; el carbono por dem&aacute;s, pasa de C0<sub>2</sub> a bicarbonatos cuando el pH es de 6 a 10, y a carbonates en pH mayor a 10 (Ma&ntilde;anan, 1991; Margalef, 1983).</p>      <p>Los <b>s&oacute;lidos suspendidos</b> reflejan una condici&oacute;n distinta a los s&oacute;lidos disueltos y no denotan correlaciones sistem&aacute;ticas con las variables propias de mineralizaci&oacute;n. Puede medirse por su concentraci&oacute;n, o a trav&eacute;s de la turbiedad, aunque esta &uacute;ltima es tan s&oacute;lo una expresi&oacute;n de la primera. Su principal causa la constituyen los procesos erosivos y extractivos, y su efecto sobre los ecosistemas acu&aacute;ticos se manifiesta en la reducci&oacute;n de la penetraci&oacute;n de luz y con ello impedimento de fotos&iacute;ntesis. Es destacable el hecho de que el amonio (variable propia de contaminaci&oacute;n org&aacute;nica) se encuentre asociado en un n&uacute;mero importante de oportunidades, 8 a esta variable (<a href="#tab2">Tabla 2</a>), as&iacute; como ocurre con la demanda de ox&iacute;geno (DBO y DQO).</p>      <p>El ox&iacute;geno no mostr&oacute; correlaciones de forma repetida con otras variables, hecho que indica que su valor est&aacute; asociado a condiciones como caudal, velocidad, geograf&iacute;a, capacidad de reaireaci&oacute;n o altitud, por lo que muestra independencia con el conjunto de variables referidas. Constituye la variable con m&aacute;s correlaciones negativas, aunque no en forma permanente con alguna de ellas. Se destacan: cuatro con el f&oacute;sforo y tres con alcalinidad, sulfates, s&oacute;lidos disueltos y pH. Su papel biol&oacute;gico es fundamental, pues define la presencia o ausencia potencial de todas las especies acu&aacute;ticas y el tipo aer&oacute;bico o anaer&oacute;bico prevaleciente en el ecosistema.</p>      <p>La <b>demanda bioqu&iacute;mica de ox&iacute;geno </b>mostr&oacute; correlaci&oacute;n con la demanda qu&iacute;mica, debido a que forma parte de esta &uacute;ltima. La DB0<sub>5</sub> est&aacute; definida por la cantidad y tipo de materia org&aacute;nica en proceso de descomposici&oacute;n; cabe destacar, sin embargo, que no muestra correlaci&oacute;n positiva o negativa con la concentraci&oacute;n de ox&iacute;geno.</p>      <p>El <b>f&oacute;sforo </b>total se correlaciona tan s&oacute;lo con los ortofosfatos; estos &uacute;ltimos forman parte del primero. Por ser usualmente el nutriente limitante, define el tipo de organismos vegetales que habr&aacute;n de prevalecer, as&iacute; como la eutrofizaci&oacute;n de los ecosistemas acu&aacute;ticos. Si bien este &uacute;ltimo fen&oacute;meno es m&aacute;s importante en sistemas l&eacute;nticos, se expresa tambi&eacute;n bajo muchas circunstancias en los l&oacute;ticos. As&iacute;, en aguas claras de alta media monta&ntilde;a, se reconocen abundantes comunidades de perifiton, mientras que en ca&ntilde;os y quebradas de la cuenca baja (ej: llanura coste&ntilde;a), se observa copioso desarrollo de fitoplancton y macr&oacute;fitas, en raz&oacute;n a que durante las temporadas de sequ&iacute;a estas aguas se estancan o poseen una velocidad muy reducida, permitiendo el desarrollo de las comunidades referidas.</p>      <p>Si bien en cursos caudalosos como por ejemplo los r&iacute;os Magdalena, San Jorge y Sin&uacute;, la concentraci&oacute;n de f&oacute;sforo por s&iacute; misma no es relevante dado que no hay proliferaci&oacute;n de microalgas o de macr&oacute;fitas, la eutrofizaci&oacute;n sigue siendo una variable de alta connotaci&oacute;n ecol&oacute;gica, por que dichas aguas alimentan los m&aacute;s importantes sistemas cenagosos del pa&iacute;s, donde s&iacute; ocurre crecimiento vegetal y se reconoce, adem&aacute;s, alta producci&oacute;n pesquera.</p>      <p>La eutrofizaci&oacute;n puede determinarse mediante las variables que la causan: concentraciones de nutrientes, principalmente f&oacute;sforo u ortofosfatos, o a trav&eacute;s de los efectos que &eacute;stos producen como son las densidades fitoplanct&oacute;nicas (o de macr&oacute;fitas), la concentraci&oacute;n de clorofila <i>a, </i>o incluso mediante variables conexas como la medici&oacute;n de la transparencia (con disco de Secchi) o la concentraci&oacute;n de ox&iacute;geno (Henao, 1987).</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Es importante hacer notar, adem&aacute;s, que el nitr&oacute;geno (segundo nutriente en importancia) en sus formas de nitrato y nitrito, no presenta correlaciones importantes con otras variables.</p>     <p>Los <b>coliformes totales</b> se correlacionan con los fecales, dado que estos &uacute;ltimos forman parte de los primeros. Exhiben independencia con las variables restantes.</p>      <p>En este punto es importante se&ntilde;alar que, mientras la mineralizaci&oacute;n de las aguas se expresa en un &uacute;nico grupo, los procesos de oxidaci&oacute;n-reducci&oacute;n-contaminaci&oacute;n org&aacute;nica, ocurren y se manifiestan en variables no conexas. El conjunto de caracter&iacute;sticas referidas se esquematiza en la <a href="#fig1">Figura 1</a></p>     <p>    <center><a name="fig1"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig1.jpg"></center></p>     <p>Los resultados hasta aqu&iacute; expuestos corresponden, en buena medida,  con los encontrados por Margalef (1983), quien plantea, con base en numerosos estudios de componentes principales realizados en aguas continentales de Espa&ntilde;a, dos grandes grupos de variables: mineralizaci&oacute;n y oxidorreducci&oacute;n.</p>      <p><b>&Iacute;ndices de contaminaci&oacute;n</b></p>     <p>Con base en las correlaciones referidas, se definieron los siguientes &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n:</p>  <ol> -<b>&iacute;ndice de contaminaci&oacute;n por mineralizaci&oacute;n (ICOMI)</b>: se expresa en numerosas variables, de las cuales se eligieron: conductividad como reflejo del conjunto de s&oacute;lidos disueltos, dureza por cuanto recoge los cationes calcio y magnesio, y alcalinidad porque hace lo propio con los aniones carbonates y bicarbonatos.    </ol>  <ol> -<b>&iacute;ndice de contaminaci&oacute;n por materia org&aacute;nica (ICOMO)</b>: al igual que en la mineralizaci&oacute;n, se expresa en diferentes variables fisicoqu&iacute;micas de las cuales se seleccionaron demanda bioqu&iacute;mica de ox&iacute;geno (DB0<sub>5</sub>), coliformes totales y porcentaje de saturaci&oacute;n del ox&iacute;geno, las cuales, en conjunto, recogen efectos distintos de la contaminaci&oacute;n org&aacute;nica, tal como lo demuestra la ausencia de correlaciones entre ellas.    </ol>  <ol> -<b>&iacute;ndice de contaminaci&oacute;n por s&oacute;lidos suspendidos (ICOSUS)</b>: se determina tan s&oacute;lo mediante la concentraci&oacute;n de s&oacute;lidos suspendidos. Si bien esta variable observ&oacute; alguna correlaci&oacute;n de importancia con la demanda de ox&iacute;geno (DBO y DQO) y con el amonio, se desagreg&oacute; de las anteriores por cuanto estas &uacute;ltimas corresponden con claridad a procesos de contaminaci&oacute;n org&aacute;nica, mientras que los s&oacute;lidos suspendidos bajo muchas circunstancias, podr&iacute;an perfectamente hacer referencia tan s&oacute;lo a compuestos inorg&aacute;nicos.    ]]></body>
<body><![CDATA[</ol>  <ol> -<b>&iacute;ndice de contaminaci&oacute;n tr&oacute;fico (ICOTRO)</b>: se determina en esencia por la concentraci&oacute;n del f&oacute;sforo total.    </ol>      <p>Como se observa, hay una alta correspondencia entre las variables involucradas en los ICO y aquellas definidas por otros autores en los ICA. De igual modo, las relaciones &iacute;ndices -concentraci&oacute;n para las variables coincidentes, resultan muy pr&oacute;ximas entre s&iacute;.</p>      <p><b>&Iacute;ndice de contaminaci&oacute;n por mineralizaci&oacute;n: ICOMI</b></p>      <p>El ICOMI es el valor promedio de los &iacute;ndices de cada una de las tres variables elegidas, las cuales se definen en un rango de 0 -1; &iacute;ndices pr&oacute;ximos a cero (0) reflejan muy baja contaminaci&oacute;n por mineralizaci&oacute;n, e &iacute;ndices cercanos a uno (1), lo contrario. En las <a href="#tab4">Tablas 4</a> a <a href="#tab6">6</a> se presentan las concentraciones tomadas como base para la elaboraci&oacute;n de los &iacute;ndices de cada variable, las cuales se grafican en las <a href="#fig2">Figuras 2</a> a <a href="#fig4">4</a>:</p>     <p>    <center><a name="tab4"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab4.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="tab5"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab5.jpg"></center></p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="tab6"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab6.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig2"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig2.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig3"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig3.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig4"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig4.jpg"></center></p>     <p><a name="ec1"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec1.jpg"></p>      <p> As&iacute;, por ejemplo, una muestra de agua con conductividad 150 mS/cm, dureza 160 g.m<sup>-3</sup> y alcalinidad 30 mg . m<sup>-3</sup>, tiene los siguientes &iacute;ndices:</p>     <p><a name="ec2"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec2.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los &iacute;ndices de cada variable pueden obtenerse en forma muy cercana a partir de las figuras presentadas.</p>     <p><b>&Iacute;ndice de contaminaci&oacute;n por materia org&aacute;nica: ICOMO</b></p>      <p>El ICOMO, al igual que el ICOMI, es el valor promedio de los &iacute;ndices de cada una de las tres variables elegidas. En las <a href="#tab7">Tablas 7</a> al <a href="#tab9">9</a> se exponen los par&aacute;metros tomados como referencia, cuyas variables individuales se grafican en las <a href="#fig5">Figuras 5</a> a <a href="#fig7">7</a>.</p>     <p>    <center><a name="tab7"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab7.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="tab8"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab8.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="tab9"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab9.jpg"></center></p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="fig5"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig5.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig6"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig6.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig7"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig7.jpg"></center></p>     <p><a name="ec3"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec3.jpg"></p>      <p>Es importante se&ntilde;alar, que de manera general en los sistemas l&oacute;ticos porcentajes de saturaci&oacute;n mayores a 100% son ventajosos o indicativos de una muy buena capacidad de reaireaci&oacute;n de los cursos h&iacute;dricos. Para sistemas l&eacute;nticos pueden reflejar graves problemas de eutrofizaci&oacute;n, por lo que ser&iacute;a aconsejable realizar determinaciones tanto en el d&iacute;a como en la noche. Para ci&eacute;nagas eutroficadas con porcentajes de saturaci&oacute;n de ox&iacute;geno mayores a 100%, se sugiere emplear la siguiente expresi&oacute;n: </p>     <p><a name="ec4"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec4.jpg"></p>      <p><b>&Iacute;ndices de contaminaci&oacute;n por s&oacute;lidos suspedidos: ICOSUS</b></p>     <p><a name="ec5"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec5.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las concentraciones de referencia empleadas para llegar a las expresiones previas se presentan en la <a href="#tab10">Tabla 10</a>. En la <a href="#fig8">Figura 8</a>, por su parte, se diagrama la relaci&oacute;n rese&ntilde;ada.</p>     <p>    <center><a name="tab10"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab10.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="fig8"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09fig8.jpg"></center></p>      <p><b>&Iacute;ndice de contaminaci&oacute;n tr&oacute;fico: ICOTRO</b></p>      <p>El ICOTRO se fundamenta en la concentraci&oacute;n del f&oacute;sforo total. A diferencia de los &iacute;ndices anteriores, en los cuales se determina un valor particular entre 0 y 1, la concentraci&oacute;n del f&oacute;sforo total define por s&iacute; misma una categor&iacute;a discreta  a saber:</p>     <p><a name="ec6"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09ec6.jpg"></p>      <p>Las concentraciones de referencia empleadas se exhiben en la <a href="#tab11">Tabla 11</a>.</p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="tab11"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab11.jpg"></center></p>      <p><b>Correlaciones entre los &iacute;ndices</b></p>     <p>Con el prop&oacute;sito de verificar la bondad de los &iacute;ndices, as&iacute; como su independencia, se llevaron a cabo correlaciones (<i>r</i>) entre ellos en 11 de los estudios referidos. Dichos c&aacute;lculos se presentan en las <a href="#tab12">Tablas 12</a> y <a href="#tab13">13</a>.</p>     <p>    <center><a name="tab12"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab12.jpg"></center></p>     <p>    <center><a name="tab13"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab13.jpg"></center></p>      <p>De las correlaciones promedias anteriores solamente se destaca aquella relativa a ICOSUS e ICOTRO durante la &eacute;poca de lluvias, aunque una y otra se explican &uacute;nicamente en un 16% (coeficiente de determinaci&oacute;n <i>r<sup>2</sup></i> x 100). Por lo dem&aacute;s, todos los valores son pr&oacute;ximos a cero (0) independientemente de la &eacute;poca clim&aacute;tica, lo que indica que el papel que desempe&ntilde;an los &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n es distinto entre s&iacute;, hecho que les imprime un car&aacute;cter complementario: mientras unos explican una situaci&oacute;n ambiental, los otros identifican situaciones de otra &iacute;ndole.</p>      <p>Es importante anotar que los procesos de contaminaci&oacute;n org&aacute;nica no est&aacute;n asociados a incrementos de s&oacute;lidos suspendidos (a pesar de las correlaciones entre esta &uacute;ltima con DBO, DQO y amonio) o disueltos, ni tampoco a procesos de eutrofizaci&oacute;n. As&iacute; mismo, el aumento de s&oacute;lidos suspendidos no est&aacute; relacionado con los s&oacute;lidos disueltos ni con llegada de nutrientes (salvo durante lluvias); tampoco hay asociaci&oacute;n entre estos &uacute;ltimos y la mineralizaci&oacute;n de las aguas.</p>      <p><font size=3><b>APLICACI&Oacute;N</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>A manera ilustrativa se han seleccionado cuatro estaciones de estudio Ocensa -Ecotest (en preparaci&oacute;n), en los cuales se observa el papel claro de desagregaci&oacute;n que ejercen los diferentes ïndices de contaminaci&oacute;n (<a href="3tab14">Tabla 14</a>).</p>     <p>    <center><a name="tab14"></a><img src="img/revistas/ctyf/v1n3/v1n3a09tab14.jpg"></center></p>      <p>Como se observa en el ejemplo expuesto, hay una clara identificaci&oacute;n de las diferentes situaciones ambientales presentes en cada curso estudiado: el ca&ntilde;o Iqu&iacute;a tamuestra contaminaci&oacute;n tan s&oacute;lo en su estado tr&oacute;fico, el r&iacute;o su&aacute;rez hace lo propio en materia org&aacute;nica y trofia, el r&iacute;o Guaguaqu&iacute; en mineralizaci&oacute;n y s&oacute;lidos suspendidos, y el arroyo Santo Domingo en mineralizaci&oacute;n y trofia.</p>      <p>Cabe mencionar que la casi totalidad de las estaciones exhiben concentraciones de f&oacute;sforo que denotan eutrofizaci&oacute;n (tan s&oacute;lo cuatro estaciones de las 74 evaluadas mostraron estado mesotr&oacute;fico, las restantes son eutr&oacute;ficas o hipereutr&oacute;ficas), hecho que se&ntilde;ala un alto estado de intervenci&oacute;n antr&oacute;pica a lo largo del corredor estudiado (Cusiana-Cove&ntilde;as).</p>      <p><font size=3><b>CONCLUSIONES</b></font></p>  <ul>    <li>    <p> Los &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n (ICO) constituyen una herramienta poderosa de f&aacute;cil determinaci&oacute;n, que prestan gran utilidad en la caracterizaci&oacute;n de la calidad de las aguas continentales, tarea que realizan con mayor objetividad y claridad que los tradicionales &iacute;ndices de calidad (ICA). Su empleo cobra mayor relevancia que los componentes principales cuando se estudia un reducido n&uacute;mero de cursos y se complementa con &eacute;ste cuando se caracterizan numerosas estaciones.</p></li>      <li>    <p> El c&aacute;lculo de un &uacute;nico &iacute;ndice lleva impl&iacute;cito una p&eacute;rdida sustancial de informaci&oacute;n que genera, en muchas circunstancias, mayor confusi&oacute;n en la interpretaci&oacute;n de los resultados. Los cuatro &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n formulados son complementarios y, por lo tanto, permiten visualizar situaciones ambientales perfectamente distintas.</p></li>      ]]></body>
<body><![CDATA[<li>    <p> Gracias a la disgregaci&oacute;n de los &iacute;ndices, se pueden evaluar situaciones espec&iacute;ficas de contaminaci&oacute;n mediante el empleo de alguno(s) de ellos, monitoreando tan s&oacute;lo las variables que conciernen a &eacute;ste. Este hecho permite, por un lado, ahorro de costos y, por el otro, resultados concretos en relaci&oacute;n al problema bajo estudio.</p></li>      <li>    <p> Con el desarrollo de los cuatro &iacute;ndices de contaminaci&oacute;n presentados, se potencia enormemente la b&uacute;squeda e identificaci&oacute;n de organismos bioindicadores. La contaminaci&oacute;n por materia org&aacute;nica que usualmente es la de mayor inter&eacute;s, puede ahora definirse en forma concreta, sin interferencias o ruidos causados por el comportamiento de otras variables, tal como ha venido sucediendo con la aplicaci&oacute;n de los ICA.</p></li>      <li>    <p> La contaminaci&oacute;n org&aacute;nica mostr&oacute; diferentes matices y, por ende, no puede ser recogida en una &uacute;nica variable. Por tal raz&oacute;n, el ICOMO se formul&oacute; a partir de tres variables con comportamientos no correlacionados, ox&iacute;geno, DBO<sub>5</sub> y coliformes totales, las cuales conjugan un espectro amplio de los fen&oacute;menos que ocasionan estos procesos de contaminaci&oacute;n.</p></li>      <li>    <p> La mineralizaci&oacute;n de las aguas contrariamente, es un fen&oacute;meno que de, manera general, involucra al un&iacute;sono la disoluci&oacute;n de aniones y cationes en las aguas y que, por ende, puede ser recogida en la conductividad o en la concentraci&oacute;n de s&oacute;lidos disueltos. La inclusi&oacute;n  de tres variables en la formulaci&oacute;n del ICOMI, obedece a los diferentes efectos que sobre las aguas y las comunidades bi&oacute;ticas arrojan los diferentes iones.</p></li>      <li>    <p> El ICOSUS refleja la concentraci&oacute;n de s&oacute;lidos suspendidos y muestra relaci&oacute;n directa con el ICOTRO (concentraci&oacute;n de f&oacute;sforo total) durante la &eacute;poca de lluvias, aunque el porcentaje de explicaci&oacute;n de una variable en otra es muy bajo.</p></li>    ]]></body>
<body><![CDATA[</ul> <hr>      <p><font size=3><b>REFERENCIAS</b></font></p>      <!-- ref --><p>BP. Exploration-Ecotest, 1996a. <i>Monitoreo hidrobiol&oacute;gico del &aacute;rea de influencia de los campos Cusianay Cupiagua, Departamento del Casanare, </i>Santaf&eacute; de Bogot&aacute;.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0122-5383199700010000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>BP. Exploration -Ecotest, 1996b. <i>Monitoreo hidrobiol&oacute;gico del &aacute;rea de Influencia del Bloque Piedemonte, Departamento del Casanare, </i>Santaf&eacute; de Bogot&aacute;.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0122-5383199700010000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Behar, R., Z&uacute;&ntilde;iga, M. del C. y Rojas, O., 1997. "An&aacute;lisis y valoraci&oacute;n del &iacute;ndice de calidad de agua (ICA) de la NSF: El caso de los r&iacute;os Cali y Mel&eacute;ndez (Cali -Colombia)", <i>Seminario Internacional sobre Macroinvertebrados Bent&oacute;nicos como Bioindicadores de la Calidad del agua</i>, Cali -Colombia. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0122-5383199700010000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Boulton, A.J. and Lake, P. S., 1990. "The ecology of two intermittent streams in Victoria, Australia. I. Multivariate analyses of physicochemical features", <i>Freshw. Biol, </i>24: 123-141.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0122-5383199700010000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>El-Shaarawi, A. H., Elliott, J. R, Kwiatkowski, R. E. and Peirson, D. R., 1986. "Association of chlorophyll a with physical and chemical factors in Lake Ontario, 1967-1981", <i>Statistical Aspects of Water Quality Monitoring, </i>Amsterdan, Elsevier, 273-291.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0122-5383199700010000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>George, J., Vi&ntilde;a, G., Ram&iacute;rez, A. y Mojica, J. I., 1991. <i>Manual de m&eacute;todos de monitoreo biol&oacute;gico con aplicaci&oacute;n en la industria del petr&oacute;leo. Componente acu&aacute;tico, </i>Ecopetrol, Bogot&aacute;.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0122-5383199700010000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Henao, A.M., 1987. "El disco Secchi y el estado tr&oacute;fico". <i>AINSA, </i>7 (1).&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0122-5383199700010000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Johnson, R A. and Wichern, D.W., 1982. <i>Applied Multivariate Statistical Analysis, </i>New Jersey, Prentice-Hall, Inc., Englewood cliffs.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0122-5383199700010000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Johnston, C. A., Detenbeck, N.E. and Niemi, G. J., 1990. "The cumulative effect of wetlands on stream water quality and quantity. A landscape approach", <i>Biogeochemistry, </i>10: 105-141.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0122-5383199700010000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Kendall, M. G, 1975. <i>Multivariate Analysis, </i>New York, Hafner Press.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0122-5383199700010000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Manahan, S. E., 1991. <i>Environmental Chemistry, </i>5a. ed. Lewis Pub.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0122-5383199700010000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Margalef, R, 1983. <i>Limnolog&iacute;a, </i>Barcelona, Omega.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0122-5383199700010000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Mart&iacute;nez de Bascaran, G, 1976. "El &iacute;ndice de calidad del agua", <i>Ingenier&iacute;a Qu&iacute;mica: </i>45 -49.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0122-5383199700010000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Matthews, R. A., Mattheus, G B. and Ehinger, W.J., 1991. "Classification and ordination of limnological data: a comparison of analitical tools", <i>Ecol. Model, </i>53: 167-187.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0122-5383199700010000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Ministerio de Salud, 1984. <i>Decreto 1594, </i>Colombia.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0122-5383199700010000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>MOPT (Ministerio de Obras P&uacute;blicas y Transportes de Espa&ntilde;a), 1992. <i>Gu&iacute;a para la elaboraci&oacute;n de estudios del medio f&iacute;sico.</i>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0122-5383199700010000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Ocensa-Ecotest, 1996. <i>"Monitoreo de los cuerpos de agua en el &aacute;rea de influencia del Oleoducto El Porvenir -Vasconia", </i>Santaf&eacute; de Bogot&aacute;.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0122-5383199700010000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Ocensa -Ecotest (En preparaci&oacute;n). <i>"Monitoreo hidrobiol&oacute;gico del &aacute;rea de influencia del Oleoducto Cusiana -Cove&ntilde;as", </i>Santaf&eacute; de Bogot&aacute;.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0122-5383199700010000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Oleoducto de Colombia -Ecopetrol ICP, 1993. "Estudio de l&iacute;nea base. Componentes biol&oacute;gicos y fisicoqu&iacute;micos de los ecosistemas acu&aacute;ticos", <i>Biolog&iacute;a Aplicada, Ecology, </i>Alberto Ram&iacute;rez.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0122-5383199700010000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Overall, J. E. and Klett, C. J, 1972. <i>Applied Multivariate Analysis, </i>New York, Me Graw-Hill.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0122-5383199700010000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prat, N, Gonz&aacute;lez, G and Millet, X., 1986. "Comparaci&oacute;n cr&iacute;tica de dos &iacute;ndices de calidad del agua: ISQA y BJLL", <i>Tecnolog&iacute;a del Agua, </i>31: 33 -49.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0122-5383199700010000900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Ram&iacute;rez, A, 1988. "Lincamientos y estad&iacute;sticas para estudios biol&oacute;gicos de impacto ambiental", <i>Contrato 64/87 Inderena, </i>Colombia, 455 p.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0122-5383199700010000900022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Roldan, G., 1992. <i>Fundamentos de limnolog&iacute;a neotropical, </i>Medell&iacute;n. Ed. Universidad de Antioquia.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0122-5383199700010000900023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Schetagne, R., 1989. "The use of multivariate methods in the interpretation of water quality monitoring data of a large northern reservoir", en <i>Statistical Aspects of Water Quality Monitoring, </i>Amsterdam, Elsevier: 30 -43.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0122-5383199700010000900024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Simoneau, M., 1986. "Spatial variability in the water quality of Quebec Rivers", en <i>Statistical Aspects of Water Quality Monitoring, </i>Amsterdam, Elsevier: 117 -135.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0122-5383199700010000900025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Thomann, R. V and Mueller, J. A. 1987. <i>Principles of surface water quality modeling and control, </i>New York, Harper and Row Pub.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000180&pid=S0122-5383199700010000900026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Vi&ntilde;a, G, Ram&iacute;rez, A., Lamprea, L., Garz&oacute;n, B., Schmidt, U., Rond&oacute;n, E. y Flores, C, 1991. <i>Ecolog&iacute;a de la Ci&eacute;naga de Zapatosa y su relaci&oacute;n con un derrame de petr&oacute;leo, </i>Ecopetrol-DCC, C&uacute;cuta&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0122-5383199700010000900027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Z&uacute;&ntilde;iga, M. del C, Rojas, A. M. and Serrato, C, 1994. "Interrelaci&oacute;n de indicadores ambientales de calidad en cuerpos de aguas superficiales del Valle del Cauca". <i>Rev. Col. de Entom., </i>20 (2): 124 -130.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000182&pid=S0122-5383199700010000900028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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