Caracterización fisicoquímica de cuerpos de aguas superficiales por medio de Sensores Remotos: Caso de estudio Presa J. A. Alzate, México

Abstract

El monitoreo de la calidad del agua a través de los sensores remotos permite la estimación de Parámetros de Calidad del Agua (PCA) como los sólidos suspendidos totales (SST), nitrógeno total (NT), la demanda química de oxígeno (DQO), el fósforo total (PT) entre otros. La estimación de estos PCA se realiza generalmente a través de procesos de laboratorio, los cuales pueden requerir una cantidad considerable de tiempo y costos. El análisis del agua mediante sensores remotos considera la correlación entre los datos de calidad del agua y la reflectancia de los cuerpos de agua superficiales. Este estudio propone el uso de las bandas de la imagen Landsat 8 OLI para estimar cuatro PCA y validarlos mediante muestras de campos. La ventaja de estimar los PCA con sensores remotos radica en la precisión de sus resultados, en menores tiempo y costos a diferencias de los métodos tradicionales. Para obtener las funciones de PCA basadas en la reflectancia del agua, se propusieron regresiones multivariadas lineales, exponenciales y polinomiales. Dicho estudio es aplicado a La Presa J. A. Alzate. México como caso de estudio debido a las concentraciones de contaminantes transportados por el agua proveniente de la Zona Metropolitana de Toluca (ZMT). El análisis consideró 14 muestras de campo, 7 de las cuales se recolectaron antes de la temporada de lluvias (19/05/2018) y 7 después de la misma (16/10/2018). La metodología de este estudio se divide en tres fases: pre-procesamiento (límite del área de estudio, calibración y corrección atmosférica), procesamiento (tamaño de la muestra, regresión múltiple y validación) y post-procesamiento (interpolación). En el pre-procesamiento el modelo MODTRAN 4 fue utilizado para la corrección atmosférica del área de estudio para identificar el modelo de atmósfera ad hoc a esta zona y, por lo tanto, obtener la reflectancia que más se ajuste a la realidad de la superficie analizada. El procesamiento requirió de muestras de campo en diferentes fechas (temporada antes y después de lluvias) para diseñar los modelos de regresión múltiple, además de lo anterior también se analizaron supuestos de validación para los valores de entrada y la evaluación del modelo se basó en el 𝑅̅2, p-value, validación cruzada, estadístico F, estadístico t y coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (E). Los resultados obtenidos en el presente estudio indican que el NT y la DQO pueden ser estimados de manera confiable con el modelo de regresión exponencial múltiple, para los SST y PT por medio de la regresión polinómica múltiple. El modelo que presenta la menor capacidad explicativa de los datos corresponde al modelo lineal para los SST ya que obtiene un 𝑅̅2=0.6125, a pesar de las transformaciones a la variable dependiente con la finalidad de linealizarlo. El post-procesamiento arrojó que la zona norte presenta altos contenidos de polutos, los cuales inclusive sobrepasan los límites permisibles de las normas mexicanas para la DQO, PT y SST. Únicamente el NT se encuentra dentro de los límites permisibles para aguas de uso de riego agrícola tanto para la temporada antes de lluvias, como para después de lluvias. A nivel mensual el comportamiento de la DQO, NT y PT tienden a presentar altas concentraciones en los meses antes de secas. Para los SST a nivel mensual presenta disparidad en las concentraciones de este PCA.