Trophic states of Medio Mundo lagoon
149
ISSN Versión impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697
Biotempo, 2022, 19(2), july-december: 149-164.
ORIGINAL ARTICLE / ARTÍCULO ORIGINAL
EVALUATION OF THE TROPHIC STATES OF MEDIO MUNDO’S MAIN
LAGOON OF THE ALBUFERA REGIONAL CONSERVATION AREA,
HUAURA-LIMA, PERU
EVALUACIÓN DE LOS ESTADOS TRÓFICOS DE LA LAGUNA PRINCIPAL
DEL ÁREA DE CONSERVACIÓN REGIONAL ALBUFERA DE MEDIO
MUNDO, HUAURA-LIMA, PERÚ
Rhoydi Luvick Quiroz-Santos1 & Wilfredo Mendoza-Caballero1,2*
1 Facultad de Ingeniería Agraria, Universidad Católica Sedes Sapientiae. Los Olivos - Lima, Perú. rhoydiquir@gmail.com /
wmendoza@ucss.edu.pe
2 Laboratorio de Florística, departamento de Dicotiledóneas, Museo de Historia Natural, Universidad Nacional Mayor de
San Marcos. Jesús María - Lima, Perú.
*Corresponding author: wmendoza@ucss.edu.pe
Rhoydi Luvick Quiroz-Santos: https://orcid.org/0000-0002-6800-090X
Wilfredo Mendoza-Caballero: https://orcid.org/0000-0003-4542-5590
Biotempo (Lima)
doi:10.31381/biotempo.v19i2.4988
https://revistas.urp.edu.pe/index.php/Biotempo
Revista Biotempo
Volumen 19 (2) Julio-Diciembre 2022
i
lat
ndex
Catalogo
2.0
Facultad de Ciencias Biológicas de la
Universidad Ricardo Palma
(FCB-URP)
Facultad de Ciencias Biológicas de la
Universidad Ricardo Palma
(FCB-URP)
Este artículo es publicado por la revista Biotempo de la Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad Ricardo Palma, Lima, Perú. Este es un artículo de acceso abierto,
distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0) [https:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es] que
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ABSTRACT
Wetlands provide multiple ecosystem services that multiply the social, economic, and environmental development
of the population; However, these problems undergo environmental problems that accelerate the eutrophication
process. e purpose of this research was to evaluate the trophic states of Medio Mundo’s main lagoon of the Albufera
Regional Conservation (ACRAMM). For this, the Carlson Trophic State Index modi ed by Toledo (IETM) was used
and a predictive mathematical model for the total water phosphorus was formulated; where the dependent variable
was represented by the parameter and the independent ones, by the re ections of Sentinel-2 images. e ACRAMM,
according to the phosphorus model, was eutrophic on the rst 5 dates evaluated (IETMPT> 65.56) and from oligotrophic
to eutrophic with a tendency to increase from south to north on the last date (IETMPT = 38.29-56.99). ese results
lead to the conclusion that the trophic status of the ACRAMM is in the highest classi cation of the index, mainly by
the following polluting sources: agricultural drainage, industrial wastewater dumping, open oxidation ponds at Medio
Mundo town, grazing activities, tourist facilities and water pumping stations installed at adjacent areas.
Keywords: eutrophication – mathematical models – prediction – satellite image – trophic status – wetland
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RESUMEN
Los humedales proveen múltiples servicios ecosistémicos que garantizan el desarrollo social, económico y ambiental
de la población; sin embargo, estos sufren diversos impactos ambientales que aceleran el proceso de la eutrozación.
El presente trabajo evalúa los estados trócos de la laguna principal del Área de Conservación Regional Albufera de
Medio Mundo (ACRAMM), Huaura, Lima, Perú. Para ello, se utilizó el Índice de Estado Tróco de Carlson modicado
por Toledo (IETM) y se formuló un modelo matemático predictivo para el fósforo total del agua; donde la variable
dependiente fue representada por el parámetro, y las independientes, por las reectancias de imágenes Sentinel-2. El
ACRAMM, según el modelo para el fósforo, resultó eutróco en las cinco primeras fechas evaluadas (IETMPT > 65,56)
y oligotróco a eutróco con tendencia de incremento de sur a norte en la última evaluación (IETMPT = 38,29-56,99).
Estos resultados permiten concluir que el estado tróco del ACRAMM se encuentra en la clasicación más alta del índice,
principalmente por las siguientes fuentes contaminantes: desagüe agrícola, vertimiento de aguas residuales industriales,
poza de oxidación del Centro Poblado de Medio Mundo, actividades de pastoreo, instalaciones turísticas y las estaciones
de bombeo de agua instaladas en áreas adyacentes.
Palabras clave: estado tróco – eutrozación – humedal – imagen satelital – modelos matemáticos – predicción
INTRODUCCIÓN
Los humedales son considerados como uno de los ecosis-
temas más importantes del planeta dado que pertenecen a
una red de corredores biológicos y brindan diversos servi-
cios ecosistémicos (Clarkson et al., 2004). Estos servicios
garantizan la calidad de vida de los pobladores de las áreas
vecinas; sin embargo, esta provisión depende del mante-
nimiento de la integridad ecológica (Kandus et al., 2010)
y de las condiciones de fragilidad de estos ecosistemas, tal
como se cataloga en el artículo 99.2 de la Ley N° 28611
(Ley General del Ambiente N° 28611, 2005). Por otro
lado, estos sufren diferentes impactos ambientales, tales
como: contaminación por vertimiento de aguas residuales
domésticas e industriales, destrucción de hábitats, extrac-
ción de totorales de manera irracional, entre otros (Pulido
et al., 1998). Ante ello, los humedales de la costa central
del Perú, no son la excepción (Aponte & Ramírez, 2014).
El Plan Maestro preparado para la gestión del 2015-2019
del ACRAMM (Área de Conservación Regional Albufera
de Medio Mundo) indica que los problemas ambientales
que afectan a este humedal son: la poza de oxidación del
Centro Poblado de Medio Mundo que contamina por in-
ltración, los euentes de las granjas avícolas ubicadas en
las zonas norte y sur, como subproducto de sus procesos,
actividades de pastoreo de ganado vacuno y ovino en la
zona sur que erosionan el acantilado y, el desagüe agrícola
de la Comisión de Regantes de San Felipe en esta misma
zona (Gobierno Regional de Lima, 2015). Además, se ha
observado la presencia de especies introducidas, como la
“tilapia” Oreochromis niloticus Linnaeus, 1758; así como
la acumulación de escombros y desmontes. Todos estos
factores contaminantes están provocando la eutrozación
en el ACRAMM, debido principalmente a la incorpora-
ción excesiva de nutrientes (nitrógeno y fósforo), cuyos
valores exceden los Estándares Nacionales de Calidad
Ambiental para el agua (La Chira, 2016).
Desde el punto de vista etimológico, el término eutroza-
ción proviene del griego que signica “bien nutrido”. De
manera general, está referida al aumento de nutrientes en
exceso, principalmente de nitrógeno y fósforo, que produ-
ce un aumento de la biomasa y un empobrecimiento de la
diversidad de un sistema acuático (Nixon, 1995; Ministerio
del Ambiente [MINAM], 2012). Asimismo, este proceso
consiste en una serie de etapas independientes unas de las
otras; es decir, pueden estar sucediendo dos o más etapas al
mismo tiempo (dependiendo de los factores limitantes y/o
favorables) en los sistemas acuáticos. Según Chapa & Gue-
rrero (2010) estas etapas siguen la siguiente secuencia: (a)
oxidación de la materia orgánica por bacterias aeróbicas en
nutrientes para el desarrollo e incremento de microalgas, al-
gas y plantas, (b) reducción del oxígeno disuelto al igual que
el pH y la transparencia debido a la respiración de los hete-
rótrofos, (c) muerte de los organismos aeróbicos provocada
por la eliminación del oxígeno disuelto, (d) desprendimien-
to de gases olorosos como el amonio, sulfuros y metano por
la actividad de las bacterias anaeróbicas, y (e) acidicación
del medio por la reacción de los sulfuros con el agua para
formar ácido sulfhídrico (H
2
S), que signica una afectación
a nivel estructural de las poblaciones del humedal.
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Por otro lado, en numerosas investigaciones la eutroza-
ción ha sido clasicada en niveles, grados y condiciones
trócas. Sin embargo, los investigadores pioneros en este
tema, como Carlson (1977) y las organizaciones técnico-
cientícas dedicadas al estudio de estos procesos, han cla-
sicado en estados trócos mediante diferentes índices;
por esta razón, en la presente publicación consignamos
el término de “estado tróco” (oligotróco, mesotróco,
eutróco e hipereutróco) (Orquera & Cabrera, 2020).
El estado oligotróco es cuando la concentración de ma-
terias nutritivas es baja y la oxigenación y la transparencia
es buena en toda su profundidad de un cuerpo de agua;
en cambio, el mesotróco es una fase intermedia donde
las materias nutritivas son de concentración media y los
organismos acuáticos son más numerosos; por otro lado,
el eutróco es cuando el medio es rico en nutrientes; -
nalmente, el hipereutróco es cuando ocurre el enrique-
cimiento de materias nutritivas en exceso y la concentra-
ción del oxígeno disuelto es muy baja (Zouiten, 2012).
El proceso de la eutrozación, por esa razón, es uno de
los problemas ambientales antrópicos más graves que
amenazan la continuidad, productividad y sostenibilidad
de los humedales; cuya restauración no es fácil, ni barata,
siendo más costosa la recuperación del estado hipereu-
tróco que el mesotróco (Quirós et al., 2006). Por lo
tanto, la identicación y control de las variables determi-
nantes de este proceso, resultan necesarias en la gestión
de recuperación y restauración de estos ecosistemas. El
seguimiento se podría realizar mediante el monitoreo de
las características físico-químicas del agua, usando “soft-
wares” de modelamiento, con métodos de teledetección e
indicadores matemáticos.
Hoy en día se cuenta con softwares de libre acceso para
el modelamiento de la calidad de agua a nivel hidrológi-
co e hidrodinámico, entre las que podemos citar: WASP,
EFDC, AQUATOX y QUAL2K de la Agencia de Pro-
tección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus
siglas en inglés). Asimismo, existen una serie de índices
que permiten la determinación de los estados trócos
de manera sencilla y rápida; sin embargo, se debe tener
en cuenta la aplicabilidad de estos en función a la cla-
sicación climática del área de estudio. Por ejemplo, el
índice de estado tróco de Carlson (IET) es aplicable en
sistemas acuáticos de climas templados, a diferencia del
índice propuesto por el Centro Panamericano de Inge-
niería Sanitaria y Ciencias Ambientales (CEPIS), que es
aplicable en climas cálidos tropicales. Por otro lado, la
teledetección es una herramienta muy útil y de bajo costo
para la evaluación de la calidad del agua, en diferentes
escalas espaciales y temporales.
La nalidad de la presente publicación es dar a conocer
los estados trócos del ACRAMM. Para el estudio se em-
pleó el Índice de Estado Tróco de Carlson modicado
por Toledo así como métodos de teledetección para la for-
mulación de modelos matemáticos, basados en regresión
lineal simple y múltiple, en los cuales se correlacionaron
las reectancias de las bandas obtenidas de las imágenes
Sentinel-2 con los parámetros físico-químicos del agua
del humedal. De esta manera, se logró predecir la con-
centración de estos parámetros del ACRAMM de forma
indirecta.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
La albufera del Centro Poblado de Medio Mundo, se en-
cuentra ubicada en el distrito de Végueta, provincia de
Huaura, región Lima, Perú (Figura 1). Siendo uno de
los humedales costeros más importantes del país, que
fue declarado como Área de Conservación Regional en
el año 2007 mediante el D.S. N° 006-2007-AG (Ley
ACRAMM, 2007). La que fue establecido con el objetivo
de “Conservar la biodiversidad del ecosistema de hume-
dal por la importante inuencia que ejerce sobre otros
similares que se encuentran ubicados en la zona costera
del Perú y sobre el entorno, promoviendo el uso sosteni-
ble y la protección del humedal y sus recursos” (Gobier-
no Regional de Lima, 2015). Este humedal cuenta con
una supercie total de 687,71 ha, según el Decreto de su
creación. Por otro lado, las imágenes satelitales Sentinel-2
fueron utilizadas de la cuadrícula 17LRH.
Muestreo
Se realizó mediante el uso de bote, siguiendo el Protocolo
de Monitoreo de Calidad de Agua aprobado mediante
R.J. N° 010-2016-ANA por la Autoridad Nacional del
Agua (ANA) del Perú; en la cual se estandarizan los crite-
rios y procedimientos técnicos para desarrollar el moni-
toreo de la calidad de los recursos hídricos, tanto conti-
nentales (ríos, quebradas, lagos, lagunas, entre otras), así
como marino-costeros (bahías, playas, estuarios, mangla-
res, entre otros) (ANA, 2016).
El muestreo se realizó en el mes de enero de 2019, en
20 puntos distribuidos tal como se muestra en la Figu-
ra 1, con el objetivo de conocer la distribución espacial
de los estados trócos del espejo de agua más grande del
ACRAMM; evaluandose los siguientes parámetros: trans-
parencia del Disco de Secchi, clorola-a y fósforo total.
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Las concentraciones de clorola-a se determinaron en el
Laboratorio de Fisiología Vegetal de la Universidad Na-
cional Agraria La Molina, Lima, Perú; mientras que las
del fósforo total, fue anañizado en el Laboratorio de la
empresa “Servicios Analíticos Generales SAC”, acredita-
do por el Instituto Nacional de Calidad (INACAL).
Índice de Estado Tróco de Carlson modicado por
Toledo
Toledo (1990) propuso la modicación del IET de Carlson
(Tabla 1). Esta modicación tuvo como propósito darle
aplicabilidad el IET de Carlson en sistemas acuáticos de
climas cálidos tropicales (Mendoza et al., 2011).
IETMDS=10
6-
064+ ln (DS)
ln (2)
(1)
IETMClorf a=10
6-
204-0,695 ln (clorf a)
ln (2)
(2)
IETMPt=10
6-
ln (
8032
Pt )
ln (2)
(3)
Donde:
IETMDS :Índice de estado tróco de Carlson
modicado por Toledo Disco Secchi (m).
IETMClorf-a :Ín
dice de estado tróco de Carlson
modicado por Toledo Clorola-a (g·L-1).
IETMPt :Índice de estado tróco de Carlson
modicado por Toledo Fósforo Total
(g·L-1).
Figura 1. Mapa de puntos de muestreo de agua en el Área de Conservación Regional
Albufera de Medio Mundo (ACRAMM), Lima, Perú.
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Obtención de datos satelitales
Para la obtención de los datos satelitales (valores de reec-
tancias de las bandas) se realizó de la siguiente manera:
selección de las imágenes satelitales, corte y extracción de
los valores de reectancia para cada punto de muestreo.
Selección de las imágenes satelitales
La imagen seleccionada fue Sentinel-2B, que fue tomada
el 19 de enero de 2019 (Figura 2). Esta fue descargada del
Proyecto Copernicus (https://scihub.copernicus.eu/), de
forma libre y gratuita. Por otro lado, la imagen adquirida
fue de un nivel de procesamiento 2-A, es decir, esta ya
contaba con corrección radiométrica, corrección geomé-
trica, reectancia al tope de la atmósfera y detección de
nubes (Agencia Espacial Europea [ESA], 2015).
Corte
El corte fue realizado a las 13 bandas de Sentinel-2. Para
ello, se creó un shapele de 10 x 10 Km2 cubriendo la
laguna principal del ACRAMM, el cual fue usado como
marco o área de corte en la herramienta Extract by mask
de ArcGis 10.3.
Tabla 1. Valor del índice de clasicación tróca de Toledo.
Estado tróco Índice
Oligotróco <45
Mesotróco 45-55
Eutróco >55
(Toledo, 1985, citado por Mendoza et al., 2011)
Figura 2. Imagen Sentinel-2 del Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo
(ACRAMM), Lima, Perú en combinación RGB-432 (color natural).
Obtención de valores de reectancias
Las imágenes Sentinel-2 ya son proporcionadas en re-
ectancias en el techo de la atmósfera escalada (TOA,
por sus siglas en inglés), para convertir estos valores en
reectancias de TOA se realizó mediante la ecuación 4
propuesta por Bravo (2017). Para ello, se utilizó la herra-
mienta raster calculator de ArcGis 10.3 para introducir
la ecuación.
pλ = ND*0,0001 (4)
Donde: ND: Número digital de las bandas de Sentinel-2.
Extracción de las reectancias
La extracción de los valores de las reectancias de las ban-
das, se realizó para cada punto de muestreo. Para ello,
se aplicó la herramienta sample de ArcGis 10.3, la cual
necesita como dato de extracción los puntos de muestreo
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(shape le de puntos) georreferenciados. Finalmente, di-
chos valores fueron exportados a Microsoft Excel 2013
para la formulación de los modelos matemáticos en el
software estadístico SPSS versión 19.
Formulación de Modelos Matemáticos
Fueron basados en métodos de regresión lineal simple
y múltiple, en concordancia con el procedimiento uti-
lizado por Perdomo (2015) (Figura 3); donde las varia-
bles dependientes fueron representadas por las concen-
traciones/valores de los parámetros (datos in situ) y las
independientes por las re ectancias de las bandas (datos
satelitales). En el análisis exploratorio, algunos modelos
preliminares presentaban r2 muy bajos: para incremen-
tar estos valores se procedió la conversión de las variables
en logaritmos naturales. Los modelos de regresión lineal,
simple y múltiple, tienen la siguiente estructura:
Yi = β0+β1xi2 + ... βκxik + Ei (5)
Donde:
Yi: Variable que se quiere predecir.
β0: Intercepto.
β1: Coe ciente (pendiente).
xi2 : Variable que causa cambio en la Y.
Ei: Promedio de los residuos (error).
.
Selección de las imágenes
Corte
Obtención de las reflectancias
Extracción de los datos de reflectancia
para cada punto de muestreo
Predicción de los parámetros que determinan la calidad del agua en el
ACRAMM
Adquisición de información
Datos satelitales
Datos in situ
Análisis estadístico
descriptivo
Mapas de los estados tróficos del
ACRAMM
Ajuste de los modelos de
regresión lineal para cada
parámetro físico-químico
Predicción de valores de cada parámetro
físico químico para el ACRAMM
Cálculo del índice trófico en
ArcGIS
Interpolación de datos
(Kriging)
Perdomo (2015)
Figura 3. Metodología para la evaluación de los estados tró cos con el método de teledetección
en el Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo (ACRAMM), Lima, Perú.
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Validación de los Modelos Matemáticos
Los modelos de regresión lineal, para corroborar su va-
lidez, deben cumplir una serie de supuestos. En la pre-
sente investigación se vericaron cuatro supuestos, los
cuales fueron: linealidad, normalidad, independencia y
homocedasticidad de los residuos. El primer supuesto
fue vericado mediante los coecientes de determina-
ción (r
2
) y grácos; el segundo, mediante la Prueba de
Shapiro-Wilk; el tercero, con la prueba de rachas; y el
cuarto, con la gráca de dispersión de los modelos sig-
nicativos de los valores pronosticados y los residuos
estandarizados.
Aspectos éticos: Los autores señalamos que cumplimos
con todos los aspectos éticos a nivel nacional e
internacional.
RESULTADOS
Los Estados Trócos del ACRAMM
El estado tróco del ACRAMM que fue determinada me-
diante la transparencia del Disco de Secchi (TDS)(m); in-
dica que el espejo de agua del humedal, se encuentra en un
estado eutróco en los 20 puntos de muestreo (Tabla
2).
Tabla 2. Estado tróco del Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo (ACRAMM),
Lima, Perú mediante transparencia del Disco de Secchi (TDS) (m). IET=Índice del Estado Tróco.
Puntos
de Muestreo TDS IETDS Estado Puntos
de Muestreo TDS IETDS Estado
P1 0,16 77,21 Eutróco P11 0,16 77,21 Eutróco
P2 0,15 78,14 Eutróco P12 0,14 79,13 Eutróco
P3 0,14 79,13 Eutróco P13 0,17 76,33 Eutróco
P4 0,15 78,14 Eutróco P14 0,16 77,21 Eutróco
P5 0,19 74.73 Eutróco P15 0,19 74,73 Eutróco
P6 0,13 80,20 Eutróco P16 0,15 78,14 Eutróco
P7 0,18 75,51 Eutróco P17 0,16 77,21 Eutróco
P8 0,14 79,13 Eutróco P18 0,16 77,21 Eutróco
P9 0,17 76,33 Eutróco P19 0,17 76,33 Eutróco
P10 0,16 77,21 Eutróco P20 0,18 75,51 Eutróco
Los mismos resultados se obtienen según las concentra-
ciones de clorola-a (gL-1), en los 20 puntos de mues-
treo. Según este parámetro, el humedal se encuentra en
estado eutróco (Tabla 3).
Tabla 3. Estado tróco del Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo
(ACRAMM), Lima, Perú mediante Clorola-a (µg·L-1). IET=Índice del Estado Tróco.
Puntos
de muestreo Clorf-a IET
Clorf-a Estado Puntos
de muestreo Clorf-a IET
Clorf-a Estado
P1 389,2 90,37 Eutróco P11 722,8 96,58 Eutróco
P2 1112,0 100,90 Eutróco P12 1000,8 99,84 Eutróco
P3 556,0 93,95 Eutróco P13 1334,4 102,72 Eutróco
P4 917,4 98,97 Eutróco P14 973,0 99,56 Eutróco
P5 1139,8 101,14 Eutróco P15 889,6 98,66 Eutróco
P6 945,2 99,27 Eutróco P16 1195,4 101,62 Eutróco
P7 1112,0 100,90 Eutróco P17 583,8 94,43 Eutróco
P8 1112,0 100,90 Eutróco P18 611,6 94,90 Eutróco
P9 2418,6 108,69 Eutróco P19 2390,8 108,57 Eutróco
P10 945,2 99,27 Eutróco P20 1139,8 101,14 Eutróco
En cambio, según los resultados según las concentra-
ciones del fósforo total (g·L-1), el espejo de agua del
ACRAMM está comprendida desde oligotróco a eutró-
co, estos cambios ocurren de los puntos muestreados del
sur al norte (Tabla 4).
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Formulación de Modelos Matemáticos
Los resultados de transparencia de Disco de Secchi y los
valores de concentración de Clorola-a, no fue posible la
formulación de modelos matemáticos, debido a la baja
relación que presentaron entre las reectancias de Senti-
nel-2 y los valores de estos dos parámetros (Tabla 5).
Modelo para Fósforo Total
Los datos analizados, en la formulación del modelo, solo
fueron utilizadas las concentraciones registradas de 13
puntos de muestreo (desde el punto 8 al 20), dado que los
puntos 1, 2, 3, 4, 5, 6 y 7, presentaron resultados por de-
bajo del límite de cuanticación (LC) del método utiliza-
do en el Laboratorio de “Servicios Analíticos Generales”.
Análisis exploratorio
Al relacionar los valores de reectancias de las bandas de
las imágenes Sentinel-2 con las concentraciones de Fós-
foro total (g·L-1), se observó que no existe una relación
consistente (Tabla 5): en este análisis se obtuvo 0,42 de
relación mayor con la banda 5 de Sentinel-2. Por ello, se
procedió a ajustar el modelo para la banda 5 mediante
la conversión de las concentraciones de este parámetro
en logaritmo natural, mejorándose el valor del coeciente
de determinación (r2 = 0,48). Sin embargo, este nivel de
relación tampoco fue signicativa. Por esta razón, se optó
por buscar un mejor ajuste del r2 mediante un modelo
de regresión lineal múltiple, logrando de esta forma un
r2 máximo de 0,72 (con un error de estimación de 0,39),
con las reectancias de las bandas 2, 8 y 11 relacionadas
con el logaritmo natural de las concentraciones del fós-
foro total. Con esta combinación se formuló el modelo.
Luego de identicar el modelo, se realizó la prueba de
ANOVA con el n de determinar la signicancia del mo-
delo resultante. Según este análisis el modelo de regresión
era signicativo (p = 0,007; F(1, 24) = 7,81). Por tanto, exis-
te algún tipo de asociación entre la variable dependiente
y las independientes; por lo tanto, la formulación del mo-
delo es posible.
Tabla 4. Estados trócos del Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo (ACRAMM),
Lima, Perú mediante Fósforo total (Pt) (µg·L-1).
Puntos de
Muestreo Pt IETPtEstado Puntos de
Muestreo Pt IETPtEstado
P1 <13 -Oligotróco P11 16 36,72 Oligotróco
P2 <13 -Oligotróco P12 72 58,42 Eutróco
P3 <13 -Oligotróco P13 64 56,72 Eutróco
P4 <13 -Oligotróco P14 45 51,64 Mesotróco
P5 <13 -Oligotróco P15 59 55,55 Eutróco
P6 <13 -Oligotróco P16 57 55,05 Eutróco
P7 <13 -Oligotróco P17 59 55,55 Eutróco
P8 24 42,57 Oligotróco P18 22 41,32 Oligotróco
P9 15 35,79 Oligotróco P19 100 63,16 Eutróco
P10 17 37,60 Oligotróco P20 60 55,79 Eutróco
Tabla 5. Relación entre las reectancias de las bandas con transparencia de la transparencia,
clorola-a y fósforo total del Área de Conservación Regional Albufera de Medio Mundo
(ACRAMM), Lima, Perú.
Bandas TDS (m) Clorf-a Pt Ln (Pt)
Banda 1 0,104 0,004 0,119 0,163
Banda 2 0,025 0,034 0,287 0,314
Banda 3 0,007 0,031 0,377 0,447
Banda 4 0,096 0,042 0,305 0,339
Banda 5 0,064 0,032 0,424 0,483
Banda 6 0,007 0,014 0,260 0,288
Banda 7 0,056 0,028 0,262 0,282
Banda 8 0,082 0,028 0,286 0,302
Banda 9 0,040 0 0,000 0,008
Banda 11 0,070 0,021 0,149 0,159
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La Tabla 6, muestran los coe cientes del modelo genera-
do. Donde se observa que los valores de la interferencia
(t) de las bandas 2, 8, 11 y la constante son: -3,63, 2,80,
-2,79 y 1,84, respectivamente. Asimismo, se observa que
el p resultó menor que 0,050 de estas variables, excepto
con la banda 2. Sin embargo, en la formulación del mo-
delo se ha considerado esta banda dado que el valor de
la t es menor de las otras y no es in uyente (ecuación 6).
LnPt = 65,82*B2+96,98*B8-111,93*B11-6,90 (6)
Tabla 6. Coe cientes del modelo del Ln (Pt).
Modelo
Coe cientes no
estandarizados Coe cientes tipi cados t Sig.
BError típico Beta
Constante -6,90 2,48 -2,79 0,02
Banda 2 65,82 35,80 1,09 1,84 0,09
Banda 8 96,98 34,62 2,22 2,80 0,02
Banda 11 -111,93 30,88 -2,80 -3,63 0,006
Veri cación de los supuestos del Modelo
Se veri caron los siguientes supuestos para los modelos
signi cativos: linealidad, normalidad, independencia y
homocedasticidad de los residuos estandarizados o tipi-
cados.
Supuesto de Linealidad de los residuos
La grá ca Q-Q normal del residuo estandarizado mostró
un alto nivel de ajuste de la nube de puntos en la recta
(Figura 4). Por lo tanto, los modelos cumplieron este su-
puesto. Además, el coe ciente de Pearson fue superior al
0,70.
Figura 4. Grá ca Q-Q normal del residuo estandarizado de los modelos signi cativos.
Supuesto de normalidad de los residuos
El análisis de la normalidad de los datos se realizó con la
prueba de Shapiro-Wilk (0,87) con α = 0,05. Los p (sig.)
de los modelos signi cativos resultaron mayor al nivel de
signi cancia (0,06). Podemos a rmar, que los modelos
cumplieron con el supuesto: aceptandose la hipótesis
nula (los residuos tienen una distribución normal).
.
r = 0.951
Ln(Pt)
,
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158
Supuesto de independencia de los residuos
La veri cación de este supuesto fue realizada con la prue-
ba de rachas utilizando la mediana y la media como pun-
tos de corte con α = 0,05, resultando los p mayores que
0,05 (Z=-0,4 a -0,6; p= 0,6 a 0,7). Por lo tanto, se acepta
la hipótesis de independencia y se concluye que los mo-
delos cumplieron este supuesto.
Supuesto de homocedasticidad
Este supuesto se ha analizado mediante la grá ca de dis-
persión de los modelos signi cativos de los valores pro-
nosticados y los residuos estandarizados. Al observar la
Figura 5, se dedujo que los residuos cumplían con el su-
puesto de homocedasticidad: mientras aumentaban los
valores pronosticados, la variabilidad de los residuos se
mantuvieron.
Validación del Modelo
La validación se realizó mediante la prueba t, para mues-
tras relacionadas entre los datos in situ y los pronostica-
dos: la media del Ln (Pt) fue 3,67±0,65 equivalente a
39,29 g·L-1. Mientras que la media del “Ln (Pt) pronos-
ticado” resultó 3,67±0,55 equivalente a 39,28 g·L-1. La
diferencia de medias es mínima (0,0079 g·L-1). Asimis-
mo, el coe ciente de Pearson es 0,85 y signi cativa (Sig.
= 0,00). Estos valores le dieron consistencia al modelo.
Variación espacio-temporal del estado tró co
Los estados tró cos pronosticados utilizando el IET de
Carlson modi cado por Toledo, desde enero 2016 hasta
diciembre de 2018, mediante el parámetro de fósforo to-
tal (g·L-1) indicaron que el ACRAMM se encuentra en
estado eutró co con valores de mayor impacto en la zona
sur del humedal. Mientras que los pronosticados de enero
de 2019, desde oligotró co a eutró co con una tendencia
de incremento de sur a norte (Figura 6).
DISCUSIÓN
Estado Tró co del ACRAMM
Se han realizado múltiples estudios de determinación de
índices de estados tró cos a nivel mundial; sin embargo,
en algunos de estos trabajos no han utilizado los índices
apropiados. Razón por el cual, indicamos que la aplicabi-
lidad de los índices depende de la clasi cación climática
del área de estudio (climas templados, cálidos tropicales,
entre otros). Por ejemplo, los índices de eutro zación
propuestos por el CEPIS, son aplicables en sistemas
acuáticos de climas cálidos tropicales; mientras que los
propuestos por la Organización para la Cooperación y el
Desarrollo Económico (OCDE) al igual que el Índice de
estado tró co de Carlson, son aplicables en climas tem-
plados (Sierra, 2011).
Por otro lado, Ruiz (2008) determinó que la transparencia
del Disco de Secchi en el ACRAMM, varía de 0,16 a 0,27
m. Según nuestros resultados el valor mínimo fue 0,13 m
.
Ln (Pt)
Figura 5. Grá ca de dispersión de los modelos signi cativos.
Trophic states of Medio Mundo lagoon
159
.
Figura 6. Trophic State Index modied (IET) en serie temporal del fósforo total en el Área de
Conservación Regional Albufera de Medio Mundo (ACRAMM), Lima, Perú.
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160
y el valor máximo 0,19 m esta variación probablemente
esta inuenciado por la estacionalidad, estos resultados
se encuentran hacia el límite superior de clasicación a
eutróco con transparencias del Disco de Secchi (m) y
las concentraciones de la clorola-a (g·L-1); mientras que
con los resultados del fósforo total (g·L-1) varían desde
oligotróco a eutróco. Según estos resultados podría es-
tar ocurriendo un agotamiento de oxígeno en el humedal,
con alto nivel de productividad y baja claridad del agua
(Moreno et al., 2010; Zouiten, 2012). Por eso, Chapa &
Guerrero (2010) escribieron en su investigación sobre la
abundancia de nutrientes que mata, durante el proceso de
la eutrozación. Asimismo, en este estado inicia la proli-
feración de algas y cianobacterias que producen toxinas
que podrían causar enfermedades e incluso la muerte en
los organismos vivos. Por ejemplo, Microcystis aeruginosa
Kützing común en estados eutrócos, produce neuroto-
xinas y hepatotoxinas como la microcistina (Oberholster
et al., 2004).
Es preciso indicar que Martínez (2018) aisló a M. aeru-
ginosa en muestras de agua del ACRAMM. Sin embargo,
la Dirección General de Salud (2018) clasicó al hume-
dal como un sitio apto para bañistas; dado que esta cla-
sicación solo estaba centrada en los siguientes aspectos:
calidad microbiológica, medida en función a la presencia-
ausencia de Coliformes fecales (pero no se evalúa la pre-
sencia de microorganismos que producen toxinas relacio-
nadas a la eutrozación); calidad de limpieza, en función
a temas de residuos sólidos y nalmente, por la presencia
de servicios higiénicos.
Por otro lado, Álvarez (2016) clasicó al humedal Los
Pantanos de Villa en estado hipereutróco con el fósforo
total (0,29 a 6,78 mg·L-1) mediante el índice propuesto
por Reddy & Delaunde y en eutróco con el nitrógeno
(2,20 a 56,60 mg·L-1) mediante el índice propuesto por
Roldán & Ramírez (2008). Si bien los resultados de la
clasicación de estas concentraciones con el IETM de
Carlson por Toledo podrían ser similares, la aleatoriza-
ción en el uso de los índices podría conllevar a errores
en la interpretación de los resultados. Del mismo modo,
Gómez (2018) determinó el estado tróco de la laguna
Cube-Ecuador a través de la cuanticación de parámetros
químicos (fosfatos, nitratos, clorola “a”) y transparencia
del agua; entre sus resultados indica que tanto los nitratos
y fosfatos (con IE = 0,08 y 1,06, respectivamente) clasi-
caron a la laguna en un estado oligotróco; mientras
que la transparencia y clorola-a, en eutróco (TSIDS =
60,5 y TSIclorf-a = 61). Asimismo, Pulido & Pinilla (2017)
determinaron el estado tróco a partir de la concentra-
ción de nutrientes y clorola-a del humedal El Salitre en
Bogotá-Colombia; quienes indican entre sus resultados
que el índice de Nygaard clasicó al humedal en estado
mesotróco para ambos periodos climáticos, el ITP en
estado mesotróco en la época seca y oligotróco en la
temporada lluviosa (ITP = 37,00 y 7,00, respectivamen-
te); mientras que el IET en estado mesotróco duran-
te la época seca y en eutróco en la temporada lluviosa
(IETpromedio = 53,82 y 68,06, respectivamente). En suma,
las diferencias entre los estados trócos de los ecosistemas
acuáticos están inuenciados por diversos factores, tanto
naturales como antropogénicos.
Formulación de modelos matemáticos
La relación del logaritmo natural de las bandas 2, 8 y 11
de Sentinel-2, con el logaritmo de las concentraciones de
fósforo total presentaron un r2 máximo de 0,72 con un
error de estimación de 0,39. La diferencia entre las con-
centraciones determinadas in situ con las pronosticadas
mediante el modelo fue mínima (0,0079 g.L-1) con un r
= 0,85 y signicativa. Estos valores le dieron consistencia
al modelo. Por otro lado, no se han encontrado registros
de estudios similares mediante este protocolo para este
parámetro.
Por otro lado, considerando que se obtuvo un r2 máximo
de 0,10, correlacionando con las bandas 1 y 4 con la
transparencia, y que la correlación entre las concentra-
ciones de clorola-a (g·L-1) y la banda 4 de Sentinel-2,
presentaron un r2 máximo de 0,04, no se formularon mo-
delos matemáticos para medir el nivel de transparencia
del agua, ni tampoco el de clorola-a.
La profundidad del agua de la laguna principal del
ACRAMM es mayor en la zona sur en comparación con
las zonas centro y norte; esto, debido a que en la zona sur
se había consolidado un banco de sal (en 1954 existían
dos yacimientos) donde se realizaron excavaciones (Tovar,
1977; Gobierno Regional de Lima, 2009). Por otro lado,
la relación entre la profundidad del agua con los valores
de la reectancia de las imágenes satelitales es inversa, es
decir, al aumentar la profundidad, la reectancia dismi-
nuye; sin embargo, las mediciones de la transparencia en
todo el espejo de agua, fueron muy homogéneas, por ello,
no se obtuvieron buenos niveles de correlación (reectan-
cias dispersas con transparencias homegéneas).
La distribución espacial de la clorola-a, en todo el espejo
de agua, no fue uniforme, en la zona sur se obtuvieron
concentraciones más bajas, en cambio, en la zona centro
estas formaron un parche de concentraciones altas y en la
zona norte las concentraciones disminuyeron (Figura 7).
Este comportamiento se deba probablemente a que las
Trophic states of Medio Mundo lagoon
161
fuentes naturales aportan nutrientes de manera focaliza-
da, toda vez que se ha observado un área de anidación de
aves residentes y migratorias en la zona centro, las cuales
estarían aportando principalmente nitrógeno y fósforo
para el incremento de la producción de biomasa (medida
en forma de clorola-a). Por otro lado, al parecer, la dis-
tribución discontinua de la clorola; así como las condi-
ciones batimétricas de la laguna principal del ACRAMM,
no favorecieron la formulación de los modelos matemáti-
cos para este parámetro; sin embargo, ambos parametros
han sido ampliamente estudiados mediante esta metodo-
logía. Por ejemplo, Giardino et al. (2001), Ferral (2013) y
Larkin (2014), obtuvieron modelos matemáticos para la
transparencia del agua con un r2 de 0,85, 0,32 y 0,62 con
imágenes Landsat-5, respectivamente. Por otro lado, Mo-
rillo et al. (2018) obtuvieron r2 = 0,88 relacionando con
las concentraciones de clorola-a los valores del NDVI
calculadas con imágenes Landsat-8. Del mismo modo,
Bonansea et al. (2012) obtuvieron un r2 = 0,73 relacio-
nando las concentraciones de la clorola-a con las reec-
tancias de la banda 2 y 3 de las imágenes CBERS-2B.
.
Figura 7. Distribución espacial de clorola-a en la laguna principal de Área de Conservación
Regional Albufera de Medio Mundo (ACRAMM), Lima, Perú.
Revista Biotempo: ISSN Versión Impresa: 1992-2159; ISSN Versión electrónica: 2519-5697 Quiroz-Santos & Mendoza-Caballero
162
Variación Espacio-Temporal del Estado Tróco del
ACRAMM
Los estados trócos pronosticados utilizando el IET de
Carlson modicado por Toledo, desde enero 2016 hasta
diciembre de 2018, mediante el parámetro de fósforo to-
tal (g·L-1) indicaron que el ACRAMM se encuentra en
estado eutróco con valores de mayor impacto en la zona
sur del humedal. Mientras que los IET pronosticados de
enero de 2019, se encontraban distribuidos desde oligo-
tróco a eutróco con una tendencia de incremento de
sur a norte. La variabilidad de los resultados de la presente
investigación fueron inversos a los reportados por Ledes-
ma et al. (2013), quienes evaluaron la calidad del agua
del embalse Río Tercero (Argentina) donde mostraron
que el IETM determinado con el fósforo total en 2003 y
2004 fueron oligotrócos; mientras que en 2005 y 2006,
mesotrócos. La variabilidad de estos niveles depende de
muchos factores tanto físicos, químicos y biológicos que
interactúan en el sistema acuático. Por ejemplo, la carac-
terística batimétrica del ACRAMM; en la zona sur las
profundidades medias son mayores que de la zona nor-
te. Este signica que en la zona sur los materiales, como
el fósforo, pueden sedimentarse en el fondo y solo libe-
rarse mediante mediante cuatro procesos: (a) reacciones
químicas de óxido-reducción bajo condiciones anóxicas,
(b) procesos de mezcla por diferencia de gradientes de
concentraciones, (c) bioturbación y (d) del burbujeo pro-
vocadas por la producción de metano (metanogénesis)
(Gunkel, 2003). Mientras que la zona norte por su baja
profundidad media favorece que la interacción entre la
interfase sedimento-agua sea más dinámica.
Los resultados obtenidos en la presente investigación
fueron muy similares en cuanto al comportamiento de los
parámetros, con los reportados por Moreno & Ramírez
(2010); quienes indicaron que el fósforo total tuvo
variaciones temporales signicativas en el estado tróco.
Como indica Ordóñez-Delgado et al. (2019) con respecto
al uso se sistema de información geográca, imágenes
satélites y otros, permiten representar visualmente y
de manera simple, las diversas investigaciones como
la realizada en el presente estudio logrando que la
información pueda ser usada por todo tipo de público,
entre ellos, los gestores de las áreas protegidas.
Por lo que se concluye que el espejo de agua de
ACRAMM se ha clasicado en estado eutróco en las
6 fechas evaluadas mediante el modelo obtenido para la
transparencia del Disco de Secchi (IETMTDS > 76,04).
Mientras que, según el modelo para el fósforo total, las
5 primeras fechas fueron clasicadas en estado eutróco
(IETMPT > 65,56) y la última desde oligotróco a
eutróco desde la zona sur hacia norte (IETMPT = 38,29
– 56,99).
Agradecimientos
Nuestros agradecimientos a Rosa Vento por su acertada
revisión del artículo. El presente estudio es parte de la
tesis del título profesional del primer autor de este artícu-
lo, que fue desarrollado en la Universidad Católica Sedes
Sapientiae, Lima, Perú.
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Recived March 21, 2022.
Accepted May 16, 2022.
