RESUMEN: Se usaron técnicas de análisis estadístico multivariado, para determinar la variación temporal y espacial de la calidad del agua en la zona costera de Santa Marta, donde se ubica un emisario submarino que descarga 1 m3/s de aguas residuales domésticas. La ANOVA de dos vías, los análisis de clúster y de componentes principales mas la interpolación de krigging, fueron considerados para este análisis. En la variación temporal se encontraron diferencias que marcan en el año dos periodos de tiempos heterogéneos, de diciembre a abril la concentración de los parámetros de calidad del agua es más alta. El resto del año (mayo, junio, agosto, noviembre, exceptuando el mes de julio donde se presentaron concentraciones altas), se registran concentraciones sensiblemente inferiores. En la variación espacial se reportan dos grupos de áreas en las cuales la calidad del agua es diferente, dicha diferencia está relacionada con la cercanía a la descarga del emisario submarino. | ABSTARCT: Multivariate statistical techniques were used to investigate the temporal and spatial variations of water quality at the Santa Marta coastal area where a submarine outfall that discharges 1 m3/s of domestic wastewater is located. Two-way analysis of variance (ANOVA), cluster and principal component analysis and Krigging interpolation were considered for this report. Temporal variation showed two heterogeneous periods. From December to April, and July, where the concentration of the water quality parameters is higher; the rest of the year (May, June, August-November) were significantly lower. The spatial variation reported two areas where the water quality is different, this difference is related to the proximity to the submarine outfall discharge.

Los programas de monitoreo de calidad del agua superficial son muy importantes para la gestión integrada de los recursos hídricos. Estos programas comprenden la definición de los objetivos de monitoreo, el diseño de las redes, las actividades de muestreo propiamente, el análisis de las muestras en el laboratorio, la recopilación y el procesamiento de datos para obtener información sobre las propiedades físicas, químicas y biológicas del cuerpo de agua monitoreado. Resulta, pues, necesaria la evaluación periódica de estas redes de monitoreo con el fin de garantizar una gestión sostenible del recurso. En el Perú, los conflictos socioambientales registrados entre los años 2011 y 2014 muestran que 67% están vinculados a la calidad de los recursos hídricos y 62% a las disputas entre el uso minero y el uso agrario. Como medida de gestión, la Autoridad Nacional del Agua ha establecido redes de monitoreo en un total de 100 cuencas hidrográficas y ha ejecutado 434 monitoreos de calidad del agua superficial. Una de las cuencas más representativas, en la que se desarrollan ambas actividades socioeconómicas y que presenta conflictos socioambientales latentes, es la cuenca del río Jequetepeque. En esta cuenca, el monitoreo ha sido desarrollado por varias instituciones, tanto públicas como privadas, desde los años 80s. Cada estudio ha establecido una red propia de monitoreo de calidad de aguas de acuerdo a sus objetivos, sin embargo, hasta el momento, la evaluación de las redes de monitoreo de calidad de aguas superficiales no se encuentra en la agenda nacional. El objetivo de esta tesis es analizar una red de monitoreo de calidad del agua en la cuenca del río Jequetepeque por análisis estadístico de la relevancia de las estaciones de monitoreo y de los parámetros de calidad del agua monitoreados en la cuenca. Para ello, se aplicaron las técnicas de análisis multivariado - análisis factorial y análisis de conglomerados - a la base de datos de parámetros de los monitoreos realizados por la ANA durante los años 2015 y 2016. Los resultados revelaron que 5.88% de las estaciones de monitoreo y 5% de los parámetros de calidad del agua no se correlacionan con las demás estaciones y parámetros analizados. El descarte de la estación y del parámetro que resultaron estar menos correlacionados resulta inadecuado, debido a la importancia de ambos para la red de monitoreo. El conjunto de parámetros de calidad de agua se reduce a cuatro grupos que definen la calidad del recurso hídrico superficial en la cuenca: un grupo distribuido en la parte baja de la cuenca y relacionado a la conductividad eléctrica, otro grupo relacionado a los sólidos suspendidos distribuidos en toda la cuenca, y dos grupos conformados por los elementos trazas y los coliformes distribuidos principalmente en la parte alta de la cuenca. Finalmente, con esta tesis se evidenció que las técnicas de análisis multivariado resultan adecuadas para el análisis de las redes de monitoreo de calidad del agua y que pueden ser empleadas para asegurar la gestión sostenible del recurso hídrico. | The establishment of surface water quality monitoring programs plays a key role in the Integrated Water Resources Management. These programs include the definition of the monitoring objectives, the network desing, the sampling protocol, laboratory samples analysis, collection and processing of data through which the desired information will be obtained about the physical, chemical and biological properties of the monitored water body. Therefore, to ensure a sustainable water resources management, a periodically assessment of the monitoring network is mandatory. In Perú, 67% of the socio-environmental conflicts registered between 2011 and 2014 were related to water quality and 62% to disputes between mining and agriculture. As a management measure, the National Water Authority has established surface water quality monitoring networks in one hundred basins, and has monitored the surface water quality 434 times. A representative basin in the country, one which has agriculture and mining as principal socio-economic activities and also presents latent socio-environmental conflicts related to water, is the Jequetepeque river basin. Since the 80's, surface water quality monitoring programs in the Jequetepeque river basin has been executed by different institutions and each one has established monitoring networks according to their objectives. Nevertheless, the surface water quality monitoring networks assessment has not been taken into account in any water national plan. The main objective of this thesis is to analyze the surface water quality monitoring network in the Jequetepeque river basin using statistical significance analysis of the water quality monitoring stations and water quality parameters established to evaluate the water quality in the basin. Multivariate statistical techniques like factor analysis (FA) and hierarchical cluster analysis (HCA) has been applied to the water quality monitoring database collected in the basin between 2015 and 2016 by the National Water Authority. Results identified that only 5,88% of the monitoring stations and 5% of the water quality parameters were statistical uncorrelated with the other stations and analyzed parameters in the monitoring network. The discarding of the station and parameter that were less correlated may be inadequate, due to the importance of both for the monitoring network. Four main groups define the surface water quality in the basin: the first group is highly related to the electric conductivity and is mainly distributed in the lower part of the basin, a second group is related to suspended solids and is distributed in all the basin, and two groups constituted by trace elements and fecal coliform are principal distributed in the higher part of the basin. Finally, this thesis showed that multivariate statistical techniques can be effectively applied in the analysis of water quality monitoring networks and can be employed in the sustainable management of water resources. | Tesis

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Biología | Se evaluó la relación entre la flora y las características del agua subterránea del bofedal aledaño a la laguna Milloc (Huarochirí, Lima) a través de análisis de ordenación sin restricción (NMDS) y con restricción (db-RDA, tb-RDA). Se midió la profundidad de la tabla de agua, el pH, la conductividad eléctrica y la temperatura del agua subterránea así como la cobertura del suelo en época seca (28 parcelas) y en época húmeda (30 parcelas). Para la época seca, el análisis NMDS mostró que Distichia muscoides respondió más rápidamente a los cambios de profundidad de tabla de agua y temperatura. Y en las dos épocas, Zameioscirpus muticus fue la especie que cambió su abundancia más rápidamente en relación al pH. En relación al r2, se observó que, en la época seca, la ordenación explicó bien a las variables fisicoquímicas del agua subterránea en comparación a la época húmeda siendo la profundidad de la tabla de agua la de mayor explicación por la vegetación (r2=0.79) seguida por la conductividad eléctrica (r2=0.54). Por otro lado, los análisis db-RDA y tbRDA mostraron que la profundidad de la tabla de agua fue la variable más importante en época seca en comparación a la húmeda. Sin embargo, la explicación de las especies por las variables ambientales fue baja (r2adj=0.3) lo cual indicaría que existirían otras variables ambientales con mayor influencia en la variación de las especies registradas el área de estudio. Finalmente, el método db-RDA fue el menos parsimonioso porque indicó que para la época seca, las variables fisicoquímicas importantes fueron todas las ingresadas al modelo; sin embargo, permitió observar la correlación entre grupos de variables lo cual es típico en estudios multivariados realizados en campo. | The relationship between the vegetation and the groundwater physicochemical characteristics was evaluated in a peatland near the Milloc lagoon (Huarochirí, Lima) through an unconstrained ordination (NMDS) and constrained ordination (db-RDA, tbRDA). The groundwater water table, pH, electrical conductivity and temperature were evaluated as well as the vegetation cover in the dry (28 plots) and wet season (30 plots). For the dry season, the NMDS showed Distichia muscoides responded most rapidly to change in water table depth and temperature. In both seasons, Zameioscirpus muticus was associated with a rapid change in pH. In relation to the r2, it is seen that in the dry season, the ordination explained the physicochemical variables well, being the water table the best explained by the species (r2= 0.79) followed by electrical conductivity (r2 = 0.54). On the other hand, the db-RDA and tb-RDA analysis showed that the water table was the most important variable in the dry season in comparison with the wet one. However, the explanation by the environmental variables was low (r2adj = 0.3), which would indicate that other environmental variables could explain the variation of the vegetation better. The db-RDA method was the least parsimonious because it showed that the important variables were all the physicochemical variables introduced to the model, however, it showed some degree of correlation between group variables, which is typical in multivariate studies. | Tesis

En los últimos años, se han registrado algunos parámetros de calidad del agua que exceden los estándares de calidad ambiental de agua en el río Cañete debido a la existencia de fuentes contaminantes de origen antrópico. El principal objetivo de este trabajo de investigación fue evaluar la calidad del agua a través de técnicas de análisis multivariante y del Índice de Calidad Ambiental de los Recursos Hídricos Superficiales (ICARHS) en el río Cañete (tramo Yauyos-San Vicente de Cañete). Para ello se analizaron los parámetros físicos-químicos, inorgánicos y microbiológicos en siete estaciones de monitoreo de calidad de agua superficial en el periodo 2013 al 2021. En primer lugar, se determinó el índice ICARHS, cuya escala de valoración varía de 0 a 100, siendo pésimo el nivel más bajo (0-44) y excelente el más alto (95-100). Se obtuvo que la calidad del agua es mala en la estación QYauy1, es decir, no cumple los objetivos de calidad; es regular en la estación RCañe6 y RCañe7, es decir, ocasionalmente es amenazada o dañada; y es buena en las estaciones RCañe5, RCañe8, RCañe9 y RCañe10, es decir, se aleja un poco de la calidad natural del agua. En segundo lugar, se aplicaron las técnicas de análisis multivariante análisis factorial exploratorio y el análisis clúster jerárquico mediante el programa SPSS. Se aplicó el análisis factorial exploratorio con el objetivo de obtener los fuentes de contaminación (factores) que expliquen la variación de la calidad del agua y determinar los parámetros de calidad de agua de mayor importancia, para lo cual se aplicó el método de componentes principales para la extracción de factores y el método de rotación de factores Varimax; luego se aplicó el análisis clúster jerárquico con el objetivo de agrupar las estaciones de monitoreo de acuerdo con su similaridad e identificar las menos relevantes, donde se aplicó el método de agrupación Ward y la medida de similaridad distancia euclídea al cuadrado. Mediante el análisis factorial exploratorio, se obtuvieron cinco factores que explicaron el 79,06% de la varianza total de los datos de calidad del agua. Los factores obtenidos indican que las variaciones de la calidad del agua se pueden deber a fuentes antropogénicas y naturales. El primer factor representa a la mineralización del agua, por rocas y suelos, y a la contaminación por vertimientos de aguas residuales sin tratar; el segundo factor representa a los metales pesados provenientes de minerales y rocas; el tercer factor representa a la mineralización del agua por rocas y suelos; el cuarto factor representa a la actividad agrícola, la disposición de aguas residuales y la oxidación de desechos nitrogenados de excretas humanas y animales; y el quinto factor representa la presencia de oxígeno en el agua. Se identificaron 14 parámetros como los más significativos, lo cual representa el 82,4% de los 17 parámetros de calidad del agua analizados. Además, se obtuvo que el pH es el parámetro menos relevante. Mediante el análisis clúster jerárquico, se agruparon las estaciones de monitoreo en cuatro grupos y se obtuvo que la estación QYauy1 es la estación menos representativa del tramo evaluado. | In recent years, some water quality parameters have been registered that exceed the environmental water quality standards in the Cañete River due to the existence of polluting sources of anthropic origin. The main objective of this study was to asses the water quality through multivariate analysis techniques and the ICARHS index in the Cañete river (Yauyos-San Vicente de Cañete stretch). To do this, the physical-chemical, inorganic and microbiological parameters were analyzed in seven monitoring stations of surface water quality, during 2013-2021 period. First, the water quality in the monitoring stations was evaluated by the ICARHS index, whose assessment scale varies from 0 to 100, with the lowest level being terrible and the highest being excellent. It was obtained that the quality of the water is bad in the QYauy1 station, which means, it does not meet the quality objectives; it is regular at the RCañe6 and RCañe7 station, which means, it is occasionally threatened or damaged; it is good at the RCañe5, RCañe8, RCañe9 and RCañe10 stations, which means, it is a little removed from the natural quality of the water. Secondly, the techniques of multivariate analysis, exploratory factor analysis and hierarchical cluster analysis were applied using the SPSS program. The exploratory factorial analysis was applied with the aim of obtaining the factors that explain the variation of the water quality and determine the most important water quality parameters, for which the method of principal components was applied for the extraction of factors and the method of rotation of Varimax factors; then the hierarchical cluster analysis was applied with the aim of grouping the stations according to their similarity and identify the least relevant, where the Ward grouping method and the squared Euclidean distance similarity measure were applied. Through the exploratory factor analysis, five factors were obtained that explained 79,06% of the total variance of the water quality data. The factors obtained indicate that variations in water quality may be due to anthropogenic and natural sources. The first factor represents the mineralization of the water, by rocks and soils, and the contamination by discharges of untreated wastewater; the second factor represents heavy metals from minerals and rocks; the third factor represents the mineralization of water by rocks and soils; the fourth factor represents agricultural activity, the disposal of wastewater and the oxidation of nitrogenous waste from human and animal excreta; and the fifth factor represents the presence of oxygen in the water. 14 parameters were identified as the most significant, which represents 82,4% of the 17 water quality parameters analyzed. In addition, it was found that pH is the least relevant parameter. Through the hierarchical cluster analysis, the monitoring stations were grouped into four groups and it was found that the QYauy1 station is the least representative station of the evaluated section. | Tesis