Caracterización de los flujos de agua subterránea a partir de su salinidad | Characterization of Groundwater Flows according to Salinity

La vinculación entre elementos del paisaje puede ser explicada mediante la teoría de los sistemas de flujo de agua subterránea, que reconoce los diferentes flujos y sus zonas de descarga y recarga, que manifiestan en forma complementaria su funcionamiento hidrológico. Es esencial la caracterización de los diferentes flujos para conocer su potencialidad, salinidad y su posibilidad de uso en diferentes prácticas de manejo agropecuario y forestal; en esta definición quedan implícitas sus características de cantidad y profundidad de circulación. En ambientes donde la superficie de agua freática es poco profunda, definir los flujos constituye un procedimiento esencial al seleccionar las prácticas de manejo agropecuario y forestal que coadyuven en una situación dada, tales como excesos o déficit hídricos. Los flujos se definen a partir de la calidad del agua e indicadores ambientales. Los costos de los análisis químicos de agua son elevados y resultan difíciles de abordar en grandes áreas. Sin embargo, puede utilizarse la conductividad eléctrica (CE) para estimar la composición química del agua en un área si se conocen los principios mediante los cuales adquiere su composición y se establecen las relaciones matemáticas con los iones mayoritarios. El objetivo del presente estudio es establecer la factibilidad de utilizar los modelos hidrogeoquímicos propuestos para estimar la composición química del agua a partir de su conductividad eléctrica. Se estudió el origen del agua de pozos, freatímetros y lagunas del noroeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina, conociendo el referente geológico del sitio, y aplicando modelos hidrogeoquímicos de reconocimiento de patrones (HIDROGEOQUIM, GEOQUIM, SAMA, MODELAGUA). Se obtuvieron los patrones hidrogeoquímicos y las relaciones matemáticas entre la composición iónica y CE. El mejor ajuste se obtuvo utilizando la ecuación polinomial (parábola), que pasa por el origen de coordenadas, habiendo agrupado previamente los datos mediante el modelo de reconocimiento de patrones. Se concluye que es posible definir la composición química del agua mediante estimaciones matemáticas a partir del valor de la conductividad eléctrica, la cual, junto al pH, temperatura y otros elementos del paisaje, permiten definir tipos de flujo y manejo del suelo asociado.

The relationships among elements in the landscape can be explained using the theory of groundwater flow systems, which recognizes the different flows and their discharge and recharge zones, demonstrating their hydrological functioning. Characterizing the different flows is crucial to identifying their potential, salinity and possible use for different agricultural and forestry management practices. This definition implicitly includes characteristics related to quantity and depth of circulation. In environments where the water table is shallow, defining flow is key to selecting agricultural and forestry management practices that help in a given situation, such as water excess or deficit. The flows are defined according to the water quality and environmental indicators. The costs of the chemical analysis of water are high and it is difficult to analyze large areas. Nevertheless, electrical conductivity (EC) can be used to estimate the chemical composition of water in an area if the principles through which they acquire their composition are known and mathematical relationships with major ions are determined. The objective of the present study is to determine the feasibility of using the proposed hydrogeochemical models to calculate the chemical composition of water based on its electrical conductivity. Sources of water from wells, phreatimeters and lagoons in northwest Buenos Aires, Argentina were studied to identify the geology of the site and apply hydrogeochemical pattern recognition models to identify patterns (HIDROGEOQUIM, GEOQUIM, SAMA, MODELAGUA). The hydrogeochemical patterns and mathematical relationships between the ionic composition and EC were obtained. The best fit was obtained using the polynomial (parabola) equation that passes through the origin of the coordinates, having previously grouped the data using the pattern recognition model. It is concluded that the chemical composition of the water can be defined with mathematical calculations based on the value of electrical conductivity, which along with pH, temperature and other elements of the landscape enable defining types of flow and related soil management.

Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales