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Revisión del método de vulnerabilidad DRASTIC en la evaluación del agua subterránea

Nombre del Artículo: Accomplishment and subjectivity of GIS-based DRASTIC groundwater vulnerability assessment method: a review.

Autores: S. M. Hamza • A. Ahsan • M. A. Imteaz • A. Rahman • T. A. Mohammad • A. H. Ghazali

La evaluación de la vulnerabilidad de las aguas subterráneas es una tarea importante en la gestión de los recursos hídricos y de la tierra. Entre las técnicas de evaluación de la vulnerabilidad, el más sofisticado  es el modelo DRASTIC basado en el GIS (Geographic Information Sistem). Sin embargo, a pesar de su popularidad, se vio empañado con excesivos problemas técnicos de subjetividad; pocas investigaciones se han llevado a cabo para hacer frente a las deficiencias asociadas con este método.

Este estudio investiga varias cuestiones relativas a la aplicación del modelo DRASTIC basado en el GIS, a través de una revisión crítica de 35 literaturas relevantes correspondientes al estudio de la vulnerabilidad en distintos lugares del mundo.

Los resultados obtenidos a partir de la revisión de las diversas literaturas, con el fin de evaluar la fuerza y ​​los defectos del modelo DRASTIC son:

  • De 977.007 km2 estudiados, existe 446.565 km2 (46%) de vulnerabilidad «moderada» a «alta».
  • Todos los parámetros influyen en la contaminación de las aguas subterráneas y cada parámetro indica la situación particular en la que impactó a la mayoría. Es decir, todos los parámetros DRASTIC son significativos, independientemente de sus pesos asignados.
  • No sólo se dependerá del peso teórico asignado a un parámetro, también es necesario hacer un análisis científico con cuidado.
  • Una proporción significativa de la cobertura de la superficie terrestre es vulnerable en todo el mundo.
  • Existe también la necesidad de emplear una investigación similar en las zonas que no han sido cubiertas por el DRASTIC basada en GIS, siendo ésta la metodología más fiable para la evaluación de la vulnerabilidad.
  • Para mejorar la aceptabilidad del modelo, existe también la necesidad de incorporar un mayor número de contaminantes para su validación como los “compuestos orgánicos” que rara vez se consideran hoy en día.

DRASTIC modificado usando la relación de frecuencia y dos nuevos métodos híbridos para la evaluación de la vulnerabilidad

Nombre del Artículo: An integrated DRASTIC model using frequency ratio and two new hybrid methods for groundwater vulnerability assessment.

Autores: Aminreza Neshat • Biswajeet Pradhan

El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo DRASTIC integrado con una relación de frecuencia (FR) como un nuevo aporte. También se aplicaron dos nuevos métodos híbridos: el análisis de sensibilidad por parámetro (SPSA) y un proceso de jerarquía analítica (AHP), para el ajuste de los pesos de los parámetros a las condiciones locales.

El FR se utilizó para las calificaciones del modelo DRASTIC, mientras que el SPSA y AHP se utilizaron para los pesos DRASTIC.

Las 27 muestras de Nitrato que se utilizaron para el análisis y correlación fueron tomadas en el mismo mes y en distintos años (mayo de 2010 y mayo de 2012). Las muestras de Nitratos del año 2010 se interpolaron, utilizando el método de interpolación de Kriging ordinario para obtener la concentración de Nitratos en cada rango de los parámetros.

Relación de Frecuencia (FR)

El calculó de FR consiste en relacionar las muestras de Nitrato con cada uno de los siete parámetros DRASTIC. La ecuación del cálculo realizado es el siguiente:

Ec.deFrecuencia

donde A es el área de una clase o rango para cada parámetros DRASTIC; B es el área total de cada parámetro; C es el número total de Nitratos en la clase de cada parámetro; D es el número de los Nitratos totales en el área de estudio; E es el porcentaje de Nitratos en la clase de cada parámetro; F es el porcentaje de área en la clase para cada parámetro.

La probabilidad para cada rango de parámetro se calcula dividiendo la relación de la concentración de Nitrato por la relación de área (E/F); un valorde 1 es una relación promedio. Si la relación es >1, indica una alta relación entre el rango del parámetro y la concentración de Nitrato. Por otra parte, si la relación es <1, indica una menor relación.

En la tabla 1 se muestran las calificaciones originales y modificadas con FR para cada uno de los parámetros DRASTIC. Al valor más alto FR se le asingnó la mayor calificación de DRASTIC original de ese rango y los demás rangos de calificaciones se calcularon a través de la proporción.

Tabla 1. Calificaciones originales y modificadas para cada parámetro DRASTIC.

Tabla 1. Calificaciones originales y modificadas para cada parámetro DRASTIC.

Análisis de sensibilidad por parámetro (SPSA)

La sensibilidad por parámetro es introducido por Napolitano y Fabbri (1996).
Los parámetros más eficaces se definen mediante la comparación de los pesos teóricos con el SPSA. El peso efectivo se calcula como:

ec_w

donde W es el peso efectivo de cada parámetro y V es el índice general de vulnerabilidad. Pr y Pw son la calificación y el peso de cada parámetro respectivamente.

La tabla 2 muestra los pesos modificados, aplicando la ec. de peso efectivo. A la mayor media se le asignó  un mayor peso modificado.

tabl3_spsa

Tabla 2. Estadísticas del Análisis de Sensibilidad por Parámetro (SPSA)

Proceso Analítico Jerárquico (AHP)

  • Índice de Consistencia

ec_ci

donde λmáx es el vector de máxima consistencia y n es el número de criterios.

  • Relación de Consistencia

ec_cr

donde CR es la relación entre el índice de consistencia (CI) y el índice de azar (RI).

Como regla general, si CR <= 0.1 debe preservarse la matriz. Si el CR es >0.1, los modelos serán descartados automáticamente.

Este proceso se aplica para calcular los pesos de todos los parámetros DRASTIC, modificando los pesos iniciales de los parámetros para la determinación de la vulnerabilidad.

Tabla 3 obtenida a partir de los cálculos de AHP.

Tabla 3 obtenida a partir de los cálculos de AHP.

Tabla 3. Valores obtenidos a partir de los cálculos de AHP.

Pasos seguidos para realizar los mapas de vulnerabilidad son:

  1. Se creo el Mapa de vulnerabilidad intrínseca, utilizando el método DRASTIC original.
  2. Se correlacionó (coeficiente de Pearson) el mapa de vulnerabilidad intrínseca con las 27 concentraciones tomadas en el 2011 (R = 0,44 ) y 2012 (R = 0,37 ). Esta reducción de la correlación se debe al incremento en el uso de fertilizantes para la actividad agrícola .
  3. Se calculó FR-DRASTICec_fr-drastic
  4. Se calculó FR-SPSAec_fr-spsa
  5. Se calculó FR-AHPec_fr-ahp
  6. Validación y selección del método adecuado. Los mapas de vulnerabilidad resultantes se validaron utilizando el factor de correlación de Pearson para seleccionar el mejor mapa de vulnerabilidad con respecto a las condiciones del área de estudio.
tabl6-correl_factor

Tabla 4. Resultados de las correlaciones de los 27 valores de Nitratos del 2012 y los mapas de vulnerabilidad calculados.

La tabla 4 muestra los resultados de la validación, el uso de enfoque FR mejoró la correlación entre el índice de vulnerabilidad y las concentraciones de Nitratos en comparación con la correlación de la vulnerabilidad DRASTIC original, que fue de 0,37. Los resultados indicaron que los nuevos métodos híbridos mostraron mayor correlación 0,75 en el modelo FR-DRASTIC. Las correlaciones de los enfoques FR-SPSA y FR-AHP fueron 0,77 y 0,80 respectivamente. Estos valores sugieren que el mapa de vulnerabilidad derivado del método FR-AHP es el más preciso.

Estimación de la vulnerabilidad de contaminación de las aguas subterráneas mediante un modelo DRASTIC modificado

Nombre del Artículo: Estimating groundwater vulnerability to pollution using a modified DRASTIC model in the Kerman agricultural area, Iran.

Autores: Aminreza Neshat • Biswajeet Pradhan • Saied Pirasteh • Helmi Zulhaidi Mohd Shafri

El artículo trata sobre la estimación de la vulnerabilidad de contaminación de las aguas subterráneas aplicando la metodología en la que se modifica el modelo DRASTIC en el área agrícola de Kerman, en la región sureste de Irán y abarca aproximadamente 978 km2.

Primeramente se calculó el Índice DRASTIC (Aller et. al, 1987) y luego se calibró la metodología. Se calcularon los nuevos pesos (1-5) y calificaciones (1-10) de los parámetros DRASTIC mediante un análisis de sensibilidad que consistió en la identificación de las relaciones entre los parámetros  DRASTIC con respecto a la concentración de Nitrato en el agua subterránea.

La principal contribución de esta investigación en comparación con la literatura publicada previamente por Javadi et al. (2011a, b) fue el uso de dos muestras de Nitratos en el mismo mes (mayo de 2010 y mayo de 2011), por lo que indicaron que, por dichas muestras la correlación fue más precisa.

Los valores de concentración de Nitratos fueron obtenido en 27 pozos. La primera muestra de Nitrato obtenidas en mayo de 2010 fue para calibrar el modelo DRASTIC original y crear el modelo DRASTIC modificado. La segunda muestra de mayo de 2011 (en los mismos 27 pozos) se utilizaron para determinar el coeficiente de correlación entre la concentración de Nitrato y la vulnerabilidad de las aguas subterráneas.

En la correlación entre los valores DRASTIC originales y la concentración de Nitrato en los 27 pozos tomados en mayo de 2010 se obtuvo un coeficiente de correlación de Pearson de 44%. Este valor es relativamente bajo, lo que indica que el índice de vulnerabilidad DRASTIC original debe ser cambiado para obtener una evaluación realista de la contaminación potencial en el área de estudio.

DRASTIC Modificado

Las calificaciones se modificaron inicialmente utilizando la prueba estadística no paramétrica de Wilcoxon (el test estadístico no paramétrico de suma de rangos). Posteriormente se aplicó el DRASTIC modificado para el análisis de sensibilidad y optimizar los pesos (1-5).

En el método calibrado, las calificaciones de los parámetros DRASTIC se modificaron en función de la media de concentración de Nitrato. La calificación más alta se asignó a la media más alta de la concentración de nitrato, la calificación más baja fue a la media más baja de la concentración, y las calificaciones restantes fueron modificadas de forma lineal. Este enfoque se aplicó a todos los parámetros, como se muestra en la Tabla 1, y para el nuevo peso del modelo DRASTIC modificado con análisis de sensibilidad.

Tabla 2. Calificaciones originales y modificadas de los parametos DRASTIC basado en la concentración de Nitratos.

Tabla 1. Calificaciones originales y modificadas de los parametos DRASTIC basado en la concentración de Nitratos.

El análisis de sensibilidad consistió en comparar la distribución de Nitrato con los pesos teóricos de cada parámetro. El peso efectivo de cada polígono (parámetro) se define según la siguiente ecuación:

Ec. de peso efectivo

donde W es el peso efectivo de cada parámetro y V es el índice general de vulnerabilidad. Pr y Pw son el valor de calificación y el peso de cada parámetro, respectivamente.

El peso efectivo por parámetro, obtenido mediante el análisis de sensibilidad se muestra en la Tabla 2. La profundidad del agua subterránea (D) muestra los pesos efectivos más bajos (la media del peso efectivo es 4,12%) en comparación con los pesos teóricos (21,74%). La recarga neta (R), tipo de acuífero (A), y la conductividad hidráulica (C) presentaron un peso efectivo mayor que los pesos teóricos asignados por DRASTIC.

Tabla 1. Peso efectivo derivado del análisis de sensibilidad por cada parámetro.

Tabla 2. Peso efectivo derivado del análisis de sensibilidad por cada parámetro.

Los resultados de la calibración indicaron que el modelo DRASTIC modificado afecta de manera significativa el área de estudio.

El coeficiente de correlación entre las concentraciones de Nitrato y el índice de vulnerabilidad original fue evaluado en un 44%, mientras que el coeficiente de correlación entre las concentraciones de Nitrato y el modelo DRASTIC modificado se calculó en un 82%. En la Figura 1 se muestran las correlaciones mencionadas.

Figura 1. Relación del índice DRASTIC original y DRASTIC modificado con la concentración de Nitratos.

Figura 1. Relación del índice DRASTIC original y DRASTIC modificado con la concentración de Nitratos.

Las nuevas calificaciones y los pesos del mapa DRASTIC modificado indicaron que el 41,34% de la zona pertenecía a la una vulnerabilidad alta a muy alta (Figura 2). El porcentaje de esta clase era 50.09% antes de la modificación. Los porcentajes para la clase moderada antes y después de la modificación fueron 30,81 y 39,85%, respectivamente. Las clases de vulnerabilidades baja y muy baja fueron 19.09 y 18.81%, antes y después de la aplicación de las nuevas califiaciones, respectivamente.

Además, los mapas se compararon para mostrar la distribución espacial del índice de antes y después de la modificación, como se muestra en la Figura 3. El resultado indicó que 45,72% de los resultados tenía una clase similar, pero 54,28% pertenecía a una clase diferente, verificando así la eficacia del método propuesto.

Figura 2. Mapa DRASTIC modificado para Kerman.

Figura 2. Mapa DRASTIC modificado para Kerman.

 

Figura 2. Porcentaje entre el modelo DRASTIC original y modificado.

Figura 3. Porcentajes entre el modelo DRASTIC original y modificado.