1 “DIAGNÓSTICO Y PROPUESTA DE CONTROL DE LAS FUENTES DIFUSAS EN LA CUENCA DEL RÍO ACONCAGUA, REGIÓN DE VALPARAÍSO” 12 Agosto 2016

2 2 Toda actividad económica genera riesgos para la protección y conservación del medio ambiente, así como también para la preservación de la vida asociada a dicho entorno. Esta degradación en la calidad del recurso hídrico ha motivado la necesidad de generar iniciativas orientadas a proteger y conservar dicho recurso. CONTEXTO En términos generales, las fuentes emisoras que conforman un inventario de emisiones pueden clasificarse en fuentes fijas y fuentes difusas.

3 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente 3 F. Difusas no se encuentran establecidas en un lugar determinado Fuentes de menores dimensiones o dispersas respecto de las cuales no resulta posible identificar u obtener información desglosada de sus emisiones, residuos o transferencia de contaminantes (no se encuentran establecidas en un lugar determinado), y por lo tanto, son de difícil estimación. AREA F. Fijas plenamente identificable Donde la ubicación del punto de descarga, generación o emisión al medio ambiente es plenamente identificable (emisiones de contaminantes a la atmósfera, el agua o el suelo). Actualmente su estimación es de una complejidad moderada. LINEAL

4 4 Objetivo General Contratar una consultora para identificar las principales fuentes de emisión difusa (contaminación) en el río Aconcagua y sus afluentes, evaluando y cuantificando el impacto en los cuerpos de agua, proponiendo además medidas de abatimiento, mitigación y control. ID 614795-2-LE15. a) Identificar las fuentes emisoras difusas presentes en la cuenca del río Aconcagua. b) Espacializar todas las fuentes difusas identificadas provenientes de actividad: agrícola, pecuaria, industrial, minera, agroindustrial, entre otras. c) Calcular el inventario de emisiones espacializado que incluya todos los parámetros deseados. d) Generar un plan de gestión de la cuenca, incorporando todas las medidas de mitigación y control posibles de realizar. Objetivos Específicos Realizado por CENMA, unidad de Biodiversidad, junio a noviembre 2015. Costo $14 millones de pesos. Contraparte técnica: SEREMI Agricultura; MMA, SEREMI.

5 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente 5 No pretende medir la “contaminación” presente en la cuenca, diagnóstico formal estimado de las principales fuentes que potencialmente estarían afectando la calidad del río Aconcagua. El estudio analizó e identificó las causas y fuentes de contaminación difusa, así como también su incidencia e impacto en la calidad del agua en el río Aconcagua y su ecosistema asociado.

6 6 actividad agropecuaria El contexto de este estudio se centró en el desarrollo de la actividad agropecuaria, la cual es la principal actividad que se ejerce en la cuenca. Como primera actividad, se recopilaron las fuentes puntuales potenciales que podrían contribuir a un evento de contaminación difusa en la cuenca, a las cuales se les asignó el uso de suelo en el cual están emplazadas y la comuna a la cual pertenecen. Esta información dará un panorama general de cómo se distribuyen las fuentes en la cuenca, información primordial para el diseño posterior del plan de gestión. Es por esto que información del uso del suelo dentro de esta actividad, los tipos de cultivos, tipos de riego y agroquímicos aplicados dieron una visión de las distintas variables dentro del rubro que se podrían involucrar en los procesos de contaminación difusa en la cuenca. Mediante el uso de modelos se estimó la carga contaminante provenientes de fuentes difusas, específicamente estimando la carga potencial de las actividades agrícolas en las aguas superficiales producto de la escorrentía superficial. Resumen Finalmente propuesta de control mediante acciones de fiscalización, monitoreo, buenas prácticas productivas y recomendación de obras y barreras físicas que inhiban el escurrimiento de aguas y la erosión hacia dicho río.

7 7 METODOLOGIA OBJETIVO 1. IDENTIFICAR LAS FUENTES EMISORAS DIFUSAS PRESENTES EN LA CUENCA DEL RIO ACONCAGUA. Para poder identificar, cuantificar y caracterizar las fuentes difusas que están presentes en la cuenca y que podrían alterar la calidad del agua en el río Aconcagua y sus afluentes, se utilizaron como información base las categorías de usos de suelo disponible en la cartografía del Catastro de Bosque Nativo de la V Región de Valparaíso (IDE, 2015). Específicamente se consideraron como potenciales fuentes de contaminación difusa aquellas categorías que puedan albergar actividades donde se genere este tipo de efecto debido a escurrimiento superficial o al transporte de partículas a través del viento Las fuentes identificadas fueron caracterizadas de acuerdo a la categoría de actividad a la cual corresponda y al mecanismo por el cual actúe el transporte del contaminante (escorrentía, material particulado, entre otros). Para categorizar la actividad económica de estas fuentes, se utilizó el documento CIIU.42012 (2014).

8 8 OBJETIVO 2. ESPACIALIZAR TODAS LAS FUENTES DIFUSAS IDENTIFICADAS PROVENIENTES DE ACTIVIDADES: AGRICOLA, PECUARIA, INDUSTRIAL, MINERA, AGROINDUSTRIAL, ENTRE OTRAS. Para espacializar las fuentes difusas, se construyó un mapa y cartografía digital con la información resultante del objetivo 1 donde se pueden reconocer los principales usos de suelo y (grupos de) fuentes puntuales como fuentes potenciales de contaminación difusa. Todo el manejo de cartografía y mapas digitales efectuado en esta actividad se realizó en el software ArcGIS 9.3. Se realizó búsqueda bibliográfica para caracterizar los factores relevantes que facilitan la contaminación difusa, tales como: hidrografía, clima, geomorfología, suelos, cubierta vegetal y actividades económicas. Se recopiló información sobre la tecnología utilizada en el rubro agrícola y/o agroindustrial, los tipos de riego, los agroquímicos aplicados según especies cultivadas en la zona (frutales, hortalizas, ornamentales), presión demográfica, los tipos de plantas de tratamientos y formas de eliminación de efluentes. Para llevar a cabo el inventario de actividades agrícolas y agroindustriales, niveles de producción, prácticas productivas y los escenarios de crecimiento de los rubros productivos se realizó un levantamiento de información a través referencias bibliográficas disponibles en la Web (Odepa, MINAGRI, INE, FIA, PROCHILE, SAG, entre otros).

9 9 Comuna / Localidad 1. Putaendo11. Concón 2. San Felipe12.Rinconada 3. Los Andes13.San Esteban 4. Catemu14. Hijuelas 5. Llaillay 15. La Cruz 6.Panquehue16. Santa María 7. Nogales17. Quintero 8. La Calera18. Calle Larga 9. Quillota19. Olmué 10. San Francisco de Limache20. Villa Alemana Comunas/Localidades presentes en la Cuenca del Aconcagua, considerados para el levantamiento de información de esta actividad. (Fuente: Elaboración propia, a partir de ODEPA, 2015)

10 10 OBJETIVO 3. CALCULAR EL INVENTARIO DE EMISIONES ESPACIALIZADO QUE INCLUYA TODOS LOS PARÁMETROS DESEADOS Para la estimación de la carga de contaminante proveniente de fuentes difusas vertidas al río Aconcagua y sus principales afluentes, se utilizaron modelos de transporte de contaminantes. Estos modelos se caracterizaron por la incorporación de procesos físicos como la escorrentía y deriva en el transporte de contaminantes. escorrentía La escorrentía corresponde a uno de los mecanismos más importante de transporte hacia los sistemas fluviales, siendo una de las principales causas de contaminación difusa, especialmente en terrenos de uso agropecuario. Deriva Escorrentía Erosión Productos fitosanitarios (PFS)

11 11 modelos Los modelos utilizados para estimar la carga contaminante proveniente de tres fuentes de contaminación asociadas a actividades agropecuarias: i) productos fitosanitarios (PFS), ii) microorganismos (bacterias) y iii) nutrientes (nitrato y fosforo). Todos los cálculos fueron realizados en el software ArcGIS 9.3. 1.-Modelos de transporte de productos fitosanitarios (PFS) Para la estimación de la carga de PFS vertidos al río Aconcagua y sus principales afluentes se utilizaron modelos que dan cuenta de su transporte mediante escorrentía disueltos en agua, escorrentía adsorbidos al suelo y por deriva. A.- Escorrentía superficial de PFS genérico disueltos en agua: Modelo de escurrimiento potencial gLOAD. El modelo de gLOAD estima el potencial de escorrentía de un compuesto genérico aplicado en actividades agrícolas y que puede alcanzar los curso de agua cercanos luego de un evento puntual de precipitaciones (Schriever et al. 2007, Ippolito et al. 2015). ParámetroDescripciónUnidadesFuente Sub-índice kTipo de cultivo---Catastro frutícola (CIREN, 2014) Sub-índice pUnidad espacial, pixelHa1 Ha (Decisión técnica) ApAp Área cultivada del pixel pHa--- DiDi Dosis de aplicación de PFSkg Ha -1 1 Kg Ha -1 (Decisión técnica) IkIk Intercepción del cultivo k%Strassemeyer (2007); Linders (2000) KOC generic Coeficiente de adsorción al sueloAdimensional100 (Shriever, 2007) OCCarbono orgánico del suelo%Padarian et al (2012) fInfluencia de la pendiente% Modelo digital de elevación (DEM); Beinat y van der Berg, (1996) QVolumen de escorrentíammagua escurridaLutz (1984); Maniak (1992) PVolumen de precipitaciónmm agua escurridaBase de datos DGA

12 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo de escurrimiento potencial (gLOAD) Área estudio Pendiente Textura del suelo Tipo de cultivo Espacialización de información (GIS)Dosis cte. de PFS genérico sobre unidad de área cultivable escurrimiento potencial (Compuesto genérico) % CO

13 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Área cultivable por pixel (Ha) Dosis de aplicación del PFS ( g Ha -1 ) Fracción de PFS Adsorbida al suelo Fracción de PFS retenida en cobertura foliar Efecto de la pendiente del terreno Volumen escorrentía (Q) Volumen lluvia (P) Fracción de la dosis de PFS genérico aplicado que potencialmente escurre disuelto en agua Modelo de escurrimiento potencial (gLOAD) P = Pixel K = Cultivo

14 14 B.- Escorrentía superficial de PFS específico disueltos en agua: Modelo SYNOPS-2 El modelo SYNOPS-2 es una herramienta simple para la predicción de la proporción de ingrediente activo del PFS que escurre en la fase de agua posterior a un evento puntual de precipitación. ParámetroDescripciónUnidadesFuente L% escorrentía Fracción de PFS aplicado que escurre disuelto en agua %--- QVolumen de escorrentíammLutz (1984); Maniak (1992) PVolumen de precipitaciónmmBase de datos DGA f1f1 Influencia de la pendiente%Beinat y van der Berg (1996) f2f2 Intercepción del cultivo%Richards (1959) f3f3 Área bufferm3 metros (OECD, 2000) DT 50 Vida media del ingrediente activod tt Días transcurridos entre aplicación del PFS y evento de lluvia d3 días (OECD, 2000) K OC Coeficiente de adsorción ingrediente activo al suelo Adimensional DDosis de aplicación del PFSKg ha -1 OCCarbono orgánico del suelo%Padarian et al (2012)

15 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo de escurrimiento específico (SYNOPS-2) Herbicidas Fungicidas Insecticidas Catastro de PFS Área estudio Pendiente Textura del suelo Tipo de cultivo Espacialización de la información (GIS) Elección de PFSs 2 3 PFS % PFS que escurre disuelto en agua % CO Evaluación de toxicidad aguda (LC 50 )1 Fugacidad del ingrediente activo Ventas y aplicación

16 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Fracción de la dosis de PFS específico aplicado que escurre disuelto en agua Volumen de escorrentía (Q) Volumen lluvia (P) Fracción disuelta en el agua Vida media del ingrediente activo en el suelo  t= Días entre la aplicación del PFS y evento de lluvia (3 días, OECD 2000) 1. Intercepción planta 2. Pendiente Modelo de escurrimiento específico (SYNOPS-2)

17 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente 17 C.- Aplicación del modelo SoilFug y el escenario ambiental fugacidaddisipación del plaguicida después de su aplicación El modelo Soilfug fue utilizado para estimar la concentración de agroquímicos transportados por la escorrentía superficial. SoilFug se puede definir como un modelo de fugacidad de estado no estacionario, se refiere a la disipación del plaguicida después de su aplicación, debido principalmente a la degradación, volatilización y escorrentía/lixiviación. D.-Escorrentía superficial de ingrediente activo adsorbido al suelo: Modelo gLe La erosión hídrica produce el desprendimiento y transporte de partículas de suelo mediante escorrentía. Para la estimación de la fracción de ingrediente activo que escurre adsorbido al suelo, se debe estimar en primera instancia la fracción de suelo que es perdida posterior a un evento de lluvia. E.-Erosión de suelo por evento de lluvia: modelo MULSE Las fracciones de suelo que llegan a los cuerpos de aguas superficiales son el resultado de procesos de su erosión y transporte. Dentro de los modelos disponibles para la estimación de la fracción de suelo perdida se encuentran el modelo MUSLE (Modified Universal SoilLoss Equation).

18 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo de erosión (MUSLE) Área estudio Topografía Textura del suelo Erodabilidad Espacialización de información (GIS) Fracción de suelo perdida por evento de lluvia 1

19 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo de erosión (MUSLE) Toneladas de suelo agrícola perdidos por erosión luego de un evento de lluvia Volumen de escorrentía superficial (mm) Peak tormenta escorrentía (homogéneo en 12h, Q/12) Área pixel (Ha) Factor de erodabilidad Factor topográfico (longitud pendiente, pendiente) Practicas control de erosión Factor de erosión y vegetación Strassemeyer et al. (2007)

20 20 F.- Deriva de PFS: modelo % D Con el término deriva se entiende el proceso por el cual cierta fracción del PFS aplicado es transportada por el viento alcanzando zonas no objetivo, como cuerpos de agua. Para la cuantificación de la fracción perdida por deriva es necesario desarrollar una ecuación que defina la relación entre el PFS sujeto a deriva y la densidad hidrográfica del área tratada. Para esto se utilizó un Índice de Densidad de Drenaje (DDI: Density Drainage Index) (Ganzelmeyer et al., 1995; Verro et al., 2002). ParámetroDescripciónUnidadesFuente %D Fracción de PFS aplicado perdido por deriva % L Largo total de los cursos de drenaje de la celda considerada m t WAncho del curso de aguam AÁrea de la celda de referenciam2m2 KEstado fenológico del cultivoAdimensional(Ganzelmeier et al., 1995)

21 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo de transporte de PFS por deriva (%D) Área estudio Red hídrica y canales Espacialización de información (GIS) Cálculo de índice DDI (Density drainage index) 1 Fracción PFS perdido por deriva que alcanza el agua 3 Factor k (cada cultivo) 2 DDI

22 22 2.- Escorrentía superficial de microorganismos: sub-modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) ParámetroDescripciónUnidadesFuente Bact sup Cantidad de bacterias que se pierden por escorrentía superficial CFU m -2 --- Bact sol Cantidad de bacterias presentes en la solución del suelo cfu m -2 ρaρa Densidad aparente del suelo (primeros 10 mm) Mg m -3 Linsley et al. (1982); Poffijn et al. (1988) Prof sup Profundidad del suelomm10 (decisión técnica) K bact, sup Coeficiente de partición bacteria/sueloMg m -3 175 (Meitsch et al. 2005)

23 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Estimar la carga de microorganismos patógenos que alcanzan aguas superficiales producto del pastoreo y actividad agrícola (abono/estiércol) Bacterias en suelo (CFU m -2 ) Densidad primeros 10 mm (mg m -3 ) Coef. partición bacteria/suelo (100 (mg m -3 ) Profundidad suelo (10 mm) Sub-modelo SWAT (microorganismos) Volumen de Escorrentía (mm)

24 24 3.- Escorrentía superficial de nutrientes: sub-modelo SWAT Se utilizó como modelos base los expuesto en la documentación teórica de SWAT (Neitsch et al., 2005) para los cálculos de las concentraciones de nitratos y fósforo en la escorrentía superficial. ParámetroDescripciónUnidadesFuente a) NO3 sup Nitrato removido en la escorrentía superficial kg NO 3 -N ha -1 ϴ Fracción de porosidad que excluye aniones Adimensional0.01 – 1.00 (Neitsch et al. 2009) β NO3 Coeficiente de percolación de nitrato Adimensional0.2 (Neitsch et al. 2009) NO 3ly Cantidad de nitrato en la capa del suelo kg NO 3 -N ha -1 (Neitsch et al. 2009) wmwm Cantidad de agua móvil en la capa del suelo mm H 2 O(Neitsch et al. 2009) SAT Contenido de agua de saturación de la capa de suelo mm H 2 O(Neitsch et al. 2009) b) P sup Cantidad de fósforo perdido por escorrentía superficial kg P ha -1 (Neitsch et al. 2009) P sol,sup Cantidad de fósforo en solución en los primeros 10 mm de suelo kg P ha -1 (Neitsch et al. 2009) ρaρa Densidad aparente del suelo en los primeros 10 mm mg m -3 (Neitsch et al. 2009) prof sup Profundidad de la capa de suelo superficial mm10 (Neitsch et al. 2009) K d,sup Coeficiente de partición fósforo suelo Adimensional175 (Neitsch et al. 2009) Q sup escorrentía superficial generada en un día mm H 2 O

25 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Modelo para nutrientes Sub-modelo SWAT Área estudio NO 3 y P en suelo Densidad aparente suelo Espacialización de información (GIS) Concentración de nutrientes que alcanza el agua 1

26 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente Sub-modelo SWAT (nutrientes) Estimar la concentración de Nitrato y Fósforo que alcanza aguas superficiales

27 Gobierno de Chile | Ministerio del Medio Ambiente 27 OBJETIVO 4. GENERAR UN PLAN DE GESTIÓN DE LA CUENCA, INCORPORANDO TODAS LAS MEDIDAS DE MITIGACIÓN Y CONTRL POSIBLES DE REALIZAR. Se desarrolló una propuesta inicial, basada la información científico-técnica conducente a la identificación de etapas y procedimientos clave a considerar en la elaboración futura de un “programa de gestión de la contaminación en la cuenca del río Aconcagua”.

28 28 RESULTADOS OBJETIVO 1. IDENTIFICAR LAS FUENTES EMISORAS DIFUSAS PRESENTES EN LA CUENCA DEL RIO ACONCAGUA  Se recopilaron 444 fuentes puntuales de las bases de datos consultadas, en donde se acompaña por datos de la comuna, provincia y uso de suelo de la ubicación de la fuente.  Se identificaron dos usos con potencial desarrollo de contaminación difusa: i) terrenos agrícolas y ii) usos urbanos e industriales.

29 29 RESULTADOS OBJETIVO 2. ESPACIALIZAR TODAS LAS FUENTES DIFUSAS IDENTIFICADAS PROVENIENTES DE ACTIVIDADES: AGRICOLA, PECUARIA, INDUSTRIAL, MINERA, AGROINDUSTRIAL, ENTRE OTRAS.

30 30 RESULTADOS  Sistematizó la información ambiental asociada al área de influencia del río Aconcagua, factores que facilitan contaminación difusa de las aguas superficiales: clima, geomorfología, suelos, hidrografía, cubierta vegetal, entre otros.

31 31 RESULTADOS  Principales actividades y su influencia sobre la calidad de las aguas de la cuenca

32 32 RESULTADOS  Recopiló información antrópica asociada a los aspectos productivos y asentamientos humanos del área de influencia; Usos de suelo en el rubro agrícola Más del 60% de los suelos de las comunas que componen la Cuenca del Aconcagua, corresponden a suelos destinados al cultivo de frutales (61,5%), seguida por la superficie cultivada con hortalizas (12,5%), y cultivo de plantas forrajeras.

33 33 RESULTADOS Tecnología utilizada en el rubro Agrícola/agroindustrial Hortalizas La producción de hortalizas de la Cuenca, asciende, en superficie a 6.569,6 hectáreas, de las cuales, el 88% corresponde a producción al aire libre y el 12% a producción bajo invernadero. Método de RiegoEficiencia de riego (%) Tendido30 Surcos45 Californiano65 Aspersión75 Microjet85 Goteo90

34 34 RESULTADOS La producción de frutales de la Cuenca, asciende, en superficie a 16.464 hectáreas, de las cuales, el 92% corresponde a superficie en plena producción, mientras que sólo el 8% a superficie en formación. Uva de mesa, palto, durazno conservero, nogal y naranjo. Frutales

35 35 RESULTADOS Producción de semillas La superficie de semilleros en la comunas que componen la Cuenca, alcanzan sólo el 0,5% del total de la superficie cultivada, ascendiente a 363,5 ha; siendo las comunas de San Esteban (52,5 ha), Quillota (59,9 ha), Calera (38,5 ha), Hijuelas (59,3 ha), La Cruz (13,4 ha), Limache (27,6 ha) y Nogales (61,1 ha). Producción de flores Representa sólo 1,2% de las superficie agrícola de las comunas que la componen. La comuna que posee la mayor superficie corresponde a Hijuelas (390 ha), Limache (71,52 ha), La Cruz (57,39 ha), y Nogales (67,18). No obstante lo anterior, la Región de Valparaíso lidera la superficie cultivada del país, con 30,1% al aire libre y el 76,5% en invernadero. Producción Pecuaria

36 36 RESULTADOS

37 37 RESULTADOS Identificar los agroquímicos aplicados según especie cultivada

38 38 RESULTADOS OBJETIVO 3: CALCULAR EL INVENTARIO DE EMISIONES ESPACIALIZADO La utilización de los diferentes modelos aplicados en este consultoría va en estrecha relación con el cumplimiento del presente objetivo, el análisis de sus resultados y el contexto del estudio basado en la detección de la contaminación difusa en la cuenca, da pie para relacionarlos con las áreas de vigilancia propuestas para la Norma Secundaria de Calidad Ambiental (NSCA).

39 39 RESULTADOS Modelos de transporte de Productos Fitosanitarios (PFS) Escorrentía superficial de PFS genérico disueltos en agua: Modelo de escurrimiento potencial gLOAD indicador de las áreas donde se produce un mayor impacto producto de las actividades agrícolas Por tanto, es considerado como un indicador de las áreas donde se produce un mayor impacto producto de las actividades agrícolas, que utilizan no sólo PFS sino también fertilizantes. Es importante considerar, al analizar los resultados del modelo gLOAD, éste sobre estima las concentraciones presentes en el agua ya que no considera, zonas buffer ni la degradación del compuesto. Destacar que gran parte de los cultivos de la cuenca del Río Aconcagua están en las zonas de menor pendiente y que la intercepción de los cultivos frutícolas supera el 50% en gran porción de los cultivos.

40 40 RESULTADOS Los valores de mayor escorrentía se observan en las zonas con mayor pendiente, lo que impactaría, sin duda, aquellos ecosistemas acuáticos ubicados en esteros de quebradas con bajo caudal, por lo tanto, baja capacidad de diluir el contaminante. Por cada kg de PFS aplicado se pierde el 0,5% por escorrentía superficial. Sin embargo, este porcentaje es variable dependiendo de las propiedades del ingrediente activo aplicado el cual puede tener una mayor o menor afinidad con el suelo, modificándose la fracción que efectivamente alcanza los cursos de agua superficial.

41 41 RESULTADOS Frecuencia porcentual de los valores gLOAD en cultivos frutícolas para los eventos de precipitaciones de (a) 10 mm, (b) 30 mm, (c) 50 mm

42 42 RESULTADOS Nuevamente al igual que con los resultados de gLOAD para cultivos frutícolas, en los cultivos de hortalizas, las aéreas de vigilancia que distribuyeron sus valores dentro de rangos más altos fueron desde el área 4 a el área 10.

43 43 RESULTADOS Viñedos; en el evento de lluvias de menor intensidad (10 mm) existen áreas de vigilancia que presentan valores dentro del rango muy altos, alcanzando aproximadamente el 20% de la frecuencia en las zonas 2, 7 y 9. En estas mismas zonas es donde bajo un escenario de precipitación mayor (30 y 50 mm) hay mayor porcentaje de valores dentro del rango de muy alto, alcanzándose el 60% de la frecuencia.

44 44 RESULTADOS Dentro de los cultivos frutícolas los valores de PFS por deriva alcanzan un valor de 6,31 g/ha como máximo, el cual está poco representado en la cuenca, observándose valores mayoritariamente bajo los 2 g/ha de deriva. Por otro lado en los cultivos de hortalizas y viñedos la deriva alcanza valores máximos de 0.25 g/ha y 1,6 g/ ha, respectivamente, que son valores menores a lo observado en los cultivos frutícolas. Sin embargo, el patrón de frecuencia es más heterogéneo para hortalizas y viñedos donde tanto valores bajos como altos están representados en la cuenca.

45 45 RESULTADOS Resultados y patrones generales del modelo gLOAD 1.- Se observó que independiente del tipo de cultivo los mayores valores de escurrimiento potencial se registran bajo un evento de precipitaciones de 50 mm, el cual corresponde al evento de mayor magnitud modelado. 2.- Comparando entre cada tipo de cultivo, se observó que los frutícolas fueron los que generaron la mayor escorrentía potencial alcanzando hasta los 0.5 kg/ha en el evento de precipitaciones de 50 mm. Seguidos de los cultivos de hortalizas y de viñedos que alcanzaron descargas máximas similares de 8,15 ×10-3 y 8,15 ×10-3 kg/ha en el evento de 50 mm, respectivamente. 3. Las áreas de vigilancia que potencialmente generan una descarga total mayor fueron ligeramente diferentes para cada tipo de cultivo, sin embargo el patrón común es que las áreas 8, 9 y 10 generaran las mayores descargas totales independiente el cultivo.

46 46 RESULTADOS Tipo de cultivoÁrea de vigilancia afectada Frutícola7,8,9 Hortalizas8,9,10 Viñedos2,7,9,10 Áreas de vigilancia con mayor descarga total registrada en los resultados del modelo gLOAD para cada tipo de cultivo bajo un evento de precipitaciones de 50 mm

47 47 RESULTADOS Escorrentía superficial de PFS específico disueltos en agua Los ingredientes activos seleccionados de acuerdo al criterio PRISW-1 y su intensidad de uso. Estos ingredientes activos fueron utilizados en la modelación SYNOPS-2 para cada evento de precipitaciones propuestos.

48 48 RESULTADOS Como medida de riesgo se utilizó el índice PRISW-1, que es un indicador de riesgo para el uso de plaguicidas que incorpora a tres representantes de la cadena trófica acuática (algas, dafnia y peces) dentro de un algoritmo, permitiendo a través de un número evaluar el riesgo a cual el ecosistema está expuesto producto de las concentraciones de PFS que se midan o modelen en el cuerpo de agua. Determinación del Riesgo

49 49 RESULTADOS Ingrediente activo: Methomyl Los resultados de la modelación SYNOPS-2 muestran que en la cuenca del Río Aconcagua las descargas de este ingrediente activo bajo un escenario de 50 mm de precipitaciones están reducidas solo a pocas hectáreas, en las cuales se registran altas concentraciones espacialmente explícitas, alcanzando los 100 g/ha en cultivos frutícolas, 50 g/ ha en los cultivos de hortalizas y los 140 g/ha en viñedos.

50 50 RESULTADOS Por otra parte, la subdivisión en áreas de vigilancia muestra que la descarga total del ingrediente activo Methomyl aumenta conforme aumenta la intensidad del evento de precipitaciones y que las áreas de vigilancia 7, 8 y 9 son las que presentan las mayores descargas.

51 51 RESULTADOS Ingrediente activo: Metamidofos Los resultados de la modelación SYNOPS-2 muestran que en la cuenca del Río Aconcagua las descargas de este ingrediente activo bajo un escenario de 50 mm se registran altos valores espacialmente explícitos, alcanzando los 120 g/ha en cultivos frutícolas, 50 g/ha en los cultivos de hortalizas y los 120 g/ha en viñedos.

52 52 RESULTADOS Por otra parte, la subdivisión en áreas de vigilancia muestra que la descarga total del ingrediente activo Metamidofos aumenta conforme aumenta la intensidad del evento de precipitaciones y que las áreas de vigilancia 2, 5, 7, 8 y 9 son las que presentan las mayores descargas.

53 53 RESULTADOS Ingrediente activo: Pyraclostrobin Los resultados de la modelación SYNOPS-2 muestran que en la cuenca del Río Aconcagua las descargas espacialmente explicitas de este ingrediente activo bajo un escenario de 50 mm son de 10 g/ha en cultivos frutícolas, 16 g/ha en los cultivos de hortalizas y no siendo utilizado este ingrediente activo en los cultivos de viñedos.

54 54 RESULTADOS La subdivisión en áreas de vigilancia muestra que la descarga total del ingrediente activo Pyraclostrobin aumenta conforme aumenta la intensidad del evento de precipitaciones y que las áreas de vigilancia 5, 7, 8 y 9 son las que presentan las mayores descargas.

55 55 RESULTADOS Ingrediente activo: Azynphos Los cultivos frutícolas son los que presentan una mayor dispersión espacial de valores altos, pero solo alcanzado los 10 g/ha. Por otro lado, para los cultivos de hortalizas y viñedos los valores más altos de descarga se concentran en puntos específicos alcanzando concentraciones de 5 g/ha y 12 g/ha, respectivamente.

56 56 RESULTADOS La subdivisión en áreas de vigilancia muestra que la descarga total del ingrediente activo Azynphos aumenta conforme aumenta la intensidad del evento de precipitaciones y que las áreas de vigilancia 5, 7, 8 y 9 son las que presentan las mayores descargas.

57 57 RESULTADOS Ingrediente activo: Clorpirifos El ingrediente activo Clorpirifos fue el de menor descarga dentro de los cultivos evaluados, alcanzando concentraciones máximas de 2 g/ha en los cultivos frutícolas, 1.7 g/ha en los cultivos de hortalizas y 0.7 g/ha en los cultivos de viñedos.

58 58 RESULTADOS La subdivisión en áreas de vigilancia muestra que la descarga total del ingrediente activo Azynphos aumenta conforme aumenta la intensidad del evento de precipitaciones y que las áreas de vigilancia 8 y 9 son las que presentan las mayores descargas.

59 59 RESULTADOS Resultados y patrones generales del modelo SYNOPS-2 1.- Las mayores descargas se observaron bajo un evento de precipitaciones de 50 mm, independiente del ingrediente activo y del tipo de cultivo. 2. Los ingredientes activos con mayor descarga total fueron Methomyl, Metamidofos, Pyraclostrobin, Azynphos y Clorpirifos. Sin embargo, es difícil establecer para cada tipo de cultivo si hay una mayor descarga de cada uno debido a escasas diferencias en g/ha en los resultados espacialmente explícitos. 3. Fue posible observar que para cada ingrediente activo las descargas totales a la cuenca, es decir, sumando los aportes frutícolas, de hortalizas y viñedos se registraron en las áreas de vigilancia 7, 8 y 9.

60 60 RESULTADOS Escorrentía superficial de ingrediente activo adsorbido al suelo: Modelo gLe Resultados y patrones generales del modelo gLE 1.- Las mayores descargas de ingrediente adsorbido al suelo se observaron bajo un evento de precipitaciones de 50 mm, independiente del ingrediente activo y del tipo de cultivo. 2.- Los ingredientes activos con mayor descarga total fueron Pendimethalin, Azynphos, Clorpirifos, Methomyl y Oxyfluorfen. Sin embargo, es difícil establecer para cual tipo de cultivo se hay una mayor descarga de cada uno debido a escasas diferencias en g/ha en los resultados espacialmente explícitos. 3.- Fue posible observar que para cada ingrediente activo las descargas totales a la cuenca, es decir, sumando los aportes frutícolas, de hortalizas y viñedos se registraron en las áreas de vigilancia 7, 8 y 9.

61 61 RESULTADOS Resultados y patrones generales del modelo SWAT de microorganismos 1.- Se observó que independiente del tipo de cultivo los mayores valores de escurrimiento potencial se registran bajo un evento de precipitaciones de 50 mm, el cual corresponde al evento de mayor magnitud modelado. 2.- Comparando entra cada tipo de cultivo, se observó que los de hortalizas fueron los que generaron la mayor escorrentía potencial alcanzando has los 8,06×10-23 UFC/ha en el evento de precipitaciones de 50 mm. Seguidos de los cultivos de frutícolas y de viñedos que alcanzaron descargas máximas similares de 2,8 ×10-3 y 1,24×10-23 UFC en el evento de 50 mm, respectivamente. 3.- Las áreas de vigilancia que potencialmente generan una descarga total mayor fueron ligeramente diferentes para cada tipo de cultivo, sin embargo el patrón común es que las áreas 8, 9 y 10 generaran las mayores descargas totales independiente el cultivo. Escorrentía superficial de microorganismos: sub-modelo SWAT

62 62 RESULTADOS Resultados y patrones generales del modelo SWAT de nutrientes 1.- Para el nutriente nitrato los cultivos frutícolas son los que generan las mayores escorrentías superficiales, alcanzando los 8.6 kg/ha. Por otro lado, los cultivos de hortalizas solo alcanzan descargas de 1.7 kg/ha y los cultivos de viñedos 3.1 kg/ha. 2.- Para el nutriente fósforo no se disponía información detallada para cada tipo de cultivo, por lo que se modelo su descarga total. Se observó que ante un escenario de precipitaciones de 50 mm, se alcanzan los mayores valores de escorrentía de fosforo con concentraciones de 0.3 g/ha. 3.- Las áreas de vigilancia que generan potencialmente las mayores descargas de nutrientes son las 2, 7, 8 y 9.

63 63 RESULTADOS Contaminación difusa de las actividades mineras La superficie de la cuenca del Río Aconcagua destinada a actividad minera industrial comprende una superficie de 1.037 hectáreas equivalente al 0,1% del total de la superficie de la cuenca. La minería metálica más importante de la cuenca corresponde a la explotación de cobre en los sectores de Los Andes y Catemu. Existen alrededor de 53 faenas mineras, incluyendo dentro de estas a plantas y minas. De las faenas consideradas en la cuenca, 20 se encuentran activas y 33 paralizadas. La comuna que concentra la mayor actividad minera es Catemu (8 activas, 13 paralizadas), Los Andes (4 activas, 1 paralizada) y Putaendo (3 activas, 7 paralizadas). Caracterización de la presencia de metales pesados en aguas superficiales Se observó que los metales de mayor abundancia en la cuenca son el Cu y Fe, llegando a concentraciones máximas de 3000 µg/L y 5000 µg/L, respectivamente. Por otro lado, el resto de los metales evaluados registraron concentraciones inferiores a 200 µg/L y regulares en el tiempo, salvo metales como Cd y Zn que presentaron máximos anómalos. De acuerdo a la toxicidad aguda de estos metales para organismos de aguas superficiales como Daphnia magna, las concentraciones de Cu son las que superan los valores de LC50 de 48 horas para esta especie.

64 64 RESULTADOS Caracterización de la presencia de metales pesados en sedimentos de aguas superficiales Mapa esquemático de las estaciones de muestreo de metales pesados en sedimentos de aguas superficiales de la cuenca del Río Aconcagua. Modificado de Copaja (2012). Los resultados de este estudio revelaron que en las zonas altas y medias del río (Estaciones E1-4) se encuentran las concentraciones más elevadas para metales pesados como Cobre, Cinc, Cromo, Plomo y Fierro. Por otro lado, en las zonas bajas del río (Estaciones E5 y E6) se registraron las concentraciones más altas de metales pesados como Manganeso y Aluminio.

65 65 RESULTADOS OBJETIVO 4: GENERAR UN PLAN DE GESTIÓN DE LA CUENCA, INCORPORANDO TODAS LAS MEDIDAS DE MITIGACIÓN Y CONTR0L POSIBLES DE REALIZAR MEDIDAS DE MITIGACIÓN DE LA ESCORRENTÍA DE LOS PLAGUICIDAS Cultivos en franjas, rotación de cultivos Medidas de gestión: terrazas y tranques de retención, construcción de humedales, franjas buffer.

66 66 MODELOS UTILIZADOS Screening En general es necesario señalar que estos modelos han sido aplicados sin disponer ni medir parámetros indispensables para obtener aproximaciones reales a las concentraciones transportadas a las aguas superficiales. Sin embargo, pueden cumplir un rol de Screening o indicadores de las diferentes fuentes de contaminación difusa en la cuenca. De esta manera, detectar las zonas con mayor potencial a generar este tipo de contaminación. CONCLUSIÓN

67 Ministerio del Medio Ambiente Graciaswww.mma.gob.cl