Evento

Caracterización temporal de aguas del río Paraná utilizando contenidos de elementos traza y métodos quimiométricos

Moresi, Adríana Lucía ; Martinez, Gloria Cristina ; Pellerano, Roberto Gerardo Icon; Marchevsky, Eduardo Jorge Icon

Otros responsables

Fecha

2016

Editorial

Instituto Tecnológico del Valle de Oaxaca

Revista

Título del libro

Nombre del evento

XV Congreso Internacional de la Academia Nacional de Ciencias Ambientales

Fecha del evento

2016-06-15

Institución organizadora

Academia Nacional de Ciencias Ambientales
Instituto Tecnológico del Valle de Oaxaca

ISSN

2007-9559

eISSN

ISBN

Idioma

Español

Tipo del evento

Congreso

Clasificación temática

Resumen

El río Paraná es uno de los ríos más importantes de América del Sur, y forma parte de la extensa cuenca del río de La Plata. La calidad de las aguas superficiales es un factor importante que afecta a los sistemas de salud humanos, especialmente alrededor de las zonas urbanas, ya que los ríos y sus afluentes que pasan a través de las ciudades reciben una gran cantidad de contaminantes liberados a partir de las diferentes actividades industriales, domésticas, aguas residuales, etc. El análisis e interpretación de los patrones temporales de la calidad del agua del río son un elemento crítico en la evaluación, restauración y protección de los cuerpos de agua para sus distintos usos. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos durante cinco campañas de muestreo en aguas del río Paraná, altura Corrientes (27°28’S 58°50’W). Una vez en el laboratorio se determinaron las concentraciones de Zn, Cu, Fe, Mn, Al, As, Hg, y Cr por ICP-MS (Agilent 7700) junto a algunos parámetros físico-químicos tales como pH y conductividad. Las concentraciones de As y Hg resultaron por debajo de los límites de detección en todas las muestras. Los resultados fueron analizados por medio de análisis de componentes principales (PCA) con fines exploratorios. En los dos primeros PCs se pudo diferenciar las muestras de acuerdo con la época del año de recolección y punto de muestreo. A continuación, se realizó un árbol de clasificación tipo CART, alcanzándose un error de predicción del orden menor al 5%.

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