Puntos calientes de cloroformo en la red de distribución de agua de Montevideo.

Achkar Marcel, Seoane G, Gomez-Camponovo M, Umpierrez E, Perez N.

Cogent Environmental Sciencehttps://doi.org/10.1080/23311843.2018.1516501

Introducción

Se reconoce la existencia de unos 700 compuestos queaparecen como sub-producto de la desinfección del agua, deestos algunos de los que se presentan en mayor concentraciónson los trihalometanos (THM)).los cuales se forman por lareacción de la materia orgánica presente en el agua con el clorousado para la desinfección. Estos son cloroformo (CHCl3),clorodibromometano (CHClBr2), bromodiclorometano (CHBrCl2)y bromoformo (CHBr3). De estos el cloroformo es el masabundante y en promedio pueden llegar a representar el 80% delos THM. Este estudio se basa en el análisis de los datos decloroformo

Estos sub productos de la desinfección delagua adquieren la mayor importancia entérminos de salud poblacional, dado quese les reconoce asociados a diversostrastornos de salud. La exposición puededarse por ingestión, por inhalación y porabsorción dérmica Es así que algunosestudios epidemiológicos han indagadosobre una probable asociación entre laexposición prolongada a los subproductosde la desinfección del agua con cloro y elriesgo de cáncer.

También se ha llamado la atención sobre sus efectos adversosreproductivos. Es así que en la valoración de riesgo para la salud está enestudio su probable asociación con bajo peso al nacer, retardo en elcrecimiento intra uterino , parto de pre-termino, muerte fetal tardía,aborto y trastornos congénitos .

No obstante, a pesar de que se viene acumulando evidencia sobre susefectos en salud a mediano y largo plazo, por lo general, han existidograndes dificultades y dudas sobre la forma de asignar y evaluar laexposición, así como sobre la forma de poder prever los niveles decontaminantes orgánicos en el agua de consumo a lo largo del territorio.

Por tanto la identificación y delimitación de áreas con diferencias en la variabilidad de THMconstituye un desafío que permitiría establecer un sistema de previsión, y la eventualimplementación de acciones en forma oportuna. También se señala la importancia de vincular lapresencia de estos compuestos con el territorio. Para ello se deben tener en consideración lascondiciones del entorno y también aquellas que corresponden a la forma en que se realiza laprovisión del producto en esa localidad .

Uruguay es un país de Sudamérica con 318.413, km2 , con una población de 3.440.157personas, en la capital Montevideo viven 1.377.617. La ciudad se abastece de una únicafuente y es tratada en una planta potabilizadora propiedad de Obras Sanitarias delEstado (OSE); asimismo, dentro de la ciudad hay algunos puntos de recloración.

MATERIAL Y METODOS

La toma de muestras ambientales serealizó en viviendas particulares,escuelas y comercios cercanos a lospuntos de muestreo pertenecientes aOSE, donde se realizan los controles derutina. La localización de los puntos demuestreo fue determinada de forma quese pudiera abarcar toda la red dedistribución del área urbana, por lo quese estableció una amplia red demuestreo a lo largo de toda la ciudad.En cada campaña se tomaron 51muestras.

Material y Métodos

La toma de muestras ambientales se realizó enviviendas particulares, escuelas y comercioscercanos a los puntos de muestreo pertenecientes aOSE, donde se realizan los controles de rutina. Lalocalización de los puntos de muestreo fuedeterminada de forma que se pudiera abarcar toda lared de distribución del área urbana, por lo que seestableció una amplia red de muestreo a lo largo detoda la ciudad. En cada campaña se tomaron 51muestras.

Las muestras fueron analizadas en la Unidad de Medio Ambiente, Drogas yDoping de la Facultad de Química de la Universidad de la República.

La técnica analítica utilizada fue Cromatografía de Gases acoplada aEspectrometría de Masas.

El método utilizado fue el EPA 524.2 modificado, que fue validado, siguiendo la norma ISO 17025.

Esta metodología permite la separación de los diferentes compuestos orgánicos volátiles (THM) y su identificación inequívoca a través de la espectrometría de masa.

• El Sistema de Información Geográfico (SIG) se construyóempleando el software ArcGIS (ESRI, 1996).

• El SIG integró información del muestreo y la obtenida de lacartografía de la ciudad de Montevideo, accesibles en el sitio webde la ciudad. También datos de la red de distribución del agua en laciudad, provenientes de la empresa proveedora del producto.

• El Sistema de Referencia UTM usado es el de la Zona 21 Sur.

• Para la ubicación de los puntos de muestreo en el SIG se uso GPSdurante el muestreo.

Sistema de Información Geográfico

Análisis Geoestadístico

• A partir de los datos de cloroformo obtenidos en los diferentes muestreos se realizó un“análisis de puntos calientes” (hot spots) , empleando el software ArcGIS .

• Se utiliza el estadístico general de Gi* (Getis-Ord), un método global para cuantificar elgrado de auto correlación espacial sobre un área. El estadístico general Gi* mide cómovaría la auto correlación localmente sobre el área de estudio y calcula un valor para cadaentidad geográfica (barrio). La idea es buscar puntos que poseen una desviación localestadísticamente significativa con respecto a la media general del conjunto.

Índice de densidad de las cañerías en el barrio

• Los barrios difieren mucho en tamaño y densidad de cañerías. Para tomar en cuenta estefactor se construyó un índice que expresa la densidad de la red por barrio. Como la redde distribución puede tener cañerías de diferentes diámetros, el índice se toma comouna suma sobre todos los diámetros posibles

• Donde Li es la longitud de la cañería de diámetro Di, XT longitud total de la cañería delbarrio y, A la superficie total barrio. De esta forma el índice representa el volumen totalde cañería en el barrio normalizado por el área geográfica y por la longitud total decañería dentro del barrio.

Box plot sobre la concentracion of chloroform en las campañas de muestreo del 2009-2015, Montevideo,

Uruguay.

Se midieron un total de 400 muestras, teniendo en cuenta todas las campañas de muestreo.Considerando las diferentes fechas en que se realizaron las campañas de muestreo, en la figura sepuede observar la gran variabilidad en los valores de cloroformo obtenidos

Igual variabilidad se puede ver cuando se determinan los puntos calientes y fríos, para cada una de las campañas de muestreo

Resultados

Puntos calientes y fríos de cloroformo en la red de agua potable en los diferentes muestreos, 2009.- 2015, Montevideo.

Resultados

Los valores altos se concentran en una amplia zona correspondiente a los barrios Aires Puros (28), Paso de las Duranas (32), Prado (38), Capurro (39), Aguada (40), Reducto (41), Atahualpa (42 ), Figurita (44), Brazo Oriental (50)

Puntos calientes y fríos en la red de agua potable considerando todos los muestreos, 2009-2015, Montevideo, Uruguay.

Esta área corresponde a una zona de abastecimiento mediante un grueso ramal;

y además existe una planta donde se vuelve a desinfectar (booster chlorination

stations) antes de llegar al consumidor final. Corresponden a barrios tradicionales

de la ciudad densamente poblados

Los llamados puntos fríos corresponden a los barrios Buceo (8), Malvin (10),

Malvin Norte (11), Las Canteras (18) y La Unión (22). Allí no se identifican puntos

de re -cloración cercanos, en el periodo de muestreo.

.

Fue posible encontrar una relacióncon el índice desarrollado donde setuvieron en cuenta las cañeríassegún su diámetro y su extensiónen el barrio. Este índice mostró unabuena correlación con los valoresde Gi * Z score.A mayores valores del índicecorresponden los puntos calientesy lo inverso a los puntos fríos.

Correlación entre Gi * Z score y el índice de densidad de cañerías en los barrios de la ciudad de Montevideo.

SD: Standard Deviation*0.Ciudad Vieja, 1.Centro, 2.Barrio Sur, 3.Cordon, 4.Palermo, 5.Parque Rodo, 6.Punta Carretas, 7.Pocitos, 8.Buceo, 9.Pque Battle, 10.Malvin, 11.Malvin Norte, 12.Punta

Gorda, 13.Carrasco, 14.Carrasco Norte, 15.Bañados de Carrasco, 16.Maroñas, 17.Flor de Maroñas, 18.Las Canteras, 19.Punta Rieles, 20.Jardines del Hipodromo, 22.Union, 23.Villa Española, 24.Mercado Modelo, 25.Castro, 26.Cerrito, 27. Las Acacias, 28. Aires Puros, 29.Casavalle, 30.Piedras Blancas, 31. Manga, 32. Paso de las Duranas, 33.Peñarol, 34.Cerro, 35.Casabo, 36.La Paloma, 37.La Teja, 38.Prado, 39.Capurro, 40.Aguada, 41.Reducto, 42.Atahualpa, 43.Jacinto Vera, 44.Figurita, 45.Larrañaga, 46.La Blanqueda, 47.Villa Muñoz, 48.La Comercial, 49.Tres Cruces, 50.Brazo Oriental, 51.Sayago, 52.Conciliacion, 53.Belvedere, 54.Nuevo Paris, 55.Tres Ombues, 56.Paso de la Arena, 57.Colon, 58.Colon Centro, 59.Lezica, 60.Villa Garcia, 61.Manga, 62.Puerto.

Porcentaje de cañerías según los materiales de sus paredes, índice de densidad de cañerías, según Gi* Z score en el barrio, 2009-2015, Montevideo, Uruguay.

Los datos que se analizan en este estudio corresponden a situaciones reales en elsistema de distribución del agua potable en la ciudad de Montevideo.

Se reconoce la gran variabilidad en la presencia de cloroformo, de allí laimportancia de haber mantenido un amplio número de puntos de muestreo, en unlapso temporal bastante extendido (2009-2015).

Es la primera vez que se propone esta técnica de la geo-estadística para ladetección de zonas con mayor presencia del contaminante en el tiempo.

El índice propuesto (Gi* estandarizado) está relacionado con la densidad barrial dela red de cañerías, ya que valores mayores indican un aumento de la seccióndisponible para el escurrimiento del agua en relación a la superficie del barrio.

Discusión

Este índice puede brindar una primera información sobre aquellos puntos quepudieran comportarse como fríos y calientes, de tal forma de seleccionar lospuntos de muestreo de forma mas eficiente, en el futuro.

También se relaciona con un mayor porcentaje de cañerías de hierro, donde sereconoce que las viejas cañerías de hierro es una de las principales causas de lacaída del cloro.

Conclusiones

En este trabajo fue posible relacionar los niveles de cloroformo con las condiciones en que se realizala distribución de agua, tanto la densidad de cañerías como el tipo de material de las mismas, estoen relación con cada unidad geográfica, el barrio.

Con el empleo de una de las técnicas de la geo-estadística (Gi*, de Getis-Ord ), fue posible detectarzonas que en forma estable en el tiempo tienen valores altos al igual que sus vecinos, e igualmentepuede detectar zonas con valores bajos, también con relación a sus vecinos.

Se pudieron relacionar estos valores con un índice que expresa la densidad de las cañerías en elbarrio y los valores mas altos igualmente se corresponden con barrios de la ciudad, donde elporcentaje de cañerías de hierro es mayor.