“CARACTERIZACIÓN DE MATERIA ORGÁNICA DISUELTA …

“CARACTERIZACIÓN DE MATERIA ORGÁNICA DISUELTA PROVENIENTE DE EFLUENTES DE PISCICULTURAS, MEDIANTE ESPECTROSCOPÍA DE

FLUORESCENCIA”

PROFESOR PATROCINANTE DR. JORGE NIMPTSCH MAASS

UNIVERSIDAD AUSTRAL DE CHILE

PROFESOR CO-PATROCINANTE DR. STEFAN WOELFL

UNIVERSIDAD AUTRAL DE CHILE

PROFESOR INFORMANTE DR. FRANCISCO ENCINA MONTOYA

UNIVERSIDAD CATOLICA DE TEMUCO

TESIS PRESENTADA COMO REQUISITO PARA OPTAR AL TÍTULO DE BIÓLOGO MARINO.

SEBASTIÁN IGNACIO OSORIO RUÍZ

Valdivia, Mayo 2014

i

Tabla de Contenido

1. Resumen ............................................................................................................................. 1

2. Abstract ............................................................................................................................... 2

3. Prologo ............................................................................................................................... 3

4. Introducción ........................................................................................................................ 3

4.1 Salmonicultura en Chile ................................................................................................... 3

4.2 Ciclo de vida de salmónidos en cautiverio ....................................................................... 5

4.3 Sistemas actualmente en uso para la producción de smolts de salmónidos en Chile ....... 7

4.4 Efectos de la contaminación general de la piscicultura .................................................... 9

4.5 Materia orgánica en sistemas acuáticos .......................................................................... 11

4.6 Materia Orgánica Disuelta (DOM) ................................................................................. 12

4.7 Materia Orgánica Disuelta Fluorescente ........................................................................ 13

4.8 Medición e identificación de DOM a través de técnicas de Espectroscopia de Fluorescencia ........................................................................................................................ 19

4.8.1 Espectrofluorómetros .................................................................................................. 20

4.8.2 Corrección espectral, corrección de filtro interno, normalización y sustracción del blanco para realizar mediciones de fluorescencia comparables entre las muestras, estudios y espectrofluorómetros ............................................................................................................ 22

4.9 Índices de Fluorescencia ................................................................................................. 28

4.10 PARAFAC .................................................................................................................... 30

4.11 Efectos ambientales sobre la fluorescencia de DOM y seguimiento de DOM en aguas naturales y efectos de la contaminación antropogénica ....................................................... 32

5. Hipótesis ........................................................................................................................... 34

6. Objetivos ........................................................................................................................... 34

6.1 Objetivo general ............................................................................................................. 34

6.2 Objetivos específicos ...................................................................................................... 34

7. Materiales y Métodos ....................................................................................................... 36

7.1. Metodología ................................................................................................................... 36

7.2. Preparación de las muestras para el análisis óptico y fluorométrico de DOM, DOC y N-P inorgánicos ........................................................................................................................ 38

ii

7.3 Parámetros de calidad del agua ...................................................................................... 38

7.4 Experimentos de incubación y dilución.......................................................................... 40

7.5 Metodología de análisis óptico y fluorométrico de DOM .............................................. 43

7.6 Análisis PARAFAC ........................................................................................................ 44

8. Resultados ......................................................................................................................... 45

8.1 Validación del modelo .................................................................................................... 45

8.2 Descripción de los componentes .................................................................................... 51

8.2.1 Componente 1, Similar a Tirosina ............................................................................... 52

8.2.2 Componente 2, Similar a Triptófano ........................................................................... 53

8.2.3 Componente 4 .............................................................................................................. 54

8.2.4 Componente 3, Similar a Ácidos Húmicos ................................................................. 56

8.3 Relación entre los componentes y los índices de Fluorescencia .................................... 66

8.4 Correlación entre los parámetros físico-químicos y los componentes ........................... 70

8.5 Correlación entre las concentraciones de N y P, DOC y los componentes .................... 76

8.6 Experimentos de incubación y dilución.......................................................................... 86

9. Discusión .......................................................................................................................... 91

10. Conclusión .................................................................................................................... 102

11. Bibliografía ................................................................................................................... 105

11.1 Páginas web ................................................................................................................ 115

12. Anexos .......................................................................................................................... 116

iii

Índice de Figuras

Figura 1 . Ciclo de vida del salmón Atlántico (Salmo salar) (Fuente: Sistemas de

Producción de Smolts en Chile Nieto et al. 2010. Basado en Atlantic Salmon Federation

2010). ...................................................................................................................................... 6

Figura 2. Etapas del desarrollo juvenil de Salmo salar. (a) Alevín con saco vitelino casi

absorbido, (b) Pez Fry, (c) Pez Fingerling, (d) Pez Parr y (e) Pez Smolt. (Fuente: Björnsson

et al. 2012) .............................................................................................................................. 6

Figura 3. Esquema de un proceso estándar de producción de salmones (Salmo salar)

(Fuente: FAO 2014)2. ............................................................................................................. 7

Figura 4. Relación entre la materia orgánica disuelta presente en los ecosistemas acuáticos,

y la fracción de la materia orgánica disuelta ópticamente activa. ........................................ 14

Figura 5. Diagrama de los niveles electrónicos y vibracionales de una molécula (Fuente:

Hudson et al., 2007) .............................................................................................................. 16

Figura 6. Estructuras de los compuestos orgánicos de triptófano, tirosina y fenilalanina

(Fuente: Hudson et al. 2007. Basado en A spectral database of organic fluorophores by

Colin A. Stedmon)3. ............................................................................................................. 17

Figura 7. Esquema de las categorías de las sustancias húmicas presentes en DOM y que se

definen químicamente por su solubilidad a diferentes pH ................................................... 18

Figura 8. Estructuras teóricas de los fluoróforos orgánicos de (a) un ácido húmico y (b) un

ácido fúlvico (Fuente: Hudson et al., 2007. Basado en Aitken et al., 1985) ........................ 18

Figura 9. Ejemplo de una matriz tridimensional de excitación y emisión (EEM) ............... 20

Figura 10. Componentes de un espectrofotómetro de fluorescencia .................................... 21

Figura 11. (a) Efectos de filtro interno primario y secundario en una muestra (b) Fórmula

utilizada para la corrección de la absorbancia de la luz en una medición de fluorescencia . 23

Figura 12. Estados vibracionales de una molécula y su respuesta frente a la interacción con

un haz de luz. En Rayleigh no hay cambio en la energía de la luz incidente con la luz

emitida. En los Raman Stokes la luz dispersada tiene menor energía que la luz incidente

(menor frecuencia). En los Raman anti-Stokes, la luz dispersada tiene mayor energía que la

luz incidente (mayor frecuencia) .......................................................................................... 25

iv

Figura 13. (a) Típico espectro de emisión de fluorescencia con los diferentes peaks

marcados. La escala de la abscisa superior es la longitud de onda en nm y la escala de la

abscisa inferior es la frecuencia en cm-1. (b) Gráfico de contorno de un EEM con los

respectivos efectos de las dispersiones (Fuente: Larsson et al., 2007). ................................ 26

Figura 14. Peak de Raman visible en una muestra de agua fresca Milli-Q en unidades

arbitrarias (A.U.) (Fuente: Lawaetz et al., 2009).................................................................. 27

Figura 15. Ilustración de la sustracción del blanco, eliminando los ruidos de medición, la

mayoría de los efectos por dispersión y la interpolación de los datos en las regiones de no

fluorescencia ......................................................................................................................... 28

Figura 16. Localización de los índices basados en fluorescencia con respecto a sus

longitudes de onda de emisión y excitación correspondientes ............................................. 30

Figura 17. : Ilustración de los valores obtenidos por medición de la espectroscopía de

fluorescencia, los resultados del modelo de análisis PARAFAC y los residuos entre los

valores medidos y los resultados de un modelo ................................................................... 32

Figura 18. Balance teorético masas de carbono, nitrógeno y fósforo en sistemas de

pisciculturas (Fuente: Olsen et al, 2008). ............................................................................. 33

Figura 19. Mapa general del área de estudio, con los respectivos puntos de muestreo

ubicados en el Rio Molco en la IX Región de la Araucanía, Chile. ..................................... 37

Figura 20. Experimento de dilución y sus respectivos porcentajes ...................................... 41

Figura 21. Experimento de incubación ................................................................................. 42

Figura 22. Espectrofluorómetro Perkin Elmer Luminescence Spectrometer LS50B y

espectrofotómetro de absorbancia Spectroquant Pharo 300 Merck ..................................... 45

Figura 23. Validación del modelo de 4 componentes, por medio de la función

SplitHalfValidation en MatLab mediante el DOMFluorToolbox. Esta función compara

automáticamente las cargas de excitación y de emisión de diferentes modelos de split-half y

determina si son iguales o no. ............................................................................................... 47

Figura 24. Evaluación del ajuste de un modelo PARAFAC a través de la comparación entre

la medición de una EEM (arriba a la izquierda), el modelo a validar (en medio a la

izquierda) y los residuos (diferencia entre lo medido y el modelado de datos) (abajo a la

izquierda). ............................................................................................................................. 47

v

Figura 25. Comparación entre un modelo de 4 componentes con outliers (muestra 148, 149

y 150) (a) y un modelo de 4 componentes sin outliers (b). .................................................. 48

Figura 26. Comparación de los espectros de emisión y excitación entre dos (a), tres (b) y

cuatro (c) componentes. ........................................................................................................ 49

Figura 27. Comparación de la suma espectral de las desviaciones al cuadrado entre las

cargas de excitación y emisión de los análisis split-half para los modelos de 2, 3 y 4

componentes. ........................................................................................................................ 50

Figura 28. Forma en que la función SplitData divide los datos en dos mitades para el

análisis split-half y usar el mejor ajuste para la validación del modelo de componentes .... 50

Figura 29. Componente 1, gráfico de contorno .................................................................... 52

Figura 30. Componente 1, gráfico de superficie .................................................................. 53







Figura 37. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Agosto

.............................................................................................................................................. 58

Figura 38. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Octubre

.............................................................................................................................................. 59

Figura 39. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de

Noviembre ............................................................................................................................ 59

Figura 40. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de

Diciembre ............................................................................................................................. 60

Figura 41. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Enero 60

Figura 42. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Agosto .............................. 62

Figura 43. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Octubre ............................ 62

Figura 44. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Noviembre ....................... 63

Figura 45. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Diciembre ........................ 63

Figura 46. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Enero ................................ 64

vi

Figura 47. Intensidades máximas de los fluoróforos presentes en la estación Molco

Efluente, a través de los meses de monitoreo ....................................................................... 65

Figura 48. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las

estaciones en el mes de Agosto ............................................................................................ 66


estaciones en el mes de Octubre ........................................................................................... 67


estaciones en el mes de Noviembre ...................................................................................... 67


estaciones en el mes de Diciembre ....................................................................................... 68


estaciones en el mes de Enero .............................................................................................. 68

Figura 53. Correlación entre la conductividad y los componentes similar a tirosina y similar

a triptófano en los meses de muestreo .................................................................................. 71

Figura 54. Correlación entre el oxígeno disuelto y los 4 componentes validados por

PARAFAC en los meses de muestreo .................................................................................. 72

Figura 55. Correlación entre la turbidez total y los componentes similar a tirosina y similar

a triptófano en los meses de muestreo .................................................................................. 74

Figura 56. Variabilidad de la conductividad monitoreada cada 10 minutos en la estación

Molco Cabañas ..................................................................................................................... 75

Figura 57. Correlación entre el ortofosfato y los componentes similar a tirosina y similar a

triptófano en los meses de muestreo ..................................................................................... 77

Figura 58. Correlación entre el fosforo total y los componentes similar a tirosina y similar a


Figura 59. Correlación entre el amonio y los componentes similar a tirosina y similar a


Figura 60. Correlación entre el nitrito y los componentes similar a tirosina y similar a


Figura 61. Correlación entre el nitrato y los componentes similar a tirosina y similar a


vii

Figura 62. Correlación entre el nitrógeno inorgánico y los componentes similar a tirosina y

similar a triptófano en los meses de muestreo ...................................................................... 82

Figura 63. Correlación entre el nitrógeno orgánico y los componentes similar a tirosina y


Figura 64. Correlación entre el nitrógeno total y los componentes similar a tirosina y


Figura 65. Correlación entre el carbono orgánico disuelto y los componentes similar a

tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo ...................................................... 85

Figura 66. Variación de los componentes a través de las horas que duró el experimento de

incubación ............................................................................................................................. 86

Figura 67. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el

promedio de los componentes en el mes de Noviembre ...................................................... 87


componente similar a tirosina ............................................................................................... 87


componente similar a triptófano ........................................................................................... 88


componente similar a ácidos húmicos .................................................................................. 88


componente similar a proteína .............................................................................................. 89

Índice de Tablas

Tabla 1. Fechas y puntos muestreados en el Rio Molco, IX Región de la Araucanía, Chile.

.............................................................................................................................................. 36

Tabla 2. Coordenadas geográficas de los puntos de muestreo en el Rio Molco en la IX

Región de la Araucanía, Chile. ............................................................................................. 37

Tabla 3. R2 de los 4 componentes validados por PARAFAC y su correlación con el oxígeno

disuelto ................................................................................................................................. 73

viii

Agradecimientos

Se agradece a la Comisión Nacional de Ciencia y Tecnología (CONICYT) y al proyecto

FONDECYT 1130132 como fuente de financiamiento.

En primer lugar quiero agradecer a mi madre por estar siempre conmigo brindándome ese

apoyo moral y fraternal que solo ellas pueden entregar, también a mi padre por ayudarme

cuando no tenía con que sustentarme, por velar a que no pasara hambre ni frio. A mi

familia por estar siempre en las buenas y en las malas, por su constante alegría y siempre

tender ese abrazo incondicional y amigable que no busca nada a cambio, esa cosa que

llamamos de corazón. Les agradezco por enseñarme a que no importa cuántas veces puedes

caerte en esta vida, mientras exista la unión y el cariño más allá de las fronteras del rencor y

egocentrismo.

A la señora Angélica Aguilar directora de la DAE y al profesor, ex vicerrector de la

Universidad Austral, don Oscar Galindo, que sin su ayuda el culmine de esta etapa no

hubiera sido posible, gracias por la comprensión y el apoyo.

A mi profesor patrocinante, Jorge Nimptsch y al profesor co-patrocinante Stefan Woelfl,

por colaborar y traspasar conocimiento constante a quienes participan e interactúan con

ellos en el laboratorio, por brindar apoyo y empatía con las personas con quienes trabajan,

cosa que mucha falta hace hoy en día.

A mis compañeros de esta aventura universitaria, que sin duda, no hubiera sido tan

entretenida sin ellos. A las personas con las que comparto la convicción de un mejor

mañana, más justo y más noble, en donde la competencia por opacar al compañero o colega

sea cambiada por una visión más holística, de fraternidad y colaboración. Donde el

ix

conocimiento sea traspasado a cualquier persona sin importar su condición social o

económica, más allá de una publicación en una revista de prestigio o entre 4 paredes.

Y finalmente quiero agradecer al motor de mi vida, a mi hijo Salvador, que gatillo un

cambio sustancial en mi forma de ver el mundo, ese esfuerzo constante, el saber que todo lo

que merece la pena cuesta trabajo conseguirlo y que nada de lo que de verdad importa es

fácil. Gracias por enseñarme algo fundamental en estos años de vida... el amor no es

perfecto sino incondicional...

1

1. Resumen

La alta calidad físico-química del ambiente fluvial y lacustre presente en el Sur de Chile,

constituyen un rasgo fundamental en sus estructuras de equilibrio ecológico y flujos de energía.

Sin embargo, el cultivo intensivo de peces en tierra por medio del sistema de flujo abierto

utilizado en la salmonicultura, prevé una serie de efectos potenciales sobre el medio ambiente que

lo sustenta, siendo principalmente la contaminación generada por los efluentes de las

pisciculturas, los cuales transportan heces, desperdicios de comida no consumida y subproductos

metabólicos, aportando una fuerte entrada de materia orgánica e inorgánica disuelta hacia los

ríos, contribuyendo directa e indirectamente al estado trófico del ecosistema acuático. La materia

orgánica disuelta (DOM) es un componente ubicuo en las aguas naturales, que afecta el

funcionamiento biogeoquímico de los sistemas acuáticos. La espectroscopía de fluorescencia es

una herramienta de monitoreo ecológica eficaz, precisa y representativa, capaz de brindar una

mayor información acerca de la composición, concentración y origen de DOM, permitiendo

observar sus reacciones y distribución tras la incorporación de residuos orgánicos provenientes en

este caso de una piscicultura, comparando las variaciones cuantitativas y cualitativas de los

componentes fluorescentes específicos evaluados mediante el análisis estadístico PARAFAC

entre aguas naturales y las aguas contaminadas. El potencial para la caracterización y

cuantificación de DOM, nos permite dar un enfoque de la naturaleza y comportamiento de DOM,

como también la importancia de la fuente que la precede, permitiendo tener una interpretación y

validación de los fluoróforos obtenidos, y aplicarlos como un indicador de la calidad del agua y

facilitar la compresión de los datos físicos, químicos y biológicos utilizados comúnmente para

evaluar el estado ambiental de los cuerpos de agua, mediante programas de monitoreo.

2

2. Abstract

The high quality of the fluvial and lacustrine environment in terms of physic-chemical properties

in southern Chile, are a fundamental feature in their structures of ecological balance and energy

flow. However, intensive fish farming in land based flow-through aquaculture system used in the

salmon farming, provides a number of potential effects on the environment that sustains it, being

mostly pollution from the effluents of fish farms, which transport feces, uneaten food wastes and

metabolic byproducts, providing a strong influx of dissolved organic and inorganic matter into

rivers. This contributes directly and indirectly to the trophic state of the aquatic ecosystem. The

dissolved organic matter (DOM) is a ubiquitous component of natural waters, which affects the

biogeochemical functioning of aquatic systems. Fluorescence spectroscopy is an effective,

accurate, representative and ecological friendly tool for monitoring freshwater systems, being

able to provide information about the composition, concentration and origin of DOM, allowing to

observe their reactions and distribution after the incorporation of organic residues (i.e. fish

farming outfall), comparing the quantitative and qualitative variations in specific fluorescent

components evaluated by statistical analysis PARAFAC between natural waters and

contaminated waters. The potential for characterization and quantification of DOM, allows us to

approach the nature and behavior of DOM, including the importance of the source that precedes

it, allowing to have an interpretation and validation of the fluorophores obtained, apply as an

indicator of water quality and facilitate the understanding of the physical, chemical and biological

data commonly used to assess the environmental status of water bodies by monitoring programs.

3

3. Prologo

Es paradójico que una actividad que se inició hace 25 años atrás para aprovechar la alta calidad

ambiental de los lagos y ríos del sur de Chile constituya hoy una amenaza creciente para su

conservación.

4. Introducción

Los cuerpos de agua continentales presentes en el Sur de Chile, forman una extensa red de

sistemas hídricos con características ecológicas distintivas y únicas (Armesto et al., 1996; Habit

et al., 2006), como así también altos niveles de endemismo de peces (Campos et al., 1993; Ruiz

& Berra, 1994; Vila et al., 1999; Dyer, 2000). La alta calidad del ambiente dulceacuícola del Sur

de Chile, presente en sus ríos y lagos, constituyen un rasgo fundamental en sus estructuras de

equilibrio ecológico y flujos de energía. Sin embargo, estos sistemas lacustres extensos y

prístinos poseen un alto grado de vulnerabilidad ambiental, debido a su capacidad como

receptáculo y reservorio de distintas fuentes de emisión de material orgánico y residuos químicos,

los cuales aportan de manera abrupta y desmedida un flujo de nutrientes y otras sustancias que

afectan negativamente la calidad de las aguas y el sedimento de estos ecosistemas, generados

mayoritariamente por la agricultura, pérdida de bosque nativo, ganadería, salmonicultura,

desechos domésticos e industriales, y las malas prácticas del turismo, entre otros (León-Muñoz et

al. 2007).

4.1 Salmonicultura en Chile

En Chile, una actividad que ha sometido a los ecosistemas límnicos a una intensa modificación

durante los últimos 25 años, es la salmonicultura, industria que genera altos niveles de

4

producción y un dinámico desarrollo económico a nivel nacional, registrando para el año 1991,

140 mil toneladas de producción (US$ 160 millones por concepto de exportaciones), mientras al

año 2011,la producción de salmón superó las 650 mil toneladas (US$ 2,9 mil millones) cifras que

ubican a Chile como el segundo exportador mundial de salmónidos detrás de Noruega y

productor líder de productos de la acuicultura en Sur América. Las mayores exportaciones

chilenas son a Japón, USA y Rusia y se basan en el cultivo de 4 especies: Salmón Atlántico,

Salmón Coho, Salmón Rey y Trucha (MultiExportsFood. 20121, León-Muñoz et al., 2013).

Las razones para el rápido crecimiento y expansión de esta industria, son las condiciones

hidrográficas óptimas, como también las temperaturas del agua adecuadas y estacionalidad

inversa respecto al resto de zonas productoras, además del modelo económico y de desarrollo por

el que Chile lleva optando desde hace años, en donde, la inserción internacional basada en la

apertura comercial y la iniciativa empresarial, impulsada desde sus inicios hasta el momento

actual por un intenso apoyo público, le otorga todo tipo de facilidades y ayuda directa al sector en

diversos ámbitos, para producciones que tienen un porcentaje superior al 95% de su destino en el

mercado internacional de exportación. Estas producciones se desarrollan en países pobres o en las

zonas pobres de los países, zonas con un alto porcentaje de población rural, en donde estas

estrategias de desarrollo se implantan en los sectores más vulnerables, con la esperanza de

mejorar las condiciones de vida de sus habitantes, pero que finalmente prioriza la implantación de

empresas y el capital extranjero, haciendo caso omiso a los impactos socioambientales que esto

podría ocasionar (García Moreno, 2005).

En ese contexto la salmonicultura, al igual que otras actividades económicas, usa y transforma los

recursos naturales, en productos con un valor económico y social, disminuyendo la plusvalía de

5

los terrenos por el emplazamiento de estos centros de cultivo y la consecuente contaminación de

sus aguas.

4.2 Ciclo de vida de salmónidos en cautiverio

El Salmón al ser una especie introducida (anádromo), necesita usar o reproducir distintas

características ecológicas y silvestres, asociadas a condiciones de agua dulce para la fase ova -

alevín, hasta una condición marina para los procesos de maduración y engorda, es decir, el ciclo

de vida natural de estos peces es reproducido (Fig. 1). En este contexto, y en función de los

cambios fisiológicos, morfológicos y de comportamiento que registran los salmónidos, es

necesario realizar una etapa de transición entre los ambientes dulceacuícolas y oceánicos, esta

etapa es denominada smoltificación, proceso en el cual el pez comienza a conformar todo una

complejo enzimático y excretor a fin de eliminar el exceso de sales que ingresan al pez cuando

éste se encuentre en el mar. Se estima que la mayor parte de la producción actual de smolts (Fig.

2) proviene de pisciculturas, principalmente de flujo abierto realizado en concesiones de ríos,

lagos y estuarios en el Sur de Chile (Nieto el al. 2010, Tello et al., 2010).

6

Figura 1 . Ciclo de vida del salmón Atlántico (Salmo salar) (Fuente: Sistemas de Producción de Smolts en Chile Nieto et al. 2010. Basado en Atlantic Salmon Federation 2010).

Figura 2. Etapas del desarrollo juvenil de Salmo salar. (a) Alevín con saco vitelino casi absorbido, (b) Pez Fry, (c) Pez Fingerling, (d) Pez Parr y (e) Pez Smolt. (Fuente: Björnsson et al. 2012)

7

4.3 Sistemas actualmente en uso para la producción de smolts de salmónidos en Chile

En las pisciculturas los peces son mantenidos en balsas-jaulas o bien en granjas de tierra (Fig. 3),

las cuales son instalaciones especialmente diseñadas para circular el agua a través de las unidades

de producción, por ejemplo, tanques, estanques y canales con flujo abierto o sistemas de

recirculación de agua, en donde las condiciones emuladas permitan controlar las variables

bióticas (patógenos) y abióticas (temperatura, concentraciones de oxígeno disuelto, pH)

posibilitando que estos sistemas de cultivo reduzcan rangos de mortalidad, obtengan menores

tasas de conversión de alimento, mejoren los índices de crecimiento y realicen un mayor número

de rotaciones de cultivo por año.

Figura 3. Esquema de un proceso estándar de producción de salmones (Salmo salar) (Fuente: FAO 2014)2.

8

En los cultivos intensivos de flujo abierto usados por la industria chilena, se utilizan cuerpos o

cursos de agua contiguos a los centros de producción. El flujo del agua que ingresa pasa a través

de los estanques donde se encuentran los peces, para posteriormente ser descargada nuevamente

al río, estero o lago como efluente. Otra forma de cultivos intensivos en tierra utilizados por la

salmonicultura, pero no muy masificado son los sistemas de recirculación el cual incorpora un

tratamiento y reutilización del agua considerando alrededor de un 10% de reemplazo de agua

diariamente, pudiendo variar entre el 5 al 20% dependiendo del estanque de cultivo y eficiencia

de filtración. En estos sistemas el agua del efluente no es vertida directamente en su totalidad al

curso de agua adyacente, si no que se capta el agua de los efluentes de cada estanque de cultivo, y

se conduce a través de una secuencia de procesos que la devolverán finalmente a los estanques en

tal calidad que los peces puedan seguir creciendo en condiciones favorables. Los procesos

utilizados para lograr esta recirculación incluyen filtración mecánica de fecas, materia orgánica,

alimento no consumido, nitrificación, eliminación de dióxido de carbono, esterilización e

inyección de oxígeno. (Gooley y Gavine, 2003, Nieto et al., 2010).

Sin embargo, a pesar de ser esta una de las industrias con mayor tasa de crecimiento a nivel

nacional la información que se dispone en forma pública, generada desde el gobierno o la misma

industria, es escasa, en temas tales como la distribución espacial de las concesiones, sus

tendencias productivas y los impactos ambientales. Por lo tanto, es casi nula la posibilidad de

instaurar un debate de políticas públicas en base a información científica, para reestructurar el

actual marco regulatorio, incluyéndose niveles máximos de densidad y producción, y

mejorándose los actuales protocolos de muestreos medioambientales, como para crear

herramientas educativas y de formación en los distintos niveles de la sociedad en Chile.

9

4.4 Efectos de la contaminación general de la piscicultura

La Región de La Araucanía (Patagonia Norte, Chile S39° - 41°) posee un 25 % de los recursos de

aguas dulce del país y actualmente un 70% de la producción total de crías de salmónidos se

encuentra en esta Región, debido a que los principales ríos de bajo orden son usados para

mantener las granjas de peces en tierra. Estos ríos son esenciales en el desarrollo de la industria,

debido a sus características físico-químicas como por ejemplo, un bajo nivel de perturbaciones

antropogénicas, concentraciones optimas de nutrientes y rangos tolerables de temperatura del

agua, brindando de tal manera excelentes condiciones para la cría de alevines de salmón sensibles

a bajos niveles de oxígeno disuelto y contaminantes (Tello et al., 2010).

Las pisciculturas en tierra prevé una serie de efectos potenciales sobre los ecosistemas límnicos

que la sustentan, uno de estos impactos negativos es el que ha provocado sobre las especies

nativas cuando ocurren escapes de ejemplares (Sepúlveda et al., 2009), esto debido a que no

poseen depredadores naturales para su control. Estos peces desplazan o depredan la fauna nativa

que no puede competir con ellos (Buschmann, 2001). Otro problema presente y significativo que

conlleva el proceso de producción de salmónidos en aguas continentales, proviene principalmente

de la contaminación generada por los efluentes de las pisciculturas, los cuales transportan heces,

desperdicios de comida no consumida y subproductos metabólicos, hacia los ríos aportando una

fuerte entrada de materia orgánica e inorgánica disuelta (ej. principalmente nitrógeno, fosforo y

carbono), DBO, sólidos suspendidos, agentes patógenos y residuos químicos (Tello et al., 2010,

Oberdoff & Porcher, 1994) afectando directamente e indirectamente en los procesos ecológicos

estructurales y funcionales, como la alteración del hábitat, proliferación de algas, influencia en el

ciclo del nitrógeno y generación de condiciones de hipoxia y/o anoxia en el agua, produciendo

cambios significativos en la composición de la biota, que disminuye tanto en cantidad como

10

diversidad. La magnitud de dichos efectos sobre el medio natural van a depender, por un lado, de

la tecnología utilizada para el cultivo, el tipo y nivel de producción, como también de la cantidad

y calidad de los mismos nutrientes y compuestos usados para el tratamiento de las enfermedades,

en relación a las características y calidad del cuerpo de agua receptor, especialmente si éste

disminuye significativamente su caudal durante la época de estiaje (León-Muñoz et al., 2013,

Nieto et al., 2010, Tello et al., 2010).

Como ya se había mencionado las pisciculturas de flujo abierto, son las más comunes dentro de

los procesos de cultivos smolt y alevines en los ríos del Sur de Chile. Estos sistemas utilizan

grandes volúmenes de agua que circulan permanentemente por el sistema generando altas tasas

de dilución, condición que resulta en el cumplimiento de la mayor parte de los parámetros

contenidos en la norma de emisión (D.S. 90 de 2000 del MINSEGPRES). Sin embargo, esta

regulación sólo se basa en las cargas por contaminante pero no en su carga total y además para

los estándares de la OCDE no es suficiente para proteger y mantener la calidad de agua, el estado

trófico y la biota asociada a los sistemas fluviales (León-Muñoz et al., 2007; Nieto et al., 2010).

En especial no solo la concentración sino la carga de materia orgánica tiene un gran potencial de

generar problemas y distrofias resultando en un enriquecimiento orgánico y efectos acumulativos

tanto en cercanías como lejos de la fuente emisora, debido a los altos volúmenes de agua vertidos

a cuerpos de agua fluviales y lacustres (Nieto et al., 2010).

La adición de nutrientes a los cuerpos acuáticos ha sido reconocida internacionalmente como una

de las causas en el desequilibrio de los procesos productivos internos y el origen de los cambios

en el estado trófico de los cuerpos de agua afectados. Algunos efectos del aumento de la carga de

materia orgánica y concomitante de los nutrientes en la columna de agua y sedimentos del

11

ecosistema tienen el potencial de generar una disminución de las concentraciones de oxígeno y

aumento de la demanda biológica de oxígeno, promoviendo alteraciones en los ciclos normales

de los nutrientes (N y P) (Buschmann, 2001).

Tradicionalmente, como ya se había mencionado la evaluación de la contaminación acuática de

las pisciculturas en Chile son regidas en términos de cargas inorgánicas de N y P, y es limitada

solo a la determinación de los efectos acumulativos y sinérgicos sobre el medio ambiente,

dejando completamente ausente la información sobre calidad y cantidad de la materia orgánica

disuelta (DOM) y de carbono orgánico disuelto (DOC).

Es por esto que debido a los cambios en el uso del suelo de los sectores aledaños y la

subsiguiente influencia de la salmonicultura en los sistemas límnicos, se requieren enfoques de

estudios aplicados y de líneas bases con el fin de preservar la integridad ecológica de los sistemas

acuáticos, y así evitar la carencia con respecto a cómo administrar esta actividad bajo un enfoque

ecosistémico sostenible sin el deterioro del medio ambiente.

4.5 Materia orgánica en sistemas acuáticos

La materia orgánica natural (NOM) es un componente universal en aguas naturales y afecta el

funcionamiento de los procesos geoquímicos de los ecosistemas acuáticos al actuar como

donador o receptor de protones en reacciones redox y como un tampón de pH, afectando el

transporte y la degradación de los contaminantes, y participando en la disolución mineral y

reacciones de precipitación (generación de productos insolubles, por la combinación de uno o

más reactivos). La materia orgánica también controla la estructuración de la comunidad biótica

12

de la corriente e influye en la dinámica de nutrientes del sistema (Bisson and Bilby, 1998,

Weishaar et al., 2003).

En las cuencas de los arroyos y ríos, NOM es derivado principalmente por fuentes externas a los

sistemas acuáticos (alóctonas) proveniente de fracciones orgánicas de suelos y de la vegetación

adjunta (Brooks et al., 1999), sin embargo, la NOM derivada del mismo sistema acuático

(autóctona) compone una fracción significativa de la reserva total de carbono orgánico disuelto

(COD) en los sistemas acuáticos (Cole et al., 2000) y proviene de la producción primaria del

cuerpo fluvial o lacustre.

En las aguas naturales existen estados de la materia orgánica en forma disuelta, coloidal y

particulada. Siendo la fracción de la materia orgánica disuelta (DOM) la más estudiada.

4.6 Materia Orgánica Disuelta (DOM)

La materia orgánica disuelta (DOM) se define como la parte del material orgánico que pasa a

través de un filtro con un tamaño de poro de menos de 0.45 μm (0.22 - 1.22 μm). DOM es un

componente ubicuo en las aguas naturales, y representa una importante fuente de nutrientes para

organismos heterotróficos, siendo además una de las mayores fuentes de carbono orgánico

biológicamente disponible en los ecosistemas acuáticos, teniendo una amplia contribución en los

flujos de carbono tanto a escala local como global (Battin et al., 2009). Al ser la principal forma

de la materia orgánica natural en estos ambientes, la composición de DOM puede derivar de

fuentes alóctonas, provenientes de la lixiviación de sustancias húmicas de material vegetal y

orgánico del suelo, como también puede tener origen autóctono, proviniendo de la producción

primaria del fitoplancton o macrófitas, por lo que DOM juega un papel integral en la

13

estructuración de los ecosistemas acuáticos, influyendo tanto directa como indirectamente en la

biogeoquímica de estos ambientes (Stedmon et al., 2003).

Tanto la composición como la concentración de DOM, depende de la ubicación y las condiciones

ambientales dentro y fuera del cuerpo de agua, por lo que la actividad humana, como ya se había

mencionado es una importante una fuente de DOM, mucha de la cual se cree que es lábil (materia

orgánica fácilmente degradable), pudiendo entrar en el sistema acuático a través de puntos de

descarga directa como efluentes, lixiviación o dispersión aérea, interactuando con muchos

contaminantes orgánicos o inorgánicos, como los metales, pesticidas e hidrocarburos aromáticos

policíclicos (HAP) influyendo directamente en su transporte, estabilidad y biodisponibilidad

(Huguet et al., 2009, Hudson et al., 2007).

La heterogeneidad de DOM es producto de su amplia variedad de fuentes y reactividad frente a

procesos físicos, químicos y degradación microbiana, por lo que la naturaleza de DOM puede ser

un poco difusa y compleja, sin embargo, se sabe que consiste de una mezcla heterogénea de

polímeros alifáticos y aromáticos cuya composición varía según su reactividad y rol ecológico en

el tiempo y espacio en función de la proximidad a las fuentes y la exposición a los procesos de

degradación (Fellman et al., 2010). Para comprenderla dinámica de DOM en los sistemas

acuáticos, es esencial trazarlas diferentes fracciones de la reserva de DOM a través del

ecosistema que lo sustenta.

4.7 Materia Orgánica Disuelta Fluorescente

Una característica que presenta la materia orgánica disuelta, es su propiedad óptica que absorbe la

luz en un amplio intervalo de longitudes de onda visibles y UV, debido a la naturaleza química

14

que esta posee, por lo que es posible medir sus propiedades ópticas como la fluorescencia, a

través de técnicas espectroscópicas que han mejorado nuestra comprensión de la dinámica de

DOM en los ecosistemas acuáticos. Entre el 40 y el 60 % de la materia orgánica natural es

fluorescente (Fig. 4), y se le denomina materia orgánica disuelta coloreada o cromofórica

(CDOM) (Green & Blough, 1994).

Figura 4. Relación entre la materia orgánica disuelta presente en los ecosistemas acuáticos, y la fracción de la materia orgánica disuelta ópticamente activa.

La fluorescencia se refiere principalmente a estados vibracionales y electrónicos, en este caso de

la materia orgánica y esta ocurre cuando una molécula absorbe energía, proveniente de un haz de

luz (generalmente ultravioleta), causando que un electrón en estado basal (S0) sea excitado a

estados singlete de energía superior (S1, S2), moviéndose a un orbital desocupado. Al perder

rápidamente cualquier exceso de energía vibracional la molécula se relaja y desciende luego a

uno de los distintos niveles de vibración del estado electrónico basal, emitiendo un fotón en el

proceso. Como las moléculas pueden descender a cualquiera de los diferentes niveles de

vibración en el estado basal, los fotones emitidos tendrán diferentes energías y, por lo tanto,

frecuencias, así pues, la longitud de onda de la emisión de fluorescencia se determina por la

diferencia de energía entre los estados singlete más bajo (S1) y el estado basal (S0). Cuanto mayor

15

sea la conjugación de estructuras de doble enlace en la molécula, menor es la diferencia de

energía, que resulta en una mayor longitud de onda de la fluorescencia (Fig. 5). Por lo tanto, las

longitudes de onda de excitación y emisión en las que se produce la fluorescencia son

características de estructuras moleculares específicas. Los compuestos aromáticos con anillos de

carbono de alto peso molecular, son estructuras con electrones impares y que pueden pasar

fácilmente a un estado excitado y compartir energía, lo que hace un poco más sencilla su

identificación. En el estudio de la materia orgánica fluorescente, aquellos compuestos que

absorben la luz son llamados cromóforos y los que absorben y re-emiten la energía luminosa se

llaman fluoróforos (Baker A. 2001; Hudson et al., 2007; Mopper et al., 1996; Stedmon et al.,

2003).

16

Figura 5. Diagrama de los niveles electrónicos y vibracionales de una molécula (Fuente: Hudson et al., 2007)

Los principales grupos de fluoróforos orgánicos que se presentan en relación a su señal de

fluorescencia son atribuidos a los grupos naturales de DOM similares a ácidos húmicos y ácidos

fúlvicos (con una fluorescencia azul), como también el grupo similar a proteínas (con una

fluorescencia UV), este grupo consta de tres aminoácidos disueltos fluorescentes el triptófano, la

tirosina y la fenilalanina (Fig. 6). Las posibles fuentes de estas emisiones de fluorescencia

similares a proteínas incluyen ecosistemas que soportan una alta actividad biológica y microbiana

17

y aguas que reciben las descargas de aguas residuales de plantas o algunos tipos de desechos

industriales antes ya mencionados. (Coble, 1996, Mopper and Schultz, 1993; Parlanti et al.,

2000).

Figura 6. Estructuras de los compuestos orgánicos de triptófano, tirosina y fenilalanina (Fuente: Hudson et al. 2007. Basado en A spectral database of organic fluorophores by Colin A. Stedmon)3.

Las sustancias húmicas pueden ser derivadas de la descomposición de material vegetal mediante

procesos biológicos y químicos en los ambientes terrestres y acuáticos (Steinberg et al., 2006).

Estas a su vez se pueden sub-dividir en tres categorías, que se definen químicamente por su

solubilidad a diferentes pH (Fig. 7). Los ácidos húmicos son insolubles en solución acuosa a pH

inferior a 2, pero soluble a un pH más alto (Fig. 8(a)). Los ácidos fúlvicos son solubles en agua

bajo todas las condiciones de pH (Fig. 8(b)). Las huminas son insolubles en agua en todas las

condiciones de pH (Aiken et al., 1985). Este tipo de moléculas poliméricas se han considerado

química y biológicamente como materia orgánica refractaria.

18

Figura 7. Esquema de las categorías de las sustancias húmicas presentes en DOM y que se definen químicamente por su solubilidad a diferentes pH

Figura 8. Estructuras teóricas de los fluoróforos orgánicos de (a) un ácido húmico y (b) un ácido fúlvico (Fuente: Hudson et al., 2007. Basado en Aitken et al., 1985)

19

4.8 Medición e identificación de DOM a través de técnicas de Espectroscopia de

Fluorescencia

Los avances en la tecnología, particularmente en los rangos de longitud de onda a través de

fuente de luz y estabilidad, la velocidad de escaneo y la capacidad de procesamiento de datos,

han permitido a la espectroscopía de fluorescencia transformarse en una herramienta popular para

el estudio y seguimiento de la concentración y la naturaleza de la materia orgánica disuelta

(DOM) (Murphy et al., 2010), proporcionando una alternativa a los métodos tradicionales en

términos de cargas inorgánicas de N y P, para la caracterización de DOM en los ecosistemas

acuáticos. Esta técnica es rápida, precisa y no invasiva, ideal para programas de muestreos

temporales y espacialmente extensos, ofreciendo la posibilidad de un seguimiento a la evolución

de DOM fluorescente desde un punto de vista cualitativo y semi-cuantitativo, esto debido a que la

cuantificación de la concentración de un fluoróforo exacta es difícil de lograr debido a la

interferencia con compuestos adicionales, la atenuación y otros factores que influyen en el

rendimiento de fluorescencia (Mayer et al., 1999, Huguet et al., 2009).

Para la detección de las fracciones fluorescentes específicas de DOM, se utilizan matrices

tridimensionales de excitación y emisión, denominados EEM (Fig. 9), este proceso implica en

excitar una muestra en un rango sucesivo de longitudes de onda y registrar la emisión de

fluorescencia sobre otra gama de múltiples longitudes de onda, todo esto de forma sincrónica

(Hudson et al., 2007), produciendo un gráfico 3D por medio de las intensidades y las longitudes

de ondas utilizadas en la excitación y emisión, permitiendo visualizar una variedad de fluoróforos

en una muestra dada y sus posiciones relativas en el espacio óptico, logrando proporcionar

información muy detallada de las fuentes, el comportamiento y los ciclos biogeoquímicos de

DOM y de los compuestos fluorescentes.

20

El registro de las medidas de fluorescencia de DOM es un proceso relativamente sencillo, llevado

a cabo en espectrofotómetros de fluorescencia o espectrofluorómetros, que permiten escanear y

visualizar la información de forma detallada en la identificación de grupos fluorescentes, pero

múltiples pasos son requeridos para la calibración y corrección de los instrumentos, ya que es

necesario corregir los sesgos específicos del instrumento, para lograr el espectro 'verdadero'

comparable e independiente de la máquina (Stedmon & Bro, 2008).

Figura 9. Ejemplo de una matriz tridimensional de excitación y emisión (EEM)

4.8.1 Espectrofluorómetros

Estos instrumentos (Fig. 10) utilizan una haz de luz (láser, fotodiodos, LED, arcos de xenón y

lámparas de vapor de mercurio) como fuente de excitación, estos son generalmente útiles debido

a su alta intensidad en todas las longitudes de onda que van desde los 200 nm hacia arriba. La luz

emitida pasa a través de un filtro o monocromador, e incide sobre la muestra ubicada en una

cubeta (comúnmente de cuarzo) de 1cm3. Los monocromadores se utilizan para dispersar la luz

policromática o blanca en un ángulo diferente que el de incidencia, desviándola en varios colores

21

o longitudes de onda a través de rejillas de difracción en lugar de prismas, lo cual disminuye la

luz difusa, es decir, la luz con longitudes de onda diferentes a la escogida. Una parte de la luz

incidente es absorbida por la muestra, y algunas de las moléculas de la muestra producen una

fluorescencia. Parte de esta luz fluorescente pasa a través de un segundo filtro o monocromador y

llega a un fotomultiplicador, el cual muy a menudo se encuentra a 90° con respecto al haz de luz

incidente para evitar la interferencia de la luz de excitación transmitida. La salida se suele

presentarse en forma gráfica y se almacena digitalmente (Lackowicz, 2006) 4.

En general, los espectros utilizados para registrar la fluorescencia de DOM tienen un amplio

rango de longitudes de onda, que va desde 240 a 450 nm para la excitación y desde 300 a 600 nm

para la emisión, es decir, comprenden los espectros UV hasta el color azul (espectro visible por el

ojo humano). La ubicación de los peaks de excitación y emisión, la forma de los espectros de

fluorescencia y su intensidad varía con la composición química y concentración de DOM, así

como también la intensidad y la forma de los espectros de fluorescencia.

Figura 10. Componentes de un espectrofotómetro de fluorescencia

22

4.8.2 Corrección espectral, corrección de filtro interno, normalización y sustracción del

blanco para realizar mediciones de fluorescencia comparables entre las muestras, estudios y

espectrofluorómetros

Algunos de los problemas asociado a este tipo de análisis pueden deberse a alteraciones derivadas

de la muestra o el mismo instrumento. Como punto de partida, la intensidad de las fuentes de luz

y las características de la longitud de onda varían con el tiempo durante cada experimento, y a su

vez ninguna lámpara tiene una intensidad constante en todas las frecuencias. Por lo que, los datos

en brutos del instrumento están intrínsecamente sesgados debido a imperfecciones en los

componentes ópticos o su alineamiento, mostrando variaciones en la eficiencia con la que las

diferentes longitudes de onda de la luz se transmiten a través de los monocromadores. Esto da

lugar a espectros de excitación o de emisión distorsionados, lo cual debe ser normalizado a través

de la corrección espectral, este tipo de alteración se conoce como efecto de filtro externo

(Murphy et al., 2013).

Otro tipo de interferencia asociado a este tipo de análisis se observa en las muestras ópticamente

densas, en donde la relación entre la concentración y la intensidad de la fluorescencia, se ve

alterado por efectos de filtro internos primarios y secundarios (EFI) (Fig. 11(a)). Esto ocurre

cuando la radiación es absorbida por la matriz de la muestra al momento de entrar o salir de la

cubeta de medición, reduciendo la cantidad de luz de excitación absorbida por los cromóforos en

el centro de la cubeta y de menor manera, la cantidad de luz emitida que incide sobre el detector.

Los cromóforos que no presentan fluorescencia también contribuyen a este efecto. El resultado es

que la intensidad de excitación de la luz no es constante a lo largo de la solución. Como

resultado, sólo un pequeño porcentaje de la luz de excitación llega a los fluoróforos que son

visibles para el sistema de detección. En general, hay dos maneras de reducir los EFI: por

23

dilución o corrección matemática de las intensidades. Si la dilución aun no es significativa en la

reducción de este efecto, existe un método sencillo y popular para su disminución, el cual utiliza

un espectro de absorción de la muestra (medido en un espectrofotómetro de absorbancia a

longitudes de ondas determinadas) para calcular una matriz de factores de corrección, con un

factor de corrección separado correspondiente a cada par de longitudes de onda en el EEM (Fig.

11(b)), esta corrección a base de la absorbancia solo funciona para las muestras con una capacidad

de absorción de <0,3 cm a 254 nm y siempre y cuando la misma cubeta sea utilizada para medir

la fluorescencia y la absorbancia . (Lawaetz et al., 2009; Lakowicz, 2006; Stedmon & Bro, 2008;

Murphy et al., 2013)

Figura 11. (a) Efectos de filtro interno primario y secundario en una muestra (b) Fórmula utilizada para la corrección de la absorbancia de la luz en una medición de fluorescencia

Después de corregir el efecto de filtro interno y la corrección espectral de la lámpara, la

intensidad de la señal de fluorescencia aún no está calibrada, los datos deben ser espectralmente

comparables entre los instrumentos y en el tiempo. Diferentes instrumentos tienen diferentes

24

sistemas de detección y / o utilizan diferentes fotomultiplicadores; por lo tanto, a menudo se

utilizan diferentes escalas para registrar la intensidad de fluorescencia. Además, la intensidad de

fluorescencia es casi siempre (excepto para sistemas de conteo de fotones) dada en unidades

arbitrarias (A.U) (Lawaetz et al., 2009).

La señal de luz que incide en la muestra (independiente de la fuente) al interactuar con las

moléculas de agua, induce o provoca una dispersión de la fluorescencia transmitida. Los efectos

de dispersión más comunes del espectro de luz se llaman dispersión de Rayleigh (de primer y

segundo orden) y la dispersión Raman. La dispersión Rayleigh, ocurre en la misma longitud de

onda que el haz de excitación, siendo una dispersión directa de la fuente de luz. Esta dispersión se

debe a partículas cuyo tamaño es mucho menor que la longitud de onda de los fotones incidentes,

produciéndose una dispersión elástica de las moléculas que se han excitado a un estado de

energía virtual. Típicamente, una muestra es iluminada con un rayo láser. La luz del punto

iluminado es recogida con un lente y es enviada a un monocromador. Sin embargo, las longitudes

de onda cercanas a la línea del láser son filtradas o enmascaradas, dando como resultado una

intensidad mucho mayor en magnitud que la fluorescencia real y que por ende es recogido y

almacenado en el detector (fotomultiplicador). La dispersión de Rayleigh en las EEM's es una

estructura exactamente diagonal que ocurren en λem = λexc (Larsson et al., 2007, Rinnan et al.,

2005, Zeep et al., 2004).

La dispersión Raman, al igual que Rayleigh, ocurre por la interacción de la luz de excitación con

las moléculas de agua, pero en este caso, la molécula se relaja a un nivel de energía de vibración

diferente al del estado basal, es decir, la dispersión ocurre de forma inelástica. Cuando la

molécula se relaja a un nivel de vibración más alta, la luz emitida tiene una frecuencia más baja

25

que la luz de excitación, y para el caso en que la molécula se relaja a un nivel de vibración más

baja, la luz emitida tendrá una frecuencia más alta que la luz de excitación. Este cambio o

diferencia de energía se denomina cambio de Stokes. Los desplazamientos Stokes de una

determinada molécula serán constante independientemente de la frecuencia de la luz de

excitación. Esta es una manifestación óptica de las propiedades de dispersión del agua debido a la

vibración de los enlaces moleculares covalentes O-H con la aplicación de energía lumínica, en

donde la luz emitida tiene una pérdida de energía con frecuencia fija (Fig. 12) (Larsson et al.,

2007; Hudson et al., 2007).

Figura 12. Estados vibracionales de una molécula y su respuesta frente a la interacción con un haz de luz. En Rayleigh no hay cambio en la energía de la luz incidente con la luz emitida. En los Raman Stokes la luz dispersada tiene menor energía que la luz incidente (menor frecuencia). En los Raman anti-Stokes, la luz dispersada tiene mayor energía que la luz incidente (mayor frecuencia)

26

La identificación de estos fenómenos de dispersión, fue un avance fundamental en la

espectroscopía de fluorescencia (Fig. 13). Al identificarse que Raman tiene baja intensidad, se

reconoció que la única molécula de concentración suficiente para producir dispersión Raman

visible e identificable es el agua (normalmente ubicado a los 350 nm de excitación) (Fig. 14). Por

lo tanto, la dispersión Raman proporciona la base más apropiada para un método de corrección ya

que es mucho menos dependiente de la composición de la muestra (Lawaetz et al., 2009).

Figura 13. (a) Típico espectro de emisión de fluorescencia con los diferentes peaks marcados. La escala de la abscisa superior es la longitud de onda en nm y la escala de la abscisa inferior es la frecuencia en cm-1. (b) Gráfico de contorno de un EEM con los respectivos efectos de las dispersiones (Fuente: Larsson et al., 2007).

Un método simple y que es directamente proporcional a la medición del agua, es el uso del área

del peak de Raman (Arp). (Arp) se puede utilizar para calibrar las mediciones realizadas en

diferentes instrumentos, o hechas con diferentes ajustes instrumentales que pueden variar en

consecuencia la altura o el ancho del peak. Esto equivale a que cada punto de la matriz de

excitación-emisión se divide por (Arp), dando como resultado una nueva unidad comparable, la

unidad Raman (R.U) (Lawaetz et al., 2009).

27

Figura 14. Peak de Raman visible en una muestra de agua fresca Milli-Q en unidades arbitrarias (A.U.) (Fuente: Lawaetz et al., 2009)

Finalmente, la normalización de la señal medida del peak Raman y el uso de espectros de

corrección para la excitación y emisión eliminan de forma efectiva todos los sesgos específicos

de los instrumentos. Sin embargo, para poder visualizar de forma específica y detallado los

fluóforos dentro de las matrices de excitación-emisión, es necesario realizar una sustracción del

espectro del blanco (agua), esencial para cualquier experimento de fluorescencia, ya que son

idénticos a la muestra pero no contienen el fluóforo, corrigiendo los valores de esta y eliminando

definitivamente los ruidos de la medición y los efectos debido a las dispersiones Raman y

Rayleigh (Fig. 15) (Lakowicz, 2006; Zepp et al., 2004). Seguido a esto se realiza una

interpolación de los datos, en donde la excitación es mayor a la emisión (región de no

fluorescencia), utilizando una "triangulación de ceros" en la región de los datos faltantes (método

de triangulación de Delaunay) (Stedmon et al., 2003; McKnight et al., 2001).

28

Figura 15. Ilustración de la sustracción del blanco, eliminando los ruidos de medición, la mayoría de los efectos por dispersión y la interpolación de los datos en las regiones de no fluorescencia

4.9 Índices de Fluorescencia

A través de los análisis de fluorescencia por medio de la espectroscopía, las diferentes longitudes

de ondas presentes en las matrices de excitación-emisión, permiten identificar el origen de los

fluoróforos y cuantificar las diferencias en las propiedades de fluorescencia de DOM,

denominados índices de fluorescencia. En este contexto usaremos 3 índices que utilizan

diferentes posiciones en los espectros de excitación y emisión para brindar información anexa al

análisis cuantitativo y cualitativo que efectúa PARAFAC (sección 4.10 PARAFAC) de los

fluoróforos presentes.

El índice FI, es uno de los más simples y utilizados, este proporciona información acerca de la

fuente (por ejemplo, microbiano o de plantas superiores derivados de la materia orgánica

terrestre) o el grado de degradación de DOM, ya que refleja la contribución relativa de los DOM

aromáticos vs los no aromáticos. Este índice es una relación de intensidades de emisión a

longitud de onda 450 nm y 500 nm a una excitación de 370 nm. Su variabilidad va desde valores

29

altos ~1,9 para derivados por liberación extracelular y los lixiviados de las bacterias y algas y un

valor de ~1,4 para los derivados planta terrestre y la materia orgánica del suelo (McKnight, 2001;

Fellman et al, 2010)

El índice HIX, indica el grado de humificación o de sustancias húmicas contenidas en el

fluoróforo. Este se basa en la idea de que los espectros de emisión de moléculas fluorescentes se

desplazarán hacia longitudes de onda más largas (debido a las bajas proporciones H:C) como de

donde procede la humificación de DOM. Los valores más altos indican un mayor grado de

humificación. Se calcula a través del área bajo los espectros de emisión de 435 a 480 nm dividida

por el área del pico de 300 a 345 nm + 435 a 480 nm, a la ex 255 nm. Los valores sobre 10

corresponden a extractos de ácidos fúlvicos valores debajo de 2 corresponde a material vegetal no

humificado

El índice β:α, es un indicador de la contribución recientemente producida de DOM, donde β

representa a DOM derivado recientemente (autóctono) y α representa a DOM más descompuesto

(alóctono). Este se calcula a través de la relación entre la intensidad de emisión a 380 nm dividida

por la intensidad máxima de emisión observada entre 420 y 435 nm, obtenidos a una excitación a

30

310 nm (Parlanti et al., 2000; Fellman et al., 2010). Los valores > 1 indica que DOM es

autóctono, los valores <0,6 indica que DOM es alóctono.

Figura 16. Localización de los índices basados en fluorescencia con respecto a sus longitudes de onda de emisión y excitación correspondientes

4.10 PARAFAC

Una vez que los datos se han corregido las matrices de excitación-emisión pueden ser analizadas

utilizando métodos estadísticos de análisis de datos de múltiples vías. Un tipo de análisis que ha

demostrado proporcionar una considerable ventaja en la interpretación de la naturaleza

multidimensional de los conjuntos de datos de EEM, es el análisis de factores paralelos

PARAFAC (Bro, 1997; Cory y McKnight., 2005; Stedmon et al., 2003; Stedmon and Markager,

2005; Fellman et al., 2008), este método descompone la matriz de datos de señales de

31

fluorescencia en un conjunto de componentes trilineales y vectores residuales, permitiendo la

identificación de los diferentes grupos de fluorescencia, logrando separar la señal compleja

medida en sus fenómenos fluorescentes subyacentes individuales con excitación específica y

espectros de emisión, proporcionando estimaciones de la contribución relativa de cada

componente de fluorescencia en la reserva total de DOM. Por lo tanto, los componentes

generados por la modelación mediante PARAFAC proporcionan información sobre la

composición bioquímica, origen, y el papel biogeoquímico del DOM acuático (Fellman et al.,

2010). Un modelo PARAFAC de vectores de tres vías está dada por tres matrices de carga, A, B

y C con los elementos aif, bjf, y ckf. El principio detrás del modelo trilineal se encuentra en

minimizar la suma de cuadrados del residuo, eijk entre el modelo y los valores medidos (Fig. 17)

Donde i= 1, ...., I; j= 1,...., J; k= 1,....., K

En la ecuación, xijk es la intensidad de la fluorescencia de la muestras ith a longitudes de ondas de

emisiones jth y a longitudes de ondas de excitaciones kth, y eijk es el residuo que representa la

variabilidad no explicada por el modelo (Fig. 16). Estos componentes del modelo tienen una

interpretación química directa en un modelo válido. El parámetro aif es directamente proporcional

a la concentración del fluoróforo fth en la muestra i; los vectores bjf y ckf están linealmente

relacionadas con la eficiencia cuántica de fluorescencia (fracción de energía absorbida-emitida

como fluorescencia) del fluoróforo fth. Para tener una descomposición exitosa de datos de

múltiples vías usando PARAFAC, se debe tener en cuenta: Primero, la variabilidad, no hay dos

componentes químicos que puedan tener intensidades de fluorescencia perfectamente covariando

32

o espectros idénticos. Segundo, la trilinearidad, los espectros de emisión son invariantes a través

de longitudes de onda de excitación, los espectros de excitación son invariantes a través de

longitudes de onda de emisión, y la fluorescencia aumenta aproximadamente de forma lineal con

la concentración. Tercero, aditividad, la señal total es debido a la superposición lineal de un

número fijo de componentes (Bro, 1997; Murphy et al., 2013; Guo et al., 2010).

Figura 17. : Ilustración de los valores obtenidos por medición de la espectroscopía de fluorescencia, los resultados del modelo de análisis PARAFAC y los residuos entre los valores medidos y los resultados de un modelo

4.11 Efectos ambientales sobre la fluorescencia de DOM y seguimiento de DOM en aguas

naturales y efectos de la contaminación antropogénica

Finalmente, y a modo de resumen, es posible desarrollar por medio de la espectroscopia de

fluorescencia óptica una investigación aplicada sobre las fuentes, características y reacciones de

la materia orgánica disuelta en aguas naturales, como también para la detección de DOM

originado por diferentes fuentes de contaminación en las corrientes de agua dulce.

Como ya se había mencionado, se espera que los sistemas de producción acuícola como lo son las

pisciculturas produzcan un alto aporte de materia orgánica disuelta (DOM) en el curso de agua

asociada a la descarga. Esta se originaría a partir de alimentos no consumidos, las heces y los

33

subproductos metabólicos de los peces. Teniendo en cuenta que la composición media de pellets

es 40% de proteína, 17% de grasa, 19% de carbohidratos, 14% de cenizas, 7% de agua, 50% de

carbono, 6% de nitrógeno y 1% de fósforo (Olsen et al., 2008), y considerando que en la

eliminación de desechos sólidos, se espera una entrada de 3,2% de carbono orgánico disuelto, 3%

de nitrógeno orgánico disuelto y 7,5% de fósforo orgánico disuelto hacia el cuerpo de agua

asociado, en forma de moléculas de diversa complejidad (Fig. 18). Aportando de manera

significativa fracciones de materia orgánica disuelta a la cuenca hidrográfica y afectando

directamente e indirectamente los procesos ecológicos estructurales y funcionales de los ríos.

Figura 18. Balance teorético masas de carbono, nitrógeno y fósforo en sistemas de pisciculturas (Fuente: Olsen et al, 2008).

Sin embargo, el potencial para la caracterización y cuantificación de la materia orgánica en las

aguas naturales, de origen alóctono y autóctono, es cada vez más común en los análisis de agua

dulce (Fellman et al., 2010). De particular interés son los vínculos entre los análisis de

fluorescencia y las técnicas de monitoreo de calidad del agua. Si se pueden encontrar

correlaciones válidas, la fluorescencia podría ser utilizada como una rápida herramienta para

34

evaluar la calidad del agua y como técnica de monitoreo a largo plazo de la contaminación en los

sistemas acuáticos (Hur and Cho, 2012).

5. Hipótesis

La espectroscopía de fluorescencia óptica es una herramienta de monitoreo ecológica eficaz,

precisa y representativa, capaz de brindar una mayor información acerca de la composición,

concentración y origen de la materia orgánica disuelta, permitiendo observar sus variaciones y

distribución tras la incorporación de residuos orgánicos provenientes de una piscicultura que

afectan a los ecosistemas de agua dulce, comparando los componentes fluorescentes específicos

evaluados mediante el análisis PARAFAC entre aguas naturales y las aguas contaminadas.

6. Objetivos

6.1 Objetivo general

El objetivo del presente trabajo es realizar un seguimiento de la contaminación orgánica de una

piscicultura en el Sur de Chile, centrándose sobre el contenido y composición de DOM, a través

de la caracterización y evaluación de la variación de los componentes de fluorescencia de DOM,

presentes en el sistema lotico.

6.2 Específicos

1. Evaluar el grado de correlación entre los parámetros de monitoreo físico-químicos y los

componentes validados por PARAFAC

35

2. Evaluar el grado de correlación entre los componentes similares a proteína validados por

PARAFAC y las concentraciones de N y P

3. Evaluar el grado de correlación entre los componentes validados por PARAFAC y los índices

de Fluorescencia

4. Evaluar el grado de correlación entre los componentes validados por PARAFAC y el carbono

orgánico disuelto (COD)

5. Encontrar si existen variaciones cuantitativas y cualitativas entre los componentes validados

por PARAFAC a lo largo del cauce fluvial

6. Observar los procesos degradativos que afectan a DOM proveniente del efluente, bajo

condiciones de laboratorio controladas, mediante experimentos de incubación y dilución

36

7. Materiales y Métodos

7.1. Metodología

Las muestras de agua utilizadas para efecto de la caracterización de la materia orgánica disuelta

(DOM) fueron recolectadas entre los meses de Agosto y Diciembre del año 2013, y Enero del año

2014, a lo largo del Rio Molco (en Mapudungun; significa planta de agua) (39°25884 S,

72°10098 E) ubicado entre las ciudades de Villarrica y Pucón, en la IX región de la Araucanía,

Chile (Fig.19). El río se extiende por unos 3,8 km, influenciado principalmente por las descargas

del efluente de la Piscicultura Molco de Multiexport, desembocando en el lago Villarrica. La

piscicultura presentó una producción de 91.023 Kg de peces y 963 Kg de alimento en promedio

durante los meses de muestreo, con una descarga promedio de 277 litros por segundo (lps). Un

total de 183 muestras fueron colectadas, por medio de 16 puntos monitoreados intermitentemente

a lo largo del río en el presente estudio. Las fechas y estaciones de los muestreos se encuentran en

la tabla 1 y las coordenadas GPS de los puntos muestreados se encuentran en la tabla 2.

Tabla 1. Fechas y puntos muestreados en el Rio Molco, IX Región de la Araucanía, Chile.

Fecha Estaciones Fecha Estaciones Fecha Estaciones

01-08-2013 Molco Control 05-11-2013 Molco Control 23-01-2104 Molco Control

Molco Efluente Molco Efluente Molco Efluente

Molco Puente Arriba Molco Puente Arriba Molco Puente Arriba

Molco Cabañas Molco Puente Pucon Molco Cabañas

Molco Puente Madera 26-11-2013 Molco Control Molco Puente Pucon

Molco Puente Pucon Molco Efluente 24-01-2104 Molco Control

15-10-2013 Molco Control Molco Puente Arriba Molco Efluente

Molco Efluente Molco Puente Madera Post Efluente 1

Post Efluente 1 Chosco Post Efluente 2

Post Efluente 2 Molco Puente Pucon Post Efluente 3

Post Efluente 3 12-12-2013 Molco Control Post Efluente 4

Molco Bifurcación Molco Efluente Post Efluente 5

Post Efluente 4 Chosco Post Efluente 6

Post Efluente 5 Molco Puente Pucon Afluente

Post Efluente 6 Molco Puente Arriba

Molco Puente Arriba Molco Puente Madera

Puente Molco 1 Arroyo Lateral Molco Puente Pucon

Molco Cabañas

Molco Puente Madera

Chosco

Molco Puente Pucon

37

Figura 19. Mapa general del área de estudio, con los respectivos puntos de muestreo ubicados en el Rio Molco en la IX Región de la Araucanía, Chile.

Tabla 2. Coordenadas geográficas de los puntos de muestreo en el Rio Molco en la IX Región de la Araucanía, Chile.

Punto GPS Punto GPS

Puente Molco-Pucon 39.29915 S Post Efluente 5 39.33352 S

72.10150 W 72.09432 W

Chosco 39.310240 S Post Efluente 4 39.33403 S

72.099400 W 72.09443 W

Molco Puente Madera 39.313516 S Bifurcación 39.33427 S

72.101040 W 72.09454 W

Cabañas Millaleufu 39.32603 S Afluente 39.334870 S

72.09782 W 72.094230 W

Puente Molco 1 Arriba 39.33226 S Post Efluente 3 39.33530 S

72.09465 W 72.09414 W

Puente Molco 1 Arroyo Lateral 39.33226 S Post Efluente 2 39.33535 S

72.09465 W 72.09411 W

Post Efluente 6 39.33273 S Post Efluente 1 39.33571 S

72.09437 W 72.09425 W

Post Efluente 5 39.33352 S Efluente 39.335780 S

72.09432 W 72.094270 W

Post Efluente 4 39.33403 S Control 39.336300 S

72.09443 W 72.094230 W

38

7.2. Preparación de las muestras para el análisis óptico y fluorométrico de DOM, DOC y N-

P inorgánicos

Las muestras recogidas se depuraron a través de filtros de jeringa Millex -GP Hydrophilic PES

0,22 µM previamente acondicionado con 100 ml de agua (Desionizada) para obtener la fracción

disuelta y eliminar los sólidos suspendidos, y luego guardadas en frascos de borosilicato ámbar I-

Chem (Merck). Por cada punto de muestreo se generaron 3 replicados de 40 ml de muestra de

agua filtrada para la medición de fluorescencia de DOM y 3 replicados de 40 ml de muestra de

agua filtrada adicionando 100 µl de HCl fumante (Merck) para la medición de DOC. En la

recolección de muestras se utilizaron botellas plásticas comerciales de agua mineral (PET) de 0.5

L, que se acondicionaron 3 veces con el agua de la muestra para posteriormente rellenarlas, con

el fin de medir las cargas de N y P presentes, paralelamente se midieron parámetros

fisicoquímicos como oxígeno disuelto, temperatura, conductividad, turbidez y pH. Se utilizaron y

rellenaron botellones de vidrio ámbar de 5 L con agua proveniente del efluente para realizar

experimentos de incubación y dilución, posteriormente en el laboratorio. El transporte de las

muestras se efectuó a T = 4 - 7 ºC dentro de coolers con hielo para su posterior análisis. Todas las

mediciones ópticas de DOM se hicieron dentro de 2 días, para evitar la degradación y

subestimación de DOM.

7.3 Parámetros de calidad del agua

Los parámetros de calidad del agua como oxígeno disuelto, temperatura, conductividad, turbidez

y pH, fueron registrados en el mismo momento que se realizara la toma de muestra para efecto de

caracterización de la materia orgánica disuelta. A través de una sonda multiparamétrica Multi

39

3420 SET H WTW, WeilHemm, Alemania, Mientras que la turbidez fue medida a través de un

turbidímetro AL250T-IR AquaLytic.

Los análisis de nitrógeno y fosforo se realizaron en el laboratorio de análisis de aguas, Instituto

de Ciencias Marinas y Limnológicas de la Universidad Austral de Chile, responsable Dr. S.

Woelfl, a través de métodos y límites de detección específicos para cada fracción inorgánica de

nitrógeno (NH4+, NO2

-, NO3-), nitrógeno total y nitrógeno orgánico, el fósforo total y el

ortofosfato (PO4).

Nitrato: 4500-NO3 – E Standard Methods Edición 2005; Segmented flow análisisModul

SKALAR, L.D.: 0,002 mg N/L

Nitrito: 4500-NO2 – B Standard Methods Edición 2005; Segmented flow análisisModul

SKALAR, L.D.: 0,002 mg N/L

Amonio: 4500-NH4 F Standard Methods Edición 2005, L.D.: 0,003 mg N/L

Nitrógeno total: Método de digestión básica con Hidróxido de Sodio y Persulfato de Potasio

según Koroleff (1983) y 4500-N/C y 4500-NO3 – E Standard Methods Edición 2005; Segmented

flow análisis Modul SKALAR, L.D.: 0,015 mg N/L

Nitrógeno orgánico: Norg. = NT –(N-NO3 + N-NO2 + N-NH4). L.D.: 0,015 mg N/L

Fósforo soluble: Método azul del ácido ascórbico según 4500-P – E. Standard Methods APHA

(2005). L.D.: 0,002 mg P/L

El análisis de carbono orgánico disuelto (DOC) fue medido a través de un Elementar high TOC

de combustión catalítica a altas temperaturas, en el laboratorio de análisis de aguas, Instituto de

40

Ciencias Marinas y Limnológicas de la Universidad Austral de Chile, responsable Dr. Jorge

Nimptsch.

7.4 Experimentos de incubación y dilución

Se realizaron experimentos de laboratorio bajo condiciones controladas con el fin de comparar

tanto el grado de dilución o mezcla del río, como también los posibles procesos de degradación o

actividad biológica que ocurren en DOM proveniente del efluente a medida que transcurre un

periodo de horas establecidas.

Estos experimentos se llevaron a cabo, con las muestras obtenidas del efluente el día 25 de

Noviembre del 2013. Los ensayos de incubación y dilución fueron realizados de manera paralela.

El experimento de dilución se desarrolló en botellas plásticas (HDPE) de 1 L previamente

lavadas y acondicionadas. Se utilizaron 5 botellas, cada una correspondía a un porcentaje de

dilución del efluente, siendo la primera un 100% de las aguas residuales, a continuación en la

segunda botella se mezcló 500 mL de agua desionizada con 500 mL de efluente, es decir, la

muestra del efluente quedo ahora a un 50% de dilución, para la tercera botella se utilizó 500 mL

de la mezcla previamente homogenizada de la botella de 50% de dilución, y se le adiciono

nuevamente 500 mL de agua desionizada quedando ahora en un 25% de dilución. Este

procedimiento se realizó hasta llegar a un 6.25 % de dilución de las aguas residuales proveniente

de las descargas de la piscicultura (Fig. 20). Una vez que las mezclas se encontraban en las 5

botellas, se efectuó el mismo procedimiento que en la sección 7.2 Preparación de las muestras

para el análisis óptico y fluorométrico de DOM, a excepción de los replicados para la medición

de DOC, los cuales no se realizaron.

41

Figura 20. Experimento de dilución y sus respectivos porcentajes

El experimento de incubación, se desarrolló en un vaso Schott Duran de 1000 mL, en el cual se

colocó 600 mL del efluente proveniente de la piscicultura. El vaso precipitado se almacenó en un

refrigerador a 10° C y mediante un agitador magnético a 250 rpm, se pudo mantener la

homogenización del medio líquido. Se utilizó Film plástico adherente para cubrir el vaso y evitar

la evaporación del medio acuoso. Al momento de comenzar el experimento se tomó la primera

muestra, registrándola como hora 0, posterior a esto, se realizó cada un intervalo de 1 hora por 6

horas una toma de muestra y después a las 24 y 48 horas de haber comenzado la incubación (Fig.

21). El protocolo para la toma de muestra se efectuó de la misma manera que en la sección 7.2

Preparación de las muestras para el análisis óptico y fluorométrico de DOM, a excepción de los

replicados para la medición de DOC, los cuales tampoco se realizaron.

42

Mediante la inclusión de estas muestras se puede verla variabilidad que experimenta DOM en

condiciones controladas, y establecer una gradiente de datos más robusta para caracterizar de

manera más clara los procesos que intervienen en el comportamiento de DOM.

Figura 21. Experimento de incubación

43

7.5 Metodología de análisis óptico y fluorométrico de DOM

Previo a los análisis ópticos y fluorométricos de DOM, las muestras se aclimataron a temperatura

ambiente (25 ºC). Para la identificación de fluoróforos característicos del sistema límnico y del

efluente, se realizó un análisis fluorométrico y óptico de las muestras se utilizando un espectro -

fluorómetro Perkin Elmer Luminescence Spectrometer LS50B (Fig. 22(a)), el funcionamiento de

este instrumento se explica en la sección 4.8.1 Espectrofluorómetros, del presente trabajo. Las

longitudes de onda que se establecieron para generar la matriz de excitación y emisión fueron de

300 a 600 nm (ancho de banda 0.5 nm) para la emisión y de 240 a 450 nm (ancho de banda 5 nm)

para la excitación. Los espectros de fluorescencia se corrigieron para efectos de filtro interno. Por

medio de un espectro de absorción de la muestra medido en un espectrofotómetro de absorbancia

(Fig. 22(b)) en una cubeta de cuarzo de 1cm3, preferentemente la misma que se utilizó para la

medición del espectro de fluorescencia. Esta corrección representa la absorción por parte de la

muestra en la cubeta de las longitudes de excitación (efecto primario de filtro interno) y las

longitudes de emisión (efecto secundario de filtro interno). Posteriormente se realizó una

normalización bajo área del peak de Raman (Arp) a base de agua desionizada a una excitación de

350 nm (Lawaetz et al. 2009), medida el mismo día que se realizan los análisis ópticos. A

continuación a las matrices de excitación-emisión se le aplica una sustracción del espectro del

blanco (agua desionizada), para remover los ruidos de la medición y los efectos debido a las

dispersiones Raman y Rayleigh, seguido por una interpolación de los espectros de fluorescencia.

La normalización Raman y los procedimientos de corrección espectral y de filtro interno, dan

como resultado espectros estandarizados en unidades Raman (R.U.), permitiendo observar

cuantitativamente la intensidad de la señal, proporcionando datos espectrales directamente

comparables entre los instrumentos y en el tiempo.

44

7.6 Análisis PARAFAC

Para la identificación cualitativa y cuantitativa de los fluóforos presentes en las EEM se realizó

un análisis PARAFAC. El análisis se realiza con frecuencia en el software comercial MATLAB

(Mathworks, Inc) que gestiona de manera eficaz las matrices de excitación-emisión mediante el

DOMFluorToolbox. PARAFAC descompone el conjunto de matrices en modelos de

componentes que representan los grupos fluorescentes. Se utilizaron todas las EMM medidas

tanto las de los muestreos realizados en la cuenca hidrográfica del Rio Molco, como los

experimentos de incubación y dilución realizados en el laboratorio, para proporcionar un

conjunto de datos robusto y facilitar el modelado de PARAFAC. El modelo se usó con

restricciones de no negatividad aplicadas a cada dimensión (excitación, emisión y concentración).

Inicialmente se realizaron modelos simples de dos o tres componentes para identificar los datos

"outliers" (datos extremos), longitudes de onda ruidosas u otros problemas potenciales del

conjunto de datos que no son fácilmente identificados por análisis visual de los gráficos EEM.

Identificadas la existencia de problemas potenciales, se comienza la exploración del correcto

número de componentes (rango del modelo) aplicando el algoritmo de PARAFAC a las

intensidades de fluorescencia presentes en los EEM. La determinación del número de

componentes del modelo se realizó mediante el análisis split-half y el análisis de residuos y

loadings. El análisis split-half consiste en dividir el conjunto de datos a la mitad en diferentes

maneras, produciendo modelos PARAFAC idénticos de submuestras independientes del conjunto

de datos. Si se elige el número correcto de componentes, las cargas de ambos modelos será el

mismo, debido a la singularidad del modelo PARAFAC (Bro 1997). La intensidad de

fluorescencia de cada componente es representado por Fmax (R.U., unidades Raman) (Stedmon

and Markager, 2005). Como cada componente de PARAFAC probablemente representa un grupo

45

de fluoróforos con características de fluorescencia muy similares (Stedmon et al. 2003); nos

referiremos a los grupos naturales de ácidos húmicos como componentes similares a ácidos

húmicos o componentes similares a ácidos fúlvicos, y a los grupos de origen proteico como

componentes similares a proteínas.

Figura 22. Espectrofluorómetro Perkin Elmer Luminescence Spectrometer LS50B y espectrofotómetro de absorbancia Spectroquant Pharo 300 Merck

8. Resultados

8.1 Validación del modelo

Cada EEM presente en este estudio representa una enorme cantidad de información

espectroscópica perteneciente a la composición química de cada muestra. Un número de 225

EEM fueron analizados, incluyendo los datos obtenidos a lo largo del río en sus diferentes puntos

y réplicas, además de los experimentos de incubación y dilución del efluente, efectuados en el

laboratorio, generando un modelo robusto y con gradiente de composición. El modelo validado

por PARAFAC (Fig. 23), mediante el análisis split-half y el análisis de residuos y loadings

46

(Sección 3.5 Análisis PARAFAC), identificó 4 componentes fluorescentes. Los EEM residuales

mostraron principalmente el ruido del instrumento, lo que confirma que el modelo PARAFAC

representó todos los fluoróforos discernibles dentro del modelo (Fig. 24). Sin embargo, para

lograr de forma concisa y clara la validación fue necesario remover 3 muestras (outliers), del

conjunto de datos, debido a que cuando estaban presentes solo un modelo de 3 componentes era

validado (Fig. 25). Luego de esto se compararon los espectros de excitación y emisión de los

componentes a validar para verificar cual era el más representativo y coherente (Fig. 26). Paralelo

a esto se comparó la suma espectral de las desviaciones al cuadrado entre las cargas de excitación

y emisión de los análisis split-half para cada componente de los modelos de 2, 3 y 4 componentes

(Fig. 27). Finalmente los resultados del análisis split-half serán ajustados a una serie de datos

enteros usando una inicialización aleatoria del modelo, para asegurar que este deriva en realidad

de los resultados mínimos cuadrados y no de un mínimo local (Fig. 28). Realizando 1000

iteraciones (repeticiones) de diferentes modelos con el mismo número de componentes, de modo

que nos encontremos con el verdadero resultado de mínimos cuadrados (mejor ajuste), para llegar

a un modelo sólido en este caso de 4 componentes.

Sin embargo, los resultados del análisis split-half y el análisis residual nos permiten concluir que

un modelo de cuatro componentes es adecuado para los datos. Esto no quiere decir que las EEM

sólo contengan cuatro grupos fluoróforos diferentes, sino más bien que estos cuatro grupos

fluorescentes estaban presentes en la mayoría de estas muestras, y podían ser modelados (y

validados) por el análisis trilineal y por ende explicar la mayor parte de la variación. Otros grupos

fluorescentes evidentemente podrían estar presente en las muestras, pero su influencia es tan

débil que no se pudieron distinguir del ruido de medición.

47

Figura 23. Validación del modelo de 4 componentes, por medio de la función SplitHalfValidation en MatLab mediante el DOMFluorToolbox. Esta función compara automáticamente las cargas de excitación y de emisión de diferentes modelos de split-half y determina si son iguales o no.

Figura 24. Evaluación del ajuste de un modelo PARAFAC a través de la comparación entre la medición de una EEM (arriba a la izquierda), el modelo a validar (en medio a la izquierda) y los residuos (diferencia entre lo medido y el modelado de datos) (abajo a la izquierda).

48

Figura 25. Comparación entre un modelo de 4 componentes con outliers (muestra 148, 149 y 150) (a) y un modelo de 4 componentes sin outliers (b). En la primera columna se encuentran las muestras y las intensidades de los componentes (arriba), seguido por la carga de emisión (mitad) y la carga de excitación. En la segunda columna se observan las muestras (arriba), la carga de emisión (mitad) y la carga de excitación por medio de gráficos leverages.

49

Figura 26. Comparación de los espectros de emisión y excitación entre dos (a), tres (b) y cuatro (c) componentes.

50

Figura 27. Comparación de la suma espectral de las desviaciones al cuadrado entre las cargas de excitación y emisión de los análisis split-half para los modelos de 2, 3 y 4 componentes.

Figura 28. Forma en que la función SplitData divide los datos en dos mitades para el análisis split-half y usar el mejor ajuste para la validación del modelo de componentes

51

8.2 Descripción de los componentes

Se identificaron 4 componentes fluorescentes del conjunto de datos modelado por PARAFAC.

Estos representan diferentes grupos de fluoróforos presentes en las muestras, exhibiendo peak

redondeados, múltiples máximos de excitación y un máximo individual de emisión.

Los componentes 1, 2 y 4 (Fig. 29, 30, 31, 32, 33 y 34) presentan características similares a los

peak asociados a material del tipo proteico. Mientras que el componente 3 (Fig. 35 y 36) presenta

peak similares a sustancias húmicas.

Los Componentes 1, 2 y 4 presentan propiedades de fluorescencia del tipo proteico, los cuales

probablemente derivan de fluorescencias de aminoácidos aromáticos libres, unidos a proteínas o

de otros materiales orgánicos de bajo peso molecular con características de fluorescencia

similares (Maie et al., 2007; Coble, 1996). Estos componentes exhiben fluorescencia a longitudes

de onda distintivos en las aguas naturales. Se caracterizan por ser indicadores de una alta

actividad biológica y dar un acercamiento sobre la magnitud de la carga orgánica,

biodisponibilidad de DOM e indirectamente de la elevada actividad microbiana asociada a los

sistemas (Fellman et al. 2010). Su origen puede deberse a entradas desde un sistema alóctono

(descargas de aguas residuales de plantas de tratamientos o de vertidos industriales) o ser creado

de forma autóctona (excreciones celulares de fitoplancton y bacterias). Poseen un potencial

considerable para su uso como trazadores biogeoquímicos, ya que se han utilizado para predecir

la labilidad de DOM y como huellas digitales de DOM que derivan de fuentes microbianas o

antropogénicas (Baker and Spencer, 2004; Fellman et al., 2009a; Hood et al., 2009; Parlanti et al.,

2000).

52

8.2.1 Componente 1, Similar a Tirosina

El componente 1 presento peaks a Ex 275 y Em 315. Los rangos máximos de excitación y

emisión para similar a Tirosina, según Fellman et al. (2010) son: Ex 270–275, Em 304–312

Los componentes similares a tirosina indican aminoácidos libres o unidos a proteínas, es un

indicador de material peptídico más degradado. Sus probables fuentes pueden ser de plantas

terrestres o materia orgánica del suelo, producción autóctona, procesos microbianos o descargas

industriales o de plantas de tratamiento de aguas residuales (Fellman et al., 2010)

Figura 29. Componente 1, gráfico de contorno

53

Figura 30. Componente 1, gráfico de superficie

8.2.2 Componente 2, Similar a Triptófano

El componente 2 presentó peaks a Ex 285 y Em 347.5. Los Rangos máximos de excitación y

emisión para similar a triptófano, según Fellman et al. (2010) son: Ex 270–280 (<240), Em 330–

368

Los componentes similares a triptófano indican proteínas intactas o materiales péptidos menos

degradados y con un alto potencial de oxidación. Su principal fuente proviene de la materia

orgánica procedente de la actividad microbiana o de descargas industriales y residuales de origen

antropogénicos (Hudson et al., 2008).

54



8.2.3 Componente 4

El componente 4 presentó peaks a Ex 265 y Em 339. El fluoróforo no está bien caracterizado en

la literatura a pesar de que vive en el espacio óptico en una posición parecida a la de un similar

proteico (Fellman et al. (2010): Ex 240 (300), Em 338) y, por tanto, la identificación de sus peaks

55

separados en mezclas tales como aguas naturales puede no ser fácil de dilucidar. Según

experimentos de laboratorio se debería a una degradación del material proteico por acción

microbiana presente en aguas naturales, pero que aumentaría por acción antropogénica.



56

El componentes 3 presenta propiedades de fluorescencia del tipo similar a sustancias húmicas.

Su principal fuente proviene de la degradación microbiana o de plantas vasculares, lignina,

celulosa, terpenos, y de fuentes externas derivadas del sedimento terrestre. Son mezclas

heterogéneas complejas de compuestos orgánicos de alto peso molecular, tanto aromáticos y

alifáticos, que son ricos en grupos funcionales que contienen oxígeno, representando la fracción

de peso molecular más alto de la reserva de DOM (Coble et al., 1998; Jarafshan et al., 1996).

8.2.4 Componente 3, Similar a Ácidos Húmicos

El componente 3 presentó peaks a Ex 240 y Em 426.5. Los Rangos máximos de excitación y

emisión para similar a ácidos húmicos, según Fellman et al. (2010) son: Ex <250, Em 388–425

Los componentes similares a ácidos húmicos son una fracción de ácido orgánico de peso

molecular moderado con un bajo contenido de N y soluble a todos los valores de pH, presentes en

las reacciones biogeoquímicas en las aguas naturales. Probablemente oxidado, correlacionado

con el contenido de carbono alifático y asociado con producciones autóctonas (degradación

microbiana) o de un potencial fotoproducto de DOM terrestre. Se pueden encontrar diferencias

significativas en las propiedades de fluorescencia de estos componentes, dependiendo de la

naturaleza de sus fuentes (Fellman et al, 2010; Findlay and Sinsabaugh, 2003).

57



58

El análisis PARAFAC, además de entregar información cualitativa, nos proporciona estimaciones

de la contribución relativa de cada componente de fluorescencia (FMax) en la reserva total de

DOM. Una visión sobre las características de DOM y su variabilidad dentro de la cuenca del Rio

Molco, se pueden observar en las figuras 37, 38, 39, 40 y 41. Además se puede obtener una

noción sobre el comportamiento de DOM y la influencia que tienen las distintas fuentes sobre las

intensidades de fluorescencia de los componentes, permitiendo trazar y caracterizar la huella

digital de DOM en sistemas loticos que sustentan descargas de pisciculturas.

Figura 37. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Agosto

0

0.5

1

1.5

MolcoControl

Molcoefluente

MolcoPuentearriba

MolcoCabañas

MolcoPuenteMadera

MolcoPuentePucon

R.U

.

Estacion

Variación de DOM Mes de Agosto

Similar a Tirosina

Similar a Triptófano

Similar a Ácidos húmicos

Similar a Proteína

2 km 2 km

59

Figura 38. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Octubre

Figura 39. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Noviembre

0

0.5

1M

olco

Con

trol

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

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2

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3

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4

Post

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5

Post

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6

Mol

co P

uent

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olco

1 A

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tera

l

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a

Cho

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uent

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con

R.U

.

Estacion

Variación de DOM Mes de Octubre

Similar aTirosina

Similar aTriptófano

Similar a Ácidoshúmicos

Similar aProteína

1 km 3 km

0

0.5

1

1.5

2

MolcoControl

Molcoefluente

MolcoPuentearriba

MolcoPuenteMadera

Chosco MolcoPuentePucon

R.U

.

Estacion

Variación de DOM Mes de Noviembre

Similar a Tirosina



Similar a Proteína

2 km 2 km

60

Figura 40. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Diciembre

Figura 41. Variación espacial de DOM a lo largo del Rio Molco, durante el mes de Enero

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Molco Control Molco efluente Chosco Molco PuentePucon

R.U

.

Estacion

Variación de DOM Mes de Diciembre

Similar a Tirosina



Similar a Proteína

3 km 1 km

0

0.5

1

1.5

2

Mol

co C

ontro

l

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

ente

2

Post

Eflu

ente

3

Post

Eflu

ente

4

Post

Eflu

ente

5

Post

Eflu

ente

6

Aflu

ente

Mol

co P

uent

e ar

riba

Mol

co C

abañ

as

Mol

co P

uent

e M

ader

a

Mol

co P

uent

e Pu

con

R.U

.

Estacion

Variación de DOM Mes de Enero

Similar a Tirosina


Similar a Ácidoshúmicos

Similar a Proteína

1 km 3 km

61

La distribución de los resultados y la precisión del modelo analítico se determinó por medio de la

desviación estándar que presentan los datos, con el fin de que la interpretación de estos sea

coherente y no se induzca a una visión errónea o sesgada de los resultados.

A lo largo de los muestreos, se observa claramente el aporte proveniente del efluente al curso de

agua natural. Este aporte notoriamente es de tipo proteico, con intensidades variables a lo largo

de los meses, pero aun así mayoritaria con respecto a las demás estaciones. La intensidades

máximas de fluorescencia de los componentes similares a tirosina y similares a triptófano, se

encontraron en el mes de Diciembre (Fig. 40). Mientras que la intensidad máxima para el

componente similar a ácidos húmicos se encontró en el post-efluente 1, del mes de Enero (Fig.

41). El componente similar a proteína mostró su máxima intensidad en el post-efluente 2, del mes

de Octubre (Fig. 38). La variación de DOM en la cuenca del Rio Molco, presenta una marcada

disminución de los componentes similares a proteína, con respecto a las proporciones de DOM

proveniente del efluente hasta su desembocadura al Lago Villarrica. La estación Molco Control,

exhibe intensidades bajas y casi imperceptibles de los componentes similares a tirosina y

triptófano, siendo el componente similar a ácidos húmicos el que predomina, pero de manera

local, ya que su intensidad es considerablemente baja si se desea comparar con las estaciones

influenciadas por el efluente (Fig. 37 a 41).

62

Figura 42. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Agosto

Figura 43. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Octubre

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Molco Control Molco efluente Molco Puentearriba

Molco Cabañas Molco PuenteMadera

Molco PuentePucon

Porcentaje Componentes en el Mes de Agosto

Similar a Tirosina Similar a Triptófano Similar a Ácidos Húmicos Similar a Proteina

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Mol

co C

ontro

l

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

ente

2

Post

Eflu

ente

3

Mol

co b

ifurc

acio

n

Post

Eflu

ente

4

Post

Eflu

ente

5

Post

Eflu

ente

6

Mol

co P

uent

e ar

riba

Puen

te M

olco

1 A

rroy

oLa

tera

l

Mol

co C

abañ

as

Mol

co P

uent

e M

ader

a

Cho

sco

Mol

co P

uent

e Pu

con

Porcentaje Componentes en el Mes de Octubre


63

Figura 44. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Noviembre

Figura 45. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Diciembre

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Molco Control Molco efluente Molco Puentearriba

Molco PuenteMadera

Chosco Molco PuentePucon

Porcentaje Componentes en el Mes de Noviembre


0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Molco Control Molco efluente Chosco Molco Puente Pucon

Porcentaje Componentes en el Mes de Diciembre


64

Figura 46. Aporte porcentual de los componentes en el mes de Enero

Los gráficos de aporte porcentual de los componentes, nos dan información complementaria

acerca de cómo se compone DOM en cada muestra y una aproximación a la cantidad

representativa de cada componente en el espectro total del sector muestreado. En los gráficos de

FMax (Figuras 36 al 40), la intensidad de fluorescencia de los componentes que libera el efluente

de la piscicultura son tan altos, que no permiten apreciar de forma clara la composición de la

estación control. Sin embargo, a través de los gráficos de porcentajes se puede observar

claramente el predominio de los componentes similares a ácidos húmicos en las muestras sin

"intervención" antropogénica, como lo son las muestras control a lo largo de todos los meses y la

muestra afluente del mes de enero. En estos casos, en el efluente nuevamente sobresale el

material proteico (tirosina y triptófano) como fluoróforos predominantes, contemplándose la

degradación progresiva que afecta al material proteico a lo largo de la cuenca. El componente

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%M

olco

Con

trol

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

ente

2

Post

Eflu

ente

3

Post

Eflu

ente

4

Post

Eflu

ente

5

Post

Eflu

ente

6

Aflu

ente

Mol

co P

uent

e ar

riba

Mol

co C

abañ

as

Mol

co P

uent

e M

ader

a

Mol

co P

uent

e Pu

con

Porcentaje Componentes en el Mes de Enero


65

ácidos húmicos presenta un leve aumento en las estaciones Puente Molco Madera a Puente

Molco Pucón antes de la desembocadura del río. El mayor aporte porcentual del componente

similar a proteína se encuentra en las muestras Molco Control del mes de Octubre y Enero, y en

la estación Puente Molco Pucón del mes Octubre. La acción de las propiedades de DOM,

expulsadas por los desechos residuales del cultivo de salmónidos en tierra, tienen una influencia

significativa a lo largo del río, predominando tanto cualitativa como cuantitativamente en casi

todos los puntos de muestreos.

Figura 47. Intensidades máximas de los fluoróforos presentes en la estación Molco Efluente, a través de los meses de monitoreo

El componente similar a tirosina es el que predomina todos los meses en esta estación. Sus

máximos valores se presentaron el mes de Diciembre, lo mismo para el componente similar a

triptófano, por lo que se puede observar que estos componentes se ven influidos en mayor medida

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Similar aTirosina


Similar aÁcidos

Húmicos

Similar aProteína

FM

ax (

R.U

.)

Componentes

Estación Molco Efluente y sus componentes

Agosto

Octubre

Noviembre

Diciembre

Enero

66

a partir del efluente de la piscicultura y por tanto, sujetos a una mayor variabilidad dentro de la

cuenca. El componente similar a proteína presenta una homogeneidad constante a lo largo de los

meses por lo que se puede predecir que no es directamente producida por las descarga de material

residual, pero que si se ve indirectamente influenciado por la materia orgánica disuelta

proveniente del cultivo de salmónidos. Molco Octubre presento los niveles más bajos de similar a

tirosina y triptófano a lo largo del monitoreo.

8.3 Relación entre los componentes y los índices de Fluorescencia

Figura 48. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las estaciones en el mes de Agosto

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

MolcoControl

Molcoefluente

Molco Puentearriba

MolcoCabañas

Molco PuenteMadera

Molco PuentePucon

Estación

Índices de Fluorescencia Mes de Agosto

Indice FI

Indice β:α

Indice HIX

67

Figura 49. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las estaciones en el mes de Octubre

Figura 50. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las estaciones en el mes de Noviembre

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Mol

co C

ontro

l

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

ente

2

Post

Eflu

ente

3

Mol

co b

ifurc

acio

n

Post

Eflu

ente

4

Post

Eflu

ente

5

Post

Eflu

ente

6

Mol

co P

uent

e ar

riba

Puen

te M

olco

1 A

rroy

oLa

tera

l

Mol

co C

abañ

as

Mol

co P

uent

e M

ader

a

Cho

sco

Mol

co P

uent

e Pu

con

Estación

Índices de Fluorescencia Mes de Octubre

IndiceFI

Indice β:α

IndiceHIX

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

MolcoControl

Molcoefluente

Molco Puentearriba

Molco PuenteMadera

Chosco Molco PuentePucon

Estación

Índices de Fluorescencia Mes de Noviembre

Indice FI

Indice β:α

Indice HIX

68

Figura 51. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las estaciones en el mes de Diciembre

Figura 52. Variación en los índices de fluorescencia (FI, β:α y HIX), con respecto a las estaciones en el mes de Enero

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Molco Control Molco efluente Chosco Molco Puente PuconEstación

Índices de Fluorescencia Mes de Diciembre

Indice FI

Indice β:α

Indice HIX

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Mol

co C

ontro

l

Mol

co e

fluen

te

Post

Eflu

ente

1

Post

Eflu

ente

2

Post

Eflu

ente

3

Aflu

ente

Post

Eflu

ente

4

Post

Eflu

ente

5

Post

Eflu

ente

6

Mol

co P

uent

ear

riba

Mol

co C

abañ

as

Mol

co P

uent

eM

ader

aM

olco

Pue

nte

Puco

n

Estación

Índices de Fluorescencia Mes de Enero

IndiceFI

Indice β:α

IndiceHIX

69

A través de los diferentes meses de muestreo, el índice FI nos indica que la fuente principal de

Molco Efluente y su respectiva influencia en los demás puntos rio abajo son de origen

microbiano. Sin embargo Molco Control, presenta fuentes de origen microbiano en los meses de

Octubre y Noviembre, mientras que en el mes de Agosto presenta una fuente derivada de origen

terrestre. La variabilidad de este índice a lo largo de la cuenca no es tan significativa y más bien

es algo homogénea en cada muestreo. El mes de Agosto registro las intensidades más bajas en

este índice con respecto a los otros meses de muestreo. El índice β:α nos indica que en la estación

Molco Control de todos los meses (a excepción de octubre), la fuente de DOM es alóctona y por

ende es un DOM más descompuesto. En cambio para la estación Molco Efluente y sus

influencias post descarga, indican según el índice β:α una fuente de origen autóctono, y una

contribución de origen reciente a la corriente, explicando de manera gráfica el origen biológico y

reciente de esta materia orgánica disuelta. El mes de Agosto presento las intensidades más bajas

de este índice con respecto a los meses posteriores de muestreo. La estación Puente Madera del

mes de Noviembre, presenta una variable a la tendencia con respecto a lo que presenta el índice

al transcurrir el cauce en los otros meses. El índice HIX nos indica el grado de humificación que

presenta el fluoróforo dentro de las estaciones. Molco Control y Molco Puente Pucón presentan la

constante de un grado de humificación mayor que el resto de los puntos, sin embargo, el punto

Molco Puente Madera del mes de Noviembre mostro el valor más alto de los índices HIX durante

todos los meses de muestreo. La trama comprendida entre el Molco Efluente y Molco Cabañas

presento el menor grado de humificación según el índice HIX durante los todos los meses. Este

índice nos muestra de manera gráfica que el contenido de DOM en el control y cerca de la

desembocadura del río, se encuentra influenciado por degradación de plantas terrestres o

sedimento, pero que sin embargo, no es significativamente predominante como para generar un

70

índice HIX contundente y preciso, pero que a grandes rasgos nos da una noción de cómo se

conforma DOM en cada estación.

8.4 Correlación entre los parámetros físico-químicos y los componentes

Para tener una visión crítica de las propiedades químicas y biológicas de los sistemas acuáticos,

se emplean una serie de parámetros que nos permiten observar el grado de alteración de las

características naturales de los cuerpos de agua, y determinar si estos pueden sostener los

procesos bioquímicos necesarios para la vida de las plantas y animales. Los parámetros

principales de la calidad del agua reflejan la función física y biológica del medio ambiente con

el que el agua tiene interacción.

Para una mayor información sobre el estado de la calidad del agua, se realizó una correlación

entre los parámetros usados comúnmente para clasificar los posibles factores de estrés que

inciden sobre el estado trófico del cuerpo de agua fluvial y posibles distrofias que actúan sobre el

sistema acuático y los componentes obtenidos por el análisis PARAFAC, para verificar si las

variables que ayudan a caracterizar la calidad del agua y a determinar los posibles impactos en la

vida acuática tienen relación directa con la composición de la materia orgánica disuelta presente

y a la vez, ver cuál de los diferentes tipos de componentes fluorescentes presentes exhibe mejor

correlación con los parámetros vinculados con la contaminación ambiental en aguas naturales.

Los parámetros utilizados en los monitoreos fueron la temperatura, la conductividad, la turbidez,

el pH y el oxígeno disuelto. Las variantes de temperatura y pH, no se consideraron porque su

variabilidad dentro del tramo de los puntos y la relativa poca distancia del río antes de su

desembocadura, no fue significativa como para lograr observar de forma gráfica una correlación.

71

Figura 53. Correlación entre la conductividad y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

72

Figura 54. Correlación entre el oxígeno disuelto y los 4 componentes validados por PARAFAC en los meses de muestreo

73

Tabla 3. R2 de los 4 componentes validados por PARAFAC y su correlación con el oxígeno disuelto

En general las correlaciones entre la conductividad y los componentes asociados a la actividad

biológica, muestran de manera clara el comportamiento proporcional entre estas variantes a

través de todos los meses. Denotando de manera concisa su relación y por ende futura utilización

en controles de monitoreo.

De manera totalmente inversa a lo resultado entre la correlación de la conductividad y los

componentes tirosina y triptófano, el oxígeno disuelto presentó una relación inversamente

proporcional, observándose una tendencia que a menores valores de contenido de oxígeno

mayores intensidades de fluorescencia.

Componente Agosto Octubre Noviembre Diciembre Enero

Similar a Tirosina R² = 0.2669 R² = 0.2269 R² = 0.0066 R² = 0.0383 R² = 0.2148

Similar a Triptófano R² = 0.2942 R² = 0.2178 R² = 0.0036 R² = 0.0436 R² = 0.2128

Similar a Ácidos Húmicos R² = 0.2914 R² = 0.4491 R² = 0.0015 R² = 0.0819 R² = 0.0712

Similar a Proteína R² = 0.2884 R² = 0.2614 R² = 8E-05 R² = 0.1256 R² = 0.1921

74

Figura 55. Correlación entre la turbidez total y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

No se realizaron análisis de turbidez, en los meses de Agosto y Diciembre. La correlación más

baja se presentó en el mes de Octubre. Mientras que en los meses de Noviembre y Enero la

correlación fue bastante alta, permitiendo dilucidar que estas dos variantes pueden tomarse como

un potencial valido a la hora de dar una acercamiento de lo que sucede en la columna de agua y

observar qué puede estar afectando las características fisicoquímicas del ecosistema.

75

Figura 56. Variabilidad de la conductividad monitoreada cada 10 minutos en la estación Molco Cabañas

Finalmente, lo que nos muestra la figura 66, es la variación que presenta a lo largo del cauce

fluvial, la conductividad y las características del agua, con respecto a la hora, día y mes del

monitoreo, presentando peaks diferidos de este parámetro en incluso tiempos cortos de medición

(10 minutos) en una misma estación. Aproximando a una variabilidad y posible sesgo de los

resultados si solo se muestrean los parámetros principales en una hora o día determinado, en

donde las posibles cargas provenientes del efluente no sean significativas o representativas justo

en ese instante de muestreo.

0

50

100

150

200

250

µS

/cm

Conductividad

76

8.5 Correlación entre las cargas de N y P, DOC y los componentes

El aporte orgánico en el curso de agua asociada a la descarga del efluente de la piscicultura,

determina una potencial contribución de fuentes de nitrógeno, carbono y fósforo de manera

abrupta y constante, afectando directamente e indirectamente los procesos ecológicos

estructurales y funcionales del río.

El carbono, el nitrógeno y el fósforo son componentes fundamentales en la productividad

primaria de un ecosistema acuático. Sin embargo el nitrógeno y el fósforo pueden tener el

carácter de limitantes para la producción primaria, el carbono normalmente presenta

concentraciones en el medio mayores a los requerimientos metabólicos (Conde et al., 2002).

77

Figura 57. Correlación entre el ortofosfato y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

78

Figura 58. Correlación entre el fosforo total y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

79

El origen biológico de los componentes similar a tirosina y similar a triptófano muestra una

correlación directa y proporcional con el ortofosfato y el fosforo total respectivamente,

proporcionando información sobre el papel que puede jugar DOM en la biodisponibilidad de los

nutrientes y la influencia de la actividad humana al desequilibrio del ecosistema fluvial aportando

cantidades altas de este elemento y por ende afectando la trama trófica presente en la columna de

agua.

Figura 59. Correlación entre el amonio y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

80

Figura 60. Correlación entre el nitrito y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

81

Figura 61. Correlación entre el nitrato y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

82

Figura 62. Correlación entre el nitrógeno inorgánico y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

83

Figura 63. Correlación entre el nitrógeno orgánico y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

84

Figura 64. Correlación entre el nitrógeno total y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

Los distintos grados de oxidación del nitrógeno y las concentraciones orgánicas, inorgánicas y

total, en general presentan una correlación directa y en el mayor de los casos significativa. El

nitrito fue el estado que no presentó correlación alguna con los componentes de origen proteico,

en ninguno de los meses, pero el nitrógeno inorgánico a excepción del mes de Octubre, exhibió

estrecha relación. El mes de Octubre también no presento correlación positiva con el amonio y

85

con el nitrato, sin embargo los demás meses y los diferentes estados del nitrógeno aclararon el rol

de DOM como fuente importante de nutrientes.

Figura 65. Correlación entre el carbono orgánico disuelto y los componentes similar a tirosina y similar a triptófano en los meses de muestreo

La correlación entre el carbono orgánico disuelto y los componentes fluorescentes asociados a

actividad bacteriana, muestran una clara correlación positiva, a excepción del mes de Octubre.

Relacionando de manera concisa el carácter de fuente de carbono orgánico biológicamente

86

disponible en los ecosistemas acuáticos y la influencia en la productividad primaria que posee

DOM (Battin et al. 2009).

No hubo mediciones de nitrógeno en el mes de Agosto. No hubo mediciones de carbono orgánico

disuelto en el mes de Enero.

8.6 Experimentos de incubación y dilución

Figura 66. Variación de los componentes a través de las horas que duró el experimento de incubación

Por medio del experimento de incubación, se observa claramente el proceso de degradación que

afecta a la materia orgánica proveniente del efluente de la piscicultura. El componente similar a

tirosina presenta el proceso más claro de degradación debido a su origen biológico, mientras el

componente similar a ácidos húmicos, no presenta variación relevante a lo largo del experimento.

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 10 20 30 40 50 60

FM

ax (

R.U

.)

Horas

Experimento Incubación

Similar a Tirosina Similar a Triptófano

Similar a Ácidos Húmicos Similar a Proteína

87

Figura 67. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el promedio de los componentes en el mes de Noviembre

Figura 68. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el componente similar a tirosina

100

50

2512.5

6.25

y = 93.02x + 0.0203R² = 0.9997

0

20

40

60

80

100

120

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

% D

ilu

ció

n

FMax (R.U.)

Experimento Dilución y Promedio Componentes

Exp. Dilución

Muestreo 26 Noviembre

y = 41.711x + 0.38R² = 0.9998

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3

% D

ilu

ció

n

FMax (R.U.)

Experimento Dilución Similar a Tirosina

Exp. Dilución Similar aTirosina

Muestreo 26 NoviembreSimilar a Tirosina

88

Figura 69. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el componente similar a triptófano

Figura 70. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el componente similar a ácidos húmicos

y = 97.452x + 6.2502R² = 0.9993

0

20

40

60

80

100

120

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

% D

ilu

ció

n

FMax (R.U.)

Experimento Dilución Similar a Triptófano

Exp. Dilución Similar aTriptófano

Muestreo 26 NoviembreSimilar a Triptófano

y = 465.85x - 16.643R² = 0.9938

0

20

40

60

80

100

120

0 0.1 0.2 0.3

% D

ilu

ció

n

FMax (R.U.)

Experimento Dilución Similar a Ácidos Húmicos

Exp. Dilución Similar a ÁcidosHúmicos

Muestreo 26 NoviembreSimilar a Ácidos Húmicos

89

Figura 71. Comparación entre los resultados obtenidos en el experimento de dilución y el componente similar a proteína

El experimento de dilución a diferencia del de incubación, fue realizado 1 día después de la toma

de muestra en el río. Los procesos degradativos en los componentes similar a tirosina y similar a

triptófano, produjeron una decaída en la concentración del componente con respecto a la

intensidad registrada del efluente el mismo día del monitoreo. Por otro lado, el componente

similar a ácidos húmicos denoto un aumento con respecto, a la medición del monitoreo, lo mismo

sucede para el componente similar a proteína, esta diferencia puede deberse a procesos de

humificación por parte de los componentes, disminuyendo los similares a tirosina y triptófano por

acción degradativa y aumentando el componente similar a ácidos húmicos por acción

humidificante. Otra evidencia que deja el experimento de dilución, es lo concentrado de las

muestras proveniente de la estación Molco Efluente, en comparación con las muestras de Molco

Control, llegando a diferir en un 97% la concentración del componente similar a tirosina y un

y = 150.67x - 5.418R² = 0.9991

0

20

40

60

80

100

120

0 0.2 0.4 0.6 0.8

% D

ilu

ció

n

FMax (R.U.)

Experimento Dilución Similar a Proteína

Exp. Dilución Similar aProteína

Muestreo 26 NoviembreSimilar a Proteína

90

94% en el caso del componente similar a triptófano, es decir aún más bajo que la dilución mínima

que se utilizó para observar la reducción de la concentración del efluente en la columna de agua,

denotando los rápidos y fuertes procesos que envuelven a la materia orgánica presente en las

descargas de las pisciculturas y la variación que presenta en procesos de dilución e incubación, ya

sea en condiciones naturales o en ambientes controlados como laboratorios.

91

9. Discusión

El potencial para la caracterización y cuantificación de la materia orgánica disuelta en aguas

naturales, modelado por PARAFAC nos permite el rastreo de algunas de las diferentes fracciones

de la reserva de DOM en los ecosistemas acuáticos, y observar los diferentes grupos de

fluoróforos presentes en la cuenca fluvial. Los resultados obtenidos a lo largo del Río Molco, nos

permite dar un enfoque de cómo se comporta la materia orgánica disuelta y facilitar nuestra

comprensión sobre los procesos biogeoquímicos involucrados en los cambios a lo largo del

cauce.

El componente similar a ácidos húmicos (Ex 240 y Em 426.5) que se encuentra en los arroyos y

ríos sin "intervención" antropogénica es uno de los principales constituyentes de la reserva de

DOM junto a los componentes similares a ácidos fúlvicos, estas moléculas poliméricas se han

considerado tanto química como biológicamente refractarias (Findlay and Sinsabaugh, 2003).

Las figuras 42 a la 46, proporcionan un acercamiento de la conformación de DOM en aguas

naturales, en donde, la estación Molco Control, representa al río sin la intervención del efluente

de la piscicultura, y se compone mayoritariamente de ácidos húmicos, constituyendo sobre el

50% del material disuelto fluorescente en la estación. Estos fluoróforos se caracterizan por

presentar núcleos aromáticos altamente sustituidos, extensas conjugaciones y compuestos de alto

peso molecular, que son capaces de reaccionar con muchas sustancias químicas, ya sea con un

compuesto en la columna de agua o en un organismo (Steinberg et al., 2006). En cursos de agua

naturales la alta concentración de las sustancias húmicas compensa las tasas más lentas de

catabolismos, y su oferta y abundancia puede proporcionar un grado de estabilidad a los

ecosistemas (Wetzel, 1992), ya que estos biopolímeros son relativamente resistentes a la

degradación microbiana, actuando como complemento importante para el metabolismo de los

92

heterótrofos (Findlay and Sinsabaugh, 2003). En la estación Molco Control, la intensidad de

fluorescencia similar a ácidos húmicos, es casi imperceptible, en comparación con las estaciones

posteriores al efluente, pero la influencia de la descarga de residuos por parte de la piscicultura,

permite apreciar un aumento en la intensidad de este fluoróforo, tal vez porque parte de este

material lábil compuesto principalmente por carbohidratos, lípidos y proteínas es remineralizado

por acción bacteriana, aportando una entrada de material refractario no degradado proveniente del

efluente a la reserva natural de sustancias húmicas. Esto se puede apreciar en el experimento de

incubación realizado en el laboratorio en condiciones controladas (Fig. 105), en donde, los

componentes de origen proteico fueron degradados en cuestión de horas (Spitzy and lenheer,

1991), y al transcurso de 48 horas la materia orgánica disuelta fluorescente similar a ácidos

húmicos, presentó un índice de fluorescencia más alto que los grupos proteicos, no significativo,

pero observable. Lo mismo se puede corroborar con el experimento de dilución (Fig. 109), en

donde, al cabo de 1 día, el fluoróforo similar a ácidos húmicos, aumento un 38% con respecto a

lo obtenido en el muestreo del 26 de noviembre, observándose una humificación por parte de la

materia orgánica disuelta presente, respaldando la acción de que la reserva lábil de DOM puede

sustentar de manera leve pero apreciable la reserva de DOM refractario y de difícil degradación.

El índice HIX, que denota el grado de humificación de un fluoróforo, también nos da una visión

de la conformación de DOM en la estación Molco Control, presentando los índices más altos

junto con la estación Molco Puente Pucón, que se encuentra cerca de la desembocadura del río, el

índice no cumple en su totalidad con el grado de humificación más alto referenciado por Zsolnay

et al., 1999, pero nos da un panorama de cómo se constituye DOM dependiendo de sus fuentes y

la acción de los procesos bióticos y abióticos que ocurren en la columna de agua. El índice β:α

nos indica que el componente similar a ácidos húmicos tiene un origen alóctono a la cuenca

93

hidrográfica y el índice FI sustenta que este material de origen alóctono es aromático (Fig. 48),

sin embargo esto no se cumple a lo largo de todos los monitoreos (Fig. 49 y 50), al presentarse

una fuente más de origen microbiano que un DOM más degradado, relacionando de manera

directa lo que nos presentan los índices de fluorescencia y el tipo de materia orgánica

predominante en la estación y en el mes correspondiente.

En ambientes naturales, aunque en concentraciones bajas, los componentes de origen proteico

pueden ser suficiente para soportar una gran proporción de crecimiento bacteriano y comprenden

una fracción considerable del flujo de DOM lábil (Findlay and Sinsabaugh, 2003). Este DOM

puede provenir a través del pastoreo y la excreción del zooplancton o la lisis viral de bacterias y

microalgas. El componente similar a proteína (Ex 265 y Em 339), se presenta en estaciones sin

influencia del efluente de la piscicultura y muestra características de origen proteico diferentes a

los componentes similar a tirosina y triptófano modelados por PARAFAC. En las figuras 42 a 46

correspondientes a las intensidades máximas de los fluoróforos (FMax), este componente se

encuentra en la estación Molco Control, de manera inapreciable, debido a las altas intensidades

pertenecientes al DOM proveniente del efluente. Sin embargo, de igual forma que el componente

similar a ácidos húmicos la influencia de la descarga de residuos orgánicos por parte de la

piscicultura, genera un aumento en la intensidad de este fluoróforo, tal vez porque parte de esta

gran entrada de material lábil al flujo de agua puede sustentar e intensificar la fluorescencia de

este componente relacionado con la biodisponibilidad de DOM en aguas no "intervenidas". La

estación Afluente, correlaciona el hecho de que este componente bioreactivo de DOM, tiene

origen microbiano, presentando en el mes de Enero más del 30% del DOM contenido en la

muestra (Fig. 46), denotando a su vez, un alto índice de FI, y un bajo índice HIX (Fig. 52), es

decir, un origen más bien proteico y menos aromático. El mismo caso sucede con la estación

94

Molco Puente Pucón del mes de Octubre (Fig. 43), en donde, la fluorescencia de este componente

es mayor que la de los ácidos húmicos y componentes proteicos (similar a tirosina y triptófano), y

además los índices de fluorescencia sustentan que la materia orgánica presente es de origen

autóctono (β:α), microbiano (FI) y con poca humificación (HIX) (Fig. 49). En el experimento de

incubación (Fig. 105), este fluoróforo presento degradación leve en comparación a los otros dos

componentes de origen proteico, mostrando su procedencia lábil y biodisponibilidad a la

actividad bacteriana. En el experimento de dilución (Fig. 109) el comportamiento de este

fluoróforo aumento con respecto a lo obtenido en los resultados del muestreo del 26 de

noviembre, variando casi en un 70% en comparación a la intensidad presentada en la muestra, y

mostrando las intensidades más altas de este fluoróforo con respecto a las matrices de excitación-

emisión de los muestreos y los experimentos. Proporcionando información válida acerca de cómo

afecta a los diferentes grupos de fluoróforos presentes, en este caso, la fuerte entrada de materia

orgánica reciente y de origen biológico por parte de la piscicultura, aproximando a que esta

fracción lábil de DOM puede sustentar el procesamiento de las diferentes reservas de la materia

orgánica disuelta durante el transporte, dilución o incubación de los distintos componentes

fluorescentes, modificando la composición y comportamiento de porciones de DOM por la

degradación selectiva que presenta este fuerte aumento de material de origen proteico.

La estación Molco Efluente, lugar de la descarga de las aguas residuales proveniente de la

piscicultura, produce la mayor entrada de DOM proteico al flujo de agua, de manera abrupta y

concentrada presentando un alto potencial de generar una distrofia funcional en el ecosistema del

río, modificando claramente las características físico-químicas del sistema fluvial. Los

componentes similar a tirosina (Ex 275 y Em 315) y similar triptófano (Ex 285 y Em 347.5)

(Stedmon & Markager, 2005), son los fluoróforos más característicos e influenciados por la

95

descarga. Estos componentes se encuentran asociados a una alta actividad microbiana (Parlanti

et al., 2000; Determann et al., 1994) y pueden representar la presencia de un sustrato orgánico

biodisponible y lábil (Hudson et al. 2008). Debido a las características e intensidades de estos

fluoróforos, diversos estudios han utilizado a estos componentes como trazadores de DOM

proveniente de contaminación antropogénica en aguas naturales (Reynolds, 2002; Baker &

Inverarity, 2004; Baker et al., 2004). A lo largo del cauce fluvial del Río Molco, la influencia de

los peak de similar a tirosina y triptófano son notorias en los distintos meses de muestreo. Sin

embargo, la diferencia entre los estudios nombrados anteriormente que utilizan a los

componentes de origen proteico como trazadores de DOM, es que el grado de interferencia

debido a la actividad humana contiene un mayor índice de fluorescencia en el espectro

correspondiente al componente similar a triptófano, causado por biomasa biológica producida

durante el tratamiento de descargas residuales en aguas dulces (Henderson et al., 2009; Wu et al.,

2003). No obstante, nos da una aproximación del comportamiento de la materia orgánica disuelta

originada de manera reciente, menos degradada y con un alto potencial de oxidación (Hudson et

al., 2008), proveniente del efluente de la piscicultura. El alto grado de impacto que ejerce la

influencia de esta fuerte entrada orgánica a la corriente de agua, se observa en las figuras 42 a 46

las cuales presentan los aportes porcentuales de los componentes a lo largo del cauce fluvial, en

donde, el componente similar a tirosina predomina tanto cualitativa como cuantitativamente

desde la irrupción del efluente, presentando una progresiva degradación hasta la estación Molco

Puente Pucón. Lo mismo ocurre con el componente similar a triptófano, pero a una menor

escala, manteniéndose constante en casi la mayor parte del cauce, a excepción de la estación

Molco Puente Madera del mes de Noviembre (Fig. 44), en donde su aporte, disminuyo

considerablemente, por aportes de un DOM mas humificado, correlacionado con los índices de

96

fluorescencia que presenta esta estación (Fig. 50), con una entrada de DOM alóctono mas

descompuesto y con un alto grado de humificación. En el mes de Diciembre y Enero (Fig. 40 y

41), la estación Chosco y Molco Puente Madera, respectivamente, se presenta un leve aumento

del componente similar a triptófano en comparación al componente similar a tirosina,

predominante en casi todas las estaciones contiguas al efluente, esto puede deberse, a los

desechos provenientes de las aguas servidas de origen antropogénico que sustenta el río aguas

abajo, antes de desembocar al lago, proporcionando información anexa al comportamiento de

DOM dependiendo de la fuente que la sustenta. Los índices de fluorescencia con respecto a la

estación Molco Efluente (figuras 48 a 52), nos denota de forma clara el bajo grado de

humificación que presenta el material orgánico disuelto derivado de los alimentos no

consumidos, las heces y los subproductos metabólicos de los peces en cautiverio, este DOM de

acuerdo al índice β:α es de origen autóctono y reciente, y según el índice FI de fuente microbiana.

A medida que la visión del comportamiento de DOM es dilucidada, es fundamental recordar que

los ríos son importantes sitios para el transporte, remoción y transformación de los nutrientes, por

lo que los factores de estrés que afectan el flujo y la estabilidad de la columna de agua es

reflejado tanto física como químicamente, es por esto, que es necesario señalar la distinción entre

los componentes similares a proteína si se quiere investigar la dinámica espacial de DOM, y

detectar el rastro biológico especifico de cada fuente que la prevé.

Los resultados obtenidos en este trabajo señalan que la intensidad más fuerte que presenta la

descarga residual proveniente del efluente corresponde al espectro del componente similar a

tirosina (Fig. 47). Resultado que tiene relación con lo obtenido por Fellman et al., 2008b, en el

cual encontró que los peak relacionados con este componente, fueron producto de la

97

descomposición de cadáveres de salmones que retornaron a zonas riparias para desovar,

generando potenciales fuentes de nutrientes al ecosistema acuático. Sin embargo, solo un estudio

ha visto la influencia de un efluente de planta acuícola sobre una cuenca fluvial (Stedmon et al.,

2003), pero las características de los fluoróforos difieren al no presentar a los salmónidos como

especie particular del cultivo intensivo. Este componente ha sido identificado como una entrada

rica en proteínas químicamente diferente del DOM derivado de fuentes terrestres, características

que permiten obtener información sobre la dinámica de esta materia orgánica disuelta lábil en los

cauces fluviales (Fellman et al., 2009b; Hood et al., 2007). El componente similar a tirosina

representa por si solo más del 40% total de la fluorescencia de la materia orgánica disuelta

presente en el río en los monitoreos mensuales, y el que presenta el proceso biodegradativo mas

considerable entre las estaciones, disminuyendo aguas abajo por medio del aporte materia

orgánica terrestre a través de lixiviados del suelo en el arroyo, lo que produciría un aumento

sustancial de la fluorescencia del componente similar a ácidos húmicos (Fig. 42 a 46) (Fellman et

al., 2009b). Estos procesos biodegradativos se observan por otra parte, en los experimentos de

incubación y dilución (Fig. 105 y 107), corroborando la efectividad de DOM lábil, reciente y de

origen proteico como una fuente de energía y nutrientes para la actividad bacteriana, donde los

fluoróforos similares a proteínas disminuyen sustancialmente, y otros como los componentes

similares a ácidos húmicos aumentan en su abundancia relativa (Wickland et al., 2007). Otra

aproximación entre los resultados obtenidos, es el hecho de que las propiedades químicas de

DOM derivada del cultivo de salmón, altera las características de la reserva de DOM proveniente

de fuentes terrestres, exhibiendo un elevado valor del índice de fluorescencia FI (Hood et al.,

2007), por la acción de los componentes proteicos (en su mayoría similar a tirosina)

estructuralmente menos compleja que la DOM proveniente de la degradación de plantas

98

superiores y que se liberan en la columna de agua por la actividad biológica reciente (Mopper and

Schultz, 1993; Fellman et al., 2010).

Para un mayor entendimiento acerca de los factores que intervienen en la abundancia de DOM, se

compararon las intensidades de fluorescencia de los componentes similares a proteína (tirosina y

triptófano) provenientes de la descarga del cultivo intensivo de salmones, entre la época de

primavera (meses de Agosto, Octubre y Noviembre) y la época de verano (meses de Diciembre y

Enero). Los resultados obtenidos fueron para la época de primavera un mayor caudal promedio

(609 L/s) y una menor intensidad de fluorescencia promedia (6.94 R.U.), y para la estación de

verano un menor caudal promedio (451 L/s) y una mayor intensidad de fluorescencia promedia

(8.45 R.U.). Para obtener una proporción entre las variables, utilizamos la razón entre el caudal

de primavera y el caudal de verano obteniendo una diferencia de factor de 1.35, lo mismo se hizo

entre las intensidades de fluorescencia de primavera y verano obteniendo una diferencia de factor

de 1.26. Esto, nos aproxima a una cierta correlación por parte de las razones calculadas, de que el

patrón estacional tiene una implicancia fundamental en la interacción dinámica de las fuentes de

DOM, en su composición y en su abundancia, en donde los componentes derivados de la

salmonicultura están controlados por procesos hidrológicos (abióticos) y procesos biológicos

(bióticos), que afectan su comportamiento dentro del cauce fluvial (Jaffe et al., 2008), y por ende

un potencial de impacto significativo en la contribución de los componentes de origen terrestre

(similar a ácidos húmicos) y la dinámica de la red alimentaria acuática.

La interpretación y validación de los componentes obtenidos mediante el análisis PARAFAC,

pueden aplicarse como un indicador de la calidad del agua y facilitar la comprensión de los datos

físicos, químicos y biológicos utilizados comúnmente para evaluar el estado ambiental de los

99

cuerpos de agua, mediante programas de monitoreos. Esto a base de los resultados obtenidos de

las correlaciones de los componentes similares a proteína (tirosina y triptófano) como trazadores

de contaminación ambiental en aguas naturales. En las figuras 53 a 57, la correlación entre la

conductividad y los componentes asociados a actividad bacteriana es positiva a lo largo de los

distintos meses de monitoreo, denotando el aumento de la concentración iónica por la fuerte

carga de aminoácidos libres, carbohidratos y formas orgánicas de bajo peso molecular (Parlanti et

al., 2000) presentes en el sistema fluvial por acción del vertido de aguas residuales por parte de la

piscicultura. La correlación con el oxígeno disuelto (Fig. 58 a 62), presenta una leve tendencia

negativa, ya que se observó que a mayor fluorescencia menor concentración de oxígeno. Esta

disminución en la demanda de oxígeno originada por el aporte de materia orgánica proveniente

de la piscicultura posiblemente es contrarrestada por la reoxigenación de las aguas por medio de

las características morfológicas propias del lecho del río. El grado de relación entre las partículas

suspendidas en la columna de agua y los componentes de origen proteico (Fig. 63 a 65), fue

significativo, evidenciando que la entrada de material orgánico provoca una alteración en los

procesos físicos y estructurales en el sistema límnico.

La composición elemental de DOM es también un indicador de su biodisponibilidad, por lo que

las relaciones entre las características generales de la reserva de DOM y sus propiedades

fluorescentes, nos permiten establecer la conducta y distribución espacial de los componentes

presentes, como así también comprender los procesos que controlan los ciclos del carbono y los

nutrientes. Esto resulta consistente con la idea que los aminoácidos y materiales péptidos más

degradados son una fuente fácilmente disponible de C, N, P y energía para los heterótrofos

acuáticos (Fellman et al., 2009b; Aminot & Kérouel, 2004). Los fosfatos y compuestos del

fósforo se encuentran en las aguas naturales en pequeñas concentraciones y son comúnmente

100

considerados la fracción limitante para la producción primaria en sistemas límnicos, sin embargo

la excesiva entrada de este nutriente por parte de los efluentes de pisciculturas puede causar

problemas ambientales llegando a promover la eutrofización en las aguas que la reciben. Las

correlaciones con fósforo y ortofosfato con respecto a los componentes provenientes de la

descarga (similar a tirosina y triptófano), señalan una alta correlación durante todos los meses que

duro el monitoreo (Fig. 67 a 76), conectando de manera directa las fuentes de DOM proteico con

la disponibilidad de fosforo presente en la columna de agua (Baker & Inverarity, 2004).

La correlación entre las concentraciones de N y DOC es significativa, tanto para la fracción

orgánica como para la inorgánica del nitrógeno, a excepción del nitrito tal vez por la inestabilidad

que presenta este ion en ambientes naturales (Fig. 77 a la 100), lo que sugiere que DOM derivada

de sustancias similares a proteína y aminoácidos por actividad microbiana pueden ser buenos

indicadores para materias orgánicas lábiles y biodegradables en ríos de bajo orden (Hur and Cho,

2012). Mientras que la fracción de carbono orgánico disuelto biodegradable (Fig. 101 a 104)

presenta una estrecha relación y proporcionalidad con los peaks de fluorescencia proteicos

provenientes del efluente (Fellman et al., 2009a; Hood et al., 2009), lo que sugiere que los

componentes similares a proteína pueden constituir una fracción dominante de la materia

orgánica total (Hur and Cho, 2012), afectando las concentraciones y la exportación del carbono

orgánico disuelto en los ríos.

Los resultados de este estudio, por tanto, apoyan la idea de que las altas concentraciones de DOM

lábil arrojados por el efluente de la piscicultura (i.e. experimento de degradación), denotan una

alta demanda bacteriana de la fracción proteica de DOM, que junto a los procesos de dilución y

transporte pueden producir cambios significativos en la composición de las tramas tróficas

101

presentes en el ecosistema fluvial, como también en los procesos geoquímicos del sector

influenciado, presentando elevadas demandas de nutrientes y parámetros de calidad de agua que

contrastan totalmente con las aguas naturales no influenciadas por la actividad acuícola,

caracterizadas por una influencia de DOM de origen terrestre y alóctono, en mayor medida por

los componentes similares a ácidos húmicos y en menor medida por un DOM más microbiano y

autóctono, relacionado al componente similar a proteína.

102

10. Conclusión

- Los resultados obtenidos entre los componentes validados por el análisis PARAFAC y los

parámetros de monitoreo físico-químicos, presentaron correlaciones positivas principalmente con

los fluoróforos con características similares a proteínas, lo que sugiere que estos componentes se

pueden utilizar como un buen indicador para el grado de contaminación orgánica en un

ecosistema fluvial.

- Los índices de fluorescencia obtenidos mediante respectivas longitudes de onda de excitación y

emisión contenidas en las EEM, nos brindaron información acerca de la composición, origen y la

dinámica de la materia orgánica disuelta en el caudal hidrológico, permitiéndonos identificar el

origen de los fluoróforos y cuantificar las diferencias en las propiedades de fluorescencia de

DOM, siendo una herramienta útil en los estudios relacionados con la calidad del agua, ayudando

en la comprensión de los ciclos biogeoquímicos y los procesos ecológicos que afectan a DOM en

los sistemas límnicos.

- La localización de la dinámica de fluorescencia de DOM, en particular de los componentes

similares a proteínas (por ejemplo, similares a tirosina y triptófano), prevé información relevante

sobre el papel que juega la materia orgánica disuelta en las reservas de N y P, y las alteraciones

que provocan las entradas abruptas y con alto contenido orgánico en los ciclos normales de los

nutrientes. Esto se puede dilucidar por las correlaciones significativas obtenidas en este estudio

con las concentraciones inorgánicas y orgánicas de N y P, y la reserva lábil de DOM proveniente

de la descarga de residuos de la piscicultura.

- Una gran parte de la reserva natural del carbono orgánico disuelto lo constituyen los

compuestos refractarios como ácidos húmicos y fúlvicos, sin embargo la fracción lábil

103

(carbohidratos y aminoácidos) juega un importante papel como fuente de energía para los

microorganismos presentes en la columna de agua, nivel trófico esencial en numerosos procesos

de los sistemas lóticos. Las concentraciones de COD entre las aguas naturales (estación Molco

Control) y las aguas procedentes del efluente de la piscicultura (estación Molco Efluente),

presentan diferencias de más de un 95%, lo que indica la alta repercusión que puede provocar

esta abrupta adición de carbono al sistema en grandes cantidades, produciendo un cambio radical

en la biota local. Mismo motivo por el cual se encontró directa correlación entre los componentes

similar a tirosina y triptófano y el carbono orgánico disuelto biodegradable a lo largo del

monitoreo.

- Las variaciones cuantitativas y cualitativas de los componentes validados por PARAFAC,

fueron caracterizadas con éxito a lo largo del cauce fluvial, identificándose 4 fracciones

diferentes de DOM fluorescentes presentes en el río, los cuales dependen activamente de la

fuente que las precede y de los procesos de degradación y transporte que afectaron las

intensidades de los fluoróforos y las concentraciones en las diferentes estaciones monitoreadas.

- La fracción de DOM de origen proteico, caracterizada por presentar bajos niveles complejidad

aromática y peso molecular, presentó la mayor variabilidad dentro de los experimentos de

incubación y dilución, lo que refleja los fuertes procesos degradativos que afectan a esta reserva

lábil de DOM, y su rol como sustrato orgánico para la actividad microbiana. Mientras que el

componente similar a ácidos húmicos, presentó un aumento leve con respecto al inicio del

experimento de incubación y un aumento de forma más apreciable en el experimento de dilución,

comparando a lo obtenido en el muestreo del 26 de noviembre, respaldando la acción de que la

reserva lábil de DOM, puede sustentar de manera leve pero apreciable la reserva de DOM

104

refractario y de difícil degradación, correlacionando directamente la biodegradabilidad de DOM

con su complejidad estructural.

En conclusión la espectroscopía de fluorescencia óptica junto con el análisis de datos

multivariados PARAFAC ha demostrado ser una herramienta útil, ecológica y no invasiva para el

monitoreo de la dinámica de DOM en los ecosistemas naturales afectados por contaminación

orgánica procedente de una piscicultura, permitiendo obtener conocimiento potencial sobre esta

subfracción de DOM e identificar grupos de fluoróforos de relevancia ecológica a través de su

caracterización y cuantificación, que junto a los parámetros de calidad del agua fisicoquímicos

permiten un análisis tanto espacial como temporal en programas de muestreo, siendo necesario

que esta actividad acuícola disminuya o termine con su nocivo impacto ambiental, con el fin de

preservar la integridad ecológica de los sistemas acuáticos, y así evitar la carencia con respecto

de cómo administrar esta actividad bajo un enfoque ecosistémico sostenible sin el deterioro del

medio ambiente.

105

11. Bibliografía

Aiken GR, McKnight D, Weshaw RL, MacCarthy P. (1985). An introduction to humic

substances in soil, sediment and water. Humic Substances in Soil, Sediment and Water, Aiken

GR, McKnight D, Wershaw RL, MacCarthy P (eds). John Wiley & Sons: New York; 203.

Aminot, A., & Kérouel, R. (2004). Dissolved organic carbon, nitrogen and phosphorus in the NE

Atlantic and the NW Mediterranean with particular reference to non-refractory fractions and

degradation. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 51(12), 1975-1999.

Armesto, J., Lobos, P. & Arroyo, M. (1996). Los bosques templados del sur de Chile y

Argentina: una isla biogeográfica, p. 23-28. In Armesto, J., Villagrán, C. & Arroyo, M (eds.),

Ecología de los bosques nativos de Chile. Editorial Universitaria, Chile.

Baker, A. (2001). Fluorescence excitation-emission matrix characterization of some sewage-

impacted rivers. Environmental Science & Technology, 35(5), 948-953.

Baker, A., & Inverarity, R. (2004). Protein‐like fluorescence intensity as a possible tool for

determining river water quality. Hydrological Processes, 18(15), 2927-2945.

Baker, A., & Spencer, R. G. (2004). Characterization of dissolved organic matter from source to

sea using fluorescence and absorbance spectroscopy. Science of the Total Environment, 333(1),

217-232.

Baker, A., Ward, D., Lieten, S. H., Periera, R., Simpson, E. C., & Slater, M. (2004).

Measurement of protein-like fluorescence in river and waste water using a handheld

spectrophotometer. Water research, 38(12), 2934-2938.

106

Battin, T. J., Luyssaert, S., Kaplan, L. A., Aufdenkampe, A. K., Richter, A., & Tranvik, L. J.

(2009). The boundless carbon cycle. Nature Geoscience, 2(9), 598-600.

Bisson, P. A., and R. E. Bilby (1998), Organic matter and trophic dynamics, in River Ecology

and Management, edited by R. J. Naiman and R. E. Bilby, pp. 373 – 398, Springer-Verlag, New

York

Björnsson B.T, Einarsdottir I.E, Power D. (2012). Is salmon smoltification an example of

vertebrate metamorphosis? Lessons learnt from work on flatfish larval development. Aquaculture

362–363 (2012) 264–272

Bro, R. (1997). PARAFAC. Tutorial and applications. Chemometrics and intelligent laboratory

systems, 38(2), 149-171.

Brooks, P.D, McKnight, D. M, Bencala K. E. (1999). The relationship between soil heterotrophic

activity, soil dissolved organic carbon (DOC) leachate, and catchment-scale DOC export in

headwater catchments. Volume 35, Issue 6, pages 1895–1902

Buschmann A.H. (2001). Impacto ambiental de la acuicultura el estado de la investigación en

Chile y el mundo. Un análisis bibliográfico de los avances y restricciones para una producción

sustentable en los sistemas acuáticos. Terram Publicaciones

Campos, H., Ruiz, V., Gavilán, J. & Alay, F. (1993). Peces del Río Bío-Bío. Serie Publicaciones

de Divulgación EULA, Universidad de Concepción, Chile, 100 p.

Coble, P. G. (1996). Characterization of marine and terrestrial DOM in seawater using excitation-

emission matrix spectroscopy. Marine chemistry, 51(4), 325-346.

107

Coble, P. G., Del Castillo, C. E., & Avril, B. (1998). Distribution and optical properties of

CDOM in the Arabian Sea during the 1995 Southwest Monsoon. Deep-Sea Research Part II,

45(10-11), 2195-2223.

Cole, J. J., Pace, M. L., Carpenter, S. R., & Kitchell, J. F. (2000). Persistence of net heterotrophy

in lakes during nutrient addition and food web manipulations. Limnology and Oceanography,

45(8), 1718-1730.

Conde, D., Arocena, R., & Rodríguez-Gallego, L. (2002). Recursos acuáticos superficiales de

Uruguay: ambientes algunas problemáticas y desafíos para la gestión (I y II). Ambios, 3(10), 5-9.

Cory, R. M., & McKnight, D. M. (2005). Fluorescence spectroscopy reveals ubiquitous presence

of oxidized and reduced quinones in dissolved organic matter. Environmental science &

technology, 39(21), 8142-8149.

Degens, E. T., Kempe, S., & Richey, J. E. (1991). SCOPE 42 - Biogeochemistry of Major World

Rivers, Chapter 9, Dissolved Organic Carbon in rivers. UK: Wiley. 1-19

Del Vecchio, R., And N. V. Blough. (2004). On the origin of the optical properties of humic

substances. Environ. Sci. Technol.38:3885–3891

Determann, S., Reuter, R., Wagner, P., & Willkomm, R. (1994). Fluorescent matter in the eastern

Atlantic Ocean. Part 1: method of measurement and near-surface distribution. Deep Sea Research

Part I: Oceanographic Research Papers, 41(4), 659-675.

108

Dyer, B. (2000). Systematic review and biogeography of the freshwater fishes of Chile. Estudios

Oceanológicos 19: 77-98.

FAO. (2014). Organización de las naciones unidas para la Agricultura y la Alimentación

Fellman, J. B., D’Amore, D. V., Hood, E., & Boone, R. D. (2008a). Fluorescence characteristics

and biodegradability of dissolved organic matter in forest and wetland soils from coastal

temperate watersheds in southeast Alaska. Biogeochemistry, 88(2), 169-184.

Fellman, J. B., Hood, E., D’Amore, D. V., Edwards, R. T., & White, D. (2009a). Seasonal

changes in the chemical quality and biodegradability of dissolved organic matter exported from

soils to streams in coastal temperate rainforest watersheds. Biogeochemistry, 95(2-3), 277-293.

Fellman, J. B., Hood, E., Edwards, R. T., & D’Amore, D. V. (2008b). Return of salmon-derived

nutrients from the riparian zone to the stream during a storm in southeastern Alaska. Ecosystems,

11(4), 537-544.

Fellman, J. B., Hood, E., Edwards, R. T., & Jones, J. B. (2009b). Uptake of allochthonous

dissolved organic matter from soil and salmon in coastal temperate rainforest streams.

Ecosystems, 12(5), 747-759.

Fellman, J.B., Hood, E. & Spencer, R.G.M. (2010). Fluorescence spectroscopy opens new

windows into dissolved organic matter dynamics in freshwater ecosystems: A review. Limnol

Oceanogr, 55, 2452-2462.

Findlay, S., & Sinsabaugh, R. L. (Eds.). (2003). Aquatic ecosystems: Interactivity of dissolved

organic matter. Academic Press.

109

García Moreno, F. (2005). Salmones en Chile. El negocio de comerse el mar. Análisis de los

efectos sociales y ambientales de la producción de salmón en Chile bajo la perspectiva de la

soberanía alimentaria (35 págs).

García-Huidobro C. MultiexportFoods - Presentation (2012)

Gooley, G.J. y F.M. Gavine. (2003). Integrated Agri-Aquaculture Systems. RIRDC Project

No.MFR-2A.189 pp.

Green, S. & Blough, N. (1994). Optical absorption and fluorescence properties of chromophoric

dissolved organic matter in natural waters. Limnol Oceanogr, 39, 1903-1916.

Guo, W., Xu, J., Wang, J., Wen, Y., Zhuo, J., & Yan, Y. (2010). Characterization of dissolved

organic matter in urban sewage using excitation emission matrix fluorescence spectroscopy and

parallel factor analysis. Journal of Environmental Sciences, 22(11), 1728-1734.

Habit, E., Dyer, B. & Vila, I. (2006). Estado de conocimiento de los peces dulceacuícolas de

Chile. Gayana 70: 100-113.

Henderson, R. K., Baker, A., Murphy, K. R., Hambly, A., Stuetz, R. M., & Khan, S. J. (2009).

Fluorescence as a potential monitoring tool for recycled water systems: A review. Water

Research, 43(4), 863-881.

Hernes, P. J., B. A. Bergamaschi, R.S. Eckard, And R. G. M. Spencer. 2009. Fluorescence-based

proxies for lignin in freshwater dissolved organic matter. J. Geophys. Res. 114: G00F03

110

Hood, E., Fellman, J., & Edwards, R. T. (2007). Salmon influences on dissolved organic matter

in a coastal temperate brown-water stream: An application of fluorescence spectroscopy.

Limnology and oceanography, 52(4), 1580.

Hudson, N., Baker, A., & Reynolds, D. (2007). Fluorescence analysis of dissolved organic matter

in natural, waste and polluted waters—a review. River Research and Applications, 23(6), 631-

649.

Hudson, N., Baker, A., Ward, D., Reynolds, D. M., Brunsdon, C., Carliell-Marquet, C., &

Browning, S. (2008). Can fluorescence spectrometry be used as a surrogate for the Biochemical

Oxygen Demand (BOD) test in water quality assessment? An example from South West England.

Science of the total environment, 391(1), 149-158.

Huguet, A., Vacher, L., Relexans, S., Saubusse, S., Froidefond, J. M., & Parlanti, E. (2009).

Properties of fluorescent dissolved organic matter in the Gironde Estuary. Organic Geochemistry,

40(6), 706-719.

Hur, J., & Cho, J. (2012). Prediction of BOD, COD, and total nitrogen concentrations in a typical

urban river using a fluorescence excitation-emission matrix with PARAFAC and UV absorption

indices. Sensors, 12(1), 972-986.

Jaffe, R., D. M. McKnight, N. Maie, R. M. Cory, W. H. McDowell, And J. L. Campbell. (2008).

Spatial and temporal variations in DOM composition in ecosystems: The importance of long-

term monitoring of optical properties. J Geophys. Res.113: G04032

Lakowicz, J. A. (2006). Principles of fluorescence spectrometry, 3rd ed.; Springer: Heidelberg.

111

Larsson, T., Wedborg, M., & Turner, D. (2007). Correction of inner-filter effect in fluorescence

excitation-emission matrix spectrometry using Raman scatter. Analytica chimica acta, 583(2),

357-363.

Lawaetz, A.J. & Stedmon, C. (2009). Fluorescence Intensity Calibration Using Raman Scatter

Peak. Appl Spectrosc, 63, 936-940.

León-Muñoz, J; D. Tecklin, A. Farías, S. Díaz. (2007). Salmonicultura en los Lagos del Sur de

Chile Ecorregión Valdiviana. Historia, tendencias e impactos medioambientales. WWF Chile

Núcleo Científico Milenio Forecos, Universidad Austral de Chile. 44 pp.

León-Muñoz, J; Echeverría C; Marcé R; Riss W; Sherman B; Iriarte JL. (2013). The combined

impact of land use change and aquaculture on sediment and water quality in oligotrophic Lake

Rupanco (North Patagonia, Chile, 40.8S). Journal of Environmental Management 128 (2013)

283-291

Maie, N., Scully, N. M., Pisani, O., & Jaffé, R. (2007). Composition of a protein-like fluorophore

of dissolved organic matter in coastal wetland and estuarine ecosystems. Water research, 41(3),

563-570.

Mayer LM, Schick LL, Loder TC. (1999). Dissolved protein fluorescence in two Maine estuaries.

Marine Chemistry64 (3): 171–179.

McKnight, D. M., Boyer, E. W., Westerhoff, P. K., Doran, P. T., Kulbe, T., & Andersen, D. T.

(2001). Spectrofluorometric characterization of dissolved organic matter for indication of

precursor organic material and aromaticity. Limnology and Oceanography, 46(1), 38-48.

112

Mobed, J. J., Hemmingsen, S. L., Autry, J. L., & McGown, L. B. (1996). Fluorescence

characterization of IHSS humic substances: total luminescence spectra with absorbance

correction. Environmental science & technology, 30(10), 3061-3065.

Mopper, K., & Schultz, C. A. (1993). Fluorescence as a possible tool for studying the nature and

water column distribution of DOC components. Marine Chemistry, 41(1), 229-238.

Mopper, K., Feng, Z., Bentjen, S. B., & Chen, R. F. (1996). Effects of cross-flow filtration on the

absorption and fluorescence properties of seawater. Marine Chemistry, 55(1), 53-74.

Murphy, K. R., Butler, K. D., Spencer, R. G. M., Stedmon, C. A., Boehme, J. R. & Aiken, G. R.

(2010). Measurement of Dissolved Organic Matter Fluorescence in Aquatic Environments: An

Interlaboratory Comparison. Environ Sci Technol, 44, 9405-9412.

Murphy, K. R., Stedmon, C. A., Graeber, D., & Bro, R. (2013). Fluorescence spectroscopy and

multi-way techniques. PARAFAC. Analytical Methods, 5(23), 6557-6566.

Nieto, Daniel; Norambuena, Ricardo; González, Exequiel; González, Laura and Brett, Daniel.

(2010). Smolt Production Systems in Chile. Analysis of alternatives from the environmental,

sanitary and economic perspectives. Valdivia, Chile: WWF

Oberdoff, T & Porcher, J.P. (1994). An index of biotic integrity to assess biological impacts of

salmonid farm effluents on receiving waters. Aquaculture. 119, 19-235.

Olsen, L., Holmer, M. and Olsen Y., 2008. Perspectives of nutrient emissions from fish

aquaculture in coastal waters. FHF Project n° 542014, Final Report Fiskerfond, Trondheim,

Norway, pp 87.

113

Parlanti, E., Worz, K., Geoffroy, L., & Lamotte, M. (2000). Dissolved organic matter

fluorescence spectroscopy as a tool to estimate biological activity in a coastal zone submitted to

anthropogenic inputs. Org Geochem, 31, 1765-1781.

Reynolds, D. M. (2002). The differentiation of biodegradable and non‐biodegradable dissolved

organic matter in wastewaters using fluorescence spectroscopy. Journal of Chemical Technology

and Biotechnology, 77(8), 965-972.

Rinnan, Å., Booksh, K. S., & Bro, R. (2005). First order Rayleigh scatter as a separate

component in the decomposition of fluorescence landscapes. Analytica chimica acta, 537(1),

349-358.

Ruiz, V. & Berra, T. (1994). Fishes of the high Biobio river of south-central Chile with notes on

diet and speculations on the origin of the ichthyofauna. Ichthyology Exploration Freshwaters 5:

5-18.

Sepúlveda, M; F. Farías y E. Soto. (2009). Escapes de salmones en Chile. Eventos, impactos,

mitigación y prevención. Valdivia, Chile: WWF.

Stedmon, C. A. & Bro, R. (2008). Characterizing dissolved organic matter fluorescence with

parallel factor analysis: a tutorial. Limnol Oceanogr-Meth, 6, 572-579.

Stedmon, C. A., & Markager, S. (2005). Resolving the variability in dissolved organic matter

fluorescence in a temperate estuary and its catchment using PARAFAC analysis. Limnology and

Oceanography, 50(2), 686-697.

114

Stedmon, C. A., Markager, S., & Bro, R. (2003). Tracing dissolved organic matter in aquatic

environments using a new approach to fluorescence spectroscopy. Marine Chemistry, 82(3), 239-

254.

Steinberg, C. E., Kamara, S., Prokhotskaya, V. Y., Manusadžianas, L., Karasyova, T. A.,

Timofeyev, M. A., & Menzel, R. (2006). Dissolved humic substances–ecological driving forces

from the individual to the ecosystem level?. Freshwater Biology, 51(7), 1189-1210.

Tello A.; Corner R.; Telfer T. (2010). How do land-based salmonid farms affect stream ecology?

Environmental Pollution 158 (2010) 1147–1158

Vila, I., Fuentes, L. & Contreras, M. (1999). Peces límnicos de Chile. Boletín Museo Nacional de

Historia Natural, Chile 48: 61–75.

Weishaar, J., Aiken, G., Bergamaschi, B., Fram, M., Fujii, R. & Mopper, K. (2003). Evaluation

of specific ultraviolet absorbance as an indicator of the chemical composition and reactivity of

dissolved organic carbon. Environ Sci Technol, 37, 4702-4708.

Wetzel, R. G. (1992). Gradient-dominated ecosystems: sources and regulatory functions of

dissolved organic matter in freshwater ecosystems. In Dissolved Organic Matter in Lacustrine

Ecosystems (pp. 181-198). Springer Netherlands.

Wickland, K. P., Neff, J. C., & Aiken, G. R. (2007). Dissolved organic carbon in Alaskan boreal

forest: Sources, chemical characteristics, and biodegradability. Ecosystems, 10(8), 1323-1340.

Wu, F. C., Tanoue, E., & Liu, C. Q. (2003). Fluorescence and amino acid characteristics of

molecular size fractions of DOM in the waters of Lake Biwa. Biogeochemistry, 65(2), 245-257.

115

Zepp, R. G., Sheldon, W. M., & Moran, M. A. (2004). Dissolved organic fluorophores in

southeastern US coastal waters: correction method for eliminating Rayleigh and Raman

scattering peaks in excitation–emission matrices. Marine chemistry, 89(1), 15-36.

Zsolnay, A., Baigar, E., Jimenez, M., Steinweg, B., & Saccomandi, F. (1999). Differentiating

with fluorescence spectroscopy the sources of dissolved organic matter in soils subjected to

drying. Chemosphere, 38(1), 45-50.

11.1 Páginas web

[1]http://www.multiexportfoods.com/site/presentaciones/Multiexport%20Presentation%20(Serfin

co%20Conference,%20Colombia%20%20Aug-2012).pdf

[2] http://www.fao.org/fishery/culturedspecies/Salmo_salar/es

[3] http://www.models.kvl.dk/~domfluor/domfluor.htm

[4] http://www.espectrometria.com/espectrometra_de_fluorescencia

116

12. Anexos

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Experimento Dilución Efluente 100% a 6.25%)

118

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Experimento incubación 0hrs a 48hrs)

122

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Muestreo Molco Agosto)

125

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Muestreo Molco Octubre)

133

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Muestreo Molco Noviembre)

137

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Muestreo Molco Diciembre)

140

Imágenes PLOTSurfby1 PARAFAC en MATLAB (Muestreo Molco Enero)

147

Tabla promedio FMax por mes

Mes Estación Similar a Tirosina Similar a Triptófano Similar a Ácidos Húmicos Similar a Proteina

Agosto Molco Control 0.007779196 0 0.026412765 0.011023716

Molco efluente 1.377527235 0.670804768 0.148893853 0.156924121

Molco Puente arriba 0.336818568 0.17346588 0.080464609 0.043718687

Molco Cabañas 0.225695715 0.155285577 0.154398785 0.047597312

Molco Puente Madera 0.14347397 0.099214364 0.099456377 0.034520297

Molco Puente Pucon 0.018670283 0.006257106 0.068991708 0.009247259

Octubre Molco Control 2.85828E-05 0 0.031576325 0.027921507

Molco efluente 0.635276796 0.340583649 0.161808854 0.112089801

Post Efluente 1 1.010255205 0.545846628 0.174733651 0.111764839

Post Efluente 2 0.918488776 0.56711157 0.191029637 0.364189951

Post Efluente 3 0.496044594 0.3050285 0.107089487 0.178419582

Molco bifurcacion 0.324874759 0.215147395 0.078554244 0.059280269

Post Efluente 4 0.354008091 0.183773304 0.088524287 0.055900442

Post Efluente 5 0.370934223 0.194723385 0.094700379 0.063355974

Post Efluente 6 0.375215311 0.212603372 0.094578666 0.06709983


Puente Molco 1 Arroyo Lateral 0.136099586 0.097416624 0.074653276 0.052778559

Molco Cabañas 0.098718518 0.070470275 0.071334374 0.047751597


Chosco 0.054587119 0.036561768 0.116345077 0.049787304


Noviembre Molco Control 0.003044456 0.000954622 0.017598434 0.004545871

Molco efluente 1.54194314 0.630980609 0.129999319 0.098580069



Chosco 0.021864247 0.011692466 0.062983387 0.003769673


Diciembre Molco Control 0 0 0.010611012 0.000388159

Molco efluente 2.949802895 1.56061788 0.242483564 0.199054468

Chosco 0.1588 0.1797 0.0779 0.0169


Enero Molco Control 0.001443231 0 0.016585216 0.011628871

Molco efluente 1.2237 0.8323 0.4994 0.1701

Post Efluente 1 1.833752699 1.303221897 0.655139355 0.234187714

Post Efluente 2 0.743157923 0.565416388 0.285779965 0.264266837

Post Efluente 3 0.716367156 0.504420911 0.247695429 0.117491473

Post Efluente 4 0.60908122 0.429423778 0.184088126 0.102217979

Post Efluente 5 0.602812325 0.406372987 0.161440179 0.088298743

Post Efluente 6 0.572743111 0.401915402 0.151340784 0.064385599

Afluente 0.000893601 0.001446322 0.088251443 0.055517675


Molco Cabañas 0.220314405 0.172490239 0.136420132 0.039506922



148

Tabla promedio FMax por muestras

Muestra Similar a Tirosina Similar a Triptófano Similar a Ácidos Húmicos Similar a Proteina

Dilución Efluente 100% 5.1.xlsx 2.385825869 0.951804024 0.246131082 0.720992464



Dilución Efluente 12.5% 2.1.xlsx 0.274443507 0.058905942 0.050915356 0.121054451












Incubación Molco 0 hrs 0.1.xlsx 2.380542583 1.021103074 0.230719741 0.686787807



Incubación Molco 1 hr 1.1.xlsx 2.277601875 0.992230715 0.236413884 0.585318282
























Molco Agosto Cabañas Millaleufu 3.1.xlsx 0.230227704 0.155965649 0.152866529 0.045920916



Molco Agosto Control 6.1.xlsx 0.006576756 0 0.025184751 0.00912302



Molco Agosto Efluente 5.1.xlsx 1.436300372 0.68967448 0.15047628 0.158871763



Molco Agosto Puente Madera 2.1.xlsx 0.136065776 0.096405656 0.098116228 0.038818164



Molco Agosto Puente Molco 1 4.1.xlsx 0.339306062 0.171027494 0.081204208 0.045100999



Molco Agosto Puente Molco-Pucon 1.1.xlsx 0.012505954 0.006446637 0.067064446 0.008332962



149


Molco Diciembre 12 Chosco 2.1.xlsx 0.178902277 0.178764729 0.077424219 0.041274268



Molco Diciembre 12 Control 7.1.xlsx 0 0 0.00649596 0

Molco Diciembre 12 Control 7.2.xlsx 0 0 0.010070016 0

Molco Diciembre 12 Control 7.3.xlsx 0 0 0.015267062 0.001164478

Molco Diciembre 12 Efluente 3.1.xlsx 3.563236957 1.898586506 0.28694372 0.196552188












Molco Diciembre 12 Puente Molco-Pucon 1.1.xlsx 0.108482355 0.126852444 0.082289249 0.024771945



Molco Enero 23 Cabañas 4.1.xlsx 0.227197546 0.172139898 0.133653091 0.036833595



Molco Enero 23 Control 17.1.xlsx 0 0 0.017000451 0.000758818

Molco Enero 23 Control 17.2.xlsx 0.008659387 0 0.016199933 0.004709957


Molco Enero 23 Efluente 14.1.xlsx 0.234716336 0.173898028 0.165117142 0.052014373



Molco Enero 23 Molco-Pucon 1.1.xlsx 0.045760784 0.037095996 0.210583393 0.023447688



Molco Enero 23 Puente Molco 1 5.1.xlsx 0.069954121 0.053143342 0.140989061 0.020475579



Molco Enero 24 Afluente 11.1.xlsx 0 0 0.084419939 0.036683794

Molco Enero 24 Afluente 11.2.xlsx 0.002680802 0.004338966 0.09356512 0.093447492

Molco Enero 24 Afluente 11.3.xlsx 0 0 0.086769269 0.036421738




Molco Enero 24 Efluente 12-10 15.1.xlsx 1.739686394 1.122726885 0.530486218 0.207380328









Molco Enero 24 Post-Efluente 1 13.1.xlsx 1.846479218 1.31736577 0.664009764 0.20505929









150














Molco Enero 24 Puente Molco Madera 3.1.xlsx 0.068179411 0.132754921 0.213330655 0.090301309



Molco Noviembre 05 Control 2 1.1.xlsx 0 0 0.013239263 0

Molco Noviembre 05 Control 2 1.2.xlsx 0.008063815 0 0.015982889 0

Molco Noviembre 05 Control 2 1.3.xlsx 0.000134823 0 0.014671441 0

Molco Noviembre 05 Efluente 2.1.xlsx 0.41062602 0.217688518 0.084985432 0.040614737



Molco Noviembre 05 Puente Molco 1 3.1.xlsx 0.18061567 0.104975122 0.066184336 0.0441878



Molco Noviembre 05 Puente Molco-Pucon 4.1.xlsx 0.033245768 0.017448278 0.064217921 0.015671707



Molco Noviembre 26 Chosco 3.1.xlsx 0.016425096 0.010400442 0.061448618 0.002715969



Molco Noviembre 26 Control 1.1.xlsx 0.006349962 0.000164999 0.019723687 0.004224056

Molco Noviembre 26 Control 1.2.xlsx 0 0 0.017355828 0

Molco Noviembre 26 Control 1.3.xlsx 0.003718133 0.005562735 0.024617494 0.023051173




Molco Noviembre 26 Puente Madera 4.1.xlsx 0.014795955 4.13862E-05 0.063166922 0.003651624

Molco Noviembre 26 Puente Madera 4.2.xlsx 0.024364796 0.000182995 0.065246862 0.002466833

Molco Noviembre 26 Puente Madera 4.3.xlsx 0.02137934 0.001681073 0.067780743 0.009723028







Molco Octubre 14 Efluente 1 17.1.xlsx 0.129663162 0.108768856 0.112445345 0.052079483



Molco Octubre 14 Puente Chosco 3.1.xlsx 0.077670328 0.056576512 0.195215226 0.007658977












151


Molco Octubre 15 Bifurcación 11.1.xlsx 0.323365295 0.214719145 0.079820097 0.06090636



Molco Octubre 15 Cabaña Millaleufu 5.1.xlsx 0.097358061 0.072901149 0.07106998 0.047464311



Molco Octubre 15 Control 1 19.1.xlsx 0 0 0.032276469 0.038547672

Molco Octubre 15 Control 1 19.2.xlsx 0.000171497 0 0.031820124 0.023163293











Molco Octubre 15 Post-Efluente 1 14.1.xlsx 1.019212736 0.541021834 0.174243712 0.106432715





















Molco Octubre 15 Puente Molco 1 7.1.xlsx 0.22187868 0.130358726 0.081281012 0.073553112



Molco Octubre 15 Puente Molco 1 Arroyo Lateral 6.1.xlsx 0.1422509 0.100732201 0.071121077 0.040877243



Molco Octubre 15 Puente Molco N°3 4.1.xlsx 0.051588079 0.036837942 0.084194051 0.06642454



Molco Octubre 15 Puente Molco-Pucon 1.1.xlsx 0 0.034056645 0.082213557 0.126280843

Molco Octubre 15 Puente Molco-Pucon 1.2.xlsx 0 0.032730327 0.082372556 0.119600325

Molco Octubre 15 Puente Molco-Pucon 1.3.xlsx 0.013811425 0.024853131 0.077714655 0.08831237

152

Tabla FMax de componentes y T°, pH y Conductividad

Fecha Estaciones Réplica T [°C] Conductividad [µS/cm] pH C1 C2 C3 C401-08-2013 Molco Control R1 8.60 43.1 7.40 0.006576756 0 0.025184751 0.00912302

01-08-2013 Molco Control R2 8.60 43.1 7.40 0.008116475 0 0.027493084 0.012058087

01-08-2013 Molco Control R3 8.60 43.1 7.40 0.008644358 0 0.02656046 0.01189004

01-08-2013 Molco efluente R1 9.20 790 7.13 1.436300372 0.68967448 0.15047628 0.158871763

01-08-2013 Molco efluente R2 9.20 790 7.13 1.27715127 0.631807404 0.142745125 0.126387907

01-08-2013 Molco efluente R3 9.20 790 7.13 1.419130064 0.690932419 0.153460152 0.185512693

01-08-2013 Molco Puente arriba R1 9.80 200 7.52 0.339306062 0.171027494 0.081204208 0.045100999



01-08-2013 Molco Puente Madera R1 9.30 114.1 7.90 0.136065776 0.096405656 0.098116228 0.038818164



01-08-2013 Molco Puente Pucon R1 9.10 78.3 7.59 0.012505954 0.006446637 0.067064446 0.008332962



15-10-2013 Molco Control R1 8.50 51 6.87 0 0 0.032276469 0.038547672

15-10-2013 Molco Control R2 8.50 52.4 6.86 0.000171497 0 0.031820124 0.023163293

15-10-2013 Molco Control R3 8.50 51 7.02 0 0 0.026746379 0.0189084

14-10-2013 Molco efluente R1 11.80 156.7 7.19 0.129663162 0.108768856 0.112445345 0.052079483

14-10-2013 Molco efluente R2 12.10 156.6 7.05 0.128225581 0.085233088 0.120861859 0.075697578

14-10-2013 Molco efluente R3 12.30 158 7.03 0.13134435 0.096577723 0.123202641 0.067175385

15-10-2013 Molco efluente R1 12.50 132.3 7.07 0.731895712 0.40408534 0.178643103 0.128961353

15-10-2013 Molco efluente R2 11.80 142.9 7.11 0.718071632 0.39720964 0.173293507 0.123950985

15-10-2013 Molco efluente R3 13.80 129.5 7.08 0.740555493 0.406254187 0.176563161 0.140610073

15-10-2013 Molco efluente R1 11.10 152.2 6.32 1.036559555 0.5337836 0.186506961 0.121214065

15-10-2013 Molco efluente R2 11.10 166.1 6.72 1.042258729 0.53662473 0.185102743 0.158541247

15-10-2013 Molco efluente R3 11.10 175.9 6.63 1.058916953 0.496715673 0.199660362 0.140578035

14-10-2013 Chosco R1 10.20 159.2 7.82 0.077670328 0.056576512 0.195215226 0.007658977

14-10-2013 Chosco R2 10.20 159.2 7.82 0.044393083 0.032913082 0.113703064 0.030398026

14-10-2013 Chosco R3 10.20 159.2 7.82 0.03707642 0.029336973 0.098812092 0.035106353


15-10-2013 Molco Puente arriba R2 9.50 87.6 7.43 0.203846206 0.115755836 0.074301106 0.099801471





15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 10.10 79.5 7.83 0 0.034056645 0.082213557 0.126280843

15-10-2013 Molco Puente Pucon R2 10.10 83.1 7.82 0 0.032730327 0.082372556 0.119600325


15-10-2013 Molco bifurcacion R1 9.40 88.7 7.36 0.323365295 0.214719145 0.079820097 0.060906360



05-11-2013 Molco Control R1 13.90 50 6.92 0 0 0.013239263 0

05-11-2013 Molco Control R2 13.90 50 6.92 0.008063815 0 0.015982889 0

05-11-2013 Molco Control R3 13.90 50 6.92 0.000134823 0 0.014671441 0

26-11-2013 Molco Control R1 7.90 50 6.63 0.006349962 0.000164999 0.019723687 0.004224056

26-11-2013 Molco Control R2 7.90 49.9 6.55 0 0 0.017355828 0

26-11-2013 Molco Control R3 7.90 49.9 6.53 0.003718133 0.005562735 0.024617494 0.023051173

05-11-2013 Molco efluente R1 16.10 136.8 6.62 0.41062602 0.217688518 0.084985432 0.040614737

05-11-2013 Molco efluente R2 16.10 136.8 6.62 0.422045503 0.218024722 0.080835842 0.035484613

05-11-2013 Molco efluente R3 16.10 136.8 6.62 0.436448508 0.220867389 0.086046658 0.040578818

26-11-2013 Molco efluente R1 9.60 344 6.44 2.631564461 1.037711636 0.175796723 0.174613425

26-11-2013 Molco efluente R2 9.60 308 6.52 2.658804728 1.047127675 0.174500372 0.161594679

26-11-2013 Molco efluente R3 9.60 281 6.55 2.69216962 1.044463715 0.177830888 0.138594142

26-11-2013 Chosco R1 8.70 95.5 7.22 0.016425096 0.010400442 0.061448618 0.002715969

26-11-2013 Chosco R2 8.70 89 7.13 0.01959644 0.01080646 0.062522988 0.003349593

26-11-2013 Chosco R3 8.70 93.2 7.19 0.029571205 0.013870496 0.064978556 0.005243458







153

Fecha Estaciones Réplica T [°C] Conductividad [µS/cm] pH C1 C2 C3 C426-11-2013 Molco Puente Madera R1 9.60 81 7.14 0.014795955 4.13862E-05 0.063166922 0.003651624









12-12-2013 Molco Control R1 8.70 71 7.30 0 0 0.00649596 0

12-12-2013 Molco Control R2 8.70 71 7.30 0 0 0.010070016 0

12-12-2013 Molco Control R3 8.70 71 7.30 0 0 0.015267062 0.001164478

12-12-2013 Molco efluente R1 13.20 247 7.50 3.563236957 1.898586506 0.28694372 0.196552188

12-12-2013 Molco efluente R2 13.20 247 7.50 3.471903397 1.842245599 0.233869622 0.177100077

12-12-2013 Molco efluente R3 13.20 247 7.50 3.551523453 1.872277617 0.211144075 0.207343919

12-12-2013 Molco efluente R1 13.20 224 7.60 2.908046565 1.616744779 0.256373404 0.218809321

12-12-2013 Molco efluente R2 13.20 224 7.60 2.938561681 1.553114476 0.31125197 0.210847357

12-12-2013 Molco efluente R3 13.20 224 7.60 2.950509748 1.674722234 0.269133641 0.326632232

12-12-2013 Molco efluente R1 11.70 225 7.32 2.847009808 1.4177224 0.240729766 0.197671078

12-12-2013 Molco efluente R2 11.70 225 7.32 2.737763865 1.339390169 0.29420757 0.108611966

12-12-2013 Molco efluente R3 11.70 225 7.32 2.827371625 1.564992857 0.210510366 0.177378764

12-12-2013 Molco efluente R1 12.00 184 7.52 2.535835524 1.321012953 0.167997488 0.196609889

12-12-2013 Molco efluente R2 12.00 184 7.52 2.500905963 1.34632435 0.168598619 0.1832519

12-12-2013 Molco efluente R3 12.00 184 7.52 1.280280615 0.25904252 0.187844922

12-12-2013 Chosco R1 11.50 170.3 7.59 0.178902277 0.178764729 0.077424219 0.041274268

12-12-2013 Chosco R2 11.50 170.3 7.59 0.149115123 0.179109916 0.078171089 0.005392752

12-12-2013 Chosco R3 11.50 170.3 7.59 0.148381823 0.181105887 0.077976823 0.004083364




23-01-2014 Molco Control R1 8.10 51.7 6.75 0 0 0.017000451 0.000758818

23-01-2014 Molco Control R2 8.10 50.6 6.75 0.008659387 0 0.016199933 0.004709957

23-01-2014 Molco Control R3 8.10 51.6 6.75 0 0 0.016952497 0.00334111

24-01-2014 Molco Control R1 10.20 52.1 6.77 0 0 0.017951699 0.042382909

24-01-2014 Molco Control R2 10.20 52.1 6.77 0 0 0.015698224 0.00318618

24-01-2014 Molco Control R3 10.20 52.1 6.77 0 0 0.015708489 0.015394253

23-01-2014 Molco efluente R1 8.40 207 6.70 0.234716336 0.173898028 0.165117142 0.052014373

23-01-2014 Molco efluente R2 8.40 206 6.70 0.230610029 0.169406162 0.181046467 0.07080347

23-01-2014 Molco efluente R3 8.40 206 6.70 0.244514002 0.177638645 0.169957489 0.063979359

24-01-2014 Molco efluente R1 11.10 809 6.88 1.739686394 1.122726885 0.530486218 0.207380328

24-01-2014 Molco efluente R2 11.10 809 6.88 1.729230324 1.130023912 0.534405543 0.202675328

24-01-2014 Molco efluente R3 11.10 809 6.88 1.745542116 1.153158528 0.53840569 0.195023133

24-01-2014 Molco efluente R1 11.20 1331 6.97 1.706745513 1.19326636 0.784602623 0.219983278

24-01-2014 Molco efluente R2 11.20 1331 6.97 1.693282189 1.211394542 0.798573153 0.28986807

24-01-2014 Molco efluente R3 11.20 1331 6.97 1.688631296 1.158778219 0.791747576 0.228758751







24-01-2014 Molco Puente Madera R1 10.90 399 7.43 0.068179411 0.132754921 0.213330655 0.090301309






24-01-2014 Molco Puente Pucon R1 11.10 279 7.34 0.015493469 0.067699676 0.14893547 0.039070538



154

Fecha Estaciones Réplica T [°C] Conductividad [µS/cm] pH C1 C2 C3 C424-01-2014 Post Efluente 1 R1 1138 6.55 1.846479218 1.317365770 0.664009764 0.205059290

24-01-2014 Post Efluente 1 R2 1138 6.55 1.829032818 1.299187535 0.650229323 0.225676278

24-01-2014 Post Efluente 1 R3 1138 6.55 1.825746061 1.293112386 0.651178979 0.271827573

24-01-2014 Post Efluente 2 R1 533 7.06 0.763836394 0.529092080 0.284717597 0.184329525

24-01-2014 Post Efluente 2 R2 533 7.06 0.702836880 0.580920491 0.284312315 0.357201949

24-01-2014 Post Efluente 2 R3 533 7.06 0.762800495 0.586236593 0.288309984 0.251269035

24-01-2014 Post Efluente 3 R1 486 7.06 0.709190068 0.493097378 0.245240799 0.120362787

24-01-2014 Post Efluente 3 R2 486 7.06 0.719942816 0.517303794 0.249369265 0.117156730

24-01-2014 Post Efluente 3 R3 486 7.06 0.719968584 0.502861561 0.248476223 0.114954901

24-01-2014 Post Efluente 4 R1 315 7.08 0.601765866 0.423143769 0.183694709 0.102465358

24-01-2014 Post Efluente 4 R2 315 7.08 0.624624513 0.427633867 0.182687651 0.094589816

24-01-2014 Post Efluente 4 R3 315 7.08 0.600853280 0.437493697 0.185882018 0.109598765

24-01-2014 Post Efluente 5 R1 278 6.88 0.605687298 0.409555204 0.160273254 0.081689605

24-01-2014 Post Efluente 5 R2 278 6.88 0.595439001 0.397677823 0.160761872 0.087018877

24-01-2014 Post Efluente 5 R3 278 6.88 0.607310675 0.411885934 0.163285411 0.096187748

24-01-2014 Post Efluente 6 R1 268 7.02 0.580042580 0.408268992 0.145558969 0.064203177

24-01-2014 Post Efluente 6 R2 268 7.02 0.581646986 0.399170601 0.152347722 0.051778264

24-01-2014 Post Efluente 6 R3 268 7.02 0.556539767 0.398306612 0.156115659 0.077175355

24-01-2014 Afluente R1 58.4 7.35 0.000000000 0.000000000 0.084419939 0.036683794

24-01-2014 Afluente R2 58.4 7.35 0.002680802 0.004338966 0.093565120 0.093447492

24-01-2014 Afluente R3 58.4 7.35 0.000000000 0.000000000 0.086769269 0.036421738

23-01-2014 Molco Cabañas R1 9.50 83.5 7.12 0.227197546 0.172139898 0.133653091 0.036833595

23-01-2014 Molco Cabañas R2 9.50 82.2 7.12 0.210555096 0.168668785 0.142269145 0.063471706

23-01-2014 Molco Cabañas R3 9.50 86.5 7.12 0.223190573 0.176662036 0.133338161 0.018215466

155

Tabla FMax Componente 1 y 2, y turbidez

Fecha Estación Réplica Total turbidez [ntu] C1 C2 Total C1 Y C2

15-10-2013 Molco Control R1 0.192 0 0 0

15-10-2013 Molco Control R2 0.5 0.000171497 0 0.000171497

15-10-2013 Molco Control R3 0.398 0 0 0

14-10-2013 Molco efluente R1 1.23 0.129663162 0.108768856 0.238432017

14-10-2013 Molco efluente R2 0.876 0.128225581 0.085233088 0.213458668

14-10-2013 Molco efluente R3 1.116 0.13134435 0.096577723 0.227922073

15-10-2013 Molco efluente R1 2.986 0.731895712 0.40408534 1.135981052

15-10-2013 Molco efluente R2 2.998 0.718071632 0.39720964 1.115281273

15-10-2013 Molco efluente R3 2.674 0.740555493 0.406254187 1.146809681

15-10-2013 Molco efluente R1 1.718 1.036559555 0.5337836 1.570343154

15-10-2013 Molco efluente R2 2.564 1.042258729 0.53662473 1.578883459

15-10-2013 Molco efluente R3 1.058916953 0.496715673 1.555632625

15-10-2013 Molco bifurcacion R1 0.776 0.323365295 0.214719145 0.53808444



15-10-2013 Molco Puente arriba R1 0.688 0.22187868 0.130358726 0.352237406



15-10-2013 Molco Cabañas R1 0.616 0.097358061 0.072901149 0.17025921

15-10-2013 Molco Cabañas R2 0.492 0.101442791 0.065849527 0.167292318

15-10-2013 Molco Cabañas R3 0.528 0.097354702 0.072660149 0.170014851

15-10-2013 Molco Puente Madera R1 0.888 0.051588079 0.036837942 0.088426021



14-10-2013 Chosco R1 1.66 0.077670328 0.056576512 0.13424684

14-10-2013 Chosco R2 1.262 0.044393083 0.032913082 0.077306165

14-10-2013 Chosco R3 2.628 0.03707642 0.029336973 0.066413393

15-10-2013 Chosco R1 1.97 0.051417206 0.034927014 0.086344221

15-10-2013 Chosco R2 1.208 0.055003467 0.033864999 0.088868466

15-10-2013 Chosco R3 1.516 0.061962212 0.031752029 0.093714241

15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 1.328 0 0.034056645 0.034056645

15-10-2013 Molco Puente Pucon R2 1.384 0 0.032730327 0.032730327

15-10-2013 Molco Puente Pucon R3 1.254 0.013811425 0.024853131 0.038664556

05-11-2013 Molco Control R1 0.486 0 0 0

05-11-2013 Molco efluente R1 1.11 0.41062602 0.217688518 0.628314537

156

Fecha Estación Réplica Total turbidez [ntu] C1 C2 Total C1 Y C2





26-11-2013 Molco Control R1 0.092 0.006349962 0.000164999 0.006514961

26-11-2013 Molco Control R2 0.078 0 0 0

26-11-2013 Molco Control R3 0.104 0.003718133 0.005562735 0.009280868

26-11-2013 Molco efluente R1 4.360 2.631564461 1.037711636 3.669276097

26-11-2013 Molco efluente R2 5.456 2.658804728 1.047127675 3.705932403

26-11-2013 Molco efluente R3 6.562 2.69216962 1.044463715 3.736633335




26-11-2013 Molco Puente Madera R1 0.448 0.014795955 4.13862E-05 0.014837341



26-11-2013 Chosco R1 0.722 0.016425096 0.010400442 0.026825538

26-11-2013 Chosco R2 0.930 0.01959644 0.01080646 0.0304029

26-11-2013 Chosco R3 0.808 0.029571205 0.013870496 0.043441701




23-01-2014 Molco Control R1 1.103 0 0 0

23-01-2014 Molco Control R2 0.643 0.008659387 0 0.008659387

23-01-2014 Molco Control R3 0.350 0 0 0

24-01-2014 Molco Control R1 0.295 0 0 0

24-01-2014 Molco efluente R1 7.923 1.706745513 1.19326636 2.900011873

23-01-2014 Molco efluente R1 1.243 0.234716336 0.173898028 0.408614364

23-01-2014 Molco Cabañas R1 1.360 0.227197546 0.172139898 0.399337444






157

Tabla FMax Componentes y Oxígeno Disuelto

Fecha Estación Réplica Oxigeno [mg/L] C1 C2 C3 C4

01-08-2013 Molco Control R1 11.79 0.006576756 0 0.025184751 0.00912302

01-08-2013 Molco efluente R1 11.36 1.436300372 0.68967448 0.15047628 0.158871763

01-08-2013 Molco Puente arriba R1 11.28 0.339306062 0.171027494 0.081204208 0.045100999

01-08-2013 Molco Cabañas R1 11.27 0.230227704 0.155965649 0.152866529 0.045920916

01-08-2013 Molco Puente Madera R1 12.06 0.136065776 0.096405656 0.098116228 0.038818164

01-08-2013 Molco Puente Pucon R1 12.38 0.012505954 0.006446637 0.067064446 0.008332962

14-10-2013 Molco efluente R1 10.32 0.129663162 0.108768856 0.112445345 0.052079483

14-10-2013 Molco efluente R2 10.3 0.128225581 0.085233088 0.120861859 0.075697578

14-10-2013 Molco efluente R3 10.26 0.13134435 0.096577723 0.123202641 0.067175385

14-10-2013 Chosco R1 10.93 0.077670328 0.056576512 0.195215226 0.007658977

14-10-2013 Chosco R2 10.93 0.044393083 0.032913082 0.113703064 0.030398026

14-10-2013 Chosco R3 10.93 0.03707642 0.029336973 0.098812092 0.035106353

15-10-2013 Molco Control R1 11.25 0 0 0.032276469 0.038547672

15-10-2013 Molco Control R2 11.25 0.000171497 0 0.031820124 0.023163293

15-10-2013 Molco Control R3 11.25 0 0 0.026746379 0.0189084

15-10-2013 Molco efluente R1 10.01 0.731895712 0.40408534 0.178643103 0.128961353

15-10-2013 Molco efluente R2 10.32 0.718071632 0.39720964 0.173293507 0.123950985

15-10-2013 Molco efluente R3 9.63 0.740555493 0.406254187 0.176563161 0.140610073

15-10-2013 Molco efluente R1 10.44 1.036559555 0.5337836 0.186506961 0.121214065

15-10-2013 Molco efluente R2 10.44 1.042258729 0.53662473 0.185102743 0.158541247

15-10-2013 Molco efluente R3 10.44 1.058916953 0.496715673 0.199660362 0.140578035

15-10-2013 Molco bifurcacion R1 11.66 0.323365295 0.214719145 0.079820097 0.06090636






15-10-2013 Molco Cabañas R1 10.68 0.097358061 0.072901149 0.07106998 0.047464311

15-10-2013 Molco Cabañas R2 10.68 0.101442791 0.065849527 0.069576555 0.042878688

15-10-2013 Molco Cabañas R3 10.68 0.097354702 0.072660149 0.073356586 0.052911792




15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 11 0 0.034056645 0.082213557 0.126280843

15-10-2013 Molco Puente Pucon R2 11 0 0.032730327 0.082372556 0.119600325

15-10-2013 Molco Puente Pucon R3 11 0.013811425 0.024853131 0.077714655 0.08831237

05-11-2013 Molco Control R1 9.2 0 0 0.013239263 0

05-11-2013 Molco efluente R1 8.38 0.41062602 0.217688518 0.084985432 0.040614737





26-11-2013 Molco efluente R1 10.71 2.631564461 1.037711636 0.175796723 0.174613425

26-11-2013 Molco efluente R2 10.71 2.658804728 1.047127675 0.174500372 0.161594679

26-11-2013 Molco efluente R3 10.71 2.69216962 1.044463715 0.177830888 0.138594142




26-11-2013 Molco Puente Madera R1 10.86 0.014795955 4.13862E-05 0.063166922 0.003651624






26-11-2013 Molco Control R1 11.29 0.006349962 0.000164999 0.019723687 0.004224056

26-11-2013 Molco Control R2 11.29 0 0 0.017355828 0

26-11-2013 Molco Control R3 11.29 0.003718133 0.005562735 0.024617494 0.023051173

26-11-2013 Chosco R1 11.23 0.016425096 0.010400442 0.061448618 0.002715969

26-11-2013 Chosco R2 11.23 0.01959644 0.01080646 0.062522988 0.003349593

26-11-2013 Chosco R3 11.23 0.029571205 0.013870496 0.064978556 0.005243458

12-12-2013 Molco efluente R1 11.34 3.563236957 1.898586506 0.28694372 0.196552188

158

Fecha Estación Réplica Oxigeno [mg/L] C1 C2 C3 C4

12-12-2013 Molco efluente R1 8.52 2.908046565 1.616744779 0.256373404 0.218809321

12-12-2013 Molco efluente R1 9.14 2.847009808 1.4177224 0.240729766 0.197671078

12-12-2013 Molco efluente R1 9.85 2.535835524 1.321012953 0.167997488 0.196609889

12-12-2013 Molco Control R1 11 0 0 0.00649596 0

12-12-2013 Chosco R1 9.95 0.178902277 0.178764729 0.077424219 0.041274268

12-12-2013 Chosco R2 9.95 0.149115123 0.179109916 0.078171089 0.005392752

12-12-2013 Chosco R3 9.95 0.148381823 0.181105887 0.077976823 0.004083364

23-01-2014 Molco Cabañas R1 10.85 0.227197546 0.172139898 0.133653091 0.036833595

23-01-2014 Molco Cabañas R2 10.85 0.210555096 0.168668785 0.142269145 0.063471706

23-01-2014 Molco Cabañas R3 10.85 0.223190573 0.176662036 0.133338161 0.018215466







23-01-2014 Molco efluente R1 10.89 0.234716336 0.173898028 0.165117142 0.052014373

23-01-2014 Molco efluente R2 10.89 0.230610029 0.169406162 0.181046467 0.07080347

23-01-2014 Molco efluente R3 10.89 0.244514002 0.177638645 0.169957489 0.063979359

23-01-2014 Molco Control R1 11.05 0 0 0.017000451 0.000758818

23-01-2014 Molco Control R2 11.05 0.008659387 0 0.016199933 0.004709957

23-01-2014 Molco Control R3 11.05 0 0 0.016952497 0.00334111

24-01-2014 Molco Control R1 10.48 0 0 0.017951699 0.042382909

24-01-2014 Molco Control R2 10.48 0 0 0.015698224 0.00318618

24-01-2014 Molco Control R3 10.48 0 0 0.015708489 0.015394253

24-01-2014 Molco efluente R1 10.49 1.739686394 1.122726885 0.530486218 0.207380328

24-01-2014 Molco efluente R2 10.49 1.729230324 1.130023912 0.534405543 0.202675328

24-01-2014 Molco efluente R3 10.49 1.745542116 1.153158528 0.53840569 0.195023133

24-01-2014 Molco efluente R1 10.47 1.706745513 1.19326636 0.784602623 0.219983278

24-01-2014 Molco efluente R2 10.47 1.693282189 1.211394542 0.798573153 0.28986807

24-01-2014 Molco efluente R3 10.47 1.688631296 1.158778219 0.791747576 0.228758751




24-01-2014 Post Efluente 1 R1 9.18 1.846479218 1.31736577 0.664009764 0.20505929

24-01-2014 Post Efluente 1 R2 9.18 1.829032818 1.299187535 0.650229323 0.225676278

24-01-2014 Post Efluente 1 R3 9.18 1.825746061 1.293112386 0.651178979 0.271827573

24-01-2014 Post Efluente 2 R1 9.82 0.763836394 0.52909208 0.284717597 0.184329525

24-01-2014 Post Efluente 2 R2 9.82 0.70283688 0.580920491 0.284312315 0.357201949

24-01-2014 Post Efluente 2 R3 9.82 0.762800495 0.586236593 0.288309984 0.251269035

24-01-2014 Post Efluente 3 R1 9.57 0.709190068 0.493097378 0.245240799 0.120362787

24-01-2014 Post Efluente 3 R2 9.57 0.719942816 0.517303794 0.249369265 0.11715673

24-01-2014 Post Efluente 3 R3 9.57 0.719968584 0.502861561 0.248476223 0.114954901

24-01-2014 Post Efluente 4 R1 9.62 0.601765866 0.423143769 0.183694709 0.102465358

24-01-2014 Post Efluente 4 R2 9.62 0.624624513 0.427633867 0.182687651 0.094589816

24-01-2014 Post Efluente 4 R3 9.62 0.60085328 0.437493697 0.185882018 0.109598765

24-01-2014 Post Efluente 5 R1 9.42 0.605687298 0.409555204 0.160273254 0.081689605

24-01-2014 Post Efluente 5 R2 9.42 0.595439001 0.397677823 0.160761872 0.087018877

24-01-2014 Post Efluente 5 R3 9.42 0.607310675 0.411885934 0.163285411 0.096187748

24-01-2014 Post Efluente 6 R1 9.68 0.58004258 0.408268992 0.145558969 0.064203177

24-01-2014 Post Efluente 6 R2 9.68 0.581646986 0.399170601 0.152347722 0.051778264

24-01-2014 Post Efluente 6 R3 9.68 0.556539767 0.398306612 0.156115659 0.077175355

24-01-2014 Afluente R1 10.02 0 0 0.084419939 0.036683794

24-01-2014 Afluente R2 10.02 0.002680802 0.004338966 0.09356512 0.093447492

24-01-2014 Afluente R3 10.02 0 0 0.086769269 0.036421738







159

Tabla FMax y Concentraciones de P

Fecha Estación Réplica FINAL P_PO4 µg/L Final P-TOTAL µg/L C1 C2 C3 C401-08-2013 Molco efluente R1 262.13 639.79 1.436300372 0.68967448 0.15047628 0.158871763

01-08-2013 Molco efluente R2 320.33 535.01 1.27715127 0.631807404 0.142745125 0.126387907

01-08-2013 Molco efluente R3 459.76 560.38 1.419130064 0.690932419 0.153460152 0.185512693

01-08-2013 Molco Puente arriba R1 110.38 195.62 0.339306062 0.171027494 0.081204208 0.045100999



01-08-2013 Molco Cabañas R1 180.11 261.99 0.230227704 0.155965649 0.152866529 0.045920916

01-08-2013 Molco Cabañas R2 188.95 266.95 0.206347866 0.147203272 0.15552285 0.045723945

01-08-2013 Molco Cabañas R3 184.83 278.53 0.240511574 0.162687809 0.154806977 0.051147076

01-08-2013 Molco Puente Madera R1 107.23 169.35 0.136065776 0.096405656 0.098116228 0.038818164



01-08-2013 Molco Puente Pucon R1 54.58 80.97 0.012505954 0.006446637 0.067064446 0.008332962



15-10-2013 Molco Control R1 58.86 58.89 0 0 0.032276469 0.038547672

15-10-2013 Molco Control R2 48.30 61.58 0.000171497 0 0.031820124 0.023163293

15-10-2013 Molco Control R3 56.39 56.20 0 0 0.026746379 0.0189084

14-10-2013 Molco efluente R1 191.63 256.25 0.129663162 0.108768856 0.112445345 0.052079483

14-10-2013 Molco efluente R2 215.45 257.02 0.128225581 0.085233088 0.120861859 0.075697578

14-10-2013 Molco efluente R3 178.10 216.25 0.13134435 0.096577723 0.123202641 0.067175385

15-10-2013 Molco efluente R1 531.80 606.00 0.731895712 0.40408534 0.178643103 0.128961353

15-10-2013 Molco efluente R2 395.59 623.31 0.718071632 0.39720964 0.173293507 0.123950985

15-10-2013 Molco efluente R3 370.85 552.15 0.740555493 0.406254187 0.176563161 0.140610073

15-10-2013 Molco efluente R1 349.60 538.69 1.036559555 0.5337836 0.186506961 0.121214065

15-10-2013 Molco efluente R2 268.44 319.46 1.042258729 0.53662473 0.185102743 0.158541247

15-10-2013 Molco efluente R3 450.98 527.15 1.058916953 0.496715673 0.199660362 0.140578035

15-10-2013 Molco bifurcacion R1 171.23 176.33 0.323365295 0.214719145 0.079820097 0.06090636






15-10-2013 Molco Cabañas R1 199.38 189.82 0.097358061 0.072901149 0.07106998 0.047464311

15-10-2013 Molco Cabañas R2 209.59 200.72 0.101442791 0.065849527 0.069576555 0.042878688

15-10-2013 Molco Cabañas R3 208.12 218.76 0.097354702 0.072660149 0.073356586 0.052911792




14-10-2013 Chosco R1 112.11 125.43 0.077670328 0.056576512 0.195215226 0.007658977

14-10-2013 Chosco R2 112.77 132.53 0.044393083 0.032913082 0.113703064 0.030398026

14-10-2013 Chosco R3 104.85 111.97 0.03707642 0.029336973 0.098812092 0.035106353

15-10-2013 Chosco R1 143.45 142.36 0.051417206 0.034927014 0.095969277 0.070734724

15-10-2013 Chosco R2 141.15 141.93 0.055003467 0.033864999 0.094764353 0.074948602

15-10-2013 Chosco R3 147.75 150.48 0.061962212 0.031752029 0.099606452 0.079877145

15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 116.21 138.50 0 0.034056645 0.082213557 0.126280843

15-10-2013 Molco Puente Pucon R2 113.43 128.55 0 0.032730327 0.082372556 0.119600325


05-11-2013 Molco Control R1 46.04 55.99 0 0 0.013239263 0

05-11-2013 Molco Control R2 45.70 56.43 0.008063815 0 0.015982889 0

05-11-2013 Molco Control R3 46.55 55.11 0.000134823 0 0.014671441 0

26-11-2013 Molco Control R1 62.37 48.75 0.006349962 0.000164999 0.019723687 0.004224056

26-11-2013 Molco Control R2 60.16 43.02 0 0 0.017355828 0

26-11-2013 Molco Control R3 60.84 52.56 0.003718133 0.005562735 0.024617494 0.023051173

05-11-2013 Molco efluente R1 254.96 287.18 0.41062602 0.217688518 0.084985432 0.040614737

05-11-2013 Molco efluente R2 243.05 308.29 0.422045503 0.218024722 0.080835842 0.035484613

05-11-2013 Molco efluente R3 228.87 293.52 0.436448508 0.220867389 0.086046658 0.040578818

26-11-2013 Molco efluente R1 374.78 366.06 2.631564461 1.037711636 0.175796723 0.174613425

160

Fecha Estación Réplica FINAL P_PO4 µg/L Final P-TOTAL µg/L C1 C2 C3 C426-11-2013 Molco efluente R2 448.44 467.84 2.658804728 1.047127675 0.174500372 0.161594679

26-11-2013 Molco efluente R3 489.27 472.93 2.69216962 1.044463715 0.177830888 0.138594142







26-11-2013 Molco Puente Madera R1 83.10 95.30 0.014795955 4.13862E-05 0.063166922 0.003651624



26-11-2013 Chosco R1 76.49 95.31 0.016425096 0.010400442 0.061448618 0.002715969

26-11-2013 Chosco R2 74.96 72.03 0.01959644 0.01080646 0.062522988 0.003349593

26-11-2013 Chosco R3 75.13 78.14 0.029571205 0.013870496 0.064978556 0.005243458




12-12-2013 Molco Control R1 46.72 43.40 0 0 0.00649596 0

12-12-2013 Molco Control R2 60.67 49.13 0 0 0.010070016 0

12-12-2013 Molco Control R3 60.84 57.15 0 0 0.015267062 0.001164478

12-12-2013 Molco efluente R1 387.54 507.62 3.563236957 1.898586506 0.28694372 0.196552188

12-12-2013 Molco efluente R1 443.34 489.47 2.908046565 1.616744779 0.256373404 0.218809321

12-12-2013 Molco efluente R1 393.49 474.20 2.847009808 1.4177224 0.240729766 0.197671078

12-12-2013 Molco efluente R1 398.60 432.21 2.535835524 1.321012953 0.167997488 0.196609889

12-12-2013 Chosco R1 142.77 142.26 0.178902277 0.178764729 0.077424219 0.041274268

12-12-2013 Chosco R2 136.30 140.73 0.149115123 0.179109916 0.078171089 0.005392752




23-01-2014 Molco Control R1 53.96 57.53 0 0 0.017000451 0.000758818

23-01-2014 Molco Control R2 22.90 62.87 0.008659387 0 0.016199933 0.004709957

23-01-2014 Molco Control R3 68.05 56.38 0 0 0.016952497 0.00334111

24-01-2014 Molco Control R1 57.48 59.44 0 0 0.017951699 0.042382909

24-01-2014 Molco Control R2 48.03 65.92 0 0 0.015698224 0.00318618

24-01-2014 Molco Control R3 45.47 65.16 0 0 0.015708489 0.015394253

23-01-2014 Molco efluente R1 171.32 234.14 0.234716336 0.173898028 0.165117142 0.052014373

23-01-2014 Molco efluente R2 184.13 221.16 0.230610029 0.169406162 0.181046467 0.07080347

23-01-2014 Molco efluente R3 174.93 207.42 0.244514002 0.177638645 0.169957489 0.063979359

24-01-2014 Molco efluente R1 417.37 614.80 1.739686394 1.122726885 0.530486218 0.207380328

24-01-2014 Molco efluente R2 527.21 1037.10 1.729230324 1.130023912 0.534405543 0.202675328

24-01-2014 Molco efluente R3 464.34 685.95 1.745542116 1.153158528 0.53840569 0.195023133

24-01-2014 Molco efluente R1 642.06 888.24 1.706745513 1.19326636 0.784602623 0.219983278







23-01-2014 Molco Cabañas R1 118.49 95.31 0.227197546 0.172139898 0.133653091 0.036833595

23-01-2014 Molco Cabañas R2 96.34 143.40 0.210555096 0.168668785 0.142269145 0.063471706

23-01-2014 Molco Cabañas R3 146.03 138.44 0.223190573 0.176662036 0.133338161 0.018215466










161

Tabla FMax componentes 1 y 2, y concentraciones inorgánicas de N

Fecha Estación Réplica N-NH4 µg/L N-NO3 µg/L N-NO2 µg/L C1 C214-10-2013 Chosco R1 60.30 299.20 11.80 0.077670328 0.056576512

15-10-2013 Molco Control R1 5.60 46.30 0.30 0 0

15-10-2013 Molco efluente R1 165.36 264.42 4.51 0.731895712 0.40408534



15-10-2013 Molco Cabañas R1 184.00 224.50 10.40 0.097358061 0.072901149


15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 36.70 202.30 12.90 0 0.034056645


26-11-2013 Molco efluente R1 902.62 971.77 15.31 2.631564461 1.037711636


26-11-2013 Molco Puente Madera R1 33.00 178.50 7.50 0.014795955 4.13862E-05


26-11-2013 Molco Control R1 9.90 35.30 0.10 0.006349962 0.000164999

26-11-2013 Chosco R1 40.20 242.00 9.40 0.016425096 0.010400442

12-12-2013 Molco efluente R1 1684.74 802.60 9.46 3.563236957 1.898586506

12-12-2013 Molco Control R1 12.00 34.70 0.30 0 0


12-12-2013 Chosco R1 270.30 407.40 34.90 0.178902277 0.178764729

23-01-2014 Molco Cabañas R1 249.80 401.10 31.70 0.227197546 0.172139898



23-01-2014 Molco efluente R1 583.50 1487.31 17.86 0.234716336 0.173898028

23-01-2014 Molco Control R1 3.10 0.90 0.00 0 0

24-01-2014 Molco Control R1 1.60 1.10 0.00 0 0

24-01-2014 Molco efluente R1 930.02 8528.07 53.26 1.739686394 1.122726885




162

Tabla FMax componentes 1 y 2, y concentración inorgánica, Total y orgánica de N

Fecha Estación Réplica N_Inorgánico µg/l N-TOTAL µg/L N_Orgánico µg/l C1 C214-10-2013 Chosco R1 371.30 623.90 252.60 0.077670328 0.056576512

15-10-2013 Molco Control R1 52.20 79.40 27.30 0 0

15-10-2013 Molco efluente R1 434.29 1958.87 1524.20 0.731895712 0.40408534



15-10-2013 Molco Cabañas R1 418.90 697.80 278.90 0.097358061 0.072901149


15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 251.80 391.70 139.90 0 0.034056645


26-11-2013 Molco efluente R1 1889.70 3270.51 1380.81 2.631564461 1.037711636


26-11-2013 Molco Puente Madera R1 219.00 292.90 73.90 0.014795955 4.13862E-05


26-11-2013 Molco Control R1 45.40 62.10 16.70 0.006349962 0.000164999

26-11-2013 Chosco R1 291.60 356.10 64.50 0.016425096 0.010400442

12-12-2013 Molco efluente R1 2583.59 3275.44 691.85 3.563236957 1.898586506

12-12-2013 Molco Control R1 47.10 64.20 17.10 0 0


12-12-2013 Chosco R1 712.60 785.00 72.40 0.178902277 0.178764729

23-01-2014 Molco Cabañas R1 707.10 823.20 116.10 0.227197546 0.172139898



23-01-2014 Molco efluente R1 2286.68 2559.91 273.23 0.234716336 0.173898028

23-01-2014 Molco Control R1 3.60 62.20 58.60 0 0

24-01-2014 Molco Control R1 2.30 59.80 57.50 0 0

24-01-2014 Molco efluente R1 9511.35 11236.78 1725.43 1.739686394 1.122726885




163

Tabla FMax componentes 1 y 2, y DOC

Fecha Estación Réplica DOC R3 (mg/L) C1 C201-08-2013 Molco efluente R1 5.41 1.436300372 0.68967448

01-08-2013 Molco Puente arriba R1 1.37 0.339306062 0.171027494

01-08-2013 Molco Cabañas R1 1.19 0.230227704 0.155965649

01-08-2013 Molco Puente Madera R1 0.67 0.136065776 0.096405656

01-08-2013 Molco Puente Pucon R1 0.5 0.012505954 0.006446637

14-10-2013 Molco efluente R1 1.27 0.129663162 0.108768856

14-10-2013 Chosco R1 0.5 0.077670328 0.056576512

15-10-2013 Molco Control R1 0.5 0 0

15-10-2013 Molco Control R1 0.5 0 0

15-10-2013 Molco efluente R1 11.24 0.731895712 0.40408534

15-10-2013 Molco efluente R1 4.99 1.036559555 0.5337836

15-10-2013 Post Efluente 1 R1 2.66 1.019212736 0.541021834

15-10-2013 Post Efluente 2 R1 4.63 0.893552919 0.558794211

15-10-2013 Post Efluente 3 R1 2.46 0.498417924 0.297857736

15-10-2013 Molco bifurcacion R1 1.05 0.323365295 0.214719145

15-10-2013 Post Efluente 4 R1 1.45 0.352126012 0.18633785

15-10-2013 Post Efluente 5 R1 1.48 0.364605248 0.194508861

15-10-2013 Post Efluente 6 R1 1.5 0.388100002 0.211799128


15-10-2013 Puente Molco 1 Arroyo Lateral R1 0.84 0.1422509 0.100732201

15-10-2013 Molco Cabañas R1 0.68 0.097358061 0.072901149


15-10-2013 Chosco R1 1.58 0.051417206 0.034927014

15-10-2013 Molco Puente Pucon R1 1.2 0 0.034056645

05-11-2013 Molco Control R1 0.5 0 0

05-11-2013 Molco efluente R1 2.09 0.41062602 0.217688518



26-11-2013 Molco efluente R1 7.15 2.631564461 1.037711636


26-11-2013 Molco Puente Madera R1 0.5 0.014795955 4.13862E-05


26-11-2013 Molco Control R1 0.5 0.006349962 0.000164999

26-11-2013 Chosco R1 0.5 0.016425096 0.010400442

12-12-2013 Molco efluente R1 9.24 3.563236957 1.898586506

12-12-2013 Molco efluente R1 7.34 2.908046565 1.616744779

12-12-2013 Molco efluente R1 4.29 2.847009808 1.4177224

12-12-2013 Molco efluente R1 2.51 2.535835524 1.321012953

12-12-2013 Molco Control R1 0.5 0 0


12-12-2013 Chosco R1 0.55 0.178902277 0.178764729

164

Tabla índices de Fluorescencia por muestras

Fecha Estación Réplica Indice FI Indice β:α Indice HIX01-08-2013 Molco Control R1 1.052762710 0.306185887 0.764572337

01-08-2013 Molco Control R2 1.027536544 0.524986610 0.669737270

01-08-2013 Molco Control R3 1.389090874 0.414614269 0.653359567

01-08-2013 Molco efluente R1 1.873119592 1.280699963 0.147201735

01-08-2013 Molco efluente R2 2.127651182 1.221293358 0.154206855

01-08-2013 Molco efluente R3 2.227487509 1.320037743 0.158174385




01-08-2013 Molco Cabañas R1 1.996701664 0.972050139 0.658011936

01-08-2013 Molco Cabañas R2 1.808341461 1.034455611 0.820268920

01-08-2013 Molco Cabañas R3 1.620962036 1.047307560 0.626231843







15-10-2013 Molco Control R1 2.022761443 1.022951948 0.737805175

15-10-2013 Molco Control R2 2.129042001 0.935930372 0.927266106

15-10-2013 Molco Control R3 2.408976995 0.572880200 1.051181841

15-10-2013 Molco Control R1 2.958295361 0.990801838 0.824021520

15-10-2013 Molco Control R2 2.154113893 0.534526131 0.908386660

15-10-2013 Molco Control R3 3.889040379 0.647530513 1.062083235

14-10-2013 Molco efluente R1 2.351068500 1.086389494 0.662422964

14-10-2013 Molco efluente R2 2.058104560 1.005400984 0.658476414

14-10-2013 Molco efluente R3 2.305804845 1.013385603 0.701635824

15-10-2013 Molco efluente R1 2.035473533 1.179577873 0.287893411

15-10-2013 Molco efluente R2 2.602405614 1.196077710 0.278136897

15-10-2013 Molco efluente R3 2.334661052 1.083975172 0.285564549

15-10-2013 Molco efluente R1 2.550837370 1.198684777 0.228608022

15-10-2013 Molco efluente R2 2.216332908 1.307138007 0.218638022

15-10-2013 Molco efluente R3 1.950329886 1.078109443 0.233880241

15-10-2013 Post Efluente 1 R1 2.079363189 1.149047449 0.224016588

15-10-2013 Post Efluente 1 R2 1.991205784 1.393073821 0.220779533

15-10-2013 Post Efluente 1 R3 1.942900436 1.297095721 0.219653468

15-10-2013 Post Efluente 2 R1 2.365839950 1.392329820 0.200253528

15-10-2013 Post Efluente 2 R2 2.056723802 1.246660785 0.197991713

15-10-2013 Post Efluente 2 R3 1.991590774 1.178466619 0.198910945

15-10-2013 Post Efluente 3 R1 2.243275011 1.050723111 0.217578624

15-10-2013 Post Efluente 3 R2 2.514481234 1.155090907 0.191793433

15-10-2013 Post Efluente 3 R3 2.034772454 1.161728555 0.227378806




15-10-2013 Post Efluente 4 R1 1.983245571 0.985071339 0.298723942

15-10-2013 Post Efluente 4 R2 2.075889767 0.912525775 0.285479267

15-10-2013 Post Efluente 4 R3 1.739170528 1.097714297 0.302861293

15-10-2013 Post Efluente 5 R1 2.272737879 0.860035905 0.300352696

15-10-2013 Post Efluente 5 R2 2.689420960 1.276588954 0.306532982

15-10-2013 Post Efluente 5 R3 2.201243112 0.923108601 0.288389966

15-10-2013 Post Efluente 6 R1 2.174447600 1.059384598 0.284267726

15-10-2013 Post Efluente 6 R2 1.459654760 1.053042353 0.284114321

15-10-2013 Post Efluente 6 R3 2.151352475 0.983123020 0.290780276






165

Fecha Estación Réplica Indice FI Indice β:α Indice HIX15-10-2013 Puente Molco 1 Arroyo Lateral R3 1.930205335 1.028363075 0.489433301

15-10-2013 Molco Cabañas R1 1.809792925 1.073716554 0.539584708

15-10-2013 Molco Cabañas R2 2.587072280 1.061749369 0.577934834

15-10-2013 Molco Cabañas R3 1.851077862 1.027080865 0.512201067




14-10-2013 Chosco R1 1.887021143 0.687542028 1.577627088

14-10-2013 Chosco R2 2.516553281 0.911315206 1.349662429

14-10-2013 Chosco R3 1.941675898 0.978051695 1.335589858

15-10-2013 Chosco R1 2.083545463 1.037791691 0.791929310

15-10-2013 Chosco R2 2.272893722 1.011648168 0.721487764

15-10-2013 Chosco R3 2.181512675 0.813133875 0.735308189




05-11-2013 Molco Control R1 1.979698463 0.201100602 3.717969498

05-11-2013 Molco Control R2 1.993823423 0.287611623 1.138982152

05-11-2013 Molco Control R3 1.406298557 0.108677587 4.861957336

26-11-2013 Molco Control R1 3.622362888 0.410094616 1.668762151

26-11-2013 Molco Control R2 1.789997873 0.658879673 3.155976709

26-11-2013 Molco Control R3 2.222677700 0.456228987 0.623112158

05-11-2013 Molco efluente R1 2.050661888 0.900067242 0.257484531

05-11-2013 Molco efluente R2 2.336363680 0.960555046 0.261420213

05-11-2013 Molco efluente R3 2.437120476 1.049183793 0.255109267

26-11-2013 Molco efluente R1 2.917933151 1.327400515 0.106350905

26-11-2013 Molco efluente R2 2.648654058 1.319328883 0.105911899

26-11-2013 Molco efluente R3 2.813992092 1.263447691 0.109688287










26-11-2013 Chosco R1 2.209981310 0.703532350 3.061504438

26-11-2013 Chosco R2 1.865031101 0.775062816 2.842160248

26-11-2013 Chosco R3 1.784697717 0.756739330 2.367657373







12-12-2013 Molco Control R1 2.163023949 0.000000000 0.655350000

12-12-2013 Molco Control R2 1.598904602 0.004808115 0.236750100

12-12-2013 Molco Control R3 1.638003106 0.751306180 1.592101914

12-12-2013 Molco efluente R1 3.042482523 1.074816803 0.120195928

12-12-2013 Molco efluente R2 2.147557617 1.283776611 0.108806711

12-12-2013 Molco efluente R3 2.701043224 1.466281765 0.096292468

12-12-2013 Molco efluente R1 2.112700863 1.165844236 0.119092804

12-12-2013 Molco efluente R2 2.969045347 0.934869721 0.141178323

12-12-2013 Molco efluente R3 2.457096549 1.217612915 0.127574964

12-12-2013 Molco efluente R1 3.120022405 1.300025030 0.122664618

12-12-2013 Molco efluente R2 3.109500723 1.000566284 0.154793518

12-12-2013 Molco efluente R3 2.669323109 1.263366171 0.112934538

12-12-2013 Molco efluente R1 2.622668312 1.382659909 0.101693674

12-12-2013 Molco efluente R2 2.058143445 1.317031775 0.103006707

12-12-2013 Molco efluente R3 3.005752229 1.060581158 0.140039731

166

Fecha Estación Réplica Indice FI Indice β:α Indice HIX12-12-2013 Chosco R1 2.312607175 1.044087859 0.402066757

12-12-2013 Chosco R2 2.339280650 0.972946748 0.482952314

12-12-2013 Chosco R3 2.433211468 1.098572048 0.506234777




23-01-2014 Molco Control R1 2.032505643 0.000000000 1.373144381

23-01-2014 Molco Control R2 1.074523798 0.290816279 0.720140146

23-01-2014 Molco Control R3 2.247133312 0.598704275 1.230384144

24-01-2014 Molco Control R1 0.811643464 0.505236406 0.562960462

24-01-2014 Molco Control R2 1.080833582 0.085366857 4.696603392

24-01-2014 Molco Control R3 1.818699208 0.189366595 1.174238384

23-01-2014 Molco efluente R1 1.862079640 0.973316701 0.628567720

23-01-2014 Molco efluente R2 2.037232685 0.958456438 0.653944547

23-01-2014 Molco efluente R3 1.985175797 0.944298741 0.586195261

24-01-2014 Molco efluente R1 2.143774498 1.128099943 0.344306321

24-01-2014 Molco efluente R2 2.220732590 1.275379272 0.348819835

24-01-2014 Molco efluente R3 2.253364957 1.224601077 0.350153579

24-01-2014 Molco efluente R1 2.371001365 1.186070218 0.496248920

24-01-2014 Molco efluente R2 2.145193808 1.230587352 0.471989742

24-01-2014 Molco efluente R3 2.270922834 1.190280387 0.495158349

24-01-2014 Post Efluente 1 R1 2.431307620 1.222542729 0.377467439

24-01-2014 Post Efluente 1 R2 2.276236656 1.244062030 0.373613339

24-01-2014 Post Efluente 1 R3 2.435493104 1.280830604 0.365538150

24-01-2014 Post Efluente 2 R1 1.919814564 1.229994852 0.339842314

24-01-2014 Post Efluente 2 R2 1.774612037 1.241492896 0.299505231

24-01-2014 Post Efluente 2 R3 2.084589984 1.344003942 0.324847047

24-01-2014 Post Efluente 3 R1 2.517034336 1.220674310 0.326036628

24-01-2014 Post Efluente 3 R2 2.051659469 1.197220320 0.337734343

24-01-2014 Post Efluente 3 R3 2.164666201 1.190728939 0.331601051

24-01-2014 Afluente R1 1.677797899 0.580857894 1.227376470

24-01-2014 Afluente R2 1.733414227 0.736118106 0.745874902

24-01-2014 Afluente R3 1.605818516 0.645956514 1.243346169

24-01-2014 Post Efluente 4 R1 2.218094526 1.195672134 0.302135014

24-01-2014 Post Efluente 4 R2 2.175474366 1.403300030 0.297026717

24-01-2014 Post Efluente 4 R3 2.176664617 1.230319772 0.299440706

24-01-2014 Post Efluente 5 R1 2.174310616 1.058189673 0.262133619

24-01-2014 Post Efluente 5 R2 1.655776243 1.285163187 0.265533466

24-01-2014 Post Efluente 5 R3 2.260017640 1.398501038 0.267036394

24-01-2014 Post Efluente 6 R1 2.150501774 1.268847532 0.266783227

24-01-2014 Post Efluente 6 R2 2.018922366 1.222924202 0.267082183

24-01-2014 Post Efluente 6 R3 2.300786462 1.222505715 0.281971858







23-01-2014 Molco Cabañas R1 1.673463311 0.708605875 0.596792581

23-01-2014 Molco Cabañas R2 1.832166354 0.785002415 0.607627366

23-01-2014 Molco Cabañas R3 1.506026705 0.772684532 0.632652400










“CARACTERIZACIÓN DE MATERIA ORGÁNICA DISUELTA …

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