The Valsequillo reservoir is a Ramsar wetland due to its importance as a point of convergence of migratory waterfowl. It is located in Central Mexico and is currently endangered by the constant spill of municipal and industrial discharges from Puebla city. On this context, we evaluated thirteen potential toxic metals (PTMs) in water, Water hyacinth (E. crassipes) plants and sediments at this site. A combined number of 31 samples were collected from the study area. The degree/extent of metal contamination in sediments was assessed through different geochemical indexes, namely: Geoaccumulation index (Igeo), Enrichment Factor (EF) and Potential Ecological Risk Index (PERI). The ability of Water hyacinth plants residues as a phytodepurator in the Ramsar site was tested in terms of the bioaccumulation factor (BF) and the translocation factor (TF). The results concerning sediments showed that Pb, Cu and Hg pose a threat to the aquatic environment since Igeo and EF indicate sediments ranging from moderately contaminated to contaminated. Moreover, PERI pointed out Hg as the main contributor to the ecological risk in sediments, especially in the part of the reservoir covered by E. crassipes. Water hyacinth plants displayed good capacity to absorb PTMs from the water, since the content of Co, Zn, As, Ni, Cu, Pb, Ti, Cr, Ba, Mo and V in the total plant was (all values in mg/kg of dry weight) 21 ± 9, 408 ± 300, 12 ± 6, 93 ± 21, 93 ± 69, 53 ± 29, 1067 ± 643, 78 ± 55, 362 ± 39, 14 ± 0.6 and 96 ± 35, respectively. Metal content in sediments resembles to that of E. crassipes; especially in the roots, suggesting a constant deposition of plants at the bottom of the reservoir, which contributes to the eutrophication of the water. The present work encourages the need for a sustainable management of Water hyacinth plants in the Ramsar site, since they represent a plague and a natural phyto-depurator at the same time.
Background The importance of water to life is unquestionable. Most of the fresh water we use for daily activities comes from the aquifers, which in many cases due to misuse are overexploited and at risk. This article studies the aquifer that appeared in Laguna de Santiaguillo basin; it should be noted that the most important economic activity in the basin is agriculture. Methods By analyzing vector and demographic information, using GIS and with some field trips, the impact and risk on the level of disposition in every micro-basin that forms the basin were determined. Results The different modeling scenarios demonstrate that the basin and sub-basins that conform Santiaguillo are overexploited. Discussion The volumes concessioned are of such magnitude that they generate a condition of vulnerability to the activities of the basin and sustain the overexploitation conditions of the aquifer.
El agua dulce es un recurso fundamental para procesos ambientales y sociales, indispensable para el surgimiento y desarrollo de la vida, por lo que mapear y monitorear las aguas superficiales tiene gran importancia para comprender los procesos hidrológicos y gestionar los recursos hídricos. El presente estudio se realizó en la cadena montañosa más grande de México, la Sierra Madre Occidental (SMO), localizada entre los estados de Chihuahua, Sonora, Sinaloa, Durango, Nayarit, Zacatecas y Jalisco. La SMO tiene un área de 251 648 km2 y cuenta con elevaciones desde 300 m hasta 3 347 m. Debido a su magnitud, orografía y posición geográfica, alberga una gran variedad de ecosistemas, lo que, a su vez, promueve una gran diversidad de especies y constituye la principal fuente de agua para el norte del país. Los objetivos de esta investigación fueron: 1) la detección de cuerpos de agua en la SMO utilizando imágenes de satélite Sentinel-2 de alta resolución espacial, y 2) la realización de un inventario de los cuerpos de agua en los diferentes tipos de vegetación presentes en tal sierra. En esta investigación se utilizaron 120 imágenes del satélite Sentinel-2, que se caracteriza por tener un sensor multiespectral con una resolución espacial de 10 m. A cada una de las imágenes satelitales se le realizó una corrección atmosférica mediante el método de sustracción de cuerpos oscuros. Para la detección y delimitación de cuerpos de agua se aplicó el Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI, por sus siglas en inglés). Previo al proceso de validación, se realizó una tabulación cruzada entre los cuerpos de agua que se detectaron contra los polígonos de tipos de vegetación que se clasificaron de la siguiente manera: clase bosque, que incluye tipos de vegetación de pino, encino, pino-encino, encino-pino y bosque mesófilo; clase selva, que incluye selva baja y mediana caducifolia; clase bosque con vegetación secundaria herbácea y arbustiva; clase matorral; clase pastizal y clase chaparral. Estos polígonos se obtuvieron de la Serie VI del vectorial de uso de suelo y vegetación del Inegi, escala 1:250 000. Mediante un geoprocesamiento en el programa ArcGIS 10.7 se obtuvo el número de cuerpos de agua (y su superficie) detectados en cada clase de vegetación. La validación en la estimación de superficies de los cuerpos de agua se realizó con la estimación del índice de Kappa y matrices de confusión y errores, de las cuales se calcularon las superficies de cuerpos de agua y sus intervalos de confianza para cada clase de vegetación. Se detectaron 26 394 cuerpos de agua; el tipo de vegetación con más cuerpos de agua encontrados fue el correspondiente a bosques, con 46.86%, seguido por pastizales, con 21.47%. Los cuerpos de agua detectados tuvieron una superficie de entre 43 m2 y 64 km2. Los valores de los píxeles a partir del NDWI encontrados en los cuerpos de agua oscilaron entre 0.1 a 0.8, con una mediana cercana a 0.3, y los cuartiles, entre 0.2 y 0.4. En cuanto a la precisión de la detección de cuerpos de agua en los diferentes tipos de vegetación, los valores de Kappa indicaron acuerdos buenos y excelentes; los tipos de vegetación de bosque de pino-encino y mesófilo tuvieron el menor valor: K = 0.62, lo que se relacionó con sombras que se confundieron con cuerpos de agua (251 sombras). Los valores más altos de Kappa se obtuvieron en los pastizales, con K = 0.91, en donde se detectaron muy pocas sombras que se confundían con cuerpos de agua (13 sombras). La precisión global fue de 0.738, y en la matriz de error se encontró que la clase que presentó mayores errores de comisión fue el pastizal, con un valor de exactitud de usuario de 0.227. Otra clase que tuvo mayor omisión fue el matorral, con un valor de exactitud del productor de 0.351. La detección de los cuerpos de agua contribuye sustancialmente a los 800 cuerpos de agua reportados previamente para la SMO en la Serie VI del uso del suelo y vegetación en 2016.
This article presents the results of the research project, which objectives were to generate and implement an environmental governance strategy that directs actions for the sustainable use of the water resources of the Santiaguillo's basin. Through the methodology of participatory action research, and based on the theoreticalconceptual framework, key social actors were identified and actions were taken. It is concluded that-through environmental governance, actions are encouraged that lead to the sustainable use of the water resources of the Santiaguillo's basin, such as the intermunicipal order of the basin, and the active participation of civil society, ngos, companies and government.
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