使用混合方法评估欧克罗斯河的环境健康

María Chaves-Villalobos, Jose Quirós-Vega, Stephanie Cordero-Cordero, Jenny Villalobos-Sequeira, Deivis Anchía-Leitón, Alonso Loría-Barquero, Daniela Luna-Salas, Ana Fung-Méndez, Mónica Paniagua-Pantoja
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Para conocerla, se utilizó una metodología mixta, el primer método fue la caracterización de la calidad del agua mediante parámetros fisicoquímicos y microbiológicos, posteriormente, la determinación del índice holandés, obteniendo un total de 16 muestras clase 5 “contaminación muy severa” y 4 muestras clase 4 “contaminación severa”, del 2019 al 2021. En la segunda etapa se aplicó una encuesta de percepción entre un sector específico de la población de Barrio Luján, alcanzando información de 80 viviendas, donde 54 personas indicaron haber tenido afectación por la contaminación del río; asimismo, la mayoría calificó el nivel de contaminación en 8, donde 10 era el valor con mayor nivel de contaminación. Finalmente se utilizó el método POSH, el cual permitió identificar algunas de las principales fuentes puntuales de contaminación en las cercanías del río, determinando 27,1 % de contaminación elevada, 22,3 % de contaminación moderada y 50,6 % de contaminación reducida; este último le corresponde a la parte norte de la microcuenca en los barrios de San Pedro, Los Yoses y Francisco Peralta.","PeriodicalId":22225,"journal":{"name":"Tecnología en Marcha","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Evaluación de la salud ambiental del río Ocloro, utilizando una metodología mixta\",\"authors\":\"María Chaves-Villalobos, Jose Quirós-Vega, Stephanie Cordero-Cordero, Jenny Villalobos-Sequeira, Deivis Anchía-Leitón, Alonso Loría-Barquero, Daniela Luna-Salas, Ana Fung-Méndez, Mónica Paniagua-Pantoja\",\"doi\":\"10.18845/tm.v36i4.6392\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"La sostenibilidad de las zonas urbanas hoy en día enfrenta grandes desafíos, debido a los altos niveles de contaminación causados por la densidad poblacional. 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摘要

由于人口密度造成的高污染水平,城市地区的可持续性面临着巨大的挑战。因此,由于不同人类活动产生的固体和液体废物管理不当,水资源的可用性日益受到损害。奥克罗斯河就是一个明显的例子,其环境健康状况的恶化就是证据。见到你,将使用一种混合方法,第一种方法是通过水质参数定性、理化和微生物,随后指数确定荷兰,获得总共16类样品5”非常严重的污染和样本4第四类“严重污染”,2019至2021。在第二阶段,对Barrio lujan人口的特定部分进行了感知调查,收集了80个家庭的信息,其中54人表示受到河流污染的影响;此外,大多数人认为污染水平为8,其中10为污染水平最高的值。最后,采用POSH方法确定了河流附近的一些主要污染源,高污染为27.1%,中等污染为22.3%,低污染为50.6%;后者对应于圣佩德罗、洛斯约斯和弗朗西斯科佩拉尔塔社区的微盆地北部。
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La sostenibilidad de las zonas urbanas hoy en día enfrenta grandes desafíos, debido a los altos niveles de contaminación causados por la densidad poblacional. Por consiguiente, la disponibilidad del recurso hídrico se ve cada vez más comprometido, producto a la inapropiada gestión de residuos sólidos y líquidos, generados por diferentes actividades humanas. El río Ocloro es un claro ejemplo de esta problemática, el deterioro de su salud ambiental es una evidencia de ello. Para conocerla, se utilizó una metodología mixta, el primer método fue la caracterización de la calidad del agua mediante parámetros fisicoquímicos y microbiológicos, posteriormente, la determinación del índice holandés, obteniendo un total de 16 muestras clase 5 “contaminación muy severa” y 4 muestras clase 4 “contaminación severa”, del 2019 al 2021. En la segunda etapa se aplicó una encuesta de percepción entre un sector específico de la población de Barrio Luján, alcanzando información de 80 viviendas, donde 54 personas indicaron haber tenido afectación por la contaminación del río; asimismo, la mayoría calificó el nivel de contaminación en 8, donde 10 era el valor con mayor nivel de contaminación. Finalmente se utilizó el método POSH, el cual permitió identificar algunas de las principales fuentes puntuales de contaminación en las cercanías del río, determinando 27,1 % de contaminación elevada, 22,3 % de contaminación moderada y 50,6 % de contaminación reducida; este último le corresponde a la parte norte de la microcuenca en los barrios de San Pedro, Los Yoses y Francisco Peralta.
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