El doctor Alejandro García Reiriz, investigador del CONICET en el Instituto de Química Rosario (IQUIR﷓CONICET/UNR) y docente del Area de Química Analítica General de la Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas de la UNR, estudió el nivel de contaminación por materia orgánica en el arroyo Ludueña a través de métodos quimiométricos. Puntualmente, analizó la cantidad relativa y origen de los ácidos húmicos contenidos en el arroyo. Según el investigador, estos ácidos "son la parte de la materia orgánica que queda luego del proceso de degradación y que no pasa a transformarse en agua y dióxido de carbono". La parte más afectada es la del Canal Ibarlucea, uno de sus afluentes. "El Ludueña está muy lejos de autodepurarse", afirmó García Reiriz, cuyos trabajos realizados en quimiometría muestran la variedad de aplicaciones que puede tener la técnica (ver aparte).

El investigador, que trabaja bajo la dirección del doctor Alejandro Olivieri, utilizó técnicas que le permitieron determinar la cantidad relativa de materia orgánica disuelta en las muestras de agua y clasificar si ésta era de origen antropogénico -﷓generada por el hombre-﷓ o propia de los sedimentos que arrastra el arroyo o caen en él. Además, midió la temperatura, conductividad y el nivel de acidez o alcalinidad del agua (pH). A través de su análisis, cuyos resultados se publicaron en la revista Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, García Reiriz detectó que la parte del arroyo más afectada por la contaminación es el Canal Ibarlucea -﷓uno de sus afluentes-﷓ y concluyó que "el Ludueña está muy lejos de poder autodepurarse".

El investigador explicó que todo río o arroyo tiene una capacidad autodepuradora, al circular el agua se oxigena y los microorganismos descomponen la materia orgánica haciendo que el agua se limpie. Sin embargo, la cantidad de materia orgánica de origen antropogénico que contiene el Ludueña excede su capacidad de purificarse.

"Afortunadamente, el Paraná tiene una capacidad autodepuradora muy grande y todavía está lejos de saturarse, entonces cuando las aguas del arroyo desembocan en el río, éste logra absorber y `amortiguar` la contaminación", señaló el investigador.

García Reiriz también detectó una zona de alta salinidad en el Ludueña que se ubica en el área previa a la represa retardadora construida a la altura de Funes. "Como era una zona muy inundable, luego de cada crecida, cuando el agua bajaba, quedaban depósitos de sales que se fueron acumulando. Esto determina que la conductibilidad del agua en el lugar sea muy alta ya que esta propiedad está dada por la cantidad de sales totales disueltas", dijo el especialista.

Para llevar adelante su estudio, García Reiriz tomó muestras en diferentes puntos del arroyo y sus afluentes -﷓Canal Ibarlucea y Canal Salvat-﷓ cada cuarenta y cinco días aproximadamente durante un año. "Para hacer un estudio ambiental es necesario, al menos, hacer un año de muestreo y tener en cuenta las precipitaciones ya que afectan la medición. Por eso es conveniente esperar quince días luego de una lluvia para recoger muestras para permitir que el arroyo esté estabilizado", indicó el investigador.

"Lo interesante, más allá de estudiar un sistema nuestro como es el Ludueña, fue poder desarrollar métodos de quimiometría usándolo como ejemplo", destacó García Reiriz, para luego afirmar que la dificultad del análisis radicó en diseñar una forma de combinar los datos de diferente tipo y escala. Para cada sitio de muestreo en particular se obtuvo el dato de pH y el de conductividad que son puntuales y después el de fluorescencia -﷓método que se utiliza para analizar los ácidos húmicos-﷓ que es una tabla de datos.

"Lo que se propuso en este trabajo fue hacer un monitoreo ambiental combinando esos datos, que hasta el momento, no se podía hacer porque son de diferentes órdenes y no se pueden procesar directamente por un único algoritmo", señaló García Reiriz.

Por otra parte, el investigador detalló los pasos que siguió para desarrollar el método: "Primero se utilizó un algoritmo (PARAFAC) para simplificar los datos de fluorescencia que se expresan en una tabla de dos dimensiones y luego se juntaron con los otros datos con un escalado especial porque cada variable tiene una escala distinta, por ejemplo, pH va del 0 al 14 y conductividad del 0 a 0,5. Luego se usó otro algoritmo llamado MCR﷓ALS para procesar cómo evoluciona en el tiempo la relación

entre las variables".

*Comunicación Institucional, Centro Científico Tecnológico CONICET Rosario.