Descripción del área de estudio

La microcuenca del río Poás está ubicada en la región central del país, específicamente, en la provincia de Alajuela y ubicado en la periferia urbana del Gran Área Metropolitana de Costa Rica. Posee una estructura socioeconómica basada en actividades agroproductivas como ganadería, granjas avícolas, agricultura diversa basada en caña y café, con tendencia a la diversificación con la introducción de cultivos no tradicionales como plantas ornamentales, flores, fresas y hortalizas. Aunado a esto, sectores ligados a actividades turísticas, electricidad, gas y agua, minas/canteras y pesca, forman parte, en menor medida, de la estructura socioeconómica de la zona (^{Quirós-Arias, Alfaro-Chavarría, 2011}).

La microcuenca del río Poás pertenece geográficamente a la cuenca del río Grande de Tárcoles y está delimitada por divisorias de agua que van, desde la laguna del cráter principal del volcán Poás y la laguna del volcán Barva, hasta la confluencia con el río Grande, afluente y subcuenca del río Grande de Tárcoles ^{(Hernando et al., 2004}). Para este estudio se seleccionaron siete sitios de monitoreo, ubicados principalmente en la parte alta de esta microcuenca, considerando para ello la distribución de esos sitios sobre cuatro diferentes componentes de ese sistema fluvial (río Poás, río Poasito, río Prendas y quebrada Tigre) (Figura 1).

Fuente: Laboratorio de Hidrología Ambiental, 2020.

Figura 1 Mapa de distribución del sistema hidrológico correspondiente a la microcuenca del río Poás. 

Identificación y priorización de presiones socioambientales

Se realizó una priorización de presiones socioambientales mediante un proceso de múltiples etapas. De esa manera, se realizaron, primeramente, observaciones directas no participantes y un sondeo exploratorio no paramétrico referente al entorno social y ambiental de la microcuenca, lo que permitió el desarrollo de un registro sobre las características relacionadas con el entorno social y ambiental. Para esto se seleccionaron a conveniencia áreas geográficas localizadas en un radio de 200 metros con respecto a cada una de las zonas significativas para la caracterización de la calidad del agua superficial; es importante resaltar que, para el establecimiento de este radio de conveniencia, se tomaron en consideración los recursos disponibles para la capacidad logística, así como variables sociodemográficas y ambientales de la zona de estudio; un enfoque similar para el análisis de la relación de la calidad del agua con el uso de suelo u otras variables ha sido utilizado por ^{Mena-River et al. (2018}) y ^{Mena-Rivera et al. (2017}). A través de esta delimitación se buscó reconocer, puntualmente, la perspectiva social y la incidencia indirecta y directa en la microcuenca. Se pretendía evitar, así, abordar zonas del cantón de Poás cuya locación, con respecto a esa zona, no fueran representativas para efectos de la investigación. Para esa delimitación se utilizó la herramienta Google Earth, versión 7.3.3.7721. Estas características identificadas y catalogadas como fuentes de información primaria, se traducen en presiones socioambientales, las cuales se clasificaron en términos de prioridad según el nivel de afectación al recurso hídrico. Para esto se aplicó un sistema de ponderación de categorías de aspectos ambientales para su priorización. Se tomó como base la metodología desarrollada por el Sistema de Información Ambiental Territorial de la Amazonia Colombiana ^{(Sistema de Información Ambiental Territorial de la Amazonia Colombiana, 2020}), debido sobre todo a la similitud de condiciones del presente estudio con lo formulado en esta herramienta metodológica (Figura 2 ). Esta identificación se complementó con fuentes de información secundaria, concretamente, referencias bibliográficas relacionadas con cada presión socioambiental identificada.

Determinación de la calidad del agua

Se realizaron cuatro campañas de muestreo para la evaluación de la calidad del agua superficial, esto durante el período entre junio del 2019 a enero del 2020. Dos de estas se ejecutaron en representación de las condiciones de la época seca y las restantes dos en la época lluviosa. Para la recolección, manejo y almacenamiento de las muestras, se procedió a seguir los criterios establecidos en el ^{Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater (APHA; AWWA y WEF, 2012}), así como lo estipulado en el ^{Reglamento para la Evaluación y Clasificación de la Calidad de Cuerpos de Agua Superficiales (2007}).

La selección de los indicadores de calidad del agua analizados se realizó tomando como criterio los parámetros contemplados en el Índice Holandés de Valoración de la Calidad de Agua, el índice de la Fundación Nacional de Saneamiento de los Estados Unidos (Índice FNS) y la complementariedad entre estos, con el propósito de brindarle mayor robustez a la interpretación de los resultados.

Los parámetros fisicoquímicos de temperatura, oxígeno disuelto (OD) y porcentaje de saturación de oxígeno (PSO) se midieron in situ, con una sonda YSI Pro

Nota: Fuente propia de la investigación (2020).

Figura 2 Estructuración por etapas del proceso de priorización de las presiones socioambientales. 

ODO (Ohio, USA). Mientras tanto, para la conductividad-sólidos disueltos totales (SDT) y pH-potencial de oxidación reducción (ORP), se emplearon medidores Hanna HI98311 y HI98121, respectivamente (Limena, Italia). Para el caso de turbidez, se midió mediante la técnica neftelométrica (SM 2130), utilizando un medidor Oakton T100 (Vernon Hils, IL, USA). En lo que se refiere a la demanda bioquímica de oxígeno (DBO 20), se analizó mediante el método de electrodo de membrana (SM 4500-O. G), utilizando una sonda óptica YSI ProOBOD (Ohio, USA). Por su lado, los sólidos totales (ST) se analizaron mediante gravimetría (SM 2540 B) y el análisis de los cationes y aniones (calcio, magnesio, sodio, potasio, fluoruro, cloruro, bromuro, nitrato y sulfato) fue hecho mediante cromatografía de iones (SM 4110), utilizando un cromatógrafo ThermoScientific ICS 5000+EG (Sunnyvale, CA, USA). En lo que respecta al ión amonio, este se analizó mediante espectrofotometría visible, utilizando el método del azul de indofenol (SM 4500-NH3 F). El fósforo se midió como fósforo total (FT), empleando la digestión con persulfato de amonio y el método espectrofotométrico de cloruro de estaño (SM 4500-P. B y D). Se utilizó espectrometría de absorción atómica (Perkin Elmer AAnalyst 800, CT, USA) para analizar todos los metales. Los metales minoritarios (Fe, Cu, Zn y Mn) mediante llama aire-acetileno (SM 3111B) y los metales traza (Ni, Cd, Cr, As y Pb) con vaporización electrotérmica (SM 3113B).

Para el caso de los parámetros microbiológicos, se hicieron diluciones seriadas base diez, desde 10-1 hasta 10-9 a cada muestra, en agua peptonada bufferizada estéril marca Difco a pH 7,2 y luego se utilizó la técnica de fermentación de tubos múltiples con medio Fluorocult®, a concentración sencilla e incubados 48 h a 37 °C (^{Bartram & Ballance, 1996}; ^{Merck, 2005}); la lectura de los tubos positivos para coliformes totales (CF) se realizó enumerando la cantidad de tubos que cambiaron de color por cada nivel de dilución, mientras que para la elucidación de los coliformes fecales se utilizó el reactivo de Ehrlich y la determinación de la carga microbiana se realizó utilizando la tabla de “número más probable” (NMP) para cinco tubos de ^{Woomer (Woomer, 1994}).

Análisis de datos

Se realizó un análisis descriptivo, inferencial y multivariado de los datos, por medio de técnicas estadísticas no paramétricas. El contraste de medias se realizó a través de la prueba de permutación utilizando 10 000 repeticiones por prueba (^{Good, 2009}; ^{Blair et al., 1994}), mientras que para el caso de las variables cuyos valores eran menores a los límites de cuantificación (LC) de cada técnica analítica, se emplearon técnicas de análisis de supervivencia, con el método de regresión en orden estadístico para el cálculo de la estadística descriptiva (^{Helsel, 2012}) y la prueba ^{Peto-Prentice (Peto y Peto, 1972}; ^{Prentice, 1978}; ^{Prentice y Marek, 1979}). Para la inferencia, se empleó la época y sitios de muestreo como variables categóricas de agrupamiento. En relación con los análisis multivariados, se usó el coeficiente de correlación de Spearman Rho y se aplicó la técnica de análisis de componentes principales (ACP). Los análisis estadísticos se realizaron mediante el lenguaje de programación R 3.6.3, ^{R Core Team, (2020}), utilizando paquetes como ggplot2 ^{(Wickham, 2017}), asbio (^Aho,2014), NADA (^{Lee, 2017}) y FactorMineR ^{(Lê, Josse y Husson, 2008}).

Identificación y priorización de presiones socioambientales

La recopilación de información primaria y el complemento de apoyo recopilado a través de fuentes secundarias permitieron la identificación de aspectos y variables específicas de la zona de estudio, algunas de las cuales se muestran en la Figura 3. Esto contribuyó sistemáticamente al establecimiento de las seis presiones socioambientales descritas a continuación (Figura 4), con diversas categorías de aspectos ambientales que se encuentran formuladas con base en los hallazgos identificados.

En la Figura 4 se muestran los resultados obtenidos del sistema de calificación empleado para cada presión y sus categorías constituyentes. De esta manera, las presiones estructuración social desfavorecedora (A) y contaminación por residuos (C), son categorizadas de incidencia muy alta, al presentar valores superiores a 80 puntos; mientras que las restantes presiones socioambientales se catalogan como altas.

Determinación de calidad del agua y aplicación de índices de calidad

En la Tabla 1 se muestran los resultados obtenidos para los principales indicadores de calidad del agua superficial, donde los resultados son comparados con los límites recomendados a nivel nacional y por la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Fuente: Laboratorio de Hidrología Ambiental, 2020.

Figura 3 Distribución espacial de aspectos socioambientales identificados en la zona de estudio. 

Nota: Fuente propia de la investigación (2020).

Figura 4 Distribución de las puntuaciones por categorías de aspectos ambientales para las presiones socioambientales A: Estructuración social desfavorecedora; B: Alteración de lecho y vegetación; C: Contaminación por residuos; D: Desconocimiento y desinterés social con respecto al manejo y a la gestión del recurso hídrico; E: Deficiente infraestructura sanitaria para tratamiento de residuos líquidos; F: Alteración del suelo.  

En relación con los principales parámetros fisicoquímicos (pH, turbidez, conductividad, temperatura, ORP, OD, PSO y ST), los resultados concuerdan con valores normales para un cuerpo de agua dulce (^{Chapman, 1996}). Además, en la mayoría de los parámetros y sitios monitoreados, no existe afectación para cualquier uso dispuesto en el Reglamento para la Evaluación y Clasificación de la Calidad de Cuerpo de Agua Superficiales (2007), con excepción de valores aislados obtenidos para pH, turbidez y sólidos totales, con un valor fuera de los parámetros establecidos y para los cuales se obtuvieron diferencias significativas con respecto a la época (F = 3,43, p<0,05), registrándose mayores magnitudes para la época lluviosa.

De manera similar, los iones mayoritarios (calcio, magnesio, sodio, potasio, bicarbonato, cloruro y sulfato) no mostraron valores que atentan contra la salud o los usos permitidos en el Reglamento para la Evaluación y Clasificación de la Calidad de Cuerpo de Agua Superficiales (2007). Por su parte, no se evidencia variabilidad significativa (p<0,05) por época; aunque sí es posible demostrar variabilidad espacial con una tendencia de aumento en los valores de estos parámetros hacia los sitios que se encuentran situados hacia la parte baja de la microcuenca, es decir, Poás 1, Poás 2, Quebrada Tigre y Prendas.

En contraste con lo anteriormente expuesto, los resultados para la DBO5,20, presentaron concentraciones fuera del rango considerado normal para cuerpos de agua superficial. Para este parámetro, se encontró diferencia estadística significativa entre épocas lluviosa y seca (F = 4,8, p <0,05), aspecto que se considera usual para este parámetro (^{Xu et al., 2019}). Así, el valor más alto según esta categoría se registró para la época lluviosa (10,6 mg/L O2).

El ion NO presentó concentraciones distribuidas en un rango de 0,650 mg/L hasta 19,9 mg/L y un promedio general de 6,21 mg/L, encontrándose las concentraciones promedio más altas en los sitios Prendas (10,9 mg/L), Quebrada Tigre (9,10 mg/L) y Poasito 1 (6,34 mg/L). Para este caso, los datos difieren de las condiciones normales de NO indicadas en el Reglamento para la Evaluación y Clasificación de la Calidad de Cuerpo de Agua Superficiales, las cuales se establecen en < 5 mg/L. En lo que respecta al fósforo total (P-PO 3-), este osciló entre 0,0350 mg/L y 0,880 mg/L, para un valor promedio general de 0,148 mg/L y con las concentraciones promedio más altas en el sitio Prendas (0,256 mg/L) y Quebrada Tigre (0,216 mg/L), excediendo las concentraciones normales para cuerpos de agua superficial (< 0,050 mg/L) (^{Udeigwe,Wang y Zhan, 2007}).

Los valores para coliformes totales y E. coli se encontraron en un ámbito de 1,00x104 a 3,27x107 NMP/100 mL y de 6,80x103 a 3,27x107 NMP/100 mL, respectivamente. Para ambos indicadores, las concentraciones encontradas difieren de los valores normales para cuerpos de agua superficial que sufren poco impacto humano (^{Chapman, 1996}) y a su vez infringen los valores permitidos para uso de abastecimiento, según los valores sugeridos como óptimos a nivel nacional. Estos indicadores no presentaron variación espacial significativa (p>0,05); no obstante, sí se evidencia variación por época (p< 0,05).

En lo que respecta a la aplicación de los índices de calidad, en la Figura 5 se muestra la distribución espacial de los

Nota: Fuente propia de la investigación (2020).

Figura 5 Distribución espacial promedio de la calidad del agua superficial de la parte alta de la microcuenca del río Poás según A: Índice holandés y B: Índice FNS. 

resultados promedio obtenidos por sitio de muestreo para cada índice de calidad de agua aplicado. Esto resulta importante, dado que es posible delimitar una línea base para la calidad del agua superficial, ante la inexistencia de este tipo de información en la parte alta de la microcuenca del río Poás. El índice holandés presentó resultados de contaminación incipiente en la totalidad de los sitios, en tanto para el índice FNS se determinaron calidades medias y buenas.

En ambos casos no se encontró diferencia espacial significativa (p>0,05), sin embargo, sí se observa una tendencia creciente de degradación de la calidad del cuerpo de agua, la cual aumenta hacia los sitios ubicados en las partes más bajas de la cuenca (Poás 1, Prendas, Quebrada Tigre). Por otro lado, los índices presentaron diferencia temporal significativa (p<0,05) y se encontró un nivel de afectación mayor en la calidad del agua durante la época lluviosa. No obstante, es importante hacer evidente que esta diferencia temporal es aplicable únicamente para el periodo de estudio en cuestión y no debe ser extrapolada a periodos similares de años futuros, lo anterior debido a la representatividad temporal que estos resultados representan.

Análisis multivariado

En la Figura 6 se muestra la matriz de correlación obtenida para los parámetros físicos, químicos y microbiológicos evaluados en la parte alta de la microcuenca del río Poás, en la cual se utilizaron 28 muestras y 21 variables. De las 210 posibles correlaciones, 90 fueron significativas (p < 0,05). Un

Nota: Fuente propia de la investigación (2020).

Nota: Las cruces indican que no hay significancia estadística, p > 0,05). 

total de 21 relaciones presentaron correlaciones significativas altas (ρ ≥ 0,70), 40 moderadas (0,50 ≤ ρ < 0,70) y 29 de baja correlación (0,30 ≤ ρ < 0,50) (^{Mukaka, 2012}). De este análisis es posible obtener patrones importantes, ya que los CF presentaron alta correlación con E. coli (ρ = 0,96) y turbidez (ρ = 0,75), así como una moderada correlación con la DBO5, 20 (ρ = 0,52), fosfato (ρ = 0,61), OD (ρ = 0,61) y PSO (ρ = 0,68), además de baja con los ST (ρ = 0,46). Por su parte, la turbidez probó correlación alta negativa con los SDT (ρ = -0,71), además de correlación medianas negativa con iones disueltos como el nitrato, sulfato, sodio, calcio y la conductividad. De forma paralela, se evidencia alta correlación positiva de la turbidez con los CF (ρ = 0,75), E. coli (ρ = 0,80), DBO5, 20 (ρ = 0,77), fosfato (ρ =0,65), oxígeno disuelto (ρ = 0,72) y PSO (ρ = 0,60), así como la correlación positiva baja con los ST (ρ = 0,42).

Para el ACP, se determinó que la variación del conjunto de datos puede explicarse en términos de cinco componentes principales (CP), los cuales contabilizan alrededor del 84,4 % de la varianza total. En la Figura 7a, se observa el valor de auto vector correspondiente y el porcentaje de varianza individual para cada componente principal. En la Figura 7b, se observa que la primera CP contempla el 44,7 % de la totalidad de la varianza y presenta factores de carga alta positiva (< 0,75) con la turbidez, DBO5, 20, fosfato y CF; así como moderada carga positiva (0,50 a 0,75) con el OD, ST y E.coli (^{Liu, Lin y Kuo, 2003}). Además, este componente se asoció con cargas negativas altas, tanto para los principales iones mayoritarios (Na+, Mg2+, Ca2+), como para los parámetros físicos que guardan relación con estos (conductividad, SDT). Esto indica que estos parámetros se encuentran asociados y pueden relacionarse con el aporte de

Nota: Fuente propia de la investigación (2020).

Figura 7 a) Componentes principales derivados del análisis multivariado con el respectivo valor de autovector en las barras y el porcentaje de varianza explicada, b) Sistema de asociación referente las dos primeras CP determinadas en el ACP, con respecto a las campañas de muestreo. 

nutrientes producto de eventos de escorrentía, o fuentes puntuales y difusas de agua residual. La segunda CP contabiliza el 16,5% de la varianza total y presenta una contribución alta positiva por parte del cloruro, así como moderadas positivas con la temperatura, nitrato y potasio. Esto sugiere una relación entre estos parámetros, que puede, a su vez, ligarse, principalmente, a la escorrentía de fertilizantes agrícolas, así como con el desfogue de aguas residuales varias.

Identificación y priorización de presiones socioambientales

La existencia de aspectos de estructura social desfavorecida se convierte en una presión socioambiental importante. En ese sentido, el acceso y el uso inapropiado del agua superficial, identificado a partir de múltiples tomas de agua y asentamientos humanos irregulares de viviendas que incumplen límites de retiros o áreas de protección del río, son aspectos de notoria afectación y que concuerdan con el contexto social de expansión urbana y de creciente demanda del recurso (^{Njuguna et al., 2020}). Además, las limitaciones socioeconómicas, la nula o poca implementación de prácticas ambientalmente sostenibles y la inexistencia de arraigo social o identificación con la microcuenca, por parte de los pobladores, son categorías de afectación que contribuyen sinérgicamente y que atentan de manera directa con el bienestar de los sistemas hídricos (^{Pouladi et al., 2019}).

La alteración al lecho y a la vegetación de la microcuenca figura como una presión socioambiental cuyo efecto se intensifica ante el accionar humano, alterando de manera constante las características organolépticas y la vegetación (^{Fernandes et al., 2020}). Esta presión se encuentra ligada a patrones de degradación y alteración ambiental, a causa de actividades agrícolas y de contaminación inducida por procesos de urbanización. Su consecuencia final es una degradación generalizada del ecosistema y la alteración de los diferentes procesos químicos y ecológicos que tienen lugar en los cuerpos de agua (^{Mendoza, Soto-Cortes, Priego-Hernández y Rivera-Trejo, 2019}).

La contaminación por residuos constituye otra presión identificada en la zona de estudio, a través de la contaminación del lecho y de la ribera del río por residuos sólidos y líquidos provenientes de desfogues de aguas residuales domésticas y agrícolas. El resultado neto de estas acciones es la contaminación aguda de los cuerpos de agua dulce, que a su vez son fuente importante de agua para actividades agrícolas y otros usos (^{Hussain et al., 2018}), lo cual puede repercutir en la pérdida de cultivos, riesgos a la salud humana y alteración de paisaje, entre otras consecuencias que atentan contra el uso sostenible del recurso (^{Kamble, 2014}).

El desconocimiento, pero también el desinterés social con respecto al manejo y a la gestión del recurso hídrico, representa una presión cuyo efecto se magnifica ante la ausencia de protocolos e información relacionada con procesos de gestión para la planificación del uso del recurso en la zona. Este fenómeno se evidenció a través del desconocimiento poblacional de aspectos básicos de la gestión del recurso hídrico local, como lo es el proveedor del servicio de agua, fuente abastecedora, cantidad de agua consumida a nivel habitacional y tratamiento final de las aguas residuales. Todo esto es un indicador de la necesidad de fortalecer el acercamiento de los actores locales a los procesos de gestión, dado que se ha reconocido que el abordaje de los flujos ambientales debe responder, en mayor medida, a las relaciones de la sociedad con las cuencas fluviales y las diversas formas de conocer el agua y los ríos (^{Anderson et al., 2019}; ^{Wantzen et al., 2016}).

La deficiente infraestructura sanitaria para tratamiento de aguas residuales es un denominador común en la zona de estudio, tanto para las aguas negras como grises que se generan en los hogares. La evidencia apunta a un generalizado estado de abandono de estos sistemas y nulo desarrollo de soluciones para el saneamiento por parte de autoridades locales. Esto es una situación que puede llegar a frustrar el desarrollo sostenible, inclusivo y en armonía con el medio ambiente, sobre todo debido a la degradación ambiental generada en los sistemas hídricos, lo cual hace imperativo el abordaje de soluciones efectivas para esta problemática con una visión participativa (^{Sinharoy, Pittluck y Clasen; 2019}).

Por otro lado, la alteración en los patrones de uso de suelo se ve reflejada en la calidad de los ecosistemas hídricos a través del intercambio de contaminantes que modifican el ecosistema hídrico (^{Gu et al., 2019}; ^{Kändler et al., 2017}), lo cual se evidenció en la zona, sobre todo debido a prácticas agrícolas inadecuadas y suelo desnudo. Esta presión demanda un importante esfuerzo de protección que, en conjunción con otras acciones, podrían significar un aspecto positivo en la mejora de ese entorno.

Con base en lo anterior, es importante establecer medidas y protocolos de acción para enfrentar la problemática ligada a estas presiones, dado que la evidencia demuestra abruptos y especiales patrones de afectación, que pueden evolucionar de manera significativa en el tiempo, esto con particular notoriedad aguas abajo de la zona de estudio.

Determinación de calidad del agua y aplicación de índices de calidad

Los hallazgos encontrados particularmente para el pH, turbidez y ST se encuentran relacionados con el aumento en los patrones de precipitación característicos de la época lluviosa, los cuales pueden favorecer los procesos de escorrentía y, por lo tanto, el aumento de estos parámetros (^{Ziegler et al., 2014}), especialmente en áreas con patrones de uso de suelo erosionado (^{Hui et al., 2011}), aspecto que concuerda con la presión socioambiental de alteración del suelo identificada en la zona de estudio.

Por otro lado, la variabilidad espacial de los iones mayoritarios es una situación que puede ser producto del proceso de disolución de sales, o bien su segregación acumulativa de múltiples fuentes difusas y/o puntuales que fluyen durante el escurrimiento natural del agua (^{Seiyaboh et al. 2016}), lo cual justifica las magnitudes mayores de estos parámetros aguas abajo y en concreto para los sitios Poás 1, Poás 2, Quebrada Tigre y Prendas, los cuales presentan una alta incidencia de la totalidad de presiones socioambientales, en especial, la prevalencia del desarrollo agropecuario y el vertido puntual de aguas tratadas y no tratadas al río.

Lo evidenciado para la DBO5,20, representa indicios de contaminación por materia orgánica biodegradable (^{Flanagan, 2001}). En este sentido, se sugiere que la descarga de aguas residuales domésticas y de actividades ganaderas pueden constituir las principales fuentes de carga orgánica (^{Malaj et al., 2014}; ^{Meybeck, 2003}). El registro de mayores magnitudes de este parámetro para la época lluviosa difiere de lo indicado por otros autores, quienes apuntan valores mayores de este parámetro durante la época seca, debido a la disminución del efecto de dilución de la materia orgánica (^{Mena-Rivera et al., 2017}). Esto sugiere otro escenario para la zona de estudio, el cual puede ligarse al posible aumento en el arrastre y acumulación de carga orgánica que se puede presentar durante la época lluviosa y que puede provenir de las zonas con ocupación urbana con deficientes sistemas de tratamiento de residuos líquidos y en las zonas agrícolas, debido a la carga aportada por los suelos con patrones importantes de alteración y al uso intensivo de fertilizantes (^{Adegbite et al., 2018}; ^{Asmat et al., 2018}), ambas características identificadas como presiones socioambientales propias de la zona.

Para el caso de NO3y P-PO 3-, los resultados obtenidos también son congruentes con la evidencia de contaminación orgánica obtenida a través de la DBO5,20, dado que lo evidenciado con estos parámetros sugiere alta probabilidad de contaminación del agua superficial producto de las presiones socioambientales identificadas y ligadas con residuos líquidos y sólidos, tanto provenientes de viviendas como de actividades agropecuarias que se presentan en los diferentes sitios; así como debido a los problemas locales de infraestructura sanitaria para la gestión de aguas residuales y por la recurrente alteración del suelo por actividades agrícolas desarrolladas en la zona. La afectación más marcada para el sitio Prendas puede asociarse al hecho de que este punto se encuentra rodeado en su totalidad de actividades agropecuarias, predominando las agrícolas, lo cual podría ligarse a un uso más recurrente de fertilizantes (^{Bouwman et al., 2009}; ^{Hu et al., 2019}; ^{Van Drecht et al., 2009}).

En relación con los parámetros microbiológicos analizados, es posible indicar que la contaminación en la zona de estudio puede estar asociada a la disposición de aguas servidas, tanto de fuentes puntuales como difusas (^{Converse, Piehler y Noble, 2011}). La variación por época de estos parámetros sugiere que el efecto contaminante, debido a carga orgánica, corresponde a una presión socioambiental generalizada en la zona de estudio, lo cual se agrava en la época lluviosa, donde son encontradas las concentraciones más altas para estos indicadores. Lo anterior es congruente con los resultados obtenidos para otros indicadores de contaminación por materia orgánica.

De esta manera, la totalidad de presiones socioambientales identificadas en la zona de estudio pueden relacionarse con la problemática ligada a la contaminación del agua superficial. En este sentido, la estructuración social desfavorecedora a través de la accesibilidad humana que se tiene al río desde múltiples puntos; así como la alteración sistemática del lecho del río y vegetación producto de vertidos residuales; aunado a los patrones de contaminación degradantes por residuos líquidos residuales tanto agropecuarios como habitacionales de la localidad; que en conjunto con alteraciones al suelo circundante, la infraestructura sanitaria poco eficiente para tratamiento de desechos líquidos y el desinterés social con respecto a la gestión del agua que gobierna en la zona de estudio, son condicionantes que alteran sistemáticamente la calidad del agua superficial. Esto se encuentra en línea con la realidad de Costa Rica y sus ríos, para los cuales se ha determinado que son las presiones generadas por residuos sólidos, aguas residuales y el modo y estructura de gobernanza del recurso hídrico superficial, las variables que realmente explican y permiten comprender su panorama y estado actual (Dirección de Agua, 2020).

Lo anterior queda evidenciado a partir de la aplicación de los índices de calidad, cuyos resultados permiten argumentar que los patrones de contaminación que prevalecen en la zona generan un efecto similar en la calidad del agua superficial; sin embargo, estos pueden manifestarse afectados en cuanto a variabilidad según la época, aspecto que concuerda con la tendencia general y global de un cuerpo de agua superficial, los cuales son considerados altamente heterogéneos, en términos de calidad de agua, al estudiarse en diferentes épocas (^{Jovanelly et al., 2020}; ^{Qadir, Malik y Husain, 2008}; ^{Wu et al., 2018}). Particularmente, la mayor afectación de la calidad del agua durante la época lluviosa puede asociarse a la mayor escorrentía de contaminantes al cuerpo de agua que puede materializarse, así como a la alteración de los parámetros de calidad a razón del aumento del volumen de agua en el río (^{Ayandiran et al., 2018}; ^{Phiri et al., 2005}; ^{Waziri & Akinniyi, 2012}). Es importante destacar que la variabilidad temporal acá discutida es aplicable para el periodo de estudio en cuestión, no obstante, para poder establecer una tendencia significativa y robusta sobre el comportamiento de la calidad del agua y la variabilidad temporal, es necesario la implementación de una red de monitoreo de largo plazo que brinden mayor cantidad de resultados temporales que podrían ser similares a los obtenidos en este estudio (^{Mena-Rivera et al., 2017}).

Análisis multivariado

El análisis de correlación efectuado revela que los patrones de correlación positivos encontrados para los CF con el E. coli, turbidez, DBO5, 20, fosfato, OD, PSO y ST pueden asociarse con la posible suspensión de sedimento localizado en el lecho del río, así como a las entradas al cuerpo de agua, tanto de escorrentía urbana como agrícola, a través de descargas de sistemas de tanque séptico y alcantarillado (^{Irvine, Somogye y Pettibone, 2002}), factores que condicionan de forma similar a esos parámetros en el cuerpo de agua y que justifican dichas correlaciones. De igual manera, las correlaciones negativas obtenidas para la turbidez con los SDT y los iones disueltos como el nitrato, sulfato, sodio, calcio y la conductividad pueden explicarse por el hecho de que una mayor concentración de electrolitos puede disminuir la turbidez por un efecto de floculación, que genera mayor agregación de partículas (^{Hur y Jung, 2009}; ^{Udeigwe, Wang y Zhang, 2007}). Esto, además, se evidencia a través de las correlaciones positivas correspondientes a la turbidez con los CF, E. coli, DBO5, 20, fosfato, oxígeno disuelto, y ST; parámetros que propician el aumento sistemático de la turbidez en un cuerpo de agua.

Por otro lado, a partir del ACP es posible relacionar las dos primeras CP con las épocas en las que fueron colectadas las muestras. Esto revela que los sitios monitoreados en época lluviosa presentan un comportamiento paralelo a los parámetros que aportan mayor carga positiva en la primer CP (turbidez, DBO5, 20, fosfato, CF, OD, ST y E. coli). Este hallazgo puede relacionarse con los aumentos en el ingreso de flujos de escorrentía que pueden contener cargas orgánicas importantes, pero que a su vez generan altas tasas de oxigenación debido a los caudales elevados (^{Yu, Xu, Wu, Zuo, 2016}). Ello demuestra que la escorrentía figura como un factor controlador del ingreso de materia fecal y derivados de efluentes de aguas residuales. Por su parte, los sitios monitoreados en época seca guardan mayor relación con los parámetros de carga alta negativa en el primer CP (calcio, bicarbonato, conductividad, SDT, sodio, magnesio). Esto alude al hecho de que para este período existe una tendencia a que el agua se encuentre con mayor cantidad de iones disueltos, al no existir efectos de dilución por aporte de lluvias.

En referencia a lo anterior, la evidencia científica demuestra que existe una asociación estadística directa y positiva de la agricultura y suelo urbano, con la afectación generada por variables fisicoquímicas y los nutrientes en la calidad de los cuerpos de agua superficial, tanto en la época seca como lluviosa (^{Yu, Xu, Wu, Zuo, 2016}).

Financiamiento

Consejo Nacional de Rectores, SIA0025-19.

Agradecimiento

Se agradece al M. Sc Luis Quesada Hernández del Laboratorio de Hidrología Ambiental por la colaboración de los insumos para el análisis geoespacial y al Bach. José Ugalde Herrera por la colaboración brindada en campo.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener algún conflicto de interés.

Declaración de la contribución de los autores

Todos los autores afirmamos que se leyó y aprobó la versión final de este artículo.

El porcentaje total de contribución para la conceptualización, preparación y corrección de este artículo fue el siguiente: 35% K.A-V; 25 % R.S-G; 15% J.C-M; 15% R-M-L; 10% J.R-R.

Declaración de disponibilidad de los datos

Los datos que respaldan los resultados de este estudio serán puestos a disposición por el autor correspondiente (R.S-G), previa solicitud razonable.