Calidad del agua en la cuenca del río Rímac, sector de San Mateo, afectado por las actividades mineras
Notice bibliographique
Résumé
La tesis de investigacion aborda los efectos que ha presentado la calidad del agua del rio Rimac frente al desarrollo de la actividad minera en el distrito de San Mateo de Huanchor ubicado en la provincia de Huarochiri del departamento de Lima. El area de estudio es una zona donde la actividad minera polimetalica se ha desarrollado desde muchas decadas atras aproximadamente desde los anos 30, epoca en la cual no se tenian las actuales exigencias de la normativa ambiental legal y por tal motivo tenemos actualmente catalogados en la zona 21 pasivos ambientales mineros entre bocaminas, relaveras e infraestructuras asentados a orillas de las aguas del Rimac y de sus tributarios principales como son el rio Blanco y el rio Aruri, los cuales actualmente son fuentes aportantes de lixiviados a las aguas del rio Rimac, debido a que no estan siendo manejados ni por la empresa privada ni por el Estado. La investigacion en la calidad del agua ha sido desarrollada en un tiempo de diez anos, tomando como patrones de analisis a los iones metalicos; los cuales han tenido un analisis comparativo con las normativas legales ambientales tanto nacionales como internaciones tales como los Estandares de la Organizacion Mundial de la Salud, los Estandares de Canada para Agua de Irrigacion, la Ley General de Aguas y los Estandares Nacionales de Calidad del Agua (ECAS) para la Categoria III aprobados mediante Decreto Supremo N.° 002-2008-MINAM, siendo estos ultimos el referente legal ambiental decisivo para el analisis de la calidad del agua del ano 2008, ya que constituyen los valores optimos que aseguran la calidad de los recursos hidricos superficiales del pais. Del analisis se obtuvo que el cadmio, plomo, manganeso, arsenico y fierro eran los elementos que tenian que recibir un tratamiento correctivo, ya que sus concentraciones en las aguas del Rimac eran mayores a lo establecido en los estandares de calidad de agua. Luego de obtener estos resultados se selecciono la fuente aportante a tratar y se eligio como caso de estudio el efluente final de Compania Minera San Juan S.A, por ser la empresa minera con mayor trayectoria historica en la zona y la que tiene mayor capacidad de produccion en el distrito de San Mateo; asimismo, porque se observo que habia un mayor incremento en las concentraciones de los iones metalicos en las aguas del Rimac luego de recibir el vertimiento final de la mencionada empresa, en comparacion con otros puntos de muestreo que presentaban concentraciones menores; para lo cual se presento una propuesta tecnica economica basada en la aplicacion de la tecnologia HDS – Lodos de Alta Densidad para el tratamiento del efluente final de Compania Minera San Juan por ser la mejor tecnologia usada en todo el mundo para el tratamiento de efluentes mineros con contenido de plomo, cadmio, arsenico, manganeso y fierro, y porque presenta un nivel de eficiencia que permite obtener efluentes con las minimas concentraciones de metales permitiendo que su descarga al cuerpo receptor no ocasione ningun efecto adverso en los componentes del ecosistema, permitiendo asi cumplir con los estandares fijados por las actuales exigencias de la normativa ambiental. Con lo cual se tuvo como objetivo reducir las concentraciones de los elementos metalicos en las aguas del rio Rimac del distrito de San Mateo y mejorar el actual sistema de tratamiento de efluentes mineros de Compania Minera San Juan, poniendo en practica una tecnologia que ofrece los mas altos estandares de calidad ambiental; beneficiando asi el equilibrio ecologico y la calidad de las aguas del rio Rimac.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».