MODELAR CON IDRISI 32, UNA HERRAMIENTA PARA DEFINIR LA RESTAURACIÓN ECOLÓGICA DE RÍOS CONTAMINADOS, CASO RÍO SECO, PARAÍSO, TABASCO

Autores/as

  • Manríque Iván Ferrer Sánchez División Académica de Ciencias Biológicas (DACBiol); Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT)
  • Natalia Ovando Hidalgo División Académica de Ciencias Biológicas (DACBiol); Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT)

DOI:

https://doi.org/10.19136/kuxulkab.a14n26.881

Resumen

El modelo IDRISI permite definir claramente una microcuenca como la del río Seco y su relación con cuerpos lagunares (Las Flores y Mecocán). Se analizaron para el periodo comprendido del año 2000 a 2003 los cambios ocurridos en asentamientos humanos o zonas urbanas, este vector IDRISI muestra cambios notables de crecimiento de la mancha urbana, cubierta vegetal y aparición de pastizales en el 2003 con respecto a lo ocurrido en el 2002. Lo más importante para el estudio es que los cambios detectados ocurren precisamente a los largo de la sección del río Seco ya señalada. Debido a los impactos mencionados, el aporte de sedimentos se convierte en un problema de contaminación por fuentes no puntuales, en la revisión bibliográfica se cuenta con referencias de estudios en otros países que indican cálculos globales de aportes de sedimentos de los ríos a nivel mundial. Wang Ying; Ren Mei-e. 1998, determino que los ríos son los mayores aportadores de material terrígeno a los océanos, incluyendo sólidos y material disuelto

Métricas

Cargando métricas ...

Citas

Arriaga W.S. 2002. Conservación de la Biodiversidad y de la Calidad de las Aguas Fluviales para el Desarrollo Sustentable del Municipio de Paraíso, Tabasco, Caracterización, Problemática y Recomendaciones. Tabasco. Universidad Juárez Autónoma de Tabasco–División Académica de Ciencias Biológicas-Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). H. Ayuntamiento Constitucional de Paraíso, Tabasco, México. 220 p.

Alpert P. 1999. Riparian forest Restauration Along Large River: Initial result from the Sacramento River Project. Restoration Ecology Vol .7, No. 4. Pp 360-368. USA.

Erskine W.D. 2001. Geomorphic evaluation of past river rehabilitation works on the Williams River, New South Wales. N.S.W., Australia. Ecological Management & Restoration, 2(2)

Barnwell, T. 1982. The use of water quality models in management decision making. Jenkins, SHEd. GA, USA. Water Science & Technology, 14(8)

Cheng Q. 2007. Water quality monitoring using remote sensing in support of the EU water framework directive: a case study in the Gulf of Finland. Environmental Monitoring and Assessment. Springer-Verlag ED. Heidelberg, Germany. 124(1-3): 157-166

Craig S. Shuman & R.F. Ambrose. 2003. A Comparison of remote sensing and ground-based methods for monitoring wetland restoration success. USA. Restoration Ecology, 11(3): 325–333

Dimov, L.N. 2002. Implementing GIS to resolve environmental coastal problems in Varna. Environmental Protection Technology for Coastal Areas. III. IWA Publishing. London, UK. Water Science and Technology, 46(8): 161-167

Dobosiewicz, J.F. & Ngoy, K.I. 2005. Assessment of shoreline stabilization using digital orthography global positioning systems and GIS. Department of Geology and Metereology, Kean University. PP 11. NOAA Coastal services center, Charleston, SC, USA.

Dorner, S.M.; Huck, P.M. & Slawson, R.M. 2004. Estimating potential environmental loadings of Cryptosporidium spp. from livestock in the Grand River Watershed, Ontario, Canada. The American Chemical Society. Environmental Science & Technology, (38)12: 3370-3380

Fallding M. 2000. What makes a good natural resource management plan?. Australia. Ecological Management & Restoration, December 2000, 1(3)

Ferrer S.M.I. 2000. Evaluación ambiental de la Laguna Mecoacán, Paraíso, Tabasco. Universidad Juárez Autónoma de Tabasco–División Académica de Ciencias Biológicas–Comisión Interinstitucional para el Medio Ambiente y Desarrollo Social. Villahermosa, Tabasco, México. 180 p.

Jolankai, G. 1983. Modelling of non-point source pollution. Dvelopments in environmental monitoring. 1983. Joergensen S.R. ISBN 0444421556. USA.

Kenedy, M. 1996. The global positioning system and GIS. Ann Arbor Press, INC., Chelsea, MI, USA. ISBN 1575040174.

King S., L, Bobby & D. Keeland. 1999. Evaluation of Reforestation of Lower Mississipi River Alluvial Valley. USA. Restoration Ecology, 7(4): 348-359

McClung, G. 2007. Setting a standar and the investment for integration of GIS in the watershed management process. Coastal Geotools. Fl., USA. 56 p.

Milliman, JD. 2001. River inputs. Encyclopedia of Oceans Science. Vol 4. Pp. 2419-2427. Steele, J.H. ISBN 0122274342. Academic. Press, Hardcourt Science & Technology. London, UK.

Ren, J. & Packman, A.I. 2004. Modeling of Simultaneous Exchange of Colloids and Sorbing Contaminants between Streams an Streambeds. The American Chemical Society. Environmental Science & Technology, 38(12): 2901-2911

Suzuki, N. & Murasawa. 2004. Geo-referenced multimedia environmental fate model (G-CIEMS): model formulation and comparison to the generic model and monitoring approaches. The American Chemical Society. Environmental Science & Technology, 38(12): 5682-5693

University of South Florida, College of Marine Science. 1998. Potential effect of Tampa Bay Water surface projects on salinity and circulation in Tampa Bay, Results of the USF Three-dimensional hydrodynamic model. Tampa Bay Water, Tampa, Fl, USA.

Wang Ying; Ren Mei-e. 1998. Sediment transport and terrigenous fluxes. The Global Coastal Ocean; Processes and Methos. Pp 253-292. The Sea. Vol 10. John Wiley & Sons, INC., New York. USA. ISBN 0471115444.

Descargas

Publicado

2015-05-27

Cómo citar

Ferrer Sánchez, M. I., & Ovando Hidalgo, N. (2015). MODELAR CON IDRISI 32, UNA HERRAMIENTA PARA DEFINIR LA RESTAURACIÓN ECOLÓGICA DE RÍOS CONTAMINADOS, CASO RÍO SECO, PARAÍSO, TABASCO. Kuxulkab’, 14(26). https://doi.org/10.19136/kuxulkab.a14n26.881

Número

Sección

Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a