Calidad del agua para consumo humano en una comunidad rural caso Corral de Piedra, Guanacaste, Costa Rica.
El presente trabajo se desarrolló entre los años 2015 y 2018 en la comunidad de Corral de Piedra de Nicoya, en la provincia de Guanacaste. En esta zona existen dos estaciones: seca y lluviosa; no obstante, los embates del cambio climático han propiciado cambios drásticos en los patrones de precip...
| Autores Principales: | Sánchez-Gutiérrez, Rolando, Benavides Benavides, Cristina, Chaves Villalobos, María, Quirós Vega, José |
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| Formato: | Artículo |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Revista Tecnología en Marcha, Universidad Tecnológica de Costa Rica, Vol. 33 NO. 2 3-16 abril-Junio 2020
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/11056/26501 https://doi.org/10.18845/tm.v33i2.4165 |
| Sumario: |
El presente trabajo se desarrolló entre los años 2015 y 2018 en la comunidad de Corral de
Piedra de Nicoya, en la provincia de Guanacaste. En esta zona existen dos estaciones: seca
y lluviosa; no obstante, los embates del cambio climático han propiciado cambios drásticos
en los patrones de precipitación y fuertes épocas de sequía. En el estudio se evaluó la
calidad del agua para consumo humano que abastece a la comunidad y se determinó que
existe alto cumplimiento con lo establecido en el decreto 38924-S en cuanto a los parámetros
fisicoquímicos y microbiológicos. Según los criterios de calidad del agua de pozos y nacientes
de Mora-Alvarado et ál, los resultados obtenidos para las muestras colectadas en la comunidad
de Corral de Piedra, en la mayoría de los sitios de muestreo, indican condiciones de calidad
excelente. Además, se realizó una caracterización hidrogeoquímica del agua extraída del pozo
mediante el diagrama de Piper, que la identificó como agua de tipo bicarbonatada-cálcica.
La aplicación de la matriz de correlación de Kendall arrojó 25 correlaciones significativas, de
las cuales pH-nitrato y conductividad–bicarbonato fueron las mayores. Por último, se realizó
el análisis de componentes principales, y resultó que 5 componentes principales explican en
forma significativa la varianza de los datos (85,6%). |
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