Aplicación GECOTOXIC para predicción de riesgo ambiental: caso estudio sobre mortandad de peces en la bahía interior del lago Titicaca-Puno, Perú

Abstract

El objetivo de este trabajo fue aplicar el programa GECOTOXIC para la predicción de riesgo ambiental sobre la mortandad de peces en la bahía interior del lago Titicaca, Puno-Perú. Para ello, el estudio se efectuó en marzo del 2013, donde la zona de análisis correspondió al área de Chimú. Se realizó, previamente, un muestreo de tipo probabilístico aleatorio, mientras que el método cuantitativo de investigación fue empírico tanto de observación como de medición. Las variables analizadas correspondieron a la identificación de principales fuentes contaminantes, parámetros físico-químicos, variables meteorológicas, así como biometría e histopatología en los peces Orestias agassii “carachi gris”, Orestias luteus “carachi amarillo”, Odontesthes bonariensis “pejerrey” Trichomycterus dispar “mauri”. Con todos estos análisis, posteriormente, fueron introducidos al programa GECOTOXIC, que es de tipo multifuncional sobre datos reales. Cada uno de los menús del programa arrojó un tipo de resultados por efecto de interacción. Finalmente, se indicó que la predicción de riesgo ambiental fue de tipo alto.

The aim of this study was to apply the GECOTOXIC program for predicting environmental risk of fish kills in the inner bay of Lake Titicaca, Puno-Peru. To do the study was conducted in March 2013, where the test area corresponded to the area of Chimu. Random probability sampling type previously made, while the research method was quantitative empirical observation and measurement of both. The variables analyzed were for the identification of major pollution sources, physico-chemical, meteorological variables, as well as biometrics and histopathology in fish Orestias agassii “carachi gray” Orestias luteus “yellow carachi” Odontesthes bonariensis “silverside” disparate Trichomycterus “ mauri “. With all these analyzes subsequently were introduced to GECOTOXIC program, which is multifunctional type on real data. Each of the program’s menus threw a kind of results where the effect of interaction, he finally said predicting environmental risk was tall.