Aptitud para el riego agrícola del agua superficial de la subcuenca Mampostón, Mayabeque, Cuba

Introducción

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La calidad del agua para riego está determinada por la cantidad y el tipo de sales que la constituyen, siendo los principales parámetros establecidos para medir la aptitud agrícola de un agua, la relación de adsorción de sodio (SAR) y la conductividad eléctrica (CE), esto se debe a que el riesgo más importante relacionado con el riego está en crear suelos salinos (11. Wilcox Lv. Classification and use of irrigation waters. Circular No.969, Washington, D.C: US Department of Agriculture; 1955. 19 p.).

No obstante, la calidad del agua para riego, si esta proviene de sitios cercanos a fuentes contaminantes, no debe ser determinada solamente teniendo en cuenta los parámetros antes mencionados. Cada vez más a las aguas, tanto superficiales como subterráneas, arriban contaminantes químicos (ya sea orgánicos o inorgánicos), que son puestos a disposición de las plantas y que pueden provocar su acumulación en éstas, con la consecuente magnificación a lo largo de las cadenas tróficas (22. Chang F-J, Tsai Y-H, Chen P-A, Coynel A, Vachaud G. Modeling water quality in an urban river using hydrological factors-Data driven approaches. 2015;151.). El hombre como último eslabón de la mayoría de las cadenas alimentarias se ve involucrado en este ciclo, observándose afectaciones inmunológicas, embriológicas, neurológicas y sistémicas (33. Wu X, Cobbina SJ, Mao G, Xu H, Zhang Z, Yang L. A review of toxicity and mechanisms of individual and mixtures of heavy metals in the environment. Environmental Science and Pollution Research. 2016;23(9):8244-59.). Estas aguas pueden verse afectadas también por contaminantes biológicos que, al igual que los químicos, pueden afectar la cadena trófica, provocando graves enfermedades. Estos contaminantes pueden ser: helmintos, protozoos, bacterias y virus (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.).

En Cuba el monitoreo de la calidad de las aguas superficiales y subterráneas se realiza a partir de la red de calidad de agua (RedCal), perteneciente al Instituto de Recursos Hidráulicos, utilizando como instrumento para la integración de los resultados analíticos el Índice de Calidad de las Aguas Superficiales (ICAsup). Dentro de los indicadores que lo componen están: pH (acidez o basicidad), conductividad eléctrica (CE: contenido de sales solubles), oxígeno disuelto (ODSAT: estado del cuerpo de agua con respecto a su contenido de oxígeno disuelto), demanda química de oxígeno por el método del dicromato (DQO: materia orgánica presente) y coliformes fecales (densidad de bacterias fecales) (55. García-Fernández JM, Gutiérrez-Díaz JB. Un índice para evaluar la calidad de los recursos hídricos superficiales en cuencas hidrográficas (ICAsp 2014). Voluntad Hidráulica. 2015;113.). Otros países poseen su propio índice teniendo en cuenta además el contenido de N-NH₄, N-NO₃ y PO₄ (66. Quiroz Fernández LS, Izquierdo Kulich E, Menéndez Gutiérrez C. Aplicación del índice de calidad de agua en el río Portoviejo, Ecuador. Ingeniería Hidráulica y Ambiental. 2017;38(3):41-51.,77. Rodríguez-Miranda JP, Serna-Mosquera JA, Sánchez-Céspedes JM. Índices de calidad en cuerpos de agua superficiales en la planificación de los recursos hídricos. Revista Logos, Ciencia & Tecnología. 2016;8(1):159-67.).

Desde el punto de vista regulatorio, Cuba cuenta con normas para la determinación de la calidad de agua potable (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) y regula los vertimientos a cuerpos de aguas terrestres y el alcantarillado (99. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 27. Vertimiento de Aguas Residuales a las aguas terrestres y al Alcantarillado. Especificaciones. La Habana: ONN; 27, 2012. p. 1- 14.). Sin embargo, la evaluación de contaminantes metálicos inorgánicos no se realiza de forma programada y extendida en el país, sino a nivel de proyectos de investigación que financian los estudios de una determinada área de interés.

La subcuenca Mampostón, objeto del presente estudio, cubre un área de 157,8 km². Se encuentra fuertemente antropizada, pues recibe el vertimiento directo de siete industrias, numerosas granjas agropecuarias, poblados y carreteras. El agua superficial es utilizada desde el punto de vista agrícola para el riego de hortalizas (1 026,63 ha) y en el cultivo del arroz (Oryza sativa L.), con una extensión de 67,60 ha, según datos del Ministerio de la Agricultura (1010. Oficina Nacional de Estadística e Información. Anuario Estadístico de Cuba. La Habana: ONEI. 2020;447.). Existe, además, una gran extensión cultivada con pastos y cultivos forestales que no recibe riego directo (1111. Barranco-Rodríguez G. La problemática ambiental y la ordenación de la cuenca hidrográfica Mayabeque, Cuba. Mapping. 2005;(101):44-51.). Por lo anteriormente expuesto el presente trabajo tuvo como objetivo evaluar la calidad químico-física y microbiológica del agua superficial de la subcuenca Mampostón para su uso en el riego agrícola.

Materiales y métodos

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Descripción del área de estudio

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La subcuenca Mampostón es de origen cársico y su extensión abarca los territorios comprendidos al Norte por la presa Mampostón, al Este por la derivadora Pedroso, al Oeste por las lomas Cueto-Ganuza y al Sur por las lomas de Güines (Figura 1).

Figura 1. Ubicación geográfica de la subcuenca Mampostón y estaciones de muestreo.

Los muestreos se realizaron aguas arriba y aguas abajo de los siete focos contaminantes directos (Tabla 1) reportados por el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos (1111. Barranco-Rodríguez G. La problemática ambiental y la ordenación de la cuenca hidrográfica Mayabeque, Cuba. Mapping. 2005;(101):44-51.), con 100 m de separación entre ellos para un total de 16 estaciones de muestreo: cuatro sobre el afluente Ganuza (G1-G4), cinco en el afluente Mampostón (M1-M5), tres en la derivadora Pedroso (P1-P3), uno en la salida del agua hacia Güines (P4) y tres en la presa Mampostón (PM1-PM3). Los muestreos se realizaron al finalizar las dos épocas del año diferenciadas por el clima en Cuba (época lluvia y época poca lluvia).

Tabla 1. Empresas relacionadas con la carga contaminante del sitio en estudio.

Foco contaminante	Estaciones de muestreo	Coordenadas	Residual	Categoría
Pasteurizadora “Aljibe”	G1-G2	N 22º 55´ 47.59” O 82º 7´ 4.02”	Orgánico: Desechos Lácteos	III
Fábrica de Ron “San José”	G2-G3	N 22º 55´ 48.8” O 82º 6´ 58.06”	Orgánico: vinaza entre otros	V
Fábrica de Pintura "Raúl Cepero Bonilla"	G3-G4	N 22º 55´ 40.77” O 82º 5´ 45.5”	Inorgánico: químicos complejos	I
CEPAM	antes de M1	N 22º 56´ 14.71” O 82º 5´ 26.77”	Orgánicos: desechos del proceso de cría de alevines	III
Fábrica de Aluminio	M1-M2	N 22º 56´ 27.11” O 82º 4´ 39.45”	Inorgánico: desechos sólidos	V
Planta de Asfalto	M2-M3	N 22º 55´ 49.95” O 82º 5´ 0.20”	Inorgánico y orgánico: residuos sólidos y gaseosos	V
Instituto de Ciencia Animal	M4-M5	N 22º 54´ 8.44” O 82º 2´ 19.18”	Orgánico: Albañales y desechos de cría animal	III

Evaluación de parámetros químico-físicos

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En las 16 estaciones de muestreo se tomaron muestras de agua colectadas en recipientes plásticos inertes de cinco litros de capacidad. Las muestras se tomaron manualmente a un metro de la superficie, siempre en la zona media del río. En los embalses se utilizó un bote de remo para la colecta.

La preparación de las muestras para los análisis se realizó en Cuba (laboratorios de química de la Universidad Agraria de La Habana) y en Francia (laboratorios Ecolab, Toulouse), La filtración para las determinaciones de metales pesados (MP) se realizó acorde con la metodología de Casanueva y colaboradores (1212. Casanueva-Marenco MJ, Díaz-de Alba MI, Granado- Castro MD, Galindo-Riaño MD. Metales en ecosistemas acuáticos. Métodos de análisis y especiación química analítica de metales en aguas . Editorial Académica Española; 2018 . 292 p. Available from: https://www.morebooks.de/store/es/book/metales-en-ecosistemas-acu%C3%A1ticos-m%C3%A9todos-de-an%C3%A1lisis-y-especiaci%C3%B3n/isbn/978-620-2-13914-4 ). Las muestras para determinaciones orgánicas (COD y análisis multielemental) se filtraron con un filtro de fibra de vidrio GMA de 70 µm previamente lavado con HCl 1 N.

pH y CE

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Ambos indicadores se midieron en los laboratorios de química de la UNAH, mediante el método potenciométrico utilizando un pHmetro modelo PHSJ-3F con una sensibilidad de 0,001.

Aniones mayoritarios

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Los aniones (Cl^-, NO^3-, SO₄ ^2-, HCO^3-) se determinaron, en los laboratorios de química de la UNAH, utilizando procedimientos volumétricos establecidos por la RedCal en su monitoreo de la calidad del agua (1313. Aguinaga S. Manual de procedimientos analiticos para aguas y efluentes . Dirección Nacional de Medio Ambiente; 1996 . 174 p. Available from: https://www.yumpu.com/es/document/read/14893851/manual-de-procedimientos-analiticos-para-aguas-y-efluentes ).

Composición orgánica de las fases disuelta y particular transportada en suspensión

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Ambos parámetros se determinaron en los laboratorios EcoLab (Toulouse, Francia). La oxidación catalítica se realizó a 680 ^oC en un equipo TOC-5000 Shimadzu. El CO₂ resultante se cuantificó por detección infrarroja y comparación con una curva patrón a 0, 2, 5 y 10 ppm de diftalato de potasio (1414. N’guessan YM, Probst J-L, Bur T, Probst A. Trace elements in stream bed sediments from agricultural catchments (Gascogne region, SW France): where do they come from? Science of the total environment. 2009;407(8):2939-52.). La lectura se realizó en un equipo NA 2100 Protein de ThermoFisher mediante combustión a 1800 ^oC y posterior separación de la mezcla de gases por cromatografía en fase gaseosa. Para la cuantificación se compararon los resultados con una curva patrón de ácido aspártico con 36,09 % de C, 5,30 % de H, 12,52 % de N y 0 % de S.

A partir de los resultados de la fase particular (COP y NOP) se estimó la relación C/N con la finalidad de establecer el origen de la materia orgánica.

DBO₅ y DQO

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Ambos parámetros se determinaron, utilizando procedimientos establecidos por la RedCal en su monitoreo de la calidad del agua (1313. Aguinaga S. Manual de procedimientos analiticos para aguas y efluentes . Dirección Nacional de Medio Ambiente; 1996 . 174 p. Available from: https://www.yumpu.com/es/document/read/14893851/manual-de-procedimientos-analiticos-para-aguas-y-efluentes ). A partir de sus resultados se calculó la relación DBO₅/DQO con vistas a determinar la degradabilidad de la materia orgánica presente (1515. Aznar-Jimenez A. Determinación de los parámetros físico-químicos de calidad de las aguas. Revista Manuel de gestión ambiental. 2000;2(23):12-9.).

Composición de cationes mayoritarios y metales pesados en la fase disuelta

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Ambos procedimientos se llevaron a cabo en los laboratorios EcoLab (Toulouse, Francia). No se realizó ningún tratamiento de concentración, la medición se realizó directamente utilizando un equipo ICPMS. Para la validación de los resultados se utilizó el material de referencia internacionalmente certificado SLRS-5 (1616. NRC-CNRC (National Research Council of Canada. Ottawa. Canada). River water reference material for trace metals . 2009 . Available from: http://www.speciation.net/Database/Materials/National-Research-Council-of-Canada-NRC--CNRC/SLRS5-River-water-reference-material-for-trace-metals-;i1230 ), que es un indicador externo de la calidad de la manipulación. En las determinaciones de ICPMS se dopó cada muestra con una concentración conocida de ¹¹⁵In/¹⁸⁷Re (2,032 µg L^-1) como estándar interno, con el objetivo de corregir cualquier desviación en el análisis, siguiendo las fórmulas:

δ I n / Re = \frac{C (I n) m u e s t r a x}{C (Re) m u e s t r a x} \times 100

C x r e c t i f i c a d a = C m e d i d a \cdot \frac{δ_{In}}{R_{e}}

donde:

δIn/Re: identifica la relación entre la concentración dopada

la lectura del equipo C(In): representa la concentración de In

C(Re): representa la concentración de Re

Cx: rectificada indica el factor de corrección para los metales evaluados

Además, se utilizaron controles de calidad (HNO₃ 0,37N, STD-2B en diluciones 100, 50, 25 y 5 %, EPOND-1 y SLRS-5) cada ocho muestras, para calcular el ruido de fondo del equipo y determinar la pérdida de sensibilidad en el tiempo. En todos los casos esta fue corregida a partir de la corrección del estándar interno.

Determinación de parámetros microbiológicos

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Las determinaciones se realizaron en los laboratorios de microbiología de la UNAH. El conteo de microorganismos se realizó a partir de las muestras de agua tomadas en las estaciones de monitoreo Aljibe (G2), ICA (M5) y Violento (M3), las dos primeras por recibir una carga contaminante orgánica importante (derivados lácteos y desechos animales) y la última por estar ubicada entre ellas, como forma de control del proceso de depuración del propio río.

Para el aislamiento de microorganismos totales se utilizó la técnica de diluciones cuantitativas y siembra en placa Petri (1717. Oblitas Terrones YG. Identificación de coliformes totales, coliformes fecales y Escherichia coli aisladas del agua potable del distrito de Cajamarca. . : Universidad Privada Antonio Guillermo Urrelo; 2016 . 124 p. Available from: http://repositorio.upagu.edu.pe/handle/UPAGU/454 ), con un orden de dilución de hasta 10⁹ para bacterias. El aislamiento se realizó en medio de cultivo Agar Nutriente con incubación por 72 h. La identificación morfofisiológica se realizó según la técnica descrita por Bergey (1818. Bergey DH. Bergey`s Manual of determinative bacteriology. Board and trustees. 7^th Ed. Baltimore; 2010. 1268 p. Available from: https://www.biodiversitylibrary.org/item/41848 ). Para el conteo de microorganismos coliformes fecales se utilizó el método del número más probable NMP (1919. Quevauviller P, Maier EA. Quality assurance and quality control for environmental monitoring. In: Quality assurance in environmental monitoring—sampling and sample pretreatment. VCH Weinheim New York; 1995. p. 1-25.) y la norma cubana que determina la calidad microbiológica del agua (2020. Oficina Nacional de Normalización. Microbiología del agua. Detección y enumeración de coliformes. Técnica del número más probable (NMP) . La Habana; 1095, 2015 . Available from: https://especialidades.sld.cu/higienepidemiologia/?s=NC+1095 ).

Análisis Estadísticos

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Las diferencias espacio-temporales en la composición del pH, CE, elementos mayoritarios y la composición orgánica se determinó a partir de un análisis de varianza multivariado de clasificación doble (ANOVA bifactorial), con el objetivo de conocer si existía variabilidad por la interacción de ambos factores (Estaciones de muestreo y Época de muestreo) o sólo por sus efectos principales (factores por separado). A los parámetros con diferencias significativas se les realizó posteriormente la dócima de Duncan (p<0,05).

El contenido de metales pesados y de coliformes fecales se comparó con la norma cubana para agua potable (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) y con la norma de la OMS para agua de riego (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.).

Resultados y discusión

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El análisis de varianza bifactorial para la determinación de las diferencias espacio-temporales en la composición del agua superficial de la subcuenca Mampostón mostró que, para el caso de la interacción entre los factores propuestos (Estaciones de muestreo y Época de muestreo), no existen diferencias estadísticamente significativas en ninguno de los parámetros analizados (Tabla 2), por lo que se valoraron los efectos principales por separado.

Tabla 2. Análisis multivariado de clasificación doble para el caso de la interacción de los factores evaluados.

Factores	Parámetros		Suma de cuadrados tipo II	Media cuadrática	F	p
Efectos de la interacción entre estaciones de muestreo y época de muestreo		pH	2,10	0,14	0,303	0,992 ns
		CE	359871,93	23991,46	0,648	0,813 ns
	Materia Orgánica	COD	232,29	15,48	0,847	0,623 ns
		COP	25367,33	1691,15	0,662	0,800 ns
		NOP	465,79	31,05	1,069	0,420 ns
		DQO	116823,25	7788,21	0,586	0,864 ns
		DBO₅	142312,85	9487,52	1,845	0,072 ns
	Aniones mayoritarios	HCO₃	37123,23	2141,54	1,010	0,761 ns
		SO₄ ^2-	613,93	40,92	0,599	0,853 ns
		Cl^-	3160,00	210,66	1,719	0,097 ns
		NO₃	27,10	1,80	0,783	0,686 ns
	Cationes mayoritarios	Na⁺	277,37	18,49	0,538	0,898 ns
		K⁺	275,94	18,39	1,271	0,275 ns
		Mg²⁺	66,61	4,44	0,652	0,809 ns
		Ca²⁺	5190,22	346,01	0,916	0,556 ns
	Metales pesados	Cr total	1497,88	99,85	0,872	0,599 ns
		Cu²⁺	1191,08	79,40	0,897	0,574 ns
		Zn²⁺	466301,98	31086,79	0,950	0,524 ns
		As total	0,96	0,06	0,702	0,763 ns
		Pb²⁺	51003,2	3400,21	0,923	0,550 ns

F-F de Fisher; p-probabilidad; ns-no existen diferencias estadísticamente significativas

Diferencias espaciales en la composición físico-química de las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón

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pH y CE

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El pH de las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón presentó poca variabilidad espacial (Tabla 3), lo que está en consonancia con el poderoso efecto tampón que producen los iones HCO^3- y Ca²⁺ al ser disueltos (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.). La media general fue de 7,26, pero sin diferencias significativas entre las estaciones de monitoreo para p>0,05.

Las determinaciones de CE fueron superiores a los 318 µS cm^-3, lo que indicó que no existen problemas de permeabilidad del agua en el suelo de acuerdo a lo señalado anteriormente (2222. Hernández-Baranda Y, Rodríguez-Hernández P, Peña-Icart M, González-Hernández P, Nicolás- López S, Tomás F. Caracterización química y agronómica de las aguas residuales del yacimiento Castellano, Pinar del Río. Cultivos Tropicales. 2018;39(3):11-7.).

Tabla 3. Determinación de las diferencias espaciales para los parámetros pH y CE.

Parámetro	Hidrosistema	N	ẋ	DE (ẋ)	F	p
pH	Río Ganuza	16	6,79	0,53	1,15	0,33 ns
	Río Mampostón	16	6,81	0,44
	Derivadora Pedroso	16	7,29	0,82
	Presa Mampostón	16	7,38	0,64
CE	Río Ganuza	16	696,18 a	272,9	9,60	0,000*
	Río Mampostón	16	496,40 b	89,68
	Derivadora Pedroso	16	441,30 b	60,02
	Presa Mampostón	26	330,61 c	20,04

N- número de muestras; ẋ- media aritmética; DE (ẋ)- Desviación estándar de la media; F- F de Fisher; p- probabilidad; ns- no existen diferencias estadísticamente significativas; letras diferentes en la misma columna indican diferencias significativas según Duncan para p<0,05

Espacialmente existen diferencias estadísticamente significativas en la CE de los diferentes hidrosistemas evaluados (ríos y presas), teniendo una mayor concentración de sales disueltas el río Ganuza y una menor concentración la presa Mampostón. Sin embargo, al desglosar en el gráfico de barras (Figura 2), las diferentes estaciones de muestreo, puede observarse claramente cómo estas diferencias están relacionadas con el aporte antrópico en las estaciones G2 y G3 sobre el río Ganuza y M5 sobre el río Mampostón.

Las cajas representan los valores del 25-75 % de la muestra.La media es representada como una línea negra horizontal. Las barras verticales representan el error estándar de la media (N=64)

Figura 2. Conductividad eléctrica de la fase disuelta.

El uso del agua de estas tres estaciones de muestreo para el riego, implica riesgo de salinización del suelo, ya que los valores observados son superiores a la norma FAO (2323. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Food and Agriculture Organization of the United Nations Rome; 1985. 97 p.). La CE está influenciada, tanto por la conductividad eléctrica específica (CEi) de los iones disueltos en agua, como por los aportes de materia orgánica (MO) provenientes del medio que pueden disociarse (como ácidos débiles), liberando iones hidronio con elevada CEi. Al respecto se informó que, mientras mayor cantidad de ambos exista, mayor será la CE de un agua en un sitio determinado (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.,2424. Cartone A, Casolani N, Liberatore L, Postiglione P. Spatial analysis of grey water in Italian cereal crops production. Land Use Policy. 2017;68:97-106.).

Elementos mayoritarios (aniones y cationes)

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El Ca²⁺ fue el catión predominante (Tabla 4), el que al parecer su aporte es antrópico, en forma orgánica (G2), a partir del proceso de producción de yogurt de soya, lo que puede inducir la precipitación de metales tóxicos (2424. Cartone A, Casolani N, Liberatore L, Postiglione P. Spatial analysis of grey water in Italian cereal crops production. Land Use Policy. 2017;68:97-106.). El resto de las diferencias espaciales que se constataron son provocadas por diferentes procesos geopedológicos locales (2525. Paneque J, Fuentes E, Mesa A, Echemendía A. El mapa nacional de suelos escala 1: 25 000. In: Memorias del XI Congreso Latinoamericano y II Congreso Cubano de la Ciencia del Suelo, La Habana, Memorias,(DR Villegas y D. Ponce de León, eds.). 1991. p. 1345-7.) y coincide con informes realizados en esta misma área en la década anterior (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ). Los cationes Na⁺ y K⁺, presentaron mayores concentraciones en las estaciones G1, G2 y G3, indicando aportes antrópicos como parte del vertimiento de residuales de las fábricas de productos lácteos y de ron. Los procesos productivos que se realizan en estas empresas introducen concentraciones elevadas de sales, principalmente NaCl, NaHCO₃, Mg (NO₃)₂ y KNO₃.

Tabla 4. Variación espacial de los cationes mayoritarios y metales pesados en aguas superficiales de la subcuenca Mampostón.

Cationes (estadísticos) Elementos mayoritarios		Río Ganuza				Río Mampostón					Derivadora Pedroso				Presa Mampostón			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
Ca²⁺	ẋ	60,9bc	119,3a	78,3b	43,8cd	47,7cd	41,3cd	39,0d	71,9bc	57,9bc	73,2bc	64,8bc	57,9bc	52,2bc	38,8d	38,0d	38,8d	4,5	0,000*
	DE (ẋ)	16,7	32,4	31,1	6,7	19,7	10,6	21,2	29,2	25,9	15,8	23,3	7,6	19,0	8,7	9,4	9,2
Mg²⁺	ẋ	4,2	5,6	7,2	4,2	4,2	4,4	4,1	5,4	3,9	5,9	5,8	5,8	6,2	4,6	4,6	4,7	0,6	0,8 ns
	DE (ẋ)	1,0	1,3	0,8	0,5	0,8	0,7	1,2	3,3	0,4	4,6	3,9	4,1	4,6	0,4	0,5	0,8
Na⁺	ẋ	10,7b	63,3a	59,7a	11,4b	13,1b	13,6b	12,9b	15,7b	10,8b	13,0b	12,9b	12,3b	11,7,b	14,6b	14,8b	15,2b	37,9	0,000*
	DE (ẋ)	5,6	10,7	4,8	7,0	2,3	2,8	4,2	10,4	2,6	4,4	3,3	2,3	3,6	2,9	3,8	4,5
K⁺	ẋ	5,8bc	9,9b	22,0a	4,4bc	4,1bc	4,6bc	4,5bc	5,3bc	4,9bc	2,7c	3,2bc	2,3c	2,3c	4,6bc	4,4bc	4,4bc	5,5	0,000*
	DE (ẋ)	3,6	3,8	14,3	1,0	1,5	0,9	0,5	3,3	1,9	0,9	0,8	0,5	0,6	0,6	0,4	0,5
Metales Pesados		(μg L^-1)																-	-
Cr total	ẋ	7,4	23,6	19,3	8,4	9,3	6,3	8,0	13,4	8,0	7,1	10,0	8,0	7,0	16,2	8,9	4,9	0,4	0,9 ns
	DE (ẋ)	5,2	16,5	11,1	3,1	5,9	3,8	1,2	9,4	3,5	2,6	5,7	4,5	4,7	9,7	4,0	1,7
Cu²⁺	ẋ	3,4	4,8	9,1	5,0	10,3	4,6	4,8	24,3	2,6	4,0	2,8	3,2	2,4	4,1	3,7	2,6	0,9	0,5 ns
	DE (ẋ)	2,5	2,2	5,7	1,4	5,2	2,7	2,7	19,7	1,7	1,4	1,4	2,3	1,6	2,5	1,2	1,5
Zn²⁺	ẋ	25,8 b	78,8 b	277,4 a	32,2 b	329,7a	30,3 b	26,8 b	33,7 b	41,0 b	53,4 b	264,3 a	36,0 b	23,3 b	40,4 b	33,5 b	36,1 b	30,9	0,000*
	DE (ẋ)	13,9	36,1	143,4	12,7	173,7	18,5	16,1	17,3	22,7	22,4	138,2	22,0	11,7	12,2	7,1	15,4
As total	ẋ	0,7	0,4	0,7	0,5	0,5	0,7	0,5	0,9	0,5	0,5	0,5	0,4	0,5	0,7	0,7	0,7	1,0	0,4 ns
	DE (ẋ)	0,2	0,2	0,1	0,3	0,2	0,1	0,1	0,4	0,1	0,2	0,1	0,1	0,2	0,2	0,1	0,1
Pb²⁺	ẋ	27,2 b	97,2 a	12,8 c	38,6 b	4,6 c	20,5 b	87,9 a	5,4 c	3,6 c	85,5 a	10,0 c	6,8 c	2,0 c	2,8 c	2,4 c	2,4 c	35,4	0,000*
	DE (ẋ)	15,3	64,4	8,4	20,1	3,8	10,9	32,9	2,5	1,9	33,2	1,1	4,0	0,6	1,1	0,9	0,5

ẋ- media aritmética; DE (ẋ)- Desviación estándar de la media; F- F de Fisher; p- probabilidad; ns- diferencias no significativas para la misma fila y letras diferentes en la misma fila- diferencias estadísticamente significativas según Duncan para p<0,05

El agua superficial que corre por los ríos Ganuza y Mampostón, así como, la que se embalsa en la derivadora Pedroso y la presa Mampostón presentaron elevados contenidos de HCO^3- disuelto, en una composición variable, espacialmente de acuerdo con la geología del área (Tabla 5), lo que coincide con los resultados obtenidos anteriormente (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ).

Tabla 5. Variación espacial de los aniones mayoritarios en las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón.

Aniones mayoritarios (estadísticos)		Río Ganuza				Río Mampostón					Derivadora Pedroso				Presa Mampostón			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
HCO₃ ^-	ẋ	343,5b	364,0 b	305,7 b	280,7 bc	199,7cd	186,7 cd	288,7 bc	351,0b	523,2 a	262,0 bc	275,2 bc	232,5 bc	289,7 bc	135,0 d	133,2 d	140,0 d	14,0	0,000*
	DE (ẋ)	67,3	140,1	9,9	23,7	25,2	61,7	65,1	16,4	42,3	43,1	61,9	51,0	49,2	12,9	14,1	12,1
Cl^-	ẋ	25,7b	54,7a	21,5c	23,7c	22,2c	17,7cd	22,7c	22,7c	44,0a	23,2c	18,7cd	20,0c	26,0b	14,2cd	14,7cd	15,2cd	3,0	0,02 ns
	DE (ẋ)	2,7	14,5	2,3	3,8	3,1	4,1	3,28	2,6	14,1	3,7	2,5	4,0	2,9	0,9	0,5	0,9
NO₃ ^-	ẋ	2,4b	2,4b	15,0a	1,4b	0,8b	1,1b	1,1b	4,1b	0,8b	2,0b	0,9b	1,9b	0,8b	0,8b	0,8b	0,8b	22,4	0,000*
	DE (ẋ)	2,0	2,1	2,4	0,6	0,1	0,5	0,5	2,8	0,1	0,1	0,1	1,5	0,1	0,1	0,2	0,1
SO₄ ^2-	ẋ	20,5	20,7	16,7	20,7	20,7	13,5	22,2	16,2	41,0	16,2	16,5	19,2	20,0	20,2	20,0	20,2	2,1	0,2ns
	DE (ẋ)	1,7	7,4	2,8	9,5	7,1	2,3	6,2	3,2	22,4	4,6	5,9	13,3	6,8	0,9	0,8	1,2

ẋ- media; DE (ẋ)- Desviación estándar de la media; F- F de Fisher; p- probabilidad; ns- diferencias no significativas y letras diferentes en la misma fila- diferencias estadísticamente significativas según Duncan para p<0,05)

Las diferencias espaciales en las concentraciones de Cl^- y NO^3-, se relacionan con los procesos productivos anteriormente referidos (empresas cuyo vertimiento se realiza en las aguas del afluente Ganuza), incluyéndose para el primer anión el vertimiento de residuales proveniente del Instituto de Ciencia Animal (M5).

La clasificación de las aguas superficiales que circulan por la cuenca se consideran como bicarbonatadas, sulfatadas cálcico sódicas (HCO₃->Ca²⁺=SO^2->Na⁺), correspondiendo a la constitución litológica del área. Al respecto otros autores señalan que la disolución de la calcita produce aguas con una relación Ca/Mg entre 4-50 mmol L^-1 (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ), siendo en el presente estudio entre 8,38-21,55 mmol L^-1.

Composición orgánica de las fases disuelta y particular transportada en suspensión

⌅

La evaluación del contenido de carbono orgánico disuelto (COD) mostró que existieron diferencias espaciales estadísticamente significativas entre la estación de monitoreo G3 y el resto. Las estaciones con mayor concentración de carbono orgánico particular (COP) fueron G2 y G3, el resto poseen valores inferiores de COP. Por lo que se consideró que se observó una amplia variabilidad en las determinaciones de carbono (Tabla 4).

La relación entre el C y el N que se transporta en la materia en suspensión se mostraron a través de la relación C/N. Los valores de C/N entre 2,6 y 8,0 indicaron predominio de materia orgánica de carácter autóctono, ya sea por la fotosíntesis o quimiosíntesis bacteriana o por la presencia de fitoplancton fluvial (2727. Bardhan P, Karapurkar SG, Shenoy DM, Kurian S, Sarkar A, Maya MV, et al. Carbon and nitrogen isotopic composition of suspended particulate organic matter in Zuari Estuary, west coast of India. Journal of Marine Systems. 2015;141:90-7.,2828. Kendall C, Silva SR, Kelly VJ. Carbon and nitrogen isotopic compositions of particulate organic matter in four large river systems across the United States. Hydrological Processes. 2001;15(7):1301-46. https://doi.org/10.1002/hyp.216 ). Siguiendo el criterio anteriormente referido, las estaciones de monitoreo donde predomina la materia orgánica autóctona son G2 y G3. Esto podría deberse a que los residuales de la fábrica de yogurt y de ron son fácilmente degradables y originan un intenso crecimiento microbiano en la superficie del agua, observable a simple vista por la formación de una película de floculación (2929. Mayea S, Carone M, Novo R, Boado I, Silveira E. Microbiología Agropecuaria. Tomo II. Félix Varela; 2009. 281 p.).

Por otra parte, valores de C/N entre 8,1 y 12,0 indicaron un carácter alóctono, proveniente de contaminación por residuales de empresas pecuarias que vierten directamente a la subcuenca Mampostón, por lo que valores superiores a 12,1 se consideran que proviene de suelos fertilizados (2525. Paneque J, Fuentes E, Mesa A, Echemendía A. El mapa nacional de suelos escala 1: 25 000. In: Memorias del XI Congreso Latinoamericano y II Congreso Cubano de la Ciencia del Suelo, La Habana, Memorias,(DR Villegas y D. Ponce de León, eds.). 1991. p. 1345-7.). Las estaciones de muestreo con materia orgánica de origen animal son: G1, G4, M1, M3, M4, M5, P1, P3 y P4; presentaron un origen edáfico de materia orgánica las estaciones de muestreo: M2, P2, PM1, PM2 y PM3 (Tabla 6).

Tabla 6. Variación espacial de la composición orgánica en las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón.

Parámetros		Río Ganuza				Río Mampostón					Derivadora Pedroso				Presa Mampostón			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
COD	ẋ	8,3bc	7,4bc	17,1a	6,7bc	12,3b	7,5c	8,1bc	5,5c	5,2c	5,0c	4,6c	6,7bc	6,0bc	8,7bc	9,3bc	6,7bc	2,9	0,020 ns
	DE (ẋ)	3,8	4,4	2,9	2,3	3,3	3,6	3,3	1,8	1,3	1,9	1,9	4,4	2,6	2,8	3,4	2,5
COP	ẋ	24,2c	172,1a	107,4a	8,1c	13,7c	9,8c	10,1c	22,0c	67,7b	76,1b	30,0bc	29,3bc	28,5bc	32,0bc	52,5b	43,7bc	3,9	0,001*
	DE (ẋ)	20,4	74,5	69,6	5,8	14,2	8,6	8,2	17,8	63,7	67,7	25,0	25,3	18,0	24,1	43,0	37,7
NOP	ẋ	2,7c	21,5a	13,7b	0,8c	1,0c	0,7c	0,9c	1,9c	7,0c	7,8c	2,2c	2,6c	2,5c	2,9c	3,9c	2,7c	4,2	0,000*
	DE (ẋ)	2,3	11,5	13,2	0,2	0,9	0,5	0,6	1,3	6,7	5,7	1,4	2,3	1,7	2,1	3,6	2,3
Relación C/N		8,9	8,0	7,2	10,1	13,7	14	11,2	11,5	9,6	9,7	13,6	11,2	11,4	12,0	13,4	16,1	-	-
DBO₅	ẋ	17,0c	27,2c	178,5b	4,7c	3,9c	1,8c	7,4c	7,3c	482,2a	1,8c	8,7c	8,5c	2,6c	1,8c	1,7c	1,9c	8,7	0,000*
	DE (ẋ)	11,8	25,1	92,1	2,0	2,2	0,9	7,1	6,4	298,1	0,4	6,3	6,5	1,0	0,6	0,8	0,4
DQO	ẋ	39,2c	55,5c	355,7b	15,2c	14,5c	8,0c	17,2c	11,2c	664,5a	8,0c	19,5c	30,0c	11,7c	8,4c	8,7c	8,5c	11,1	0,000*
	DE (ẋ)	11,0	17,1	281,7	9,3	10,4	1,2	11,6	9,3	317,8	1,8	10,3	26,4	4,7	2,4	1,9	2,0
Relación DBO₅/DQO		0,4	0,5	0,5	0,3	0,2	0,2	0,4	0,6	0,7	0,2	0,4	0,3	0,2	0,2	0,2	0,2	-	-

ẋ- media; DE (ẋ)- Desviación estándar de la media; F- F de Fisher; p- probabilidad; ns- diferencias no significativas para la misma fila y letras diferentes en la misma fila- diferencias estadísticamente significativas según Duncan para p<0,05

DBO₅ y DQO

⌅

Desde el punto de vista espacial, la estación con mayor DBO₅ y DQO fue la M5, seguida de G3 (Tabla 6). El resto de las estaciones no presentan diferencias significativas para ambos parámetros. Según la Sociedad Americana de Salud Pública (3030. APHA-AWWA-WPCF. Métodos normalizados para el análisis de aguas potables y residuales . 17.^a ed. American Public Health Association Enc. New York.: Editorial Díaz de Santos, S.A.; 1992 . Available from: https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=307542 ), el agua potable tiene una DBO₅ de 0,75-1,5 mg L^-1 de oxígeno y se considera que el agua está contaminada si la DBO₅ es mayor de 5,0 mg L^-1, los desechos industriales y agrícolas contienen niveles de DBO₅ y DQO por encima de la centena.

Por otra parte, la relación DBO₅/DQO indicó que la materia orgánica es fácilmente biodegradable en las estaciones G2, G3, M4 y M5 con valores iguales o superiores a 0,5 (1515. Aznar-Jimenez A. Determinación de los parámetros físico-químicos de calidad de las aguas. Revista Manuel de gestión ambiental. 2000;2(23):12-9.). Aspecto que se relaciona estrechamente con el tipo de residual vertido en estos puntos.

Metales pesados

⌅

Los valores que se reportan de metales pesados para el estándar internacional SLRS-5 satisficieron las especificaciones de la literatura especializada (2020. Oficina Nacional de Normalización. Microbiología del agua. Detección y enumeración de coliformes. Técnica del número más probable (NMP) . La Habana; 1095, 2015 . Available from: https://especialidades.sld.cu/higienepidemiologia/?s=NC+1095 ), para la certificación satisfactoria del trabajo de procesamiento de las muestras y el funcionamiento del equipo, ya que todos los valores medidos en el material de referencia oscilaron entre el 80 % y el 120 % del factor de recubrimiento, con respecto a los valores certificados (Tabla 7). Esto indicó que los valores que se reportaron para las muestras de la subcuenca son confiables.

Tabla 7. Validación del trabajo analítico en el procesamiento de muestras para la determinación de metales pesados.

Metal	Concentración medida	Estándar Internacional SLRS-5 Concentración certificada (µg L^-1)	Factor de Recubrimiento (%)
Cr	0,36±0,1	0,31±0,003	115
Cu	13,8±0,1	17,4±1,3	80
Zn	0,8	0,8±0,1	99
As	0,46	0,41±0,003	114
Pb	0,078	0,081±0,006	97

Entre los metales pesados evaluados sólo mostraron diferencias estadísticas en su distribución espacial el Zn²⁺ y el Pb²⁺.

El Zn²⁺ presentó su mayor concentración en las estaciones G3, M1 y P2 (Tabla 5); sin embargo, en ninguno de los casos sobrepasa la Norma Cubana para agua potable (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) y la Norma de la OMS para agua de riego (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.) que fijan el valor máximo de este elemento en 5 000 µg L^-1 para una explotación segura, por lo que las concentraciones reportadas no constituyen una limitante para su uso.

En cuanto al contenido medio de Pb, existe una extendida contaminación por este elemento en las aguas superficiales de los afluentes Ganuza y Mampostón y una estación de la derivadora Pedroso. Las estaciones de muestreo con mayores concentraciones son G2, M3 y P1, con diferencias estadísticas, respecto al resto de las estaciones. Un segundo grupo con contenido medio de Pb en solución, está constituido por las estaciones G1, G4 y M2. En todos los casos, presumiblemente, porque el poco caudal de ambos afluentes produce un retroceso de las aguas en algunos puntos y, por tanto, la materia orgánica y los cationes aportados por los vertimientos de las industrias quedan estancados, acumulándose en los sedimentos hasta el comienzo de la época de lluvia (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.). Estas seis estaciones de muestreo exceden los niveles permisibles establecidos para agua potable por la regulación cubana (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) y los reglamentos de la OMS para agua de riego (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.) fijados en 10 µg L^-1.

A pesar del uso de combustibles sin plomo, desde el año 2000 en Cuba, el Pb es un metal de poca movilidad, lo que resulta en su acumulación en suelos de zonas de alto tráfico, debido a la contaminación de décadas anteriores (3232. Guo G, Wu F, Xie F, Zhang R. Spatial distribution and pollution assessment of heavy metals in urban soils from southwest China. Journal of Environmental Sciences. 2012;24(3):410-8.). Por lo tanto, el contenido de Pb acumulado en los suelos alrededor de la fábrica de asfalto (estación M2) y la carretera nacional (estación M3) puede haber sido arrastrado por la lluvia, el viento o las actividades humanas, y depositado en estas áreas del río. Otra fuente de este elemento puede estar relacionada con desechos de la fábrica de pintura (G4), punto anterior a la estación M2 y las fugas de aceites usados en las calderas de la pasteurizadora “El Aljibe”, que contamina las estaciones G1 y G2.

Es de notar que la contaminación del agua de la estación P1 (derivadora Pedroso) pudo deberse al vertimiento negligente en sus márgenes de residuos sólidos urbanos y aguas albañales, aspecto notificado a las autoridades pertinentes y corregidas con posterioridad.

Diferencias temporales en la composición físico-química de las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón

⌅

Existe poca variabilidad estacional en los parámetros físico-químicos evaluados (Tabla 8). Estos resultados indicaron la influencia antrópica sobre la composición de las aguas superficiales en el territorio, ya que las diferencias estacionales propias de la concentración de elementos en época poco lluviosa, se ven eliminadas por los constantes aportes recibidos, a partir de los residuales de las empresas. Además, se informó que este fenómeno también puede deberse al sistema de intercambio bidireccional de agua entre la derivadora Pedroso y la presa Mampostón que puede ocurrir, tanto a través del canal artificial, como a través del río (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.). Existen diferencias significativas en el pH, que se incrementa 0,6 unidades en época poco lluviosa, aunque su carácter continúa oscilando alrededor de la neutralidad.

Tabla 8. Determinación de las diferencias temporales de los parámetros evaluados.

Parámetro		Época	ẋ	DE (ẋ)	F	p
pH		Poca Lluvia	7,4 a	0,5	8,20	0,006*
CE		Lluvia	6,8 b	0,5
(μS cm^-3)		Poca Lluvia	477,2	289,8	0,37	0,542 ns
Aniones mayoritarios	HCO₃ ^-	Lluvia	526,0	345,0
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	279,9	122,2	0,581	0,449 ns
	SO₄ ^2-	Lluvia	258,9	96,3
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	22,6 a	11,0	4,394	0,04*
	Cl^-	Lluvia	17,9 b	6,1
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	25,7	18,4	0,642	0,426 ns
	NO₃ ^-	Lluvia	22,7	10,3
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	4,0	2,4	0,172	0,68 ns
Cationes mayoritarios	Na⁺	Lluvia	3,2	2,0
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	18,6	16,9	0,066	0,798 ns
	K⁺	Lluvia	19,6	17,0
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	7,3	6,3	0,906	0,345 ns
	Mg²⁺	Lluvia	4,9	3,6
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	5,3	3,0	0,706	0,404 ns
	Ca²⁺	Lluvia	4,8	1,3
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	52,7	23,2	2,295	0,135 ns
Materia orgánica	COD	Lluvia	62,8	29,8
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	9,0	5,1	3,77	0,05 ns
	COP	Lluvia	6,7	4,0
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	53,4	35,6	1,10	0,29 ns
	NOP	Lluvia	64,4	51,2
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	6,5	3,8	0,99	0,32 ns
	DBO₅	Lluvia	7,8	5,3
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	179,0	60,0	0,10	0,74 ns
	DQO	Lluvia	79,0	29,0
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	223,7	39,5	0,79	0,37 ns
Metales pesados	Cr total	Lluvia	169,0	79,6
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	9,5	4,1	0,70	0,40 ns
	Cu²⁺	Lluvia	9,9	2,1
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	4,3	2,4	0,98	0,32 ns
	Zn²⁺	Lluvia	6,6	3,1
	(mg L^-1)	Poca Lluvia	97,0	54,3	0,71	0,40 ns
	(mg L^-1)	Lluvia	91,9	35,1
	As total	Poca Lluvia	0,6	0,2	0,31	0,57 ns
	(mg L^-1)	Lluvia	0,6	0,3
	Pb²⁺	Poca Lluvia	28,1	9,2	0,06	0,79 ns
	(mg L^-1)	Lluvia	31,9	7,5

ẋ- media; DE (ẋ)- Desviación estándar de la media; F- F de Fisher; p- probabilidad; ns- diferencias no significativas; letras diferentes en la misma columna para cada parámetro indican diferencias estadísticamente significativas según Duncan para p<0,05

El contenido de SO₄ ^2- disuelto en el agua, es superior en época poco lluviosa (Tabla 8). Las concentraciones de SO₄ ^2- encontradas no se justifican litológicamente y constituyen un aporte antrópico, de acuerdo con lo informado por otros autores (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.). El contenido de SO₄ ^2- y Cl^- en cuencas cársicas depende de la presencia de yeso (inexistente en esta subcuenca) o rocas salinas, respectivamente, o de procesos producidos por la actividad del hombre y que se encuentran relacionados con la fertilización agrícola, que se incrementa en los meses de octubre-febrero, según reportes de la Delegación de la Agricultura de Mayabeque (3333. Ministerio de la Agricultura de Cuba. Informe anual sobre los resultados agrícolas de la provincia Mayabeque. Mayabeque: Ministerio de la Agricultura. 2014; p. 34.).

Estos resultados indicaron la influencia antrópica sobre la composición de las aguas superficiales en el territorio, ya que las diferencias estacionales propias de la concentración de elementos en época poco lluviosa, se ven eliminadas por los constantes aportes recibidos a partir de los residuales de las empresas. Además, se informó que este fenómeno también puede deberse al sistema de intercambio bidireccional de agua entre la derivadora Pedroso y la presa Mampostón que puede ocurrir, tanto a través del canal artificial, como a través del río (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.).

Contenido de microorganismos totales y coliformes fecales

⌅

En cuanto al conteo microbiano total en agua (Tabla 9), así como las concentraciones de coliformes fecales, mostraron que la presencia de coliformes fecales en el agua de la estación Aljibe (G2) no supera los límites permisibles para agua de uso agrícola, por lo que la restricción del uso del agua de esta estación para el riego se debe a su contenido de Na⁺ y Pb²⁺ y no a la presencia de patógenos fecales.

El agua en el tramo del río Mampostón, comprendido por la estación de muestreo M5, acorde con este indicador, no debe utilizarse en el riego de cultivos de raíces y hojas, así como para cosechas de tallo largo, si el riego aplicado es por goteo; ni en agricultura de labor intensiva o altamente mecanizada (3434. Ríos-Tobón S, Agudelo-Cadavid RM, Gutiérrez-Builes LA. Patógenos e indicadores microbiológicos de calidad del agua para consumo humano. Revista Facultad Nacional de Salud Pública. 2017;35(2):236-47.). En el caso de la estación Violento (M3) los resultados muestran que el agua no debe ser utilizada para el riego, sin importar el tipo de cultivo.

Tabla 9. Conteo de microorganismos totales y coliformes fecales en tres estaciones de muestreo de la subcuenca Mampostón.

Estación de	Microorganismos totales	Morfotipos	Coliformes fecales
monitoreo	(UFC mL^-1)		(UFC mL^-1)
G2	13x10³	6	11x10³
M3	2x10⁵	8	2x10⁵
M5	2.8x10⁵	7	2x10⁶

UFC-Unidades formadoras de colonias

La evaluación de las diferencias espacio-temporales de los parámetros químico físicos permitió establecer la influencia de las diversas fuentes contaminantes del territorio, sobre la composición media de las aguas superficiales con respecto a una gran diversidad de parámetros y además comprobar la aptitud para el riego en las estaciones de muestreo evaluadas. Este enfoque ha sido utilizado ampliamente en la evaluación del aporte antrópico a los suelos y las aguas, tanto superficiales como subterráneas (3535. Scheili A, Rodriguez MJ, Sadiq R. Seasonal and spatial variations of source and drinking water quality in small municipal systems of two Canadian regions. Science of the Total Environment. 2015;508:514-24.-3838. Zhao J, Lin L, Yang K, Liu Q, Qian G. Influences of land use on water quality in a reticular river network area: A case study in Shanghai, China. Landscape and Urban Planning. 2015;137:20-9.).

Este trabajo ha permitido establecer una herramienta de trabajo para el diseño de un plan de manejo adecuado, con vistas a revertir los impactos de la contaminación orgánica e inorgánica por parte del Consejo Territorial de Cuencas Hidrográficas, teniendo en cuenta que la implementación de un trabajo coordinado entre decisores y gestores medioambientales garantiza poner en práctica estrategias de compensación ecológica y la optimización de la estructura industrial, como bases para obtener un ecosistema sostenible (3939. Liu Y, Bralts VF, Engel BA. Evaluating the effectiveness of management practices on hydrology and water quality at watershed scale with a rainfall-runoff model. Science of the Total Environment. 2015;511:298-308.).

Polluting focus	Sampling stations	Coordinates	Residual	Category
Milk pasteurisation unit “Aljibe”	G1-G2	N 22º 55´ 47.59” O 82º 7´ 4.02”	Organic: Dairy Waste	III
Rum Factory "San José"	G2-G3	N 22º 55´ 48.8” O 82º 6´ 58.06”	Organic: stillage among others	V
Paint Factory "Raúl Cepero Bonilla"	G3-G4	N 22º 55´ 40.77” O 82º 5´ 45.5”	Inorganic: complex chemicals	I
CEPAM	before M1	N 22º 56´ 14.71” O 82º 5´ 26.77”	Organic: waste from the fry rearing process	III
Aluminum Factory	M1-M2	N 22º 56´ 27.11” O 82º 4´ 39.45”	Inorganic: solid waste	V
Asphalt Plant	M2-M3	N 22º 55´ 49.95” O 82º 5´ 0.20”	Inorganic and organic: solid and gaseous waste	V
Institute of Animal Science	M4-M5	N 22º 54´ 8.44” O 82º 2´ 19.18”	Organic: Seedlings and animal husbandry waste	III

Results and discussion

⌅

The bifactorial analysis of variance to determine the spatio-temporal differences in the composition of t Mampostón sub-basin surface water showed that, in the case of the interaction between the proposed factors (sampling stations and sampling time), there are no differences statistically significant in none of the parameters analyzed (Table 2), so the main effects were assessed separately.

Table 2. Multivariate analysis of double classification for the case of the evaluated factor interaction.

Factors	Parameters		Sum of squares type II	Quadratic mean	F	p
Interaction effects between sampling stations and sampling time		pH	2,10	0,14	0,303	0,992 ns
		CE	359871,93	23991,46	0,648	0,813 ns
	Organic matter	COD	232,29	15,48	0,847	0,623 ns
		COP	25367,33	1691,15	0,662	0,800 ns
		NOP	465,79	31,05	1,069	0,420 ns
		DQO	116823,25	7788,21	0,586	0,864 ns
		DBO₅	142312,85	9487,52	1,845	0,072 ns
	Majority aniosn	HCO₃	37123,23	2141,54	1,010	0,761 ns
		SO₄ ^2-	613,93	40,92	0,599	0,853 ns
		Cl^-	3160,00	210,66	1,719	0,097 ns
		NO₃	27,10	1,80	0,783	0,686 ns
	Majority cations	Na⁺	277,37	18,49	0,538	0,898 ns
		K⁺	275,94	18,39	1,271	0,275 ns
		Mg²⁺	66,61	4,44	0,652	0,809 ns
		Ca²⁺	5190,22	346,01	0,916	0,556 ns
	Heavy methals	Cr total	1497,88	99,85	0,872	0,599 ns
		Cu²⁺	1191,08	79,40	0,897	0,574 ns
		Zn²⁺	466301,98	31086,79	0,950	0,524 ns
		As total	0,96	0,06	0,702	0,763 ns
		Pb²⁺	51003,2	3400,21	0,923	0,550 ns

Fisher's F-F; p-probability; ns-there are no statistically significant differences

Spatial differences in the physical-chemical composition of Mampostón sub-basin surface waters

⌅

pH and EC

⌅

The pH of Mampostón sub-basin surface waters showed little spatial variability (Table 3), which is in line with the powerful buffering effect produced by the HCO^- and Ca²⁺ ions when dissolved (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.). The general mean was 7.26, but without significant differences between the monitoring stations for p> 0.05.

EC determinations were higher than 318 µS cm-3, which indicated that there are no water permeability problems in the soil according to what was previously indicated (2222. Hernández-Baranda Y, Rodríguez-Hernández P, Peña-Icart M, González-Hernández P, Nicolás- López S, Tomás F. Caracterización química y agronómica de las aguas residuales del yacimiento Castellano, Pinar del Río. Cultivos Tropicales. 2018;39(3):11-7.).

Table 3. Determination of spatial differences for pH and EC parameters.

Parameters	Hydrosystem	N	ẋ	SD (ẋ)	F	p
pH	Ganuza river	16	6.79	0.53	1.15	0.33 ns
	Mampostón river	16	6.81	0.44
	Pedroso diverter dam	16	7.29	0.82
	Mampostón Dam	16	7.38	0.64
EC	Ganuza river	16	696.18 a	272.9	9.60	0.000*
	Mampostón river	16	496.40 b	89.68
	Pedroso diverter dam	16	441.30 b	60.02
	Mampostón Dam	26	330.61 c	20.04

N- number of samples; ẋ- arithmetic mean; SD (ẋ) - Standard deviation of the mean; Fisher's F-F; p- probability; ns- there are no statistically significant differences; different letters in the same column indicate significant differences according to Duncan for p <0.05

Spatially, there are statistically significant differences in the EC of the different hydrosystems evaluated (rivers and dams), the Ganuza river having a higher concentration of dissolved salts and Mampostón dam having a lower concentration. However, when breaking down the different sampling stations in the bar graph (Figure 2), it can be clearly observed how these differences are related to the anthropic contribution at stations G2 and G3 on Ganuza river and M5 on Mampostón river.

The boxes represent the values of 25-75 % of the sampleThe mean is represented as a horizontal black line. The vertical bars represent the standard error of the mean (N = 64)

Figure 2. Electrical conductivity of the dissolved pase.

The use of water from these three sampling stations for irrigation implies a risk of soil salinization, since the observed values are higher than the FAO standard (2323. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Food and Agriculture Organization of the United Nations Rome; 1985. 97 p.). The EC is influenced, both by the specific electrical conductivity (ECi) of the ions dissolved in water, and by the contributions of organic matter (OM) from the medium that can dissociate (as weak acids), releasing hydronium ions with high ECi. In this regard, it was reported that, the greater amount of both exists, the higher the EC of a water in a given site (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.,2424. Cartone A, Casolani N, Liberatore L, Postiglione P. Spatial analysis of grey water in Italian cereal crops production. Land Use Policy. 2017;68:97-106.).

Majority elements (anions and cations)

⌅

Ca²⁺ was the predominant cation (Table 4), which apparently its contribution is anthropic, in organic form (G2), from the soy yogurt production process, which can induce the precipitation of toxic metals (2424. Cartone A, Casolani N, Liberatore L, Postiglione P. Spatial analysis of grey water in Italian cereal crops production. Land Use Policy. 2017;68:97-106.). The rest of the spatial differences that were found are caused by different local geopedological processes (2525. Paneque J, Fuentes E, Mesa A, Echemendía A. El mapa nacional de suelos escala 1: 25 000. In: Memorias del XI Congreso Latinoamericano y II Congreso Cubano de la Ciencia del Suelo, La Habana, Memorias,(DR Villegas y D. Ponce de León, eds.). 1991. p. 1345-7.) and coincide with reports made in this same area in the previous decade (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ). The Na⁺ and K⁺ cations presented higher concentrations in stations G1, G2 and G3, indicating anthropic contributions as part of the dumping of waste from the dairy and rum factories. The production processes carried out in these companies introduce high concentrations of salts, mainly NaCl, NaHCO₃, Mg(NO₃)₂ and KNO₃.

Table 4. Spatial variation of the majority cations and heavy metals in Mampostón sub-basin surface waters.

Cations (statistics) Majority elements		Ganuza river				Mampostón river					Pedroso diverter dam				Mampostón dam			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
Ca²⁺	ẋ	60,9bc	119,3a	78,3b	43,8cd	47,7cd	41,3cd	39,0d	71,9bc	57,9bc	73,2bc	64,8bc	57,9bc	52,2bc	38,8d	38,0d	38,8d	4,5	0,000*
	SD (ẋ)	16,7	32,4	31,1	6,7	19,7	10,6	21,2	29,2	25,9	15,8	23,3	7,6	19,0	8,7	9,4	9,2
Mg²⁺	ẋ	4,2	5,6	7,2	4,2	4,2	4,4	4,1	5,4	3,9	5,9	5,8	5,8	6,2	4,6	4,6	4,7	0,6	0,8 ns
	SD (ẋ)	1,0	1,3	0,8	0,5	0,8	0,7	1,2	3,3	0,4	4,6	3,9	4,1	4,6	0,4	0,5	0,8
Na⁺	ẋ	10,7b	63,3a	59,7a	11,4b	13,1b	13,6b	12,9b	15,7b	10,8b	13,0b	12,9b	12,3b	11,7,b	14,6b	14,8b	15,2b	37,9	0,000*
	SD (ẋ)	5,6	10,7	4,8	7,0	2,3	2,8	4,2	10,4	2,6	4,4	3,3	2,3	3,6	2,9	3,8	4,5
K⁺	ẋ	5,8bc	9,9b	22,0a	4,4bc	4,1bc	4,6bc	4,5bc	5,3bc	4,9bc	2,7c	3,2bc	2,3c	2,3c	4,6bc	4,4bc	4,4bc	5,5	0,000*
	SD (ẋ)	3,6	3,8	14,3	1,0	1,5	0,9	0,5	3,3	1,9	0,9	0,8	0,5	0,6	0,6	0,4	0,5
Heavy metals		(μg L^-1)																-
Cr total	ẋ	7,4	23,6	19,3	8,4	9,3	6,3	8,0	13,4	8,0	7,1	10,0	8,0	7,0	16,2	8,9	4,9	0,4	0,9 ns
	SD (ẋ)	5,2	16,5	11,1	3,1	5,9	3,8	1,2	9,4	3,5	2,6	5,7	4,5	4,7	9,7	4,0	1,7
Cu²⁺	ẋ	3,4	4,8	9,1	5,0	10,3	4,6	4,8	24,3	2,6	4,0	2,8	3,2	2,4	4,1	3,7	2,6	0,9	0,5 ns
	SD (ẋ)	2,5	2,2	5,7	1,4	5,2	2,7	2,7	19,7	1,7	1,4	1,4	2,3	1,6	2,5	1,2	1,5
Zn²⁺	ẋ	25,8 b	78,8 b	277,4 a	32,2 b	329,7a	30,3 b	26,8 b	33,7 b	41,0 b	53,4 b	264,3 a	36,0 b	23,3 b	40,4 b	33,5 b	36,1 b	30,9	0,000*
	SD (ẋ)	13,9	36,1	143,4	12,7	173,7	18,5	16,1	17,3	22,7	22,4	138,2	22,0	11,7	12,2	7,1	15,4
As total	ẋ	0,7	0,4	0,7	0,5	0,5	0,7	0,5	0,9	0,5	0,5	0,5	0,4	0,5	0,7	0,7	0,7	1,0	0,4 ns
	SD (ẋ)	0,2	0,2	0,1	0,3	0,2	0,1	0,1	0,4	0,1	0,2	0,1	0,1	0,2	0,2	0,1	0,1
Pb²⁺	ẋ	27,2 b	97,2 a	12,8 c	38,6 b	4,6 c	20,5 b	87,9 a	5,4 c	3,6 c	85,5 a	10,0 c	6,8 c	2,0 c	2,8 c	2,4 c	2,4 c	35,4	0,000*
	SD (ẋ)	15,3	64,4	8,4	20,1	3,8	10,9	32,9	2,5	1,9	33,2	1,1	4,0	0,6	1,1	0,9	0,5

ẋ- arithmetic mean; SD (ẋ) - Standard deviation of the mean; Fisher's F-F; p- probability; ns- non-significant differences for the same row and different letters in the same row- statistically significant differences according to Duncan for p <0.05

The surface water that flows through the Ganuza and Mampostón rivers, as well as the one that is impounded in Pedroso diverter dam and the Mampostón dam presented high contents of dissolved HCO^3-, in a variable composition, spatially according to the geology of the area (Table 5), which coincides with the results obtained previously (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ).

Table 5. Spatial variation of the majority anions in Mampostón sub-basin surface waters.

Majority anions (statistics)		Ganuza river				Mampostón river					Pedroso diverter dam				Mampostón dam			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
HCO₃ ^-	ẋ	343,5b	364,0 b	305,7 b	280,7 bc	199,7cd	186,7 cd	288,7 bc	351,0b	523,2 a	262,0 bc	275,2 bc	232,5 bc	289,7 bc	135,0 d	133,2 d	140,0 d	14,0	0,000*
	SD (ẋ)	67,3	140,1	9,9	23,7	25,2	61,7	65,1	16,4	42,3	43,1	61,9	51,0	49,2	12,9	14,1	12,1
Cl^-	ẋ	25,7b	54,7a	21,5c	23,7c	22,2c	17,7cd	22,7c	22,7c	44,0a	23,2c	18,7cd	20,0c	26,0b	14,2cd	14,7cd	15,2cd	3,0	0,02 ns
	SD (ẋ)	2,7	14,5	2,3	3,8	3,1	4,1	3,28	2,6	14,1	3,7	2,5	4,0	2,9	0,9	0,5	0,9
NO₃ ^-	ẋ	2,4b	2,4b	15,0a	1,4b	0,8b	1,1b	1,1b	4,1b	0,8b	2,0b	0,9b	1,9b	0,8b	0,8b	0,8b	0,8b	22,4	0,000*
	SD (ẋ)	2,0	2,1	2,4	0,6	0,1	0,5	0,5	2,8	0,1	0,1	0,1	1,5	0,1	0,1	0,2	0,1
SO₄ ^2-	ẋ	20,5	20,7	16,7	20,7	20,7	13,5	22,2	16,2	41,0	16,2	16,5	19,2	20,0	20,2	20,0	20,2	2,1	0,2ns
	SD (ẋ)	1,7	7,4	2,8	9,5	7,1	2,3	6,2	3,2	22,4	4,6	5,9	13,3	6,8	0,9	0,8	1,2

ẋ- mean; SD (ẋ) - Standard deviation of the mean; Fisher's F-F; p- probability; ns- non-significant differences and different letters in the same row- statistically significant differences according to Duncan for p <0.05)

The spatial differences in the concentrations of Cl^- and NO^3- are related to the aforementioned productive processes (companies whose discharge is carried out in the waters of the Ganuza tributary), including the discharge of waste from the Institute of Animal Science (M5) for the first anion.

The classification of the surface waters that circulate through the basin are considered as bicarbonate, sodium calcium sulfate (HCO^3-> Ca²⁺ = SO^2-> Na⁺), corresponding to the lithological constitution of the area. In this regard, other authors point out that the dissolution of calcite produces waters with a Ca/Mg ratio between 4-50 mmol L^-1 (2626. Fagundo-Castillo JR, González P. Hidrogeoquímica . España: Academia Española; 2012 . 364 p. Available from: https://www.libreriauniversitaria.it/hidrogeoquimica-fagundo-castillo-juan- reynerio/book/9783847356127 ), being in the present study between 8.38-21.55 mmol L^-1.

Organic composition of the dissolved and particulate phases transported in suspension

⌅

The evaluation of the dissolved organic carbon (DOC) content showed that there were statistically significant spatial differences between the G3 monitoring station and the rest. The stations with the highest concentration of particular organic carbon (POC) were G2 and G3, the rest have lower POC values. Therefore, it was considered that a wide variability was observed in the carbon determinations (Table 4).

The relationship between C and N that is transported in suspended matter was shown through the C/N relationship. C/N values between 2.6 and 8.0 indicated a predominance of autochthonous organic matter, either due to photosynthesis or bacterial chemosynthesis or due to the presence of fluvial phytoplankton (2727. Bardhan P, Karapurkar SG, Shenoy DM, Kurian S, Sarkar A, Maya MV, et al. Carbon and nitrogen isotopic composition of suspended particulate organic matter in Zuari Estuary, west coast of India. Journal of Marine Systems. 2015;141:90-7.,2828. Kendall C, Silva SR, Kelly VJ. Carbon and nitrogen isotopic compositions of particulate organic matter in four large river systems across the United States. Hydrological Processes. 2001;15(7):1301-46. https://doi.org/10.1002/hyp.216 ). Following the aforementioned criteria, the monitoring stations where autochthonous organic matter predominates are G2 and G3. This could be because the residues from the yogurt and rum factory are easily degradable and cause intense microbial growth on the water surface, visible to the naked eye by flocculation film formation (2929. Mayea S, Carone M, Novo R, Boado I, Silveira E. Microbiología Agropecuaria. Tomo II. Félix Varela; 2009. 281 p.).

On the other hand, C/N values between 8.1 and 12.0 indicated an allochthonous character, originating from contamination by waste from livestock companies that dump directly into the Mampostón sub-basin, for which values higher than 12.1 are considered to be comes from fertilized soils (2525. Paneque J, Fuentes E, Mesa A, Echemendía A. El mapa nacional de suelos escala 1: 25 000. In: Memorias del XI Congreso Latinoamericano y II Congreso Cubano de la Ciencia del Suelo, La Habana, Memorias,(DR Villegas y D. Ponce de León, eds.). 1991. p. 1345-7.). The sampling stations with organic matter of animal origin are G1, G4, M1, M3, M4, M5, P1, P3 and P4. The sampling stations presented an edaphic origin of organic matter: M2, P2, PM1, PM2 and PM3 (Table 6).

Table 6. Spatial variation of the organic composition of Mampostón sub-basin surface waters.

Parameters		Ganuza river				Mampostón river					Pedroso diverter dam				Mampostón dam			F	p
		G1	G2	G3	G4	M1	M2	M3	M4	M5	P1	P2	P3	P4	PM1	PM2	PM3
		(mg L^-1)
DOC	ẋ	8,3bc	7,4bc	17,1a	6,7bc	12,3b	7,5c	8,1bc	5,5c	5,2c	5,0c	4,6c	6,7bc	6,0bc	8,7bc	9,3bc	6,7bc	2,9	0,020 ns
	SD (ẋ)	3,8	4,4	2,9	2,3	3,3	3,6	3,3	1,8	1,3	1,9	1,9	4,4	2,6	2,8	3,4	2,5
POC	ẋ	24,2c	172,1a	107,4a	8,1c	13,7c	9,8c	10,1c	22,0c	67,7b	76,1b	30,0bc	29,3bc	28,5bc	32,0bc	52,5b	43,7bc	3,9	0,001*
	SD (ẋ)	20,4	74,5	69,6	5,8	14,2	8,6	8,2	17,8	63,7	67,7	25,0	25,3	18,0	24,1	43,0	37,7
NOP	ẋ	2,7c	21,5a	13,7b	0,8c	1,0c	0,7c	0,9c	1,9c	7,0c	7,8c	2,2c	2,6c	2,5c	2,9c	3,9c	2,7c	4,2	0,000*
	SD (ẋ)	2,3	11,5	13,2	0,2	0,9	0,5	0,6	1,3	6,7	5,7	1,4	2,3	1,7	2,1	3,6	2,3
Ratio C/N		8,9	8,0	7,2	10,1	13,7	14	11,2	11,5	9,6	9,7	13,6	11,2	11,4	12,0	13,4	16,1	-	-
BOD₅	ẋ	17,0c	27,2c	178,5b	4,7c	3,9c	1,8c	7,4c	7,3c	482,2a	1,8c	8,7c	8,5c	2,6c	1,8c	1,7c	1,9c	8,7	0,000*
	SD (ẋ)	11,8	25,1	92,1	2,0	2,2	0,9	7,1	6,4	298,1	0,4	6,3	6,5	1,0	0,6	0,8	0,4
COD	ẋ	39,2c	55,5c	355,7b	15,2c	14,5c	8,0c	17,2c	11,2c	664,5a	8,0c	19,5c	30,0c	11,7c	8,4c	8,7c	8,5c	11,1	0,000*
	SD (ẋ)	11,0	17,1	281,7	9,3	10,4	1,2	11,6	9,3	317,8	1,8	10,3	26,4	4,7	2,4	1,9	2,0
Ratio DBO₅/DQO		0,4	0,5	0,5	0,3	0,2	0,2	0,4	0,6	0,7	0,2	0,4	0,3	0,2	0,2	0,2	0,2	-	-

ẋ- mean; SD (ẋ) - Standard deviation of the mean; Fisher's F-F; p- probability; ns- non-significant differences for the same row and different letters in the same row- statistically significant differences according to Duncan for p<0.05

BOD₅ and COD

⌅

From the spatial point of view, the station with the highest BOD₅ and COD was M5, followed by G3 (Table 6). The rest of the stations do not present significant differences for both parameters. According to the American Public Health Society (3030. APHA-AWWA-WPCF. Métodos normalizados para el análisis de aguas potables y residuales . 17.^a ed. American Public Health Association Enc. New York.: Editorial Díaz de Santos, S.A.; 1992 . Available from: https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=307542 ), drinking water has a BOD₅ of 0.75-1.5 mg L^-1 of oxygen and the water is considered contaminated if the BOD₅ is greater than 5.0 mg L^-1, industrial and agricultural wastes contain levels of BOD₅ and COD above one hundred.

On the other hand, the BOD₅/COD ratio indicated that organic matter is easily biodegradable in stations G2, G3, M4 and M5 with values equal to or greater than 0.5 (1515. Aznar-Jimenez A. Determinación de los parámetros físico-químicos de calidad de las aguas. Revista Manuel de gestión ambiental. 2000;2(23):12-9.). Aspect that is closely related to the type of waste dumped at these points.

Heavy metals

⌅

The reported values of heavy metals for the international standard SLRS-5 satisfied the specifications of the specialized literature (2020. Oficina Nacional de Normalización. Microbiología del agua. Detección y enumeración de coliformes. Técnica del número más probable (NMP) . La Habana; 1095, 2015 . Available from: https://especialidades.sld.cu/higienepidemiologia/?s=NC+1095 ). All this for the satisfactory work, certification of processing the samples and the equipment operation, since all the values measured in the reference material ranged between 8 and 120 % of the coating factor, with respect to the certified values (Table 7). This indicated that the values reported for the sub-basin samples are reliable.

Table 7. Validation of analytical work in the processing of samples for the determination of heavy metals.

Metal	Measured concentration	International Standard SLRS-5 Certified concentration (µg L^-1)	Coating Factor (%)
Cr	0.36±0.1	0.31±0.003	115
Cu	13.8±0.1	17.4±1.3	80
Zn	0.8	0.8±0.1	99
As	0.46	0.41±0.003	114
Pb	0.078	0.081±0.006	97

Among the heavy metals evaluated, only Zn²⁺ and Pb²⁺ showed statistical differences in their spatial distribution.

Zn²⁺ presented its highest concentration in stations G3, M1 and P2 (Table 5). However, in none of the cases does it exceed the Cuban Standard for drinking water (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) and the WHO Standard for irrigation water (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.), which set the maximum value of this element at 5,000 µg L^-1 for safe exploitation. The concentrations reported do not constitute a limitation for its use.

Regarding the average content of Pb, there is widespread contamination by this element in the surface waters of the Ganuza and Mampostón tributaries and Pedroso diverter dam. The sampling stations with the highest concentrations are G2, M3 and P1, with statistical differences compared to the rest of stations. A second group with average content of Pb in solution is constituted by stations G1, G4 and M2. In all cases, presumably, because the low flow of both tributaries produces a retreat of the water in some points and, therefore, the organic matter and cations contributed by the discharges of the industries remain stagnant, accumulating in the sediments until the beginning of the rainy season (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.). These six sampling stations exceed the permissible levels established for drinking water by Cuban regulations (88. Oficina Nacional de Normalización. Norma Cubana Obligatoria NC 827. Agua potable. Requisitos sanitarios. La Habana: ONN; 827, 2017. p. 1-13.) and the WHO regulations for irrigation water (44. Chang A, Pan G, Asano T, Schonning T. WHO guidelines for the safe use of wasterwater excreta and greywater.Wastewater Use in Agriculture. Vol. 2. World Health Organization; 2006. 397 p.) set at 10 µg L^-1.

Despite the use of unleaded fuels, since 2000 in Cuba, Pb is a metal with low mobility, which results in its accumulation in soils in high-traffic areas, due to contamination from previous decades (3232. Guo G, Wu F, Xie F, Zhang R. Spatial distribution and pollution assessment of heavy metals in urban soils from southwest China. Journal of Environmental Sciences. 2012;24(3):410-8.). Therefore, the Pb content accumulated in the soils around the asphalt factory (station M2) and the national highway (station M3) may have been washed away by rain, wind or human activities, and deposited in these areas from the river. Another source of this element may be related to waste from the paint factory (G4), a point before station M2, and leaks of used oil from the boilers of the pasteurizer “El Aljibe”, which contaminates stations G1 and G2.

The contamination of the water at station P1 (Pedroso diverter dam) could be due to the negligent dumping of urban solid waste and sewage water on its margins, an aspect notified to the pertinent authorities and subsequently corrected.

Temporal differences in the physical-chemical composition of the Mampostón sub- basin surface waters

⌅

There is little seasonal variability in the physical-chemical parameters evaluated (Table 8). These results indicated the anthropic influence on the composition of surface waters in the territory, since the seasonal differences inherent to the concentration of elements in dry season are eliminated by the constant contributions received, from the waste from the companies. In addition, it was reported that this phenomenon might also be due to the bidirectional water exchange system between the Pedroso diverter dam and the Mampostón dam, which can occur both through the artificial channel and through the river (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.). There are significant differences in pH, which increases 0.6 units in dry season, although its character continues to oscillate around neutrality.

Table 8. Determination of the temporal differences of the evaluated parameters.

Parameter		Season	ẋ	SD (ẋ)	F	p
pH		Little Rainy	7,4 a	0,5	8,20	0,006*
EC		Rainy	6,8 b	0,5
(μS cm^-3)		Little Rainy	477,2	289,8	0,37	0,542 ns
Majority Anions	HCO₃ ^-	Rainy	526,0	345,0
	(mg L^-1)	Little Rainy	279,9	122,2	0,581	0,449 ns
	SO₄ ^2-	Rainy	258,9	96,3
	(mg L^-1)	Little Rainy	22,6 a	11,0	4,394	0,04*
	Cl^-	Rainy	17,9 b	6,1
	(mg L^-1)	Little Rainy	25,7	18,4	0,642	0,426 ns
	NO₃ ^-	Rainy	22,7	10,3
	(mg L^-1)	Little Rainy	4,0	2,4	0,172	0,68 ns
Majority cations	Na⁺	Rainy	3,2	2,0
	(mg L^-1)	Little Rainy	18,6	16,9	0,066	0,798 ns
	K⁺	Rainy	19,6	17,0
	(mg L^-1)	Little Rainy	7,3	6,3	0,906	0,345 ns
	Mg²⁺	Rainy	4,9	3,6
	(mg L^-1)	Little Rainy	5,3	3,0	0,706	0,404 ns
	Ca²⁺	Rainy	4,8	1,3
	(mg L^-1)	Little Rainy	52,7	23,2	2,295	0,135 ns
Organic matter	COD	Rainy	62,8	29,8
	(mg L^-1)	Little Rainy	9,0	5,1	3,77	0,05 ns
	COP	Rainy	6,7	4,0
	(mg L^-1)	Little Rainy	53,4	35,6	1,10	0,29 ns
	NOP	Rainy	64,4	51,2
	(mg L^-1)	Little Rainy	6,5	3,8	0,99	0,32 ns
	DBO₅	Rainy	7,8	5,3
	(mg L^-1)	Little Rainy	179,0	60,0	0,10	0,74 ns
	DQO	Rainy	79,0	29,0
	(mg L^-1)	Little Rainy	223,7	39,5	0,79	0,37 ns
Heavy metals	Cr total	Rainy	169,0	79,6
	(mg L^-1)	Little Rainy	9,5	4,1	0,70	0,40 ns
	Cu²⁺	Rainy	9,9	2,1
	(mg L^-1)	Little Rainy	4,3	2,4	0,98	0,32 ns
	Zn²⁺	Rainy	6,6	3,1
	(mg L^-1)	Little Rainy	97,0	54,3	0,71	0,40 ns
	(mg L^-1)	Rainy	91,9	35,1
	As total	Little Rainy	0,6	0,2	0,31	0,57 ns
	(mg L^-1)	Rainy	0,6	0,3
	Pb²⁺	Little Rainy	28,1	9,2	0,06	0,79 ns
	(mg L^-1)	Rainy	31,9	7,5

ẋ- mean; SD (ẋ) - Standard deviation of the mean; Fisher's F-F; p- probability; ns- non-significant differences; Different letters in the same column for each parameter indicate statistically significant differences according to Duncan for p <0.05

The content of SO₄ ^2- dissolved in the water is higher in dry season (Table 8). The SO₄ ^2- concentrations found are not lithologically justified and it constitutes an anthropic contribution, in accordance with the information reported by other authors (2121. Álvarez A, Gutiérrez JE, Facundo JR, González R. Análisis hidrogeoquímico de las aguas de la subcuenca Mampostón. Ciencias de la Tierra y el Espacio. 2010;11:1-9.). The content of SO₄ ^2- and Cl^- in karst basins depends on the presence of gypsum (nonexistent in this sub-basin) or saline rocks, respectively, or on processes produced by human activity and that are related to agricultural fertilization, which are it increases in the months of October-February, according to reports from the Mayabeque Agriculture Delegation (3333. Ministerio de la Agricultura de Cuba. Informe anual sobre los resultados agrícolas de la provincia Mayabeque. Mayabeque: Ministerio de la Agricultura. 2014; p. 34.).

These results indicated the anthropic influence on the composition of surface waters in the territory, since the seasonal differences inherent to the concentration of elements in dry season are eliminated by the constant contributions received from the waste from the companies. In addition, it was reported that this phenomenon might also be due to the bidirectional water exchange system between Pedroso diverter dam and the Mampostón dam, which can occur both through the artificial channel and through the river (3131. Mesa-Pérez MA, Díaz-Rizo O, García-Acosta H, Alarcón-Santos OA, Sánchez-Pérez JM. Relationship between micro-granulometric profile and chemical sediment composition in Mampostón sub-watershed, Mayabeque, Cuba. Journal of South American Earth Sciences. 2020;101:102538.).

Content of total microorganisms and fecal coliforms

⌅

Regarding the total microbial count in water (Table 9), as well as the concentrations of fecal coliforms, they showed that the presence of fecal coliforms in the water of the Aljibe station (G2) does not exceed the permissible limits for water for agricultural use. The restriction of the water use of f this station for the irrigation is due to its content of Na⁺ and Pb²⁺ and not to the presence of fecal pathogens.

According to this indicator, the water in the section of Mampostón River, included in the sampling station M5, should not be used in the irrigation of root and leaf crops, as well as for long-stemmed crops, if the applied irrigation is drip nor in labor-intensive or highly mechanized agriculture (3434. Ríos-Tobón S, Agudelo-Cadavid RM, Gutiérrez-Builes LA. Patógenos e indicadores microbiológicos de calidad del agua para consumo humano. Revista Facultad Nacional de Salud Pública. 2017;35(2):236-47.). In the case of the Violento station (M3), results show that the water should not be used for irrigation, regardless of crop type.

Table 9. Count of total microorganisms and fecal coliforms in three sampling stations of the Mampostón sub-basin.

Monitoring	Total microorganism	Morphoty	Fecal coliforms
station	(CFU mL^-1)	pes	(UFC mL^-1)
G2	13x10³	6	11x10³
M3	2x10⁵	8	2x10⁵
M5	2.8x10⁵	7	2x10⁶

CFU-Colony Forming Units

The evaluation of the spatio-temporal differences of the chemical-physical parameters allowed to establish the influence of the various polluting sources of the territory, on the average composition of the surface waters with respect to a great diversity of parameters and also to verify the aptitude for irrigation in the sampling stations evaluated. This approach has been widely used in the evaluation of the anthropic contribution to soils and waters, both surface and underground (3535. Scheili A, Rodriguez MJ, Sadiq R. Seasonal and spatial variations of source and drinking water quality in small municipal systems of two Canadian regions. Science of the Total Environment. 2015;508:514-24.-3838. Zhao J, Lin L, Yang K, Liu Q, Qian G. Influences of land use on water quality in a reticular river network area: A case study in Shanghai, China. Landscape and Urban Planning. 2015;137:20-9.).

This work has made it possible to establish a work tool for the design of an adequate management plan, with a view to reversing the impacts of organic and inorganic pollution by the Territorial Council of Hydrographic Basins. It is important taking into account that the implementation of a coordinated work between decision-makers and environmental managers, it guarantees to put into practice ecological compensation strategies and the optimization of the industrial structure, as bases for obtaining a sustainable ecosystem (3939. Liu Y, Bralts VF, Engel BA. Evaluating the effectiveness of management practices on hydrology and water quality at watershed scale with a rainfall-runoff model. Science of the Total Environment. 2015;511:298-308.).

Introducción

Materiales y métodos

Descripción del área de estudio

Evaluación de parámetros químico-físicos

pH y CE

Aniones mayoritarios

Composición orgánica de las fases disuelta y particular transportada en suspensión

DBO5 y DQO

Composición de cationes mayoritarios y metales pesados en la fase disuelta

Determinación de parámetros microbiológicos

Análisis Estadísticos

Resultados y discusión

Diferencias espaciales en la composición físico-química de las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón

pH y CE

Elementos mayoritarios (aniones y cationes)

Composición orgánica de las fases disuelta y particular transportada en suspensión

DBO5 y DQO

Metales pesados

Diferencias temporales en la composición físico-química de las aguas superficiales de la subcuenca Mampostón

Contenido de microorganismos totales y coliformes fecales

Conclusiones

Bibliografía

Suitability for agricultural irrigation of Mampostón sub-basin surface water, Mayabeque, Cuba

Introduction

Materials and methods

Description of the study area

Evaluation of chemical-physical parameters

pH and EC

Majority anions

Organic composition of the dissolved and particulate phases transported in suspension

BOD5 and COD

Composition of majority cations and heavy metals in the dissolved phase

Determination of microbiological parameters

Statistical analysis

Results and discussion

Spatial differences in the physical-chemical composition of Mampostón sub-basin surface waters

pH and EC

Majority elements (anions and cations)

Organic composition of the dissolved and particulate phases transported in suspension

BOD5 and COD

Heavy metals

Temporal differences in the physical-chemical composition of the Mampostón sub- basin surface waters

Content of total microorganisms and fecal coliforms

Conclusions

DBO₅ y DQO

DBO₅ y DQO

BOD₅ and COD

BOD₅ and COD