Cultivos Tropicales Vol. 47, No. 3, julio-septiembre 2026, ISSN: 1819-4087
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Artículo original

Riesgos de problemas de infiltración de suelos en la cuenca del río Javita, Ecuador

 

iDCarlos Balmaseda-Espinosa*✉:cbalmaseda@upse.edu.ec

iDDaniel Ponce de León Lima

iDNadia Quevedo Pinos


Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Estatal Península de Santa Elena, Ecuador.

 

*Autor para correspondencia: cbalmaseda@upse.edu.ec

Resumen

Se evalúan los posibles los riesgos de disminución de la permeabilidad y problemas de infiltración en suelos asociados a la calidad del agua subterránea en la cuenca del río Javita (Península de Santa Elena, Ecuador), mediante tres indicadores: Índice de Permeabilidad (PI), Relación de Adsorción de Sodio (SAR/SARx) Relación Catiónica de Estabilidad Estructural (CROSS). Se realizaron tres campañas de muestreo (mayo, agosto y diciembre de 2024) en 25 pozos (20 en diciembre por estiaje), bajo las normas INEN 2196 y 2176. A las muestras se les determinaron pH, Conductividad Eléctrica (EC) y cationes/aniones (Na+, K+, Ca2+, Mg2+, HCO3 -, CO3 2-, SO4 2-, Cl-). Los resultados muestran alta variabilidad espacial y temporal (coeficientes de variación elevados) y una clasificación del PI en la Clase II (Buena) en los tres muestreos (medias: 50,9; 54,9; 40,2 %), esto sugiere que esas aguas no afectarían la permeabilidad. En la evaluación SAR/SARx/CROSS vs. EC predomina la categoría de “Ninguna” restricción, aunque nueve pozos presentan restricción “Leve a Moderada”, en mayo y/o diciembre, varios de ellos (P-14, P-16, P-17, P-22, P-23, P-24) mantienen esa condición en ambos muestreos. En diciembre, las observaciones disponibles clasifican sin restricción, pero la ausencia de datos en cinco pozos exige cautela en el manejo de estas aguas. En conclusión, hay ausencia de riesgo actual de sodicidad o disminución de la permeabilidad, se recomienda el seguimiento de los pozos con restricción “Leve a Moderada” y medidas de manejo para mantener la salinidad efectiva del bulbo húmedo y minimizar el potencial de dispersión y sellado superficial.

Palabras clave: 
calidad del agua, conductividad eléctrica, CROSS, SAR, sodicidad

Recibido: 10/12/2025; Aceptado: 14/4/2026

Conflicto de intereses: Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Contribución de autores: Conceptualización, Investigación, Curación de datos: Carlos Balmaseda-Espinosa; Daniel Ponce de León Lima y Nadia Quevedo Pinos. Metodología, Redacción - borrador original: Carlos Balmaseda-Espinosa. Supervisión: Daniel Ponce de León Lima, Nadia Quevedo Pinos.

CONTENIDO

Introducción

 

El agua es un recurso indispensable para la agricultura, y su calidad es tan importante como la cantidad disponible para asegurar la productividad de los cultivos y la sostenibilidad a largo plazo del recurso suelo. La presencia y concentración de sales disueltas en el agua de riego pueden influir directamente en el crecimiento de las plantas. Además, el uso continuado de agua con exceso de sales disueltas puede alterar la estructura del suelo, lo cual provoca la disminución de la permeabilidad y la aireación, aspectos vitales para el desarrollo de las raíces de los cultivos y el drenaje adecuado (11. Jadhav AB, V.N.Nale, D.S.Potdar. Consequences of Irrigation Water and Soil Quality: An Overview. Asian Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 2025;11(1):435-53. Available from: https://doi.org/10.9734/ajsspn/2025/v11i1494 ).

La evaluación de la aptitud del agua para riego se fundamenta en varios criterios, estos incluyen la salinidad, comúnmente cuantificada mediante la Conductividad Eléctrica (EC, por sus siglas en inglés); el riesgo de sodicidad, expresado a través de la Relación de Adsorción de Sodio (SAR, por sus siglas en inglés) (22. Anyango GW, Bhowmick GD, Sahoo Bhattacharya N. A critical review of irrigation water quality index and water quality management practices in micro-irrigation for efficient policy making. Desalination and Water Treatment. 2024;318:100304. Available from: https://doi.org/10.1016/j.dwt.2024.100304 -66. Rodríguez Ayala S, Jaramillo Castro SA, Zurita Calle LD, Valdiviezo Aguilar AG, Choloquinga C. Evaluación de la calidad del agua de riego proveniente de la Acequia Tilipulo Enríquez-Cotopaxi mediante la relación de absorción de sodio (RAS). Revista Politécnica. 2022;49(2):55-64. Available from: https://doi.org/10.33333/rp.vol49n2.06 ); la posible toxicidad provocada por iones específicos, por ejemplo, cloruros, sulfatos y boro (77. Egbueri JC, Mgbenu CN, Digwo DC, Nnyigide CS. A multi-criteria water quality evaluation for human consumption, irrigation and industrial purposes in Umunya area, southeastern Nigeria. International Journal of Environmental Analytical Chemistry. Taylor & Francis; 2023;103(14):3351-75. Available from: https://doi.org/10.1080/03067319.2021.1907360 ) y los daños que pueden causar por obstrucción de elementos del sistema de riego (88. Ahmed S, Sultan MW, Alam M, Hussain A, Qureshi F, Khurshid S. Evaluation of corrosive behaviour and scaling potential of shallow water aquifer using corrosion indices and geospatial approaches in regions of the Yamuna river basin. Journal of King Saud University - Science. 2021;33(1):101237. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jksus.2020.101237 -1212. Nascimento DA, Becheleni EM de A, Lima LA de. Índice de saturação de águas duras do norte de Minas Gerais por Phreeqc e Langelier. Revista de Gestão de Água da América Latina [Internet]. Associação Brasileira de Recursos Hídricos - ABRHidro; 2024 [citado 20 de agosto de 2025];21(2024). Available from: https://www.abrh.org.br/OJS/index.php/REGA/article/view/881 ). Estos factores, interrelacionados, contribuyen a determinar la aptitud del agua para usos en la agricultura y sus potenciales consecuencias sobre la salud de los suelos y el rendimiento agrícola de los cultivos.

El Índice de Permeabilidad (PI, por sus siglas en inglés) (1313. Doneen L. The influence of crop and soil on percolating water. En: In Proc 1961 Biennial conference on Groundwater recharge. 1962. p. 156-63. Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://calisphere.org/item/0d032255-e519-4841-802b-aa927bbffb9c/ ), es una herramienta analítica diseñada específicamente para evaluar el impacto a largo plazo del agua de riego en la permeabilidad de los suelos (1414. Dasappa B, Kambale JB, Hadimani DK. Evaluation of Groundwater Quality for Irrigation Using GIS in Northeastern Karnataka, India. IntJCurrMicrobiolAppSci. Excellent Publishers; 2023;12(6):251-9. Available from: https://doi.org/10.20546/ijcmas.2023.1206.031 ). La permeabilidad es un atributo crítico que asegura un drenaje eficiente y una aireación adecuada en la zona radicular de las plantas.

El Índice de Permeabilidad considera la interacción de iones específicos, como el sodio y el bicarbonato, en relación con el calcio y el magnesio, presentes en el agua que pueden influir en la estructura del suelo. El uso prolongado de agua con un PI desfavorable puede conducir a la dispersión de las partículas del suelo, lo que reduce significativamente la permeabilidad y provoca problemas como el encharcamiento superficial y la deficiencia de oxígeno en las raíces de los cultivos (11. Jadhav AB, V.N.Nale, D.S.Potdar. Consequences of Irrigation Water and Soil Quality: An Overview. Asian Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 2025;11(1):435-53. Available from: https://doi.org/10.9734/ajsspn/2025/v11i1494 ).

P I = [ N a + ] + [ H C O 3 ] [ C a 2 + ] + [ M g 2 + ] + [ N a + ] ] * 100
 

Donde: PI es el Índice de Permeabilidad. Na+, Ca2+, Mg2+, HCO3- son las concentraciones de esos iones en mEq L.

El PI se enfoca en la permeabilidad del suelo, por esa razón no es común que se emplee como único indicador para evaluar la calidad de las aguas de riego. Junto a éste se utiliza la SAR que se centra en el riesgo provocado por el sodio. Esta observación conduce a la necesidad de una evaluación multidimensional de la calidad de las aguas de riego. La gestión sostenible del agua en la agricultura debe integrar un conjunto de índices para comprender la interacción compleja de las propiedades químicas del agua y sus efectos acumulativos en la salud del suelo y la productividad de los cultivos con el transcurso del tiempo (1515. Desai S. Assessment of ground water quality for irrigation suitability in south Sindhudurg district using gis technology. IJAEB. 2024;09(04):89-97. Available from: https://doi.org/10.35410/IJAEB.2024.5918 ).

La permeabilidad del suelo se incrementa con el aumento de la salinidad en las aguas de riego, mientras que decrece si esas aguas contienen altas concentraciones del ion sodio (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ). Si la concentración de sodio es muy alta, puede provocar el deterioro de propiedades hidráulicas de los suelos como es la tasa de infiltración, como consecuencias podría traer la formación de costras superficiales, la erosión de los suelos y una aireación deficiente. Finalmente, se degradarían los suelos y disminuirían los rendimientos de los cultivos (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ).

La Relación de Adsorción de Sodio (1919. U.S. Salinity Laboratory Staff. Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Washington, DC, USA: U.S. Government Printing Office; 1954. (Agriculture handbook,; vol. Handbook No. 60). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/20360500/hb60_pdf/hb60complete.pdf ) ha sido el indicador por excelencia para valorar el riesgo de sodicidad causado por las aguas de riego. En el cálculo de la SAR intervienen los cationes Na+, Ca2+ y Mg2+. Se considera que estos dos últimos cationes tienen un efecto positivo similar sobre la permeabilidad de los suelos.

S A R = [ N a + ] [ [ C a 2 + + [ M g 2 + ] ] ] 2 + 2
 

Donde: SAR es la Relación de Adsorción de Sodio. Na+, Ca2+, Mg2+ son las concentraciones de esos iones en mEq L.

Al determinar la SAR por la ecuación anterior no se tienen en cuenta las modificaciones que ocurren en los contenidos de calcio después de un riego, de ahí la propuesta de calcular una SAR ajustada que considere el equilibrio esperado por los efectos del dióxido de carbono, del bicarbonato y de la salinidad, sobre la base del supuesto de la existencia en el suelo de minerales de calcio y la ausencia de precipitaciones de magnesio (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ).

S A R x = [ N a + ] [ [ C a x 2 + ] + [ M g 2 + ] ] 2
 

Donde: SARx es la Relación de Adsorción de Sodio ajustada. Na+, Mg2+ son las concentraciones de esos iones en mEq L.

Cax 2+, concentración final de calcio que permanece en la solución del suelo, al considerar la conductividad del agua, el contenido de bicarbonato en relación al calcio y la presión parcial del dióxido de carbono ejercida en los primeros milímetros del suelo (2020. Fuentes Yagüe JL. Técnicas de riego. Vol. 4a edición revisada y ampliada Madrid: Coedición Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación - Ediciones Mundi-Prensa; 2003. Available from: https://www.casadellibro.com/libro-tecnicas-de-riego-4-ed/9788484761242/908998?srsltid=AfmBOooFhtIM_ALFziN4YEr6YfxgqnKiUU8NWzsE6ulz3Ky3dZOKYN_z ).

La SAR no considera al ion potasio como causante de la dispersión de las arcillas del suelo, por otro lado, tampoco diferencia el poder floculante del calcio y el magnesio. Diversos investigadores han demostrado que el potasio tiene un efecto dispersante del suelo de la misma manera que lo hace el sodio. Además, se ha comprobado que el magnesio no contribuye a la floculación en la misma medida en que lo hace el calcio. Una alternativa para superar esta situación es la Relación Catiónica de Estabilidad Estructural (CROSS, por sus siglas en inglés)(1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ,2222. Rengasamy P, Marchuk A. Cation ratio of soil structural stability (CROSS). Soil Res. 2011;49(3):280. Available from: https://doi.org/10.1071/SR10105 ), dado que los cuatro cationes fundamentales (calcio, magnesio, sodio y potasio) se encuentran en las aguas de riego, en la solución del suelo y en los sitios de intercambio catiónico de los suelos, ya sea por factores naturales o antrópicos (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ).

C R O S S =   [ N a + ] + 0,335 [ K + ] [ C a 2 + ] + 0,07 58 [ M g 2 + ] 2
 

Donde: CROSS es la Relación Catiónica de Estabilidad Estructural. Na+, K+, Ca2+, Mg2+ son las concentraciones de esos iones en mEq L.

La CROSS se recomienda en reemplazo de la SAR fundamentalmente para aguas que presenten la conductividad eléctrica (EC) menor a 4 dS/m, y donde las concentraciones de magnesio sean superiores a las de calcio (1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ).

El objetivo de este trabajo fue evaluar los riesgos potenciales de disminución de la permeabilidad de los suelos de la cuenca del río Javita en la Península de Santa Elena, Ecuador, al emplear aguas de riego, para ello se consideran los indicadores: el Índice de Permeabilidad (PI), la Relación de Adsorción de Sodio (SAR) y la Relación Catiónica de Estabilidad Estructural (CROSS).

Materiales y Métodos

 

El área de estudio, como se puede apreciar en la Figura 1, está constituida por la cuenca del río Javita, ubicada en la parroquia Colonche, cantón Santa Elena, provincia del mismo nombre. Sus límites son: al norte la cuenca del río Viejo; al sur tiene las cuencas de los ríos Grande, Zapotal y Daular; al este se halla la cordillera Chongón Colonche; mientras que al oeste está el océano Pacífico.

Es una cuenca de la franja costera, es decir, de la vertiente del Pacífico, su característica principal es que posee acuíferos pobres, aislados y de poca extensión. Pertenece al sistema hidrográfico Zapotal y su código de acuerdo con la División Hidrográfica del Ecuador es 1244.

El relieve es ondulado, de elevaciones de poca altura. En cuanto al clima, la zona de estudio se divide en dos: en la parte este, cercano a la cordillera Chongón-Colonche, se clasifica como tropical megatérmico seco, mientras que la zona costera es tropical megatérmico semiárido.

Las coordenadas planas de los puntos que definen los extremos Sur-Oeste y Norte-Este de la cuenca del río Javita son: 525000, 9760000 y 580000, 9800000 respectivamente, según el sistema de proyección UTM, zona 17 sur, datum WGS 84.

El río Javita nace en la cordillera del Bosque Protector Chongón-Colonche y corre en sentido este-oeste, su corriente se clasifica como intermitente debido a que solo hay escurrimiento durante las épocas de lluvias. La vegetación original ha sufrido una tala indiscriminada principalmente para usar la madera en la elaboración de carbón vegetal.

Se realizaron tres muestreos en los meses de mayo, agosto y diciembre de 2024 en 25 pozos distribuidos en la zona media de la cuenca donde se concentran las principales áreas de cultivo, como puede observarse en los puntos azules de la Figura 1. Es necesario aclarar que en el muestreo de diciembre solo se analizaron 20 pozos, pues cinco estaban secos producto del estiaje.

Las principales producciones en la zona de estudio son los cultivos de: maíz, cítricos, plátanos, cacao, sandía y maracuyá. Los cuales son sensibles a moderadamente sensibles al estrés provocado por la salinidad de los suelos.

Figura 1.  Ubicación de la cuenca del río Javita, área de interés del proyecto. Fuente: Elaborada por los autores

La toma de muestras se realizó según el procedimiento planteado en la Norma Técnica Ecuatoriana 2176:2013 sobre técnicas de muestreo (2323. INEN. AGUA. Calidad del agua. Muestreo. Técnicas de muestreo. [Internet]. Quito, Ecuador; 2013. Available from: https://www.normalizacion.gob.ec/ ), se emplearon recipientes de vidrio de color ámbar, de un litro de capacidad. La manipulación y conservación de las muestras se hizo a partir de la Norma Técnica Ecuatoriana 2169:2013 (2323. INEN. AGUA. Calidad del agua. Muestreo. Técnicas de muestreo. [Internet]. Quito, Ecuador; 2013. Available from: https://www.normalizacion.gob.ec/ ).

En el laboratorio se realizaron las determinaciones que se muestran en la Tabla 1, donde además se presentan las técnicas empleadas en cada caso.

Tabla 1.  Procedimientos para el análisis químico de las aguas
Determinación Técnica
pH Potenciometría
Conductividad eléctrica (EC) Conductimetría
Sodio (Na+) Espectrofotometría de Absorción atómica
Calcio (Ca2+)
Magnesio (Mg2+)
Potasio (K+)
Sulfatos (SO4 2-) Turbidimetría
Carbonatos (CO3 2-) Volumetría
Bicarbonatos (HCO3 -)
Cloruros (Cl-)

Fuente: Elaborada por los autores

Se calculó el error de balance iónico, como parte del control analítico, se considera aceptable el ±5 % en estudios hidrogeoquímicos (2424. Wang M, Zhang W, Yang P, Feng J, Zhang R, Gao Z, et al. Hydrogeochemical Characteristics, Water Quality, and Human Health Risks of Groundwater in Wulian, North China. Water. 2023;15(2):359. Available from: https://doi.org/10.3390/w15020359 ). Todas las muestras de mayo y agosto fueron válidas y se obtuvieron valores de error de 2,37, 2,30 %, respectivamente; el muestreo de diciembre mostró 12 balances válidos (el resto sin balance por aniones faltantes); su error fue de -0,38 %.

Con el uso del paquete estadístico InfoStat (2525. Grupo InfoStat. InfoStat. [Internet]. Universidad Nacional de Córdoba, Argentina; 2020. Available from: https://www.infostat.com.ar/ ) se determinaron parámetros estadísticos de los aniones y cationes de cada muestreo, entre ellos están la media, la desviación estándar, los valores máximos y mínimos.

La evaluación del riesgo de problemas de infiltración de los suelos provocados por la calidad de las aguas se realizó a partir del Índice de Permeabilidad de Doneen (PI), la Relación de Adsorción de Sodio (SAR y SARx) y la Relación Catiónica de Estabilidad Estructural (CROSS).

La clasificación empleada para el Índice de Permeabilidad (77. Egbueri JC, Mgbenu CN, Digwo DC, Nnyigide CS. A multi-criteria water quality evaluation for human consumption, irrigation and industrial purposes in Umunya area, southeastern Nigeria. International Journal of Environmental Analytical Chemistry. Taylor & Francis; 2023;103(14):3351-75. Available from: https://doi.org/10.1080/03067319.2021.1907360 ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 ,2727. Şahin Kiy M, Arslan H. Assessment of groundwater quality for irrigation and drinking using different quality indices and geostatistical methods in Çorum province (Turkey). Irrigation and Drainage. 2021;70(4):871-86. Available from: https://doi.org/10.1002/ird.2593 ) se presenta en la Tabla 2.

Tabla 2.  Clasificación del Índice de Permeabilidad (PI)
PI (%) Aptitud Class
> 75 Apta Class I
25 - 75 Buena ClassII
< 25 No Apta Class III

Las restricciones de uso de las aguas de riego según la SAR se definen en correspondencia con los valores de la EC determinada en ellas (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 -2828. Ibrahim H, Yaseen ZM, Scholz M, Ali M, Gad M, Elsayed S, et al. Evaluation and Prediction of Groundwater Quality for Irrigation Using an Integrated Water Quality Indices, Machine Learning Models and GIS Approaches: A Representative Case Study. Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute; 2023;15(4):694. Available from: https://doi.org/10.3390/w15040694 ), para lo cual se emplean los criterios que aparecen en la Tabla 3. Para clasificar la CROSS se emplean los mismos criterios de la SAR (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ).

Tabla 3.  Clasificación de las restricciones de uso de las aguas de riego: SAR/CROSS vs. EC
SAR/SARx/CROSS Restricciones de uso
Ninguna Leve a Moderada Severa
EC en dS/m
0 - 3 > 0,7 0,7 - 0,2 < 0,2
3 - 6 > 1,2 1,2 - 0,3 < 0,3
6 - 12 > 1,9 1,9 - 0,5 < 0,5
12 - 20 > 2,9 2,9 - 1,3 < 1,3
20 - 40 > 5,0 5,0 - 2,9 < 2,9

Resultados y Discusión

 

Características de las aguas estudiadas

 

En la Tabla 4 se pueden observar valores medios, mínimos, máximos y desviación estándar de las variables que se utilizaron para determinar los riesgos de problemas de permeabilidad en los suelos regados con las aguas estudiadas. En todos los casos se observa un coeficiente de variación alto, lo cual indica la variabilidad, espacial y temporal, que existe entre las calidades de dichas aguas. Un ejemplo de esto es la conductividad eléctrica, con valores que oscilan desde valores cercanos a 0,7 dS/m hasta algunos superiores a 8 dS/m.

Tabla 4.  Estadísticas descriptivas de las variables que intervienen en los índices estudiados para los tres muestreos
Muestreo Estadig. EC Ca2+ Mg2+ Na+ K+ HCO3-
(dS/m) (mEq/L)
Mayo n 25 25 25 25 25 25
Media 2,14 9,34 3,07 9,99 0,32 1,98
D. E. 1,69 5,69 2,42 10,49 0,16 0,66
Min. 0,74 2,20 0,92 2,90 0,16 1,28
Max. 8,14 24,80 10,74 51,93 0,84 4,35
C. V. 79% 61% 79% 105% 50% 33%
Agosto n 25 25 25 25 25 25
Media 1,96 7,76 2,94 8,93 0,24 2,44
D. E. 1,12 4,37 1,96 6,37 0,09 0,62
Min. 0,77 2,45 0,90 3,34 0,12 1,50
Max. 4,90 18,75 8,12 26,80 0,54 3,36
C. V. 57% 56% 67% 71% 39% 25%
Diciembre n 20 20 20 20 20 20
Media 1,94 9,89 2,76 6,89 0,25 2,48
D. E. 1,57 4,28 1,83 7,23 0,15 1,04
Min. 0,76 5,86 1,08 2,36 0,09 1,15
Max. 7,00 20,37 6,82 30,72 0,85 5,38
C. V. 81% 43% 66% 105% 62% 42%

Fuente: Elaborada por los autores

Índice de Permeabilidad

 

En la Tabla 5 se presentan los principales estadígrafos relacionados con el Índice de Permeabilidad, en todos los casos la clasificación de las aguas es de Clase II, definida como Buena (Tabla 2), es decir, se considera que el 100 % de las fuentes estudiadas no afectaría la permeabilidad de los suelos. Los valores del coeficiente de variación confirman la variabilidad espacial y temporal de la calidad de las aguas de los pozos de la cuenca del río Javita.

Tabla 5.  Estadígrafos del Índice de Permeabilidad
Muestreo n Mean S.D. Min. Max. C.V.
Mayo 25 50,90 12,09 27,72 74,52 24%
Agosto 25 54,92 9,40 34,12 69,01 17%
Diciembre 20 40,20 7,18 32,24 58,66 18%

Fuente: Elaborada por los autores

Un análisis más detallado del PI se puede realizar en la Figura 2, en la que se observa en varios pozos, específicamente los identificados con los números P-15 a P-24, que hay una tendencia a disminuir el PI a valores entre 30 y 40 %, cercanos al límite superior de la Clase III o No Apta, esto podría estar relacionado con el final de la época de estiaje en la zona, con lo cual aumentó la concentración de sales en algunos pozos y otros estuvieron completamente secos.

Figura 2.  Índice de Permeabilidad de los tres muestreos (PIm: mayo; PIa: agosto; PId: diciembre)

Riesgo de acumulación de sodio en el suelo

 

El riesgo de sodicidad en los suelos se determinó a través de los indicadores SAR, SARx y CROSS en combinación con la conductividad eléctrica (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 -2828. Ibrahim H, Yaseen ZM, Scholz M, Ali M, Gad M, Elsayed S, et al. Evaluation and Prediction of Groundwater Quality for Irrigation Using an Integrated Water Quality Indices, Machine Learning Models and GIS Approaches: A Representative Case Study. Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute; 2023;15(4):694. Available from: https://doi.org/10.3390/w15040694 ), sin embargo, como puede observarse en la Tabla 6, para las condiciones estudiadas prácticamente no hubo diferencias en las clasificaciones obtenidas entre los indicadores.

Magnitud del riesgo

 

Predominan condiciones de “Ninguna” restricción en los tres muestreos; no obstante, nueve pozos presentan restricciones “Leve a Moderada” en mayo y/o agosto, asociadas a combinaciones de EC baja y SARx/CROSS entre 3 y 5. En el muestreo de diciembre todas las observaciones disponibles clasifican sin restricciones, esto podría explicarse por la disminución de los contenidos de sodio y el incremento de calcio y el magnesio en las aguas.

Persistencia de las condiciones

 

Los pozos P-14, P-16, P-17, P-22, P-23 y P-24 muestran consistencia de la categoría “Leve a Moderada” en mayo-agosto, por lo que requieren una gestión diferenciada si se riegan suelos sensibles a la dispersión. Estos pozos también presentan disminución de Índice de Permeabilidad en el mes de diciembre.

Interpretación físico-química

 

De acuerdo con las directivas de FAO, los problemas de infiltración dependen del par EC-SAR: a igual SAR, una EC mayor suele mitigar la dispersión del suelo; a EC baja, el mismo SAR incrementa el riesgo (criterio EC-SARx) (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ). El SARx integra efectos de carbonatos/bicarbonatos y el catión Ca2+ en solución, y se prefiere para evaluar la infiltración cuando hay contenidos relevantes de HCO3 - y CO3 2-(2929. Lesch SM, Suarez DL. Technical Note: A Short Note on Calculating the Adjusted SAR Index. Transactions of the ASABE. St. Joseph, MI: ASABE; 2009;52(2):493-6. Available from: https://doi.org/10.13031/2013.26842 ).

Relación Catiónica de Estabilidad Estructural (CROSS)

 

Este índice incorpora el poder dispersivo del catión K+, además del conocido por el Na+y el contraste en la floculación provocada por el Mg2+ que no se considera de igual influencia que el Ca2+. Ofrece una medida más integral de la estabilidad estructural del suelo frente al agua de riego; se utiliza como alternativa al SAR (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ,3030. Dehghanisanij H, Mirlatifi SM, Emami S, Rajabzadeh T. Reducing the clogging of emitters in drip irrigation systems using acid washing and ultrasonic technology. Sci Rep. 2025;15(1):12499. Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-025-95915-w ), sin embargo, en este estudio los resultados de su clasificación no difieren del obtenido con el SARx.

Tabla 6.  Riesgo de acumulación de sodio en los suelos
Pozos Restricciones de uso
Muestreo mayo Muestreo agosto Muestreo diciembre
SAR SARx CROSS SAR SARx CROSS SAR SARx CROSS
P-01 N N N N N N N N N
P-02 N L a M L a M N N N SD SD SD
P-03 N N N N N N SD SD SD
P-04 N N N N N N N N N
P-05 N N N N N N N N N
P-06 N N N N N N N N N
P-07 N N N N N N SD SD SD
P-08 N N N N N N N N N
P-09 N N N N N N N N N
P-10 N N N N N N N N N
P-11 N N N N N N N N N
P-12 N N N N N N N N N
P-13 N N N N N N SD SD SD
P-14 L a M L a M L a M L a M L a M L a M SD SD SD
P-15 N N N L a M L a M L a M N N N
P-16 L a M L a M L a M L a M L a M L a M N N N
P-17 L a M L a M L a M L a M L a M L a M N N N
P-18 N N N N N N N N N
P-19 N N N N N N N N N
P-20 N N L a M L a M L a M L a M N N N
P-21 L a M L a M L a M N N N N N N
P-22 L a M L a M L a M L a M L a M L a M N N N
P-23 L a M L a M L a M L a M L a M L a M N N N
P-24 L a M L a M L a M L a M L a M L a M N N N
P-25 N N N N N N N N N

SARCorr.: SARx; N: Ninguna; L a M: Leve a Moderada; SD: Sin Datos. Fuente: Elaborada por los autores

Determinación de restricciones de uso para evitar problemas de infiltración

 

Con base en los datos de laboratorio y los criterios para definir las clases de restricciones que aparecen en la Tabla 3 se plantea lo siguiente:

  • Categoría “Ninguna”: son aguas de esta cuenca con EC≥ 1,3-1,5 dS/m y SAR/SARx/CROSS ≤ 5-6; resultan aptas para suelos franco-arenosos a franco-limosos, sin evidencias de sellado, siempre que se mantenga la salinidad efectiva del bulbo húmedo (evitar diluciones bruscas por lluvias o mezclas de aguas).

  • Categoría “Leve a Moderada”: requieren precaución en el manejo del riego en suelos con arcillas expandibles o con aguas de riego con EC baja. Se recomienda elevar el Ca2+ (enmiendas cálcicas, por ejemplo, con yeso agrícola como portador o acidificación controlada para disolver carbonatos), evitar descensos de la EC por mezclas de aguas, y ajustar láminas y tiempos de riego.

Todas las muestras disponibles del muestreo de diciembre clasifican en la categoría “Ninguna”, sin embargo, la ausencia de datos en cinco pozos impone ver esos resultados con cautela. En estiajes prolongados pueden aumentar las sales en el perfil del suelo, por ello el manejo del riego debe sostener una conductividad eléctrica en el suelo compatible con el umbral electrolítico del sistema suelo-agua local (3131. Quirk JP, Schofield RK. The effect of electrolyte concentration on soil permeability. Journal of Soil Science. 1955;6(2):163-78. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.1955.tb00841.x ).

La clasificación de varios pozos en la categoría “Leve a Moderada” por riesgo de problemas de infiltración indica que estas aguas pueden utilizarse en riego, pero con precaución, ya que pueden favorecer la dispersión de las arcillas, el sellado superficial, la reducción de macroporos y, en consecuencia, menor velocidad de infiltración y una distribución menos uniforme del agua en el perfil del suelo. Este proceso disminuye la eficiencia del riego y limita el lavado de las sales. En cultivos como maíz y sandía, traerá problemas de emergencia, y estrés hídrico en fases críticas de desarrollo. En cítricos, el efecto puede ser más severo y acumulativo, debido a que la menor infiltración y la concentración de sales en la zona de las raíces limitan el vigor vegetativo y la calidad comercial de los frutos. En plátanos por la elevada demanda hídrica y sensibilidad a la degradación física del suelo, la disminución de la infiltración puede afectar el crecimiento, el desarrollo del área foliar y el peso del racimo. En conjunto, estos resultados sugieren que, aunque no se evidencia una limitación severa generalizada, los pozos con restricción “Leve a Moderada” requieren monitoreo y prácticas de manejo orientadas a conservar la estabilidad estructural del suelo y la eficiencia del riego, particularmente en cultivos permanentes o de alta exigencia hídrica (3232. FAO, AWC. Guidelines for brackish water use for agricultural production in the Near East and North Africa region. FAO; 26 de enero de 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc3234en -3636. Zhao Q, Xin M, Ai P, Ma Y. Effects of Continuous Saline Water Irrigation on Soil Salinization Characteristics and Dryland Jujube Tree. Agronomy. 2025;15(8):1898. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy15081898 ).

Para mantener una conductividad eléctrica estable en el bulbo húmedo y minimizar picos de baja concentración, se sugieren sistemas de riego localizado (por ejemplo, goteo o microaspersión).

Se deben evitar diluciones súbitas de la conductividad eléctrica del agua de riego, es decir, por mezclas con aguas de muy baja salinidad o riegos con lluvia intercalada. Las fracciones de lavado deben ser moderadas, aplicadas cuando el suelo esté con una humedad adecuada, estructuralmente estable, para no superar el umbral de dispersión.

Para mejorar la porosidad superficial y resistencia al sellado se deben mantener coberturas orgánicas (rastrojos, abonos verdes) y labranza mínima; estas prácticas no sustituyen el control iónico, pero amortiguan la disminución de la infiltración

Conclusiones y Recomendaciones

 
  1. Las aguas de los pozos estudiados no constituyen un riesgo actual para la acumulación de sodio en los suelos y la consiguiente disminución de su permeabilidad, de acuerdo a los indicadores empleados y los datos obtenidos en los tres muestreos.

  2. Los pozos que permanecen en la categoría “Leve a Moderada” se le debe dar seguimiento por la potencial disminución de su Índice de Permeabilidad en épocas de estiaje.

  3. Para complementar el estudio de evaluación físico - química de las aguas de riego se sugiere la realización de estudios de caracterización física de los suelos de la cuenca.

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Cultivos Tropicales Vol. 47, No. 3, julio-septiembre 2026, ISSN: 1819-4087
 
Articles

Risks of soil infiltration problems in the Javita river basin, Ecuador

 

iDCarlos Balmaseda-Espinosa*✉:cbalmaseda@upse.edu.ec

iDDaniel Ponce de León Lima

iDNadia Quevedo Pinos


Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Estatal Península de Santa Elena, Ecuador.

 

*Author for correspondence: cbalmaseda@upse.edu.ec

Abstract

This study evaluates the potential risks of decreased permeability and infiltration problems in agricultural soils associated with groundwater quality in the Javita River basin (Santa Elena Peninsula, Ecuador), using three indicators: Doneen Permeability Index (PI), Sodium Adsorption Ratio (SAR/SARx), and Cation Ratio of Structural Stability (CROSS). Three sampling campaigns were conducted (May, August, and December 2024) in 25 wells (20 in December due to the dry season), following INEN standards 2196 and 2176. pH, Electrical Conductivity (EC), and cation/anion concentrations (Na+, K+, Ca2+, Mg2+, HCO3 -, CO3 2-, SO4 2-, Cl-) were determined in the samples. The results show high spatial and temporal variability (high coefficients of variation) and a PI classification of Class II (Good) in all three sampling periods (means: 50.9, 54.9, and 40.2 %), suggesting that these waters would not affect permeability. In the SAR/SARx/CROSS vs. EC evaluation, the “None” restriction category predominates, although nine wells present “Slight to Moderate” restriction in May and/or December. Several of these (P-14, P-16, P-17, P-22, P-23, and P-24) maintain this condition in both sampling periods. In December, the available observations are classified as having no restriction, but the absence of data for five wells requires caution in the handling of these waters. In summary, there is no current risk of sodicity or decreased permeability; monitoring of wells with “Slight to Moderate” restrictions and management measures to maintain effective wet-bulb salinity and minimize the potential for surface dispersion and sealing are recommended.

Key words: 
CROSS, electrical conductivity, SAR, sodicity, water quality

Introduction

 

Water is an indispensable resource for agriculture, and its quality is as important as the quantity available to ensure crop productivity and the long-term sustainability of soil resources. The presence and concentration of dissolved salts in irrigation water can directly influence plant growth. Furthermore, the continued use of water with an excess of dissolved salts can alter soil structure, leading to reduced permeability and aeration, aspects vital for crop root development and adequate drainage (11. Jadhav AB, V.N.Nale, D.S.Potdar. Consequences of Irrigation Water and Soil Quality: An Overview. Asian Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 2025;11(1):435-53. Available from: https://doi.org/10.9734/ajsspn/2025/v11i1494 ).

The assessment of water suitability for irrigation is based on several criteria. These include salinity, commonly quantified by electrical conductivity (EC); the risk of sodicity, expressed through the sodium adsorption ratio (SAR) (22. Anyango GW, Bhowmick GD, Sahoo Bhattacharya N. A critical review of irrigation water quality index and water quality management practices in micro-irrigation for efficient policy making. Desalination and Water Treatment. 2024;318:100304. Available from: https://doi.org/10.1016/j.dwt.2024.100304 -66. Rodríguez Ayala S, Jaramillo Castro SA, Zurita Calle LD, Valdiviezo Aguilar AG, Choloquinga C. Evaluación de la calidad del agua de riego proveniente de la Acequia Tilipulo Enríquez-Cotopaxi mediante la relación de absorción de sodio (RAS). Revista Politécnica. 2022;49(2):55-64. Available from: https://doi.org/10.33333/rp.vol49n2.06 ); the potential toxicity caused by specific ions such as chlorides, sulfates, and boron (77. Egbueri JC, Mgbenu CN, Digwo DC, Nnyigide CS. A multi-criteria water quality evaluation for human consumption, irrigation and industrial purposes in Umunya area, southeastern Nigeria. International Journal of Environmental Analytical Chemistry. Taylor & Francis; 2023;103(14):3351-75. Available from: https://doi.org/10.1080/03067319.2021.1907360 ); and the damage that may result from clogging of irrigation system components (88. Ahmed S, Sultan MW, Alam M, Hussain A, Qureshi F, Khurshid S. Evaluation of corrosive behaviour and scaling potential of shallow water aquifer using corrosion indices and geospatial approaches in regions of the Yamuna river basin. Journal of King Saud University - Science. 2021;33(1):101237. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jksus.2020.101237 -1212. Nascimento DA, Becheleni EM de A, Lima LA de. Índice de saturação de águas duras do norte de Minas Gerais por Phreeqc e Langelier. Revista de Gestão de Água da América Latina [Internet]. Associação Brasileira de Recursos Hídricos - ABRHidro; 2024 [citado 20 de agosto de 2025];21(2024). Available from: https://www.abrh.org.br/OJS/index.php/REGA/article/view/881 ). These interrelated factors help determine the suitability of water for agricultural uses and its potential consequences for soil health and crop yield.

The permeability index (PI) (1313. Doneen L. The influence of crop and soil on percolating water. En: In Proc 1961 Biennial conference on Groundwater recharge. 1962. p. 156-63. Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://calisphere.org/item/0d032255-e519-4841-802b-aa927bbffb9c/ ) is an analytical tool specifically designed to evaluate the long-term impact of irrigation water on soil permeability (1414. Dasappa B, Kambale JB, Hadimani DK. Evaluation of Groundwater Quality for Irrigation Using GIS in Northeastern Karnataka, India. IntJCurrMicrobiolAppSci. Excellent Publishers; 2023;12(6):251-9. Available from: https://doi.org/10.20546/ijcmas.2023.1206.031 ). Permeability is a critical attribute that ensures efficient drainage and adequate aeration in the plant root zone.

The permeability index considers the interaction of specific ions, such as sodium and bicarbonate, in relation to calcium and magnesium present in the water, which can influence soil structure. Prolonged use of water with an unfavorable PI can lead to soil particle dispersion, significantly reducing permeability and causing problems such as surface waterlogging and oxygen deficiency in crop roots (11. Jadhav AB, V.N.Nale, D.S.Potdar. Consequences of Irrigation Water and Soil Quality: An Overview. Asian Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 2025;11(1):435-53. Available from: https://doi.org/10.9734/ajsspn/2025/v11i1494 ).

P I = [ N a + ] + [ H C O 3 ] [ C a 2 + ] + [ M g 2 + ] + [ N a + ] ] * 100
 

Where: PI is the Permeability Index; Na⁺, Ca²⁺, Mg²⁺, HCO₃⁻ are the concentrations of these ions in mEq·L⁻¹.

The PI focuses on soil permeability; for this reason, it is not commonly used as the sole indicator for assessing irrigation water quality. Together with the PI, the SAR (Sodium Adsorption Ratio) is used, which focuses on the risk posed by sodium. This observation leads to the need for a multidimensional assessment of irrigation water quality. Sustainable water management in agriculture should integrate a set of indices to understand the complex interaction of water chemical properties and their cumulative effects on soil health and crop productivity over time (1515. Desai S. Assessment of ground water quality for irrigation suitability in south Sindhudurg district using gis technology. IJAEB. 2024;09(04):89-97. Available from: https://doi.org/10.35410/IJAEB.2024.5918 ).

Soil permeability increases with rising salinity in irrigation water, while it decreases if such water contains high concentrations of sodium ions (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ). If sodium concentration is very high, it can lead to the deterioration of soil hydraulic properties, such as the infiltration rate. As a consequence, surface crusting, soil erosion, and poor aeration may occur. Ultimately, soils would degrade and crop yields would decrease (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ).

The Sodium Adsorption Ratio (SAR) (1919. U.S. Salinity Laboratory Staff. Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Washington, DC, USA: U.S. Government Printing Office; 1954. (Agriculture handbook,; vol. Handbook No. 60). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/20360500/hb60_pdf/hb60complete.pdf ) has been the primary indicator for assessing the sodicity risk posed by irrigation water. The SAR calculation involves the cations Na⁺, Ca²⁺, and Mg²⁺. The latter two cations are considered to have a similar positive effect on soil permeability.

S A R = [ N a + ] [ [ C a 2 + + [ M g 2 + ] ] ] 2 + 2
 

Where: SAR is the Sodium Adsorption Ratio; Na⁺, Ca²⁺, Mg²⁺ are the concentrations of these ions in mEq·L⁻¹.

When determining the SAR using the above equation, the changes in calcium contents that occur after irrigation are not taken into account. Hence, the proposal to calculate an adjusted SAR that considers the expected equilibrium due to the effects of carbon dioxide, bicarbonate, and salinity, based on the assumption of the presence of calcium minerals in the soil and the absence of magnesium precipitation (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ).

S A R x = [ N a + ] [ [ C a x 2 + ] + [ M g 2 + ] ] 2
 

Where: SARₓ is the adjusted Sodium Adsorption Ratio; Na⁺, Mg²⁺ are the concentrations of these ions in mEq·L⁻¹.

Caₓ²⁺ is the "final concentration of calcium remaining in the soil solution, considering water conductivity, bicarbonate content relative to calcium, and the partial pressure of carbon dioxide exerted in the first millimeters of soil" (2020. Fuentes Yagüe JL. Técnicas de riego. Vol. 4a edición revisada y ampliada Madrid: Coedición Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación - Ediciones Mundi-Prensa; 2003. Available from: https://www.casadellibro.com/libro-tecnicas-de-riego-4-ed/9788484761242/908998?srsltid=AfmBOooFhtIM_ALFziN4YEr6YfxgqnKiUU8NWzsE6ulz3Ky3dZOKYN_z ).

SAR does not consider the potassium ion as a cause of soil clay dispersion. Likewise, it does not differentiate between the flocculating power of calcium and magnesium. Various researchers have shown that potassium has a soil dispersing effect in the same way as sodium. Furthermore, it has been demonstrated that magnesium does not contribute to flocculation to the same extent as calcium. An alternative to overcome this situation is the Cation Ratio of Structural Stability (CROSS) (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ,2222. Rengasamy P, Marchuk A. Cation ratio of soil structural stability (CROSS). Soil Res. 2011;49(3):280. Available from: https://doi.org/10.1071/SR10105 ), since the four fundamental cations (calcium, magnesium, sodium, and potassium) are present in irrigation water, in the soil solution, and on soil cation exchange sites, whether due to natural or anthropogenic factors (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ).

C R O S S =   [ N a + ] + 0,335 [ K + ] [ C a 2 + ] + 0,07 58 [ M g 2 + ] 2
 

Where: CROSS is the Cation Ratio of Structural Stability; Na⁺, K⁺, Ca²⁺, Mg²⁺ are the concentrations of these ions in mEq·L⁻¹.

CROSS is recommended as a replacement for SAR, primarily for waters with electrical conductivity (EC) below 4 dS/m, and where magnesium concentrations are higher than calcium concentrations (1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ).

The objective of this study was to evaluate the potential risks of reduced soil permeability in the Javita River basin, Santa Elena Peninsula, Ecuador, when using irrigation water. For this purpose, the following indicators were considered: Permeability Index (PI), Sodium Adsorption Ratio (SAR), and Cation Ratio of Structural Stability (CROSS).

Materials and Methods

 

The study area, as shown in Figure 1, is constituted by the Javita River basin, located in the Colonche parish, Santa Elena canton, Santa Elena province. Its boundaries are: to the north, the Viejo River basin; to the south, the Grande, Zapotal, and Daular river basins; to the east lies the Chongón-Colonche mountain range; and to the west is the Pacific Ocean.

This is a coastal basin, i.e., on the Pacific slope. Its main characteristic is that it has poor, isolated aquifers of small extent. It belongs to the Zapotal hydrographic system, and its code according to the Hydrographic Division of Ecuador is 1244.

The terrain is undulating, with low-height elevations. Regarding climate, the study area is divided into two zones: in the eastern part, close to the Chongón-Colonche mountain range, it is classified as tropical megathermal dry, while the coastal zone is tropical megathermal semiarid.

The planar coordinates of the points defining the southwest and northeast extremes of the Javita River basin are 525,000, 9,760,000 and 580,000, 9,800,000 respectively, according to the UTM projection system, zone 17 south, WGS 84 datum.

The Javita River originates in the Chongón-Colonche Protective Forest mountain range and flows east-west; its flow is classified as intermittent because runoff occurs only during the rainy season. The original vegetation has been indiscriminately logged, mainly to use the wood for charcoal production.

Three samplings were carried out in May, August, and December 2024 at 25 wells located in the middle zone of the basin, where the main cultivation areas are concentrated, as shown by the blue points in Figure 1. It should be noted that during the December sampling, only 20 wells were analyzed, as five were dry due to low water levels (dry season).

The main crops in the study area are: corn, citrus, plantains, cocoa, watermelon, and passion fruit. These are sensitive to moderately sensitive to stress caused by soil salinity.

Figure 1.  Location of the Javita River basin, the project’s study area. Authors’ own elaboration.

Sample collection was carried out according to the procedure set forth in the Ecuadorian Technical Standard 2176:2013 on sampling techniques (2323. INEN. AGUA. Calidad del agua. Muestreo. Técnicas de muestreo. [Internet]. Quito, Ecuador; 2013. Available from: https://www.normalizacion.gob.ec/ ). Amber glass containers with a capacity of one liter were used. Sample handling and preservation followed the Ecuadorian Technical Standard 2169:2013 (2323. INEN. AGUA. Calidad del agua. Muestreo. Técnicas de muestreo. [Internet]. Quito, Ecuador; 2013. Available from: https://www.normalizacion.gob.ec/ ).

In the laboratory, the determinations shown in Table 1 were performed, where the techniques used in each case are also presented.

Table 1.  Analytical procedures for water chemical analysis
Determination Technique
pH Potentiometry
Electrical conductivity (EC) Conductometry
Sodium (Na⁺) Atomic Absorption Spectrophotometry
Calcium (Ca²⁺)
Magnesium (Mg²⁺)
Potassium (K⁺)
Sulfates (SO₄²⁻) Turbidimetry
Carbonates (CO₃²⁻) Volumetry
Bicarbonates (HCO₃⁻)
Chlorides (Cl⁻)

Source: Authors' own elaborationos autores

The ionic balance error was calculated as part of the analytical quality control. A margin of ±5 % is considered acceptable in hydrogeochemical studies (2424. Wang M, Zhang W, Yang P, Feng J, Zhang R, Gao Z, et al. Hydrogeochemical Characteristics, Water Quality, and Human Health Risks of Groundwater in Wulian, North China. Water. 2023;15(2):359. Available from: https://doi.org/10.3390/w15020359 ). All samples from May and August were valid, with error values of 2.37 and 2.30 %, respectively. The December sampling showed 12 valid balances (the remainder lacked balance due to missing anions); the error for these was -0.38 %.

Using the InfoStat statistical package (2525. Grupo InfoStat. InfoStat. [Internet]. Universidad Nacional de Córdoba, Argentina; 2020. Available from: https://www.infostat.com.ar/ ), statistical parameters for anions and cations from each sampling were determined, including mean, standard deviation, and maximum and minimum values.

The assessment of the risk of soil infiltration problems caused by water quality was carried out using the Doneen Permeability Index (PI), the Sodium Adsorption Ratio (SAR and SARₓ), and the Cation Ratio of Structural Stability (CROSS).

The classification used for the Permeability Index (77. Egbueri JC, Mgbenu CN, Digwo DC, Nnyigide CS. A multi-criteria water quality evaluation for human consumption, irrigation and industrial purposes in Umunya area, southeastern Nigeria. International Journal of Environmental Analytical Chemistry. Taylor & Francis; 2023;103(14):3351-75. Available from: https://doi.org/10.1080/03067319.2021.1907360 ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 ,2727. Şahin Kiy M, Arslan H. Assessment of groundwater quality for irrigation and drinking using different quality indices and geostatistical methods in Çorum province (Turkey). Irrigation and Drainage. 2021;70(4):871-86. Available from: https://doi.org/10.1002/ird.2593 ) is presented in Table 2.

Table 2.  Permeability Index (PI) classification
PI (%) Suitability Class
> 75 Suitable Class I
25 - 75 Good ClassII
< 25 Unsuitable Class III

The use restrictions for irrigation water according to SAR are defined in correspondence with the EC values determined in the water (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 -2828. Ibrahim H, Yaseen ZM, Scholz M, Ali M, Gad M, Elsayed S, et al. Evaluation and Prediction of Groundwater Quality for Irrigation Using an Integrated Water Quality Indices, Machine Learning Models and GIS Approaches: A Representative Case Study. Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute; 2023;15(4):694. Available from: https://doi.org/10.3390/w15040694 ). For this purpose, the criteria shown in Table 3 are used. The same SAR criteria are used to classify CROSS (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ).

Table 3.  Classification of irrigation water use restrictions: SAR/CROSS vs. CE
SAR/SARx/CROSS Use restrictions
None Slight to Moderate Severe
CE in dS m
0 - 3 > 0.7 0.7 - 0.2 < 0.2
3 - 6 > 1.2 1.2 - 0.3 < 0.3
6 - 12 > 1.9 1.9 - 0.5 < 0.5
12 - 20 > 2.9 2.9 - 1.3 < 1.3
20 - 40 > 5.0 5.0 - 2.9 < 2.9

Results and Discussion

 

Characteristics of the studied waters

 

Table 4 shows the mean, minimum, maximum, and standard deviation values of the variables used to determine the risks of permeability problems in soils irrigated with the studied waters. In all cases, a high coefficient of variation is observed, indicating the spatial and temporal variability in the quality of these waters. An example of this is electrical conductivity, with values ranging from close to 0.7 dS m to values above 8 dS m.

Table 4.  Descriptive statistics of the variables involved in the indices studied for the three samplings
Sampling Descriptive statistics EC Ca2+ Mg2+ Na+ K+ HCO3-
(dS m) (mEq L)
May n 25 25 25 25 25 25
Mean 2.14 9.34 3.07 9.99 0.32 1.98
S.D. 1.69 5.69 2.42 10.49 0.16 0.66
Min. 0.74 2.20 0.92 2.90 0.16 1.28
Max. 8.14 24.80 10.74 51.93 0.84 4.35
C.V. 79 % 61 % 79 % 105 % 50 % 33 %
August n 25 25 25 25 25 25
Mean 1.96 7.76 2.94 8.93 0.24 2.44
S.D. 1.12 4.37 1.96 6.37 0.09 0.62
Min. 0.77 2.45 0.90 3.34 0.12 1.50
Max. 4.90 18.75 8.12 26.80 0.54 3.36
C.V. 57 % 56 % 67 % 71 % 39 % 25 %
December n 20 20 20 20 20 20
Mean 1.94 9.89 2.76 6.89 0.25 2.48
S.D. 1.57 4.28 1.83 7.23 0.15 1.04
Min. 0.76 5.86 1.08 2.36 0.09 1.15
Max. 7.00 20.37 6.82 30.72 0.85 5.38
C.V. 81 % 43 % 66 % 105 % 62 % 42 %

Source: Authors' own elaboration

Permeability Index

 

Table 5 presents the main statistical summary measures related to the Permeability Index. In all cases, the water classification falls under Class II, defined as "Good" (Table 2); that is, 100 % of the studied water sources are considered unlikely to affect soil permeability. The coefficient of variation values confirm the spatial and temporal variability of water quality in the wells of the Javita River basin.

Table 5.  Descriptive statistics of the Permeability Index
Sampling n Mean S.D. Min. Max. C.V.
May 25 50.90 12.09 27.72 74.52 24%
August 25 54.92 9.40 34.12 69.01 17%
December 20 40.20 7.18 32.24 58.66 18%

Source: Authors' own elaboration

A more detailed analysis of the PI can be seen in Figure 2, where several wells, specifically those identified with numbers P-15 to P-24, show a trend toward decreasing PI values between 30 and 40 %, close to the upper limit of Class III (Unsuitable). This could be related to the end of the dry season in the area, which increased the salt concentration in some wells, while others were completely dry.

Figure 2.  Permeability Index values for the three sampling periods (PIm: May; PIa: August; PId: December)

Risk of sodium accumulation in the soil

 

The risk of sodicity in the soils was determined using the SAR, SARₓ, and CROSS indicators in combination with electrical conductivity (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,2626. Ouhakki H, El Fallah K, Adiba A, Hamid T, El Mejdoub N. Assessing Groundwater Quality and its Impact on Agricultural Productivity in Morocco. J Ecol Eng. 2024;25(9):81-91. Available from: https://doi.org/10.12911/22998993/190684 -2828. Ibrahim H, Yaseen ZM, Scholz M, Ali M, Gad M, Elsayed S, et al. Evaluation and Prediction of Groundwater Quality for Irrigation Using an Integrated Water Quality Indices, Machine Learning Models and GIS Approaches: A Representative Case Study. Water. Multidisciplinary Digital Publishing Institute; 2023;15(4):694. Available from: https://doi.org/10.3390/w15040694 ). However, as can be seen in Table 6, for the conditions studied there were practically no differences in the classifications obtained among the indicators.

Magnitude of the risk

 

"No restriction" conditions predominate in all three samplings. Nevertheless, nine wells show "Slight to Moderate" restrictions in May and/or August, associated with combinations of low EC and SARₓ/CROSS between 3 and 5. In the December sampling, all available observations classify as no restrictions; this could be explained by a decrease in sodium content and an increase in calcium and magnesium in the waters.

Persistence of the conditions

 

Wells P-14, P-16, P-17, P-22, P-23, and P-24 show consistency in the "Slight to Moderate" category in May-August, thus requiring differentiated management if used to irrigate soils sensitive to dispersion. These wells also show a decrease in Permeability Index in December.

Physicochemical interpretation

 

According to FAO guidelines, infiltration problems depend on the EC-SAR pair: for the same SAR, higher EC tends to mitigate soil dispersion; at low EC, the same SAR increases the risk (EC-SARₓ criterion) (1616. Ayers RS, Westcot DW. Water quality for agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 1985. (FAO irrigation and drainage paper). Available from: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.fao.org/4/t0234e/t0234e00.htm ,1717. Drechsel P, Marjani Zadeh S, Pedrero F. Water quality in agriculture: risks and risk mitigation [Internet]. Rome: The Food and Agriculture Organization of the United Nations and International Water Management Institute; 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc7340en ). SARₓ integrates the effects of carbonates/bicarbonates and the Ca²⁺ cation in solution, and is preferred for evaluating infiltration when there are relevant contents of HCO₃⁻ and CO₃²⁻ (2929. Lesch SM, Suarez DL. Technical Note: A Short Note on Calculating the Adjusted SAR Index. Transactions of the ASABE. St. Joseph, MI: ASABE; 2009;52(2):493-6. Available from: https://doi.org/10.13031/2013.26842 ).

Cation Ratio of Structural Stability (CROSS)

 

This index incorporates the dispersive power of the K⁺ cation, in addition to that known for Na⁺, and the contrast in flocculation caused by Mg²⁺, which is not considered to have the same influence as Ca²⁺. CROSS offers a more comprehensive measure of soil structural stability under irrigation water and is used as an alternative to SAR (1818. Qadir M, Sposito G, Smith CJ, Oster JD. Reassessing irrigation water quality guidelines for sodicity hazard. Agricultural Water Management. 2021;255:107054. Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107054 ,2121. Oster J, Sposito G, Smith C. Accounting for potassium and magnesium in irrigation water quality assessment. CalAg. University of California Agriculture and Natural Resources; 2016;70(2):71-6. Available from: https://doi.org/10.3733/ca.v070n02p71 ,3030. Dehghanisanij H, Mirlatifi SM, Emami S, Rajabzadeh T. Reducing the clogging of emitters in drip irrigation systems using acid washing and ultrasonic technology. Sci Rep. 2025;15(1):12499. Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-025-95915-w ). However, in this study, its classification results did not differ from those obtained with SARₓ.

Table 6.  Sodium accumulation risk in the studied soils
Wells Use restrictions
May sampling August sampling December sampling
SAR SARx CROSS SAR SARx CROSS SAR SARx CROSS
P-01 N N N N N N N N N
P-02 N L to M L a M N N N SD SD SD
P-03 N N N N N N SD SD SD
P-04 N N N N N N N N N
P-05 N N N N N N N N N
P-06 N N N N N N N N N
P-07 N N N N N N SD SD SD
P-08 N N N N N N N N N
P-09 N N N N N N N N N
P-10 N N N N N N N N N
P-11 N N N N N N N N N
P-12 N N N N N N N N N
P-13 N N N N N N SD SD SD
P-14 L to M L to M L to M L to M L to M L to M SD SD SD
P-15 N N N L to M L to M L to M N N N
P-16 L to M L to M L to M L to M L to M L to M N N N
P-17 L to M L to M L to M L to M L to M L to M N N N
P-18 N N N N N N N N N
P-19 N N N N N N N N N
P-20 N N L to M L to M L to M L to M N N N
P-21 L to M L to M L to M N N N N N N
P-22 L to M L to M L to M L to M L to M L to M N N N
P-23 L to M L to M L to M L to M L to M L to M N N N
P-24 L to M L to M L to M L to M L to M L to M N N N
P-25 N N N N N N N N N

SARCorr.: SARₓ; N: None; L a M: Slight to Moderate; SD: No data. Source: Authors' own elaboration

Determination of use restrictions to avoid infiltration problems

 

Based on laboratory data and the criteria for defining restriction classes shown in Table 3, the following is proposed:

  • "None" category: These are waters from this basin with EC ≥ 1.3-1.5 dS/m and SAR/SARₓ/CROSS ≤ 5-6; they are suitable for loamy-sand to silt-loam soils, with no evidence of sealing, as long as the effective salinity of the wetting bulb is maintained (avoiding abrupt dilution due to rainfall or water mixing).

  • "Slight to Moderate" category: These require caution in irrigation management on soils with swelling clays or with low-EC irrigation water. Recommended measures include raising Ca²⁺ (calcium amendments, e.g., agricultural gypsum as a carrier or controlled acidification to dissolve carbonates), avoiding EC decreases due to water mixing, and adjusting irrigation depths and scheduling.

All available samples from the December sampling fall into the "None" category; however, the absence of data from five wells imposes caution in interpreting these results. During prolonged dry periods, salts in the soil profile may increase; therefore, irrigation management must maintain soil electrical conductivity compatible with the electrolyte threshold of the local soil-water system (3131. Quirk JP, Schofield RK. The effect of electrolyte concentration on soil permeability. Journal of Soil Science. 1955;6(2):163-78. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.1955.tb00841.x ).

The classification of several wells in the "Slight to Moderate" category for infiltration problem risk indicates that these waters can be used for irrigation, but with caution, as they may promote clay dispersion, surface sealing, reduction of macropores, and consequently, lower infiltration rates and less uniform water distribution in the soil profile. This process reduces irrigation efficiency and limits salt leaching. For crops such as corn and watermelon, this will cause emergence problems and water stress during critical developmental stages. In citrus, the effect may be more severe and cumulative, since reduced infiltration and salt concentration in the root zone limit vegetative vigor and commercial fruit quality. For plantains, due to their high water demand and sensitivity to soil physical degradation, reduced infiltration can affect growth, leaf area development, and bunch weight. Overall, these results suggest that, although a widespread severe limitation is not evident, wells with a "Slight to Moderate" restriction require monitoring and management practices aimed at preserving soil structural stability and irrigation efficiency, particularly for perennial crops or those with high water requirements (3232. FAO, AWC. Guidelines for brackish water use for agricultural production in the Near East and North Africa region. FAO; 26 de enero de 2023. Available from: https://doi.org/10.4060/cc3234en -3636. Zhao Q, Xin M, Ai P, Ma Y. Effects of Continuous Saline Water Irrigation on Soil Salinization Characteristics and Dryland Jujube Tree. Agronomy. 2025;15(8):1898. Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy15081898 ).

To maintain stable electrical conductivity in the wetting bulb and minimize low-concentration peaks, localized irrigation systems (e.g., drip or micro-sprinkler) are recommended.

Sudden dilutions of the irrigation water electrical conductivity (i.e., through mixing with very low salinity water or rainfall-interleaved irrigation) should be avoided. Leaching fractions should be moderate, applied when the soil is at adequate moisture and structurally stable, so as not to exceed the dispersion threshold.

To improve surface porosity and resistance to sealing, organic cover (crop residues, green manures) and minimum tillage should be maintained. These practices do not replace ionic control but help buffer the reduction in infiltration.

Conclusions and Recommendations

 
  1. According to the indicators used and the data obtained from the three samplings, the waters of the studied wells do not represent a current risk for sodium accumulation in soils or the consequent reduction in soil permeability.

  2. Wells that remain in the "Slight to Moderate" category should be monitored due to the potential decrease in their Permeability Index during dry periods (low water levels).

  3. To complement the physical chemical evaluation of irrigation water quality, physical characterization studies of the soils in the basin are recommended.