La cuenca del Río Santa Lucía comprende a los ríos Santa Lucía (RSL), Santa Lucía Chico (RSLCH) y San José. Del RSL se extrae agua para potabilizar para el 60 % de la población. El caudal para abastecimiento de agua está regulado por tres embalses: Paso Severino (RSL Chico: RSLCH) y Canelón Grande (sobre el arroyo Canelón Grande, ACG) son los principales y, en menor medida, San Francisco. El área de estudio comprendió el área definida como Zona A, con el objetivo de uso preponderante «fuente de agua potable» (DINAMA, 2015), con estaciones de muestreo localizadas aguas arriba de la planta potabilizadora de Aguas Corrientes (Figura 1). Las estaciones de muestreo se localizaron en la subcuenca del RSL (840.760 ha), aguas arriba de la represa de Aguas Corrientes, y en la del ACG (72.383 ha) (Tabla 1). La estación de muestreo SL integra el aporte de RSLCH y RSL, mientras que el sitio EPS está localizado en el embalse de Paso Severino (RSLCH) y PP en Paso Pache (RSL). La subcuenca del ACG (sitio CBZ, Belinzon-Margat) comprende a la subcuenca del embalse de Canelón (EC) y el Arroyo Canelón Chico (ESC, Paso Espinosa), aguas debajo de la Ciudad de Canelones (Figura 1).

Se utilizó la base de datos histórica para la cuenca del RSL desde 2004 a 2010 de DINAMA y que fue compilada por la Sección Limnología (Bonilla, et al., 2015). Para este estudio se completó esa información con la serie de datos de 2011 a 2016 proporcionada por DINAMA. Se incluyeron datos adicionales para los años 2014 y 2015 de los muestreos realizados por la Facultad de Ciencias (FC) en la cuenca del RSL (en el marco del Convenio FC y Obras Sanitarias del Estado; responsables L. Aubriot y S. Bonilla) (Figura 1). En la Tabla 1 se muestran las estaciones de muestreo utilizadas según cada institución. Se seleccionaron datos de fósforo total (PT), fósforo reactivo soluble (PRS), sólidos totales en suspensión (STS) y turbidez (NTU) del agua. Se obtuvieron datos pluviométricos mensuales para el período 2004-2016 de la estación meteorológica de Florida (INUMET), por tener datos completos y ser representativa de la cuenca alta del RSL.

Tabla 1.

Correspondencia entre las estaciones de muestro utilizadas en la base de datos histórica de FC (usada en el Convenio FCOSE) y DINAMA (nomenclatura actual y antigua). RSL: Río Santa Lucía, RSLCH: Río Santa Lucía Chico, ACG: Arroyo Canelón Grande, ACCH: Arroyo Canelón Chico. SL: Río Santa Lucía (aguas arriba de Aguas Corrientes); PP: Paso Pache; EPS: Embalse de Paso Severino; CBZ: Belinzon; EC: embalse de Canelón Grande, ESC: Paso Espinosa. *Coordenadas iguales a las de FC.

Figura 1.

Mapa de la cuenca del Río Santa Lucía (contorno negro) y las subcuencas estudiadas y su red hidrográfica (contornos grises). Se incluye la subcuenca de los ríos Santa Lucía y Santa Lucía Chico (sitio SL, Santa Lucía, área coloreada con celeste y verde). Aguas arriba de SL se ubica la subcuenca que comprende la continuación del Río Santa Lucía (PP, Paso Pache) y Santa Lucía Chico (EPS, embalsse de Paso severino, amboas subcuencas coloreadas con verde). La subcuenca del Arroyo Canelón Grande (Sitio CBZ, Belinzon-Margat, color rosado claro, rosado oscuro y naranja), comprende la subcuenca del embalse de Canelón (EC, color rosado oscuro) y el Arroyo Canelón Chico (ESC, Paso Espinosa, color naranja). Los sitios de muestreo en cursos fluviales y en embalses se marcan con círculos rojos y cuadrados amarillos, respectivamente.

En la cuenca del RSL se concentra el 32 % de la población rural nacional, que se dedica principalmente a la producción hortícola, frutícola, vitivinícola, a la cría de aves y cerdos, y a la actividad lechera (Achkar, et al., 2012). Los usos del suelo son el ganadero (71,3 %, incluye la lechería y tambos), seguido por la actividad agrícola (16,2 %) y forestal (4,2 %), con 7,2 % de monte nativo, humedales, cuerpos de agua y suelos rocosos (Achkar, et al., 2012). Las ciudades de la cuenca no cuentan con saneamiento o cuentan con tratamiento de efluentes incompleto en vías de adecuación (URSEA, 2017), a excepción de la ciudad de Canelones que tiene tratamiento terciario, aunque no comprende a la totalidad de la población. Dieciocho de las 54 industrias operativas en la cuenca (frigorífica, láctea, textil, bebidas) comenzaron a usar tratamiento completo de efluentes líquidos a partir de 2016 (URSEA, 2017). Un kilómetro aguas arriba de la planta potabilizadora de OSE (Aguas Corrientes) descarga el arroyo Canelón Grande (ACG). Este arroyo tiene una alta influencia de aportes puntuales (industria frigorífica, asentamientos sin saneamiento, cría de animales a corral, por ejemplo) y difusos por la agricultura intensiva, a la vez que su cuenca es la más densamente poblada (68,2 hab/km², mientras que la cuenca de SL va de 13,9 a 35,6 hab/km²).

La información geográfica se analizó con el software libre gvSIG 2.2.0. La composición relativa de los usos de suelo se determinó para cada subcuenca para los años 2000, 2008, 2011 y 2015 a partir de las capas de acceso libre generadas por el Sistema de Información Territorial de la Dirección Nacional de Ordenamiento Territorial, del MVOTMA (SIT- MVOTMA). El SIT-MVOTMA utiliza las categorías según sistema estandarizado Land Cover Classification System (LCCS) (Di Gregorio, 2016). En este trabajo se analizaron las áreas terrestres cultivadas y manejadas (ATCM), dentro de estas los cultivos regados y de secano < 4-5 ha, cultivos regados > 4-5 ha, cultivos de secano > 4-5 ha y frutales.

Se eliminaron valores atípicos de la base de datos cuando se encontraron por encima o debajo de los límites superiores e inferiores (cuartil superior o inferior ± 1.5 x espacio intercuartílico) calculados para cada estación de muestreo. Las series temporales fueron analizadas con el test no paramétrico Mann-Kendall (M-K, estadístico S, Makesens 1.0). El ajuste de regresiones partidas por tramos (Liu, et al., 2010; Singh, et al., 2015; Campra y Morales, 2016) se realizó con Sigma Plot 11.0 (Systat Software Inc.). Cuando el ajuste por tramos no mostró cambios de tendencia se utilizaron regresiones lineales simples o lineales semilogarítmicas para cumplir con los requisitos del análisis paramétrico. La normalidad de datos se evaluó con Shapiro-Wilk y la homogeneidad de varianza con la distribución normal de los residuos. Para la comparación entre períodos se utilizó el análisis de ANOVA de una vía, cuando se cumplieron los supuestos de normalidad y homocedasticidad de varianza, y en caso contrario se usó la prueba de Kruskal-Wallis (K-W), test post hoc Tukey y Mann-Whitney (M-W) (Sigma Plot 11.0).

Se utilizaron datos de importación de fertilizantes para el país como indicador proxy de intensificación productiva agraria para la cuenca del RSL, debido a que no existen datos disponibles de fertilización discriminados por cuenca o departamento. Se seleccionaron datos de fertilizantes totales y fosfatados (se incluyeron las materias primas para la elaboración de fertilizantes y se excluyó la urea) tomados del Ministerio de Ganadería Agricultura y Pesca (MGAP-División de Suelos y Aguas-Departamento de Fertilizantes, MGAP, 2016b). Se obtuvo una correlación significativa entre las toneladas de fertilizantes totales importadas y los índices de precios anuales (FAO, 2017) de alimentos, carne, lácteos y cereales (p<0,001). La importación de fertilizantes se correlacionó con la producción nacional de soja, trigo y maíz (soja: r² = 0,60; p<0,001, trigo: r² = 0,47; p = 0,05, maíz: r² = 0,80; p<0,001) mejor que con otros cultivos cerealeros e industriales. También se obtuvo una correlación altamente significativa con la producción de leche comercial desde el año 2000 (r² = 0,75; p<0,001) (fuente de datos de producción: MGAP, 2016a).

Para analizar la relación entre el PT en el agua y las variables explicativas (fertilizantes, precipitaciones y NTU) se ajustaron modelos lineales generalizados (GLM). Para esto, los sitios fueron agrupados en las subcuencas del río Santa Lucía (RSL = EPS + PP + SL) y del arroyo Canelón Grande (ACG = CBZ + ESC + EC) debido a las claras diferencias en los valores de fósforo total entre subcuencas. Los modelos fueron construidos utilizando una matriz con valores de PT y turbidez del agua (NTU) promedio por año y por subcuenca, fertilizantes totales por año para el país, y precipitaciones acumuladas por año. Para cumplir con los supuestos de normalidad y homogeneidad de las varianzas de los residuos, las variables fueron log-transformadas y los modelos fueron sujetos a análisis de los residuos. Los análisis se realizaron para cada subcuenca partiendo de un modelo inicial que contenía todas las variables explicativas (Log(PT) ~ Log(fertilizantes) + Log(turbidez) + Log(precipitaciones)). En función de la significancia de explicación de cada variable independiente se seleccionó el modelo más parsimonioso y explicativo con el Criterio de Información de Akaike (AIC) (Burnham y Anderson, 2002). Para este análisis se utilizó el programa R (3.0.3.6).

Gráfico 1.

Evolución de la importación de fertilizantes totales y con fosfatos (urea excluida) por año para Uruguay. Se incluyen en estos datos la importación de materias primas para la elaboración de los fertilizantes. Fuente: MGAP-División de Suelos y Aguas-Departamento de Fertilizantes (MGAP, 2016b).

Gráfico 2

Tasa de cambios en el uso del suelo (%) para las subcuencas del RSL, entre los tres períodos que se indican. Se incluyeron las Áreas Terrestres Cultivadas y Manejadas (ATCM): los Cultivos Regados y de Secano < 4-5 ha, Cultivos Regados > 4-5 ha, Cultivos de Secano > 4-5 ha, y Frutales, según la clasificación Land Cover Classification System (LCCS) de FAO (ISO TC211 19144-LMCL). Ver siglas de las estaciones de muestreo en Figura 1. Barras en gris claro corresponden a la cuenca del Río Santa Lucía y gris oscuro a la cuenca del Arroyo Canelón Grande. Las letras diferentes indican diferencias significativas entre períodos (K-W, Tukey, p < 0,05).

En el periodo 2000 – 2016, la importación de fertilizantes totales para el país mostró un aumento progresivo desde los valores mínimos en 2002 a los máximos en 2013, con un aumento de 6,1 veces (Gráfico 1). La misma tendencia se observó para los fertilizantes fosfatados (como la suma de fosfato de amonio, fosfato monoamónico, superfosfato triple y materias primas para su elaboración). A partir de 2013 se produjo una disminución sostenida de hasta tres veces el volumen de las importaciones. Los cambios en el uso del suelo de la subcuenca del RSL muestran para las ATCM una tasa de variación de negativa a neutra entre 2000 - 2008 (Gráfico 2). En el período 2008 a 2011 se observaron aumentos de hasta el 20 % de la superficie de las ATCM, con mayores cambios en la cuenca del RSL, particularmente en el RSLCH. Los mayores cambios de superficie de ATCM se observaron entre el período 2011 y 2015, con los valores máximos para el RSL, particularmente en la subcuenca correspondiente a PP (Figura 1 y Gráfico 2, +138,2 % de tasa de cambio y 36,4 % de la superficie de la subcuenca ocupada por ATCM). En la cuenca del ACG los cambios de superficie ocupadas por las ATCM fueron marcadamente mayores en ese periodo, en particular en la subcuenca del EC (tasa máxima de +123,5 %, y 69,3 % de la superficie ocupada por ATCM). La diferencia de la tasa de variación de superficie de ATCM entre 2000 y 2008 y entre 2011 y 2015 fue significativa (K-W: p = 0,002, post hoc Tukey y K-W: p < 0,001, respectivamente).

La concentración de PT en agua presentó diferencias significativas entre las subcuencas (Gráfico 3). La subcuenca del ACG tuvo valores significativamente mayores de PT que la del RSL (ACG: 1290 ± 554 µg PT L^-1; RSL: 244 ± 100 µg PT L^-1, media y desvío estándar del período, respectivamente; M-W, p <0,001). Los sitios dentro de la cuenca del RSL y del ACG no presentaron diferencias significativas entre ellos. Tampoco se encontraron diferencias significativas entre el PT de los dos embalses. Las concentraciones medias máximas del período estudiado se encontraron en ESC (2500 µg PT L^-1, ACCH), seguido por CBZ (1600 µg PT L^-1, ACG), y las mínimas en SL y PP (60 y 110 µg PT L^-1, respectivamente).

Las series temporales de datos anuales de PT tuvieron aumentos significativos en SL (44), PP (34), EPS (64), EC (56) (M-K p<0,05, valores de S entre paréntesis). No se determinó una tendencia significativa en CBZ y ESC (MK). Se obtuvo un ajuste significativo con funciones lineales partidas para los sitios SL y PP (Gráfico 4). Los puntos de quiebre se ajustaron para los años 2010 y 2013, para SL y PP, respectivamente. El cambio de tendencia hacia una pendiente negativa se encontró en PP. Los embalses EPS y EC mostraron una tendencia lineal positiva sin puntos de quiebre. En el caso de EPS la regresión se realizó con datos transformados log(PT) para cumplir con homogeneidad de variancia de residuos. En toda la distribución de datos desde 2004 no se observaron valores por debajo del límite estándar de PT (25 µg PT L^-1) para las aguas superficiales según la legislación uruguaya (Uruguay, 1979).

Gráfico 3.

Concentración de fósforo total (PT) en agua para las medias del período 2004 - 2016 en cada sitio (ver nomenclatura en Figura 1) y subcuenca (Río Santa Lucía: SL, EPS y PP; Arroyo Canelón Grande: CBZ, EC y ESC). Límite superior e inferior de las cajas: percentil 75 y 25, respectivamente, línea continua horizontal: mediana, líneas verticales arriba y abajo: percentil 90 y 10, respectivamente, y círculos negros: valores medios atípicos. Las letras diferentes indican diferencias significativas (K-W, Tukey, p < 0,05).

Se correlacionaron todos los datos de PT para ambas subcuencas con el PRS, turbidez y STS, con el objetivo de evaluar si las concentraciones de PT se relacionan a partículas en suspensión, por ejemplo asociadas a la erosión de suelos o al fósforo disuelto que puede provenir de la fertilización. Se obtuvo una correlación altamente significativa entre el PRS y PT (r²: 0,95, F = 2120, p<0,0001) y no se obtuvo correlación con NTU ni con STS (Gráfico 5). El PRS de cada sitio contribuyó al PT con un promedio mínimo de 72 % en el sitio PP y un máximo de 83 % en el CBZ. Se puede concluir que el fósforo en los cursos de agua de las subcuencas se encuentra mayoritariamente como fosfato inorgánico disuelto, biodisponible, y no se encuentra asociado a las partículas en suspensión.

Se analizó la relación entre el PT en el agua con las variables explicativas fertilizantes, precipitaciones y NTU, para la subcuenca RSL, mediante el ajuste del modelo GLM (Gráfico 6). Las variables precipitaciones y turbidez del agua no fueron significativas para la construcción del modelo. El mejor modelo para PT incluyó únicamente fertilizantes (Fer) como variable significativa y explicó el 42 % de la variabilidad (Gráfico 6, modelo: (log(PT) = -0,88 + 0,57 x log(Fer), % de deviación = 42, gd = 12, AIC = -15,4, (AIC modelo inicial = -5,65)). Para la cuenca del ACG no se encontró ningún modelo con parámetros significativos.

Gráfico 5.

Correlaciones entre el fósforo reactivo soluble (PRS) y el fósforo total (TP) arriba, y los sólidos totales en suspensión (STS) y la turbidez (NTU) con el PT al centro y abajo, en escala logarítmica para todos los sitios de muestreo (diferenciados por colores). Modelo: ln(PRS) = 1,03xln(PT) + ln(0,632); r²: 0,95, F = 2120,1, p<0,0001. La línea continua muestra el ajuste lineal y la línea punteada el 95 % de intervalo de confianza. La línea entrecortada muestra la relación proporcional 1:1. No se obtuvo ajuste significativo de STS y NTU con PT.

Gráfico 6.

Regresion lineal significativa entre el logaritmo de PT en agua (datos anuales promediados de la subcuenca RSL, sitios SL, PP y EPS) y de las toneladas de fertilizantes importados por el país. Se detalla el modelo en el texto. En el mapa inserto se muestra la superficie de subcuenca analizada con relación al total (subcuenca con la red hidrogáfica resaltada en celeste).

La eutrofización del RSL se evaluó en este estudio de forma simple, mediante la utilización de un indicador robusto con la concentración de PT (Lamparelli, 2004; Cunha, et al., 2013). La comparación de índices de estado trófico no es un objetivo de este estudio, ya que los índices son más útiles para estudios acotados en el tiempo y tienen categorías discretas con rangos amplios, por lo que el análisis de la evolución de las tendencias tiene mayor relevancia para comprender el funcionamiento del sistema. Otros índices de estado trófico, aplicados para clasificar la calidad del agua de la cuenca, se encuentran en Arocena et al. (2008), DINAMA (2015) y Quintans (2015).

El cauce principal del RSL presentó una tendencia a la estabilización del estado eutrófico a partir de 2010 (ausencia de cambios significativos), sin embargo, el valor máximo del período se encontró en 2013. De forma similar, aguas arriba de la desembocadura del SLCH, en PP, se determinó un punto de inflexión descendente desde el mismo año. Esta variación descendente en PP respondió a los cambios significativos producidos en la caída de importación de fertilizantes, explicado por la caída de los precios internacionales de cereales y en su producción (MGAP 2016a; FAO, 2017). Entre 2011 y 2015 se produjo el mayor cambio en el uso del suelo en los últimos 17 años para la cuenca, particularmente con tasas máximas de incremento de áreas cultivadas y manejadas en la subcuenca de PP (Gráfico 2). Según esta tendencia, y de acuerdo a las clasificaciones de Haygarth et al. (2014), esta zona del RSL se comportaría como un sistema Tipo C, «exportador» de la carga de fósforo que recibe. Los embalses, no obstante, muestran tendencias de eutrofización ascendentes, con niveles de hipereutrofia desde 2007 (EPS) y claramente hipereutróficas en el embalse de Canelón. De acuerdo al índice para embalses subtropicales y tropicales TSI_tsr (Cunha, et al., 2013), derivado de Lamparelli (2004), ambos embalses se encontrarían en hipereutrofia desde 2004 (≥77.7 µg PT L^-1). Un estudio reciente mostró que la cuenca del EPS presenta elevados coeficientes de exportación de nutrientes debido al alto porcentaje de superficie ocupada por cultivos, intensa producción de forraje para la producción lechera y efluentes de tambos sin tratamiento del estiércol (Chalar, et al., 2017). Ambos embalses se comportarían como sistemas del Tipo B, «acumulador» de fósforo, de acuerdo a la clasificación de Haygarth et al. (2014). Esta diferencia con el funcionamiento fluvial es típica de ecosistemas lénticos, debido a que tienen un mayor tiempo de residencia del agua y a que tienden a acumular el fósforo en el sedimento (Chalar y Clemente, 2005). Por lo tanto, los embalses son más resilientes a la mitigación de la eutrofización (Scheffer, 2007; Jarvie, et al., 2013).

La estabilización y disminución de la concentración de PT comenzó en 2010 y 2013, previo a la instrumentación del Plan de Acción (DINAMA, 2013) (URSEA, 2017), cuyos efectos positivos se podrían evidenciar en los siguientes años. Hasta el presente, ambos embalses, así como el ACG y ACCH, aún presentan tendencias ascendentes o estables en niveles hiper eutróficos. Los niveles extremadamente altos de PT y estables en ACG y ACCH son característicos de la combinación del bajo caudal y aportes difusos de la agricultura intensiva y aportes puntuales significativos sin tratamiento (Withers y Jarvie, 2008). Por lo tanto, de haberse producido una disminución del aporte de nutrientes por una menor fertilización en la cuenca del CG (por ejemplo, a partir de 2013), los efectos positivos se verían solapados por los altos aportes puntuales de fósforo de otras fuentes como las industriales. Además, la alta carga interna del nutriente presente en sedimentos y napas freáticas superficiales contaminadas pueden resultar en elevados aportes de PT al agua (Sharpley, et al., 2013). A pesar de esto, los efectos del control de los grandes aportes de fuentes puntuales que se encuentran en instrumentación (medidas 1 y 2 del Plan de Acción), deberían arrojar resultados cuantificables a corto plazo. Asimismo, el control de los efluentes de los principales tambos (Chalar, et al., 2017) podría modificar las tendencias observadas en el EPS.

Los efectos positivos de la reducción del aporte difuso de fósforo por la implementación de las zonas de amortiguación (medida 8, también conocidas como zonas buffer) comenzarían a observarse a medida que la flora riparia se recupera. Cabe destacar que esta medida se ha aplicado en los cursos principales y los embalses, por lo tanto, la extensión de las zonas de amortiguación a los cursos de agua de menor tamaño, como pequeños arroyos y cañadas (cursos de agua de primer y segundo orden, según clasificación de Strahler), y las nacientes de las cuencas, aumentaría la eficacia del área de amortiguación. Por ejemplo, un estudio en la cuenca de la Laguna de Rocha demostró experimentalmente la eficacia de los pastizales naturales en la retención de 40 a 50 % de los nutrientes disueltos (nitrato, amonio y fosfato) bajo condiciones de precipitación baja a intermedia (Lescano, et al., 2017). La exclusión del laboreo y del acceso del ganado a los márgenes de las cañadas y nacientes podría amplificar el efecto positivo buscado de la retención de la exportación de fósforo y nitrógeno a los cursos de agua.

La predicción de la respuesta de los ecosistemas es todavía un tema de intensa investigación científica, debido a que existen grandes incertidumbres (Jarvie, et al., 2013). Varios autores plantean que las medidas de mitigación de la eutrofización deben ser más exigentes de lo previsto, porque los tiempos de recuperación son más lentos de lo esperado por el efecto del «legado de fósforo» y «carga interna», producto de la sobrecarga del nutriente al continuo suelo-agua durante décadas (Hamilton, 2012; Jarvie, et al., 2013; Sharpley, et al., 2013; Haygarth, et al., 2014). Es esperable entonces que los resultados significativos en la calidad de agua se observen a mediano y largo plazo, por lo que es necesario continuar con los esfuerzos dirigidos a la disminución significativa del aporte de nutrientes a los ecosistemas acuáticos para alcanzar un control sostenido de la eutrofización.

Las altas concentraciones de fósforo presentes en el agua del RSL y ACG no se asocian de forma significativa con la erosión de suelos, usando como indicador la concentración de partículas en suspensión y la turbidez del agua (STS y NTU), lo que indica que el ingreso de este elemento al agua tendría otro origen principal. La forma predominante en que se encuentra el fósforo en el agua no es con el material particulado sino inorgánica disuelta (83 % del total), en concordancia con estudios realizados en la misma cuenca (Barreto, et al., 2017; Chalar, et al., 2017). Esta forma del nutriente en el agua se encuentra biodisponible, por ejemplo, para el crecimiento de plantas acuáticas, microalgas y cianobacterias (Aubriot, et al., 2005; Aubriot y Bonilla, 2012). Varios estudios muestran que los suelos con agricultura intensiva, fertilización frecuente y forrajeo intenso tienen los mayores porcentajes de PRS del fósforo total (Jarvie, et al., 2010; Goyenola, et al., 2015; Barreto, et al., 2017; Chalar, et al., 2017). En general, los usos del suelo de moderada a baja intensidad agrícola muestran niveles PRS inferiores al 50 % del total (Jarvie, et al., 2010), y no se correlacionan con el PT o la fracción particulada (Goyenola, et al., 2015). Las altas concentraciones de PRS presentes en el agua encontradas en nuestro estudio son un indicador de la forma en que el nutriente llega al curso fluvial. Un estudio reciente reportó concentraciones excesivas de fósforo (Bray I) en los primeros 20 cm de los suelos de la cuenca, como consecuencia de la fertilización en combinación con la siembra directa (Barreto, et al., 2017). Por lo tanto, la alta concentración y proporción de PRS encontrada en la cuenca del RSL indica una saturación de la capacidad de los suelos de retener el nutriente. Aportes adicionales de PRS al agua se producirían por la removilización del fósforo por reciclaje de la materia orgánica (Sharpley, et al., 2013). Este alto porcentaje de fosfato disuelto en ecosistemas acuáticos es uno de los mayores riesgos ecológicos debido a su gran demanda biológica y, por lo tanto, a su capacidad de alterar la producción primaria y la biodiversidad fluvial.