pág. 12908
“DETERMINACIÓN DE PARÁMETROS FÍSICO
QUÍMICOS DE LOS CUERPOS DE AGUA DE LOS
ALREDEDORES DE LOS CENTROS MINEROS EN
EL DISTRITO DE YAULI, REGIÓN DE JUNÍN -
PERÚ’’
“ASSESSMENT OF PHYSICOCHEMICAL PARAMETERS IN
WATER BODIES SURROUNDING MINING CENTERS IN THE
DISTRICT OF YAULI, JUNÍN REGION, PERU”
Oscar Fernando Pérez Pinedo
Universidad Nacional del Santa
Jessica Yovana Alava Cielo
Universidad Nacional del Santa
pág. 12909
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.23034
“DETERMINACIÓN DE PARÁMETROS FÍSICO QUÍMICOS DE
LOS CUERPOS DE AGUA DE LOS ALREDEDORES DE LOS
CENTROS MINEROS EN EL DISTRITO DE YAULI, REGIÓN DE
JUNÍN - PERÚ’’
Oscar Fernando Pérez Pinedo1
operez@uns.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-5780-6115
Universidad Nacional del Santa
Perú
Jessica Yovana Alava Cielo
jalava@uns.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-9434-7560
Universidad Nacional del Santa
Perú
RESUMEN
El presente estudio de investigación muestra los valores de los parámetros físico químicos e inorgánicos
en las aguas superficiales en los alrededores de los centros mineros en el distrito de Yauli, en la Región
de Junín; las muestras de agua superficiales fueron tomados en los años 2021 y 2022 en tres Estaciones
de muestreo. Los resultados muestran valores de parámetros físicos como el pH, mayor a lo establecido
en los Estándares de Calidad del Agua, categoría Riego de Vegetales y Bebida de Animales emitido por
el gobierno peruano el 07 de junio de 2017 (Minam, ECA 2017). En cuanto a los parámetros químicos;
los sulfatos, también se encuentran en mayor cantidad según normas establecidas por el Ministerio del
Ambiente. Con respecto a los parámetros inorgánicos los valores de Zinc, Plomo, Manganeso, Magnesio
y Hierro son mayores a los máximos permitidos, asimismo otros parámetros inorgánicos como son
Fosforo, Potasio, Calcio, Sodio, Estroncio, Silicio, Talio, no registrados en los estándares de estudio, los
resultados de laboratorio indican cantidades considerables. Correlacionando los resultados de los
parámetros cuyos valores son mayores a los máximos permitidos, el Manganeso, Magnesio y Hierro
están muy relacionados, no muy lejos se encuentra el zinc, mientras que el plomo juntamente con los
sulfatos y pH, se muestran alejado de estos parámetros inorgánicos. Existiendo una relación fuerte entre
el calcio, estroncio y sodio.
Palabras clave: Parámetros físicos, químicos, e inorgánicos del agua; cuerpo de agua: estándares de
calidad ambiental; relaves.
1 Autor principal
Correspondencia: operez@uns.edu.pe
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i1.23034
“DETERMINACIÓN DE PARÁMETROS FÍSICO QUÍMICOS DE
LOS CUERPOS DE AGUA DE LOS ALREDEDORES DE LOS
CENTROS MINEROS EN EL DISTRITO DE YAULI, REGIÓN DE
JUNÍN - PERÚ’’
Oscar Fernando Pérez Pinedo1
operez@uns.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-5780-6115
Universidad Nacional del Santa
Perú
Jessica Yovana Alava Cielo
jalava@uns.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-9434-7560
Universidad Nacional del Santa
Perú
RESUMEN
El presente estudio de investigación muestra los valores de los parámetros físico químicos e inorgánicos
en las aguas superficiales en los alrededores de los centros mineros en el distrito de Yauli, en la Región
de Junín; las muestras de agua superficiales fueron tomados en los años 2021 y 2022 en tres Estaciones
de muestreo. Los resultados muestran valores de parámetros físicos como el pH, mayor a lo establecido
en los Estándares de Calidad del Agua, categoría Riego de Vegetales y Bebida de Animales emitido por
el gobierno peruano el 07 de junio de 2017 (Minam, ECA 2017). En cuanto a los parámetros químicos;
los sulfatos, también se encuentran en mayor cantidad según normas establecidas por el Ministerio del
Ambiente. Con respecto a los parámetros inorgánicos los valores de Zinc, Plomo, Manganeso, Magnesio
y Hierro son mayores a los máximos permitidos, asimismo otros parámetros inorgánicos como son
Fosforo, Potasio, Calcio, Sodio, Estroncio, Silicio, Talio, no registrados en los estándares de estudio, los
resultados de laboratorio indican cantidades considerables. Correlacionando los resultados de los
parámetros cuyos valores son mayores a los máximos permitidos, el Manganeso, Magnesio y Hierro
están muy relacionados, no muy lejos se encuentra el zinc, mientras que el plomo juntamente con los
sulfatos y pH, se muestran alejado de estos parámetros inorgánicos. Existiendo una relación fuerte entre
el calcio, estroncio y sodio.
Palabras clave: Parámetros físicos, químicos, e inorgánicos del agua; cuerpo de agua: estándares de
calidad ambiental; relaves.
1 Autor principal
Correspondencia: operez@uns.edu.pe
pág. 12910
“Assessment of Physicochemical Parameters in Water Bodies Surrounding
Mining Centers in the District of Yauli, Junín Region, Peru”
ABSTRACT
The present research study reports the values of physicochemical and inorganic parameters in surface
waters surrounding mining centers in the district of Yauli, Junín Region. Surface water samples were
collected in 2021 and 2022 at three sampling stations. The results show that physical parameters such
as pH exceed the limits established in the Water Quality Standards for the category “Irrigation of
Vegetables and Livestock Drinking Water,” issued by the Peruvian government on June 7, 2017 (Minam,
ECA 2017). Regarding chemical parameters, sulfate concentrations also surpass the limits established
by the Ministry of the Environment. With respect to inorganic parameters, the concentrations of zinc,
lead, manganese, magnesium, and iron are higher than the maximum permitted values. In addition, other
inorganic elements not included in the official standards—such as phosphorus, potassium, calcium,
sodium, strontium, silicon, and thallium—were detected in considerable quantities according to
laboratory analyses. Correlation analysis of the parameters exceeding maximum limits indicates a strong
relationship among manganese, magnesium, and iron, with zinc also showing a close association. In
contrast, lead, together with sulfate and pH, appears more distantly related to these inorganic parameters.
A strong correlation is observed among calcium, strontium, and sodium.
Keywords: Physical, chemical and inorganic water parameters; water body; environmental quality
standards; tailings.
Artículo recibido 10 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 10 enero 2026
“Assessment of Physicochemical Parameters in Water Bodies Surrounding
Mining Centers in the District of Yauli, Junín Region, Peru”
ABSTRACT
The present research study reports the values of physicochemical and inorganic parameters in surface
waters surrounding mining centers in the district of Yauli, Junín Region. Surface water samples were
collected in 2021 and 2022 at three sampling stations. The results show that physical parameters such
as pH exceed the limits established in the Water Quality Standards for the category “Irrigation of
Vegetables and Livestock Drinking Water,” issued by the Peruvian government on June 7, 2017 (Minam,
ECA 2017). Regarding chemical parameters, sulfate concentrations also surpass the limits established
by the Ministry of the Environment. With respect to inorganic parameters, the concentrations of zinc,
lead, manganese, magnesium, and iron are higher than the maximum permitted values. In addition, other
inorganic elements not included in the official standards—such as phosphorus, potassium, calcium,
sodium, strontium, silicon, and thallium—were detected in considerable quantities according to
laboratory analyses. Correlation analysis of the parameters exceeding maximum limits indicates a strong
relationship among manganese, magnesium, and iron, with zinc also showing a close association. In
contrast, lead, together with sulfate and pH, appears more distantly related to these inorganic parameters.
A strong correlation is observed among calcium, strontium, and sodium.
Keywords: Physical, chemical and inorganic water parameters; water body; environmental quality
standards; tailings.
Artículo recibido 10 diciembre 2025
Aceptado para publicación: 10 enero 2026
pág. 12911
INTRODUCCIÓN
La alteración de los parámetros físico químicos del agua —incluidos el pH, la conductividad eléctrica y
las concentraciones de especies metálicas— constituye un indicador crítico de estrés ambiental en
ecosistemas acuáticos. Variaciones en estos parámetros pueden interrumpir procesos biogeoquímicos
fundamentales, alterar la estructura de la comunidad hidrobiológica y comprometer la estabilidad de las
redes tróficas, afectando en consecuencia los servicios ecosistémicos y la disponibilidad del recurso para
usos antrópicos estratégicos. En sistemas bajo influencia extractiva, particularmente en zonas
adyacentes a depósitos de relaves, se han documentado condiciones de pH alcalino y valores elevados
de conductividad eléctrica asociados a altas cargas de sulfatos, lo cual refleja procesos intensivos de
interacción mineral–efluente y la movilización de especies químicas desde matrices geológicas alteradas
(Gazire et al., 2023).
La literatura evidencia que estos procesos no son puntuales, sino persistentes y con capacidad de inducir
degradación en el medio acuático. Evaluaciones fisicoquímicas realizadas en cuerpos de agua
altoandinos expuestos a extracción minera han reportado parámetros que exceden los límites definidos
por la normativa peruana y por estándares internacionales, indicando contaminación simultánea en la
columna de agua y en los sedimentos, los cuales actúan como reservorios y fuentes secundarias de
liberación de contaminantes hacia niveles tróficos superiores (Brousett et al., 2021).
La investigación se centra en los cuerpos de agua superficiales, como la ribera del rio Yauli, puquios,
ojonales ubicados entre los 4100 y 4300 metros sobre el nivel del mar, a los cuales se filtra sustancias,
provenientes de los relaves mineros enterrados cercanos a estas aguas; estas filtraciones son productos
de reacciones químicas, de minerales polimetálicos que no han terminado el procesamiento de
concentración, aparte a ello, también existen minerales propios del suelo de los alrededores de estos
centros mineros. Todo este conjunto de elementos mencionados es arrastrado y llevado por el viento,
como también por medio de discurrirías hacia los cuerpos de agua superficiales de los alrededores de
los centros mineros del distrito de Yauli; en estos alrededores mencionados también se ubica la ciudad
de Yauli, centro poblado cuya actividad económica principal es la minería generalmente subterránea,
por esta ciudad discurre las aguas del río Yauli.
INTRODUCCIÓN
La alteración de los parámetros físico químicos del agua —incluidos el pH, la conductividad eléctrica y
las concentraciones de especies metálicas— constituye un indicador crítico de estrés ambiental en
ecosistemas acuáticos. Variaciones en estos parámetros pueden interrumpir procesos biogeoquímicos
fundamentales, alterar la estructura de la comunidad hidrobiológica y comprometer la estabilidad de las
redes tróficas, afectando en consecuencia los servicios ecosistémicos y la disponibilidad del recurso para
usos antrópicos estratégicos. En sistemas bajo influencia extractiva, particularmente en zonas
adyacentes a depósitos de relaves, se han documentado condiciones de pH alcalino y valores elevados
de conductividad eléctrica asociados a altas cargas de sulfatos, lo cual refleja procesos intensivos de
interacción mineral–efluente y la movilización de especies químicas desde matrices geológicas alteradas
(Gazire et al., 2023).
La literatura evidencia que estos procesos no son puntuales, sino persistentes y con capacidad de inducir
degradación en el medio acuático. Evaluaciones fisicoquímicas realizadas en cuerpos de agua
altoandinos expuestos a extracción minera han reportado parámetros que exceden los límites definidos
por la normativa peruana y por estándares internacionales, indicando contaminación simultánea en la
columna de agua y en los sedimentos, los cuales actúan como reservorios y fuentes secundarias de
liberación de contaminantes hacia niveles tróficos superiores (Brousett et al., 2021).
La investigación se centra en los cuerpos de agua superficiales, como la ribera del rio Yauli, puquios,
ojonales ubicados entre los 4100 y 4300 metros sobre el nivel del mar, a los cuales se filtra sustancias,
provenientes de los relaves mineros enterrados cercanos a estas aguas; estas filtraciones son productos
de reacciones químicas, de minerales polimetálicos que no han terminado el procesamiento de
concentración, aparte a ello, también existen minerales propios del suelo de los alrededores de estos
centros mineros. Todo este conjunto de elementos mencionados es arrastrado y llevado por el viento,
como también por medio de discurrirías hacia los cuerpos de agua superficiales de los alrededores de
los centros mineros del distrito de Yauli; en estos alrededores mencionados también se ubica la ciudad
de Yauli, centro poblado cuya actividad económica principal es la minería generalmente subterránea,
por esta ciudad discurre las aguas del río Yauli.
pág. 12912
Los productos residuales luego del procesamiento minero, no se dirigen exactamente hacia los lugares
seguros y normados para ello; por lo que las aguas de la Subcuenca del Yauli, de igual manera aguas
abajo se contaminan y no es aprovechado en el consumo, esta conclusión viene de las diversas
mediciones y evaluaciones periódicas de lo que sucede con el recurso hídrico en el distrito de Yauli, tal
como lo determinó la Comisión Técnica Regional de Junín, en el año 2011.
Una cierta cantidad de estas aguas afloradas se dirigen hacia el Rio Yauli, el cual cruza todo el distrito,
este rio nace de las alturas de la Mina San Cristóbal, y pasa por diversas comunidades entre ellas: San
Cristóbal, Carahuacra, Victoria, Yauli, Mahr Tunel, termina uniéndose al río Mantaro antes de la ciudad
de La Oroya. Asimismo, desde una perspectiva conceptual, la categoría “aguas de contacto” describe
flujos superficiales y subterráneos que, tras interactuar con materiales mineros reactivos, adquieren
propiedades químicas que incrementan la movilidad y disponibilidad de contaminantes, generando
degradación edáfica y pérdida de funcionalidad ecosistémica (Peña & Araya, 2021).
Ante esta situación, es que se formula el siguiente planteamiento
¿Cuáles son los parámetros físicos y químicos de los cuerpos de agua de los alrededores de los centros
mineros, y su relación con los estándares de calidad de agua - ECA en el distrito de Yauli, Región de
Junín-Perú?
Es por ello que se considera los siguientes objetivos:
- Determinar los niveles de los parámetros físicos químicos e inorgánicos de los cuerpos de agua
superficiales según en las Estaciones de estudio.
- Comparar los valores determinados en los cuerpos de agua superficiales según Estaciones de
estudio con los limites permisibles de acuerdo con los ECA 2017.
- Identificar posibles relaciones de los niveles de los parámetros físicos químicos e inorgánicos
con los estándares de calidad de agua establecidos de acuerdo con los ECA 2017.
La presente investigación permite tener conocimiento de la real dimensión del problema que, en los
cuerpos de agua superficiales, existen valores de los parámetros físicos, químicos e inorgánicos em
mayor cantidad a lo permitido en los estándares nacionales; contribuyendo a tener información para
realizar gestiones sostenibles de mejora del medio ambiente y la aplicación de las normatividades
correspondientes.
Los productos residuales luego del procesamiento minero, no se dirigen exactamente hacia los lugares
seguros y normados para ello; por lo que las aguas de la Subcuenca del Yauli, de igual manera aguas
abajo se contaminan y no es aprovechado en el consumo, esta conclusión viene de las diversas
mediciones y evaluaciones periódicas de lo que sucede con el recurso hídrico en el distrito de Yauli, tal
como lo determinó la Comisión Técnica Regional de Junín, en el año 2011.
Una cierta cantidad de estas aguas afloradas se dirigen hacia el Rio Yauli, el cual cruza todo el distrito,
este rio nace de las alturas de la Mina San Cristóbal, y pasa por diversas comunidades entre ellas: San
Cristóbal, Carahuacra, Victoria, Yauli, Mahr Tunel, termina uniéndose al río Mantaro antes de la ciudad
de La Oroya. Asimismo, desde una perspectiva conceptual, la categoría “aguas de contacto” describe
flujos superficiales y subterráneos que, tras interactuar con materiales mineros reactivos, adquieren
propiedades químicas que incrementan la movilidad y disponibilidad de contaminantes, generando
degradación edáfica y pérdida de funcionalidad ecosistémica (Peña & Araya, 2021).
Ante esta situación, es que se formula el siguiente planteamiento
¿Cuáles son los parámetros físicos y químicos de los cuerpos de agua de los alrededores de los centros
mineros, y su relación con los estándares de calidad de agua - ECA en el distrito de Yauli, Región de
Junín-Perú?
Es por ello que se considera los siguientes objetivos:
- Determinar los niveles de los parámetros físicos químicos e inorgánicos de los cuerpos de agua
superficiales según en las Estaciones de estudio.
- Comparar los valores determinados en los cuerpos de agua superficiales según Estaciones de
estudio con los limites permisibles de acuerdo con los ECA 2017.
- Identificar posibles relaciones de los niveles de los parámetros físicos químicos e inorgánicos
con los estándares de calidad de agua establecidos de acuerdo con los ECA 2017.
La presente investigación permite tener conocimiento de la real dimensión del problema que, en los
cuerpos de agua superficiales, existen valores de los parámetros físicos, químicos e inorgánicos em
mayor cantidad a lo permitido en los estándares nacionales; contribuyendo a tener información para
realizar gestiones sostenibles de mejora del medio ambiente y la aplicación de las normatividades
correspondientes.
pág. 12913
• El estudio se justifica porque demuestra el grado de impacto que produce el afloramiento de las
lagunas de relaves, los cuales contienen una serie de contaminantes, que se depositan en el río Yauli y
en los en los cuerpos de agua como puquios y ojonales de los alrededores del distrito de Yauli.
• Es importante por cuanto se puede inferir, que las consecuencias de dichos impactos no ocurran
en otros lugares donde se realizan similares actividades como el caso de estudio.
Con el presente estudio se propone sentar bases para continuar con las evaluaciones de los parámetros
establecidos según la norma vigente, y en la medida de lo posible considerar normas proyectadas, en
base a la investigación, el cual permitirá un mejor tratamiento de los cuerpos de agua superficiales
contaminados.
METODOLOGIA
Tipo de investigación
El tipo de investigación es descriptivo, el enfoque es Cuantitativo, siendo los Instrumentos de
recolección de información los Muestreos de cuerpos de agua. Técnicas de análisis de información
se llevaron a cabo mediante el Análisis en Laboratorio y también Softwares Estadísticos
Se establecieron tres Estaciones de muestreo, ye en cada estación se estableció tres lugares cercanos
denominados “Puntos”; y de estos puntos es donde se extrajeron las muestras estas, se enumeraron de
acuerdo con el número correspondiente de la estación
Estación de Muestreo 1
Esta estación es la denominada Estación 1 en el estudio realizado, está ubicada al sur de la ciudad de
Yauli, en las riberas del Rio Yauli, en esta área existe alguna vegetación natural como festucas, poas,
juncos tal como se muestra en la Figura A3 de Anexos. También es una zona pedregosa. Es la más
cercana a una laguna de relaves enterrada, se aprecian algunas correrías de agua desde este relave; en
época de lluvias, abundan estas correrías.
Estación de Muestreo 2
La Estación 2, está ubicada hacia la parte central de la ciudad de Yauli, en las inmediaciones de la
carretera principal de la ciudad, comprende un área más pedregosa, con escasa vegetación, en esta área
se recibe una descarga de agua de los puquiales de las alturas de la ciudad, este flujo de agua se dirige
al rio Yauli, esto se puede apreciar en la Figura A4 de Anexos.
• El estudio se justifica porque demuestra el grado de impacto que produce el afloramiento de las
lagunas de relaves, los cuales contienen una serie de contaminantes, que se depositan en el río Yauli y
en los en los cuerpos de agua como puquios y ojonales de los alrededores del distrito de Yauli.
• Es importante por cuanto se puede inferir, que las consecuencias de dichos impactos no ocurran
en otros lugares donde se realizan similares actividades como el caso de estudio.
Con el presente estudio se propone sentar bases para continuar con las evaluaciones de los parámetros
establecidos según la norma vigente, y en la medida de lo posible considerar normas proyectadas, en
base a la investigación, el cual permitirá un mejor tratamiento de los cuerpos de agua superficiales
contaminados.
METODOLOGIA
Tipo de investigación
El tipo de investigación es descriptivo, el enfoque es Cuantitativo, siendo los Instrumentos de
recolección de información los Muestreos de cuerpos de agua. Técnicas de análisis de información
se llevaron a cabo mediante el Análisis en Laboratorio y también Softwares Estadísticos
Se establecieron tres Estaciones de muestreo, ye en cada estación se estableció tres lugares cercanos
denominados “Puntos”; y de estos puntos es donde se extrajeron las muestras estas, se enumeraron de
acuerdo con el número correspondiente de la estación
Estación de Muestreo 1
Esta estación es la denominada Estación 1 en el estudio realizado, está ubicada al sur de la ciudad de
Yauli, en las riberas del Rio Yauli, en esta área existe alguna vegetación natural como festucas, poas,
juncos tal como se muestra en la Figura A3 de Anexos. También es una zona pedregosa. Es la más
cercana a una laguna de relaves enterrada, se aprecian algunas correrías de agua desde este relave; en
época de lluvias, abundan estas correrías.
Estación de Muestreo 2
La Estación 2, está ubicada hacia la parte central de la ciudad de Yauli, en las inmediaciones de la
carretera principal de la ciudad, comprende un área más pedregosa, con escasa vegetación, en esta área
se recibe una descarga de agua de los puquiales de las alturas de la ciudad, este flujo de agua se dirige
al rio Yauli, esto se puede apreciar en la Figura A4 de Anexos.
pág. 12914
Estación de Muestreo 3
La Estación 3, es un afloramiento de agua, en forma de laguna, en este lugar se aprecia aves de diversas
especies, está ubicado a la salida de la ciudad de Yauli, camino hacia un centro de procesamiento de
minerales conocido como Mahr Tunel. Existe vegetación inclusive algunos árboles, se encuentran
diversas aves como los patos silvestres, gaviotas entre otras aves, como una especie de vivero natural.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis estadístico realizado permitió encontrar lo siguiente
Tabla 1
Medidas estadísticas descriptivas de los parámetros físicos de los cuerpos de agua por Estaciones
Tabla 2
Valores de la distribución de Normalidad en los parámetros físicos de los cuerpos de agua según
estación
Para los parámetros mostrados en las tablas 1 y 2; los valores, mayores a los establecidos en el ECA-
2017 viene a ser el pH. Al realizar la ecuación de Shapiro Wilk para el pH en las tres estaciones,Parámetro Medido Mínimo Máximo Media Desviación Varianza
Estadístico Estadístico Estadístico Desv.
Error Estadístico Estadístico
Temperatura del Agua
Estación 1 8.0900 14.5000 11.7656 0.4651 2.4165 5.8393
Temperatura del Agua
Estación 2 10.2000 15.7000 13.6733 0.3795 1.9721 3.8894
Temperatura del Agua
Estación 3 11.8000 18.9000 15.3663 0.4513 2.3448 5.4980
pH del agua Estación 1 7.9000 8.4800 8.2459 0.0306 0.1592 0.0253
pH del agua Estación 2 7.5000 8.5000 8.1474 0.0482 0.2503 0.0626
pH del agua Estación 3 7.5000 9.9800 8.6767 0.1506 0.7825 0.6122
Conductividad Eléctrica
del Agua Estación 1 1020.0000 2030.0000 1532.9630 77.1257 400.7571 160606.2678
Conductividad Eléctrica
del Agua Estación 2 540.0000 2020.0000 1355.9259 91.1438 473.5972 224294.3020
Conductividad Eléctrica
del Agua Estancia 3 430.0000 1940.0000 816.2963 85.7997 445.8281 198762.6781
Sólidos Totales
Estación 1 0.5100 1.0100 0.7704 0.0388 0.2016 0.0406
Sólidos Totales
Estación 2 0.4400 0.9600 0.7211 0.0384 0.1994 0.0398
Sólidos Totales
Estación 3 0.2200 0.9800 0.5352 0.0553 0.2873 0.0825Parámetro medido Estacion
Estadístico gl Sig.
Estación 1 0.763 27 0.000
Estación 2 0.809 27 0.000
Estación 3 0.905 27 0.018
Estación 1 0.895 27 0.010
Estación 2 0.801 27 0.000
Estación 3 0.921 27 0.042
Estación 1 0.799 27 0.000
Estación 2 0.891 27 0.008
Estación 3 0.739 27 0.000
Estación 1 0.782 27 0.000
Estación 2 0.828 27 0.000
Estación 3 0.833 27 0.001
Solidos Totales (PPt)
Conductividad Electrica
Agua (μS /cm)
Potencial de Hidrógeno
(pH)
Shapiro-Wilk
Temperatura (°C)
Estación de Muestreo 3
La Estación 3, es un afloramiento de agua, en forma de laguna, en este lugar se aprecia aves de diversas
especies, está ubicado a la salida de la ciudad de Yauli, camino hacia un centro de procesamiento de
minerales conocido como Mahr Tunel. Existe vegetación inclusive algunos árboles, se encuentran
diversas aves como los patos silvestres, gaviotas entre otras aves, como una especie de vivero natural.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis estadístico realizado permitió encontrar lo siguiente
Tabla 1
Medidas estadísticas descriptivas de los parámetros físicos de los cuerpos de agua por Estaciones
Tabla 2
Valores de la distribución de Normalidad en los parámetros físicos de los cuerpos de agua según
estación
Para los parámetros mostrados en las tablas 1 y 2; los valores, mayores a los establecidos en el ECA-
2017 viene a ser el pH. Al realizar la ecuación de Shapiro Wilk para el pH en las tres estaciones,Parámetro Medido Mínimo Máximo Media Desviación Varianza
Estadístico Estadístico Estadístico Desv.
Error Estadístico Estadístico
Temperatura del Agua
Estación 1 8.0900 14.5000 11.7656 0.4651 2.4165 5.8393
Temperatura del Agua
Estación 2 10.2000 15.7000 13.6733 0.3795 1.9721 3.8894
Temperatura del Agua
Estación 3 11.8000 18.9000 15.3663 0.4513 2.3448 5.4980
pH del agua Estación 1 7.9000 8.4800 8.2459 0.0306 0.1592 0.0253
pH del agua Estación 2 7.5000 8.5000 8.1474 0.0482 0.2503 0.0626
pH del agua Estación 3 7.5000 9.9800 8.6767 0.1506 0.7825 0.6122
Conductividad Eléctrica
del Agua Estación 1 1020.0000 2030.0000 1532.9630 77.1257 400.7571 160606.2678
Conductividad Eléctrica
del Agua Estación 2 540.0000 2020.0000 1355.9259 91.1438 473.5972 224294.3020
Conductividad Eléctrica
del Agua Estancia 3 430.0000 1940.0000 816.2963 85.7997 445.8281 198762.6781
Sólidos Totales
Estación 1 0.5100 1.0100 0.7704 0.0388 0.2016 0.0406
Sólidos Totales
Estación 2 0.4400 0.9600 0.7211 0.0384 0.1994 0.0398
Sólidos Totales
Estación 3 0.2200 0.9800 0.5352 0.0553 0.2873 0.0825Parámetro medido Estacion
Estadístico gl Sig.
Estación 1 0.763 27 0.000
Estación 2 0.809 27 0.000
Estación 3 0.905 27 0.018
Estación 1 0.895 27 0.010
Estación 2 0.801 27 0.000
Estación 3 0.921 27 0.042
Estación 1 0.799 27 0.000
Estación 2 0.891 27 0.008
Estación 3 0.739 27 0.000
Estación 1 0.782 27 0.000
Estación 2 0.828 27 0.000
Estación 3 0.833 27 0.001
Solidos Totales (PPt)
Conductividad Electrica
Agua (μS /cm)
Potencial de Hidrógeno
(pH)
Shapiro-Wilk
Temperatura (°C)
pág. 12915
encontramos que no tienen una distribución normal, por lo que debemos usar ecuaciones no
paramétricas, a fin de correlacionarlos; se determinó el valor del coeficiente denominado alfa de
Cronbach (encontrar consistencia en los valores de los datos agrupados del pH), el cual fue de 0.93, por
lo que proseguimos con las correlaciones. Al aplicar la prueba de Krustall-Wallis, pValor (0.229) es
mayor al grado de significancia (0.05) determinándose la hipótesis de que los valores del pH están
asociados o agrupados en todas las Estaciones y también a lo largo del tiempo (Grafico 1, pValor es de
0.065).
Gráfico 1
Resumen de prueba de hipótesis distribución del pH entre años de estudios
Gráfico 2
Diagrama de cajas agrupados del parámetro Sulfatos por Estaciones por años
En cuanto al parámetro químico Sulfato, cuyos resultados lo podemos observar en el grafico 2.
Encontramos valores por encima de los 1000 mg/L, en la estación 1, el cual es la más cercana a la zona
de relaves mineros, Al presentar valores altos de sulfatos, esto refiere a sulfato cálcico (CaSO₄). En
contraste al sulfato sódico (Na₂SO₄), que posee un umbral de percepción menor (~250 mg/L) debido a
encontramos que no tienen una distribución normal, por lo que debemos usar ecuaciones no
paramétricas, a fin de correlacionarlos; se determinó el valor del coeficiente denominado alfa de
Cronbach (encontrar consistencia en los valores de los datos agrupados del pH), el cual fue de 0.93, por
lo que proseguimos con las correlaciones. Al aplicar la prueba de Krustall-Wallis, pValor (0.229) es
mayor al grado de significancia (0.05) determinándose la hipótesis de que los valores del pH están
asociados o agrupados en todas las Estaciones y también a lo largo del tiempo (Grafico 1, pValor es de
0.065).
Gráfico 1
Resumen de prueba de hipótesis distribución del pH entre años de estudios
Gráfico 2
Diagrama de cajas agrupados del parámetro Sulfatos por Estaciones por años
En cuanto al parámetro químico Sulfato, cuyos resultados lo podemos observar en el grafico 2.
Encontramos valores por encima de los 1000 mg/L, en la estación 1, el cual es la más cercana a la zona
de relaves mineros, Al presentar valores altos de sulfatos, esto refiere a sulfato cálcico (CaSO₄). En
contraste al sulfato sódico (Na₂SO₄), que posee un umbral de percepción menor (~250 mg/L) debido a
pág. 12916
su mayor solubilidad y contribución más marcada al sabor salobre. Aunque en 2022 se observa una leve
reducción en los niveles, las concentraciones continúan siendo altas desde la perspectiva de calidad de
agua. Geoquímicamente, estas cargas elevadas de sulfatos son coherentes con la oxidación de sulfuros
de hierro, principalmente pirita (FeS₂) y pirrotita (Fe₁₋ₓS), que en presencia de oxígeno y agua generan
acidez y liberan SO₄²⁻, proceso ampliamente descrito por Montano et al. (2022).
Tabla 3
Resumen medidas estadísticas descriptivas de los parámetros inorgánicos de los cuerpos de agua por
EstacionesParámetro
Inorgánico
Datos Mínimo Máximo Media
Estadístico Desv.
Error
Desviación
Estándar
Aluminio 27 0.0020 1.4500 0.3381 0.0962 0.4998
Antimonio 27 0.0000 0.0127 0.0042 0.0009 0.0048
Arsénico 27 0.0040 0.0236 0.0103 0.0010 0.0054
Azufre 21 0.0000 911.0000 116.7866 46.3657 212.4742
Berilio 27 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Bismuto 27 0.0000 0.0008 0.0002 0.0001 0.0003
Bario 27 0.0257 0.1028 0.0667 0.0033 0.0171
Boro 27 0.0630 0.3410 0.1612 0.0141 0.0732
Cadmio 27 0.0000 0.0509 0.0030 0.0018 0.0096
Calcio 27 34.0000 497.0000 222.8148 28.2304 146.6896
Cerio 27 0.0000 0.0018 0.0004 0.0001 0.0007
Cobalto 27 0.0000 0.0244 0.0032 0.0009 0.0046
Cobre 27 0.0025 0.1039 0.0397 0.0068 0.0353
Cromo 27 0.0010 0.0020 0.0013 0.0001 0.0005
Estaño 27 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Estroncio 27 0.2305 26.1070 11.4934 1.9615 10.1924
Hierro 27 0.0800 107.0000 5.2831 3.9253 20.3966
Plomo 27 0.0028 0.1323 0.0371 0.0075 0.0388
Fosforo 27 0.0200 0.2350 0.0725 0.0092 0.0479
Litio 27 0.0262 0.3160 0.1123 0.0147 0.0766
Manganeso 27 0.0000 487.4000 40.4690 17.6274 91.5945
Magnesio 27 25.9000 732.0000 64.9000 25.7174 133.6318
Mercurio 27 0.0001 0.0006 0.0001 0.0000 0.0001
Molibdeno 27 0.0000 0.0173 0.0071 0.0012 0.0065
Níquel 27 0.0009 0.0702 0.0156 0.0029 0.0151
Potasio 27 3.0000 32.0000 10.3889 1.2591 6.5424
Plata 27 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000
Selenio 27 0.0000 0.0093 0.0019 0.0006 0.0029
Silicio 9 3.0700 5.2300 4.0044 0.2612 0.7836
Sodio 27 6.2000 28.0000 14.3222 1.1573 6.0134
Talio 27 0.0000 0.1566 0.0065 0.0058 0.0300
Titanio 27 0.0000 0.0161 0.0037 0.0010 0.0053
Torio 27 0.0000 0.0021 0.0001 0.0001 0.0004
Uranio 27 0.0000 0.0008 0.0003 0.0000 0.0003
Vanadio 27 0.0060 0.0060 0.0060 0.0000 0.0000
Wolframio 27 0.0000 0.0056 0.0020 0.0004 0.0020
Zinc 27 0.0380 147.0000 19.5172 6.4168 33.3425
su mayor solubilidad y contribución más marcada al sabor salobre. Aunque en 2022 se observa una leve
reducción en los niveles, las concentraciones continúan siendo altas desde la perspectiva de calidad de
agua. Geoquímicamente, estas cargas elevadas de sulfatos son coherentes con la oxidación de sulfuros
de hierro, principalmente pirita (FeS₂) y pirrotita (Fe₁₋ₓS), que en presencia de oxígeno y agua generan
acidez y liberan SO₄²⁻, proceso ampliamente descrito por Montano et al. (2022).
Tabla 3
Resumen medidas estadísticas descriptivas de los parámetros inorgánicos de los cuerpos de agua por
EstacionesParámetro
Inorgánico
Datos Mínimo Máximo Media
Estadístico Desv.
Error
Desviación
Estándar
Aluminio 27 0.0020 1.4500 0.3381 0.0962 0.4998
Antimonio 27 0.0000 0.0127 0.0042 0.0009 0.0048
Arsénico 27 0.0040 0.0236 0.0103 0.0010 0.0054
Azufre 21 0.0000 911.0000 116.7866 46.3657 212.4742
Berilio 27 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Bismuto 27 0.0000 0.0008 0.0002 0.0001 0.0003
Bario 27 0.0257 0.1028 0.0667 0.0033 0.0171
Boro 27 0.0630 0.3410 0.1612 0.0141 0.0732
Cadmio 27 0.0000 0.0509 0.0030 0.0018 0.0096
Calcio 27 34.0000 497.0000 222.8148 28.2304 146.6896
Cerio 27 0.0000 0.0018 0.0004 0.0001 0.0007
Cobalto 27 0.0000 0.0244 0.0032 0.0009 0.0046
Cobre 27 0.0025 0.1039 0.0397 0.0068 0.0353
Cromo 27 0.0010 0.0020 0.0013 0.0001 0.0005
Estaño 27 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Estroncio 27 0.2305 26.1070 11.4934 1.9615 10.1924
Hierro 27 0.0800 107.0000 5.2831 3.9253 20.3966
Plomo 27 0.0028 0.1323 0.0371 0.0075 0.0388
Fosforo 27 0.0200 0.2350 0.0725 0.0092 0.0479
Litio 27 0.0262 0.3160 0.1123 0.0147 0.0766
Manganeso 27 0.0000 487.4000 40.4690 17.6274 91.5945
Magnesio 27 25.9000 732.0000 64.9000 25.7174 133.6318
Mercurio 27 0.0001 0.0006 0.0001 0.0000 0.0001
Molibdeno 27 0.0000 0.0173 0.0071 0.0012 0.0065
Níquel 27 0.0009 0.0702 0.0156 0.0029 0.0151
Potasio 27 3.0000 32.0000 10.3889 1.2591 6.5424
Plata 27 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000
Selenio 27 0.0000 0.0093 0.0019 0.0006 0.0029
Silicio 9 3.0700 5.2300 4.0044 0.2612 0.7836
Sodio 27 6.2000 28.0000 14.3222 1.1573 6.0134
Talio 27 0.0000 0.1566 0.0065 0.0058 0.0300
Titanio 27 0.0000 0.0161 0.0037 0.0010 0.0053
Torio 27 0.0000 0.0021 0.0001 0.0001 0.0004
Uranio 27 0.0000 0.0008 0.0003 0.0000 0.0003
Vanadio 27 0.0060 0.0060 0.0060 0.0000 0.0000
Wolframio 27 0.0000 0.0056 0.0020 0.0004 0.0020
Zinc 27 0.0380 147.0000 19.5172 6.4168 33.3425
pág. 12917
Tabla 4
Valores de la distribución de Normalidad de los parámetros inorgánicos mayores a ECA 2017 - Bebida
de Animales y Riego de Vegetales establecidos por Estaciones
Parámetro
Estaciones
Shapiro-Wilk
inorgánica Estadístico gl Sig.
Hierro Estación 1 0.437 9 0.000
Estación 2 0.768 9 0.009
Estación 3 0.924 9 0.427
Plomo Estación 1 0.785 9 0.014
Estación 2 0.801 9 0.021
Estación 3 0.922 9 0.407
Manganeso Estación 1 0.490 9 0.000
Estación 2 0.898 9 0.240
Estación 3 0.674 9 0.001
Magnesio Estación 1 0.419 9 0.000
Estación 2 0.879 9 0.152
Estación 3 0.866 9 0.112
Zinc Estación 1 0.650 9 0.000
Estación 2 0.647 9 0.000
Estación 3 0.673 9 0.001
Los parámetros que no cumplen con los ECA-2017 vienen a ser mostrados en la tabla 5
Tabla 4
Valores de la distribución de Normalidad de los parámetros inorgánicos mayores a ECA 2017 - Bebida
de Animales y Riego de Vegetales establecidos por Estaciones
Parámetro
Estaciones
Shapiro-Wilk
inorgánica Estadístico gl Sig.
Hierro Estación 1 0.437 9 0.000
Estación 2 0.768 9 0.009
Estación 3 0.924 9 0.427
Plomo Estación 1 0.785 9 0.014
Estación 2 0.801 9 0.021
Estación 3 0.922 9 0.407
Manganeso Estación 1 0.490 9 0.000
Estación 2 0.898 9 0.240
Estación 3 0.674 9 0.001
Magnesio Estación 1 0.419 9 0.000
Estación 2 0.879 9 0.152
Estación 3 0.866 9 0.112
Zinc Estación 1 0.650 9 0.000
Estación 2 0.647 9 0.000
Estación 3 0.673 9 0.001
Los parámetros que no cumplen con los ECA-2017 vienen a ser mostrados en la tabla 5
pág. 12918
Tabla 5
Parámetros con valores mayores a los establecidos en ECA 2017 – Categoría 3, Bebida de Animales y
Riego de Vegetales
Aplicaremos la correlación de Sperman a los valores de los parámetros inorgánicos mencionados, ya
que hemos visto que no siguen una distribución normal (Tabla 4) y veremos qué nivel de asociación
tienen.
Tabla 6
Correlación de Sperman para los parámetros inorgánicos cuyos valores son mayores a ECA 2017 -
Bebida de Animales y Riego de Vegetales
Parámetro Hierro Plomo Manganeso Magnesio Zinc
Rho de
Spearman
Hierro Coeficiente de
correlación
1.000 ,947** ,515** -0.207 0.159
Sig. (bilateral) 0.000 0.006 0.299 0.429
N 27 27 27 27 27
Plomo Coeficiente de
correlación
,947** 1.000 ,532** -,393* 0.097
Sig. (bilateral) 0.000 0.004 0.043 0.630
N 27 27 27 27 27
Manganeso Coeficiente de
correlación
,515** ,532** 1.000 -0.252 ,397*
Sig. (bilateral) 0.006 0.004 0.206 0.040
N 27 27 27 27 27
Magnesio Coeficiente de
correlación
-0.207 -,393* -0.252 1.000 0.115
Sig. (bilateral) 0.299 0.043 0.206 0.570
N 27 27 27 27 27
Zinc Coeficiente de
correlación
0.159 0.097 ,397* 0.115 1.000
Sig. (bilateral) 0.429 0.630 0.040 0.570
N 27 27 27 27 27
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral).Parametro
Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022
Potencial de Hidrógeno
(pH)
8.22 8.25 8.48 8.27 8.21 8.43 7.95 8.20 8.43
Sulfatos (mg/L) 1392.0000 1087.0700 720.8100 710.9400 912.3000 688.6000 1080.0000 178.6100 247.6000
Hierro (mg/L) 107.00000 4.93500 5.15500 0.56000 0.73310 4.28100 0.51000 0.70440 0.75890
Plomo (mg/L) 0.11461 0.11267 0.13231 0.01978 0.02654 0.10219 0.01768 0.03463 0.02342
Manganeso (mg/L) 487.40000 58.38500 58.71300 22.70800 64.83100 54.43200 22.31700 25.84200 0.35169
Magnesio (mg / L) 732.00000 50.10000 43.80000 49.60000 45.60000 28.50000 46.70000 31.60000 57.80000
Zinc (mg/L) 147.00000 51.40000 53.00000 49.10000 0.42000 0.80600 49.60000 0.11900 0.09600
Estacion 1 Estacion 2 Estacion 3
Tabla 5
Parámetros con valores mayores a los establecidos en ECA 2017 – Categoría 3, Bebida de Animales y
Riego de Vegetales
Aplicaremos la correlación de Sperman a los valores de los parámetros inorgánicos mencionados, ya
que hemos visto que no siguen una distribución normal (Tabla 4) y veremos qué nivel de asociación
tienen.
Tabla 6
Correlación de Sperman para los parámetros inorgánicos cuyos valores son mayores a ECA 2017 -
Bebida de Animales y Riego de Vegetales
Parámetro Hierro Plomo Manganeso Magnesio Zinc
Rho de
Spearman
Hierro Coeficiente de
correlación
1.000 ,947** ,515** -0.207 0.159
Sig. (bilateral) 0.000 0.006 0.299 0.429
N 27 27 27 27 27
Plomo Coeficiente de
correlación
,947** 1.000 ,532** -,393* 0.097
Sig. (bilateral) 0.000 0.004 0.043 0.630
N 27 27 27 27 27
Manganeso Coeficiente de
correlación
,515** ,532** 1.000 -0.252 ,397*
Sig. (bilateral) 0.006 0.004 0.206 0.040
N 27 27 27 27 27
Magnesio Coeficiente de
correlación
-0.207 -,393* -0.252 1.000 0.115
Sig. (bilateral) 0.299 0.043 0.206 0.570
N 27 27 27 27 27
Zinc Coeficiente de
correlación
0.159 0.097 ,397* 0.115 1.000
Sig. (bilateral) 0.429 0.630 0.040 0.570
N 27 27 27 27 27
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral).Parametro
Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022
Potencial de Hidrógeno
(pH)
8.22 8.25 8.48 8.27 8.21 8.43 7.95 8.20 8.43
Sulfatos (mg/L) 1392.0000 1087.0700 720.8100 710.9400 912.3000 688.6000 1080.0000 178.6100 247.6000
Hierro (mg/L) 107.00000 4.93500 5.15500 0.56000 0.73310 4.28100 0.51000 0.70440 0.75890
Plomo (mg/L) 0.11461 0.11267 0.13231 0.01978 0.02654 0.10219 0.01768 0.03463 0.02342
Manganeso (mg/L) 487.40000 58.38500 58.71300 22.70800 64.83100 54.43200 22.31700 25.84200 0.35169
Magnesio (mg / L) 732.00000 50.10000 43.80000 49.60000 45.60000 28.50000 46.70000 31.60000 57.80000
Zinc (mg/L) 147.00000 51.40000 53.00000 49.10000 0.42000 0.80600 49.60000 0.11900 0.09600
Estacion 1 Estacion 2 Estacion 3
pág. 12919
La matriz de correlaciones muestra asociaciones (r > 0.5) entre hierro, plomo, manganeso, magnesio y
zinc, indicando comovilidad geoquímica, mientras que el plomo exhibe un comportamiento
independiente. En el contexto metalúrgico de Yauli, estas relaciones se explican por la presencia de
concentrados Pb‑Ag con hasta 16.20% de Pb y 18.7% de Mn (Romero, 2014), además de la elevada
reactividad de la alabandita (MnS), que interfiere la flotación de Pb‑Cu y especialmente del Zn debido
a su afinidad por sulfato de cobre y xantatos, favoreciendo la transferencia de Mn hacia los relaves.
Biogeoquímicamente, el Pb sobre los límites del ECA‑2017 se asocia al proceso de sulfuración‑xantato
(Loyola, 2022), donde se forman complejos metálicos hidrofóbicos que se adsorben en burbujas de aire
(Pochteca, 2023), aumentando su partición hacia los concentrados y elevando su potencial ecotóxico,
El “Clúster metálico” Fe–Mn–Pb, puede indicar que los procesos de oxidación‑precipitación (aireación
+ filtración sobre óxidos férricos) remueven simultáneamente Fe, Mn y arrastran Pb por
adsorción/coprecipitación. Significa, que al monitorear Fe, éste puede usarse como un KPI operativo
para anticipar picos de Pb. Confirmado por ρ de Spearman y por la geometría del biplot (vectores
próximos, gráfico 3); Fe es un proxy sensible de Pb y guía la tecnología (oxidación‑retención).
Asimismo, Pb ↔ Mg (relación negativa) con Mg alto (dureza, aporte carbonatado) muestran Pb más
bajo. Puede reflejar dilución o sorbción favorecida en aguas duras. El pH y los SO₄²⁻ como moduladores,
no motores.
Tabla 17
Prueba de KMO y Bartlett para los parámetros inorgánicos mayores a ECA 2017 - Bebida de Animales
y Riego de Vegetales
Medida Kaiser-Meyer-Olkin 0.658
de adecuación de muestreo
Prueba de esfericidad de Bartlett
Aprox. Chi-
cuadrado 252.53
gl 10
Sig. 0
A fin de saber la significancia de la asociación entre los parámetros de la Tabla 6, se realizó la prueba
conocida como la de Kaiser-Meyer-Olkin, cuyo resultado mostrado en la Tabla 7 nos muestra un valor
La matriz de correlaciones muestra asociaciones (r > 0.5) entre hierro, plomo, manganeso, magnesio y
zinc, indicando comovilidad geoquímica, mientras que el plomo exhibe un comportamiento
independiente. En el contexto metalúrgico de Yauli, estas relaciones se explican por la presencia de
concentrados Pb‑Ag con hasta 16.20% de Pb y 18.7% de Mn (Romero, 2014), además de la elevada
reactividad de la alabandita (MnS), que interfiere la flotación de Pb‑Cu y especialmente del Zn debido
a su afinidad por sulfato de cobre y xantatos, favoreciendo la transferencia de Mn hacia los relaves.
Biogeoquímicamente, el Pb sobre los límites del ECA‑2017 se asocia al proceso de sulfuración‑xantato
(Loyola, 2022), donde se forman complejos metálicos hidrofóbicos que se adsorben en burbujas de aire
(Pochteca, 2023), aumentando su partición hacia los concentrados y elevando su potencial ecotóxico,
El “Clúster metálico” Fe–Mn–Pb, puede indicar que los procesos de oxidación‑precipitación (aireación
+ filtración sobre óxidos férricos) remueven simultáneamente Fe, Mn y arrastran Pb por
adsorción/coprecipitación. Significa, que al monitorear Fe, éste puede usarse como un KPI operativo
para anticipar picos de Pb. Confirmado por ρ de Spearman y por la geometría del biplot (vectores
próximos, gráfico 3); Fe es un proxy sensible de Pb y guía la tecnología (oxidación‑retención).
Asimismo, Pb ↔ Mg (relación negativa) con Mg alto (dureza, aporte carbonatado) muestran Pb más
bajo. Puede reflejar dilución o sorbción favorecida en aguas duras. El pH y los SO₄²⁻ como moduladores,
no motores.
Tabla 17
Prueba de KMO y Bartlett para los parámetros inorgánicos mayores a ECA 2017 - Bebida de Animales
y Riego de Vegetales
Medida Kaiser-Meyer-Olkin 0.658
de adecuación de muestreo
Prueba de esfericidad de Bartlett
Aprox. Chi-
cuadrado 252.53
gl 10
Sig. 0
A fin de saber la significancia de la asociación entre los parámetros de la Tabla 6, se realizó la prueba
conocida como la de Kaiser-Meyer-Olkin, cuyo resultado mostrado en la Tabla 7 nos muestra un valor
pág. 12920
de 0.658 y un valor de la esfericidad de Bertlet de 0. Esta prueba realizada, sin embargo, muestra que
existe una relación asociativa no tan significativa entre todos los parámetros analizados. Esto demuestra
que las asociaciones se dan entre grupos bien definidos, vamos a verlos mediante un análisis de
componentes. He agregado los parámetros inorgánicos no establecidos en el ECA-2017. (Tabla 10)
Tabla 8
Matriz de coeficiente de puntuación de componentes para los elementos de valores mayores a ECA 2017
Componente
1 2
Calcio 0.785 -0.558
Estroncio 0.704 -0.636
Hierro 0.837 0.523
Plomo -0.026 0.256
Manganeso 0.827 0.505
Magnesio 0.868 0.468
Potasio 0.852 -0.081
Sodio 0.828 -0.496
Zinc 0.860 0.145
Sulfatos -0.064 0.322
Potencial
de
Hidrógeno
(pH)
-0.048 -0.126
Método de extracción: análisis de
componentes principales.
a. 2 componentes extraídos.
de 0.658 y un valor de la esfericidad de Bertlet de 0. Esta prueba realizada, sin embargo, muestra que
existe una relación asociativa no tan significativa entre todos los parámetros analizados. Esto demuestra
que las asociaciones se dan entre grupos bien definidos, vamos a verlos mediante un análisis de
componentes. He agregado los parámetros inorgánicos no establecidos en el ECA-2017. (Tabla 10)
Tabla 8
Matriz de coeficiente de puntuación de componentes para los elementos de valores mayores a ECA 2017
Componente
1 2
Calcio 0.785 -0.558
Estroncio 0.704 -0.636
Hierro 0.837 0.523
Plomo -0.026 0.256
Manganeso 0.827 0.505
Magnesio 0.868 0.468
Potasio 0.852 -0.081
Sodio 0.828 -0.496
Zinc 0.860 0.145
Sulfatos -0.064 0.322
Potencial
de
Hidrógeno
(pH)
-0.048 -0.126
Método de extracción: análisis de
componentes principales.
a. 2 componentes extraídos.
pág. 12921
Gráfico 3
Gráfico de Componentes en espacio rotado para los parámetros de valores mayores a ECA 2017 -
Bebida de Animales y Riego de Vegetales
Este grafico de componentes muestra que el módulo (distancia al origen): Ambos están más cerca del
origen que el clúster Fe–Mn–Zn y que los alcalinos/terrosos (Na–Ca–Sr–K). Esto significa que aportan
menos varianza al eje principal (componente 1) y más al eje secundario (componente 2). El componente
1 muestra una gradiente de mineralización/carga iónica‑metálica, mientras que los sulfatos no lo
gobiernan en este conjunto (su coordenada en la componente 1 es pequeña).
En la componente 2 vemos que los sulfatos y plomo cargan positivos, reforzando que cuando hay evento
redox‑metálico, suben juntos en este grafico también conocido como biplot.
Tabla 9
Valores del análisis de varianza para los componentes de los elementos de valores mayores a ECA 2017
Componente
Autovalores iniciales
Sumas de cargas al cuadrado de la
extracción
Total
% de
varianza
%
acumulado Total
% de
varianza
%
acumulado
1 5.406 49.149 49.149 5.406 49.149 49.149
2 1.921 17.466 66.615 1.921 17.466 66.615
Gráfico 3
Gráfico de Componentes en espacio rotado para los parámetros de valores mayores a ECA 2017 -
Bebida de Animales y Riego de Vegetales
Este grafico de componentes muestra que el módulo (distancia al origen): Ambos están más cerca del
origen que el clúster Fe–Mn–Zn y que los alcalinos/terrosos (Na–Ca–Sr–K). Esto significa que aportan
menos varianza al eje principal (componente 1) y más al eje secundario (componente 2). El componente
1 muestra una gradiente de mineralización/carga iónica‑metálica, mientras que los sulfatos no lo
gobiernan en este conjunto (su coordenada en la componente 1 es pequeña).
En la componente 2 vemos que los sulfatos y plomo cargan positivos, reforzando que cuando hay evento
redox‑metálico, suben juntos en este grafico también conocido como biplot.
Tabla 9
Valores del análisis de varianza para los componentes de los elementos de valores mayores a ECA 2017
Componente
Autovalores iniciales
Sumas de cargas al cuadrado de la
extracción
Total
% de
varianza
%
acumulado Total
% de
varianza
%
acumulado
1 5.406 49.149 49.149 5.406 49.149 49.149
2 1.921 17.466 66.615 1.921 17.466 66.615
pág. 12922
Los componentes de la gráfica tienen la siguiente información, y representa la información obtenida de
las tablas 8 y 9 en la que la componente 1 con una variabilidad de 49.49%, representa las mayores
correlaciones a los elementos zinc (86%), magnesio (86.8%), potasio (85.2%), hierro (83.7%),
manganeso (82.7%) mientras que la componente 2 con un 17.46% de variabilidad, está representada por
los elementos estroncio (63.6%), calcio (55.8%) con las mayores asociaciones, estas parámetros
inorgánicos explican la mayor parte de su varianza en el componente. La componente 2 con una varianza
de 17.46 % es un contraste ortogonal que discrimina eventos redox‑metálicos de incrementos
mayoritarios (Na–Ca–Sr), reflejando procesos de especiación/precipitación‑adsorción.
Otra mención del presente estudio es también los elementos inorgánicos conocidos como metales
pesados, como es el Talio, Estroncio, si bien es cierto, en los ECA 2017 para la categoría de estudio, no
se encuentran definidos estos parámetros de medición, de acuerdo con otras legislaciones, al tener
valores que otras legislaciones se consideran, pueden producir impactos tanto en los cuerpos de agua
como también al entorno del lugar. el estroncio, el cual en presencia de iones de calcio forma como por
ejemplo la calcita y la anhidrita a un pH alto y a un pH intermedio acido se une a las partículas del suelo
mediante un intercambio catiónico (Heuel, 2014), los cuerpos de agua de los alrededores de la ciudad
de Yauli estudiados tienen cantidades de calcio que pueden formar estos elementos, aunque el pH no se
encuentra en un nivel intermedio acido, habría que realizar otros estudios a fin de verificar esta
información.
Anteriormente se describió algunos reactivos químicos que se utilizan en el proceso de flotación en una
planta de procesos de minerales, la actividad minera extractiva y de procesamiento de mineral en la zona
estudiada, requieren y utilizan reactivos como los que se muestran a continuación (911Metallurgist,
2017):
- En el Molino de Bolas: Cal, sulfato de zinc, cianuro, aceite de pino, xantato isopropílico de
sodio.
- Celda de Flotación de plomo: Aceite de pino u otro espumante, xantato etílico de potasio.
- Acondicionadores de Zinc: Cal, sulfato de cobre.
- Celda Flotación de Zinc: Aceite de pino u otro espumante, xantato amílico de potasio.
Los componentes de la gráfica tienen la siguiente información, y representa la información obtenida de
las tablas 8 y 9 en la que la componente 1 con una variabilidad de 49.49%, representa las mayores
correlaciones a los elementos zinc (86%), magnesio (86.8%), potasio (85.2%), hierro (83.7%),
manganeso (82.7%) mientras que la componente 2 con un 17.46% de variabilidad, está representada por
los elementos estroncio (63.6%), calcio (55.8%) con las mayores asociaciones, estas parámetros
inorgánicos explican la mayor parte de su varianza en el componente. La componente 2 con una varianza
de 17.46 % es un contraste ortogonal que discrimina eventos redox‑metálicos de incrementos
mayoritarios (Na–Ca–Sr), reflejando procesos de especiación/precipitación‑adsorción.
Otra mención del presente estudio es también los elementos inorgánicos conocidos como metales
pesados, como es el Talio, Estroncio, si bien es cierto, en los ECA 2017 para la categoría de estudio, no
se encuentran definidos estos parámetros de medición, de acuerdo con otras legislaciones, al tener
valores que otras legislaciones se consideran, pueden producir impactos tanto en los cuerpos de agua
como también al entorno del lugar. el estroncio, el cual en presencia de iones de calcio forma como por
ejemplo la calcita y la anhidrita a un pH alto y a un pH intermedio acido se une a las partículas del suelo
mediante un intercambio catiónico (Heuel, 2014), los cuerpos de agua de los alrededores de la ciudad
de Yauli estudiados tienen cantidades de calcio que pueden formar estos elementos, aunque el pH no se
encuentra en un nivel intermedio acido, habría que realizar otros estudios a fin de verificar esta
información.
Anteriormente se describió algunos reactivos químicos que se utilizan en el proceso de flotación en una
planta de procesos de minerales, la actividad minera extractiva y de procesamiento de mineral en la zona
estudiada, requieren y utilizan reactivos como los que se muestran a continuación (911Metallurgist,
2017):
- En el Molino de Bolas: Cal, sulfato de zinc, cianuro, aceite de pino, xantato isopropílico de
sodio.
- Celda de Flotación de plomo: Aceite de pino u otro espumante, xantato etílico de potasio.
- Acondicionadores de Zinc: Cal, sulfato de cobre.
- Celda Flotación de Zinc: Aceite de pino u otro espumante, xantato amílico de potasio.
pág. 12923
Asimismo, los minerales de metales bases, como galena (PbS), Cerucita (PbCO3) en cuerpos de Plomo;
Blenda (ZnS), Cincita (ZnO), Hemimorfita (ZnSiO5H2) en el Zinc; magnetita (Fe3O4), hematita
(Fe2O3) en el Hierro, piritas (FeS), galena (PbS), en los cuerpos de Plomo – Zinc (Condezo, 2024),
están asociados a cuerpos mineralizados. Cuando se produce oxidación y lixiviación de los minerales
mencionados, generalmente tiene como resultado, la generación de ácidos y mezclas de minerales; de
este modo, si un potencial de ácido se produce en un depósito de mineral o desecho de mina,
generalmente depende de la cantidad de sulfuro de hierro presente (Montano, et al., 2022). En estos
desechos de minas o los relaves, existen una serie de elementos inorgánicos (reactivos) que intervinieron
en los procesos de obtención de minerales; y en esos desechos, probablemente continúan otras
reacciones químicas. En minería, se usa el término "drenaje ácido de mina" o DAM cuando producto de
estas reacciones, el contenido aflora o se vierte fuera de los lugares en donde se ubican los relaves. El
drenaje ácido se refiere a: drenaje contaminado que resulta de la oxidación de minerales sulfurados y
lixiviación de metales asociados, provenientes de las rocas sulfurosas cuando son expuestas al aire y al
agua. El desarrollo de estos drenajes es un proceso dependiente del tiempo y que involucra procesos de
oxidación tanto química como biológica y fenómenos físico-químicos asociados, incluyendo la
precipitación y el encapsulamiento. (Guía Ambiental para el Manejo de Drenaje Acido de Minas, 2023.).
Por otro lado, el manganeso está asociado con minerales de hierro y se encuentra en el océano, aguas
dulces y suelos. Es un oligoelemento esencial para plantas y animales, las especies acuosas comunes
son el Mn2+ reducido y el Mn4+ oxidado. La química del manganeso en el agua es similar a la del hierro.
Cuando se implementó el D.S. N° 004-2017-MINAM vigente desde el año 2021, las compañías mineras
tenían muchos inconvenientes, tratando de reducir los metales disueltos pesados como el Cu, Fe, Zn,
entre otros; sin embargo, estas compañías, no reducen la concentración del ion manganeso. Tras la
exposición al aire u otros oxidantes, el agua subterránea que contiene manganeso generalmente
precipitará MnO2 negro. La contaminación por manganeso ha sucedido durante muchos años con las
comunidades de Yauli y alrededores, como mencione anteriormente todavía continua, tal vez porque las
Planta Mineras en el distrito de Yauli todavía no neutraliza el ion Mn2+ (Cano et al., 2022).
Asimismo, los minerales de metales bases, como galena (PbS), Cerucita (PbCO3) en cuerpos de Plomo;
Blenda (ZnS), Cincita (ZnO), Hemimorfita (ZnSiO5H2) en el Zinc; magnetita (Fe3O4), hematita
(Fe2O3) en el Hierro, piritas (FeS), galena (PbS), en los cuerpos de Plomo – Zinc (Condezo, 2024),
están asociados a cuerpos mineralizados. Cuando se produce oxidación y lixiviación de los minerales
mencionados, generalmente tiene como resultado, la generación de ácidos y mezclas de minerales; de
este modo, si un potencial de ácido se produce en un depósito de mineral o desecho de mina,
generalmente depende de la cantidad de sulfuro de hierro presente (Montano, et al., 2022). En estos
desechos de minas o los relaves, existen una serie de elementos inorgánicos (reactivos) que intervinieron
en los procesos de obtención de minerales; y en esos desechos, probablemente continúan otras
reacciones químicas. En minería, se usa el término "drenaje ácido de mina" o DAM cuando producto de
estas reacciones, el contenido aflora o se vierte fuera de los lugares en donde se ubican los relaves. El
drenaje ácido se refiere a: drenaje contaminado que resulta de la oxidación de minerales sulfurados y
lixiviación de metales asociados, provenientes de las rocas sulfurosas cuando son expuestas al aire y al
agua. El desarrollo de estos drenajes es un proceso dependiente del tiempo y que involucra procesos de
oxidación tanto química como biológica y fenómenos físico-químicos asociados, incluyendo la
precipitación y el encapsulamiento. (Guía Ambiental para el Manejo de Drenaje Acido de Minas, 2023.).
Por otro lado, el manganeso está asociado con minerales de hierro y se encuentra en el océano, aguas
dulces y suelos. Es un oligoelemento esencial para plantas y animales, las especies acuosas comunes
son el Mn2+ reducido y el Mn4+ oxidado. La química del manganeso en el agua es similar a la del hierro.
Cuando se implementó el D.S. N° 004-2017-MINAM vigente desde el año 2021, las compañías mineras
tenían muchos inconvenientes, tratando de reducir los metales disueltos pesados como el Cu, Fe, Zn,
entre otros; sin embargo, estas compañías, no reducen la concentración del ion manganeso. Tras la
exposición al aire u otros oxidantes, el agua subterránea que contiene manganeso generalmente
precipitará MnO2 negro. La contaminación por manganeso ha sucedido durante muchos años con las
comunidades de Yauli y alrededores, como mencione anteriormente todavía continua, tal vez porque las
Planta Mineras en el distrito de Yauli todavía no neutraliza el ion Mn2+ (Cano et al., 2022).
pág. 12924
PARAMETROS INORGANICOS NO MENCIONADOS EN EL ECA 2017
DUREZA DEL AGUA DE LA ZONA
Tabla 10
Resumen estadísticas de los parámetros Sulfatos, Cloruros, Calcio, Magnesio y Potasio por Estaciones
Estadísticos
Calcio
(mg / L)
Magnesio
(mg / L)
Potasio
(mg / L)
Sodio
(mg / L)
Sulfatos
(mg/L)
Cloruros
(mg/L)
N 27 27 27 27 27.000 18.000
Media 222.815 64.900 10.389 14.322 631.366 9.833
Mediana 179.000 43.200 9.200 13.000 677.680 8.960
Moda 45.000 30,3000 14.000 17.000 123,7600 6,8200
Desv.
Desviación
146.690 133.632 6.542 6.013 386.272 5.118
Tabla 11
Parámetros inorgánicos con valores mayores no establecidos en ECA 2017 – Categoría 3, Bebida de
Animales y Riego de VegetalesParametro
Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022
Calcio (mg / L) 497.00000 423.00000 365.00000 430.00000 316.00000 174.00000 393.00000 45.00000 94.00000
Estroncio (mg / L) 24.66900 26.10700 23.07700 26.00300 17.66100 11.49900 23.17600 0.25968 0.43419
Potasio (mg / L) 32.00000 16.00000 14.00000 16.00000 9.20000 6.60000 14.00000 4.30000 19.00000
Sodio (mg / L) 28.00000 25.00000 22.00000 21.00000 17.00000 12.00000 17.00000 8.00000 14.00000
Talio (mg / L) 0.15658 0.00243 0.00142 0.00134 0.00101 0.00099 0.00113 0.00001 0.00001
Torio 0.00213 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001
Estacion 1 Estacion 2 Estacion 3
PARAMETROS INORGANICOS NO MENCIONADOS EN EL ECA 2017
DUREZA DEL AGUA DE LA ZONA
Tabla 10
Resumen estadísticas de los parámetros Sulfatos, Cloruros, Calcio, Magnesio y Potasio por Estaciones
Estadísticos
Calcio
(mg / L)
Magnesio
(mg / L)
Potasio
(mg / L)
Sodio
(mg / L)
Sulfatos
(mg/L)
Cloruros
(mg/L)
N 27 27 27 27 27.000 18.000
Media 222.815 64.900 10.389 14.322 631.366 9.833
Mediana 179.000 43.200 9.200 13.000 677.680 8.960
Moda 45.000 30,3000 14.000 17.000 123,7600 6,8200
Desv.
Desviación
146.690 133.632 6.542 6.013 386.272 5.118
Tabla 11
Parámetros inorgánicos con valores mayores no establecidos en ECA 2017 – Categoría 3, Bebida de
Animales y Riego de VegetalesParametro
Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022 Jun 2021 Jun 2022 Dic 2022
Calcio (mg / L) 497.00000 423.00000 365.00000 430.00000 316.00000 174.00000 393.00000 45.00000 94.00000
Estroncio (mg / L) 24.66900 26.10700 23.07700 26.00300 17.66100 11.49900 23.17600 0.25968 0.43419
Potasio (mg / L) 32.00000 16.00000 14.00000 16.00000 9.20000 6.60000 14.00000 4.30000 19.00000
Sodio (mg / L) 28.00000 25.00000 22.00000 21.00000 17.00000 12.00000 17.00000 8.00000 14.00000
Talio (mg / L) 0.15658 0.00243 0.00142 0.00134 0.00101 0.00099 0.00113 0.00001 0.00001
Torio 0.00213 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001 0.00001
Estacion 1 Estacion 2 Estacion 3
pág. 12925
Gráfico 3
Diagrama de Piper para los aniones y cationes con valores máximos y normalizados
Cuando evaluamos en la graficas de Piper con los valores normalizados, las caracterizaciones de estos
diagramas nos muestran que los cuerpos de aguas superficiales estudiadas se encuentran entre las
sulfatadas cálcicas y las bicarbonatadas cálcicas. Que entre otras consecuencias podría afectar a los
animales (Penner et al, 2020), “la exposición de las novillas a concentraciones crecientes de sulfato en
el agua disminuyó linealmente las concentraciones séricas de cobre”. Las aguas sulfatadas con
concentraciones mayores a 20 % mEq/L, se denominan sulfatadas mixtas. En cuanto al calcio y
magnesio, aparte de la dureza con lo que es conocida el tipo de agua, estos elementos inorgánicos,
tienden a depositarse en los fondos de los cuerpos de agua, esto en función del tipo de terreno, relieve,
corrientes de agua, entre otras condiciones (Kuriata & Szymczyk, 2015).
Otra mención del presente estudio es también los elementos inorgánicos conocidos como metales
pesados, como es el Talio, Estroncio, si bien es cierto, en los ECA 2017 para la categoría de estudio, no
se encuentran definidos estos parámetros de medición, de acuerdo con otras legislaciones, al tener
valores que otras legislaciones se consideran, pueden producir impactos tanto en los cuerpos de agua
como también al entorno del lugar. el estroncio, el cual en presencia de iones de calcio forma como por
ejemplo la calcita y la anhidrita a un pH alto y a un pH intermedio acido se une a las partículas del suelo
mediante un intercambio catiónico (Heuel, 2014), los cuerpos de agua de los alrededores de la ciudad
de Yauli estudiados tienen cantidades de calcio que pueden formar estos elementos, aunque el pH no se
encuentra en un nivel intermedio acido, habría que realizar otros estudios a fin de verificar esta
información.
Gráfico 3
Diagrama de Piper para los aniones y cationes con valores máximos y normalizados
Cuando evaluamos en la graficas de Piper con los valores normalizados, las caracterizaciones de estos
diagramas nos muestran que los cuerpos de aguas superficiales estudiadas se encuentran entre las
sulfatadas cálcicas y las bicarbonatadas cálcicas. Que entre otras consecuencias podría afectar a los
animales (Penner et al, 2020), “la exposición de las novillas a concentraciones crecientes de sulfato en
el agua disminuyó linealmente las concentraciones séricas de cobre”. Las aguas sulfatadas con
concentraciones mayores a 20 % mEq/L, se denominan sulfatadas mixtas. En cuanto al calcio y
magnesio, aparte de la dureza con lo que es conocida el tipo de agua, estos elementos inorgánicos,
tienden a depositarse en los fondos de los cuerpos de agua, esto en función del tipo de terreno, relieve,
corrientes de agua, entre otras condiciones (Kuriata & Szymczyk, 2015).
Otra mención del presente estudio es también los elementos inorgánicos conocidos como metales
pesados, como es el Talio, Estroncio, si bien es cierto, en los ECA 2017 para la categoría de estudio, no
se encuentran definidos estos parámetros de medición, de acuerdo con otras legislaciones, al tener
valores que otras legislaciones se consideran, pueden producir impactos tanto en los cuerpos de agua
como también al entorno del lugar. el estroncio, el cual en presencia de iones de calcio forma como por
ejemplo la calcita y la anhidrita a un pH alto y a un pH intermedio acido se une a las partículas del suelo
mediante un intercambio catiónico (Heuel, 2014), los cuerpos de agua de los alrededores de la ciudad
de Yauli estudiados tienen cantidades de calcio que pueden formar estos elementos, aunque el pH no se
encuentra en un nivel intermedio acido, habría que realizar otros estudios a fin de verificar esta
información.
pág. 12926
Fujihara, (2024) menciona que el talio es un elemento que también se obtiene del refinado de Fierro,
Cadmio y Zinc como subproducto (como cita Galván-Arzate y Santamaría, 1998) y se separa por
electrólisis (como cita Blain y Kazantzis, 2015), la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU.,
describe que el límite permisible para e Talio es de 2 μg/L. En los resultados de la Estación 1 y 2,
encontramos valores mayores (hasta de 156 μg/L) el cual determina que ese tiempo (año 2021) la zona
estaba muy contaminada con este elemento
Finalmente, luego del análisis de los componentes en los cuerpos de agua, se tiene elementos que,
aunque no aparecen listados en los estándares para la categoría 3: Riego de Vegetales y Bebida de
animales que algunos de estos cuerpos se encuentran afectados por elementos metales básicos (plomo y
zinc), ferrosos (hierro, manganeso). Existen asociaciones también entre los sulfatos y plomo. Se verifica
que el tipo de aguas superficiales son las cálcicas, los metales hierro y manganeso se demuestran que
mantienen uniones, mientras que el calcio juntamente con el estroncio muestra la relación natural entre
esos elementos.
De todo lo anterior descrito, existe un impacto contaminante de las aguas superficiales por la actividad
minera en el caso específico del distrito de Yauli, desde en los relaves. Siendo la Estación 1, la más
afectada, aunque con señales claras de recuperación en 2022. La Estación 2 se está deteriorando,
especialmente en metales, lo que sugiere una fuente activa o reciente. La Estación 3 es la más estable y
limpia, reforzada por mejoras sostenidas en sulfatos y metales.
CONCLUSIONES
- Se determinó que la mayoría de los parámetros cumplen con los estándares de calidad de agua
- ECA 2017 para las Estaciones de estudios establecidos. Sin embargo, en la estación 1, 2 y 3 es el pH,
el parámetro que excede los máximos valores del estándar de calidad de agua en la Categoría 3 Riego
de Vegetales y Bebida de animales, según ECA 2017.
- Se determinó que el parámetro químico sulfato, excede los máximos valores del estándar de
calidad de agua en la Categoría 3 Riego de Vegetales y Bebida de animales, según ECA 2017.
- Se determinaron que los parámetros inorgánicos plomo, manganeso, magnesio, hierro y zinc,
en las muestras de aguas superficiales analizadas contienen valores que exceden los máximos valores
Fujihara, (2024) menciona que el talio es un elemento que también se obtiene del refinado de Fierro,
Cadmio y Zinc como subproducto (como cita Galván-Arzate y Santamaría, 1998) y se separa por
electrólisis (como cita Blain y Kazantzis, 2015), la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU.,
describe que el límite permisible para e Talio es de 2 μg/L. En los resultados de la Estación 1 y 2,
encontramos valores mayores (hasta de 156 μg/L) el cual determina que ese tiempo (año 2021) la zona
estaba muy contaminada con este elemento
Finalmente, luego del análisis de los componentes en los cuerpos de agua, se tiene elementos que,
aunque no aparecen listados en los estándares para la categoría 3: Riego de Vegetales y Bebida de
animales que algunos de estos cuerpos se encuentran afectados por elementos metales básicos (plomo y
zinc), ferrosos (hierro, manganeso). Existen asociaciones también entre los sulfatos y plomo. Se verifica
que el tipo de aguas superficiales son las cálcicas, los metales hierro y manganeso se demuestran que
mantienen uniones, mientras que el calcio juntamente con el estroncio muestra la relación natural entre
esos elementos.
De todo lo anterior descrito, existe un impacto contaminante de las aguas superficiales por la actividad
minera en el caso específico del distrito de Yauli, desde en los relaves. Siendo la Estación 1, la más
afectada, aunque con señales claras de recuperación en 2022. La Estación 2 se está deteriorando,
especialmente en metales, lo que sugiere una fuente activa o reciente. La Estación 3 es la más estable y
limpia, reforzada por mejoras sostenidas en sulfatos y metales.
CONCLUSIONES
- Se determinó que la mayoría de los parámetros cumplen con los estándares de calidad de agua
- ECA 2017 para las Estaciones de estudios establecidos. Sin embargo, en la estación 1, 2 y 3 es el pH,
el parámetro que excede los máximos valores del estándar de calidad de agua en la Categoría 3 Riego
de Vegetales y Bebida de animales, según ECA 2017.
- Se determinó que el parámetro químico sulfato, excede los máximos valores del estándar de
calidad de agua en la Categoría 3 Riego de Vegetales y Bebida de animales, según ECA 2017.
- Se determinaron que los parámetros inorgánicos plomo, manganeso, magnesio, hierro y zinc,
en las muestras de aguas superficiales analizadas contienen valores que exceden los máximos valores
pág. 12927
permitidos del estándar de calidad de agua en la Categoría 3 Riego de Vegetales y Bebida de animales,
según ECA 2017.
- Se ha determinado que existen altas correlaciones entre los parámetros zinc (86%), magnesio
(86.8%), potasio (85.2%), hierro (83.7%), manganeso (82.7%).
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
911 Metallurgist (01 de diciembre de 2017)
https://www.911metallurgist.com/metalurgia/procesamiento-minerales-plata-plomo-zinc-flotacion/
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de la Región Puno - Perú vol.21
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Concentración de Mn2+ en Aguas Ácidas de Mina para el Mejoramiento de la Calidad del Agua
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Research, 24 (3), 208-219.
http://dx.doi.org/10.18271/ria.2022.440
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knowledge on the toxicological effects and mechanisms. Current Research in Toxicology. 6
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in Gold Metallurgical Treatment Tailings Dams, Water, 15 (15), 2714.
https://doi.org/10.3390/w15152714
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transporte de radionucleidos en aguas subterráneas. Berichte des Forschungszentrums
Jülich . 4375 . ISSN 0944-2952 .
https://dspace.unza.zm/items/a3054ce1-149d-44bd-a343-c7ae6fe1373f
Kuriata, A., Szymczik, S., (2015) Concentraciones de magnesio y calcio en las aguas superficiales y los
depósitos de fondo de un sistema río-lago. Revista de Elementología 20(3), 677-692.
permitidos del estándar de calidad de agua en la Categoría 3 Riego de Vegetales y Bebida de animales,
según ECA 2017.
- Se ha determinado que existen altas correlaciones entre los parámetros zinc (86%), magnesio
(86.8%), potasio (85.2%), hierro (83.7%), manganeso (82.7%).
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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pág. 12928
https://www.researchgate.net/publication/283132040_Magnesium_and_calcium_concentration
s_in_the_surface_water_and_bottom_deposits_of_a_river-lake_system
Loyola, F., (2022), Comportamiento de la sulfurización de minerales complejos de plomo-plata para su
recuperación adecuada por flotación en la Compañía Minera Raura año 2021 [Tesis de
Maestría, Universidad Nacional del Centro del Perú, Cerro de Pasco]
Ministerio del Ambiente (2017) Aprueban Estándares de Calidad Ambiental (ECA) para Agua y
establecen Disposiciones Complementarias. Decreto supremo N° 004-2017-MINAM
https://busquedas.elperuano.pe/normaslegales/aprueban-estandares-de-calidad-ambiental-eca-
para-agua-y-e-decreto-supremo-n-004-2017-minam-1529835-2/
Ministerio de Energía y Minas -MINEM (2023) Guía ambiental para el manejo de drenaje ácido de
minas
https://www.gob.pe/institucion/minem/informes-publicaciones/4699428-normas-tecnicas-para-diseno-
ambiental
Montano, Y., Tapia, P., Quispe, C., Fuentealba, B. (2022). El drenaje ácido de roca y sus potenciales
impactos ambientales (Folleto). Dirección de Investigación en Ecosistemas de Montaña –
Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña (DIEM-INAIGEM)
https://repositorio.inaigem.gob.pe/server/api/core/bitstreams/cf630013-7d9d-4d0f-a8af-
5a90db9dd540/content
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concentrations on feed and water intake, growth, and serum mineral concentrations in growing
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590286520300379?via%3Dihub
Peña Neira, S., & Araya Meza, P. (2021). Aguas de contacto, efectos en la minería y el medioambiente.
Revista de la Facultad de Derecho, 50, 29 https://www.scielo.edu.uy/pdf/rfd/n50/2301-0665-
rfd-50-e106.pdf
Pochteca Peru (13 de octubre de 2023) ¿Qué son los xantatos? https://peru.pochteca.net/que-son-los-
xantatos/
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recuperación adecuada por flotación en la Compañía Minera Raura año 2021 [Tesis de
Maestría, Universidad Nacional del Centro del Perú, Cerro de Pasco]
Ministerio del Ambiente (2017) Aprueban Estándares de Calidad Ambiental (ECA) para Agua y
establecen Disposiciones Complementarias. Decreto supremo N° 004-2017-MINAM
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para-agua-y-e-decreto-supremo-n-004-2017-minam-1529835-2/
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impactos ambientales (Folleto). Dirección de Investigación en Ecosistemas de Montaña –
Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña (DIEM-INAIGEM)
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Penner, G., Johnson, J., Sutherland, B., Clark, L., Elford, C, (2020) Effects of drinking water sulfate
concentrations on feed and water intake, growth, and serum mineral concentrations in growing
beef heifer. Applied Animal Science 36(2) 201-207
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590286520300379?via%3Dihub
Peña Neira, S., & Araya Meza, P. (2021). Aguas de contacto, efectos en la minería y el medioambiente.
Revista de la Facultad de Derecho, 50, 29 https://www.scielo.edu.uy/pdf/rfd/n50/2301-0665-
rfd-50-e106.pdf
Pochteca Peru (13 de octubre de 2023) ¿Qué son los xantatos? https://peru.pochteca.net/que-son-los-
xantatos/
pág. 12929
ANEXOS
Tabla A1:
Parámetros de Campo según categoría 3 ECA 2017
Parámetros
de Campo
Unidad
de
Medida
Valor
Permitido
(Riego de
Vegetales)
Valor
Permitido
(Bebida de
Animales)
Potencial de
Hidrógeno
(pH)
Unidad
de pH 6.5 – 8.4 6.5 – 8.4
Conductividad μS / cm 2 500 5 000
Temperatura
(T) ° C Δ 3 Δ 3
∆ 3: significa variación de 3 grados Celsius respecto al promedio mensual
multianual del área evaluada.
Tabla A2:
Parámetros Físico Químico para Riego de Vegetales y Bebida de Animales según categoría 3 ECA 2017
Parámetro Físico
Químico Unidad de Medida
Valor Permitido
(Riego de
Vegetales)
Valor
Permitido
(Bebida de
Animales)
Cianuro Wad mg / L 0.1 0.1
Cloruros mg / L 500 No Aplica
Color (después de
filtración simple)
Color Verdadero
Escala PV Co 100 (a) 100(a)
Demanda
Bioquímica de
Oxigeno (DBO)
mg / L 15
15
Fenoles 0.002 0.01
Oxígeno disuelto
(Valor Mínimo) mg / L ≥ 4 ≥ 4
Nitratos ((NO⁺3) mg / L 100 100
Nitritos (NO‾2) mg / L 10 10
Sulfatos mg / L 1000 1000
Tabla A3:
Parámetros Inorgánicos según categoría 3 ECA 2017
ANEXOS
Tabla A1:
Parámetros de Campo según categoría 3 ECA 2017
Parámetros
de Campo
Unidad
de
Medida
Valor
Permitido
(Riego de
Vegetales)
Valor
Permitido
(Bebida de
Animales)
Potencial de
Hidrógeno
(pH)
Unidad
de pH 6.5 – 8.4 6.5 – 8.4
Conductividad μS / cm 2 500 5 000
Temperatura
(T) ° C Δ 3 Δ 3
∆ 3: significa variación de 3 grados Celsius respecto al promedio mensual
multianual del área evaluada.
Tabla A2:
Parámetros Físico Químico para Riego de Vegetales y Bebida de Animales según categoría 3 ECA 2017
Parámetro Físico
Químico Unidad de Medida
Valor Permitido
(Riego de
Vegetales)
Valor
Permitido
(Bebida de
Animales)
Cianuro Wad mg / L 0.1 0.1
Cloruros mg / L 500 No Aplica
Color (después de
filtración simple)
Color Verdadero
Escala PV Co 100 (a) 100(a)
Demanda
Bioquímica de
Oxigeno (DBO)
mg / L 15
15
Fenoles 0.002 0.01
Oxígeno disuelto
(Valor Mínimo) mg / L ≥ 4 ≥ 4
Nitratos ((NO⁺3) mg / L 100 100
Nitritos (NO‾2) mg / L 10 10
Sulfatos mg / L 1000 1000
Tabla A3:
Parámetros Inorgánicos según categoría 3 ECA 2017
pág. 12930
Parámetro
Inorgánico
Unidad
de
Medida
Valor Permitido
(Bebida de
Animales)
Valor
Permitido
(Riego de
Vegetales)
Aluminio mg / L 5 5
Arsénico mg / L 0.2 0.1
Bario mg / L No aplica 0.7
Berilio mg / L 0.1 0.1
Boro mg / L 5 1
Cadmio mg / L 0.05 0.01
Cobre mg / L 0.5 0.2
Cobalto mg / L 1 0.05
Cromo Total mg / L 1 0.1
Hierro mg / L No aplica 5
Litio mg / L 2.5 2.5
Magnesio mg / L 250 No aplica
Manganeso mg / L 0.2 0.2
Mercurio mg / L 0.01 0.001
Níquel mg / L 1 0.2
Plomo mg / L 0.05 0.05
Selenio mg / L 0.05 0.02
Zinc mg / L 24 2
Parámetro
Inorgánico
Unidad
de
Medida
Valor Permitido
(Bebida de
Animales)
Valor
Permitido
(Riego de
Vegetales)
Aluminio mg / L 5 5
Arsénico mg / L 0.2 0.1
Bario mg / L No aplica 0.7
Berilio mg / L 0.1 0.1
Boro mg / L 5 1
Cadmio mg / L 0.05 0.01
Cobre mg / L 0.5 0.2
Cobalto mg / L 1 0.05
Cromo Total mg / L 1 0.1
Hierro mg / L No aplica 5
Litio mg / L 2.5 2.5
Magnesio mg / L 250 No aplica
Manganeso mg / L 0.2 0.2
Mercurio mg / L 0.01 0.001
Níquel mg / L 1 0.2
Plomo mg / L 0.05 0.05
Selenio mg / L 0.05 0.02
Zinc mg / L 24 2