Summary

Caudal continuo monitoreo de nutrientes y sedimentos en las cuencas agrícolas

Published: September 26, 2017
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Summary

Con el avance de la tecnología y el aumento de las expectativas del usuario final, la necesidad y uso de datos de resolución temporal más alta para la estimación de la carga de contaminantes ha aumentado. Este protocolo describe un método para continua en situ agua monitoreo de la calidad para obtener mayores datos de resolución temporal para agua informado las decisiones de gestión de recursos.

Abstract

Las concentraciones de contaminantes y cargas en cuencas varían considerablemente con el tiempo y el espacio. Información precisa y oportuna sobre la magnitud de los contaminantes en los recursos hídricos es un prerrequisito para la comprensión de los conductores de las cargas contaminantes y para hacer agua informada decisiones de gestión de recursos. El método comúnmente utilizado para “tomar muestras” proporciona las concentraciones de contaminantes en el momento de muestreo (es decir, una concentración instantánea) y puede debajo- o overpredict las concentraciones de contaminantes y cargas. Monitoreo continuo de nutrientes y sedimentos ha recibido recientemente más atención debido a los avances en informática, tecnología de detección, dispositivos de almacenamiento. Este protocolo muestra el uso de sensores, sondas e instrumental para monitorear en situ nitratos, amonio, turbidez, pH, conductividad, temperatura y oxígeno disuelto (OD) y para calcular las cargas de dos arroyos (zanjas) en dos cuencas agrícolas. Con la calibración adecuada, mantenimiento y operación de sensores y sondas, pueden obtenerse datos de calidad de agua buena por superar condiciones difíciles tales como la acumulación de suciedad y escombros. El método también puede utilizado en las cuencas de varios tamaños y caracterizado por terrenos agrícolas, forestales o urbanas.

Introduction

Monitoreo de la calidad del agua proporciona información sobre las concentraciones de contaminantes en diferentes escalas espaciales, dependiendo del tamaño del área que contribuyen, que puede ir desde un campo o una parcela hasta una cuenca. Este control tiene lugar durante un período de tiempo, como un solo evento, un día, una temporada o un año. La información de monitoreo de calidad del agua, principalmente relativos a los nutrientes (por ejemplo, nitrógeno y fósforo) y el sedimento, puede utilizarse para: 1) entender los procesos hidrológicos y el transporte y la transformación de contaminantes en corrientes, tales como zanjas de drenaje agrícola; 2) evaluar la eficiencia de las prácticas de gestión aplicada a la cuenca para reducir la carga de nutrientes y sedimentos y a aumentar la calidad del agua; 3) evaluar la entrega de los sedimentos y nutrientes a las aguas río abajo; y 4) mejorar el modelado de nutrientes y sedimentos para entender el hidrológico y procesos de calidad que determinan el transporte de contaminantes y dinámica sobre la gama de escalas temporales y espaciales del agua.

Esta información es crucial para la restauración de ecosistemas acuáticos, planificación sostenible y la gestión de los recursos de agua1.

El más de uso general método de nutrientes y control de sedimentos en una cuenca hidrográfica es muestra del gancho agarrador. Gancho agarrador muestreo representa exactamente una concentración instantánea en el momento de muestreo2. También puede representar a una variación de las concentraciones de contaminantes con el tiempo si se realiza el muestreo frecuente. Sin embargo, el muestreo frecuente es tiempo intensivo y costoso, a menudo haciéndolo práctico2. Además, puede agarrar muestreo bajo- o sobreestimar las concentraciones de contaminante real fuera el tiempo de muestreo2,3,4. En consecuencia, calculadas tales concentraciones de cargas pueden no ser precisas.

Por otra parte, monitoreo continuo proporciona información precisa y oportuna sobre la calidad del agua en un intervalo de tiempo predeterminado, como un minuto, una hora o un día. Los usuarios pueden seleccionar los intervalos de tiempo apropiados en función de sus necesidades. Monitoreo continuo permite a los investigadores, planificadores y gerentes optimizar la recogida de la muestra; desarrollar y monitorear métricas integrado de tiempo, tales como cargas diarias máximas totales (TMDLs); evaluar el uso recreativo de lo cuerpo de agua; evaluar las condiciones de corriente de línea de base; y espacial y temporal evaluar la variación de contaminantes para determinar relaciones de causa-efecto y desarrollar un plan de manejo5,6. Monitoreo continuo de nutrientes y sedimentos ha recibido recientemente mayor atención debido a los avances en tecnología informática y el sensor, la capacidad mejorada de dispositivos de almacenamiento y las crecientes necesidades de datos necesarias para el estudio de procesos más complejos 1 , 5 , 7. en una encuesta global de más de 700 profesionales del agua, el uso de sondas multiparámetro de aumentó del 26% al 61% de 2002 a 2012 y se espera que alcance el 66% por 20225. En la misma encuesta, el 72% de los encuestados indicó la necesidad de la expansión de su red de vigilancia para conocer sus datos necesita5. Se espera que el número de estaciones en una red de monitoreo y el número de variables monitoreadas por estación en 2012 aumentar en 53% y 64%, respectivamente, en 20225.

Sin embargo, continua calidad y cantidad de monitoreo en cuencas agrícolas es un reto. Eventos de lluvia grandes lavan sedimento y macrófitas, contribuyendo a la acumulación de carga y residuos de sedimentos alta en los sensores y sondas. El escurrimiento del exceso de nitrógeno y el fósforo aplicado a campos agrícolas crea condiciones ideales para el crecimiento de organismos microscópicos y macroscópicos y el sucio de instream sensores y sondas, especialmente durante el verano. La acumulación de suciedad y sedimentos puede causar sensores fallan, deriva y producir datos poco fiables. A pesar de estos desafíos, más datos de resolución temporal (como baja según minutos) están obligados a estudiar los procesos de escorrentía y contaminación no puntual, como se ven afectados por las características de la cuenca (por ejemplo, tamaño, suelo, pendiente, etcetera. ) y el tiempo y la intensidad de lluvia7. Observación cuidadosa del campo, calibración frecuente, correcta limpieza y mantenimiento pueden asegurar datos de calidad de los sensores y sondas, incluso en el tiempo de resolución más fina.

Aquí, discutimos un método para la en situ continua monitoreo de dos cuencas agrícolas utilizando sondas de calidad de agua del multiparámetro, área de velocidad y sensores del transductor de presión y muestreadores automáticos; su calibración y mantenimiento de campo; y procesamiento de datos. El protocolo muestra una forma en que puede realizarse el monitoreo de la calidad del agua. El protocolo es generalmente aplicable a agua continua calidad y cantidad de monitoreo en cualquier tipo o tamaño de cuenca.

El protocolo se llevó a cabo en Arkansas nordestal en pequeñas zanjas cuenca (HUC 080202040803, área de 53,4 km2 ) y Lower St. Francis Basin (HUC 080202030801, área de2 km 23,4). Estas dos cuencas drenan en afluentes del río de Mississippi. Una necesidad de control de afluentes del río de Mississippi fue identificada por el Comité de conservación menor de Río de Mississippi y el Golfo de México hipoxia de tareas para desarrollar un plan de manejo de cuencas hidrográficas y para registrar el progreso de las actividades de gestión 8 , 9. por otra parte, estas cuencas se caracterizan como foco las cuencas hidrográficas por el servicio de conservación de recursos de naturales del Departamento de agricultura de Estados Unidos (USDA-NRCS), basadas en el potencial para reducir la contaminación de nutrientes y sedimento y para mejorar la calidad de agua10. Borde de campo supervisión lleva a cabo en estas cuencas como parte de la estatal de red de río Mississippi Cuenca Cuenca saludable iniciativa (MRBI)11. Más detalles de las cuencas hidrográficas (es decir, lugares del sitio, características de la cuenca, etc.) son proporcionados en Aryal y Reba (2017)6. En Resumen, la cuenca zanjas poco predominante tiene suelos de Marga de cieno, y algodón y la soja son los cultivos principales, mientras que Lower St. Francis Basin tiene predominante arcillosa Sharkey, y arroz y la soja son los cultivos principales. En cada cuenca, en situ continua agua cantidad y calidad (es decir, alta temperatura, pH,, turbidez, conductividad, nitrato y amonio) se llevó a cabo en tres estaciones en la corriente principal usando este protocolo para entender la variabilidad espacial y temporal en las cargas de contaminantes y los procesos hidrológicos. Además, se colectaron muestras de agua semanal y analizadas para sedimento suspendido concentration.

Protocol

1. selección del sitio selección de cuenca Seleccione o basado en la magnitud del problema de la contaminación, prioridad de la cuenca, proximidad a las instalaciones de investigación, acceso al sitio, y objetivos de los datos. Localidades de muestreo de flujo Seleccione secuencia localización de muestreo basados en el propósito del estudio. Nota: Ubicaciones de muestreo óptimo están bien mezclados en un corte transversal, c…

Representative Results

En la publicación Aryal y Reba (2017), este protocolo fue utilizado para estudiar el transporte y la transformación de nutrientes y sedimentos en dos pequeñas cuencas agrícolas6. A continuación se describen los resultados adicionales del presente Protocolo. Relaciones de calidad de agua de lluvia-escurrimiento: La fuerza de monitoreo continuo …

Discussion

En general, el monitoreo continuo de nutrientes y sedimento tiene varias ventajas sobre monitoreo utilizando el método de muestreo de grab. Procesos hidrológicos y de agua de calidad son afectados por lluvias en un lapso muy corto de tiempo. Los usuarios pueden obtener datos de alta resolución temporal de nutrientes y sedimentos para el estudio de problemas complejos. Otros parámetros de calidad de agua, tales como conductividad, pH, temperatura y hacer, se pueden obtener simultáneamente y con el mismo costo en cuan…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

La investigación fue posible gracias al financiamiento de la conservación de efectos evaluación de proyecto (CEAP). Estamos especialmente agradecidos por el permiso de acceso al sitio de los productores, asistencia de investigación de los miembros de la unidad de investigación de gestión de agua de USDA-ARS-Delta y análisis de la muestra por el personal en el centro de investigación de ecotoxicología, Universidad del estado de Arkansas. Parte de esta investigación fue apoyada por una cita para el programa de participación de ARS, administrado por el Instituto Oak Ridge para la ciencia y educación (ORISE) a través de un acuerdo interagencial entre el Departamento de energía de Estados Unidos y el USDA. ORISE es administrado por ORAU DOE contrato número DE-AC05-06OR23100. Todas las opiniones expresadas en este documento son del autor y no reflejan necesariamente las políticas y puntos de vista de USDA, ARS, DOE o ORAU/ORISE.

Materials

Multiparameter sonde Hach Hydrolab DS5X measures temperature, pH, conductivity, dissolved oxygen, nitrate, ammonium, turbidity
Area velocity flow module and sensor Teledyne Isco 2150 measures average stream velocity and flow depth, and calculates flow rate and total flow based on provided cross-section area of the ditch. Stored data can be downloaded directly to computer.
Automatic portable water sampler Teledyne Isco ISCO 6712 automatically samples water in the set interval or in conjunction with flow module and sensor
Pressure Transducer In-situ Rugged Troll 100 measures presure, level and temperature in the water. Stored data can be directly downloaded to the computer
Portable flow meter Flo-mate (Hach) Marsh-McBirney 2000 For manual discharge measurement
Battery, 12 v, rechargeable UPG UB 1270 To power sonde
Battery, 12 v, rechargeable Interstate Batteries SRM 27 Lead acid battery to power autosampler
Solar panel Alt E ALT20-12P To recharge battery at the site
C-8 batteries
Calibration standards Hach or Fisher Scientific mulitple Standards of pH (4,7,10), conductivity (1412 uS/cm), nitrate (5 and 50 mg/L), ammonium (5 and 50 mg/L), and turbidity (50,100,200 NTU)
High nitrate standard Hach 013810HY 50 mg/L
Low nitrate standard Hach 013800HY 5 mg/L
High ammonium standard Hach 002588HY 50 mg/L
Low ammonium standard Hach 002587HY 5 mg/L
Turbidity standard Fisher scientific R8819050-500G 50 NTU
Turbidity standard Fisher scientific 88-061-6 100 NTU
Turbidity standard Fisher scientific R8819200500 C 200 NTU
Potassium chloride salt pellets Hach 005376HY to maintain electrolyte for pH electrode
Potassium chloride standard Fisher scientific 5890-16 1412 us/cm
Buffer solution, pH 4 Fisher scientific SB99-1 for pH sensor calibration
Buffer solution, pH 7 Fisher scientific SB108-1 for pH sensor calibration
Buffer solution, pH 10 Fisher scientific SB116-1 for pH sensor calibration
Silicon sealant Hach 00298HY For sealing sensor battery cover water tight
All purpose cleaner Sunshine Makers Inc Simple green
Wipes Kimberly-Clark
L-bracket
Telsbar post Unistrut Service Company Secure sensors and sondes in the stream
Steel wire supend sonde and PT sensor
Carabiner supend sonde and PT sensor
Allen wrench
Copper wire mesh Bird B Gone Rodent and bird control copper mesh roll
Adhesive Tape Agri Drain Corporation Tile tape, works in wet and cold weather

Referências

  1. Pellerin, B. A., et al. Emerging Tools for Continuous Nutrient Monitoring Networks: Sensors Advancing Science and Water Resources Protection. J Am Water Resour Assoc. 52 (4), 993-1008 (2016).
  2. Rozemeijer, J., et al. Application and Evaluation of a New Passive Sampler for Measuring Average Solute Concentrations in a Catchment Scale Water Quality Monitoring Study. Environ Sci Tech. 44 (4), 1353-1359 (2010).
  3. Cassidy, R., Jordan, P. Limitations of instantaneous water quality sampling in surface-water catchments: Comparison with near-continuous phosphorus time-series data. J. Hydrol. 405 (1-2), 182-193 (2011).
  4. Facchi, A., Gandolfi, C., Whelan, M. J. A comparison of river water quality sampling methodologies under highly variable load conditions. Chemosphere. 66 (4), 746-756 (2007).
  5. Hamilton, S. . Global hydrological monitoring industry trends. , (2012).
  6. Aryal, N., Reba, M. L. Transport and transformation of nutrients and sediment in two agricultural watersheds in Northeast Arkansas. Agric Ecosyst Environ. 236, 30-42 (2017).
  7. National Research Council (U.S.). . Confronting the nation’s water problems: The role of research. , (2004).
  8. LMRRA (Lower Mississippi River Resource Assessment). . Final Assessment in Response to Section 402 of WRDA 2000 Public Review Draft. , (2015).
  9. MWNTF (Mississippi River/Gulf of Mexico Watershed Nutrient Task Force). . New Goal Framework. , (2008).
  10. Reba, M. L., et al. A statewide network for monitoring agricultural water quality and water quantity in Arkansas. J. Soil Water Conserv. 68 (2), 45a-49a (2013).
  11. Duncan, D., Harvey, F., Walker, M. . Australian Water Quality Centre. , (2007).
  12. Hamilton, S. . The 5 essential elements of a hydrological monitoring program. , (2012).
  13. Wagner, R. J., Boulger, R. W., Oblinger, C. J., Smith, B. A. . , (2006).
  14. World Metorological Organization. . Manual on Stream Gauging Volume I-Fieldwork. , (2010).
  15. American Public Health Association, American Water Works Association, & Water Environment Federation. . Standard methods for the examination of water & wastewater. , (2005).
  16. ASTM (American Society of Testing and Materials) D3977-97. . Standard test methods for determining sediment concentration in water samples. , (1997).
  17. O’Connor, D. J. The temporal and spatial distribution of dissolved oxygen in streams. Water Resour Res. 3 (1), 65-79 (1967).
  18. Dabney, S. M. Cover crop impacts on watershed hydrology. J Soil Water Conserv. 53 (3), 207-213 (1998).
  19. Udawatta, R. P., Motavalli, P. P., Garrett, H. E., Krstansky, J. J. Nitrogen losses in runoff from three adjacent agricultural watersheds with claypan soils. Agric Ecosyst Environ. 117 (1), 39-48 (2006).
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Citar este artigo
Aryal, N., Reba, M. L. Continuous Instream Monitoring of Nutrients and Sediment in Agricultural Watersheds. J. Vis. Exp. (127), e56036, doi:10.3791/56036 (2017).

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