3.1.2 Modelo Estadístico o Empírico

Los modelos empíricos utilizan el principio de la caja negra para evitar los procesos complejos asociados con el comportamiento de la contaminación por fuentes no puntuales (^{Chen et al., 2017}). Los modelos empíricos se utilizan para describir la relación funcional entre distintas variables basándose en estadísticas. Para lograrlo, se requiere una cantidad considerable de datos para estas variables. Sin embargo, estos modelos son relativamente simples y directos, ya que suelen omitir las características específicas de la superficie subyacente del área de estudio. Esta simplicidad los hace altamente aplicables en áreas donde la disponibilidad de datos es limitada estadísticos (^{Wang et al., 2022})

El modelo de coeficiente de exportación, el modelo de pollution load - PLOAD y el modelo Spatially Referenced Regressions On Watersheds - SPARROW son comúnmente utilizados como modelos estadísticos (^{Wang et al., 2022}). El método empírico más utilizado es el modelo de coeficiente de exportación - ECM (^{Yang et al., 2020}).

3.1.3 Modelo de Coeficiente de Exportación - ECM

El modelo empírico representado por el modelo de coeficiente de exportación se remonta a la década de 1970, cuando se estableció una relación entre la eutrofización de los lagos, la carga de nutrientes y el uso de la tierra en las cuencas hidrográficas (^{Vollenweider, 1968}; ^{White et al., 2015}). El ECM combina métodos estadísticos con el principio de la caja negra para evitar el complejo proceso de ocurrencia y migración de la contaminación por fuentes no puntuales. Este modelo requiere menos parámetros, es simple de operar y presenta una precisión razonable (^{Guo et al., 2022}). La precisión del ECM es respaldada por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos - USEPA (White et al., 2015).

En este método, la carga de nutrientes exportada desde una cuenca es la suma de las pérdidas de fuentes individuales, como el uso de la tierra, la ganadería y la vida rural. Luego, se utilizan una combinación de experimentos de campo y estadísticas para dilucidar la relación entre las características de las fuentes y las concentraciones de contaminantes en el agua superficial, lo que resulta en la generación de un coeficiente para cada fuente (^{Chen et al., 2013}).

El ECM propuesto por ^{Johnes (1996}) es el más clásico y ampliamente utilizado, y ha logrado resultados satisfactorios en muchas áreas de investigación a pequeña y mediana escala (^{Guo et al., 2022}). En un estudio reciente titulado “Non-point source pollution loads estimation in Three Gorges Reservoir Area based on improved observation experiment and export coefficient model”, se calcularon los coeficientes de exportación para diferentes tipos de uso de la tierra utilizando un método que combina consultas de literatura y un experimento de observación mejorado utilizando el ECM (^{Tong et al., 2022}). Además, en China, (^{Chen et al., 2013}) integraron este método junto con el modelo Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes - SLURP. Este modelo también se ha integrado con otros modelos como Soil & Water Assessment Tool - SWAT (Guo et al., 2022) y la Revised Universal Soil Loss Equation - RUSLE (Chen et al., 2017).

A pesar de su amplio uso, el modelo de coeficiente de exportación tradicional no representa adecuadamente la influencia de los factores de lluvia en la contaminación de fuente difusa (^{Tong et al., 2022}), no tiene en cuenta las contribuciones de carga baja, como la deposición atmosférica, en los cálculos reales (^{Guo et al., 2022}), e ignora los procesos complejos involucrados en la contaminación por fuente difusa (^{Chen et al., 2013}). Además, no incluye todos los procesos críticos desde el origen del contaminante hasta su ingreso al río, no cuantifica el proceso de retención de contaminantes una vez que ingresan al río y utiliza el mismo valor de coeficiente de entrada para convertir la carga acumulada, ignorando las diferencias espaciales de estas áreas (Guo et al., 2022), no se puede aplicar a regiones con distribuciones desiguales de precipitación o terrenos variados y complejos, y no considera los efectos de la distancia y el terreno (Chen et al., 2017). Tampoco considera el proceso y el mecanismo interno de migración y transformación de contaminantes, y establece directamente la relación entre el uso del suelo y la producción de contaminación en función del coeficiente de salida del contaminante (Tong et al., 2022).

Sobre esta base, investigadores posteriores han realizado pequeñas mejoras al modelo (^{Ding et al., 2010}; ^{Soranno et al., 1996}). En el estudio titulado “Research on the Non-Point Source Pollution Characteristics of Important Drinking Water Sources” realizado por Hou et al. (2022), se estableció un modelo de coeficiente de exportación modificado basado en la lluvia y el terreno para investigar las fuentes de contaminación y las características del nitrógeno total - N y el fósforo total - P. En la investigación “Estimation of and Control Strategies for Pollution Loads from Non-point Sources in the Chenghai Watershed” realizada por Chen et al. (2018), se modificó el ECM considerando las precipitaciones, la pendiente, la distancia entre las fuentes de contaminación y las masas de agua, así como otros factores relevantes. En el estudio “Non-point source nitrogen and phosphorus assessment and management plan with an improved method in data-poor regions” realizado por Chen et al. (2017), se mejoró el ECM al introducir el factor de impacto de la precipitación y el factor de impacto del terreno, los cuales se definieron para caracterizar las no uniformidades de la precipitación y del terreno, respectivamente. En este mismo estudio, se reporta que Ding et al. mejoraron el ECM para analizar la distribución espacial de las cargas de nutrientes en el tramo superior del río Yangtze. Además, en el estudio “Development and test of the Export Coefficient Model in the Upper Reach of the Yangtze River. Journal of Hydrology,” realizado por Ding et al. (2010), se desarrolló un método para determinar los coeficientes de exportación de los distintos tipos de uso del suelo utilizando datos hidrológicos y de calidad del agua.

El ECM sigue siendo una herramienta eficaz para evaluar las cargas de contaminación por fuentes no puntuales debido a la falta de series temporales de observación a largo plazo para la calibración de modelos mecanicistas en muchas aplicaciones prácticas (^{Chen et al., 2017}).

3.1.4 Modelos Mecanicistas

Los modelos mecanicistas, también conocidos como el modelo basado en la física, se fundamentan en procesos hidrológicos, químicos y principios biológicos, y tienen como objetivo describir los procesos de migración y transporte de contaminantes. Este modelo, denominado "caja blanca" (^{Wang et al., 2022}), puede describir con precisión el mecanismo de migración, el proceso de conversión y el complejo proceso de transmisión espaciotemporal de los contaminantes (^{Tong et al., 2022}). Estos modelos estudian los mecanismos involucrados en la producción y transporte de heces (^{Yang et al., 2020}), y pueden simular de manera más precisa situaciones básicas de la cuenca, como la hidrología de la superficie terrestre y la producción agrícola (Wang & Jin 2016 (^{Li et al., 2020}), así como los procesos de transformación hidrodinámica y de calidad del agua dentro de los ríos (^{Liu et al., 2015}). Estos utilizan la simulación continua del transporte de contaminantes, la transformación y la liberación para determinar el tiempo y la fuente de ocurrencia de la contaminación (^{Zhao et al., 2022}).

Los modelos mecanicistas consideran muchos procesos y ayudan en la toma de decisiones, pero presentan dificultades, ya que requieren muchos datos de entrada. La baja precisión de los datos de entrada aumenta la incertidumbre en la estimación de la contaminación por fuentes no puntuales (^{Zhao et al., 2022}), tal como también señalaron Chen et al. (2013), quienes indicaron que se necesitan muchos datos de entrada, incluyendo información topográfica en forma de un mapa de elevación digital, un mapa de suelos, información correspondiente sobre parámetros hidrológicos relevantes, un mapa de uso de la tierra, información sobre prácticas de cultivo, datos sobre precipitación, temperatura, ubicaciones y características de descarga de fuentes puntuales, e información de gestión sobre cuerpos de agua controlados artificialmente. Además, ^{Zhang et al. (2022}), explicaron que muchos de los modelos mecanicistas existentes no generan una lista completa de resultados, no representan procesos críticos, falta una base de evidencia empírica para combinaciones específicas o para todas las precipitaciones y tipos de suelo, no calculan los resultados en diferentes escalas y se diseñaron para explorar escenarios de cambio de cobertura terrestre, asumiendo que las interacciones entre las intervenciones se multiplican. Asimismo, Liu et al. (2015) identificaron que también existen dificultades en la calibración de los parámetros, como el uso de la tierra, el suelo, la población, la cría de ganado y el uso de pesticidas y fertilizantes.

Entre los modelos mecanicistas más utilizados en los últimos diez años se pueden mencionar: Soil and Water Assessment - SWAT (^{Chen et al., 2020}; Chen et al., 2023; ^{Guo et al., 2022}; ^{Li et al., 2020}), Modelo de distribución de la carga, Modelo de Sistemas de Captación - CSM (^{Zhang et al., 2022}), Modelo de Sistema Agrícola Integrado - IFSM (^{Geng & Sharpley, 2019}), Modelo Hidrológico del Proceso de Escorrentía del Uso de la Tierra Semidistribuido - SLURP (Chen et al., 2013; ^{Wu et al., 2012}), Modelling Nutrient Emissions in River Systems - Moneris (^{De Lima Barros et al., 2013}). Según Liu et al. (2015), los modelos mecanicistas más utilizados hasta ese año eran: QUAL2K, WASP6, MIKE11, SWAT y AnnAGNPS. Actualmente, los modelos de cuencas hidrográficas más utilizados son: SWAT, HSPF (Hydrological Simulation Program FORTRAN) y AnnAGNPS (^{Wang et al., 2022}).

3.1.4.1 Soil and Water Assessment Tool - SWAT

El SWAT (Soil and Water Assessment Tool) fue desarrollado por el Dr. Jeff Arnold en colaboración con el Servicio de Investigación Agrícola del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos - USDA-ARS y Texas A&M AgriLife Research, parte del Sistema Universitario de Texas A&M. El modelo se desarrolló con el objetivo de ayudar a los administradores de recursos hídricos a evaluar el impacto de la gestión en los suministros de agua y la contaminación proveniente de fuentes difusas (Fuentes No Puntuales) en cuencas hidrográficas y grandes cuencas (Arnold et al., 1998). El SWAT es un modelo utilizado para predecir el impacto de las prácticas de manejo del uso de la tierra, las prácticas de gestión del suelo (^{Uribe, 2005}). Esta herramienta es de gran importancia para entender y predecir el comportamiento de las cuencas hidrográficas, lo que brinda información valiosa para la toma de decisiones y la planificación adecuada de prácticas de manejo sostenible del agua y el suelo (Li et al., 2020).

De acuerdo con algunos estudios, SWAT se ha utilizado para simular el comportamiento de nutrientes provenientes de fuentes no puntuales, demostrando un buen desempeño en el análisis de fuentes de nutrientes y la interpretación de los procesos de transporte en áreas espacialmente heterogéneas de China y otros lugares donde predomina la agricultura. Además, SWAT puede estimar de manera exhaustiva los patrones de contribución de nutrientes de diversas fuentes de contaminación no puntual y simula las cargas de nutrientes y sedimentos en una cuenca hidrográfica bajo diferentes condiciones climáticas y de gestión agrícola (^{Amin et al., 2018}). Estas aplicaciones de SWAT se han centrado principalmente en cuencas de zonas semiáridas o semihúmedas, regiones planas y áreas dominadas por tierras de cultivo (^{Chen et al., 2020}).

Aunque el modelo mecanicista puede simular mejor la situación básica de la cuenca, presenta dificultades (^{Li et al., 2020}). Se sabe poco sobre la capacidad de este modelo para proporcionar información sobre la escorrentía y los ciclos de nutrientes en las zonas montañosas monzónicas, caracterizadas por diversos tipos de uso de la tierra y la falta de información sistemática (^{Chen et al., 2020}). Además, el modelo no considera la variabilidad de la cobertura vegetal fraccional, ya que la considera homogénea o la ignora al estimar la contaminación por fuentes no puntuales en la escorrentía, lo que aumenta aún más la incertidumbre de los resultados (^{Zhao et al., 2022}). Además, la calibración de los parámetros clave es un problema que limita el uso de SWAT debido a la escasez de datos confiables relacionados con el uso de la tierra, el suelo, la población, la cría de ganado, el uso de pesticidas y fertilizantes ((^{Amin et al., 2018}; ^{Arnold et al., 1998}; Chen et al., 2020; Li et al., 2020; ^{Liu et al., 2015}; Zhao et al., 2022).

3.1.4.2 Hydrological Simulation Program - FORTRAN (HSPF)

Hydrological Simulation Program FORTRAN - HSPF es un programa desarrollado por la Agencia de Protección Ambiental - EPA de los Estados Unidos (EE. UU). Es un paquete integral para la simulación de la hidrología de cuencas hidrográficas y la calidad del agua, abarcando contaminantes orgánicos tóxicos y convencionales. Es el único modelo integral de hidrología de cuencas hidrográficas y calidad del agua que permite la simulación integrada de procesos de escorrentía de contaminantes del suelo y la tierra con interacciones hidráulicas y sedimentos químicos en la corriente (^{US EPA, 2015}). En general, HSPF se utiliza para desarrollar cargas diarias máximas totales en apoyo de los esfuerzos regulatorios de la USEPA en relación con el control de la contaminación de fuentes puntuales y no puntuales en cuerpos de agua con calidad de agua deteriorada, según lo exige la Ley de Agua Limpia (^{Mohamoud & Prieto, 2012}).

Sin embargo, tiene algunas limitaciones. Shen et al. (2012) señalan que una de las mayores restricciones en la utilización del modelo HSPF para simular la contaminación por fuentes no puntuales es la escasez de datos observados, lo que afecta la precisión de los resultados simulados. Wang et al. (2015) encontraron que la incertidumbre generada por la lluvia y la entrada del Modelo Digital de Elevación se transfiere y se amplía a una incertidumbre aún mayor en el modelado del flujo de corriente.

Por otro lado, se han hecho comparaciones entre el modelo HSPF y otros modelos en diversos estudios. En un trabajo realizado por Bai et al. (2020), se emplearon los modelos de autómatas celulares (CA) y HSPF para investigar el mecanismo de respuesta de las cargas de contaminación no puntual frente al cambio de uso del suelo y diferentes escenarios de precipitación. Entre los resultados obtenidos, se encontró que el modelo HSPF fue capaz de predecir de manera precisa la respuesta de la carga de contaminación por fuentes no puntuales ante distintos escenarios de precipitación y uso del suelo. Además, tanto el modelo HSPF como el modelo CA demostraron ser altamente aplicables en la cuenca del río Dongjiang en China.

3.1.4.3 Annualized Agricultural Non-Point Source - AnnAGNPS

El modelo Annualized Agricultural Non Point Source - AnnAGNPS (mejora de Agricultural Non-Point Source Pollution Model - AGNPS) es un modelo continuo y distribuido, desarrollado por el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos - USDA, que permite simular y evaluar las cantidades de rendimiento de escorrentía, sedimentos y nutrientes en una cuenca, según las especificaciones del usuario (^{JiaKe et al., 2009}).

En un estudio realizado por T. Zhang et al. (2020), se adaptó y utilizó el modelo AnnAGNPS para evaluar la efectividad de las mejores prácticas de gestión en el control de la contaminación no puntual en el área del embalse de las Tres Gargantas, en China. La calibración de los parámetros del modelo y la validación de la simulación sugirieron que el modelo AnnAGNPS es adecuado tanto para la evaluación a largo plazo de los resultados de las fuentes no puntuales como para evaluar el efecto de reducción de las mejores prácticas de gestión. También, se compararon las simulaciones de los modelos AnnAGNPS y SWAT, y los resultados revelaron que ambos modelos son apropiados para simular la escorrentía, pero AnnAGNPS es más adecuado para simular el transporte de nutrientes en comparación con SWAT. Es importante destacar que el modelo AnnAGNPS requiere una gran cantidad de parámetros, lo que dificultó la recopilación de los datos necesarios en ese estudio y tuvo un impacto en la precisión de la simulación.

3.1.4.4 Comparación entre modelos

SWAT-HSPF

Según Xie & Lian (2013) el modelo HSPF puede ofrecer un rendimiento superior al modelo SWAT en determinadas condiciones, siempre y cuando se logre identificar un conjunto "élite" de parámetros de calibración. La precisión que puede alcanzar el modelo HSPF depende en mayor medida de la eficacia del proceso de calibración. Por otro lado, el modelo SWAT presenta ventajas cuando los datos hidrológicos disponibles para la calibración son limitados o inexistentes. En situaciones en las que ambos modelos se ejecutan en modo no calibrado, se observa un rendimiento comparable entre el modelo SWAT y el HSPF en promedio, en sesgo en las descargas diarias y mensuales, y en el total acumulado durante varios años. En general, las predicciones del modelo SWAT resultan más eficientes porque los ajustes del modelo resultante presentan menos variabilidad.

SWAT- AnnAGNPS

En cuanto a la aplicabilidad de los modelos SWAT y AnnAGNPS en la región del Mediterráneo, Abdelwahab et al. (2018) concluyeron que ambos modelos pueden ser utilizados para estimar la carga de sedimentos e identificar áreas críticas de fuentes de sedimentos. Sin embargo, el modelo SWAT requiere más tiempo para su configuración debido a la gran cantidad de datos necesarios, como las prácticas de gestión. Por otro lado, en comparación con AnnAGNPS, SWAT ofrece la flexibilidad de elegir entre varios métodos para el cálculo de la escorrentía superficial y la evapotranspiración potencial. Este aspecto es especialmente relevante en áreas donde no se dispone de datos climáticos detallados, como la velocidad del viento diaria, la humedad relativa y la radiación solar. Además, a diferencia de AnnAGNPS, SWAT cuenta con herramientas automáticas como SWAT-CUP que facilitan el análisis de sensibilidad, calibración y validación del modelo. Cabe mencionar que AnnAGNPS no simula el caudal base y puede subestimar el caudal diario en períodos sin precipitaciones.

3.2.1 Best Management Practice - BMP

Desde 1985, la Ley de Seguridad Agrícola en los Estados Unidos introdujo las BMP, diseñadas específicamente para abordar los contaminantes como el nitrato, el fósforo y los pesticidas en las aguas agrícolas (^{Logan, 1993}). Las BMP son “métodos y prácticas diseñadas para reducir o prevenir la contaminación del suelo y el agua sin afectar la productividad agrícola” (Logan, 1993). Entre los ejemplos de BMP se encuentran: los sistemas sin labranza, el establecimiento y mejora de la cubierta vegetal, las estructuras de control de agua y erosión, las casas apiladas de desechos animales, las zanjas ecológicas, los humedales construidos, los setos (^{Wu et al., 2013}), las franjas de filtro, los canales de pasto, las terrazas, la planificación de la gestión de nutrientes, el almacenamiento de estiércol, la aplicación cuidadosa de estiércol y fertilizantes, los análisis regulares del suelo y el estiércol, la reducción de la labranza para disminuir las pérdidas de nutrientes en el borde del campo (^{Sharara et al., 2017}), las vías fluviales con pasto, las cuencas de detención, la conversión de tierras de cultivo en bosques, el manejo de nutrientes del suelo, la labranza de conservación, la agricultura de contorno y el cultivo en franjas (^{Qiu et al., 2019}) entre otros (^{Drizo et al., 2022}). En Estados Unidos, estas BMP pueden ser empleadas como parte de programas regulatorios o voluntarios (EPA, 2013), aunque también ya se están aplicando en todo el mundo (^{Zhang et al., 2020}).

Qiu et al. (2019) llevaron a cabo una evaluación de la eficiencia de las BMP utilizando el modelo SWAT. Encontraron que las tasas de eliminación de estas BMP oscilaron entre el 1,03% y el 38,40% para las cargas de nitrógeno total, y entre el 1,36% y el 39,34% para las cargas de fósforo total. La eficiencia de las BMP dependía de los parámetros de diseño y de los factores locales, y variaba en las diferentes subcuencas. Este estudio reveló que ninguna BMP por sí sola podría lograr los objetivos de mejora de la calidad del agua, resaltando la importancia de configurar óptimamente las combinaciones de BMP a nivel de subcuenca. Además, se encontró que las BMP estructurales, como las franjas de filtro, los cursos de agua con césped y los humedales construidos, mostraban una mayor eficiencia en la eliminación de contaminantes en comparación con las BMP no estructurales, como la gestión de residuos, la labranza de conservación y la gestión de nutrientes. El estudio realizado por Gao et al. (2023) empleó también el modelo SWAT para evaluar diversas buenas prácticas que contribuyen a mejorar la calidad del agua. Entre estas prácticas se destacan la reducción de fertilizantes químicos, la implementación de una gestión en la cría de ganado y la reconversión de tierras de cultivo en bosques. Comprobando que la adopción de estas medidas es efectiva para remediar los problemas relacionados con la presencia de nitrógeno y fósforo en los cuerpos de agua.

Existen numerosas BMP propuestas para el manejo de la contaminación del agua por fuentes no puntuales. En este contexto, nos centraremos en las prácticas relacionadas con la gestión de las cargas contaminantes provenientes de actividades pecuarias. A continuación, se presenta una descripción general y los estudios realizados según la revisión realizada por Drizo et al. (2022).

3.2.1 Cría de animales

3.2.1.1 Reducción dietética de la excreción de Nitrógeno (N) y Fósforo (P) (rumiantes y monogástricos)

Reducir los aportes y las exportaciones de nutrientes en la ganadería puede disminuir los requisitos totales de nutrientes y los depósitos reciclados en general. Aunque los datos son bastante limitados, las directrices de la Comisión Europea citaron una investigación para las típicas instalaciones de producción porcina danesas. Mediante el uso de dos mezclas de alimentos con contenido de nitrógeno - N diferente y la adición de aminoácidos sintéticos, la excreción de N por cerdo podría reducirse de 5,3 kg N a 3,9 kg N. Este estudio también sugirió que las emisiones de amoníaco también podrían reducirse en un 22%. Para todos los sistemas de cría de cerdos, se espera que la alimentación optimizada reduzca la excreción total de N en el estiércol en un 32%. Las pautas también sugieren que la alimentación optimizada (reducir la proteína cruda del 17% al 14% de la materia seca) en los sistemas lecheros del Reino Unido podría reducir la excreción general de N del ganado en aproximadamente 48 kg por vaca por año (^{Drizo et al., 2022}).

3.2.1.2 Manejo de alimentos - Filtros pasivos para retención de Fósforo en granjas

El sistema de filtro de retención de fósforo es un sistema de filtración pasivo alimentado por gravedad de "bucle cerrado" para la eliminación, recuperación y reutilización de fósforo - P como parte de una economía circular para un recurso tan limitado con costos crecientes y preocupaciones geopolíticas específicamente. En la última década de investigación en la Universidad de Vermont, Drizo desarrolló 6 filtros para mitigar la contaminación por nutrientes de los efluentes agrícolas concentrados, logrando eficiencias de eliminación de P de hasta el 90% de los efluentes (Drizo & Picard, 2012).

Bird y Drizo (2009) demostraron que es posible reciclar el P cosechado de los efluentes concentrados de las granjas lecheras mediante el uso de medios de filtración de P gastados, y utilizarlo como una enmienda del suelo de liberación lenta de P. Sin embargo, se requiere más investigación para explorar los métodos, costos y eficiencias de la recuperación de P, así como para cuantificar las cantidades de P que podrían ser recicladas y recuperadas (Drizo et al., 2022).

3.2.2 Gestión del estiércol

3.2.2.1 Tratamiento Físico de Estiércol (Separación de Sólidos)

Las eficiencias de eliminación de sólidos a través de separadores mecánicos de estiércol sólido-líquido varían, pero los avances recientes en equipos y el uso de floculantes están mejorando este proceso. Las prensas de tornillo y la separación centrífuga por decantación pueden contribuir a reducir la pérdida de fósforo en los cuerpos de agua al eliminarlo. Se ha observado una reducción de hasta el 34% con las prensas de tornillo y de entre el 30% y el 93% con la centrífuga (aunque esto depende de diversos factores como la tecnología utilizada, el tipo de material, los productos químicos empleados, el funcionamiento del proceso y la máquina misma, entre otros). Sin embargo, el número de tecnologías y métodos aplicados en fincas a gran escala es muy limitado (^{Drizo et al., 2022}). Vanotti et al. (2010) patentaron un proceso para recuperar fosfato del estiércol líquido porcino utilizando polímeros. Las prensas de tornillo se están volviendo cada vez más comunes en grandes explotaciones ganaderas, especialmente cuando existen presiones de nutrientes que fomentan la exportación de nutrientes desde la granja.

3.2.2.2 Almacenamiento apropiado de estiércol sólido

Las unidades agrícolas de ganadería intensiva a menudo generan cantidades de estiércol que superan los requisitos de los cultivos locales y las áreas disponibles para su aplicación, lo que plantea desafíos significativos para el manejo adecuado de los nutrientes. En muchas áreas, el estiércol se almacena en pozos abiertos, lo que puede resultar en una contaminación significativa de fósforo debido a las lluvias (^{Drizo et al., 2022}).

Las directrices de la Comisión Europea sugieren que la separación de los excrementos animales antes del almacenamiento es la mejor práctica para las granjas con sistemas de purines líquidos. Los propietarios de las granjas deben compostar o almacenar por lotes las fracciones sólidas resultantes de todos los sistemas de manejo del estiércol, especialmente el estiércol de corral y la cama de aves. Las instalaciones de almacenamiento de estiércol deben ubicarse en áreas bien drenadas y no deben permitir la entrada de agua superficial. Además, se debe establecer una franja de protección adecuada y efectiva entre la instalación de almacenamiento de estiércol y el curso de agua. Colocar las pilas de estiércol lejos de los desagües y cursos de agua reduce el riesgo de que el flujo preferencial de los efluentes a través del suelo transporte nitrógeno, fósforo y organismos indicadores de fecales a los cuerpos de agua cercanos (^{Drizo et al., 2022}).

3.2.2.3 Enmiendas inmovilizadoras de fósforo al suelo

La investigación sobre el uso de subproductos industriales y materiales naturales como materiales de retención de fósforo se inició en Europa a principios de la década de 1990. En Estados Unidos, la cal y el yeso se han utilizado durante varias décadas. Bryant y sus colaboradores desarrollaron "cortinas" de yeso, que consisten en zanjas llenas de yeso, para adsorber el fósforo soluble presente en la escorrentía. Este trabajo sugirió que la escorrentía de fósforo podría reducirse en un 50% y mantenerse así durante un período de hasta 10 años (^{Drizo et al., 2022}). Uusitalo et al. (2012) investigaron los efectos del yeso en la transferencia de fósforo y otros nutrientes a través de monolitos de suelo arcilloso en Finlandia. Los resultados de este estudio mostraron que los suelos enmendados con yeso experimentaron reducciones significativas en la turbidez (45%), fósforo particulado (70%), fósforo reactivo disuelto (50%) y carbono orgánico disuelto (35%). Los autores concluyeron que las enmiendas de yeso podrían tener el potencial de retardar la pérdida de fósforo en áreas agrícolas. Sin embargo, se necesita más investigación para identificar los materiales más adecuados, las cantidades necesarias, la durabilidad y el potencial de recuperación/reutilización del fósforo como fertilizante sostenible.

3.2.3 Sistemas basados en la naturaleza para fuentes de contaminación difusa (no puntual)

3.2.3.1 Franjas de protección vegetativa (VBS)

Las franjas de protección vegetal (Vegetative Buffer Strips, VBS, por sus siglas en inglés), conocidas también como franjas de filtro, bloques de biofiltración, franjas de protección y zonas de protección, han sido ampliamente aceptadas como una práctica agrícola y una medida de mitigación común para prevenir la contaminación por nutrientes de fuentes de contaminación no puntuales en todo el mundo. En los países de la Unión Europea, se consideran obligatorias dentro del marco de la Política Agrícola Común. Sin embargo, se ha observado que la eficiencia de reducción de nutrientes varía considerablemente, desde valores negativos hasta casi el 100%, dependiendo de diversos factores, como: el ancho de la franja, la vegetación utilizada (especies de plantas), los nutrientes en cuestión, la carga de entrada, el clima, las condiciones hidrogeológicas locales y el tiempo transcurrido desde su instalación (madurez y establecimiento del cultivo). Es importante realizar inspecciones de las VBS después de fuertes lluvias o escurrimientos para detectar acumulación de escombros, basura y sedimentos. Igualmente, dependiendo del tipo de vegetación utilizada, también puede ser necesario realizar cosechas regulares para garantizar la extracción continua de fósforo por parte de los cultivos y evitar la acumulación excesiva de este nutriente en el suelo. (^{Drizo et al., 2022}).

3.2.3.2 Humedales para tratamiento

El uso de humedales para tratamiento en lugar de plantas de tratamiento de aguas residuales puede ser más eficaz y económico en muchos casos. Al diseñar estos humedales, se deben considerar parámetros importantes como la profundidad del filtro, el medio utilizado, el tiempo de retención hidráulica y la tasa de carga hidráulica. Para lograr una eliminación efectiva de nitratos a largo plazo en los sistemas de tratamiento, se requiere una variedad de medios de carbono en el lecho. Por lo tanto, se han estudiado diferentes tipos de medios de carbono, como serrín, paja de trigo y astillas de madera (^{Drizo et al., 2022}).

Según Niu et al. (2013), los humedales de astillas de madera han demostrado ser efectivos en la reducción de nitrógeno a través de la nitrificación seguida de la desnitrificación. A medida que se incrementan los tiempos de retención y recirculación, se promueve la eliminación del nitrógeno. Las astillas de madera son eficaces para eliminar fósforo en aguas pluviales de la ganadería, especialmente cuando se usan tiempos de retención más prolongados. Sin embargo, esto puede generar otros problemas, ya que las astillas de madera liberan materia orgánica, lo que inicialmente puede aumentar la concentración de la Demanda Química de Oxígeno (DQO) en el efluente. Sin embargo, esta liberación puede mejorar y reducirse con tiempos de retención más prolongados.