Los sólidos suspendidos totales (tss) son un parámetro clave para evaluar las condiciones de los estuarios y de calidad de las aguas costeras [ 1], con el fin de realizar el seguimiento del transporte y destino de los contaminantes [ 2]-[ 4], y determinar el impacto en la disponibilidad de luz dentro de la columna de agua. Esto último afecta directamente la atenuación de la luz y, posteriormente, la producción primaria de plancton, algas bentónicas, pastos marinos y arrecifes de coral [ 5], [ 3], [ 6]-[ 9]. Los sedimentos en suspensión juegan un papel importante en la gestión de la calidad del agua. La información sobre los tss a una frecuencia regular es difícil de obtener con datos in situ, ya que los sedimentos no son un parámetro espacialmente homogéneo, lo cual se puede resolver mediante el uso integrado de datos de teledetección, de datos in situ y de modelos de calidad del agua [ 10].

El aporte de sedimentos por parte del río Atrato es indiscutible, pues su efecto es generalizado y cubre casi la totalidad del golfo de Urabá [ 11]. Es por ello que la estimación de los tss será posible mediante la elaboración de un modelo que relacione las mediciones in situ tomadas por la Red de Vigilancia para la Conservación y Protección de las Aguas Marinas y Costeras de Colombia (Redcam) con los valores de reflectancia en la imagen Modis, para un periodo de estudio de cinco anos comprendido entre 2011 y 2015.

El sensor modis reúne unas óptimas características para este objetivo, dada su resolución espacial media, su periodicidad diaria y el libre acceso en línea de los datos [ 9]. Asimismo, algunos estudios han demostrado que la información de los sensores de satélite del color del océano, como modis, representan una alternativa rentable a los métodos tradicionales de muestreo [ 1], [ 6].

Las propiedades ópticas del mar se dividen en dos grupos: propiedades inherentes y propiedades aparentes [ 12]. Las primeras son el coeficiente de absorción a, el coeficiente de esparcimiento b y la función de esparcimiento volumétrico P(0) [ 12]. Estas magnitudes dependen solo de las sustancias que conforman el medio acuático y no de la estructura geométrica del campo luminoso; las segundas son los coeficientes de atenuación difusa K y la reflectancia R, entre muchos otros. Estas magnitudes dependen de las propiedades del campo de radiación. La reflectancia R y su variación espectral R(X) pueden vincularse a las propiedades inherentes, siempre que el sol se encuentre lejos del horizonte (± 45° alrededor del cenit), según Jerlov (1976) (citado en [ 12, p. 32].

Los modelos más aceptados muestran que la reflectancia R se puede expresar de la siguiente forma:

En la ecuación (1), a es el coeficiente de absorción y b es el coeficiente de esparcimiento; por consiguiente, considerando los elementos presentes en el medio, R puede ser tomada como la suma de las propiedades ópticas de la cada uno de estos elementos:

En la ecuación (2), w representa el agua de mar, p es el fitoplancton, s son los sólidos suspendidos y, finalmente, y corresponde a la sustancia amarilla.

La teoría del color del mar establece que un sensor remoto óptico localizado a una altura z y observando a un cierto ángulo recibe una seref="al L _t que puede ser expresada como:

La ecuación (3) posee dos elementos: a. una componente atmosférica constituida por la dispersión de Rayleigh L _R , la dispersión por aerosoles L _A y la absorción por el ozono τ _oz, y b. una componente marina representada por la radiancia emergente del océano L _W . La diferencia L _t - L _W se conoce como la componente de la radicación atribuida a la atmosfera y debe ser reducida o eliminada, porque la senal que llega a un sensor remoto está compuesta de una alta contribución (de 85 a 90 %) y de una pequena contribución marina de 5 a 10 % (Gordon 1978, citado en [ 12, p. 33]). Al corregir esta componente se puede obtener la cantidad L_W, que contiene información del cuerpo de agua [ 12].

El área de estudio corresponde al golfo de Urabá (Colombia), el cual comprende desde Cabo Tiburón (8°40'34"N, 77°21'32"W), en la frontera con Panamá, hasta punta Arboletes (8°53'18.48”N 76°24'58.91”W), en el límite departamental entre Antioquia y Córdoba (ver Figura 1); limita al norte con el mar Caribe; al sur, con el valle medio del río Atrato; al oriente, con la serranía de Abibe y, al occidente, con la frontera con Panamá, albergando la serranía del Darién [ 13].

Fig. 1. Fuente: elaboración propia, a partir de datos del Sistema de Información Geográfica para la Planeación y el Ordenamiento Territorial (SIG-OT).

La región del golfo de Urabá presenta un clima húmedo-tropical, y se registra un total anual de precipitación de 2500 mm aproximadamente. La distribución de la precipitación es monomodal, con un periodo lluvioso que por lo general se establece entre mayo y noviembre (250 mm/mes en noviembre) y un tiempo seco desde diciembre hasta mediados de abril (100 mm/mes en febrero). La primera época se caracteriza por alta pluviosidad y la segunda por fuertes vientos alisios de dirección norte-noroeste [ 13].

Dentro del procesamiento de datos, lo primero que se realizó fue la conversión de las imágenes MYD09GQ con formato hdf de modis a tif. Luego, se reproyectaron las imágenes que provienen de una proyección sinusoidal a una proyección utm zona 18N que corresponde a la zona de estudio. Se mantuvo la resolución radiométrica de 16bits y la misma resolución espacial por píxel se tomó en 250 metros. Se empleó el método de vecino más cercano para el remuestreo, dado que preserva el valor de reflectancia de la imagen original [ 20] y también para evitar el efecto de adyacencia tierra que induciría valores de reflectancia más altos [ 21].

Los valores de reflectancia de las imágenes se encuentran en un rango válido de -100 a 16000 [ 14], y se deben multiplicar por el factor de escala de 0,0001 [ 14], lo cual arroja la reflectancia normalizada en un rango válido de -0,01 a 1,6. Se realizó el recorte de la imagen con las siguientes coordenadas utm (min x = 230802,71, max x = 334417,07, min y = 869707,74, max y = 967332,40); este procedimiento se hizo para las 1826 imágenes MYD09GQ, que corresponden al periodo entre el 1 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2015. Una vez hecho el recorte se les aplicó a las imágenes una máscara de superficie terrestre con el Shapefile de los departamentos del Choco y Antioquia obtenido del SIG-OT, para delimitar el borde costero.

Luego se escogieron las imágenes con menos del 15 % de nubes, las cuales se identificaron según el porcentaje de píxeles con un valor de reflectancia mayor a 0,3 en la banda 2 (nir), como realizaron [ 1], [ 3], [ 22] y [ 23]. El límite de 0,3 se escoge porque la banda 2 detecta muy bien las nubes y porque con altos valores de sedimentación la reflectancia no llegaría a este valor.

La forma de obtener los valores de reflectancia en cada estación fue con la metodología empleada por [ 21] y [ 24], en la que se minimiza el ruido del sensor empleando una máscara de 3x3 píxeles centrada en el píxel donde se ubica la estación (ver Figura 3). Al menos deben existir 4 píxeles válidos, “el coeficiente de variación debe ser menor a 0.4” [ 24, p. 6]; el valor de la mediana de los píxeles válidos se elige como el valor de reflectancia asociado al valor de tss en cada estación [ 24] y [ 25]. Otros autores como [ 25] emplearon máscaras de 5x5 píxeles, pero este tamano de máscara no se usó porque varias estaciones tomarían valores de reflectancia de tierra dada la proximidad de las estaciones a la línea de costa.

Fig. 3. Fuente: elaboración propia. Nota: en la figura se muestran los 8 píxeles contiguos, así como de la distancia a la costa para evitar el efecto de adyacencia.

Sin embargo, para mejorar la precisión del modelo se seleccionaron las mediciones in situ en un intervalo de -3,3 horas del paso del satélite [ 26], para minimizar los efectos de la diferencia temporal entre la recolección de los datos in situ y la captura de las imágenes modis [ 27].

Además, con los datos in situ proporcionados por la Redcam se procedió a verificar los días en los cuales se realizaron más de 5 mediciones, y se verificó que la información recolectada coincidiera con el día que se obtuvieron las imágenes del sensor modis con un porcentaje de nubosidad menor al 10 %. El propósito de esto fue comparar por medio de perfiles de reflectancia los sensores Aqua y Terra para decidir si se pueden utilizar datos de ambos sensores en la modelación de tss.

Se decide probar varias formas funcionales de modelos de regresión para la elaboración del modelo, como se puede observar en la Tabla 1. Para la evaluación de la calidad se aplicarán los siguientes índices de calidad que han sido empleados por la mayoría de los autores citados en esta investigación.

Raíz del error cuadrático medio RMSE (del inglés root-mean-square error):

Error porcentual absoluto medio (mape):

Índice Bias:

Desviación absoluta media (mad):

En las ecuaciones (4, 5, 6 y 7) x _i es el valor de tss predicho por el modelo y x _v es el valor de tss in situ. El rmse puede incrementar si un residual es más alto que otros residuales por el cuadrado del residual, mientras que el mape no sufre del problema del cuadrado [ 28]. Así, teniendo en cuenta la descripción metodológica se ha elaborado el diagrama de flujo de actividades en la Figura 4.

Fig. 4. Fuente: elaboración propia.

En la Figura 5 se observa la evolución de las mediciones de tss en las 3 estaciones ubicadas en la desembocadura del rio Atrato, debido a que están en un sitio estratégico para medir la sedimentación que llega directamente de este rio.

Fig. 5. Fuente: elaboración propia. Nota: se identificaron tres estaciones en las 3 bocas más importantes del Atrato.

Además, se procedió a analizar el comportamiento de los valores de reflectancia a lo largo de 3 perfiles espectrales en la desembocadura del río Atrato en tres de sus principales bocas, tomando el promedio mensual de noviembre de 2012; esto con el propósito de verificar la concentración de sedimentación a medida que se aleja de la desembocadura del río Atrato, como se observa en la Figura 6.

Fig. 6. Fuente: elaboración propia. Nota: las bocas utilizadas para los perfiles fueron Matuntugo, Pichindi y El Roto.

En la Figura 7 se ven los perfiles de reflectancia en cada una de las tres bocas analizadas anteriormente, y se observa en la boca Matuntugo un comportamiento similar entre las bandas 1 y 2 de Aqua, y entre las bandas 1 y 2 de Terra; sin embargo, la separación de las curvas es mayor en las bandas del sensor Terra, que llega a ser del 62 % en el primer píxel a diferencia del sensor Aqua, que en el primer píxel tiene una diferencia entre las curvas del 46%. Para los demás píxeles esta separación tiende a disminuir. Para la boca Pichindi se observa un fuerte contraste en las bandas del sensor Terra, debido a los cambios bruscos en los valores de reflectancia (hasta del 90%), que no deberían esperarse de un píxel a otro porque la reflectancia en el agua debe cambiar lentamente de un píxel a otro. Una gran diferencia indica un posible efecto de adyacencia tierra [ 21], mientras que en la boca El Roto se da de nuevo un valor alto de reflectancia en el último píxel de la banda 2 de Terra, que es de 0,16 y la curva de reflectancia muestra desde el píxel 1 hasta 25 una tendencia a aumentar. Este comportamiento es contrario al que se presenta en las otras 3 curvas de reflectancia.

Figura 7. Fuente: elaboración propia.

Los valores altos de reflectancia lejos de la desembocadura de un río se asocian a concentraciones más altas de tss; además, la reflectancia de la banda roja se ve menos afectada por el agua que por la banda del infrarrojo cercano, debido a la absorción más fuerte de agua sobre la región infrarroja [ 20].

De un total de 121 datos de tss de las 15 estaciones de muestreo presentadas en la Figura 2, solo 46 mediciones fueron tomadas en días con poca nubosidad observada en las imágenes (<15%); de estas, solo 26 mediciones cumplieron las especificaciones tomadas para la elaboración del modelo de regresión. Se emplearon tanto datos del satélite Aqua como de Terra para cumplir el intervalo de -3,3 horas del paso del satélite y porque se observó que un mismo día imágenes Aqua con nubes en una estación estaban libres de nubes en las imágenes de Terra. En [ 15] se adopta el sensor modis Aqua en su investigación y se propone tener en cuenta datos provenientes de Terra cuando la cobertura de nubes en Aqua sea alta.

En la Tabla 1 se muestran, además de los índices de calidad que se presentaron en las ecuaciones (4, 5, 6 y 7), el coeficiente de correlación de la regresión del modelo ajustado r ² y la significancia global del modelo f.

En la Tabla 1 se muestran modelos empleando solo la banda 1 (modelo nro. 1) o solo la banda 2 (modelo nro. 2), combinación de los valores de reflectancia de las bandas 1 y 2 (modelos nros. 4, 5, 6, 7 y 9), teniendo en cuenta la suma de bandas (modelo nro. 3), usando la relación exponencial (modelos nros. 8 y 9). Además, varios autores han realizado regresiones polinomiales hasta de orden 3 con la banda 1 y 2, respectivamente, que toman la siguiente forma:

Por esto se aplica la regresión por pasos “ Stepwise” a la ecuación (8), la cual permitirá tener los mejores parámetros para el modelo polinomial. Se aplicó Stepwise a los modelos nros. 10, 11 y 12 mostrados en la Tabla 1.

Tabla 1.

N°	Modelo	r 2	f	SE	RMSE	MAD	CC
1	TSS = -23.59 + 767.27 (B1)	0,46	22.56 ***	27,85	26,26	19,66	.69
2	TSS = -5.34 + 632.31 (B2)	0,51	28.03 ***	26,35	24,84	19,89	.73
3	TSS = -39.61 + 492.84 (B1) + 447.83 (B2)	0,66	25.93 ***	21,97	20,27	17,12	.83
4	TSS = 60.07 + 189.77 (B2-B1)	0	1.04	37,97	35,80	26,81	.20
5	TSS = -38.70 + 466.62 (B1+B2)	0,67	53.97 ***	21,52	20,29	17,12	.83
6	TSS = 38.38 + 20.95 (B2/B1)	0,01	1.49	0,23	35,49	26,38	.24
7	TSS = 61.17 - 45.19 [(B1-B2)/(B1+B2)]	0,01	1.40	37,71	35,55	26,53	.23
8	TSS = -893.30 + 453.05^e A(B1) + 403.81 ^e A(B2)	0,67	27.4 ***	21,55	19,88	16,75	.83
9	TSS = -417.65 + 385.76^e A(B1+B2)	0,69	59.22 ***	20,83	19,64	16,55	.84
10	TSS = 23.373 + 2913.27(B2A2)	0,53	27.98 ***	26,36	24,85	19,69	.73
11	TSS = -65.25 + 3122.35(B1) - 30654.23(B2A2) + 110716.01(B2A3)	0,54	10.86 ***	25,73	23,22	17,37	.77
12	TSS = 15.94 + 15553.76(B1A3) + 10983.79(B2A3)	0,77	43.86 ***	18,06	16,67	13,34	.89

Nota: r ² = coeficiente de correlación de la regresión ajustado por grados de libertad. se = error estándar, rmse = raíz del error cuadrático medio, mad =desviación absoluta media, cc = coeficiente de correlación.

De acuerdo con la Tabla 1, el mejor modelo fue el nro. 12:

En las ecuaciones (8 y 9), b1 y b2 son las reflectancias normalizadas de la banda 1 y 2 correspondientemente; este es el mejor modelo porque el rmse fue el más bajo (16,67 mgL-1), al igual que el mad (13,34mgL-1). Así, pues, se toman el rmse y mad porque evalúan la precisión de la predicción del modelo, mientras que el r ² representa la varianza del modelo y no indica su exactitud [ 28]. Esto no quiere decir que sea el modelo definitivo, ya que debe cumplir con los supuestos del modelo de regresión lineal. Al verificar los supestos se encuentra que el modelo de la ecuación (6) no cumple con el supuesto de normalidad en los errores, según el test de shapiro wilk (W = 0.917, p = 0.039), pues se rechaza la hipótesis nula de normalidad en los errores de la regresión. Después de examinar los residuales estudentizados de la regresión se encuentra que una observación (Estación P. Martina del 28/04/2014) muestra que se trataría de un valor atípico. Por lo tanto, se excluye de la regresión, y así se soluciona el problema de normalidad en los residuos de la regresión y se llega al siguiente modelo con la misma forma funcional mostrada en la ecuación (9).

La ecuación (10) es el modelo definitivo en el cual b1 y b2 son las reflectancias normalizadas de las bandas 1 y 2 del sensor modis, ya sea Aqua o Terra, y tss está dado en mgL-1.

Para el promedio mensual, se observa para 2011 que los valores de tss en la parte norte del golfo se encuentran por debajo de los 25 mgL-1, aunque se evidencian píxeles atípicos que muestran un patrón heterogéneo y que se evidencia mucho en las imágenes diarias y promedios mensuales ( Figura 8).

En la Figura 8 se identifican varios casos en los cuales los valores de tss son anormales, debido a que registran mediciones de sedimentación muy similares a las aguas de la desembocadura del Atrato en zonas de la parte norte del golfo. Esto se debe a que el modelo pierde predicción en esta zona que se considera aguas caso I (aguas donde las propiedades ópticas ya no están dominadas por los sedimentos, sino por otros factores como el fitoplancton). Sin embargo, en valores altos registrados sobre todo en la costa del municipio de Necoclí podría tener incidencia el efecto de adyacencia y la resuspensión de sedimentos desde el fondo [ 29]. A profundidades mayores a 50 m el efecto de resuspensión de los sedimentos no es un factor en la determinación de las propiedades ópticas de la sedimentación [ 30]. Además, la estimación cuantitativa y precisa de tss en la región cercana a la costa es a menudo difícil, a causa de la corrección atmosférica, ya que estos algoritmos pueden fallar allí [ 29].

Fig. 8. Fuente: elaboración propia.

Asimismo, para mayo, septiembre y octubre se observa que la región costera de los municipios de Unguia y Acandi muestran valores de tss altos en comparación a los otros meses, pues llegan a ser de aproximadamente 100mgL-1 en mayo, mes que muestra una estela de sedimentación alargada por el borde costero de Unguía y Acandí (ver Figura 9).

Fig. 9. Fuente: elaboración propia.

La pluma de sedimentación no es muy visible en enero, pues muestra valores muy bajos de tss en toda la región en comparación con los demás meses. La pluma de sedimentación para 2011 tiene tres direcciones con pronunciada tendencia: la primera es en dirección norte (agosto, septiembre, octubre y noviembre); la segunda, en dirección sur, y se evidencia visualmente diciembre, y la tercera en dirección este (hacia la ciudad de turbo), para mayo y julio.

Enero mostró valores de tss bajos en comparación con los demás meses, pues fue inferior a los 40 mgL-1 entre 2011 y 2013. La dirección de la pluma de todas las bocas del Atrato fue en dirección sur; para 2014 y 2015 hubo un incremento de tss en enero y llegó hasta los 70 mgL-1; mayo fue el mes que mayor heterogeneidad mostró en el promedio mensual, heterogeneidad que se evidencia en valores muy altos de tss lejos de las bocas del Atrato, sobre todo en la parte norte del golfo, excepto para 2012. Ese aref="o se mostró un valor máximo promedio de 100 mgL-1 y se alcanzaron valores muy altos para 2015, en comparación con mayo, lo que deja ver una pluma con alta concentración de TSS desde la boca el El Roto hasta el borde costero del municipio de Necoclí.

La sedimentación en bahía Colombia (ver Figura 10) está atribuida, en especial, a las descargas del río Atrato por la boca Pichindi y las del río León. Cuando bahía Colombia presenta valores bajos de tss, por ejemplo, durante agosto y noviembre, es porque la dirección predominante de las plumas de sedimentación se encuentra hacia el norte, como se puede observar en la imagen del promedio mensual de noviembre de 2012 ( Figura 10). Por el contrario, enero, febrero y marzo (en menor medida) muestran que la dirección de la pluma de sedimentación es en dirección sur, lo que ocasiona valores promedio de tss mayores en bahía Colombia.

Fig. 10. Fuente: elaboración propia. Nota: en la imagen se muestra un contraste de meses con poca y mucha sedimentación en la bahía.

La aceleración del flujo por causa de la descarga del Atrato es notoria desde bahía Colombia en el sur hasta la frontera norte, donde la pluma se recuesta preferencialmente sobre la margen oriental del golfo [ 11]; sin embargo, hay que tener en cuenta la influencia de la sedimentación aportada por el río León.

La dirección y forma de las plumas de sedimentación son detectables con mayor facilidad en la aplicación del modelo diario (ver Figura 11); por ejemplo, el día 22 de agosto de 2012 la pluma no tuvo dirección y el curso de los sedimentos seguía un orden radial en la salida por la boca El Roto, boca Matuntugo y boca Pichindi.

Fig. 11.

En la Figura 12 se observa que el 2 de agosto de 2011 y el 15 de noviembre de 2011 las plumas de sedimentación presentaron un comportamiento similar en dirección a Necoclí.

Fig. 12. Fuente: elaboración propia.

Otros patrones observados (ver Figura 13) permiten inducir que la fuerza con la que llega el agua en la desembocadura del Atrato al golfo de Urabá determina la dirección de la pluma de sedimentación hasta cierto lugar del golfo, cuando otras fuerzas como las mareas y el viento determinan la dirección de los sedimentos, como se observó los días 30 de agosto de 2014, 18 de noviembre de 2015 y 19 de junio de 2012. En general, en el golfo de Urabá se dan corrientes superficiales muy fuertes condicionadas principalmente por la entrada del río Atrato, la que a su vez se ve afectada por la dirección de los vientos y condiciona la pluma de turbidez en el golfo [ 31].

Fig. 13. Fuente: elaboración propia. Nota: las líneas negras identifican el curso del flujo de sedimentación gobernado por la fuerza con la que llega el agua del río al golfo; con rojo se muestra que la dirección de las plumas obedece a fuerzas como la dirección y fuerza de los vientos.

Como se vio en los análisis de la aplicación del modelo a las imágenes, la concentración de sedimentos en suspensión es muy variable dentro de una amplia gama de escalas temporales y espaciales [ 32]. Se encontró que la zona con mayor sedimentación en el golfo de Urabá corresponde a las descargas que llegan por la boca El Roto y que se concentran en la bahía El Rotico y la bahía Yerbasal, mientras que en bahía Marirrio la sedimentación es menor en comparación con la observada en la bahía Candelaria. Este hecho se debe en gran medida a la forma que tiene la bahía que impide la acumulación de sedimentos provenientes de la boca Pichindi, los cuales, cuando se acumulan en bahía Colombia, tienden a dejarla por el borde oriental del golfo por donde los flujos sedimentarios del río León tienden a seguir. El modelo no fue óptimo en la determinación de tss en la zona norte del golfo de Urabá, dado que en estas aguas que se consideran caso I las propiedades ópticas del agua ya no se encuentran gobernadas por los sedimentos; de allí que mucha información calculada sea de cero o presente valores muy altos de tss comparables con los de la desembocadura del río Atrato.

La utilización de las imágenes MYD09 y MOD09 ahorra el paso de la corrección atmosférica que hoy en día es muy difícil de aplicar a las imágenes de observación del color del océano; por ende, muchos investigadores consultados proponen sus algoritmos y aplican metodologías de corrección atmosférica, que se basan en criterios subjetivos [ 33]. De allí que adoptar una metodología de estas pueda traer problemas para las aguas del golfo de Urabá.

El uso de un píxel a 250 m mejora la resolución de los procesos relativos a la variabilidad espacial, pues permiten mediciones de tss más cerca de la orilla en comparación con la implementación de las bandas de 500 m. Sin embargo, debido a la complejidad del medio ambiente de las aguas costeras turbias, los datos del color del océano derivados de satélites son a menudo sesgados en las regiones costeras del océano [ 34].

La alta resolución temporal de los datos modis es ventajosa en este trabajo por su capacidad de supervisar todos los días para construir los promedios mensuales y anuales [ 35].

La calidad de las redes de monitoreo in situ depende del número de estaciones de muestreo, de su representatividad espacial y la frecuencia de las mediciones [ 36], ya que de estas sale un insumo importante para la elaboración de los modelos de sedimentación, como también el seguimiento de las lluvias [ 26] que se relaciona con la cantidad de sedimentos y los vientos vinculados con la dirección de la pluma de sedimentación.

Por último, la presente investigación constituye un paso importante en la comprensión del comportamiento de la sedimentación en el golfo de Urabá a escalas diaria, semanal, mensual y anual (que hasta el día de hoy es muy poco lo que se conoce), por medio del uso de imágenes de satélite, dado que el modelo elaborado es aplicable solo a esta región del planeta. Lo anterior permite enfocar esfuerzos de las autoridades ambientales como Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (Codechocó) y Corporación para el Desarrollo Sostenible del Urabá (Corpourabá) en el cuidado y monitoreo del ecosistema marino y terrestre del golfo de Urabá. Con este estudio se identifican las zonas de mayor y menor impacto por la sedimentación, lo que permitiría realizar un seguimiento del estado de estos ecosistemas de una forma más fácil y con el fin último de su preservación y cuidado.

Al Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras José Benito Vives de Andreis (Invemar), por los datos que el mismo instituto tomó de sólidos suspendidos totales con la Redcam, datos que fueron un insumo primordial para esta investigación.