caracterización y patrones de distribución de los

Ciencias Marinas (2006), 32(4): 617–629

617

Introducción

Para llevar a cabo un manejo adecuado de la zona costeraes necesario entender los ambientes costeros, así como los pro-cesos involucrados en su dinámica. Conocer las característicasde los sedimentos es importante para comprender las interac-ciones entre el ambiente marino y los depósitos sedimentarios.El tamaño de grano de los sedimentos es la característicafundamental de las partículas que conforman los depósitossedimentarios, ya que éste afecta su transporte y depositación.

Introduction

For the proper management of coastal areas it is necessaryto understand not only the coastal environments but also theprocesses involved in their dynamics. Knowledge of sedimentcharacteristics is important to comprehend the interactionsbetween the marine environment and sedimentary deposits.Grain size is the principal characteristic of the particles thatcompose the sediment deposits, since it affects their transportand deposition. Analysis of the textural characteristics of

Caracterización y patrones de distribución de los sedimentos superficiales en Bahía Cullera, España

Characterization and distribution patterns of surficial sediments of Cullera Bay, Spain

LA Cupul-Magaña1,2*, C Mösso-Aranda1, JP Sierra1, E Martí3, JL Ferman-Almada2,M Rodilla3, J González del Río3, A Sánchez-Arcilla1

1 Universitat Politècnica de Catalunya, Jordi Girona 1-3, Campus Nord-UPC, Mòdul D-1, 08034 Barcelona, España.2 Universidad Autónoma de Baja California, Apartado postal 453, 22800 Ensenada, Baja California, México.

* E-mail: [email protected] Universidad Politécnica de Valencia Grupo de Evaluación de Impacto Ambiental, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia,

España.

Resumen

Se investigó la variación en la distribución espacial y temporal de las características del tamaño de grano de los sedimentossuperficiales y se identificaron áreas susceptibles a contaminación asociadas al tamaño de grano fino en Bahía Cullera, España.Se analizaron 90 muestras de sedimento superficial que fueron recolectadas durante seis campañas de muestreo a mediados yfinales de verano y mediados de otoño de 2002, y a mediados de invierno, primavera y verano de 2003. Se analizó el tamaño degrano aplicando diferentes métodos como el análisis bivariante y funciones discriminantes empleadas en la interpretación demecanismos y ambientes de depositación. Para identificar las zonas con mayor susceptibilidad de ser contaminadas porsubstancias tóxicas asociadas a tamaños de grano fino, se obtuvieron mapas de contornos de la distribución del tamaño medio degrano para las seis campañas de muestreo. Los sedimentos superficiales de Bahía Cullera se diferenciaron de acuerdo alescenario de depositación en depósitos de sedimentos marinos someros y depósitos de sedimentos fluviales asociados a ladescarga del Río Júcar. La variación espaciotemporal mostró que la concentración de sedimentos gruesos se presentó en laregión más cercana a la desembocadura del río, mientras que los sedimentos más finos se concentraron en la zona central y nortede la bahía durante la época de escasez de lluvia, por lo que durante esta época los sedimentos superficiales de estas zonaspodrían ser susceptibles de contaminación por substancias nocivas asociadas a tamaños de grano fino.

Palabras clave: sedimentos, tamaño de grano, ambientes sedimentarios, Cullera, Río Júcar.

Abstract

Spatial and temporal variations in the distribution of the grain-size characteristics of surficial sediments were studied and theareas susceptible to contamination associated with fine-grained sediments were identified in Cullera Bay, Spain. We analyzed 90sediment samples collected during six sampling campaigns in July (mid-summer), September (end of summer) and November(mid-autumn) 2002, and February (mid-winter), April (mid-spring) and July 2003. Different methods of grain-size analysis(bivariant analysis and discriminant functions) were applied to interpret the environments and mechanisms of sedimentdeposition. To identify zones that showed greater susceptibility to contamination by toxic substances associated with fine-grainsizes, contour maps of sediment distribution were prepared for the six sampling campaigns. The surficial sediments at CulleraBay were classified according to the deposition scenario into shallow marine deposits and fluvial sediment deposits associatedwith the Júcar River discharge. The spatiotemporal variation showed that coarse sediments concentrated in the area nearest tothe river mouth, whereas the finest sediments concentrated in the central and northern areas of the bay during the dry season,making them susceptible to contamination by harmful substances associated with the fine-grained fraction.

Key words: sediments, grain size, sedimentary environments, Cullera, Júcar River.

Ciencias Marinas, Vol. 32, No. 4, 2006

618

El análisis de las características texturales de los sedimentos esuna herramienta muy importante que provee información sobresu origen, condiciones de transporte y depositación (Folk yWard 1957; Friedman 1962, 1979). Algunos autores han utili-zado las características del tamaño de grano de los sedimentosen el análisis de la evolución de las playas (Guillén y Jiménez1994, Reed y Wells 2000, Pontee et al. 2004) o en la relaciónentre el tamaño de grano y la concentración de metales pesados(Rule 1986, Combest 1991, Axtman et al. 1997, Lakhan et al.2003, Baptista-Neto et al. 2006). Los sedimentos de zonascosteras que se encuentran rodeadas de áreas urbanizadas eindustrializadas pueden contener grandes cantidades demetales pesados, los cuales son tóxicos y pueden afectar losprocesos biológicos de un ambiente costero (Baptista-Neto etal. 2006). Larson y Jensen (1989) obtuvieron que la distribu-ción del tamaño de grano de los sedimentos puede utilizarsecomo un indicador sensible para el monitoreo espacial y tem-poral de las concentraciones de metales pesados en ambientescosteros.

La distribución espacial y temporal del tamaño de grano delos sedimentos refleja la variabilidad de las condicionesambientales bajo las cuales éste se depositó. De acuerdo a Sahu(1964) cada ambiente de depósito tiene un rango de condicio-nes de energía en función de la localidad y el tiempo. Sinembargo, dichas condiciones ambientales no sólo pueden refle-jar los procesos naturales, sino también procesos inducidos porla actividad humana (construcción de presas, estructuras deprotección costera, aporte de aguas residuales, contaminantes,etc.) que afectarían las condiciones ambientales. La consecuen-cia de estos cambios serían variaciones en la calidad ambientalde una zona costera en particular.

Alsharhan y El-Sammak (2004) investigaron la caracteriza-ción y variación de los ambientes sedimentarios en la zonacostera de los Emiratos Árabes Unidos, aplicando diferentesmétodos de análisis a la distribución de tamaño de grano delsedimento, tales como el análisis de dispersión, análisis esta-dístico (descriptivo, cluster y análisis de correspondencia), asícomo las funciones discriminantes propuestas por Sahu (1964)para la interpretación de los ambientes y mecanismos dedepósito, y encontraron que cualquier método por sí solo no esefectivo para identificar ambientes similares utilizando losparámetros estadísticos de tamaño de grano, por lo que reco-miendan que la discriminación entre ambientes similaresdeberá de basarse en una combinación de métodos más que enuno solo. Alí et al. (1987) aplicó método de Sahu (1964) en unestudio de sedimentos de fondo provenientes de Ghardaqa,Egipto, obteniendo que sus resultados fueron compatibles conlas observaciones de campo en un 70.6%.

Actualmente no existen estudios en el uso de los paráme-tros estadísticos de la distribución de tamaño de grano paradiferenciar ambientes sedimentarios en la zona costera de laBahía Cullera, España. Por lo que este trabajo está enfocado ala investigación de la variación en la distribución espacial ytemporal de las características del tamaño de grano de los

sediment is a useful tool to obtain information on its origin,transport conditions and deposition (Folk and Ward 1957;Friedman 1962, 1979). Some authors have used sedimentgrain-size characteristics to analyze the evolution of beaches(Guillén and Jiménez 1994, Reed and Wells 2000, Pontee et al.2004) or the relationship between grain size and heavy metalconcentration (Rule 1986, Combest 1991, Axtman et al. 1997,Lakhan et al. 2003, Baptista-Neto et al. 2006). Sediments fromcoastal zones surrounded by urban and industrial areas cancontain large amounts of toxic heavy metals that can affect thebiological processes of coastal environments (Baptista-Neto etal. 2006). Larson and Jensen (1989) found that sediment grain-size distribution can be used as a sensitive indicator in thespatial and temporal monitoring of heavy metal concentrationsin coastal environments.

The spatial and temporal distribution of sediment grain sizereflects the variability of the environmental conditions underwhich it was deposited. According to Sahu (1964), each depo-sitional environment has a range of energy conditions relatedto the location and time. These environmental conditions, how-ever, can reflect not only the natural processes, but also thoseinduced by human activity (construction of dams, coastal pro-tection structures, wastewater discharges, pollutants, etc.) thatwill affect the environmental conditions. The consequence ofthese changes would be variations in the environmental qualityof a particular coastal area.

In a study on the characterization and variation of sedimen-tary environments of the United Arab Emirates coastal area,Alsharhan and El-Sammak (2004) used different methods todetermine the sediment grain-size distribution, including dis-persion analysis, statistical analysis (descriptive, cluster andcorrespondence analysis), and the discriminant functions pro-posed by Sahu (1964) for the interpretation of depositionalenvironments and mechanisms. They found that no method byitself was sufficiently effective to identify similar environ-ments and thus recommended that the discrimination of similarenvironments should be based on a combination of methodsrather than just on one. Ali et al. (1987) applied Sahu’s (1964)method in a study on bottom sediments from Ghardaqa, Egypt,and found a compatibility between their results and field obser-vations of 70.6%.

Studies using statistical parameters of grain-size distribu-tion to differentiate sedimentary environments in the coastalarea of Cullera Bay (Spain) are lacking. This work thereforeaims to determine the variation in the spatial and temporal dis-tribution of the grain-size characteristics of surficial sedimentsand to identify the areas susceptible to contamination associ-ated with the fine-grained fraction in Cullera Bay.

Material and methods

Study area

Cullera Bay (39º09′–39º12′ N, 0º12′–0º15′ W) is located onthe Mediterranean coast of Spain (fig. 1). To the north it is

Cupul-Magaña et al.: Distribución de sedimentos en la Bahía Cullera, España

619

sedimentos superficiales, así como de la identificación de áreassusceptibles a contaminación asociadas a tamaño de granofino, en la Bahía Cullera, España.

Materiales y métodos

Área de estudio

Bahía Cullera está localizada en la costa mediterránea espa-ñola, entre las coordenadas 39º09′–39º12′ N y 0º12′–0º15′ O(fig. 1), delimitada al norte por el Cabo Cullera, mientras quese encuentra abierta al mar hacia su parte sur. El núcleo urbanose extiende en semicírculo en torno a la ladera del Monte deOro, limitando su desarrollo con la margen norte del Río Júcary el Mar Mediterráneo. La bahía de Cullera es un ecosistemanerítico donde la calidad de las aguas está fuertemente influen-ciada por las descargas del Río Júcar y de un emisor submarinopróximo a la desembocadura del río. El caudal máximo del RíoJúcar se observa típicamente durante los meses de invierno,mientras que en el verano éste es mínimo (fig. 2). El caudal derío se ve afectado por la construcción de presas en su cuenca,las cuales modifican el régimen del flujo natural. Además, lasaguas del bajo Júcar se caracterizan por sus altas concentracio-nes de nutrientes (con una abundante cantidad de pesticidas yfertilizantes), debido a la intensa actividad agrícola, así comola gran explotación de los recursos hídricos del río a lo largo desu cuenca y a su uso como vertedero de descargas de aguasresiduales (domésticas e industriales) parcialmente depuradas(Mestres 2002).

Recolección y análisis de las muestras

Como parte del proyecto europeo ECOSUD (Estuaries andCoastal Areas. Basis and Tools for a More SustainableDevelopment), de julio de 2002 a julio de 2003 se realizaronseis campañas de muestreo: julio de 2002 (mediados de

delimited by Cape Cullera and to the south there is open sea.The urban nucleus extends in a semicircle around the slope ofMonte de Oro, limiting with the north bank of the Júcar Riverand the Mediterranean Sea. Cullera Bay is a neritic ecosystemand its water quality is strongly influenced by discharges fromthe Júcar River and from an underwater sewage pipe in thevicinity of the river mouth. The maximum and minimum flowsof the Júcar River typically occur in winter and summer,respectively (fig. 2). The river flow is affected by the construc-tion of dams in the basin that modify the natural flow regimen.Moreover, the waters of the lower part of the river are charac-terized by high nutrient concentrations (with large amounts ofpesticides and fertilizers), owing to intense agricultural activ-ity, substantial exploitation of the hydric resources along thebasin and its use as a dumping ground for partially treateddomestic and industrial wastewaters (Mestres 2002).

Sample collection and analysis

Within the framework of the European ECOSUD project(Estuaries and Coastal Areas: Basis and Tools for a MoreSustainable Development), six sampling campaigns wereconducted between July 2002 and July 2003: in July 2002(mid-summer), September 2002 (end of summer), November2002 (mid-autumn), February 2003 (mid-winter), April 2003(mid-spring) and July 2003. To cover all the area of CulleraBay, 15 sampling stations were established between the mouthof the Júcar River, on the southern side, and Cape Cullera, onthe northern side (fig. 1). Surface sediment samples (5 cm)were collected at each station using Scuba gear and a handcorer. In the laboratory the samples were washed, dried andsieved at 1 phi intervals (–1 phi, 0 phi, 1 phi, 2 phi, 3 phi, 4 phi,Pan).

Figura 1. Localización del área de estudio y estaciones de muestreo.Figure 1. Location of the study area and sampling stations.

Figura 2. Flujos del Río Júcar de julio de 2002 a julio de 2003.Figure 2. Júcar River flows from July 2002 to July 2003.

0 14’ o 0 12’ o

España39 09’o

Monte de Oro

Bahía de Cullera

Río Júcar

1 2

3

4

5

68

713

14

11

10

15

12

9

39 10’o

39 11’o

0 500 100 1500

Emisor

Cabo Cullera

2002 Jun Oct Feb Jun

0

10

20

30

40

50

2003


620

verano), septiembre de 2002 (finales de verano), noviembre de2002 (mediados de otoño), febrero de 2003 (mediados deinvierno) abril de 2003 (mediados de primavera) y julio de2003. Para abarcar toda el área de Bahía Cullera se establecióuna red de 15 estaciones de muestreo, comprendida entre ladesembocadura del Río Júcar y el Cabo Cullera en la partenorte (fig. 1). En cada estación fueron recolectadas muestras desedimento superficial (5 cm) por medio de buceo autónomoutilizando un nucleador de mano. En el laboratorio las mues-tras colectadas fueron lavadas, secadas y tamizadas en seco aintervalos de 1 phi (–1 phi, 0 phi, 1 phi, 2 phi, 3 phi, 4 phi,Pan).

El análisis de los datos del tamaño de grano de las 90 mues-tras recolectadas se realizó usando el programa GRADISTAT(Blott y Kenneth 2001), el cual calcula, basándose en Folk yWard (1957) y en el método de los momentos, los estadísticosde tamaño de grano (media, clasificación, asimetría y curtosis).El total de las muestras fueron graficadas en diagramas X-Ypara observar su distribución y comportamiento a lo largo delestudio (figs. 3, 4).

A los resultados obtenidos del análisis granulométrico(tabla 1) se aplicó la función discriminante propuesta por Sahu(1964) con el objetivo de caracterizar el escenario de depósitode las diferentes estaciones en todas las campañas de muestreo.Esta función es obtenida por medio de un estudio cuantitativode métodos de discriminación de diferentes mecanismos yambientes de depósito, suponiendo que la distribución detamaño de grano de sedimentos clásticos refleja el factor defluidez (viscosidad) del medio de depósito y la energía delambiente (sitio) de depósito. Para ello, se muestrearondiferentes ambientes como corrientes de turbidez, ambientesdeltaicos, planicies de inundación, canales de ríos, litoralmarino somero (hasta 90 m de profundidad), depósitos de dunay planicies eólicas. De acuerdo con Sahu (1964), para el casogeneral de p normalmente distribuida, las variables X1, X2,…..Xp, los coeficientes λ1, λ2….λp y una función discriminanteY relacionada linealmente a las variables, pueden definirsecomo:

Y1 = λ1X1 + λ2X2 +...+ λpXp

donde las λs son escogidas para que la proporción de ladiferencia entre medias de la muestra a la desviación del están-dar, dentro de los dos ambientes de depósito, sea maximizada.Los resultados del análisis de Sahu (1964) producen funcionesdiscriminantes que pueden ser utilizadas para propósitos declasificación de los ambientes de depósito. Por ejemplo, paradistinguir entre procesos eólicos y ambiente litoral (playa) (I),entre playa y ambiente marino agitado (II),entre ambientemarino somero y procesos fluviales (III), y entre ambiente flu-vial (deltaico) y depósitos de corrientes de turbidez (IV), cadauna de ellas con sus correspondientes λs para cada Y.

De acuerdo a las características ambientales (playa, marinosomero y fluvial) del área de estudio se utilizaron las funcionesdiscriminantes II y III.

Analysis of the grain-size data of the 90 samples collectedwas performed using the GRADISTAT package (Blott andKenneth 2001), which calculates, based on Folk and Ward(1957) and on the method of moments, the grain-size statistics(mean, sorting, skewness and kurtosis). The data of all thesamples were plotted in X-Y diagrams to observe their distri-bution and behaviour throughout the study (figs. 3, 4).

The discriminant function proposed by Sahu (1964) wasapplied to the results of the granulometric analysis (table 1) inorder to characterize the depositional scenario of the differentsampling stations in all the surveys. This function is obtainedthrough a quantitative study of discrimination methods of dif-ferent depositional mechanisms and environments, assumingthat the grain-size distribution of clastic sediments reflects thefluidity (viscosity) factor of the depositional environment andthe energy of the depositional environment (site). For this,diverse environments were sampled, including turbiditycurrents, deltaic environments, flood plains, river channels,shallow marine littoral (up to 90 m depth), dune deposits andeolic plains. According to Sahu (1964), for the general case ofp normally distributed, the variates X1, X2…Xp, the coefficientsλ1, λ2…λp and a discriminant function Y linearly related to thevariates can be defined as follows:

Y1 = λ1X1 + λ2X2 +...+ λpXp

where the λs are chosen so that the ratio of the differencebetween sample means to the standard deviation, within thetwo environments, is maximized. The results of this analysisproduce discriminant functions that can be used to classifydepositional environments. For example, to distinguishbetween eolic processes and littoral environment (beach) (I),between beach and agitated marine environment (II), betweenshallow marine environment and fluvial processes (III), andbetween fluvial (deltaic) environment and turbidity currentdeposits, each one with its corresponding λs for each Y.

Based on the environmental conditions (beach, shallowmarine and fluvial) of the study area, discriminant functions IIand III were used.

To differentiate between beach and shallow agitated marineenvironments (Y2), equation II was used:

Y2 = 15.6534 Mz + 65.709 SøI2 + 18.1071 Sk1 + 18.5043 KG

where Mz is the mean grain size, SøI2 is the standard deviation(sorting), Sk1 is the skewness and KG is the kurtosis. A value ofY2 < 65.365 indicates a beach deposit, while Y2 > 65.365 corre-sponds to a shallow agitated marine deposit.

To distinguish between a shallow marine environment anda fluvial one (Y3), equation III was used:

Y3 = 0.2852 Mz – 8.7604 SøI2 – 4.8932Sk1 + 0.0483 KG

If Y3 < –7.419 the sample is identified as a fluvial (deltaic)deposit, but if Y3 > –7.419 the sample is classified as a shallowmarine deposit.


621

Para la discriminación entre playa y marino somero agitado(Y2) se utilizó la ecuación II:

Y2 = 15.6534 Mz + 65.709 SøI2 + 18.1071 Sk1 + 18.5043 KG

donde Mz es el tamaño medio de grano, SøI2 es la desviaciónestándar (clasificación), Sk1 es la asimetría y KG es la curtosis.Si Y2 < 65.365 se sugiere un depósito de playa, si Y2 > 65.365éste corresponde a un depósito de mar somero agitado.

Para discriminar entre un ambiente marino somero y unofluvial (Y3), se utilizó la ecuación III:

Y3 = 0.2852 Mz – 8.7604 SøI2 – 4.8932Sk1 + 0.0483 KG

To identify the areas susceptible to contamination associ-ated with fine-grained sediments, mean grain size distributionmaps were made for each one of the sampling campaigns.

Results

The distribution of sediment mean grain size (Mz), for allthe sampling stations and campaigns (table 1, fig. 3a), showedgreater variability at stations 3 and 5, where mean grain sizeranged from very coarse to very fine sands. At station 3, thesand was very fine in July, September and November 2002 andin July 2003, but coarse in February 2003 and very coarse inApril 2003. At station 5, very coarse sands predominated in

Tabla 1. Estadísticos descriptivos del tamaño de grano de todos los muestreos en la Bahía Cullera. Mz = tamaño medio de grano, Sø = clasificación, Sk =asimetría y K = curtosis.Table 1. Statistical descriptors of grain size for all the sampling stations and campaigns in Cullera Bay. Mz = mean grain size, Sø = sorting, Sk = skewness andK = kurtosis.

Estación

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Julio/2002

MzSøSkK

2.990.95

–1.325.10

3.160.94

–2.219.55

3.760.73

–1.968.75

2.751.10

–2.238.83

–0.850.732.44

11.34

3.090.84

–2.2210.85

2.810.79

–2.5614.54

2.950.59

–1.5914.62

3.200.81

–2.6214.16

3.090.71

–1.219.01

2.730.61

–2.7319.07

2.610.57

–0.825.64

2.770.57

–2.6921.61

2.570.70

–1.338.27

2.630.48

–1.5010.27

Septiembre/2002

MzSøSkK

3.080.85

–0.603.83

3.280.72

–1.716.75

3.381.11

–1.614.88

2.890.72

–1.9311.41

–0.691.052.539.90

3.151.01

–2.409.58

2.850.55

–1.9319.25

2.990.63

–1.6913.06

3.180.80

–2.3511.89

3.030.70

–1.349.79

3.100.62

–1.289.88

2.980.52

–0.197.26

2.570.86

–2.3210.81

2.790.50

–1.2012.19

2.690.46

–1.3210.43

Noviembre/2002

MzSøSkK

3.170.64

–0.664.29

3.400.61

–1.998.54

3.610.94

–2.198.80

2.930.67

–1.6411.05

–0.241.471.594.64

3.280.81

–2.5311.92

2.930.56

–1.0211.23

3.020.54

–0.346.10

3.210.77

–2.5313.77

2.790.51

–0.4810.03

2.960.57

–1.6516.46

2.920.68

–2.4216.96

2.540.67

–1.9410.86

2.860.60

–1.139.67

2.310.74

–1.215.51

Febrero/2003

MzSøSkK

3.060.67

–0.995.85

3.290.80

–2.4010.66

0.641.320.863.72

3.070.55

–0.203.66

1.021.430.392.42

3.180.84

–2.5712.59

3.000.57

–1.0111.30

2.930.51

–0.6811.06

3.090.83

–2.4112.46

2.830.50

–1.6620.68

3.110.60

–1.1510.56

3.070.59

–0.799.10

2.800.46

–0.6811.75

2.700.50

–2.1218.10

2.310.90

–1.867.44

Abril/2003

MzSøSkK

2.901.02

–1.726.84

3.210.70

–1.909.72

–0.171.251.475.20

3.060.69

–1.7811.85

–0.121.130.823.25

3.280.80

–2.9715.28

2.780.60

–1.6811.65

3.090.78

–2.5114.42

3.230.90

–2.9714.15

2.800.51

–0.076.77

3.020.510.055.09

2.900.64

–2.2418.00

2.800.39

–0.0410.68

2.600.61

–1.8211.25

2.560.66

–2.0411.35

Julio/2003

MzSøSkK

3.090.79

–1.889.84

3.200.85

–2.3410.55

3.660.69

–2.7615.19

0.992.090.031.22

3.050.96

–1.887.43

3.260.83

–2.8514.42

2.950.59

–0.959.39

3.120.76

–2.7016.42

3.160.83

–2.5613.04

2.770.50

–0.8511.83

2.860.55

–1.8717.89

2.910.50

–1.419.74

2.770.43

–0.358.96

2.550.84

–2.1510.18

2.680.50

–1.736.95


622

Si Y3 < –7.419 la muestra se identifica como de depósito fluvial(deltaico) y si Y3 > –7.419, ésta corresponde a un depósitomarino somero.

Para identificar las áreas susceptibles a contaminaciónasociadas a tamaños de grano fino se realizaron mapas de ladistribución del tamaño medio de grano para cada una de lascampañas de muestreo.

Resultados

La distribución de la media (Mz) del tamaño de grano delos sedimentos, en todas las estaciones y durante las diferentescampañas de muestreo (tabla 1, fig. 3a) mostró que la variabili-dad fue mayor en las estaciones 3 y 5, donde el tamaño mediode grano del sedimento fluctuó entre arenas muy gruesas yarenas muy finas. En el caso de la estación 3 durante julio,septiembre y noviembre de 2002 y julio de 2003 la arena esmuy fina, mientras que durante febrero de 2003 la arena esgruesa y en abril es muy gruesa. En la estación 5 se observóuna predominancia de arenas muy gruesas durante julio,septiembre y noviembre de 2002, cambiando a arena mediadurante febrero de 2003, muy gruesa en abril y muy finadurante julio del mismo año. Se observó también que en la

November 2002, changing to medium sand in February 2003,very coarse sand in April 2003 and very fine in July 2003. Inthe case of station 4, mean grain size varied from fine sands inJuly, September and November 2002 to very fine sands inFebruary and April 2003 and medium sands in July 2003. Atthe rest of the sampling stations, sediment grain size fluctuatedbetween the limits of fine and very fine sands.

The sediment sorting (fig. 3b) showed values correspond-ing to sands moderately well sorted at stations 10, 11 and 12;well sorted to moderately sorted at stations 13, 14 and 15;moderately well sorted to moderately sorted at stations 2, 6, 7,8 and 9; moderately sorted to poorly sorted at stations 1, 3 and5; and moderately sorted to very poorly sorted at station 4.Regarding the skewness (fig. 3c), most of the samples hadvalues with a negative trend (towards coarse sands). Onlystation 3 in February and April 2003, and station 5 in July,September and November 2002 and February and April 2003showed skewness values with a positive trend (towards finesands). Finally, the kurtosis values (fig. 3d) indicated that mostof the samples presented a narrow range between leptokurticand very leptokurtic. Only stations 3, 4 and 5 showed a widerrange, from mesokurtic to very leptokurtic, from very platykur-tic to very leptokurtic, and from platykurtic to very leptokurtic,respectively.

Figura 3. Promedios de los parámetros texturales de los sedimentos de la Bahía Cullera: (a) tamaño medio de grano, (b) clasificación,(c) asimetría y (d) curtosis.Figure 3. Averages of the textural parameters of sediments from Cullera Bay: (a) mean grain size, (b) sorting, (c) skewness and (d) kurtosis.

0.20.40.60.81.01.21.41.61.82.02.2

-2

-1

0

1

2

3

4

Tama

ño m

edio

de gr

ano (

phi)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Estaciones

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

Asim

etría

0

5

10

15

20

25

Curto

sis

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Estaciones

Clas

ificac

ión (p

hi)

Jul 02SepNovFeb 03AbrJul


623

estación 4 la variación del tamaño de grano fue de arenas finasen julio, septiembre y noviembre de 2002, a arenas muy finasen febrero y abril de 2003 y arenas medias en julio de 2003. Enel resto de la estaciones el tamaño de grano de los sedimentosfluctuó entre los límites de arenas finas y muy finas.

Los valores de la clasificación del sedimento (fig. 3b)mostraron arenas con valores correspondientes a arenas mode-radamente bien clasificadas en las estaciones 10, 11 y 12; debien clasificadas a moderadamente clasificadas en lasestaciones 13, 14 y 15; de moderadamente bien clasificadas amoderadamente clasificadas en las estaciones 2, 6, 7, 8 y 9; demoderadamente clasificadas a pobremente clasificadas en lasestaciones 1, 3 y 5; y de moderadamente clasificadas a muypobremente clasificadas en la estación 4. En cuanto a los valo-res de asimetría (fig. 3c), la mayoría de las muestras tienenvalores asimétricos con tendencia negativa (hacia los gruesos);sólo la estación 3 en febrero y abril de 2003, y la estación 5 enjulio, septiembre y noviembre de 2002, y en febrero y abril de2003, muestran valores asimétricos con tendencia positiva(hacia los finos). Mientras tanto los valores de curtosis (fig. 3d)mostraron que la mayoría de las muestras presentaron un estre-cho rango entre leptocúrtica y muy leptocúrtica, y solamentelas estaciones 3, 4 y 5 mostraron un rango más amplio, demesocúrtica a muy leptocúrtica, de muy platicúrtica a muy lep-tocúrtica, y de platicúrtica a muy leptocúrtica respectivamente.

Bivariant dispersion plots of the grain-size parameters

In the relation between sediment mean grain size (Mz) andsorting (Sø) (fig. 4a), most of the samples fell into the wellsorted to moderately sorted range, with mean grain sizesbetween fine and very fine sand in all the sampling cam-paigns. Another group of samples, corresponding to station 5(July, September and November 2002 and February and April2003), station 3 (February and April 2003) and station 4(July 2003), fell into the moderately to very poorly sortedrange, with mean grain sizes between coarse and very coarsesands.

The relation between skewness (Sk) and sorting (Sø)(fig. 4b) indicated three groups of sediment samples. The firstgroup consisted of samples showing a fine-skewed tendencyand moderate to poor sorting at station 5 in July, Septemberand November 2002 and April 2003, and at station 4 in Febru-ary 2003. The second group was represented by skewed,poorly sorted sediments at stations 5 and 3 in February andJuly 2003, respectively. The third group comprised most of thesamples, which showed more coarsely skewed and moderatelyto well sorted sediments.

The relation between skewness (Sk) and kurtosis (k)(fig. 4c) revealed that the sediments from stations 3 and 5formed a group showing a tendency towards positive skew-ness, with kurtosis ranging from platykurtic to very leptokurtic.In most of the other samples, the sediments were skewed

Figura 4. Gráficas bivariantes entre (a) media y clasificación, (b) clasificación y asimetría, y (c) asimetría y curtosis.Figure 4. Bivarian plots between (a) mean grain size and sorting, (b) sorting and skewness, and (c) skewness and kurtosis.

-2 -1 0 1 2 3 40.20.40.60.81.01.21.41.61.82.02.2

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-4 -3 -2 -1 0 1 2 30

5

10

15

20

25 c

Tamaño medio de grano (phi)

Clas

ificac

ión (p

hi)

Asim

etría

Curto

sis

Asimetría

Clasificación (phi)



624

Gráficas bivariantes de dispersión de los parámetros de tamaño de grano

En la relación entre el tamaño medio de grano (Mz) y laclasificación (Sø) de los sedimentos (fig. 4a) se observó que lamayoría de las muestras se encontraron en el rango de bien cla-sificadas a moderadamente clasificadas, con tamaños de granoentre arena fina a muy fina durante toda las campañas de mues-treo. Además, se puede observar otro grupo de muestras entremoderadamente y muy pobremente clasificadas, con tamañosmedios de grano entre arenas gruesas y muy gruesas, las cualescorresponden a las estaciones 5 (julio, septiembre, noviembrede 2002 y febrero y abril de 2003), 3 (febrero y abril de 2003) y4 (julio de 2003).

La relación entre asimetría (Sk) y clasificación (Sø) (fig.4b), presentó tres agrupamientos de las muestras de sedimento.Un primer grupo, cuyas características es que son asimétricoshacia la fracción fina (+), con clasificación de moderada apobre en la estación 5 durante julio, septiembre y noviembre de2002 y abril de 2003, y en la estación 4 en febrero de 2003; unsegundo grupo de muestras de sedimentos simétricos pobre-mente clasificados, representados en las estaciones 5 y 3, enfebrero y julio de 2003, respectivamente; y un tercer grupo con

towards the coarse fraction and kurtosis ranged from leptokur-tic to very leptokurtic.

Scenarios of sediment depositional environments

The Y2 values calculated in the discriminant function anal-ysis (table 2) indicate that 98% of the samples corresponded toa shallow marine sedimentary environment; only station 5 inJuly and September 2002 corresponded to a beach environ-ment. The Y3 values revealed that most of the samplescorresponded to a shallow marine sedimentary environment,though the samples from station 3 (in February and April2003), station 4 (in July 2003) and station 5 (in July andNovember 2002, and February and April 2003) representedscenarios of a fluvial sedimentary environment. This is moreclearly observed in the Y2 vs Y3 plot (fig. 5), which reveals fourfields of sedimentary environments (Sahu 1964): shallowmarine/beach, shallow marine/agitated, fluvial/beach andfluvial/agitated.

Sediment distribution maps

To identify which of the areas in Cullera Bay presentedgreater susceptibility to contamination by toxic substances

Tabla 2. Valores de los ambientes estimados utilizando las funciones discriminantes. Y2 < 65.365 sugiere un depósito de playa, Y2 > 65.365 corresponde a undepósito de mar somero agitado. Y3 < –7.419 identifica un depósito fluvial (deltaico) y Y3 > –7.419 corresponde a un depósito marino somero. Table 2. Values of the environments estimated using discriminant functions: Y2 < 65.365 indicates a beach deposit, Y2 > 65.365 indicates a shallow agitatedmarine deposit, Y3 < –7.419 indicates a fluvial (deltaic) deposit, and Y3 > –7.419 indicates a shallow marine deposit.

Estación

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Julio/02

Y3

Y2

–4.73112.90

–0.2989.52

–2.46119.32

–6.61136.87

–6.9442.59

–3.3294.95

–3.49119.34

–3.8285.54

0.6873.35

–3.8387.00

–0.63101.64

–0.6299.69

–0.6899.47

–1.26100.58

–0.0994.22

Septiembre/02

Y3

Y2

–5.35110.46

0.3784.75

–5.11179.50

–3.6394.36

–9.0463.67

–1.33104.45

–3.46100.34

–3.8085.57

0.1583.38

–3.9386.87

–3.5985.31

–3.8485.69

–1.41122.17

–0.7098.81

–0.3097.80

Noviembre/02

Y3

Y2

–3.2491.39

1.4672.50

–3.66154.28

–3.6293.40

–19.39153.45

0.4984.10

–3.8185.47

–3.8085.46

0.7472.98

–0.75100.82

–3.8185.41

–3.8385.54

–0.6198.18

–3.47116.97

–0.1069.88

Febrero/03

Y3

Y2

–3.5294.00

0.4585.79

–12.92124.28

–3.7085.44

–20.85190.64

0.2383.41

–3.8385.68

–3.73101.97

–3.2591.96

–1.3786.57

–3.6385.45

–3.7885.87

–0.7197.98

–0.4499.18

–0.3174.73

Abril/03

Y3

Y2

–5.89120.86

0.7173.04

–12.93104.51

–3.6585.66

–10.5985.76

1.1672.43

–0.76101.86

–3.4485.15

0.6380.78

–0.81101.12

–3.8185.43

–3.75102.21

–1.2885.51

–0.4599.19

–0.4699.19

Julio/03

Y3

Y2

–3.3895.13

0.0886.74

–0.24115.61

–29.12252.39

–1.46101.29

1.0572.70

–3.8585.75

–3.3984.95

0.5773.43

–0.69100.62

–3.58100.85

–3.69101.82

–0.5898.32

–1.54119.02

–0.5699.52


625

sedimentos asimétricos hacia la fracción gruesa de moderada-mente a bien clasificados, en el que se encuentra la mayoría delas muestras.

En cuanto a la relación entre asimetría (Sk) y curtosis (k)(fig. 4c), se observó que los sedimentos de las estaciones 3 y 5presentaron un agrupamiento con tendencias hacia una asime-tría positiva con curtosis de platicúrtica a muy leptocúrtica,mientras que en la mayoría de las muestras los sedimentos tie-nen una asimetría hacia la fracción gruesa (–) de leptocúrticas amuy leptocúrticas.

Escenarios de los ambientes de depositación de los sedimentos

Los resultados del análisis de la función discriminante(tabla 2) mostraron que los valores calculados de Y2 indicanque 98% de las muestras corresponden a un ambiente sedimen-tario marino somero; solamente la estación 5 en julio yseptiembre de 2002 correspondió a un ambiente de playa. Losvalores de Y3 indican que la mayoría de las muestras corres-ponden a un ambiente sedimentario marino somero, aunque lasmuestras de las estaciones 3 (en febrero y abril de 2003), 4 (enjulio de 2003) y 5 (en julio y noviembre de 2002, y febrero yabril de 2003) representaron escenarios de un ambiente sedi-mentario fluvial. Lo anterior se puede observar más claramenteen la gráfica de Y2 contra Y3 (fig. 5), en la que se pueden iden-tificar cuatro campos de ambientes sedimentarios (Sahu 1964):marino somero/playa, marino somero/agitado, fluvial/playa yfluvial agitado.

Mapas de distribución de sedimentos

Con el objetivo de identificar cuáles fueron las zonas de labahía que presentaron mayor susceptibilidad de ser contamina-das por substancias tóxicas asociadas a tamaños de grano fino,metales pesados por ejemplo, se obtuvieron mapas de contor-nos de la distribución del tamaño medio de grano en cada unade las campañas (fig. 6). En ellos se identificó que la concen-tración de las arenas gruesas y arenas medias se localizó en lazona cercana a la desembocadura del Río Júcar, los tamañosmás finos (mayores de 3 phi) se distribuyeron en la parte cen-tral de la bahía durante los meses sin lluvia y en consecuenciacuando el caudal del río es mínimo. En febrero y abril de 2003,que fue cuando se registraron las lluvias más intensas y cuandoel aporte del río es mayor, se observó un cambio en la distribu-ción del tamaño de grano de los sedimentos en el sector de ladesembocadura del río, cambiando de arenas finas a arenasmás gruesas en dirección mar adentro, pero manteniendo lostamaños más finos (mayores de 3 phi) en la zona central de labahía (fig. 6).

Discusión

En un intento de discriminar los diferentes ambientes dedepositación de los sedimentos a través de gráficas bivariantes

associated with the fine-grained fraction (e.g., heavy metals),contour maps were obtained of the mean grain-size distributionin each of the sampling campaigns (fig. 6). The maps showedthat coarse and medium sands concentrated in the area near theJúcar River mouth, and that the finest sands (>3 phi) were dis-tributed in the central part of the bay during the dry months,when river flow was minimum. In February and April 2003,which is when the most intense rainfall was recorded and riverflow was maximum, a shift in sediment grain-size distributionwas observed in the area off the river mouth, changing fromfine sands to coarser sands in seaward direction, though thefinest grain sizes (>3 phi) remained in the central part of thebay (fig. 6).

Discussion

In the discrimination of depositional environments usingbivariant dispersion plots, it has been assumed that thestatistical parameters (mean grain size, sorting, skewness andkurtosis) reflect the differences between the hydrodynamicmechanisms of transport and sedimentation (Sutherland andLee 1994). Griffiths (1967) explained that both sediment meangrain size and sorting are hydraulically controlled and that thebest classification for all the sedimentary environments isassociated with fine grain-size ranges. Sediment grain-size dis-tribution is generally related to the environment’s energy level.This universal relationship has been confirmed in several sub-sequent studies (Tucker 1990), revealing a general trend thatwhen the sorting values increase, mean grain size increases, sofine-grained sediments are moderately to well sorted.

The results obtained for the Cullera Bay sediments suggesta dominance of the fine grain sizes, with negative skewnessand moderately sorted at most stations and in all the samplingcampaigns. An exception, however, was observed at stations 3and 5, where size distribution was dominated by the coarsefraction, with fine-skewed and platykurtic to leptokurtic

Figura 5. Relación entre funciones discriminantes Y2 y Y3 mostrando losambientes en Bahía Cullera.Figure 5. Relation between the discriminant functions Y2 and Y3 showingthe Cullera Bay environments.

0 50 100 150 200 250 300-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5Marinosomero / playa

Marino somero/agitado

Fluvial/agitadoFluvial/playa



626

de dispersión, se ha supuesto que los parámetros estadísticos(tamaño medio de grano, clasificación, asimetría y curtosis)reflejan las diferencias entre los mecanismos hidrodinámicosde transporte y sedimentación (Sutherland y Lee 1994).Griffiths (1967) explica que tanto el tamaño medio de grano yla clasificación de los sedimentos están hidráulicamente con-trolados y que en todos los ambientes sedimentarios la mejorclasificación se asocia a rangos de tamaños finos. General-mente la distribución del tamaño de grano de los sedimentos serelaciona al nivel de energía del ambiente. Esta relación uni-versal ha sido confirmada por muchos estudios subsecuentes(Tucker 1990), existiendo la tendencia general a que, cuandolos valores de la clasificación se incrementan, el tamaño mediode grano se incrementa, por lo que los sedimentos de granofino son de moderadamente a bien clasificados.

Los resultados obtenidos sugieren que los sedimentos dela Bahía Cullera presentaron una dominancia de los tamaños

curves. This coincides with that reported by Tucker (1990) forbeach environments, where the sand is well sorted and has anegative skewness, whereas river sands are less well sorted andusually have a positive skewness.

In the case of Cullera Bay, most of the samples corre-sponded to a shallow marine sedimentary environment, whilestations 3 and 5 represented a fluvial sedimentary environ-ment. The influence of the Júcar River runoff during therainy season could explain the presence of a coarse sedimentfraction with positive skewness during the February and April2003 surveys (maximum river discharge), apart from thefact that these stations are located in the vicinity of the rivermouth.

The spatial and temporal variation of the surficial sedi-ments of Cullera Bay showed a concentration of the coarsefraction in the area near the river mouth. The fine fractionoccurred in the intermediate zone, between the river mouth and

Figura 6. Mapas de la de distribución de tamaño medio de grano (Mz) de sedimentos superficiales, en las diferentescampañas de muestreo en la Bahía Cullera.Figure 6. Surface sediment mean grain size (Mz) distribution maps for the different sampling campaigns in Cullera Bay.

736000 738000 740000 742000736000 738000 740000 742000

4337000

4338000

4339000

4340000

4341000

4337000

4338000

4339000

4340000

4341000

4337000

4338000

4339000

4340000

4341000


627

de grano finos, con asimetría negativa, y moderadamente clasi-ficados en la mayoría de las estaciones y durante todas lacampañas de muestreo. Sin embargo, la excepción se observaen las estaciones 3 y 5, donde la distribución de tamaños estádominada por la fracción gruesa, con asimetrías hacia la frac-ción fina (positivas) y curvas platicúrticas a leptocúrticas. Loanterior coincide con lo encontrado por Tucker (1990) paraambientes de playas donde la arena tiene una buena clasifica-ción con asimetrías negativas, mientras que las arenas de losríos están menos clasificadas y usualmente tienen una asime-tría positiva. En el caso de la Bahía Cullera, la mayoría de lasmuestras correspondieron a un ambiente sedimentario marinosomero, mientras que las estaciones 3 y 5 representaron unambiente sedimentario fluvial.

La influencia de las descargas del Río Júcar durante laépoca de lluvias puede explicar la presencia de una fraccióngruesa de sedimentos con asimetrías positivas durante losmuestreos de febrero y abril de 2003 (máxima descarga delrío), además de que estas estaciones se encuentran alineadas ala desembocadura del río.

La variación espaciotemporal de los sedimentos superficia-les de la bahía mostró una concentración de la fracción másgruesa en la zona cercana a la desembocadura del río, mientrasque la fracción más fina se concentró en la zona intermedia(entre la boca del río y el Cabo Cullera) durante los meses sinlluvia, cuando el aporte del río es mínimo y, por lo tanto, la dis-tribución de los sedimentos está sujeta a los patrones del oleajey a las corrientes costeras de la zona. En el área de la BahíaCullera el oleaje incidente viene básicamente de tres direccio-nes, NE, E y SE, con una altura de ola significativa de 0.5 m yun periodo medio de 6 s. El promedio anual de máximas dealtura de ola significante fue de 2.55 m, con período máximomedio de 8 segundos para 2002 y de 2.65 m y 8 segundos para2003 (Puertos del Estado 2006). El patrón de corrientes estácontrolado principalmente por los vientos locales (Mestres2002), predominantemente del NW, NE y ESE, los cuales pue-den originar corrientes costeras con direcciones N, NE y NWcon velocidades de hasta 15 y 11.23 cm s–1 a 7 y 10 m de pro-fundidad (Mösso et al. 2005).

Asociados a estos patrones de circulación costera, los sedi-mentos aportados por el Río Júcar se distribuyeron hacia laparte central y norte de la bahía, donde se observó la concen-tración de sedimentos de tamaño más fino (mayores a 3 phi).Bajo estas circunstancias la contaminación vertida por el RíoJúcar y por el emisor submarino pueden llegar a representar unriesgo de contaminación para los sedimentos superficiales de lazona costera, por substancias contaminantes asociadas atamaños de grano fino (metales pesados, materia orgánica,coliformes, etc.). Además de la actividad agrícola, urbana eindustrial de la región, la actividad turística es muy intensadurante los meses de verano, cuando la población aumenta deun poco más de 21,500 personas a 150,000 (Pineda et al.2003), lo que ocasiona que se exceda la capacidad detratamiento de aguas residuales y que éstas sean vertidas a la

Cape Cullera, during the months with no rainfall, when theriver flow is minimum and, therefore, the sediment distributiondepends on the local coastal currents and wave patterns. In thearea of Cullera Bay, the swell basically comes from the NE, Eand SE, with a significant wave height of 0.5 m and a meanperiod of 6 s. The annual average of maximum significantwave height for 2002 was 2.55 m, with a mean peak periodof 8 s, while for 2003 it was 2.65 m, with a mean peak periodof 8 s (Puertos del Estado 2006). The circulation pattern isprimarily influenced by local winds (Mestres 2002), predomi-nantly from the NW, NE and ESE, which can generatecoastal currents that flow to the N, NE and NW with speeds ofup to 15 and 11.23 cm s–1 at 7 and 10 m depth (Mösso et al.2005).

Owing to these coastal circulation patterns, the sedimentscontributed by the Júcar River were distributed towards thecentral and northern parts of the bay, where the fine-grainedfraction (>3 phi) concentrated. Under these circumstances, thedischarges from the Júcar River and underwater sewage pipecould pose a risk of sediment contamination by toxic sub-stances associated with the fine-grained fraction (heavy metals,organic matter, coliforms, etc.). In addition to the region’sagricultural, urban and industrial activities, tourism is also verysignificant during the summer months, when the populationincreases from a little over 21,500 to 150,000 (Pineda et al.2003). This greater demand for water could be exceeding thecapability of the wastewater treatment plants, and the dischargeof improperly treated effluent, either through the underwatersewage pipe or the Júcar River, could be detrimental to thequality of the coastal waters. Cupul-Magaña et al. (2006)showed that discharges from the river and underwater pipeaffect the coastal zone, resulting in increased concentrations ofcoliforms in the waters of Cullera Bay, especially in summer.An increase in the accumulation of bacteria in fine sediments isa risk factor, since these accumulations can be removed andresuspended by strong wave action and, consequently, dimin-ish the quality of the bathing waters and become a healthhazard. This behaviour has also been observed on the north-western coast of Baja California, Mexico (Orozco-Borbón andSegovia-Zavala 1986).

In conclusion, the surficial sediments of Cullera Bay can beclassified according to their deposition scenario into shallowmarine sedimentary environments and fluvial sedimentaryenvironments associated with the Júcar River discharge.Coarse sediments concentrated in the vicinity of the rivermouth, while the finer sediments concentrated in the centraland northern parts of the bay. This fine sediment distributionwas primarily observed in the dry season, which is when thesurface sediments of these areas could be susceptible tocontamination by toxic substances associated with the fine-grained fraction transported by the river water and sewageoutfall.

The textural parameters of sediment grain size cantherefore be used to discriminate sedimentary environments.


628

bahía tanto por el río como por el emisor submarino sin untratamiento adecuado poniendo en riesgo la calidad de lasaguas costeras. Cupul-Magaña et al. (2006) demostraron quelas descargas del Río Júcar y del emisor submarino tienen unimpacto en la zona costera por el incremento de la concentra-ción de coliformes en las aguas de la Bahía Cullera, sobre todoen los meses de verano. El incremento en la acumulación debacterias en los sedimentos finos significa un factor de riesgo,ya que estas acumulaciones podrían ser removidas y resuspen-didas por la acción de un oleaje fuerte y, en consecuencia,disminuir la calidad de las aguas poniendo en riego la salud desus usuarios. Este comportamiento se ha observado también enla costa noroccidental de Baja California (Orozco-Borbón ySegovia-Zavala 1986).

En conclusión, los sedimentos superficiales de la BahíaCullera pueden ser diferenciados de acuerdo al escenario dedepositación en depósitos de sedimentos marinos someros ydepósitos de sedimentos fluviales asociados a la descarga delRío Júcar. La concentración de sedimentos gruesos se presentóen la región más cercana a la desembocadura del río, mientrasque los sedimentos más finos se concentraron en la zona cen-tral y norte de la bahía. Esta distribución de sedimentos finosse observó predominantemente durante la época de escasez delluvia, por lo que es entonces cuando los sedimentos superfi-ciales de estas zonas podrían ser susceptibles de contaminaciónpor substancias nocivas asociadas a tamaños de grano fino des-cargadas por las aguas a través del Río Júcar y el emisor sub-marino.

De esta manera se mostró que los parámetros texturales deltamaño de grano de los sedimentos pueden usarse para diferen-ciar un ambiente sedimentario en particular, así como tambiénlas características de los sedimentos nos pueden servir comouna herramienta para comprender o predecir una condiciónambiental.

Agradecimientos

Se agradece a la Unión Europea el apoyo a través delproyecto ECOSUD (ICA4-CT-2001-10020) del programaINCO-DC; al proyecto ARTEMISA del Ministerio de Cienciay Tecnología de España (003-07585-C02-01/MAR); al conve-nio de colaboración docente (2004) entre la Universidad Poli-tècnica de Catalunya (España), la Universidad Autónoma deBaja California (México) y la Universidad de Sonora(México); al Programa Mexicano de becas PROMEP.

Referencias

Alí YA, Beltagy AL, Lofty M. 1987. Grain size analysis, arealdistribution of sediments and environment of deposition of tidaland bottom sediments from Ghardaqa region, Red Sea area. Bull.Inst. Oceanogr. Fish., ARE 13: 147–167.

Alsharhan AS, El-Sammak AA. 2004. Grain size analysis andcharacterization of sedimentary environments of the United ArabEmirates coastal area. J. Coast. Res. 20: 464–477.

Moreover, sediment characteristics can serve as a tool tocomprehend or predict an environmental condition.

Acknowledgements

This work was supported by the European Union(ECOSUD project ICA4-CT-2001-10020 of the INCO-DCprogram), by the Spanish Ministry of Science and Technology(ARTEMISA project 003-07585-C02-01/MAR), by the collab-oration agreement (2004) between the Polytechnic Universityof Catalunia (Spain) and the universities of Baja California andSonora (Mexico), and by PROMEP (Mexican program ofgrants).

English translation by Christine Harris.

Axtman EV, Caion D, Luoma SN. 1997. Effect of tributary inflows onthe distribution of trace metals in fine-grained bed sediments ofthe Clark Fork River, Montana. Environ. Sci. Technol. 31: 750–758.

Baptista-Neto JA, Gingele FX, Leipe T, Brehme I. 2006. Spatialdistribution of heavy metals in surficial sediments fromGuanabara Bay: Rio de Janeiro, Brazil. Environ. Geol. No. 6:online first.

Blott SJ, Kenneth P. 2001. GRADISTAT: A grain size distribution andstatistics package for the analysis of unconsolidated sediments.Earth Surf. Process. Landforms 26: 1237–1248.

Combest KB. 1991. Trace metals in sediments. Water Resour. Bull.27: 19–28.

Cupul-Magaña LA, Mösso AC, Sáchez-Arcilla A, Sierra JP, FermánJL, Romero I, Falco S. 2006. Distribución bacteriológica en elagua de mar en la Bahía de Cullera, España. Cienc. Mar. 32: 311–318.

Folk RL, Ward WC. 1957. Brazos River Bar: A study in the sig-nificance of grain size parameters. J. Sedimen. Petrol. 27: 3–26.

Friedman GM. 1962. On sorting, sorting coefficients and lognormalityof the grain size distribution of sandstone. J. Geol. 70: 737–756.

Friedman GM. 1979. Differences in size distribution of populations ofparticles among sands of various origins. Sedimentology 26: 3–32.

Griffiths IC. 1967. Scientific Methods in the Analysis of Sediments.McGraw-Hill, New York.

Guillén J, Jiménez JA. 1994. Processes behind longshore variations ofthe sediment grain-size in the Ebro Delta COSAT. J. Coast. Res. 8:201–209.

Lakhan VC, Cabana K, LaValle PD. 2003. Relationship between grainsize and heavy metals in sediments from beaches along the coastof Guyana. J. Coast. Res. 19: 600–608.

Larson B, Jensen A. 1989. Evaluation of the sensitivity of sedimentmonitoring stations in pollution monitoring. Mar. Pollut. Bull. 20:560–566.

Mestres M. 2002. 3D Simulation of pollutant dispersion in coastalwaters. Ph.D. thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 376 pp.

Mösso C, Cateura J, Sierra JP, Cupul LA, González Marco D,Puigdefábregas J. 2005. Ecosud Field Campaigns. Winds andCurrents Report. Research Report RR-LIM/AHC-04-02.

Orozco-Borbón MV, Segovia-Zavala JA. 1986. Calidad bacteriológicadel mejillón Mytilus californianus en la zona noroccidental deBaja California México. Cienc. Mar. 12: 7–17.


629

Pineda J, Mösso C, Mestres M, Sierra JP, Sánchez-Arcilla A,González del Río J, Rodilla M. (2003). Análisis de la Bahía deCullera. Implicaciones para una mejor gestión de los recursoscosteros. VII Jornadas Españolas de Ingeniería de Costas yPuertos, pp. 210–211.

Pontee NI, Pye K, Blott SJ. 2004. Morphodynamic behaviour andsedimentary variation of mixed sand and gravel beaches, Suffolk,UK. J. Coast. Res. 20: 256–276.

Puertos del Estado. 2006. Ministerio de Fomento Español: http://www.puertos.es/.

Reed AJ, Wells JT. 2000. Sediment distribution patterns offshore of arenourished beach: Atlantic Beach and Fort Macon, NorthCarolina. J. Coast. Res. 16: 88–98.

Rule J. 1986. Assessment of trace element geochemistry of HamptonRoads Harbor and Lower Chesapeake Bay area sediments.Environ. Geol. 8: 209–219.

Sahu BK. 1964. Depositional mechanisms from the size analysis ofclastic sediments. J. Sedimen. Petrol. 40: 73–83.

Sutherland RA, Lee CT. 1994. Discrimination between coastalsubenvironments using textural characteristics. Sedimentology41: 113–1145.

Tucker M. 1990. Techniques in Sedimentology. Blackwell ScientificPublications, pp. 63–86.

Recibido en abril de 2006;aceptado en septiembre de 2006.

caracterización y patrones de distribución de los

Documents