Primer estudio ambiental de descargas asociadas a perforaciones de gas costa afuera- Plataforma Deltana, Venezuela Elia García*1,2, Aldo Cróquer2, Carolina Bastidas1,2, David Bone1,2, Ruth Ramos2 1. Departamento de Biología de Organismos, Universidad Simón Bolívar. Apdo. 89000 Caracas 1080-A Venezuela 2. Centro de Estudios Toxicológicos en Sistemas Marinos asociado a las actividades de la industria del petróleo y gas. Universidad Simón Bolívar, Apdo. 89000 Caracas 1080-A Venezuela Running title: estudio de descargas asociadas a perforaciones costa afuera *Autor de correspondencia: [email protected]. Telephone: 58-212 9063414. Fax: 58-212 9063415

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Primer estudio ambiental de descargas asociadas a perforaciones de gas costa afuera- Plataforma Deltana, Venezuela RESUMEN La macrofauna bentónica de dos pozos de gas costa afuera fue evaluada por primera vez en Venezuela, y correlacionada con cambios en la química del sedimento después de las perforaciones exploratorias. Para ello se realizó un análisis de gradiente, a cuatro intervalos de distancia desde el sitio de perforación hasta 1000 m del mismo. En el pozo Ballena, las muestras se colectaron a 190 m de profundidad, a los 15 días (T1), y a los 13 (T2), 19 (T3) y 30 meses (T4) después de la perforación. En el pozo Cocuina, el muestreo se realizó justo antes (T0), 15 días (T1) y 12 meses (T2) después de la perforación, y a 350 m de profundidad. Los patrones espaciales y temporales de las variables ambientales y bióticas se evaluaron a través de análisis de componentes principales y de escalado multidimensional. Se obtuvo un patrón temporal claro dado que las diferencias entre muestras disminuyeron con el tiempo después de la perforación. Los resultados sugieren que los ripios de perforación cambiaron inicialmente la química de los sedimentos, pero estos cambios tendieron a desaparecer aproximadamente dos años después de descargados, y fueron homogéneos 1 km alrededor del sitio de perforación. Para el mejor entendimiento de los mecanismos de dispersión y transporte de los fluidos de perforación y ripios sería necesario una mayor escala espacial y monitoreos más frecuentes. Este estudio provee data de línea base y constituye una primera descripción de las escalas temporales y espaciales relevantes en Venezuela para evaluar los efectos potenciales de desechos químicos asociados a la industria de exploración de gas costa afuera. Palabras claves: fluidos de perforación, ripios, exploración de gas, química del sedimento, comunidades de fondos blandos 1

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INTRODUCCION

La Cuenca del Orinoco en Venezuela es una de las más grandes reservas de crudo y gas natural (http://statoilhydro.com/en/ouroperations). La exploración de gas costa afuera en la plataforma venezolana representa una creciente industria muy rentable dado que las reservas probadas para 2008 alcanzaron 150 mil millones de pies cúbicos (http://www.avhi.org). Esto ha atraído muchas transnacionales petroleras las cuales, junto a la compañía estatal Petróleos de Venezuela (PDVSA), han comenzado recientemente la exploración de gas en la plataforma venezolana.

La rápida expansión de la industria del gas en Venezuela podría potencialmente producir una miríada de efectos negativos sobre las comunidades marinas (e.g. Gray et al. 1999), especialmente en ecosistemas profundos (Breuer et al. 2004). Durante el proceso de perforación, fluidos sintéticos o de base agua son usados para facilitar la perforación y cortar el suelo oceánico con taladros mecánicos, y su descarga comúnmente incrementa los niveles de contaminación en sedimentos cercanos a las plataformas y/o cambia la granulometría de ese sedimento o las tasas de sedimentación (Olsgard y Gray 1995). Una vez utilizados, los fluidos se mezclan con el material perforado formando el ripio, el cual es liberado a la columna de agua, y dispersado por varios kilómetros conjuntamente con sus compuestos químicos (e.g., hidrocarburos, Cadmio [Cd], Bario [Ba], Barita [BaSO4] y Mercurio [Hg]). Los químicos y metales presentes en los ripios pueden producir efectos letales y subletales en los organismos de fondos blandos y consecuentemente en las comunidades bentónicas (Raimondi et al. 1997, Grant y Briggs 2002, Holdway 2002, Neff 2005, Terlizzi et al. 2008).

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Las comunidades bentónicas pueden ser usadas para monitorizar los efectos de la perforación de gas y petróleo dado que muchos de sus organismos son sésiles o tienen movilidad limitada y responden rápidamente a los disturbios mecánicos (i.e., perforación y enterramiento por sedimento) y químicos (Gray et al. 1990, Olsgard y Gray 1995, Currie y Isaacs 2005). Por tanto, las comparaciones a través del tiempo de la composición biológica y química de las comunidades de fondos blandos, así como en un gradiente espacial desde el sitio de perforación (e.g. Gray et al. 1990, 1999), son necesarias para desarrollar programas de monitorización de la explotación costa afuera de petróleo y gas en Venezuela. Dado que la mayoría de las evaluaciones de impacto de las perforaciones de petróleo y gas han sido en el Mar del Norte (e.g. Olsgard y Gray 1995), Mediterráneo (e.g. Terlizzi et al. 2008) y Golfo de México (e.g. WilsonOrmond et al. 2000), este estudio permitiría iniciar la base de datos para la fachada Atlántica de Sur América.

Mientras que el análisis de gradiente es útil para inferir impactos potenciales de las actividades de perforación en diferentes océanos con intensiva explotación costa afuera de gas e hidrocarburos (Ellis y Schneider 1996), un diseño más apropiado para separar los efectos de perforaciones de la variabilidad natural de las comunidades bentónicas en espacio y tiempo es el enfoque de antes-después-control-impactado (BACI por sus siglas en inglés: Currie y Isaacs 2005, Underwood 1993). Sin embargo, en este estudio se usó un análisis de gradiente en lugar de un BACI por la ausencia de línea base para sitios no impactados cercanos a los sitios de perforación.

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Debido a la ausencia de línea base para la evaluación de impactos potenciales de la exploración y explotación de gas en un país con una rápida expansión de dichas actividades, en este trabajo se planteó: (1) evaluar los cambios en la química y en la comunidad bentónica de sedimentos profundos en dos pozos costa afuera en la Plataforma Deltana, donde las exploraciones de perforación de gas de Venezuela se están llevando a cabo y (2) determinar si los cambios en las comunidades bentónicas se asocian con cambios en la química del sedimento.

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MATERIALES Y METODOS

2.1.

Área de estudio

La Plataforma Deltana está localizada en la costa este de Venezuela y se extiende unos 17185 km2 de los cuales 5618 km2 son ambientes costeros, 5121 km2 neríticos y 6446 km2 son oceánicos (Martín et al. 2007, Fig. 1a), estos últimos donde la exploración costa afuera está ocurriendo. La zona oceánica profunda de la Plataforma Deltana (100-400 m) está dividida en cinco bloques, cada uno con reservas probadas de gas en el orden de 4 mil millones de pies cúbicos. Ballena y Cocuina son, junto con Orca, los pozos más importantes del bloque 4. Este es el único de los cinco bloques otorgados por el gobierno venezolano a compañías trasnacionales petroleras para la exploración y explotación de gas costa afuera (Fig. 1b). Este estudio fue realizado

en

Ballena

y

Cocuina,

asignados

a

StatOil

en

2003

(http://statoilhydro.com/en/ouroperations/). Cocuina fue el primer pozo explorado por StatOil y está 240 km costa afuera del Delta del Orinoco. Ballena está localizada al sureste de Cocuina y a 260 km desde el Delta del Orinoco (Fig. 1b). Ballena está a 350 m de profundidad y Cocuina a 190 m. 4

2.2.

Diseño de muestreo

Para evaluar los cambios temporales y espaciales en granulometría y química de los sedimentos, y la abundancia de la macrofauna bentónica en ambos pozos, se usó un análisis de gradiente. Las muestras de sedimentos se colectaron con un nucleador de caja de 0.20 m2 a cuatro intervalos de distancia desde el sitio de perforación: (1) cerca, N: 0-150 m, (2) intermedio, I: 150-250 m, (3) intermedio-lejos, IF: 250-650 m; y (4) lejos, F: 650-1000 m; siguiendo un patrón radial. En Ballena, las muestras se colectaron a los 15 días (T1), 13 meses (T2), 19 meses (T3) y 30 meses (T4) después de la perforación. En Cocuina, las muestras se colectaron con el mismo patrón espacial, pero antes (T0), 15 días (T1) y 12 meses (T2) después de la perforación. La química del sedimento, granulometría y carbono orgánico total fueron incluidos en el análisis dado su importancia para la disponibilidad de metales e hidrocarburos (Schropp et al. 1990) y para la estructura de la comunidad bentónica. Debido a la ausencia de un sitio de referencia alejado del área potencial de disturbios por > 30 km (ver Gray et al. 1990), las variables del sedimento y de las comunidades biológicas en Ballena y Cocuina fueron comparadas con estudios previos de línea base en la Plataforma Deltana (Bone et al. 2007, Martín et al. 2007).

Las variables ambientales fueron estimadas de acuerdo a la convención Oslo-Paris (OSPAR 2004) y a la US-Environmental Protection Agency (USEPA 2003). Se colectaron tres réplicas para los análisis de metales pesados, hidrcarburos aromáticos policíclicos (PAH), hidrocarburos totales recuperables (TRPH), aceites y grasas totales (TGO), granulometría y carbono orgánico total (TOC), y seis réplicas para las estimaciones de hidrocarburos alifáticos 5

(ALIPH). La granulometría fue determinada por gravimetría estándar (Folk y Ward 1957) y TOC por oxidación en presencia de ácido crómico (Jackson 1970). Para el análisis del macrobentos se colectaron tres réplicas, las cuales fueron preservadas en formalina al 10% y luego fueron lavadas a través de una malla de 0.5 mm para retener la macrofauna. Todos los organismos fueron separados, y en su mayoría fueron identificados a nivel de especies, pero luego fueron agrupadas en grandes grupos taxonómicos debido a los bajos valores de densidad.

Si los ripios se dispersan homogéneamente en el suelo marino a una escala de 1 km, se esperaría una composición química similar entre las muestras del sedimento sin importar su posición relativa a los sitios de perforación. Si los ripios tienen algún impacto sobre la abundancia de los taxa, las muestras tomadas en el mismo tiempo se agruparán sin importar su ubicación en sentido este-oeste o norte-sur, en la medida que las corrientes a esa profundad no influyan significativamente sobre su dispersión. Si los ripios persisten, no se espera observar un cambio de la química del sedimento a través del tiempo. Finalmente, una correlación entre los cambios de abundancia de los organismos y los cambios en la química del sedimento podrían interpretarse como un impacto potencial de los ripios sobre el macrobentos.

2.3.

Análisis estadísticos

Los análisis estadísticos se enfocaron en detectar: (1) patrones espaciales y temporales en la granulometría y química del sedimento, y en la abundancia de la macrofauna; y (2) correlaciones entre la abundancia de los organismos y cambios en las características del sedimento (Clarke y Warwick 2001). Para lo primero se usaron análisis de componentes principales (PCA) con las 6

variables normalizadas. Se utilizaron gráficos “draftsman” para eliminar variables altamente correlacionadas (ρ > 0.9) que fuesen redundantes en el análisis y para decidir las transformaciones más apropiadas si necesarias. Se hizo un PCA para cada sitio considerando todos los tiempos e intervalos de distancia, y luego se hizo para cada tiempo si se observó algún patrón temporal. Los centroides (i.e., distancia Euclidea promedio entre réplicas) se usaron en el PCA para representar los intervalos de distancia de cada muestreo. Se usó un análisis de similaridades (SIMPER) basado en distancias Euclideas para estimar las distancias entre muestras como una medida de disimilaridad y para estimar la contribución de cada variable ambiental a esta disimilaridad.

Para detectar patrones temporales y espaciales de la abundancia de organismos en Ballena y Cocuina se usó un escalad multidimensional no métrico (NMDS) basado en disimilaridades de Bray Curtis y con data transformada log (x +1). Un SIMPER basado en el indice de Bray-Curtis fue usado para evaluar cuáles taxa explicaban mejor las diferencias entre muestras particulares. La correlación entre la abundancia de organismos y la química del sedimento fue puesta a prueba con BEST (BioEnv), una rutina que encuentra la mejor combinación de variables que explica los patrones de abundancia del macrobentos (Clarke y Warwick 2001). Este análisis se realizó considerando todos los tiempos e intervalos de distancia, e individualmente para cada tiempo cuando un patrón temporal claro fue observado. Todos los análisis se hicieron con PRIMER 6.

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RESULTADOS

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3.1.

Cambios en la textura y química del sedimento

Los sedimentos en Ballena estuvieron dominados por la fracción fina o limo (90-95%) y presentaron características químicas similares independientemente de su distancia al sitio de perforación (Fig 2). Se observó un patrón temporal dado que las muestras de cada periodo se agruparon (Fig. 2), siendo las mayores diferencias en la composición química del sedimento entre T3 y T4 (Tabla 1). TRPH, TGO, PAHs y ALIPH fueron las variables que mejor explicaron los cambios temporales en la química del sedimento en Ballena (Fig. 3 a-d) y se correlacionaron poco entre sí (Fig. 2). Los TRPH y varios metales (Al, Hg, Zn, y Cd) se correlacionaron positivamente con las fracciones finas y con el contenido de carbono orgánico total de sedimentos (Fig. 2). Una alta concentración de ALIPH en T3 explicó en gran medida las diferencias entre T3 y T4 (Fig 3a, b) así como una baja concentración de TGO en T3 en comparación a T4 (Fig. 3a, d). T1 y T2 difirieron principalmente en concentraciones de PAH, siendo mayores en T2 (Fig 3c).

En Cocuina las muestras también se agruparon claramente de acuerdo a su tiempo de muestreo (Fig. 4), con las mayores diferencias entre T0 y T1 (Tabla 2). TRPH, TGO, Al y ALIPH fueron las variables que mejor explicaron los cambios temporales en la química del sedimento en Cocuina (Tabla 2, Fig. 5 a-d). Los sedimentos en T0 tuvieron los menores niveles de ALIPH (Fig. 5d) incrementando en T1 junto con el Al (Fig. 5c). TGO y TRPH disminuyeron entre T0 y T1, pero ambas variables tuvieron concentraciones aún apreciables en T2 (Fig. 5a-b). TGO y TRPH estuvieron positivamente correlacionados entre sí, pero negativamente asociados a

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ALIPH y Al (Fig 4). Además, el contenido de metales como el Zn, Cr y Al estuvieron positivamente relacionados a los limos y TOC en los sedimentos (Fig. 4).

3.2.

Cambios en la macrofauna bentónica

En Ballena y Cocuina, la comunidad bentónica estuvo principalmente compuesta por poliquetos, bivalvos,

gastrópodos,

peracaridos,

nemertinos,

cirripedios,

anémonas,

foraminíferos,

equinodermos, sipuncúlidos, oligoquetos y nemátodos. Los poliquetos fueron dominantes (5560% de los organismos) para todas las distancias a los sitios de perforación y tiempos de muestreo. Los bivalvos (24-26%) y sipunculidos (8-10%) siguieron en abundancia. La abundancia de los organismos no presentó un gradiente espacial en Ballena ni en Cocuina. Sin embargo, se observaron patrones temporales claros para ambos pozos. En Ballena, hubo una disminución dramática de la abundancia en T2 (ejemplificado por el taxon más abundante en Fig. 6), seguido de un lento recobro en T3 y T4. Las disimilaridades de Bray-Curtis fueron máximas (100%) entre T2 y T3 y entre T2 y T4, mientras que las más bajas (49.1%) ocurrieron entre T3 y T4 (Tabla 3). Estas disimilaridades entre tiempos estuvieron principalmente explicadas por cambios en la abundancia de poliquetos y bivalvos (62-89% y 4-20%, respectivamente; Tabla 3).

En Cocuina, los patrones temporales de la abundancia de fauna también fueron claros, con las más altas disimilaridades entre T0 y T1 (Tabla 4). Aquí, las abundancias de cada taxon rara vez superaron los tres individuos por muestra, sin importar la distancia al sitio de

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perforación o el tiempo de muestreo. Sin embargo, los poliquetos dominaron la comunidad y fueron los que mejor explicaron las diferencias entre tiempos (56-61%, Tabla 4).

3.3.

Asociaciones entre las variables ambientales y biológicas

En Ballena se encontró una correlación significativa entre los patrones de abundancia de los organismos y los cambios en la química del sedimento solo cuando todos los tiempos se consideraron dentro del análisis (Rho = 0.61, p = 0.001, Tabla 5). La variable que mejor explicó la abundancia de los organismos fue PAH, y esto no mejoró con ninguna otra combinación de variables (Tabla 5). La correlación entre variables ambientales y abundancia de organismos se ilustra con el aumento de PAHs en T2 (Fig. 3c) y la concomitante reducción de poliquetos (Fig. 6). El recobro de la abundancia de este grupo coincidió con una disminución de los niveles de PAHs en T3 y T4 (Fig 6). En Cocuina, la data biótica y ambiental no estuvo correlacionada (Rho = 0.26, p = 0.5) dado que la química del sedimento varió entre tiempos (Fig. 4), mientras que la abundancia de organismos fue consistentemente baja durante todo el estudio.

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DISCUSION

Este estudio evalúa por primera vez la química de sedimentos profundos y la abundancia de la macrofauna bentónica en dos pozos de gas durante perforación exploratoria en el Atlántico venezolano. En general, la química de los sedimentos fue similar hasta 1 km desde el sitio de perforación lo que sugiere una dispersión homogénea de los ripios en esta escala espacial. Los mayores cambios en los sedimentos fueron temporales y podrían estar asociados a las actividades 10

de perforación. Los resultados sugieren que los ripios podrían ser lavados o transportados constantemente dado que la concentración de sus trazas químicas en el sedimento disminuyó con el tiempo. En Cocuina los cambios temporales pudieran ser más fácilmente asociados a las descargas de los ripios dado que las muestras fueron tomadas antes y después de la perforación, mientras que en Ballena las muestras solo se colectaron después. Más aún, en Ballena se derramaron fluidos con base sintética cuatro meses antes de la perforación, lo cual confunde las posibles fuentes de contaminantes que afectaron la química del sedimento a través del tiempo en este pozo. Una combinación de factores podría estar afectando la dispersión y cambios temporales de los desechos de perforación en Ballena y Cocuina. Procesos oceanográficos, topología del océano, características del sedimento, disturbios bióticos y el tipo de fluido de perforación son todas variables reconocidas en afectar la dispersión de los contaminantes (e.g. Lindstrom y Braddock 2002, Neff 2005) y por tanto requieren de discusión.

Las olas inducidas por el viento y las corrientes superficiales son importantes para la erosión y dispersión de los ripios ya que pueden afectar la oceanografía de aguas profundas (e.g. Breuer et al. 2004). Ballena y Cocuina son pozos profundos (190-350 m) y los procesos oceanográficos dominantes a esas profundidades permanecen poco conocidos para esas localidades. Sin embargo, estimaciones in situ de la velocidad de las corrientes superficiales muestran que las masas de agua se mueven relativamente rápido (1.8-2 km/h). Considerando que los ripios en ambos pozos fueron descargados en agua poco profunda y que los sedimentos y químicos asociados pueden permanecer en el agua por períodos prolongados de tiempo; las corrientes superficiales pudieron transportarlos varios kilómetros antes de depositarse, lo cual explicaría la ausencia de patrones espaciales a la escala de este estudio en Ballena y en Cocuina. 11

La composición del tamaño de grano de los sedimentos y la cantidad de TOC también son factores importantes de dispersión de los ripios (Horowitz y Elrick 1987). Los metales pesados y los aceites residuales se unen a la fracción fina de los sedimentos (i.e. limos y arcillas) y son atrapados en la matriz sedimentaria (Venturini y Tommasi 2004). Compuestos hidrofóbicos como los PAHs se unen a la materia orgánica particulada y luego floculan en la matriz del sedimento. El sedimento en Ballena y Cocuina estuvo dominado en un 90 a 95% por limos con niveles moderados de TOC, lo cual podría explicar la presencia y probable acumulación de metales y compuestos hidrofóbicos derivados de las actividades de perforación. Sin embargo, una fracción limosa contaminada en los sedimentos superficiales puede ser reemplazada por materia en suspensión menos contaminada (Laane et al. 1999). Aquí se estudia la química de los sedimentos hasta por dos años después de la perforación exploratoria, un período suficientemente largo como para hacer posible el remplazo y dispersión de contaminantes más allá de los sitios de perforación. Esto es particularmente plausible en la plataforma continental del Delta del Orinoco donde las tasas de sedimentación se estiman en unos 86.3x106 toneladas métricas al año (Bonilla et al. 1993).

En Ballena y Cocuina la macrofauna fue muy similar en términos de composición, con poliquetos, bivalvos y sipuncúlidos siendo los taxa dominantes, al igual que para otros estudios en el Mar del Norte o en el Mediterráneo (Sanders y Hessler 1969, Terlizzi et al. 2008). De forma similar, en Plataforma Deltana >50% de la comunidad bentónica estuvo constituida por macrofauna, con poliquetos como el grupo más conspicuo (14-60% de la abundancia), seguido por decápodos y bivalvos entre otros taxa (Bone et al. 2007, Martín et al. 2007). Todos estos 12

organismos tienen la habilidad de cambiar la composición del sedimento a través de distintos mecanismos (e.g. Aller 1994, Lindstrom y Braddock 2002, Cuny et al. 2007) y por tanto podrían tener un rol importante, aunque aun desconocido, en la dispersión de químicos en Ballena y Cocuina.

El tipo de fluido usado en la perforación es quizás el factor antropogénico más importante que afecte la dispersión espacial y temporal de los ripios. Tanto los químicos con base sintética (SBM) como los de base agua (WBM) se dispersan, diluyen, disuelven, floculan y se mantienen en la columna de agua (Neff 2005). Sin embargo, los SBMs tienen una capacidad de dispersión muy limitada mientras que los WBMs normalmente presentan gran capacidad de dispersión. Por tanto, el uso de WBMs para las perforaciones en Ballena y Cocuina podría explicar la amplia dispersión de los químicos sobre la escala espacial evaluada. La composición de los ripios es altamente variable pero muchos metales (bario, plata, arsénico, cadmio, cromo, cobre, mercurio, níquel, plomo, vanadio, y zinc) y químicos (barita, PAHs y compuestos alifáticos) están siempre presentes. Aunque algunos de estos metales fueron detectados en Ballena y Cocuina (e.g. bario, aluminio y cromo), otros permanecieron por debajo del límite de detección (e.g. mercurio, zinc y vanadio). Estudios en el Mar del Norte muestran que algunos de esos metales como bario, zinc y plomo están negativamente correlacionados con la distancia al sitio de perforación (Hartley 1996). Sin embargo, muchos de estos metales (e.g. bario, aluminio) ocurren naturalmente en el fondo oceánico, por lo que los factores de enriquecimiento proveen un indicador más efectivo de los compuestos residuales de origen antropogénico (Breuer et al. 2004). La Plataforma Deltana es un área sedimentaria particularmente sujeta a gran escorrentía terrestre que eventualmente contribuye a la deposición de metales pesados como el bario, hierro y aluminio (Alfonso et al. 13

2006), al menos en la plataforma continental. Sin embargo, en los pozos costa afuera Ballena y Cocuina, los factores de enriquecimiento por metal fueron consistentemente bajos (data no mostrada), dentro de límites aceptables y aún por debajo de lo reportado para otras áreas con perforaciones extensivas de hidrocarburos y gas, como el Golfo de Mexico (Neff 2005). Este resultado no es inesperado dado que Ballena y Cocuina son los primeros pozos exploratorios de esta zona geográfica.

Usando como referencia los niveles reportados para sedimentos someros de la Plataforma Deltana (Martín et al. 2007); el bario fue el único metal tres veces más abundante en Ballena y Cocuina (34-37 ppm vs. 69-99 ppm en este estudio), pero aún similar a lo reportado en otros estudios (1-2000 ppm; ver revisión en Neff 2005). Otros metales traza asociados a ripios (e.g. cromo, mercurio, plomo y zinc) mostraron bajas concentraciones en Ballena y Cocuina comparados a los niveles esperados en áreas con extensiva perforación por hidrocarburos o gas. La concentración de TRPH fue tres órdenes de magnitud mayor en Ballena (4464 ppm) y Cocuina (2995 ppm) comparadas con los niveles promedio en Plataforma Deltana (4-9 ppm). De forma similar, las concentraciones totales de PAH fueron un orden de magnitud mayor en Ballena (0.04 ppm) y Cocuina (0.02 ppm) comparado con el nivel promedio reportado en Plataforma Deltana, el cual rara vez excedió los límites de detección (i.e., 0.001 ppm, Martín et al. 2007). El aumento de estos parámetros puede estar asociado a este tipo de actividades exploratorias debido a la gran cantidad de aditivos utilizados en el momento de la perforación, los cuales contienen grasas, aceites, diesel y otros compuestos derivados de petróleo que son vertidos con los ripios (Neff, 2005).

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En Ballena, la reducción en la abundancia de los organismos coincidió con el aumento de PAHs en T2, lo cual es sustentado porque la variable PAH es la que mejor explica la correlación entre la química de los sedimentos y la abundancia de la macrofauna. Posteriormente la abundancia de la macrofauna mostró un ligero recobro en T3 y T4 a medida que el nivel de PAH se redujo, sugiriendo así el posible efecto de la concentración de los policíclicos aromáticos en el sedimento y la recuperación de la comunidad bentónica. El recobro en abundancia fue desigual entre taxa dado que los poliquetos parecieron responder mejor a este tipo de disturbio químico. Estos organismos son reconocidos por su eficiente respuesta ante contaminación activando enzimas detoxificantes (Snyder 2002) y por ser oportunistas que colonizan y dominan más rápidamente que otros organismos, permitiéndoles monopolizar el sustrato bajo condiciones poco favorables (Grassle y Grassle 1974). Sin embargo, la variabilidad natural de las comunidades podría ser un factor a considerar como posible explicación en este estudio. Por ejemplo, en Cocuina la macrofauna es extremadamente baja en densidad lo cual hace prácticamente imposible evaluar cambios en la comunidad a través del tiempo, ni relacionarlos con cambios en la química del sedimento. La variación natural de la abundancia en comunidades de fondos blandos de océanos profundos ocurre por la distribución en parches de los recursos y por otros procesos que se dan a escalas espaciales pequeñas como la exclusión competitiva o la depredación (e.g. Levin et al. 2001).

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CONCLUSION La composición química y la abundancia de la macrofauna en sedimentos profundos de

dos pozos de la Plataforma Deltana cambiaron a través del tiempo, hasta 30 meses después de la perforación. Las muestras más disímiles fueron aquellas recolectadas justo después de las 15

descargas de ripios comparadas con las colectadas en otros tiempos. Los desechos fueron dispersados homogéneamente hasta 1km desde el sitio de perforación en ambos pozos. Por tanto, nuestros resultados indican que la escala espacial debe incrementarse a más de 1 km y deben incluirse sitios de referencia para evaluar más eficientemente la dispersión de ripios. Este estudio provee data de línea base y constituye la primera descripción de las escalas espaciales y temporales relevantes para evaluar la dispersión potencial de los desechos químicos de la exploración de gas. Aunque se requiere una evaluación más específica de los impactos de los ripios, la información aquí reportada será usada para mejorar programas de monitorización de la exploración y explotación de gas costa afuera en Venezuela. Siendo la zona del mundo con mayor potencial para este tipo de explotación, es una gran ventaja contar con esta información desde sus inicios.

AGRADECIMIENTOS Quisiéramos agradecer a StatOil Hydro Enterprise por proveer los fondos para este proyecto y a INTECMAR-USB por permitir el uso de la data (Grant 026-1942, StatOil Hydro-INTECMARUSB). Agradecemos a Elba Contreras (StatOil) por el seguimiento de este proyecto; y a Oriana Farina (INTECMAR) por conducir o supervisar el análisis químico de sedimentos, y por producir los reportes técnicos correspondientes. También agradecemos a la tripulación de los buques oceanográficos Hno. Ginés y Guaquerí II por su asistencia logística en el campo. Katie Flynn, Stacy Williams y Frances Osborn hicieron comentarios y ediciones muy valiosas que mejoraron el manuscrito y su versión en inglés.

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20

Tabla 1. Variables ambientales que mejor explicaron las diferencias entre tiempos de muestreo en Ballena en base al análisis de similaridades (SIMPER) de muestras de sedimento con distancias Euclideas.

Total contribution to differences in Euclidean distance (%) Sampling times T1-T2 T1-T3 T1-T4 T2-T3 T2-T4 T3-T4

Mean Euclidean distance 10188.13 17941.76 19996.99 19336.31 17197.27 25381.55

PAH's 78.26 17.5 20.05 32.74 22.2

Total grease and oils 11.26 17.86 71.7 12.06 69.88 62.12

21

TRPH 10.42

Aliphatics 61.61 53.64 36.11

Accumulated (%) 99.94 96.97 91.75 98.44 92.08 98.23

Tabla 2. Variables ambientales que mejor explicaron las diferencias entre tiempos de muestreo en Cocuina en base al análisis de similaridades (SIMPER) de muestras de sedimento con distancias Euclideas.

Total contribution to Euclidean distance (%) Sampling times T0-T1 T0-T2 T1-T2

Mean Euclidean distance 22379.78 14851.70 15241.02

Total grease and oils 19.06 32.71 11.18

TRPH 10.1 7.5 68.37

22

Aliphatics 63.25 49.73 13.72

Aluminum 5.3 4.5 3.8

Accumulated (%) 97.71 94.44 97.07

Tabla 3. Grupos taxonómicos que mejor explicaron diferencias entre tiempos de muestreo en Ballena, de acuerdo al análisis de similaridades (SIMPER) de las muestras de sedimento usando el índice de disimilaridad de Bray- Curtis.

Sampling times T1-T2 T1-T3 T1-T4 T2-T3 T2-T4 T3-T4

Contribution to dissimilarity (%) B-C (%) 99.94 81.55 73.91 100 100 49.1

Polychaetes Bivalves 62.60 19.28 62.15 20.17 65.66 19.95 71.77 12.10 88.96 4.10 67.75 17.54

Sipunculidae 8.69 7.69 8.95

Nemertinids Nematodes

5.97 4.93

23

5.97

Accumulated (%) 90.57 90.01 94.56 95.81 93.06 90.22

Tabla 4. Grupos taxonómicos que mejor explicaron diferencias entre tiempos de muestreo en Cocuina, de acuerdo al análisis de similaridades (SIMPER) de las muestras de sedimento usando el índice de disimilaridad de Bray- Curtis.

Sampling times T0-T1 T0-T2 T1-T2

Contribution to dissimilarity (%) B-C (%) 93.89 75.32 92.44

Polychaetes Echinoderms Gastropods 60.03 10.44 9.31 60.90 56.15

24

Sipunculidae 11.94

Nemertinids Nematodes 9.59 14.73

9.59 9.16

Accumulated (%) 79.78 92.02 80.04

Tabla 5. Correlaciones entre matrices ambientales y bióticas (BIOENV) en Ballena (p < 0.01).

Number of variables 1 2 3 3 2 4 3 4 4

r-Spearman correlation

Best combination

0.61 0.60 0.58 0.57 0.56 0.55 0.55 0.54 0.54

PAHs TOC, PAHs TOC, Cr, PAHs TOC, PAHs, Aliphatics Mud, PAHs Mud, TOC, PAHs, Cr Mud, TOC, PAHs TOC, Cr, PAHs, Aliphatics Mud, TOC, Cr, PAHs

25

LISTA DE FIGURAS Fig. 1 Localización geográfica de los pozos Ballena y Cocuina en la Plataforma Deltana, en la costa este de Venezuela. Fig. 2 Análisis de Componentes Principales (PCA) donde se muestra la ordenación de las muestras de acuerdo a la distancia del sitio de perforación (símbolos) y a los tiempos de muestreo (números) en Ballena. N = cerca: 0-150 m, I = intermedio: 150-250 m, IF = intermedio-lejos: 250-650 m y F = lejos: 650-1000 m. 1 = 15 días, 2 = 13 meses, 3 = 19 meses y 4 = 30 meses después de perforación. Fig. 3 Variables ambientales que más contribuyeron a las disimilaridades entre tiempos de muestreo en Ballena: (a) Hidrocarburos residuales totales: TRPH, (b) Aceites totales y grasas: TGO, (c) Hidrocarburos policíclicos aromáticos: PAH y (d) Hidrocarburos alifáticos: ALIPH. Leyenda como en la Figura 2. Fig. 4 Análisis de Componentes Principales (PCA) donde se muestra la ordenación de las muestras de acuerdo a la distancia del sitio de perforación (símbolos como en Fig 2) y a los tiempos de muestreo (números) en Cocuina. 0 = antes de la perforación, 1 = 15 días después, y 2 = 12 meses después de la perforación. Fig. 5 Variables ambientales que más contribuyeron a las disimilaridades entre tiempos de muestreo en Cocuina: (a) Hidrocarburos residuales totales: TRPH, (b) Aceites totales y grasas: TGO, (c) Aluminio y (d) Hidrocarburos alifáticos: ALIPH. Leyenda como en la Figura 4.

Fig. 6 Abundancia promedio de poliquetos (número de organismos por muestra) sobrepuesta al PCA de la Figura 2 para cada período de muestreo en Ballena.

26

Fig. 1

27

Fig 2

10

Distance N I IF F

PC2 (20.1%)

1

5

0 4

Zn Hg Al Cd Muds ALIPH TRPH 1 TOC 3 Pb TGO Cr 33 33333 Ba Cu PAH's 3 1111 1 Cr 44 4 1 11 4 2 22 2 22 1 4 2 2 2 2

-5 -10

-5

0 PC1 (25.3%)

28

5

Fig. 3

A

TRPH (ppm)

10

10

B

TGO (ppm)

2E3

1

6E3

1 8E3

5

2E4

0

44

4 4

4

PC2

PC 2

1 3

2,4E4

5

1.4E4

3 I 333333 3 11111 1 4 1 1 2 2 22 1 22 2 2 2

0

44

4 4

4

33 33333 3 11111 4 1 1 1 2 2 22 22 1 2 2 2

-10

10

-5

0

PC1

-5 -10

5

C

PAH (ppm) 2E-2

1

10

-5

0

PC1

5

D

ALIPH (ppb) 3E3

1

8E-2

5

1.2E4

0,14

1

0

44

4 4

4

33 33333 3 11111 4 1 11 2 2 22 22 1 2 2 2

0,2

PC2

PC2

5 3

-10

-5

PC1

0

2.1E4

1 3

0

44

4 4

4

2

-5

6E4

2

2

-5

4.2E4

1 3

3 333333 3 11111 4 11 2 2 22 1 22 1 2 2 2

3E4

2

-5 -10

5

29

-5

PC1

0

5

Fig.4

6

Distance

4

2

2

N I IF F

2 2

PC2 (26.5%)

2 2 2

2

0

1 1

-2

1

11

Cd 22 Ba 2 Pb 11 ALIPH 1 0 Al Cu 1 Cr TGO 0 2Zn 0 TOC Muds 0 TRPH 0 0 0 0 0 0

-4 -4

-2

0 2 PC1 (29.4%)

30

4

Fig. 5

A

6

TRPH (ppm)

6

2E3

B

TGO (ppm) 3E3

2

4

2 2

8E3

2

2

4

2

2 2

2

2

2

2

P2 C

1,4E4

1

11

1

2E4

0

2

1

1 1

0

222

0

0 1

1 0

-2

1

1

11

2

0 0 0 0

3E4

2

PC 2

222

1

2,1E4

2

2

0

0 1

0 1

1 1

0

0 0

-2

0

0 0 0

0

-4 -4

6

-2

0 PC1

2

-4

4

Al (ppm)

6

6E3

2

-4

-2

0 PC1

2

D

ALIPH (ppb)

2

4

2

2

2

1 1

1

2

1

22 2

0

0

0

-2

1

0 0 1

1

1 1

0 1

11 0 1

0 1

11

0

-2

00

2E4

2

P C2

11

1 1

1,4E4

2

2

1

0 0 0 0

0

-4

-2

0 PC1

2

0 0

0

0

-4

8E3

2

2

6E4

22 2

P C2

0

4

2E3

4,2E4

2

2

2

2,4E4

2 2

0

0

C

4

1,2E4

2

-4

4

31

-4

-2

0 PC1

2

4

Fig. 6

10

Polych 2 1 8 Zn Hg Al Cd Muds ALIPH TRPH TOC TGO Pb 3 Cr Ba Cu PAH 3 333333 Cr

PC2

5

0

44

4 4

4

4

14 1

20

3

1111 1 1 1 2 2 22 1 22 1

2

2

2

2 -5 -10

-5

0 PC1

32

5