Alerta en Cundinamarca: cuatro de cada diez plantas de tratamiento de aguas residuales no cubren la demanda actual

Nación
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Según datos oficiales, solo 34 plantas cumplen la capacidad requerida frente al volumen de aguas residuales.

La Contraloría de Cundinamarca encendió las alarmas al advertir que cuatro de cada diez plantas de tratamiento de aguas residuales, conocidas por su sigla PTAR, reportadas en el departamento no tendrían la capacidad suficiente para atender la demanda actual. De acuerdo con el reporte, esta situación abarca 27 de las 61 plantas incluidas en los documentos entregados por las entidades fiscalizadas. El diagnóstico inicial se basó en información de 139 entidades responsables del sistema de alcantarillado; de ellas, solo 61 confirmaron contar con PTAR en operación, mientras que las otras 78 admitieron no disponer de esa infraestructura básica.

Del grupo de plantas reportadas como existentes, 34 tienen la capacidad suficiente según el cálculo de la autoridad, pero 27 reflejan un rezago frente a la realidad de la demanda. Esto implica que, aunque exista la infraestructura, un 44,3 % de las PTAR enfrentadas en el balance no puede tratar adecuadamente el caudal de aguas residuales que se les entrega. Este análisis se fundamenta en cifras oficiales difundidas durante el Día Mundial de los Ríos, según informó la Contraloría Departamental.

Un elemento clave de la alerta es que construir una planta no es garantía de que funcione en condiciones óptimas ni de que reduzca efectivamente los vertimientos contaminantes. De hecho, aunque el 43,9 % de las entidades que operan sistemas de alcantarillado reportó contar con una PTAR, el boletín del organismo de control no precisa la ubicación de las instalaciones deficitarias ni los municipios implicados. Tampoco ofrece detalles sobre el caudal que pueden manejar, su estado operativo, la inversión realizada ni los resultados de las pruebas de calidad del agua. Por esta razón, la información disponible solo dimensiona la brecha y no permite asegurar qué plantas estarían incumpliendo las normativas ambientales.

La Contraloría puntualizó que capacidad insuficiente no implica cierre o suspensión; significa que la infraestructura instalada no alcanza a cubrir las necesidades de tratamiento que hoy demanda el territorio. El ente indicó que continuará con auditorías exhaustivas, contrastando información contractual, técnica y ambiental, para verificar si las inversiones públicas en saneamiento logran la reducción efectiva de contaminación en ríos como el Bogotá, Sumapaz, Negro, Guavio y Suárez, entre otros.

En paralelo, avanza la construcción de la PTAR Canoas, un megaproyecto que centralizará el tratamiento de aguas residuales de Bogotá y Soacha. Esta planta, financiada por Bogotá, la Gobernación de Cundinamarca, la CAR y la Empresa de Acueducto, tratará un promedio de 16 metros cúbicos por segundo y beneficiará a más de 7,3 millones de personas. No obstante, su radio de acción se limita a esas dos ciudades, por lo que el reto en la cobertura de otras plantas en el departamento sigue vigente.

¿Qué significa que una PTAR tenga capacidad insuficiente para su municipio?

Significa que la planta no puede procesar apropiadamente el volumen actual de aguas residuales que recibe, de acuerdo con la información entregada por la Contraloría de Cundinamarca. Esto puede traducirse en descargas parciales o totales de agua sin tratar a ríos y fuentes, lo que complica la meta de reducir la contaminación y mejorar la calidad ambiental del departamento.

¿Qué acciones adelantará la Contraloría con las PTAR de Cundinamarca?

La Contraloría anunció que revisará documentos técnicos, presupuestales y ambientales para evaluar si las plantas cumplen con la capacidad para la que fueron construidas y si de verdad operan en condiciones adecuadas. El objetivo es asegurar que la inversión pública realmente se traduzca en un menor nivel de contaminación, en línea con las metas ambientales regionales.

Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.


* Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.

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