Evaluación de la calidad de las aguas superficiales mediante técnicas de estadística multivariante: un estudio de caso en la cuenca del río Paute, al sur de Ecuador
Diferentes técnicas de estadística multivariante como el método de clasificación del vecino más cercano (k – NN) a través de algoritmos genéticos (GAs), un análisis de componentes principales (PCA) y regresiones múltiples (MR), se llevaron a cabo para evaluar e interpretar bajo el marco conceptual d...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de maestria |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53959 https://doi.org/10.35537/10915/53959 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Diferentes técnicas de estadística multivariante como el método de clasificación del vecino más cercano (k – NN) a través de algoritmos genéticos (GAs), un análisis de componentes principales (PCA) y regresiones múltiples (MR), se llevaron a cabo para evaluar e interpretar bajo el marco conceptual de la Ecohidrología una gran y compleja matriz de datos de calidad de agua. Los datos se obtuvieron durante cinco años (2008, 2010-2013) de muestreo en la cuenca del Río Paute al sur de Ecuador. Treinta y cuatro variables físico-químicas, microbiológicas, geomorfológicas y biológicas (macroinvertebrados bentónicos) fueron monitoreadas en 64 sitios (10234 observaciones). El análisis k-NN a través de GAs se utilizó para conocer cuál de 6 índices bióticos dados por los macrozoobentos es, en términos de ajuste matemático para un modelo de clasificación, el óptimo. Se obtuvo como resultado que una combinación de puntajes del Andean Biotic Index (ABI; zonas > 2000 m.s.n.m.) y el Biological Monitoring Working Party calibrado para Colombia (BMWP/Col; zonas < 2000 m.s.n.m.) es la variable de respuesta biológica más adecuada. Una redistribución de las clases de los índices bióticos mostró que matemáticamente estas se optimizan si son tres (dadas por los percentiles 33,33 % y 66,66 % del índice biótico) y no cinco. Se aplicó un PCA sobre tres grupos de calidad de agua establecidos por los percentiles 33,33 % y 66,66 % del índice biótico seleccionado (combinación ABI + BMWP/Col), siendo las variables que mayoritariamente explican a las mejores clases y su estado de buena integridad ecológica (clase 1) la presencia de vegetación de bosque de ribera y la alta heterogeneidad del lecho. Por el contrario, elevados niveles de coliformes fecales, demanda bioquímica de oxígeno (DBO), amonio, turbiedad, pH y temperatura del agua, más bajas valoraciones de calidad de hábitat; son condiciones que se asocian con clases de aguas contaminadas (clase 3). Finalmente, un método de validación para los resultados del PCA basado en Regresiones Múltiples se probó con éxito enfatizando así la fiabilidad científica del estudio. |
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