Modelo de calidad del agua subterránea mediante el uso combinado del análisis de componentes principales (ACP) y regresiones lineales múltiples (RLM)
Caso de estudio: acuíferos de Maturín, Monagas, Venezuela
DOI:
https://doi.org/10.26461/20.02Palabras clave:
antropogénicos, análisis estadístico multivariado, monitoreo ambiental, contaminaciónResumen
Se estudió un conjunto de datos recolectados durante el año 2016 en ochos pozos de la ciudad de Maturín, Estado de Monagas, Venezuela, en un intento por evaluar y determinar las aportaciones de la fuente que afectan la calidad del agua. Una técnica precisa de regresiones lineales múltiples (RLM) se utilizó como herramienta avanzada para el modelado y pronóstico de la calidad de las aguas subterráneas. Igualmente, se utilizó el análisis de componentes principales (ACP) para simplificar y comprender la compleja relación entre el agua y los parámetros de calidad. Se encontraron seis componentes principales responsables del 86.57% de la variación total. Se comprobó que la mayor fuente de contaminación de los acuíferos de Maturín la constituyeron las descargas residuales con altos valores de coliformes fecales. Se comprobó que la mayor fuente de contaminación la constituyen las descargas residuales con altos valores de coliformes fecales. Un modelo receptor de avance se aplicó con el fin de identificar las principales fuentes de contaminación. El resultado mostró que el uso de ACP como entradas mejoró la predicción del modelo RLM al reducir su complejidad y eliminar la colinealidad de datos, donde el valor de R2 en este estudio fue de 0.99, indicando que el 99% de la variabilidad de los índices de calidad del agua (ICA) es explicada por las once variables independientes utilizadas en el modelo.
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