Modelamiento de Relaciones entre Parámetros Fisicoquímicos y Microbiológicos en Aguas de la Bahía Interior del Lago Titicaca-Puno (Perú) mediante Árboles de Predicción

Abstract

La cuantificación de parámetros fisicoquímicos y microbiológicos es fundamental para definir la calidad del agua, pero el entendimiento de las relaciones y el comportamiento de estos parámetros, contribuyen a definir el estado trófico y calidad ambiental de los ecosistemas acuáticos. En este contexto, el objetivo del estudio fue determinar las relaciones entre los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos del agua de la bahía interior del lago Titicaca en la ciudad de Puno-Perú, aplicando la técnica de árboles de predicción de aprendizaje automático. La muestra estuvo constituida por 17 parámetros de calidad, que fueron medidos mensualmente durante enero de 2013 y abril de 2019, obteniéndose un total de 76 datos por cada parámetro. Para la elaboración de los árboles de predicción y su posterior interpretación, se utilizó el paquete estadístico R. Se evidenció que los parámetros fisicoquímicos preponderantes del lago Titicaca, son temperatura, oxígeno disuelto, potencial de hidrógeno, conductividad eléctrica, sólidos suspendidos totales, clorofila-a, demanda bioquímica de oxígeno, demanda química de oxígeno y transparencia, a partir de los cuales se aplicó la técnica de árboles de predicción y se comprobó la eficiencia de estos modelos estadístico en la predicción de dichos parámetros para realizar estimaciones, teniendo en cuenta las características del lugar donde se utilice.

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“…En ese marco, Molina (2017) plantea que un p valor menor a 0,5 % muestra que los datos tienen una distribución no normal. De acuerdo con lo planteado anteriormente se procede a realizar la prueba de Mardia, la cual establece si un conjunto de variables se distribuye de manera normal (Carpio, 2021), a través de la prueba de Anderson Darling con el fin de evidenciar que los datos estudiados presentan una distribución no normal.…”

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“…En ese marco, Molina (2017) plantea que un p valor menor a 0,5 % muestra que los datos tienen una distribución no normal. De acuerdo con lo planteado anteriormente se procede a realizar la prueba de Mardia, la cual establece si un conjunto de variables se distribuye de manera normal (Carpio, 2021), a través de la prueba de Anderson Darling con el fin de evidenciar que los datos estudiados presentan una distribución no normal.…”