Aplicación de métodos estadísticos multivariables para La evaluación de la calidad del agua en Arroyo Plata, Caribe colombiano

• Autores: Ildefonso Baldiris Navarro, Jorge Hernan Sanchez Aponte
• Localización: Teknos Revista Científica, ISSN 1900-7388, ISSN-e 2539-2190, Vol. 17, Nº. 2, 2017, págs. 11-21
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of multivariate statistical methods to water quality assessment in Arroyo Plata, Colombian Caribbean
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• Resumen
  • español

    Arroyo Plata es una ramificación del dique canal del Río Magdalena, que desemboca en el Mar Caribe, cerca de Cartagena, y que descarga contaminantes que influyen en la calidad del agua. Los  datos ambientales se analizaron mediante pruebas de hipótesis e intervalos de confianza y también utilizando métodos estadísticos multivariados, incluida la correlación de Pearson y análisis de componentes principales (PCA). La demanda bioquímica de oxigeno (DBO5), Temperatura, Fósforo y salinidad están fuera del rango recomendado para la buena salud de la flora y fauna marina. Se identificaron cuatro factores como responsables de la estructura de datos, lo que explica el 65,66% de la varianza total. El primer factor son los parámetros químicos físicos y no orgánicos que explican el 20,22% de la varianza total. El segundo y el tercer factor son, respectivamente, el microbiológico (18%) y fisicoquímico (16.2%) y el cuarto factor, el agroindustrial explica el 11,54%. Este estudio muestra que los métodos estadísticos multivariados pueden ayudar a los administradores del recurso a comprender los factores que afectan la calidad del agua.

  • English

    Arroyo Plata is a ramification of dique canal that flows into the Caribbean Sea near Cartagena, discharging pollutants that may influence the quality of water. Environmental data was analyzed using hypothesis testing and confidence intervals and also using multivariate statistical methods including Pearson's correlation and Principal components analysis (PCA). Biochemical oxygen demand (BOD5), Temperature, Phosphorus and salinity are out of the range recommended for the good health of marine flora and fauna. Four factors were identified as responsible for the data structure, explaining 65,66% of the total variance. The first factor is the physical and nonorganic chemical parameters explaining 20,22% of the total variance. The second and  third factors are, respectively, the microbiological (18%) and physico-chemical (16.2%) and the fourth factor, the agro industrial explains 11,54 %. This study shows that multivariate statistical methods can help the water managers to understand the factors affecting the water quality.