Resumen de Arima as a forecasting tool for water quality time series measured with UV-Vis spectrometers in a constructed wetland

Nathalie Hernández, Julio Camargo, Fredy Moreno, Andrés Torres, Leonardo Plazas Nossa

• español

  Cuando se discute sobre el tema de los sistemas de drenaje urbano, el pronóstico de la calidad del agua juega un papel crucial, dado que la gestión integrada de este recurso es necesaria para satisfacer las necesidades humanas. El presente artículo aplica Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) para pronosticar la calidad del agua afluente y efluente, además de la eficiencia de eliminación de contaminantes, en un humedal construido ubicado en el campus de la Pontificia Universidad Javeriana en Bogotá, Colombia. Los valores del pronóstico de Arima se basan en series temporales obtenidas por sondas de espectrometría UV-Vis. Los pronósticos basados en Arima son adecuados para las primeras 12 horas de la serie de tiempo de calidad del agua, y para las tres series de tiempo analizadas: afluente, efluente y eficiencia. En general, los errores de pronóstico no sobrepasaron el 15% para ninguno de los datos observados. Análisis separados del afluente y del efluente respecto a los errores de pronóstico relativos resultantes prueban ser menos significativos para las longitudes de onda UV que para el rango visible (Vis). Asimismo, para el rango UV, este tipo de error presenta una menor variabilidad que la de la gama Vis, un resultado que sugiere que Arima es un método de pronóstico adecuado cuando se analizan contaminantes que caen en el rango UV.

• English

  The prediction of water quality plays a crucial role in discussions about urban drainage systems, given that the integrated management of this resource is required in order to meet human needs. The present paper uses Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) to predict influent and effluent water quality in a constructed wetland, as well as its pollutant removal efficiency. The wetland is located on the campus of the Pontificia Universidad Javeriana in Bogotá, Colombia. Arima prediction values were based on time series obtained with UV-Vis spectrometry probes. These predictions were found to be adequate for the first 12 hours of the water quality time series for the three data sets analyzed: influent, effluent, and efficiency. Overall, none of the data had prediction errors over 15%. In separate analyses of the relative predictive errors in influent and effluent values, they were found to be less significant for UV wavelengths than for the visible range (Vis). In addition, the variability in this type of error was less for the UV range than for the Vis range, which indicates that Arima is a suitable prediction method for analyzing pollutants that fall in the UV range.