Aplicación de la mineria de datos a la evaluacion de la vulnerabilidad de acuiferos en las cuencas cuyaguateje y costera sur de pinar del río, cuba

• Rosa María Valcarce ^[1] ; Ernesto Solís Morales ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de La Habana "José Antonio Echeverría". Cuba
• Localización: Geociencias, ISSN-e 1980-900X, ISSN 0101-9082, Vol. 41, Nº 2, 2022, págs. 417-426
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Data mining application to aquifers vulnerability assessment in cuyaguateje and costera sur basins of Pinar del Río, Cuba
  • Aplicação da mineração de dados na avaliação da vulnerabilidade dos aquíferos nas bacias Cuyaguateje e Costera Sur de Pinar del Rio, Cuba
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• Resumen
  • español

    El agua subterránea representa más del 97% del total de agua dulce disponible en la Tierra y obviamente necesita protección. Es necesario evitar el deterioro de la calidad de las aguas subterráneas y, en este sentido, los mapas de vulnerabilidad intrínseca a la contaminación de los acuíferos forman parte de un sistema de alerta temprana. Los métodos de índices ponderados superpuestos se utilizan comúnmente para mapear la vulnerabilidad de los acuíferos, pero tienen un conjunto de desventajas que indican la necesidad de aplicar métodos alternativos que permitan obtener resultados más precisos. El objetivo de esta investigación fue evaluar la vulnerabilidad a la contaminación de las aguas subterráneas en las cuencas de Cuyaguateje y Costera Sur de Pinar del Río, Cuba, utilizando técnicas de minería de datos, análisis de conglomerados y análisis de árboles de decisión, y comparar los resultados con los obtenidos por aplicación. del método RISK, que es un método de superposición de índices ponderados. Las variables seleccionadas para la aplicación de estas técnicas de clasificación fueron: pendiente topográfica del terreno, litología del acuífero, índice de atenuación del suelo a contaminantes y densidad de sumideros por km2. El análisis de conglomerados no supervisado y supervisado logró discriminar mejor áreas con diferentes grados de vulnerabilidad, demostrando su mayor poder resolutivo

  • português

    As águas subterrâneas representam mais de 97% do total de água doce disponível na Terra e, obviamente, precisam de proteção. É necessário prevenir a deterioração da qualidade das águas subterrâneas e, neste sentido, os mapas de vulnerabilidade intrínseca à contaminação dos aquíferos fazem parte de um sistema de alerta precoce. Métodos de sobreposição de índices ponderados são comumente usados para mapear a vulnerabilidade de aquíferos, mas apresentam um conjunto de desvantagens que indicam a necessidade de aplicação de métodos alternativos que permitam obter resultados mais precisos. O objetivo desta pesquisa foi avaliar a vulnerabilidade à contaminação das águas subterrâneas nas bacias Cuyaguateje e Costera Sur de Pinar del Río, Cuba, usando técnicas de mineração de dados, análise de agrupamento e de árvore de decisão, e comparar os resultados com os obtidos pela aplicação do RISK método, que é um método de superposição de índices ponderados. As variáveis selecionadas para aplicação dessas técnicas de classificação foram: declividade topográfica do terreno, litologia do aquífero, índice de atenuação do solo aos contaminantes e densidade de dolinas por km2. A análise de agrupamento não supervisionada e supervisionada foi capaz de discriminar melhor as áreas com diferentes graus de vulnerabilidade, demonstrando seu maior poder resolutivo

  • English

    Groundwater accounts for more than 97% of the total freshwateravailability on Earth and obviously needs protection. It is necessary to prevent quality groundwater deterioration and aquifer intrinsic vulnerability maps are part of an early warning system. Weighted index overlay methods are commonly used to map aquifer vulnerability. However, these methods have disadvantages thatmake it convenient to apply alternative methods to obtain more accurate results. The research objective was evaluate groundwater contamination vulnerability in Cuyaguateje and Costera Sur basins of Pinar del Río, Cuba, using data mining techniques (cluster analysis and decision tree), and compare the results with those obtained by the RISK method, which is a weighted index superposition method. The variables used were: land topographic slope, aquifer lithology, soil attenuation index to pollutants and sinkholes density per square kilometer. The unsupervised an supervised grouping analysis was able to better discriminate the areas with different degrees of vulnerability, demonstrating greater resolving power