Análisis de datos hidrológicos, meteorológicos, y de calidad del agua en la predicción de episodios de cianotoxinas
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Date
2024-04-30
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Las cianobacterias destacan por su capacidad de fotosíntesis y simplicidad estructural. Sin embargo, en
cuerpos de agua templados, como embalses y lagos, se pueden observar proliferaciones de cianobacterias
que plantean graves preocupaciones ambientales y de salud pública. A pesar de investigaciones extensas,
predecir la formación de estas floraciones sigue siendo un desafío debido a la interacción compleja de
múltiples variables y causas aún por definir. Este trabajo se enfoca en la integración de tres métodos de
análisis de datos: z-score, tercera derivada y descomposición por tendencia, estacionalidad y
aleatoriedad, con el propósito de anticipar la aparición de estos episodios de cianotoxinas. Para llevar a
cabo esta investigación, se han recolectado datos provenientes de las diversas fuentes pertinentes. Tanto
el uso individual de estos métodos cómo la integración de estos tres métodos permite analizar los
resultados obtenidos y proporciona una perspectiva más completa sobre la dinámica de los cuerpos de
agua. Este estudio resalta el valor de combinar diferentes metodologías de análisis de datos para mejorar
la capacidad de prever y afrontar los riesgos asociados con los episodios de cianotoxinas. Cobra
importancia el validar los resultados obtenidos mediante estos métodos con las floraciones confirmadas
por prensa.