Water quality warnings based on cluster analysis in Colombian river basins

El agua dulce es considerada uno de los recursos naturales renovables más importantes, Colombia se ubica entre los países con mayor oferta hídrica del mundo con cinco vertientes: Caribe, Orinoco, Amazonas, Pacifico y Catatumbo. En este sentido es de vital importancia estudiar y evaluar la calidad de...

Full description

Autores:
Corrales, David Camilo
Figueroa, Apolinar
Castillo, Edwin Ferney
López, Iván Darío
Gonzales, Wilmer Fernando
Corrales, Juan Carlos
Guzmán Hoyos, Miller
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad ICESI
Repositorio:
Repositorio ICESI
Idioma:
eng
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Producción intelectual registrada - Universidad Icesi
Agua - Aspectos ambientales
Recursos naturales
Ríos
Poblaciones de invertebrados acuáticos
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openAccess
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description El agua dulce es considerada uno de los recursos naturales renovables más importantes, Colombia se ubica entre los países con mayor oferta hídrica del mundo con cinco vertientes: Caribe, Orinoco, Amazonas, Pacifico y Catatumbo. En este sentido es de vital importancia estudiar y evaluar la calidad del agua de sus ríos y/o sistemas lóticos. Hoy por hoy, algunos científicos hacen uso de índices biológicos para calcular la calidad del agua, mientras que otros detectan la calidad del agua por medio de técnicas de aprendizaje automático, sin embargo los trabajos encontrados hasta el momento no permiten al usuario interpretar fácilmente los resultados. Estas investigaciones motivaron a proponer un conjunto de datos para la generación de alertas de la calidad del agua en la cuenca Rio Piedras basado en el análisis del algoritmo de agrupamiento K-Means y la técnica de clasificación C.4.5.
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En este sentido es de vital importancia estudiar y evaluar la calidad del agua de sus ríos y/o sistemas lóticos. Hoy por hoy, algunos científicos hacen uso de índices biológicos para calcular la calidad del agua, mientras que otros detectan la calidad del agua por medio de técnicas de aprendizaje automático, sin embargo los trabajos encontrados hasta el momento no permiten al usuario interpretar fácilmente los resultados. Estas investigaciones motivaron a proponer un conjunto de datos para la generación de alertas de la calidad del agua en la cuenca Rio Piedras basado en el análisis del algoritmo de agrupamiento K-Means y la técnica de clasificación C.4.5.Fresh water is considered one of the most important renewable natural resources in the world. Among all the countries, Colombia is one of the places with the highest water supply, and has five watersheds: the Caribbean, Orinoco, Amazon, Pacific and Catatumbo. It is therefore vital to study and evaluate the water quality of the rivers and/or lotic systems. In recent studies, some scientists made use of biological indices to calculate water quality, while others detected water quality through machine learning techniques. However, these studies do not allow users to easily interpret the results. These investigations motivated us to propose a dataset for generating water quality alerts in Piedras river basin based on the analysis of the K-Means clustering algorithm and C.4.5 classification technique17 páginasDigitalapplication/pdfengUniversidad IcesiFacultad de IngenieríaTelemáticaDepartamento Tecnologías de Información y ComunicacionesSantiago de CaliSistema y TelemáticaEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electrónico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Producción intelectual registrada - Universidad IcesiAgua - Aspectos ambientalesRecursos naturalesRíosPoblaciones de invertebrados acuáticosWater quality warnings based on cluster analysis in Colombian river basinsAlertas de calidad del agua basadas en análisis de agrupamiento en las cuencas de los ríos colombianosinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Artículoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Comunidad Universidad Icesi - Investigadores1333926ORIGINALdocumento.htmldocumento.htmltext/html313http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/79667/6/documento.html9130e7879ada4e743c8fffd0e413e30fMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1783http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/79667/5/license.txta9bf6c9d51cc761c4b473f39f5bcb2eaMD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain49http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/79667/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/79667/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/octet-stream0http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/79667/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD5410906/79667oai:repository.icesi.edu.co:10906/796672018-11-27 09:25:23.493Biblioteca Digital - Universidad icesicdcriollo@icesi.edu.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