Identificación de Factores que mayormente inciden en la proliferación de cianobacterias en el embalse Porce II
A nivel mundial el florecimiento de cianobacterias es una problemática que amenaza de manera preocupante los diferentes ecosistemas acuáticos, en Colombia, más específicamente en el nordeste del departamento de Antioquia existen varios embalses en operación a cargo de la Empresa de Servicios Público...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
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- Palabra clave:
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Cyanotoxin
Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Identificación de Factores que mayormente inciden en la proliferación de cianobacterias en el embalse Porce II Identification of factors that have a major impact on the proliferation of Cyanobacteria in the Porce II reservoir. |
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Identificación de Factores que mayormente inciden en la proliferación de cianobacterias en el embalse Porce II Rodríguez Sierra, Gustavo Ficocianina Cianobacteria Clorofila Embalse Biomasa Eutrofización Fitoplancton Neurotoxina Cianotoxina Phycocyanin Cyanobacteria Chlorophyll Reservoir Biomass Eutrophication Phytoplankton Neurotoxin Cyanotoxin Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas Cianobacterias Clorofila Fitoplancton Toxina botulínica |
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A nivel mundial el florecimiento de cianobacterias es una problemática que amenaza de manera preocupante los diferentes ecosistemas acuáticos, en Colombia, más específicamente en el nordeste del departamento de Antioquia existen varios embalses en operación a cargo de la Empresa de Servicios Públicos de Medellín y en al menos el 60% de estos se han presentado proliferación de cianobacterias representando un riesgo potencial en la comunidad y el entorno.El desarrollo de este proyecto se centrará en la identificación de los factores que mayormente inciden en el florecimiento de cianobacterias en el agua de la represa Porce II de acuerdo a los niveles de Ficocianina, adicionalmente predecir los niveles de concentración de la Ficocianina en un periodo determinado para definir 3 clases de riesgo: bajo, medio y alto y de esta manera lograr intervenciones en la comunidad en periodos de alerta disminuyendo la exposición a riesgos biológicos al estar en contacto con el agua del embalse.Para abordar los anteriores retos se definición como variable objetivo la concentración de niveles de Ficociniana, las mediciones de esta variable se realizan al interior del embalse cada hora por equipos especializados en controlar las floraciones de cianobacterias en cuerpos de agua de fabricación holandesa, la medición es registrada en rango oscila ug/L (microgramos por litro) y su rango oscila entre 0 y 200 ug/L.Dando respuesta a las dos preguntas de negocio planteadas de emplearon los siguientes enfoques:Series de tiempo: al implementar series de tiempo predecimos la concentración de los niveles de Ficocianina en un horizonte inmediato, a partir de la predicción de los niveles de concentración se identifican 3 niveles de riesgo a los cuales se exponen los usuarios del embalse, sirviendo como sistema de alerta temprana asegurando la intervención en la comunidad.Clasificación y Regresión: al implementar técnicas de Machine Learning de regresión y clasificación se desarrollaron diferentes modelos en un diseño de experimentos, de los mejores modelos resultantes se extrajeron las variables que mayor impactan en la concentración de Ficocianina empleando técnicas de permutación de importancia y Shap Values.De esta manera se da respuesta a los interrogantes planteados por el cliente llevando a feliz término el proyecto, se dejan planteadas las bases para continuar desarrollando modelos más prolijos que permitan realizar predicciones en tiempo real en su fase de implementación, además de servir como soporte para la toma de decisiones en el sistema de alerta temprana diseñado por EPM. |
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Identificación de Factores que mayormente inciden en la proliferación de cianobacterias en el embalse Porce IIIdentification of factors that have a major impact on the proliferation of Cyanobacteria in the Porce II reservoir.Rodríguez Sierra, GustavoMuñoz Sanabria, Mónica PatriciaFicocianinaCianobacteriaClorofilaEmbalseBiomasaEutrofizaciónFitoplanctonNeurotoxinaCianotoxinaPhycocyaninCyanobacteriaChlorophyllReservoirBiomassEutrophicationPhytoplanktonNeurotoxinCyanotoxinMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasCianobacteriasClorofilaFitoplanctonToxina botulínicaA nivel mundial el florecimiento de cianobacterias es una problemática que amenaza de manera preocupante los diferentes ecosistemas acuáticos, en Colombia, más específicamente en el nordeste del departamento de Antioquia existen varios embalses en operación a cargo de la Empresa de Servicios Públicos de Medellín y en al menos el 60% de estos se han presentado proliferación de cianobacterias representando un riesgo potencial en la comunidad y el entorno.El desarrollo de este proyecto se centrará en la identificación de los factores que mayormente inciden en el florecimiento de cianobacterias en el agua de la represa Porce II de acuerdo a los niveles de Ficocianina, adicionalmente predecir los niveles de concentración de la Ficocianina en un periodo determinado para definir 3 clases de riesgo: bajo, medio y alto y de esta manera lograr intervenciones en la comunidad en periodos de alerta disminuyendo la exposición a riesgos biológicos al estar en contacto con el agua del embalse.Para abordar los anteriores retos se definición como variable objetivo la concentración de niveles de Ficociniana, las mediciones de esta variable se realizan al interior del embalse cada hora por equipos especializados en controlar las floraciones de cianobacterias en cuerpos de agua de fabricación holandesa, la medición es registrada en rango oscila ug/L (microgramos por litro) y su rango oscila entre 0 y 200 ug/L.Dando respuesta a las dos preguntas de negocio planteadas de emplearon los siguientes enfoques:Series de tiempo: al implementar series de tiempo predecimos la concentración de los niveles de Ficocianina en un horizonte inmediato, a partir de la predicción de los niveles de concentración se identifican 3 niveles de riesgo a los cuales se exponen los usuarios del embalse, sirviendo como sistema de alerta temprana asegurando la intervención en la comunidad.Clasificación y Regresión: al implementar técnicas de Machine Learning de regresión y clasificación se desarrollaron diferentes modelos en un diseño de experimentos, de los mejores modelos resultantes se extrajeron las variables que mayor impactan en la concentración de Ficocianina empleando técnicas de permutación de importancia y Shap Values.De esta manera se da respuesta a los interrogantes planteados por el cliente llevando a feliz término el proyecto, se dejan planteadas las bases para continuar desarrollando modelos más prolijos que permitan realizar predicciones en tiempo real en su fase de implementación, además de servir como soporte para la toma de decisiones en el sistema de alerta temprana diseñado por EPM.In Colombia, more specifically in the northeast of the department of Antioquia, there are several reservoirs in operation under the responsibility of Empresa de Servicios Públicos de Medellín and in at least 60% of these there has been a proliferation of cyanobacteria, representing a potential risk to the community and the environment.The development of this project will focus on the identification of the factors that mainly affect the blooming of cyanobacteria in the water of the Porce II dam according to the levels of Phycocyanin, and additionally predict the levels of concentration of Phycocyanin in a given period to define 3 risk classes: low, medium and high and thus achieve interventions in the community in periods of alert, reducing exposure to biological risks when in contact with the water of the reservoir.To address the above challenges, the concentration of Phycociniana levels was defined as a target variable. Measurements of this variable are taken inside the reservoir every hour by equipment specialized in controlling cyanobacterial blooms in Dutch-made water bodies.Time series: by implementing time series we predict the concentration of phycocyanin levels in an immediate horizon, from the prediction of the concentration levels 3 risk levels are identified to which the users of the reservoir are exposed, serving as an early warning system ensuring the intervention in the community.Classification and Regression: by implementing Machine Learning techniques of regression and classification, different models were developed in a design of experiments. From the best resulting models, the variables that have the greatest impact on the concentration of Phycocyanin were extracted using permutation techniques of importance and Shap Values.In this way, the questions posed by the client are answered, bringing the project to a successful conclusion and laying the foundations for the continued development of more detailed models that allow real-time predictions in the implementation phase, in addition to serving as support for decision making in the early warning system designed by EPM.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Analítica para la Inteligencia de NegociosFacultad de IngenieríaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasPájaro Hernández, Juan PabloGotthard Real, AlexanderPájaro Hernández, Juan PabloGotthard Real, Alexander2021-07-23T17:43:26Z2050-12-312021http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/zipapplication/zipapplication/zipapplication/octet-streamhttp://hdl.handle.net/10554/55307https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.55307instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T19:16:16Z |