Evaluación de la representatividad de la calidad del agua en los puntos de monitoreo de la RCHB a partir de un análisis multivariado de cargas contaminantes

La Red de Calidad Hídrica de Bogotá (RCHB) realiza seguimiento a la calidad y cantidad del agua de los principales ríos de la ciudad: Torca, Salitre, Fucha y Tunjuelo, localizados en el perímetro urbano de ciudad. Esta red de monitoreo ha permanecido estática por más de diez (10) años sin tener en cuenta que la calidad y la cantidad del agua en la ciudad es altamente dinámica en el tiempo y el espacio, y que los procesos de desarrollo urbano e industrial han cambiado desde que esta herramienta de gestión entró en funcionamiento en el año de 2006. Además, a la par de estos cambios, la hidrología de las cuencas ha sido modificada por efectos del incremento de áreas impermeables debido a la expansión de infraestructura urbana, entre otros efectos derivados de las actividades antrópicas. Caudales y concentraciones de diferentes determinantes de la calidad del agua en la RCHB han permitido caracterizar el comportamiento del recurso hídrico en las cuencas urbanas de la ciudad. Sin embargo, evaluar estos componentes de forma independiente para determinar la relevancia de un punto de monitoreo (PM) limita los hallazgos, dado que la hidrología urbana corresponde a un sistema no lineal que relaciona la cantidad y calidad del agua de los sistemas de recolección de agua lluvia y residual, y las alteraciones al sistema como consecuencia de la expansión urbana. Por lo tanto, en la presente investigación se realizó un análisis de la representatividad de los PM a través de una evaluación multivariada de las cargas contaminantes (CC) de la RCHB para el periodo de tiempo del año 2006 al 2018. En primera instancia se hizo una caracterización espacial del área de influencia a la que pertenece la RCHB, con el fin de conocer la hidrografía e hidrología de la zona, y así mismo con los datos proporcionados por la Secretaría Distrital de Ambiente (SDA) fueron calculadas las CC integrando datos de concentraciones de las variables de calidad (es decir, DBO5, DQO, SST, Nitrógeno Total, Fosforo Total, SAAM y Grasas y Aceites) y caudales. El análisis de la representatividad de los PM se hizo mediante la aplicación de diferentes métodos multivariados: En primer lugar, fueron detectados y eliminados las muestras atípicas a través de algoritmo distancia Mahalanobis, obteniendo un máximo de hasta 22,77 % de muestras atípicas en algunos PM de la RCHB. Después de eliminar los valores atípicos, fueron conformados nuevos conjuntos de datos con las CC y caudales para cada río, y usados para seleccionar las variables de calidad y cantidad más importantes que representan la dinámica del recurso hídrico por cada río mediante el algoritmo Random Forest. Por último, se evaluaron los datos de carga de las variables más importantes por río con el algoritmo de agrupamiento Expectation Maximization para determinar el número de PM que representan la dinámica de las cargas contaminantes en la RCHB obteniendo así un número óptimo de PM por cada río: cuatro (4) para Torca, cinco (5) para Salitre, seis (6) para Fucha y siete (7) para Tunjuelo. Con el desarrollo de este proyecto se buscó aportar conocimiento sobre la aplicación de metodologías para optimizar la actividad de monitoreo, y con esto mejorar los procesos gestión, control y seguimiento del recurso hídrico en la ciudad de Bogotá. Palabras clave: Red de Calidad Hídrica (RCH), distancia de Mahalanobis, Random Forest (RF), Expectation Maximization (EM), Carga Contaminante (CC).

• Autores: Rubiano Perilla, Juan Sebastian; Vera Quintero, Laura Johanna
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/21489
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/21489
• Palabra clave: Water Quality Network; Mahalanobis distance; Random Forest; Expectation Maximization; Pollutant load; Water quality -- Measurement; Water resources -- Research; Urban hydrology; Calidad del agua -- Mediciones; Recursos hídricos -- Investigaciones; Hidrología urbana; Red de Calidad Hídrica (RCH); Random Forest (RF); Expectation Maximization (EM); Carga Contaminante (CC); Distancia de Mahalanobis
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• License: CC0 1.0 Universal