Bioindicación de la calidad del agua con lógica difusa sugeno y macroinvertebrados acuáticos de la sabana de bogotá

Se presenta una implementación de la metodología de lógica difusa Sugeno que permite el cálculo de la calidad biológica del agua en la Sabana de Bogotá, Colombia. Se emplearon un total de 28 sitios correspondientes a 9 subcuencas de la Sabana de Bogotá. Los organismos utilizados para la implementaci...

Full description

Autores:
Gutiérrez, Juan David
Riss, Wolfgang
Ospina, Rodulfo
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2002
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/38039
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/38039
http://bdigital.unal.edu.co/28124/
Palabra clave:
Ciencias Bilógicas
Bilogía
Medicina
Sugeno Logic
Ecological Modeling
Bioindicators
Macroinvertebrares
Water Quality
Sabana De Bogota
Ciencias Bilógicas
Bilogía
Medicina
Lógica Sugeno
Modelamiento Ecológico
Bioindicadores
Macroinvertebrados
Calidad del Agua
Sabana de Bogotá
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Se presenta una implementación de la metodología de lógica difusa Sugeno que permite el cálculo de la calidad biológica del agua en la Sabana de Bogotá, Colombia. Se emplearon un total de 28 sitios correspondientes a 9 subcuencas de la Sabana de Bogotá. Los organismos utilizados para la implementación del modelo de lógica Sugeno fueron: Leptoceridae e Hydrobiosidae como indicadores de aguas limpias, Planariidae y Amphipoda como indicadores aguas contaminadas y como indicadores de aguas muy contaminadas se seleccionaron Psychodidae y Syrphidae. Adicionalmente se incluyo la familia Chironomidae. Los resultados obtenidos con la aplicación de la lógica Sugeno fueron confrontados con los valores del índice fisicoquímico (Cfq) para comprobar el nivel de confiabilidad de la metodología de 1ógica Sugeno, observándose una correlación altamente significativa.