Metodología para predecir el índice de calidad del agua con parámetros fáciles de medir en campo mediante RNA (2024)
La calidad del agua en las fuentes hídricas superficiales es un tema apremiante a nivel mundial porque está directamente relacionado con la salud pública y el desarrollo sostenible (SciELO - Salud Pública - Calidad del agua y desarrollo sostenible Calidad del agua y desarrollo sostenible, 2018). Esta investigación se desarrolló para abordar una metodología que ajuste el índice de calidad del agua de la Fundación Nacional de Saneamiento de los Estados Unidos (NSF-WQI, por sus siglas en inglés) mediante parámetros fisicoquímicos fáciles de medir en campo, para facilitar la medición de la calidad del agua y toma de decisiones en comunidades vulnerables. Para lograrlo, se procesaron bases de datos provenientes del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), las cuales fueron agrupadas mediante la técnica de Clusterización. Después de estimar modelos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) por cada clúster, se calcularon intervalos de confianza del 95% y las métricas de desempeño Error Medio Absoluto (MAE), Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE), Coeficiente de correlación de Pearson (R) y Coeficiente de determinación (R^2 ) para cada uno. Como resultado, los modelos de dos de las cuatro agrupaciones presentaron alta capacidad predictiva, especialmente el clúster 3 con un R^2=0.97. Finalmente, mediante el análisis de sensibilidad se determinó que las variables de importancia fueron turbidez en ambos modelos; y pH y temperatura en los modelos del clúster 2 y 3 respectivamente. También, se requiere entrenar las redes con bases de datos más grandes para ampliar el rango de aplicación de los modelos.