Desarrollo de un índice de calidad de agua para la categorización de la zona acuícola de Tumbes. 2025

Abstract

En este estudio, se desarrolló un índice de calidad de agua para la categorización de la zona acuícola de Tumbes, integrando técnicas de aprendizaje automático, decisiones multicriterio y simulaciones de Montecarlo en combinación con las metodologías tradicionales empleadas para la elaboración de estos índices. Los índices de calidad, son modelos basados en una función de agregación que convierten los valores de un conjunto de variables en un valor único. Se evaluaron dos funciones de agregación: el promedio geométrico ponderado “a” y la media cuadrática ponderada “b”, se utilizaron diez parámetros de calidad de agua reportados en el periodo 2014 al 2021 hallándose diferencias notables en los resultados, la función “a” clasificó los índices entre las categorías pésima, inadecuada, aceptable y adecuada, con un valor mínimo de 2,6 y máximo de 86,6, mientras que la función “b” los clasificó entre inadecuada, aceptable y adecuada con un valor mínimo de 46,2 y máximo de 88,5. El enfoque predictivo entre los parámetros y el índice final, mostró diferencias significativas según el análisis de sensibilidad y validación cruzada, la función “a” obtuvo un R2=86 y RMSE=6,85, la función “b” obtuvo un R2=97; RMSE=1,37. En cuanto al análisis de eclipsamiento y ambigüedad, arrojaron 43 casos para la función “a” y 60 para la función “b”; en cambio la ambigüedad no registro casos en ninguna de las dos funciones. La evaluación de incertidumbre se hizo por medio del coeficiente de variación (CV) a través de simulaciones de Montecarlo, la función “a” obtuvo un CV=23,12 y la función “b” un CV=7,50. Basándose en estos resultados se puede concluir que la función de promedio geométrico ponderado, refleja mejor las condiciones de calidad de agua de la zona de estudio en términos de categorización de clases, afectación por eclipsamiento y evaluación de incertidumbre.