A review of multivariate statistical methods for analysing water quality

RESUMEN: En los ecosistemas acuáticos se monitorea el agua para determinar sus variaciones espacio-temporales, generando grandes y complejas matrices de datos que requieren herramientas que ayuden en la interpretación de los mismos, para que los administradores de los recursos hídricos puedan informar a la sociedad el deterioro de estos y tomar medidas correctivas. El presente artículo es una revisión de tema cuyo objetivo es el examen de técnicas estadísticas multivariadas usadas para examinar la variabilidad espacio-temporal de la calidad del agua. En él se presentan diversas técnicas como el análisis factorial, que se usa con el fin de disminuir la dimensionalidad de los datos y construir factores subyacentes o variables latentes que generen las variables observadas, estos factores pueden usarse e interpretarse como índices de calidad del agua construidos a partir de los datos recolectados; también se presenta en análisis de clúster y el análisis discriminante que se usan comúnmente para estudiar la variabilidad espacial, estudiando similaridades entre períodos o estaciones de muestreo, estas tres técnicas se usan comúnmente con fines exploratorios; para objetivos más complejos como el modelamiento y la predicción, se presentan los modelos jerárquicos, de regresión múltiple y de ecuaciones estructurales. Para todos los métodos se presenta su funcionalidad y aplicabilidad y se ilustran usando casos de estudio. Esta revisión describe cómo estos métodos pueden utilizarse con miras a estudiar la calidad del agua con el fin de monitorear espacial y temporalmente la variabilidad de las medidas tomadas.ABSTRACT: In aquatic ecosystems is monitored the water to determine their space-temporary variations, generating large and complex arrays of data that require tools that assist in the interpretation thereof, for managers of water resources can inform society the deterioration of these and take corrective action. This review is a revision of multivariate statistical techniques used to examine the spatial and temporal variability of water quality. We consider few techniques like Factor Analysis, which is used in order to reduce the dimensionality of the data and build underlying latent variables or factors that produce the observed variables, these factors can be used as water quality indexes built from the data collected; we also consider cluster and discriminant analysis than is commonly used to study the spatial variability and studying similarities between periods or sampling stations, these three techniques are commonly used for exploratory purposes; for more complex goals such as modeling and prediction, hierarchical models, Multiple Regression and Structural Equations are presented. For all methods, we present their functionality and usability methods and illustrated using case studies. This review describes how these methods can be used in order to study water quality for monitoring spatial and temporal variability of the measures taken

Desarrollo de un modelo estadístico para la correlación de las variables fisicoquímicas y la emisión gases de efecto invernadero en el prellenado y durante el llenado de un embalse tropical

La construcción de embalses para la generación de energía eléctrica ha generado efectos en los ecosistemas y en su área de influencia, pero en los últimos años se ha empezado a evaluar el impacto que generan en las emisiones de gases de efecto invernadero. En este trabajo se realizó la determinación de gases de efecto invernadero durante las etapas de prellenado (tributarios del embalse) y llenado del embalse Topocoro en el departamento de Santander (Colombia). Los resultados fueron correlacionados estadísticamente con las variables fisicoquímicas monitoreadas. Se encontró que para el pre-llenado el modelo estadístico de generación de CO2 estuvo influenciado por la estación y el muestreo, es decir, que la alta variabilidad en los diferentes tributarios tuvo incidencia sobre este parámetro. Para el caso del llenado, el modelo que definió la generación de CO2 estuvo relacionado con las variables de sólidos y productividad del embalse (alcalinidad, nitratos y clorofila-a), y éstas a su vez estuvieron relacionadas con la materia orgánica disuelta. Los modelos estadísticos tuvieron un ajuste del 43% y 60% para el pre-llenado y el llenado, respectivamente.Trabajo publicado en Acta Bioquímica Clínica Latinoamericana; no. 52, supl. 2, parte I, diciembre de 2018.Universidad Nacional de La Plat

Community mapping based on Milton Santos as a tool for disaster response and risk management in self-built communities: case study of El Pacífico, Medellín, Colombia

This paper aims to showcase the community mapping process that took place in the El Pacífico neighborhood in the city of Medellín, Colombia, which runs alongside the urban-rural border of the high slope of the city’s Comuna 8. The geographical and socio-economic challenges that the community has historically faced have come to light throughout the years in the form of geological hazards and disasters that have led to the destruction of several buildings in the neighborhood, threatening the community’s permanence. As these scenarios intensified, the community sought to participate in research projects with both local and international partners to better understand how to improve their disaster risk management practices. URBE Latam, which is one of these experiences, has been working to improve the neighborhood’s data generation practices, adopting the territorial definitions proposed by Milton Santos in Espaço e Método, coupled with participatory mapping strategies for disaster risk reduction during a three-year period. This has resulted in the mapping of El Pacífico and the improvement of the local grassroot organization’s territorial management practices. These maps have served as tools for the community’s empowerment when dealing with public institutions, as well as for planning and managing their own territorial agendas for the future