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Análisis de la influencia de la cobertura del suelo en la calidad del agua de la Laguna de la Cocha mediante inteligencia artificial
dc.contributor.author | Bolaños, Jaime Andrés | |
dc.contributor.author | Jurado, Mario Alberto | |
dc.contributor.author | Herrera, Santiago Gómez | |
dc.date.accessioned | 2024-06-24T13:34:00Z | |
dc.date.available | 2024-06-24T13:34:00Z | |
dc.date.issued | 2024-05-31 | |
dc.date.submitted | 2024-07-13 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14112/28366 | |
dc.description.abstract | La presente investigación se centra en el análisis de la calidad del agua en la laguna de La Cocha mediante técnicas de análisis de datos no convencionales a fin de comprender cómo la cobertura del suelo influye en dicha calidad y en los niveles de contaminación. De hecho, la calidad del agua es un aspecto crítico para determinar la salud de los ecosistemas acuáticos y para satisfacer las necesidades humanas, pero esta se ve amenazada por actividades naturales y antropogénicas que alteran los patrones del ecosistema y la cobertura del suelo. En relación a lo anterior, la laguna de La Cocha, un recurso vital en nuestra área de estudio, enfrenta problemas graves de contaminación que afectan tanto al medio ambiente como a la salud pública. Asimismo, el uso no regulado de su agua para actividades antrópicas plantea riesgos significativos. Para abordar esta problemática, la presente investigación llevó a cabo un análisis detallado de la calidad del agua y su relación con la cobertura del suelo adyacente, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial como mapas autoorganizados y análisis de componentes principales. Dicho esto, los hallazgos de este estudio adquieren una relevancia significativa para la gestión sostenible del recurso hídrico y la conservación ambiental en la Laguna de la Cocha, proporcionando información vital para la toma de decisiones, centrándose en la comprensión de la dinámica temporal y espacial de la calidad del agua, así como en la relación entre la cobertura del suelo y la contaminación. Por ende, este proyecto contribuirá al progreso del conocimiento en los ámbitos de la ingeniería ambiental, química y sanitaria. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Análisis de la influencia de la cobertura del suelo en la calidad del agua de la Laguna de la Cocha mediante inteligencia artificial | es_ES |
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dcterms.bibliographicCitation | Abascal, I. 2016. «Análisis comparativo de los efectos de la revegetación en brezales quemados de la provincia de León». Apráez, Ana Lucía Narváez. 2014. «LA PRECIPITACIÓN EN EL HUMEDAL “LAGUNA DE LA COCHA”, COLOMBIA, Y SU RELACIÓN EN LA SUSTENTABILIDAD DE LA REGIÓN.» Arenal, I. M., y Oscar Díaz Rodríguez. 2008. «Particularidades de la estructura termohalina y sus tendencias en aguas cubanas.» Arrieta Sancho, Ana Lucía. 2021. «Caracterización del manglar de Jicaral, Puntarenas, como insumo básico para la elaboración de un plan de recuperación del ecosistema». Asan, Umut, y Secil Ercan. 2012. «An Introduction to Self-Organizing Maps». Pp. 295-315 en Computational Intelligence Systems in Industrial Engineering: With Recent Theory and Applications, editado por C. Kahraman. Paris: Atlantis Press. Bai, Jing, Jian Zhao, Zhenyu Zhang, y Ziqiang Tian. 2022. «Assessment and a review of research on surface water quality modeling». Ecological Modelling 466:109888. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2022.109888. Bhat, Sami Ullah, | es_ES |
datacite.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | es_ES |
oaire.resourcetype | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | es_ES |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | es_ES |
dc.audience | Público general | es_ES |
dc.contributor.researcher | Cordoba, Álvaro Camilo | |
dc.contributor.researcher | Mafla, Francisco Ricardo | |
dc.identifier.instname | Universidad Mariana | es_ES |
dc.identifier.reponame | Repositorio Clara de Asís | es_ES |
dc.publisher.place | Pasto - Nariño | es_ES |
dc.relation.citationEdition | 73 | es_ES |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.cc | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.subject.keywords | Calidad del agua, Clúster, Inteligencia Artificial, cobertura del suelo | es_ES |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/draft | es_ES |
dc.type.spa | Animación | es_ES |
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