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dc.contributor.authorBolaños, Jaime Andrés
dc.contributor.authorJurado, Mario Alberto
dc.contributor.authorHerrera, Santiago Gómez
dc.date.accessioned2024-06-24T13:34:00Z
dc.date.available2024-06-24T13:34:00Z
dc.date.issued2024-05-31
dc.date.submitted2024-07-13
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14112/28366
dc.description.abstractLa 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.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleAnálisis de la influencia de la cobertura del suelo en la calidad del agua de la Laguna de la Cocha mediante inteligencia artificiales_ES
dc.title.alternativeAnálisis de la influencia de la cobertura del suelo en la calidad del agua de la Laguna de la Cocha mediante inteligencia artificiales_ES
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dcterms.bibliographicCitationAbascal, 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.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_ES
oaire.resourcetypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_ES
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccees_ES
dc.audiencePúblico generales_ES
dc.contributor.researcherCordoba, Álvaro Camilo
dc.contributor.researcherMafla, Francisco Ricardo
dc.identifier.instnameUniversidad Marianaes_ES
dc.identifier.reponameRepositorio Clara de Asíses_ES
dc.publisher.placePasto - Nariñoes_ES
dc.relation.citationEdition73es_ES
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.keywordsCalidad del agua, Clúster, Inteligencia Artificial, cobertura del sueloes_ES
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftes_ES
dc.type.spaAnimaciónes_ES


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