Pronóstico de floraciones algales en el embalse San Roque, Córdoba, Argentina

• Autores: Baraibar Correge, Victoria Brenda
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Muchiut, Jonathan; Juaneda Allende, Micaela
• Materia: Práctica Supervisada I.Amb.; Ingeniería ambiental; Estudios de casos; Recursos hídricos; Agua; Modelos; Embalses; Algas; Cianobacterias; San Roque (Lago, Córdoba, Argentina); Córdoba (Argentina)
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Práctica Supervisada (I.Amb.)--FCEFN-UNC, 2024
Fil: Baraibar Correge, Victoria Brenda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
El presente informe de práctica supervisada, realizado dentro del Laboratorio de Hidráulica (LH) de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba (FCEFyN - UNC), se enmarca en un convenio de colaboración existente entre dicho establecimiento y la Administración Provincial de Recursos Hídricos (APRHi) de la provincia de Córdoba. El mismo, tiene por objetivo principal el pronóstico de floraciones algales y de cianobacterias en el embalse San Roque (ESR), por lo que un equipo interdisciplinario del LH brinda servicios científico-tecnológicos. Las cianobacterias tienen la capacidad de experimentar un rápido crecimiento, formando concentraciones masivas conocidas como floraciones de cianobacterias. Estas tienen un impacto negativo en la calidad del agua, generando problemas sanitarios, sociales y económicos, especialmente relacionados con la producción de toxinas (cianotoxinas) y afectando propiedades organolépticas. Suelen ocurrir con mayor frecuencia durante los períodos estivales en sistemas con altas concentraciones de nutrientes (nitrógeno y fósforo) y están influenciadas por condiciones meteorológicas y dinámicas hidrológicas. Para abordar la prevención y mitigación de estas floraciones, se han desarrollado modelos estadísticos que predicen su ocurrencia y severidad. Dado que las floraciones son propiedades emergentes de sistemas complejos, su predicción requiere modelos que consideren múltiples variables predictoras con respuestas no lineales. En este sentido, las herramientas de aprendizaje automático resultan útiles, ya que los modelos predictivos son un conjunto de técnicas que, mediante la recolección de datos históricos y el reconocimiento de patrones en los mismos, tienen como fin brindar una predicción de resultados futuros. Esta predicción se hace en base a la información extraída de los datos recogidos y se fundamenta en la identificación de relaciones entre variables en eventos pasados. Para la posterior interpretación de estas predicciones, se utilizan herramientas de análisis factorial, particularmente SHAP de la librería de Python. Esta última brinda valores de importancia shap y, considerando valores menores a 1, sirven para identificar aquellas variables que no contribuyen de forma significativa a las predicciones. Tanto las predicciones, como los valores shap, pueden verse afectados por la redundancia de información de los datos, para eso se realizan análisis de correlación entre variables regresoras, considerando valores de r en el orden de 0,7-0,9, para una posterior exclusión datos innecesarios. El presente estudio se centra en el embalse San Roque (ESR) de la provincia de Córdoba, Argentina, reconocido por su condición eutrófica y su relevancia regional. El objetivo principal de este trabajo fue aportar conocimiento técnico sobre las floraciones, abarcando numerosas variables meteorológicas e hidrológicas que influyen en el fenómeno, para así, identificar cuáles son las correctas a utilizar en un modelo predictivo. El propósito es ampliar conocimiento para así desarrollar un modelo automático que pueda predecir, con la menor cantidad de variables posible, la probabilidad de ocurrencia de estas floraciones, lo que permitirá identificar las principales forzantes ambientales dentro de este sistema complejo. Aunado a lo anterior, con una perspectiva de gestión, este modelo tendrá como fin ser puesto en práctica y ser evaluado en su aplicación de manera de facilitar la gobernanza y una posible participación ciudadana en la gestión de los recursos hídricos tanto provinciales como nacionales.
Fil: Baraibar Correge, Victoria Brenda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.