• Durante las últimas décadas, ha habido una demanda creciente de monitorear la calidad del agua de muchos ríos mediante mediciones regulares de diversas variables de calidad del agua.

• El resultado ha sido la acumulación gradual de registros confiables de la calidad del agua a largo plazo y el examen de estos datos para determinar las tendencias a largo plazo.

• Ademas, los sistemas informáticos ofrecen ahora la posibilidad de manejar y manipular bases de datos muy grandes de formas que antes no eran una opción práctica.

Como solución por parte de la ciencia de datos se propone un completo análisis compuesto por:

• Ajustes distribucionales: Encontrar la distribución de la variable medida permitirá realizar cálculos de la probabilidad de eventos extremos.
• Análisis de tendencia: Esto permite saber si existe un aumento o disminución a largo plazo en los valores medidos de los datos de calidad del agua.
• Modelos de predicción: Esto permite reducir la incertidumbre de valores futuros para las mediciones de datos de calidad del agua

El análisis estadístico y de tendencia permitirá facilitar el proceso de toma de decisiones.

• El calculo de la probabilidad de ocurrencia de un evento extremo determina el nivel de incertidumbre en dichos eventos

• La determinación de la no existencia de una tendencia puede ayudar a determinar la periodicidad de los muestreos continuos

• El pronóstico de las series temporales determina el comportamiento promedio futuro de los datos lo que ayudará al proceso de toma de decisiones y calculo de planes de acción

• Se propone una vez realizado el proceso de caracterización de la calidad del agua (Análisis estadístico y de tendencia) la automatización del proceso de monitoreo con el completo proceso de la ciencia de datos con herramientas interactivas.
  • Base de datos para información histórica
  • Análisis estadístico y de tendencia
  • Dashboard interactivo con reportes periódicos