Análisis de datos ambientales de un sector de la cuenca del Río Reconquista de Argentina

GARCÍA-REIRIZ, ALEJANDRO G.; MAGALLANES, JORGE F.; VRACKO, MARJAN; REICH, SILVIA; CICERONE, DANIEL

Bahía Blanca, Argentina

Congreso; V Congreso Argentino de Química Analítica; 2009

Asociación Argentina de Química Analítica

El sector del Río Reconquista comprendido en el Partido de San Martín, Pcia. de Buenos Aires ha sido monitoreado desde el año 1995 con el objeto de conocer su estado de contaminación. La información acumulada compone una base de datos de 26 parámetros fisicoquímicos que fueron medidos desde Diciembre de 1995 hasta Diciembre del 2006 sobre 14 sitios del río y canales afluentes, la cual constituye una serie de 270 vectores objeto. Hasta el momento se han utilizado cuatro métodos de análisis multivariantes: Análisis por componentes principales, canonical correlation, resolución de curvas multivariantes con cuadrados mínimos alternantes (MCR-ALS) y Redes neuronales artificiales tipo Kohonen y Contra-propagación. Mediante una representación de la distribución geográfica de los scores de MCR se consiguió visualizar las diferentes áreas afectadas por cada fuente contaminante y su evolución en el tiempo. Las redes neuronales permitieron establecer correlaciones entre los canales y sitios del río para varios parámetros. Las variables se agruparon en tres grupos principales según su origen, interrelación e impacto sobre el medioambiente: las relacionadas con oxígeno y sustancias reductoras, las relacionadas con nitrógeno y sustancias orgánicas, y las relacionadas con metales. El análisis permitió evaluar el estado de contaminación del río y sus canales afluentes, la relación que existe entre estos, el impacto de los canales sobre el río y la contaminación proveniente del lado más alto de la cuenca.canonical correlation, resolución de curvas multivariantes con cuadrados mínimos alternantes (MCR-ALS) y Redes neuronales artificiales tipo Kohonen y Contra-propagación. Mediante una representación de la distribución geográfica de los scores de MCR se consiguió visualizar las diferentes áreas afectadas por cada fuente contaminante y su evolución en el tiempo. Las redes neuronales permitieron establecer correlaciones entre los canales y sitios del río para varios parámetros. Las variables se agruparon en tres grupos principales según su origen, interrelación e impacto sobre el medioambiente: las relacionadas con oxígeno y sustancias reductoras, las relacionadas con nitrógeno y sustancias orgánicas, y las relacionadas con metales. El análisis permitió evaluar el estado de contaminación del río y sus canales afluentes, la relación que existe entre estos, el impacto de los canales sobre el río y la contaminación proveniente del lado más alto de la cuenca.