Determinación multielemental y minería de datos como herramientas para el monitoreo de la calidad de aguas superficiales ? Río Corriente

MORESI, ADRIANA L.; FECHNER, DIANA C.; VAZQUEZ, FRANCISCO A.; MARCHEVSKY, EDUARDO J.; PELLERANO, ROBERTO G.

Congreso; 8° Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

El agua dulce es un recurso esencial parala agricultura, la industria y el hombre. El monitoreo de la calidad del aguaes una herramienta fundamental en el manejo de los recursos de aguas dulces. Lacalidad del agua de los diferentes ríos en general se evalua a través de una ovarias estaciones de control en las cuales se miden diversos parámetrosfísico-químicos. Se deduce pues que la calidad del agua superficial representauna problemática de naturaleza multivariada, donde las técnicas de minería dedatos ("Data mining", como se le conoce en inglés) permiten resumir yobtener información relevante de manera rápida y eficiente para la toma dedecisiones.La minería de datos está surgiendo confuerza en los últimos años, gracias a la posibilidad de aplicar el potencial deprocesamiento de datos de las actuales computadoras. Para llevar a cabo untrabajo de minería de datos existen diversas herramientas en el mercado, entreellas se encuentra una herramienta de código abierto y acceso libre: elLenguaje R [1] junto con el paquete ?caret? [2].En este trabajo, sepresentan los resultados del análisis de las muestras de agua obtenidas durantesiete campañas realizadas desde octubre de 2012 a diciembre de 2014, en cuatropuntos de muestreo distribuidos a lo largo de la cuenca del Río Corriente. Lasconcentraciones de un total de 30 elementos minerales fueron determinadas porespectrometría de masas con plasma acoplado inductivamente (ICP-MS). La matrizde datos resultante se analizó con diferentes técnicas de clasificación yagrupamiento de minería de datos, paramétricas y no paramétricas. Losresultados obtenidos permitieron confirmar las relaciones entre los elementosestudiados y las variaciones estacionales a lo largo del año, además de poderobtener gráficos de interpretación sencilla para observar la influencia deestos parámetros estacionales.