BASES DE DATOS EN LA LAGUNA DE FÚQUENE
Se generan datos estadísticos (hoja 1 de los datos) con el fin de reconocer los datos obtenidos de la Laguna de Fúquene a los cuales se les realiza una serie de salidas graficas para mejorar su interpretación de datos. Este proceso se realiza, mediante el programa R y de la siguiente manera:
Imagen 18: "Lectura de base de datos".
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El comando describe(basedatosfuquene) debe ser utilizado llamando a la librería del documento. En la siguiente salida no se tiene en cuenta año (1982 a 2007) ni mes (Enero a Diciembre) ya que estos datos son cualitativos. Como análisis de estos son: tamaño de muestra (n), media (mean), desviación estándar (sd), media recortada al 10% (trimmed), desviación estandar de la mediana (mad), valor mínimo (min), valor máximo(max), rango (range), asimetría (skew), (kurtosis), error típico de la media (se).
Imagen 19: "Sumary de la base de datos".
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Se denota que la precipitación más alta registrada en la Laguna de Fúquene fue de 964.22 mm en los periodos de 1982 a 2007, la precipitación media durante estos años fue de 277.49, la curtosis en este caso nos indica que es una distribución leptocúrtica o sea con un rango mayor que cero ya que presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable y por su parte la asimetría presentada en la precipitación es una asimetría positiva con un rango de valor que es de 1.03.
El siguiente parámetro es la temperatura, cuyo valor máximo registrado en la Laguna de Fúquene es de 17.3°C con una desviación estándar de 0.67 que nos indica que los intervalos fueron bastante cortos, la media de la temperatura nos indica que se mantuvo estable en 15.34°C mayormente en estos periodos de tiempo con una curtosis menor que cero que nos indica una distribución mesocúrtica para este rango o sea que es una distribución normal (Aulafácil, s. f), conocemos también que presenta una asimetría positiva tendiendo a cero que se acerca a la variable de la media con valores superiores hacia la derecha.
Por su parte, la variable de crecimiento de la laguna en hectáreas nos indica que el valor medio durante estos años fue de 15.77 Ha. Por otra parte la curtosis de -1.21 al ser menor que cero nos indica que el dato presenta una distribución platicúrtica, lo cual nos indica que tiene un grado reducido de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. (Aula fácil, s. f). Por su parte el skew nos dice que su asimetría es negativa o sea que sus valores tienen hacia la izquierda.
Correspondiente con lo anterior tenemos que la variable del crecimiento del buchón genera un rango de 11.45, con un valor mínimo de 10.10 ha y un máximo de 21.55 ha, el valor medio del crecimiento del buchón es de 15.55 ha, con una desviación estándar de 3.58, con una asimetría positiva tendiendo a cero y una curtosis de -1.34 con una distribución platicúrtica. Cálculo promedio multianual. Se planea realizar un promedio multianual de cada una de las variables (Temperatura, Precipitación, Crecimiento de la laguna y Crecimiento del buchón) por mes, para hallar una distribución anual de cada uno de los datos en base de la laguna de Fúquene a los 25 años que tenemos en la base de datos.
PRECIPITACIÓN
Es necesario que R reconozca que los datos adquiridos de la base de datos de la Laguna de Fúquene, los cuales se encuentran separados por punto y coma ( ; ) y que el decimal esta dado por coma ( , ). Se extraen los datos que necesitamos para este caso se la siguiente manera:
Imagen 20. "lectura de tabla"
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Imagen 21. "Vista de la tabla de la base de datos".
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Cálculo de promedios mensuales multianuales
Realizamos el cálculo de los promedios mensuales multianuales de Precipitación entre los periodos de 1982 a 2007.
Imagen 22. "Promedios de la precipitación".
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Imagen 23. "vista de los promedios de la precipitación".
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Gráfica de distribución mensual promedio de Precipitación
Imagen 24. "Generación del ploteo de la gráfica de precipitación"
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Imagen 25. "Gráfica del promedio mensual de precipitación".
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Se evidencia que la Laguna de Fúquene hay dos temporadas de altas precipitaciones, al igual que dos temporadas de bajas precipitaciones, aquí se puede reconsiderar que este tipo de distribuciones se podría explicar por el doble paso tropical en donde puede ser teniendo en cuenta los fenómenos de la niña y del niño, gracias a el movimiento latitudinal y posición del sol.
Cálculo de anomalías anuales para Precipitación
Para realizar el cálculo de anomalías anuales en un periodo de 25 años se emplean los datos de la siguiente manera:
Imagen 26. "Calculo de anomalías anuales en precipitación".
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Imagen 27. "Vista de la tabla de precipitación".
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Se realiza el acumulado para reconocer el total de la precipitación de cada uno de los años desde 1982 hasta 2007.
Imagen 28. "Calculo promedio multianual".
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Imagen 29. "Valor del promedio de la precipitación".
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Cálculo de anomalía para la precipitación:
El cálculo de anomalías se realiza en este caso solo para la precipitación, analizando los años máximos y mínimos en cuanto a la precipitación promedio. La anomalía de la precipitación señala cómo ha sido el régimen de la precipitación durante un mes, un trimestre o un año. Para este trabajo se realiza el cálculo con relación a un promedio establecido de 25 años de precipitación promedio multianual; tiene además, la posibilidad de ser utilizada para indicar la presencia de sequías, tomando únicamente rangos de precipitación inferiores al promedio establecido. Para realizar el cálculo de anomalía para la precipitación es necesario emplear la siguiente ecuación:
Imagen 30. "Ecuación del porcentaje de anomalías".
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Obtenemos que el desarrollo para el cálculo y formula de anomalías en R se relaciona y se ejecuta de la siguiente manera:
Imagen 31. "Calculo de anomalías anuales en Rstudio".
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Imagen 32. "Vista de tabla con el calculo del acumulado y las anomalías".
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Para este caso se refleja que en el primer año cayó un 38.247% menos del promedio, es así como se puede leer la tabla. Cuando los valores son positivos como lo es el año de 1990 con un aumento de 4.459% más que el promedio se infiere que en este año la precipitación aumento mientras que en el anterior disminuyo.
Gráfico anomalías
Para realizar el grafico de anomalías de precipitaciones es necesario redondear los valores para mejorar su interpretación y que la gráfica sea de carácter lineal.
Imagen 33. "Gráfico de anomalías anuales para la precipitación".
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Según la gráfica podemos identificar que en los primeros 8 años la precipitación fue inferior al promedio. Sin embargo, en el 1990 este aumento hasta un 4% pero los siguientes 2 años decayó nuevamente. Posterior a este suceso aumento el porcentaje de precipitación solo variando en aproximadamente 3 años. Podríamos inferir que en 1983 es categorizado como un periodo fuerte en cuanto al fenómeno del niño.
TEMPERATURA
Cálculo de promedios mensuales multianuales
Es necesario que R reconozca que los datos adquiridos de la base de datos de la Laguna de Fúquene, los cuales se encuentran separados por punto y coma ( ; ) y que el decimal esta dado por coma ( , ). Se extraen los datos que necesitamos para este caso se la siguiente manera:
Imagen 34. "Lectura de tabla de temperatura".
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Imagen 35. "Vista de la lectura de la tabla de temperatura"
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Cálculo de promedios mensuales multianuales
Realizamos el cálculo de los promedios mensuales multianuales de Temperatura entre los periodos de 1982 a 2007.
Imagen 36. "Cálculo promedios mensuales de temperatura".
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Imagen 37. "Tabla de promedio de temperatura multianual"
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Gráfica de distribución mensual promedio de Temperatura
Imagen 38. "Ploteo de la gráfica de temperatura mensual".
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Imagen 39. "Gráfica de distribución promedio de la temperatura".
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Se determina en la gráfica que existe una relación estrecha con la precipitación ya que a mayor precipitación menor temperatura, y que a menor precipitación mayor temperatura, Siendo la temperatura un valor que tiene una influencia considerable de la precipitación, cabe destacar que según la gráfica la variabilidad de la temperatura no es muy grande ya que en valor de unidades solo maneja 3 de grados, pero si se evalúa en decimas ahí si se ve una diferencia más considerable mensual multianual.
Factores de variabilidad climáticas, como lo es el de aguas de superficies más cálida (Niño) o más frías (la niña). El niño siendo un fenómeno climatológico que se genera cada cierto periodo de años al elevarse la temperatura del océano pacífico teniendo influencia en ciertas regiones de Colombia como en la Región andina, Región del pacifico, Región del caribe, evidenciando una influencia de estas alteraciones en los datos respectivamente tomados en las estaciones del país de la región andina, mostrando una tendencia parecida en los ciclos anuales de variabilidad durante el periodo 1938-2013. Evidenciado en los análisis de los meses determinantes de temporada lluviosa y seca, en los cuales cuando en un mes se presenta una peculiaridad (lluviosa), las temperaturas son bajas y si la característica es opuesta (secas) , las temperaturas son altas (Montealegre, J. 2014).
Cálculo del promedio anuales para Temperatura
Para realizar el cálculo del promedio anual en un periodo de 25 años se emplean los datos de la siguiente manera:
Imagen 40. "Calculo promedio anual de temperatura en R studio".
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Imagen 41. "Vista de la tabla de promedios de temperatura".
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Se realiza el promedio anual, para reconocer el total de la temperatura de cada uno de los años desde 1982 hasta 2007.
Imagen 42. "Calculo de promedio multianual de temperatura".
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Imagen 43. "Valor de promedio de temperatura".
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La Temperatura promedio anual durante los 25 años evaluados en la base de datos de la Laguna de Fúquene es de 15.34506 °C.
CRECIMIENTO DEL BUCHÓN DE AGUA EN LA LAGUNA DE FÚQUENE
Cálculo de promedios mensuales multianuales
Es necesario que R reconozca que los datos adquiridos de la base de datos de la Laguna de Fúquene, los cuales se encuentran separados por punto y coma ( ; ) y que el decimal esta dado por coma ( , ).
Imagen 44. "Lectura de tabla crecimiento del buchón".
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Imagen 45. "Vista de la tabla de crecimiento del buchón en cada uno de los meses".
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Cálculo de promedios mensuales multianuales
Se extraen los datos que necesitamos para este caso se la siguiente manera. Realizamos el cálculo de los promedios mensuales multianuales del crecimiento del buchón de agua entre los periodos de 1982 a 2007.
Imagen 46. "Calculo promedio mensual multianual del buchón en Rstudio".
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Imagen 47. "Promedios multianuales crecimiento del buchón"
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Gráfica de distribución mensual promedio del crecimiento del buchón de agua.
Imagen 48. "Ploteo del crecimiento del buchón de agua".
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Imagen 49. "Gráfica de crecimiento del buchón".
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Se evidencia que el crecimiento del buchón presentó valores exponenciales en cada uno de los meses hasta el mes 8 que es agosto donde se evidenció un cambio que obtuvo valores bajos, con esto el espejo de agua de la laguna obtuvo un crecimiento favorable, después de este al llegar al mes 9 vuelve a ser un crecimiento exponencial constante por parte del buchón lo que hace que colmate el espejo de agua de la Laguna de Fúquene.
Cálculo del promedio anuales para el crecimiento del buchón de agua.
Para
realizar el cálculo del promedio anual en un periodo de 25 años se emplean los
datos de la siguiente manera:
Imagen 50. "Calculo promedio del buchón de agua multianual".
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Imagen 51. "Vista de la tabla del crecimiento del buchón de agua".
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Se realiza el promedio anual, para reconocer el total del crecimiento del buchón de agua de cada uno de los años desde 1982 hasta 2007.
Imagen 52. "Calculo promedio del crecimiento del buchón".
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Imagen 53. "Valor promedio de crecimiento del buchón".
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El crecimiento del buchón de agua promedio anual durante los 25 años evaluados en la base de datos de la Laguna de Fúquene es de 15.5466 ha.
DECRECIMIENTO DE LA LAGUNA DE FÚQUENE
Cálculo de promedios mensuales multianuales.
Es necesario que R reconozca que los datos adquiridos de la base de datos de la Laguna de Fúquene, los cuales se encuentran separados por punto y coma ( ; ) y que el decimal esta dado por coma ( , ). Se extraen los datos que necesitamos para este caso se la siguiente manera:
Imagen 54. "Lectura de la tabla del decrecimiento de la laguna".
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Imagen 55. "Vista de la tabla de decrecimiento de la laguna".
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Cálculo de promedios mensuales multianuales
Realizamos el cálculo de los promedios mensuales multianuales del crecimiento del buchón de agua entre los periodos de 1982 a 2007.
Imagen 56. "Calculo del promedio del crecimiento de la laguna".
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Imagen 59. "Gráfica de distribución del promedio anual del decrecimiento de la laguna".
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Se evidencia que el tamaño del espejo de agua de la laguna Fúquene decreció de manera constante desde el mes 1 qué es enero hasta el mes 7 que es julio en donde se obtuvo una decreciente bastante pronunciada hasta el mes 8 que es agosto donde creció de manera abrupta hasta el mes 9 que es septiembre donde volvió a obtener una decreciente constante hasta el mes 12 que es diciembre. Por lo tanto se concluye que la laguna obtuvo un crecimiento en el mes 8 debido a que en este mes se evidenció un decrecimiento del buchón, por lo tanto la laguna pudo recuperar en estos meses parte de su espejo de agua debido a las decrecientes que presentó el buchón.
Cálculo de anomalías anuales para el crecimiento de la Laguna de Fúquene
Para realizar el cálculo del promedio anual en un periodo de 25 años se emplean los datos de la siguiente manera:
Imagen 60. "Calculo promedios acumulados de la laguna".
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Imagen 61. "vista de los promedios multianuales de la laguna".
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Se realiza el promedio anual para reconocer el total del decrecimiento de la laguna agua de cada uno de los años desde 1982 hasta 2007.
Imagen 62. "Promedios acumulados del decrecimiento de la laguna".
Imagen 62. "Promedios acumulados del decrecimiento de la laguna".
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Imagen 63. "Valor del promedio acumulado del decrecrecimiento de la laguna".
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El decrecimiento de la Laguna de Fúquene promedio anual durante los 25 años evaluados en la base de datos de la Laguna de Fúquene es de 15.76016 ha.
COMPONENTES DE SALIDA DE LA LAGUNA DE FÚQUENE.
Se generan datos estadísticos (hoja 2 de los datos) con el fin de reconocer los datos obtenidos en la salida de la Laguna de Fúquene del año 2007 a los cuales se les realiza una serie de salidas gráficas para mejorar su interpretación de datos; y también se plantea analizar los componentes de la laguna (Temperatura, Oxígeno disuelto, DBO, DQO, Sólidos Suspendidos, pH, Coliformes Totales, E. Coli) tomados en el año 2007, para así determinar las condiciones en las que se encuentra la laguna en ese periodo de tiempo. Este proceso se realiza, mediante el programa R y de la siguiente manera:
Imagen 64. "Lectura de Base de datos de componentes".
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Fuente: Elaboración propia |
El comando describe (Componentes_Laguna) debe ser utilizado llamando a la librería (readxl) del documento. Como análisis de estos son: tamaño de muestra (n), media (mean), desviación estándar (sd), media recortada al 10% (trimmed), desviación estandar de la mediana (mad), valor mínimo (min), valor máximo(max), rango (range), asimetría (skew), (kurtosis), error típico de la media (se).
Imagen 65. "Lectura de Base de datos de componentes".
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TEMPERATURA
Imagen 66. "Lectura de Base de datos de componente Temperatura".
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Imagen 67. "Gráfica de la Lectura de Base de datos de componente Temperatura".
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La Temperatura presentada en la conformación de las diferentes estaciones o puntos estratégicos generados a partir de la Laguna de Fúquene, son variados, pues la temperatura es baja en un principio, aunque esta empieza un aumento simultaneo, esta variación de temperatura de cada uno de los puntos puede debe ser al recorrido del río, ya que indica que baja o que posee un grado de pendiente en donde a nivel geográfico la temperatura aumenta según el nivel térmico.
OXÍGENO DISUELTO
Imagen 68. "Lectura de Base de datos de componente Oxígeno Disuelto".
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Imagen 69. "Gráfica de la Lectura de Base de datos de componente Oxígeno Disuelto".
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El gráfico anterior permite la identificación en cuanto al comportamiento y variación de Oxígeno disuelto en las diferentes estaciones o puntos después de la Laguna de Fúquene.
DBO
Imagen 70. "Lectura de Base de datos de componente DBO".
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Imagen 71. "Gráfica de lectura de Base de datos de componente DBO".
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Se puede evidenciar la cantidad de oxígeno disuelto consumido, por oxidación microbiana de la materia orgánica presente en las aguas. En las cuales se denota que existen diferencias abrumadoras ya que entre las estaciones 1 a la 7 las variaciones son mínimas, pero a partir de la estación 7 y 8 los valores incrementan exponencialmente llegando a valores de 197 y 68 respectivamente, en el transcurso de las estaciones se notan diversas variaciones de las cuales resaltan la 16 con un valor de 60, la estación 24 con un valor de 80, correspondiente a estaciones que demuestran la mayor variación, siendo cada una de las resaltadas mayor a 50 mgO2/l. Determinado que las muestras tomadas en dichas estaciones pueden estar evidenciando una alta cantidad de materia orgánica depositada en estos sectores, la cual ayuda a los microorganismos a proliferarse en el agua y como fuente de alimentación. Dando a entender un alto impacto en la fauna acuática, convirtiéndose el agua en un posible foco de infección (Microlab Industrial.2015).
DQO
Imagen 72. "Lectura de Base de datos de componente DQO".
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Imagen 73. "Gráfica de Lectura de Base de datos de componente DQO".
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Se puede distinguir la cantidad de oxígeno disuelto que se encuentra consumido, por oxidación química de la materia orgánica biodegradable presente en el agua en cada estación. Se ven variaciones significativas de las cuales las más representativas son la estación 7 con un valor de 371 y la 8 con un valor de 317 de las primeras 10, Al evidenciar las diferentes estaciones resaltan unas en particular por su valor considerable en comparación a las otras como: Estación 14 con un estimado de 106, la 16 con un valor de 158 respectivamente, a partir de la estación 20 se ve un crecimiento exponencial llegando hasta la estación 23 con valor de 106 y la 24 con cuantificación de 156. Las cuales son las estaciones con valores que superan los 100 mgO2/l siendo los más significativos a diferencia de las demás. Los valores que se tomaron en dichas estaciones nos muestran una demanda química de oxigeno alta, demostrando la necesidad de oxígeno para oxidar la materia orgánica en el agua, mostrándonos un panorama de preocupación ya que se está afectando los recursos naturales, pareciéndose más a aguas residuales que a un acuífero natural (Microlab Industrial.2015). Los parámetros DBO y DQO por lo general aportan información distinta, pero normalmente se usan las dos en estudios de calidad del agua. En los valores el DQO es mayor ya que el oxidante químico tiene la cualidad de reaccionar con ciertas sustancias que para los microrganismos son difíciles de biodegradar (Generalitat Valenciana.2008). Se ejecutaron los siguientes comandos con la finalidad de determinar el cociente entre estos dos parámetros.
Imagen 74. "Lectura de Base de datos DQO y DBO".
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Imagen 75. "Tabla de Base de datos DQO y DBO".
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Imagen 76. "Lectura de Base de datos DQO y DBO".
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Imagen 77. " Gráfica de Lectura de Base de datos de componente DQO/DBO".
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En la gráfica
Se puede evidenciar el coeficiente entre
los dos parámetros, Esta relación nos puede indicar el tipo de contaminante. Un cociente
DBO/DQO inferior a 0,2 nos indica que hay vertimientos de tipo inorgánico (posiblemente
aguas residuales industriales), y si es superior a 0,6 nos referencia a un
vertimiento orgánico (seguramente aguas residuales urbanas, restos de ganado o
industria alimenticia) (Generalitat Valenciana.2008).
SÓLIDOS SUSPENDIDOS
Imagen 78. "Lectura de Base de datos de componente Sólidos suspendidos".
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Imagen 79. "Gráfica Lectura de Base de datos de componente Sólidos suspendidos".
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Se evidencia cómo por medio de muestras, se pueden cuantificar la cantidad de partículas suspendidas. Dando como resultado que las estaciones lg puente Barcelona, Rio suta, vallado escorial, rio chiquinquira, quebrada puente tierra, son las zonas que presentan una mayor cantidad de solidos suspendidos por encima de los 70 mg/l, lo más probable es que en cada una de las estaciones la turbiedad también sea bastante considerable. Este tipo de solidos es uno de los responsables principales de que se perciba la turbiedad en el agua (Microlab Industrial.2016).
PH EN CAMPO
Imagen 80. "Lectura de Base de datos de componente Ph".
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Imagen 81. "Gráfica de Lectura de Base de datos de componente Ph".
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Fuente: Elaboración propia. |
El pH es uno de los parámetros más usados para conocer o determinar la calidad del agua, indicando la acidez o alcalinidad, una medida de la actividad del potencial de iones de hidrogeno (H+). En la gráfica se evidencia que 7 de las 30 estaciones tienen valores aproximados a 7 tendiendo a ser aguas neutras y 23 de las 30 estaciones tienen valores menores a 7, se consideran acidas. Más del 76 % de las estaciones tienen presencia de aguas acidas, aproximadamente el 23% de las aguas tienden a ser neutras o acercarse al 7 (pure water.2021)
Se evidencia que en los componentes de la laguna de Fúquene existen diferentes variables en diferentes puntos de salida de la laguna en este caso el punto mas alto de liberación de coliformes totales es en el Río Suta (punto 7) y después del Río Suta (punto 08), Sin embargo, la cantidad de coliformes disminuye en el siguiente punto y aumenta nuevamente en Esclusas el Cubio (punto 10), la liberación siguiente trata de mantenerse hasta el punto del Canal río Suta (punto 16), por último estos componentes de coliformes son liberados en los diferentes puntos, ya sea; estaciones, quebradas o ríos, no se encuentran datos en los últimos puntos de obtención de datos.
COLIFORMES TOTALES
Imagen 82. "Lectura de Base de datos de componente Coliformes Totales".
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Fuente: Elaboración propia. |
Imagen 83. " Gráfica Lectura de Base de datos de componente Coliformes Totales".
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Se evidencia que en los componentes de la laguna de Fúquene existen diferentes variables en diferentes puntos de salida de la laguna en este caso el punto mas alto de liberación de coliformes totales es en el Río Suta (punto 7) y después del Río Suta (punto 08), Sin embargo, la cantidad de coliformes disminuye en el siguiente punto y aumenta nuevamente en Esclusas el Cubio (punto 10), la liberación siguiente trata de mantenerse hasta el punto del Canal río Suta (punto 16), por último estos componentes de coliformes son liberados en los diferentes puntos, ya sea; estaciones, quebradas o ríos, no se encuentran datos en los últimos puntos de obtención de datos.
E. COLI
Imagen 84. "Lectura de Base de datos de componente E. Coli".
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Imagen 85. "Gráfica Lectura de Base de datos de componente E. Coli".
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