Modelación ecológica para estudiar la calidad hidrobiológica del agua en el río Cali, empleando macroinvertebrados acuáticos como bioindicadores de calidad del agua

El río Cali, vital para la ciudad de Santiago de Cali, enfrenta múltiples desafíos por la contaminación y las actividades humanas. Sus aguas, fundamentales para el abastecimiento y los servicios ecosistémicos, han sufrido un deterioro significativo, afectando tanto su biodiversidad como la calidad de vida de las comunidades que dependen de él. Comprender estas problemáticas es crucial para restaurar este recurso y desarrollar estrategias innovadoras que aseguren su sostenibilidad frente a un futuro incierto. Considerando lo anterior, en este proyecto se implementaron modelos ecológicos para evaluar la calidad hidrobiológica del agua en el río Cali. Para la construcción de la base de datos, se utilizó información fisicoquímica, hidráulica e hidrobiológica de estudios realizados por la CVC y la Universidad Autónoma de Occidente en el marco del Plan de Ordenamiento del Recurso Hídrico (PORH) del río Cali entre 2021 y 2023. A partir de estos datos, se plantearon dos modelos con diferentes enfoques: uno para determinar la calidad hidrobiológica del agua basado en índices bióticos, específicamente el BMWP/Col, y otro de idoneidad de hábitat para predecir la ocurrencia de dos familias de macroinvertebrados acuáticos (Trichoptera:Helicopsychidae y Plecoptera:Perlidae) bajo diferentes condiciones ambientales. Se emplearon cuatro técnicas de minería de datos: lógica difusa, regresión logística, regresión binomial negativa y árboles de clasificación, evaluando su desempeño mediante indicadores como el F1-Score, precisión y recall. El análisis estadístico realizado, y los modelos planteados fueron creados utilizando herramientas como XLSTAT y el lenguaje de programación Python. La selección de variables predictoras se realizó mediante análisis de componentes principales (PCA) con rotación Varimax, complementado con diagramas de dispersión y box plots para explorar las relaciones entre predictores y la variable respuesta. Además, se consideraron estudios previos para la lógica difusa y un algoritmo experimental basado en el AIC del modelo. Los resultados mostraron que la lógica difusa fue la técnica más adecuada para predecir la calidad del agua con base en el índice BMWP/Col, logrando una precisión de 0,78, un F1-Score de 0,79 y una exactitud de 0,93. El modelo de idoneidad de hábitat también presentó excelentes resultados, destacándose nuevamente la lógica difusa con una precisión de 0,88 para Helicopsychidae y 0,93 para Plecoptera. Debido a la cantidad limitada de observaciones en la base de datos, las demás técnicas implementadas no alcanzaron resultados satisfactorios, pues requieren un proceso de calibración y validación más robusto al tratarse de herramientas basadas en el aprendizaje automático. Se espera a futuro aumentar el tamaño de los registros para facilitar la aplicación y escalabilidad de los modelos implementados. En conclusión, los modelos ecológicos basados en la lógica difusa demostraron ser herramientas efectivas para caracterizar y predecir la calidad hidrobiológica del río Cali, ofreciendo una base metodológica replicable para futuros estudios y la gestión sostenible de recursos hídricos en sistemas similares.

• Autores: Quiñones Góngora, Saulo Alfredo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/16058
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/16058; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Ambiental; Modelos ecológicos; Técnicas de minería de datos; Lógica difusa; Macroinvertebrados acuáticos; Pitón; Calidad hidrobiológica del agua; Gestión del recurso hídrico; Ecological models; Data mining techniques; Fuzzy logic; Aquatic macroinvertebrates; Python; Hydrobiological water quality; Water resource management
• Rights: openAccess
• License: Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2025