Automatización del procesamiento de datos de calidad del agua en RedRío mediante un algoritmo en Python. Semestre de Industria
El presente informe documenta el desarrollo de un script automatizado en lenguaje Python para el procesamiento de datos provenientes de estaciones automáticas de monitoreo de calidad del agua del río Aburrá-Medellín. El algoritmo permitió consolidar, depurar y analizar los registros crudos obtenidos...
- Autores:
-
Posada Castaño, Lorena
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/48195
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/48195
- Palabra clave:
- Python (Computer program language)
Python (Lenguaje de programación)
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El presente informe documenta el desarrollo de un script automatizado en lenguaje Python para el procesamiento de datos provenientes de estaciones automáticas de monitoreo de calidad del agua del río Aburrá-Medellín. El algoritmo permitió consolidar, depurar y analizar los registros crudos obtenidos mediante sondas multiparamétricas, aplicando un filtro basado en valores de conductividad eléctrica para eliminar datos anómalos. A partir del procesamiento, se generaron gráficos, estadísticas descriptivas y salidas organizadas que facilitaron la interpretación de las condiciones ambientales en dos estaciones de monitoreo. Los resultados permitieron identificar diferencias relevantes en el comportamiento de las variables analizadas, asociadas al grado de intervención antrópica en cada tramo del río. La herramienta desarrollada representa un aporte a la automatización de procesos técnicos en el monitoreo ambiental, y deja abiertas posibilidades de mejora futura, como la conexión directa a servidores para la descarga automática de datos y la incorporación de análisis históricos más amplios. |
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Chalarca Rodríguez, Diego AlejandroPosada Castaño, Lorena2025-11-12T15:59:48Z2025https://hdl.handle.net/10495/48195El presente informe documenta el desarrollo de un script automatizado en lenguaje Python para el procesamiento de datos provenientes de estaciones automáticas de monitoreo de calidad del agua del río Aburrá-Medellín. El algoritmo permitió consolidar, depurar y analizar los registros crudos obtenidos mediante sondas multiparamétricas, aplicando un filtro basado en valores de conductividad eléctrica para eliminar datos anómalos. A partir del procesamiento, se generaron gráficos, estadísticas descriptivas y salidas organizadas que facilitaron la interpretación de las condiciones ambientales en dos estaciones de monitoreo. Los resultados permitieron identificar diferencias relevantes en el comportamiento de las variables analizadas, asociadas al grado de intervención antrópica en cada tramo del río. La herramienta desarrollada representa un aporte a la automatización de procesos técnicos en el monitoreo ambiental, y deja abiertas posibilidades de mejora futura, como la conexión directa a servidores para la descarga automática de datos y la incorporación de análisis históricos más amplios.This report presents the development of an automated Python script for processing data from automatic water quality monitoring stations in the Aburrá-Medellín River. The algorithm enabled the consolidation, filtering, and analysis of raw data obtained from multiparameter probes, applying a conductivity-based filter to remove anomalous records. As a result, graphs, descriptive statistics, and structured outputs were generated, improving the interpretation of environmental conditions at two monitoring stations. The findings revealed relevant differences in the behavior of the analyzed variables, associated with varying levels of anthropogenic impact along the river. The developed tool contributes to the automation of technical procedures in environmental monitoring and opens the door to future improvements, such as direct connection to data servers and the integration of broader historical analyses.PregradoIngeniero Ambiental35 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaIngeniería AmbientalDepartamento de Ingeniería Sanitaria y AmbientalMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Python (Computer program language)Python (Lenguaje de programación)Procesamiento de datosData processingAutomatizaciónAutomationCalidad del aguaWater qualityhttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16061http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh96008834http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3401Automatización del procesamiento de datos de calidad del agua en RedRío mediante un algoritmo en Python. Semestre de IndustriaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftÁrea Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA). (2022). RedRÍO: Informe técnico de monitoreo de calidad del agua 2021. AMVA.Área Metropolitana del Valle de Aburrá, CORNARE, & CORANTIOQUIA. (2015). Resolución Metropolitana No 1739 de 2015: Ordenamiento del recurso hídrico del Río Aburrá-Medellín. Medellín, Colombia.Chapman, D. (1996). Water quality assessments: A guide to the use of biota, sediments and water in environmental monitoring (2nd ed.). UNESCO/WHO/UNEP.Corantioquia. (2021). Plan de manejo de la cuenca del río Aburrá-Medellín.González, A., & Riaño, J. (2020). Automatización del procesamiento de datos ambientales mediante programación en Python. Revista Colombiana de Tecnologías Ambientales, 16(2), 45–52.Ideam & Invemar. (2021). Protocolo de monitoreo y seguimiento del agua. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.McKinney, W. (2018). Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd ed.). O’Reilly Media.Ramos, M. H., Mathevet, T., & Thirel, G. (2015). Automatic quality control of hydrological data: Challenges and advances. Hydrology and Earth System Sciences, 19(8), 3275–3290. https://doi.org/10.5194/hess-19-3275-2015UNESCO. (2020). World Water Quality Alliance White Paper: Status and future of water quality monitoring and assessment. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.Universidad de Antioquia. (2017). ¿Cuál es la calidad del río Aburrá-Medellín? 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