Groundwater quality model through the combined use of principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR): Case study: Maturín’s aquifers, Monagas, Venezuela
Modelo de calidad del agua subterránea mediante el uso combinado del análisis de componentes principales (ACP) y regresiones lineales múltiples (RLM): Caso de estudio: acuíferos de Maturín, Monagas, Venezuela;
Modelo de qualidade das águas subterrâneas através do uso combinado da análise de componentes principais (ACP) e regressões lineares múltiplas (RLM): Estudo de caso: aquíferos Maturín, Monagas, Venezuela
| dc.creator | Gil Marin, José Alexander | |
| dc.date | 2020-05-21 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-24T21:14:36Z | |
| dc.date.available | 2023-08-24T21:14:36Z | |
| dc.identifier | https://ojs.latu.org.uy/index.php/INNOTEC/article/view/526 | |
| dc.identifier | 10.26461/20.02 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8426814 | |
| dc.description | A set of data collected during 2016 was studied in eight wells in the city of Maturín, Monagas, Venezuela, in an attempt to evaluate and determine the contributions of the source that affect water quality. An accurate multiple linear regression (MRL) technique was used as an advanced tool for modeling and forecasting groundwater quality. Likewise, principal component analysis (PCA) was used to simplify and understand the complex relationship between water and quality parameters. Six main components responsible for 86.57% of the total variation were found. It was found that the main source of contamination of Maturín aquifers was the residual discharges with high values of fecal coliforms. An advanced receiver model was applied in order to identify the main sources of contamination. The result showed that the use of PCA as inputs improved the prediction of the MRL model by reducing its complexity and eliminating the collinearity of data, where the value of R2 in this study was 0.99, indicating that 99% of the variability of the water quality index (WQI) is explained by the eleven independent variables used in the model. | en-US |
| dc.description | Se estudió un conjunto de datos recolectados durante el año 2016 en ochos pozos de la ciudad de Maturín, Estado de Monagas, Venezuela, en un intento por evaluar y determinar las aportaciones de la fuente que afectan la calidad del agua. Una técnica precisa de regresiones lineales múltiples (RLM) se utilizó como herramienta avanzada para el modelado y pronóstico de la calidad de las aguas subterráneas. Igualmente, se utilizó el análisis de componentes principales (ACP) para simplificar y comprender la compleja relación entre el agua y los parámetros de calidad. Se encontraron seis componentes principales responsables del 86.57% de la variación total. Se comprobó que la mayor fuente de contaminación de los acuíferos de Maturín la constituyeron las descargas residuales con altos valores de coliformes fecales. Se comprobó que la mayor fuente de contaminación la constituyen las descargas residuales con altos valores de coliformes fecales. Un modelo receptor de avance se aplicó con el fin de identificar las principales fuentes de contaminación. El resultado mostró que el uso de ACP como entradas mejoró la predicción del modelo RLM al reducir su complejidad y eliminar la colinealidad de datos, donde el valor de R2 en este estudio fue de 0.99, indicando que el 99% de la variabilidad de los índices de calidad del agua (ICA) es explicada por las once variables independientes utilizadas en el modelo. | es-ES |
| dc.description | Um conjunto de dados coletados durante 2016 em oito poços na cidade de Maturín, Monagas, Venezuela, foi estudado na tentativa de avaliar e determinar as contribuições da fonte que afetam a qualidade da água. Uma técnica precisa de regressão linear múltipla (RLM) foi usada como uma ferramenta avançada para modelar e prever a qualidade das águas subterrâneas. Da mesma forma, a Análise de Componentes Principais (ACP) foi usada para simplificar e entender a complexa relação entre água e parâmetros de qualidade. Seis componentes principais foram encontrados, responsáveis por 86,57% da variação total. Verificou-se que a principal fonte de contaminação dos aqüíferos de Maturín foram as descargas residuais com altos valores de coliformes fecais. Um modelo de receptor direto foi aplicado para identificar as principais fontes de contaminação. O resultado mostrou que o uso de ACP como insumos melhorou a previsão do modelo RLM, reduzindo sua complexidade e eliminando a colinearidade de dados, onde o valor de R2 neste estudo foi de 0,99, indicando que 99% da variabilidade dos índices de qualidade da água (ACI) é explicada pelas onze variáveis independentes usadas no modelo. | pt-BR |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/html | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Laboratorio Tecnológico del Uruguay - LATU | es-ES |
| dc.relation | https://ojs.latu.org.uy/index.php/INNOTEC/article/view/526/1056 | |
| dc.relation | https://ojs.latu.org.uy/index.php/INNOTEC/article/view/526/1069 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2020 José Alexander Gil Marin | es-ES |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | es-ES |
| dc.source | INNOTEC; No. 20 jul-dic (2020): INNOTEC; 67-88 | en-US |
| dc.source | INNOTEC; Núm. 20 jul-dic (2020): INNOTEC; 67-88 | es-ES |
| dc.source | 1688-6593 | |
| dc.source | 1688-3691 | |
| dc.subject | antropogenic | en-US |
| dc.subject | multivariate statistical analysis | en-US |
| dc.subject | environmental monitoring | en-US |
| dc.subject | pollution | en-US |
| dc.subject | antropogénicos | es-ES |
| dc.subject | análisis estadístico multivariado | es-ES |
| dc.subject | monitoreo ambiental | es-ES |
| dc.subject | contaminación | es-ES |
| dc.subject | antropogénica | pt-BR |
| dc.subject | análise estatística multivariada | pt-BR |
| dc.subject | monitoramento ambiental | pt-BR |
| dc.subject | contaminação | pt-BR |
| dc.title | Groundwater quality model through the combined use of principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR): Case study: Maturín’s aquifers, Monagas, Venezuela | en-US |
| dc.title | Modelo de calidad del agua subterránea mediante el uso combinado del análisis de componentes principales (ACP) y regresiones lineales múltiples (RLM): Caso de estudio: acuíferos de Maturín, Monagas, Venezuela | es-ES |
| dc.title | Modelo de qualidade das águas subterrâneas através do uso combinado da análise de componentes principais (ACP) e regressões lineares múltiplas (RLM): Estudo de caso: aquíferos Maturín, Monagas, Venezuela | pt-BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Artículo revisado por pares | es-ES |