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Técnicas multivariadas aplicadas al estudio de la concentración de iones en aguas del embalse de Yacyretá.

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Maestría-BECA 12-134 (3.768Mb)
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URI
http://hdl.handle.net/20.500.14066/2708
Registro completo
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Autor(es)
Mereles Aquino, Juan Ignacio
Asesor
Martín, María Cristina
Fecha de publicación
2018
Tipo de publicación
master thesis
Materia(s)
CONCENTRACION DE IONES
YACYRETA
EMBALSE
RECURSOS NATURALES
HIDROLOGIA
 
Resumen
El estudio de las concentraciones de iones en el Embalse de Yacyretá es interesante para conocer el comportamiento de las mismas a través del espacio y del tiempo y determinar de esa manera la calidad del agua del Embalse. Se debe recurrir a Métodos del Análisis de Datos Multivariados para el estudio conjunto de las concentraciones de iones como el Bicarbonato, Calcio, Sodio, Potasio, Magnesio, Cloruro y Sulfato que determinan mayoritariamente la salinidad de las aguas, por las interacciones o estructuras que estas puedan tener entre sí y que no pueden ser detectadas por las técnicas estadísticas univariadas. La importancia de los métodos multivariados radica en que realizan el análisis sobre los datos tomándolos de manera simultánea y teniendo en cuenta la interdependencia, dependencia o correlaciones que estos puedan tener. Los datos analizados corresponden a mediciones realizadas mensualmente, desde febrero de 2001 hasta noviembre de 2010 en tres Estaciones de Muestreo del Embalse de Yacyretá; Puerto Candelaria, Canal de los Jesuitas e Itá Ibaté que son considerados como Entrada, Centro y Salida del Sistema Yacyretá. Los métodos multivariados utilizados en este trabajo son el Análisis de Componentes Principales (ACP), el Análisis de Conglomerados (AC) o de Agrupamiento como técnicas exploratorias multivariadas y el Análisis Multivariado de la Varianza no paramétrico (PERMANOVA) como técnica inferencial. Con el ACP y el AC se logra agrupar los siete iones en tres grupos similares en cada Estación de Muestreo del Embalse, sugiriendo homogeneidad de las concentraciones iónicas, estación por estación y, además, logrando una reducción de la dimensión del problema en cuestión.
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