Identificación de Factores que mayormente inciden en la proliferación de cianobacterias en el embalse Porce II
Data
2021Publishers
Pontificia Universidad Javeriana
facoltà
Facultad de Ingeniería
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
programma
Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios
Titolo ottenuto
Magíster en Analítica para la Inteligencia de Negocios
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
Metadata
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Documenti PDF
Titolo inglese
Identification of factors that have a major impact on the proliferation of Cyanobacteria in the Porce II reservoir.Sommario
A nivel mundial el florecimiento de cianobacterias es una problemática que amenaza de manera preocupante los diferentes ecosistemas acuáticos, en Colombia, más específicamente en el nordeste del departamento de Antioquia existen varios embalses en operación a cargo de la Empresa de Servicios Públicos de Medellín y en al menos el 60% de estos se han presentado proliferación de cianobacterias representando un riesgo potencial en la comunidad y el entorno.El desarrollo de este proyecto se centrará en la identificación de los factores que mayormente inciden en el florecimiento de cianobacterias en el agua de la represa Porce II de acuerdo a los niveles de Ficocianina, adicionalmente predecir los niveles de concentración de la Ficocianina en un periodo determinado para definir 3 clases de riesgo: bajo, medio y alto y de esta manera lograr intervenciones en la comunidad en periodos de alerta disminuyendo la exposición a riesgos biológicos al estar en contacto con el agua del embalse.Para abordar los anteriores retos se definición como variable objetivo la concentración de niveles de Ficociniana, las mediciones de esta variable se realizan al interior del embalse cada hora por equipos especializados en controlar las floraciones de cianobacterias en cuerpos de agua de fabricación holandesa, la medición es registrada en rango oscila ug/L (microgramos por litro) y su rango oscila entre 0 y 200 ug/L.Dando respuesta a las dos preguntas de negocio planteadas de emplearon los siguientes enfoques:Series de tiempo: al implementar series de tiempo predecimos la concentración de los niveles de Ficocianina en un horizonte inmediato, a partir de la predicción de los niveles de concentración se identifican 3 niveles de riesgo a los cuales se exponen los usuarios del embalse, sirviendo como sistema de alerta temprana asegurando la intervención en la comunidad.Clasificación y Regresión: al implementar técnicas de Machine Learning de regresión y clasificación se desarrollaron diferentes modelos en un diseño de experimentos, de los mejores modelos resultantes se extrajeron las variables que mayor impactan en la concentración de Ficocianina empleando técnicas de permutación de importancia y Shap Values.De esta manera se da respuesta a los interrogantes planteados por el cliente llevando a feliz término el proyecto, se dejan planteadas las bases para continuar desarrollando modelos más prolijos que permitan realizar predicciones en tiempo real en su fase de implementación, además de servir como soporte para la toma de decisiones en el sistema de alerta temprana diseñado por EPM.
Astratto
In Colombia, more specifically in the northeast of the department of Antioquia, there are several reservoirs in operation under the responsibility of Empresa de Servicios Públicos de Medellín and in at least 60% of these there has been a proliferation of cyanobacteria, representing a potential risk to the community and the environment.The development of this project will focus on the identification of the factors that mainly affect the blooming of cyanobacteria in the water of the Porce II dam according to the levels of Phycocyanin, and additionally predict the levels of concentration of Phycocyanin in a given period to define 3 risk classes: low, medium and high and thus achieve interventions in the community in periods of alert, reducing exposure to biological risks when in contact with the water of the reservoir.To address the above challenges, the concentration of Phycociniana levels was defined as a target variable. Measurements of this variable are taken inside the reservoir every hour by equipment specialized in controlling cyanobacterial blooms in Dutch-made water bodies.Time series: by implementing time series we predict the concentration of phycocyanin levels in an immediate horizon, from the prediction of the concentration levels 3 risk levels are identified to which the users of the reservoir are exposed, serving as an early warning system ensuring the intervention in the community.Classification and Regression: by implementing Machine Learning techniques of regression and classification, different models were developed in a design of experiments. From the best resulting models, the variables that have the greatest impact on the concentration of Phycocyanin were extracted using permutation techniques of importance and Shap Values.In this way, the questions posed by the client are answered, bringing the project to a successful conclusion and laying the foundations for the continued development of more detailed models that allow real-time predictions in the implementation phase, in addition to serving as support for decision making in the early warning system designed by EPM.
Parole chiave
FicocianinaCianobacteria
Clorofila
Embalse
Biomasa
Eutrofización
Fitoplancton
Neurotoxina
Cianotoxina
Keywords
PhycocyaninCyanobacteria
Chlorophyll
Reservoir
Biomass
Eutrophication
Phytoplankton
Neurotoxin
Cyanotoxin
Tema
Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasCianobacterias
Clorofila
Fitoplancton
Toxina botulínica
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