Revisión de los métodos estadísticos multivariados usados en el análisis de calidad de aguas

Abstract

RESUMEN: En los ecosistemas acuáticos se monitorea el agua para determinar sus variaciones espacio-temporales, generando grandes y complejas matrices de datos que requieren herramientas que ayuden en la interpretación de los mismos, para que los administradores de los recursos hídricos puedan informar a la sociedad el deterioro de estos y tomar medidas correctivas. El presente artículo es una revisión de tema cuyo objetivo es el examen de técnicas estadísticas multivariadas usadas para examinar la variabilidad espacio-temporal de la calidad del agua. En él se presentan diversas técnicas como el análisis factorial, que se usa con el fin de disminuir la dimensionalidad de los datos y construir factores subyacentes o variables latentes que generen las variables observadas, estos factores pueden usarse e interpretarse como índices de calidad del agua construidos a partir de los datos recolectados; también se presenta en análisis de clúster y el análisis discriminante que se usan comúnmente para estudiar la variabilidad espacial, estudiando similaridades entre períodos o estaciones de muestreo, estas tres técnicas se usan comúnmente con fines exploratorios; para objetivos más complejos como el modelamiento y la predicción, se presentan los modelos jerárquicos, de regresión múltiple y de ecuaciones estructurales. Para todos los métodos se presenta su funcionalidad y aplicabilidad y se ilustran usando casos de estudio. Esta revisión describe cómo estos métodos pueden utilizarse con miras a estudiar la calidad del agua con el fin de monitorear espacial y temporalmente la variabilidad de las medidas tomadas.

ABSTRACT: In aquatic ecosystems is monitored the water to determine their space-temporary variations, generating large and complex arrays of data that require tools that assist in the interpretation thereof, for managers of water resources can inform society the deterioration of these and take corrective action. This review is a revision of multivariate statistical techniques used to examine the spatial and temporal variability of water quality. We consider few techniques like Factor Analysis, which is used in order to reduce the dimensionality of the data and build underlying latent variables or factors that produce the observed variables, these factors can be used as water quality indexes built from the data collected; we also consider cluster and discriminant analysis than is commonly used to study the spatial variability and studying similarities between periods or sampling stations, these three techniques are commonly used for exploratory purposes; for more complex goals such as modeling and prediction, hierarchical models, Multiple Regression and Structural Equations are presented. For all methods, we present their functionality and usability methods and illustrated using case studies. This review describes how these methods can be used in order to study water quality for monitoring spatial and temporal variability of the measures taken.