Evaluación de la calidad de agua en la bahía de barbacoas Cartagena utilizando métodos estadísticos multivariables

En este estudio, fueron aplicadas técnicas de estadística multivariada a una base de datos de 11 años, para extraer información importante sobre la calidad del agua en una bahía contaminada de la ciudad de Cartagena, llamada barbacoas. Esta bahía recibe cientos de toneladas de sedimentos proveniente...

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Veröffentlicht in:Teknos Revista Científica 2017-07, Vol.17 (1), p.59-67
Hauptverfasser: Baldiris Navarro, Ildefonso, Sánchez Aponte, Jorge, Cabeza, Daylin, Acosta, Juan Carlos
Format: Artikel
Sprache:eng
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Sánchez Aponte, Jorge
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Esta bahía recibe cientos de toneladas de sedimentos provenientes del canal del dique, que es una rama del rio magdalena en Colombia. El test de kruskal wallis y el análisis de componentes principales se usaron para encontrar similitudes, diferencias y cumplimiento de la ley colombiana entre los diferentes puntos de muestreo. Se encontró que el fosforo, la salinidad y los sólidos están por fuera del rango de aceptación establecido por la ley colombiana. 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Esta bahía recibe cientos de toneladas de sedimentos provenientes del canal del dique, que es una rama del rio magdalena en Colombia. El test de kruskal wallis y el análisis de componentes principales se usaron para encontrar similitudes, diferencias y cumplimiento de la ley colombiana entre los diferentes puntos de muestreo. Se encontró que el fosforo, la salinidad y los sólidos están por fuera del rango de aceptación establecido por la ley colombiana. 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Esta bahía recibe cientos de toneladas de sedimentos provenientes del canal del dique, que es una rama del rio magdalena en Colombia. El test de kruskal wallis y el análisis de componentes principales se usaron para encontrar similitudes, diferencias y cumplimiento de la ley colombiana entre los diferentes puntos de muestreo. Se encontró que el fosforo, la salinidad y los sólidos están por fuera del rango de aceptación establecido por la ley colombiana. El análisis de componentes principales mostro que ocho variables explican el 64% y 69%de la variabilidad de los datos para las épocas secas y de lluvias respectivamente.</abstract><doi>10.25044/25392190.915</doi><tpages>9</tpages><orcidid>https://orcid.org/0000-0001-9189-3710</orcidid><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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