Estadística Robusta y Multivariante para la Toma de Decisiones en la Gestión Hídrica: Pca Clásico Versus Macropca en Ecuador
DOI:
https://doi.org/10.70577/cieninter.v4i3.88Palabras clave:
Toma de decisiones, estadística robusta multivariante, análisis estadístico, gestión de recursos hídricos.Resumen
Este estudio analiza la relación entre las condiciones ecológicas, y físico-químicas en once cuencas hidrográficas ecuatorianas en 1995 y 2021 utilizando métodos robustos y multivariantes, como el Detect Deviating Cells (DDC), el Análisis de Componentes Principales (PCA), MacroPCA y el HJ-BIPLOT sobre los datos recolectados por la Subsecretaría del Ministerio del Medio Ambiente, Agua y Transición Ecológica del Ecuador. Para lo cual, se identificaron valores atípicos, destacando altos niveles de contaminación en ciertas muestras de 1995. Sin embargo, acorde al análisis comparativo entre PCA tradicional y MacroPCA sugiere que el último ajusta mejor la varianza, explicando mejor el año 2021 el cual fue influenciado por el contexto de la pandemia. De la misma manera, se encuentra una correlación significativa solo entre las variables ecológicas y la variable riqueza de las físico-química. A su vez, a través del HJ-biplot se visualizan las agrupaciones de los dos años observados, resaltando la compleja relación entre condiciones ambientales y la evolución de especies en las cuencas hidrográficas ecuatorianas, dado que se evidencia que el año 1995 ofrece mejores condiciones para la preservación de especies que el año 2021. Estos hallazgos subrayan la importancia de continuar monitoreando estos ecosistemas vitales.
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Acosta, R., Ríos, B., Rieradevall, M., & Prat, N. (2009). Propuesta de un protocolo de evaluación de la calidad ecológica de ríos andinos (CERA) y su aplicación a dos cuencas en Ecuador y Perú. Limnetica, 28(1), 35–64. https://doi.org/10.23818/limn.28.04 DOI: https://doi.org/10.23818/limn.28.04
Armijos-Arcos, F., Salazar, C., Beltrán-Dávalos, A. A., Kurbatova, A. I., & Savenkova, E. V. (2025). Assessment of water quality and ecological integrity in an Ecuadorian Andean watershed. Sustainability, 17(8), 3684. https://doi.org/10.3390/su17083684 DOI: https://doi.org/10.3390/su17083684
Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in factor analysis. British Journal of Statistical Psychology, 3(2), 77–85. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1950.tb00285.x
Carrasco, G., Molina, J.-S., Patiño-Alonso, M. C., Castillo, M. D. C., Vicente-Galindo, M. P., & Galindo-Villardón, M. P. (2019). Water quality evaluation through a multivariate statistical HJ-Biplot approach. Journal of Hydrology, 577, 123993. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.123993 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.123993
Damanik-Ambarita, M. N., Lock, K., Boets, P., Everaert, G., Nguyen, T. H. T., Forio, M. A. E., Musonge, P. L. S., Suhareva, N., Bennetsen, E., Landuyt, D., Dominguez-Granda, L., & Goethals, P. L. M. (2016). Ecological water quality analysis of the Guayas river basin (Ecuador) based on macroinvertebrates indices. Limnologica, 57, 27–59. https://doi.org/10.1016/j.limno.2016.01.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.limno.2016.01.001
Galindo-Villardón, M. P. (1986). Una alternativa de representación simultánea: HJ-Biplot. Qüestiió, 10(1), 13–23. https://diarium.usal.es/pgalindo/files/2012/07/Questiio.pdf
Hampel, H., Vázquez, R. F., González, H., & Acosta, R. (2023). Evaluating the ecological status of fluvial networks of tropical Andean catchments of Ecuador. Water, 15(9), 1742. https://doi.org/10.3390/w15091742 DOI: https://doi.org/10.3390/w15091742
Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical variables into principal components. Journal of Educational Psychology, 24(6), 417–441. https://doi.org/10.1037/h0071325 DOI: https://doi.org/10.1037/h0071325
Hubert, M., Rousseeuw, P. J., & Van den Bossche, W. (2019). MacroPCA: An all-in-one PCA method allowing for missing values as well as cellwise and rowwise outliers. Technometrics, 61(4), 459–473. https://doi.org/10.1080/00401706.2018.1562989 DOI: https://doi.org/10.1080/00401706.2018.1562989
Hubert, M., Rousseeuw, P. J., & Vanden Branden, K. (2005). ROBPCA: A new approach to robust principal component analysis. Technometrics, 47(1), 64–79. https://doi.org/10.1198/004017004000000563 DOI: https://doi.org/10.1198/004017004000000563
Jolliffe, I. T. (2002). Principal component analysis (2.ª ed.). Springer-Verlag.
Kaiser, H. F. (1970). A second generation little jiffy. Psychometrika, 35(4), 401–415. https://doi.org/10.1007/BF02291817 DOI: https://doi.org/10.1007/BF02291817
Liu, D., Yang, H., Thompson, J. R., Li, J., Loiselle, S., & Duan, H. (2021). COVID-19 lockdown improved river water quality in China. Science of the Total Environment, 802, 149585. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149585 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149585
Meneses-Campo, Y., Castro-Rebolledo, M. I., & Jaramillo-Londoño, A. M. (2019). Comparación de la calidad del agua en dos ríos altoandinos mediante el uso de los índices BMWP/Col y ABI. Acta Biológica Colombiana, 24(2), 299–310. DOI: https://doi.org/10.15446/abc.v24n2.70716
Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica. (2021). Estadística e indicadores ambientales. https://sinias.ambiente.gob.ec/proyecto-sinias-web/estadisticasAmbientales.jsf?menu=01
Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine, Series 6, 2(11), 559–572. https://doi.org/10.1080/14786440109462720 DOI: https://doi.org/10.1080/14786440109462720
Roldán Pérez, G. (2003). Bioindicación de la calidad del agua en Colombia: Propuesta para el uso del método BMWP/Col. Editorial Universidad de Antioquia.
Rousseeuw, P. J., & Leroy, A. M. (1987). Robust regression and outlier detection. John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/0471725382
Rousseeuw, P. J., & Van den Bossche, W. (2018). Detecting deviating data cells. Technometrics, 60(2), 135–145. https://doi.org/10.1080/00401706.2017.1340909 DOI: https://doi.org/10.1080/00401706.2017.1340909
RStudio Team. (2020). RStudio: Integrated development environment for R (Versión R 4.3.0) [Software]. RStudio, PBC. http://www.rstudio.com/
Sotomayor, G. (2016). Evaluación de la calidad de las aguas superficiales mediante técnicas de estadística multivariante: un estudio de caso en la cuenca del río Paute, al sur de Ecuador [Tesis doctoral, Universidad Nacional de La Plata]. SEDICI. https://doi.org/10.35537/10915/53959 DOI: https://doi.org/10.35537/10915/53959
Sotomayor, G., Hampel, H., Vázquez, R. F., & Goethals, P. (2020). Multivariate-
statistics based selection of a benthic macroinvertebrate index for assessing water quality in the Paute River basin (Ecuador). Ecological Indicators, 111, 106037. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.106037 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.106037
Spearman, C. E. (1904). General intelligence, objectively determined and measured. American Journal of Psychology, 15(2), 201–292. DOI: https://doi.org/10.2307/1412107
Vásconez, M., Mancheno, A., Álvarez, C., Prehn, C., Cevallos, C., & Ortiz, L. (2019). Cuencas hidrográficas. Universidad Politécnica Salesiana. ISBN: 978-9978-10-380-7
Villamarín, C., Rieradevall, M., Paul, M. J., Barbour, M. T., & Prat, N. (2013). A tool to assess the ecological condition of tropical high Andean streams in Ecuador and Peru: The IMEERA index. Ecological Indicators, 29, 79–92. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.12.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.12.006
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