Resumen de Algunas relaciones iónicas simples para determinar la calidad del agua subterránea en un distrito de riego en México
- español
Se plantea una metodología sencilla para predecir algunos parámetros de calidad del agua:
aniones y cationes principales, y sólidos disueltos totales (SDT), a partir de otros que son de fácil determinación, como la conductividad eléctrica (CE) y el pH, en las aguas subterráneas del distrito de riego (DR)038 Río Mayo, en Sonora. Se estableció que los parámetros CE, Ca2, Mg, y Na y SDT presentaban una distribución log-normal en sus respectivas distribuciones de frecuencia, por lo que se procedió a normalizar dichas variables a través de su transformación logarítmica (base IO), para así aplicar los modelos de regresión clásicos. Los aniones no presentaron distribuciones claramente definidas, pero también fueron transformados logarítmicamente. Se generaron modelos de regresión lineal múltiple relacionados con los cationes, aniones y SDT en función del log-CE y del pH, obteniendo coeficientes de correlación superiores a 0,94 y errores residuales menores 0,06 de Finalmente, se utilizó la correlación entre los datos estimados con los modelos y los datos reales como un índice para verificar la capacidad predictiva de dichos modelos. Esta correlación fue muy baja para los aniones y HCO3 (0.238, respectivamente) y muy aceptable para los cationes y SDT (0.99).
Se concluye que las concentraciones de y (meq/L), y de SDT (mg/L) pueden ser estimadas con aceptable precisión (0.992, y respectivamente), a partir de la CE y el pH. Los aniones, al no presentar distribuciones de frecuencia definidas, no pueden ser estimados usando la técnica de regresión tradicional
- English
A simple methodology is presented to predict some groundwater parameters, major anions and cations, and total dissolved solids (TDS), from some others that can be easily determined, like pH and electrical conductivity (EC). within the area of the irrigation district (ID) Rio Mayo, Sonora, Mexico. Multiple linear models were used to determine such relationships. The first step was to determine the frequency distribution of all parameters. It was found that EC, Na+ and TDS exhibited a log-normal distribution. These distributions were normalized through the logarithmic (base transformation of the data, so classical regression statistics could be applied. The anions did not present well-defined frequency distributions, however they were also log-transformed. All models expressed all anions, cations, and TDS as a function of logEC and pH. In all cases, correlation coefficients were higher than and all residual errors were lower than As a final step, correlations between estimated and ground-truth data were assessed in order to verify the predictive capability of the regression models. These correlations were very low for al/ anions, CI-, and (R = respectively), but resulted relatively higher for all cations (R and TDS (R It was concluded that the concentration of and Na+ (meq/L), and TDS (mg/L) can be estimated from just EC (dS/m) and pH within acceptable confidence levels (R = and respectively). The non-defined frequency distribution of the anions did not allow the regression analysis to be applied as a predictive tool.
