Browsing by Subject "Calidad del agua"

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    Aqua Fusión: Redefiniendo el agua con gas y sabor
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Valencia Alpaz, Mariana; Rincón González, Sebastián; Canal Trejo, Manuela; Rodríguez Roldán, Juan Manuel
    El proyecto tiene como objetivo principal diseñar un producto innovador producido en la planta de potabilización de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Asimismo, busca satisfacer las necesidades y expectativas de la comunidad universitaria, ofreciendo calidad y cumplimiento de normativas sanitarias y ambientales. A través de un enfoque centrado en los grupos de interés, se establecen requisitos detallados, considerando aspectos financieros, ambientales y de seguridad. El análisis de causas profundiza en desafíos potenciales, como la falta de planificación, la necesidad de diversificación de productos y la importancia de la sostenibilidad.
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    Asociación de la calidad de agua y la desnutrición crónica infantil en niños menores de 5 años en las subregiones de Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Cruz Larrota, Sheyla Johanna; Osorio Mejía, Ana María
    La desnutrición crónica en niños menores de 5 años en Colombia impacta negativamente en su desarrollo y principalmente en algunas regiones y subregiones del país, las cuales pueden estar asociadas al acceso y la calidad del agua, y otros factores causales inmediatos, estructurales y subyacentes. Para ello, se utilizaron datos de la Encuesta Nacional de la Situación Nutricional, ENSIN 2015 con los cuales se analizó la asociación entre la calidad del agua y la desnutrición crónica en niños menores de 5 años en las subregiones de Colombia. La muestra incluyó 9.451 niños entre 0 y 59 meses, y se usó un modelo logístico para determinar las asociaciones que influyen positivamente y negativamente en la desnutrición crónica infantil. Los resultados muestran que los determinantes subyacentes como son la calidad del agua pueden influir positivamente en el estado nutricional infantil, así como otros determinantes como el sexo del niño, la edad de la madre al momento del nacimiento, la educación de la madre, la atención del parto y el índice de riqueza del hogar. En contraparte, el residir en Bogotá D.C. frente a la subregión del Atlántico, San Andrés, Bolívar Norte se asoció negativamente con el retraso en la talla para la edad. En conclusión, se encontró que la calidad del agua puede ser un factor protector a pesar de las disparidades intrarregionales e interétnicas que existen en el país. Se espera que ese trabajo contribuya al diseño de políticas y programas enfocadas a reducir las inequidades sociales en las subregiones de Colombia en especial en la subregión de Guajira, César y Magdalena, y Cauca Nariño sin Litoral que son los territorios donde los niños menores de cinco años son más vulnerables por sus condiciones socioeconómicas y no gozan de una buena calidad de agua.
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    Predicción del pH y la DBO en el río Cauca utilizando técnicas de machine learning: anticipando cambios críticos de calidad
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Cortés Montiel, Weimar; Sotelo de la Cruz, Daniel Alfonso; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    Dada la creciente preocupación por la calidad del agua en Colombia, este proyecto de maestría desarrolló modelos predictivos para estimar los niveles de pH y Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO) en el río Cauca, con énfasis en la cuenca alta, integrando técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático. El estudio partió del análisis y preprocesamiento de datos históricos oficiales, que incluyeron variables fisicoquímicas como pH, DBO, oxígeno disuelto, temperatura, conductividad y nutrientes. La metodología contempló la partición de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba (80-20 %), con validación cruzada repetida para garantizar la robustez de la evaluación. Se entrenaron y ajustaron modelos de regresión como Regresión Lineal Múltiple, Árboles de Decisión, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost), SVR y Perceptrón Multicapa (MLP), optimizados mediante Grid Search y Optuna. Su desempeño se evaluó con métricas como RMSE, MAE y R², así como mediante curvas de aprendizaje para detectar sobreajuste. Se estimaron con precisión los valores de pH y DBO del río Cauca, y mediante análisis SHAP se identificaron las variables fisicoquímicas de mayor incidencia: para la DBO, los sulfatos (mg SO₄/l), bicarbonatos (mg CaCO₃/l) y conductividad eléctrica (µS/cm) resultaron las más determinantes; para el pH, los nitratos (mg N-NO₃/l) y bicarbonatos (mg CaCO₃/l) concentraron la mayor contribución explicativa. El trabajo se centró en la ejecución técnica de los modelos, sin desarrollos externos ni visualizaciones interactivas. Se priorizó el análisis cuantitativo de los resultados, documentando el proceso completo y aportando evidencia sobre la aplicabilidad del aprendizaje automático en el monitoreo ambiental. Esta investigación fortaleció herramientas analíticas para la gestión del recurso hídrico local y ofrece una base metodológica replicable, útil como insumo académico o institucional, sin pretensión de implementación automatizada o en tiempo real.