Predicción del pH y la DBO en el río Cauca utilizando técnicas de machine learning: anticipando cambios críticos de calidad
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Date
2026
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
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.