Análisis del nivel de oxígeno disuelto en el agua en varios sitios de una represa
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.325825Resumen
La concentración de oxígeno disuelto en el agua es una variable frecuentemente usada en el control de la contaminación y en el estudio del envejecimiento de los embalses. El seguimiento de esta variable permite establecer la evolución temporal y las diferencias espaciales en las condiciones ambientales de los embalses.
Para realizar el seguimiento de la concentración de oxígeno, se acostumbra seleccionar varias estaciones o sitios de interés en la represa y en cada estación se toman registros de las variables cada cierto tiempo. Del análisis de estos datos se desprenden las conclusiones sobre las condiciones en que se encuentra la represa. Ahora bien, las características de la recolección de los datos hacen que las técnicas estadísticas frecuentemente usadas, tal como el análisis de regresión clásico, no sean adecuadas debido a la dependencia que existe entre las observaciones de un mismo sitio. Este artículo propone el uso de los modelos jerárquicos (Mason, Wong y Entwistle, 1983; Bryck y Raundenbush, 1992) como una herramienta estadística útil para el análisis de esta clase de problemas.
La aplicación de esta metodología a mediciones sobre la superficie en 9 estaciones de la represa Punchiná mostró, entre otras cosas, que el nivel medio del oxígeno parece variar con la posición de la estación. Se encontró que la proporción de la variabilidad en la concentración del oxígeno disuelto explicada por la localización de las estaciones (y sus características) es del 25% aproximadamente.
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BRYCK, A.S. and Raudenbush, S.W. (1992) 'Hierarchical linear Models', Sage Publications: London.
HLM, Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling with the HLM/2L and HLM/3L Prograrns (1996), Scientific Software International lnc.: Chicago.
MASON, W. M., Wong, G. M. and Entwistle, B. (1983) "Contextual Analysis Through the Multilevel Linear Model". En S. Leinhardt (Ed.), Sociological Methodology (pp. 72-103). San Francisco: JosseyBass. DOI: https://doi.org/10.2307/270903
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