Comparación de métodos de medición de cargas de nutrientes durante eventos de escorrentía en una cuenca agrícola del centro de Illinois

La acumulación de nutrientes en cuerpos de agua crea un problema de eutrofización, desequilibrando los ecosistemas. El monitoreo constante permite conocer el estado actual y la evolución del arrastre de nutrientes. El objetivo del estudio fue comparar dos métodos de medición de carga de nutrientes e...

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Main Author: Cisneros Q., Roberta S.
Other Authors: Tenorio, Erika
Format: Tesis
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Published: Zamorano: Escuela Agrícola Panamericana, 2020. 2020
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Online Access:https://bdigital.zamorano.edu/handle/11036/6758
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description La acumulación de nutrientes en cuerpos de agua crea un problema de eutrofización, desequilibrando los ecosistemas. El monitoreo constante permite conocer el estado actual y la evolución del arrastre de nutrientes. El objetivo del estudio fue comparar dos métodos de medición de carga de nutrientes en eventos de escorrentía en una cuenca agrícola en Illinois. Se comparó un método de toma de datos continuos por un sensor, obtenidos a través del portal del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS, por sus siglas en inglés) y un método químico de laboratorio en la Universidad de Illinois. Se realizaron regresiones y una prueba de Mann Whitney no paramétrica para muestras independientes. Como variable independiente se tomó el método de laboratorio y la variable de respuesta el método del sensor. El R2 general del modelo fue de 0.9186, también se comparó en tres rangos de concentración (0.5 - 5, 5 - 10, > 10 mg/L de NO3 - N). El mejor ajuste fue el rango de 0.5 a 5 mg/L con un R2 de 0.953, mientras que al aumentar la concentración el ajuste es menor. Al realizar la prueba de Mann Whitney se encontró que no existe diferencia significativa entre los métodos, por lo que se podría sustituir al método químico por el sensor. La toma de datos del sensor permite tener datos en el tiempo y un fácil acceso a la información, mientras que el método de laboratorio puede resultar más costoso y hay más dificultad en la toma de datos.
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