Browsing by Author "Toapanta Bastidas, Maria Belen"

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    Modelización de la calidad del agua del estero El Limón, Cantón Quevedo, estación seca, Año 2018
    (Quevedo - UTEQ, 2018) Toapanta Bastidas, Maria Belen; Pazmiño Rodriguez, Julio César
    La modelización de calidad del agua tiene la finalidad del proporcionar información sobre el comportamiento, estado ecológico y predecir los escenarios que se puedan presentar en una corriente natural. Esta investigación se realizó con el objetivo de modelizar la calidad del agua evaluando el comportamiento o variabilidad del oxígeno disuelto y la demanda bioquímica de oxígeno en el estero El Limón, para lo cual se cumplieron los siguientes objetivos específicos: (1) determinar las características hidromorfológicas del estero, (2) caracterizar la calidad del agua del estero El Limón, (3) modelizar la calidad del agua con el modelo Streeter-Phelps, y, (4) simular la calidad del agua con el software de QUAL2K. Se realizó la modelización y calibración utilizando las expresiones matemáticas establecidas en el modelo de Streeter-Phelps, usando los datos que se obtuvieron, durante la fase de campo, de las características hidrométricas y fisicoquímicas observados en los meses de julio a octubre. La calibración del modelo consistió en ajustar las constantes cinéticas de reaireación (ka), desoxigenación (kd) y de remoción total de la DBO (kr), empleando la metodología GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), que combina el método manual (error y ensayo) con el fin de obtener posibles variaciones de las constantes cinéticas, a través de simulaciones Monte Carlo. Finalmente se realizó el análisis de rendimiento, donde se determinó el error estadístico entre los valores medidos en el campo con los valores predichos para el OD y DBO, se utilizó las ecuaciones de Nash-Sutcliffe y del coeficiente de determinación (R2), que registraron un ajuste bueno para OD y DBO. En la aplicación del modelo QUAL2K, el resultado del análisis de rendimiento no fue tan favorable para la DBO debido a la falta de información necesaria para realizar un ajuste optimo entre los valores registrados y los predichos por el modelo.