dor_id: 22897

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la "Revista Internacional de Contaminación Ambiental" se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); Aquatic Sciences and Fisheries Abstracts, Cab Abstracts, Cab Health, Chemical Abstracts, Elsevier Biobase, Elsevier Geo Abstracts, Periódica, Pollution Abstracts, SCOPUS, Water Resources Abstracts

561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/

650.#.4.x: Biología y Química

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/rica/index.php/rica/index

351.#.#.b: Revista Internacional de Contaminación Ambiental

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/rica/index.php/rica/article/view/22859/21695

100.1.#.a: De La Mora Orozco, Celia; Flores Garnica, J. Germán; Ruiz Corral, J. Ariel; García Velasco, Javier

524.#.#.a: De La Mora Orozco, Celia, et al. (2004). Stochastic modelling of spatial variability of water quality in a lacustrine ecosystem. Revista Internacional de Contaminación Ambiental; Vol. 20 Núm. 3, 2004; 99-108. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/22897

245.1.0.a: Stochastic modelling of spatial variability of water quality in a lacustrine ecosystem

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

264.#.0.c: 2004

264.#.1.c: 2011-01-12

653.#.#.a: índice de calidad de agua (ICA); kriging ordinario; contaminación; geoestadística

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico claudio.amescua@atmosfera.unam.mx

884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/rica/index.php/rica/article/view/22859

001.#.#.#: 105.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/22859

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Por su importancia como fuente abastecedora de agua de la zona metropolitana de Guadalajara, el Lago de Chapala requiere de estrategias de manejo adecuadas. Esto implica la evaluación de la calidad de agua, lo cual incluye varios parámetros físicos, químicos y biológicos, que por sí mismos no proporcionan un diagnóstico adecuado. Por lo que, para caracterizar los niveles de calidad de agua en el Lago de Chapala, en este proyecto se usó el concepto de Índice de Calidad del Agua (ICA). Para captar la variabilidad estacional de la calidad del agua (desde el temporal de lluvias hasta el estival) se muestrearon 15 estaciones en el lago durante cinco fechas de muestreo. Sin embargo, la evaluación puntual del ICA no es suficiente para el establecimiento de estrategias de manejo, ya que se debe considerar su variación espacial. Así, se utilizó kriging ordinario (KO), una técnica de interpolación estocástica, para convertir los datos puntuales del ICA (generados en las diferentes fechas de muestreo) en superficies continuas. A fin de validar las ventajas de KO, se comparó esta técnica con el proceso determinístico de distancia inversa ponderada (1a. y 2a. potencias). De acuerdo con los resultados fue posible modelar la distribución espacial del ICA. En general, KO fue la mejor opción, sin embargo, en los casos en los que se apreció una tendencia global del ICA, la continuidad espacial de este parámetro no fue suficiente para que la interpolación KO fuese mejor que las técnicas determinísticas alternativas. Por esto, se considera que en trabajos posteriores se usen técnicas geoestadísticas en las que se incluya no sólo la variación local (como es el caso de KO), sino también la variación global, como lo sería kriging universal. Aunque esto no garantiza mejores resultados, sí permitirá profundizar en el entendimiento del comportamiento espacial del ICA, ya que cada caso es diferente, lo cual hace interesante la comparación de diversas técnicas.

773.1.#.t: Revista Internacional de Contaminación Ambiental; Vol. 20 Núm. 3 (2004); 99-108

773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/rica/index.php/rica/index

022.#.#.a: ISSN impreso: 0188-4999

310.#.#.a: Trimestral

300.#.#.a: Páginas: 99-108

264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

harvesting_date: 2023-11-08 13:10:00.0

856.#.0.q: application/pdf

245.1.0.b: MODELAJE ESTOCÁSTICO DE LA VARIABILIDAD ESPACIAL DE LA CALIDAD DE AGUA EN UN ECOSISTEMA LACUSTRE

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es

license_type: by-nc

_deleted_conflicts: 2-a2d770c5c22e834c6c334a185a5511f4

No entro en nada

No entro en nada 2