Juan Gabriel Loaiza

This study evaluates the accuracy and robustness of a statistical approach utilizing Box-Cox transformations combined with linear stepwise regression to estimate four water quality parameters, chlorophyll-a (Chl-a), total organic carbon (TOC), total dissolved solids (TDS), and surface water temperature (SWT), using data from four satellite sensors: Landsat-8, Sentinel-2, MODIS, and ASTER. The accuracy of this methodology was assessed using the coefficient of determination (R²) and Root Mean Square Error (RMSE). Results indicate that all four sensors produced accurate water quality models, each exhibiting high R² values (≥ 0.84). MODIS recorded the highest R² for Chl-a (0.99) and demonstrated good performance in estimating TOC and TDS. ASTER provided the most accurate estimates for TOC (R² = 0.9752, RMSE = 2.33) and SWT (R² = 0.9435). Landsat-8 also shows good performance for all water quality parameters, with maximum R² values reaching 0.9621. Although Sentinel-2 exhibited greater variability, a high R² for SWT (0.9271) was achieved. The methodology demonstrated robustness since it effectively worked across water quality parameters and sensors despite differing spatial and temporal resolutions. Consequently, this approach enhances its suitability for routine water quality monitoring in developing countries, where accurate water quality estimation across different sensors is especially valuable given the high costs of sampling and monitoring.

La calidad del agua para actividades humanas está cada vez más comprometida por el crecimiento poblacional, la expansión urbana y los residuos industriales y agrícolas. La cuenca del río Culiacán, en Sinaloa, es clave para la producción agrícola del país, con tierras intensivas que abarcan el 60% de su superficie. Este estudio evalúa la calidad del agua en ocho drenes agrícolas de la cuenca, utilizando 22 parámetros físicos y biológicos registrados por CONAGUA entre 2012 y 2020. Se aplicaron cuatro índices para un diagnóstico integral: índice de contaminación integral (ICI), índice de calidad del agua (ICA), índice de estado trófico (IET) e índice de riesgo ecológico (IRE). Estos se eligieron por su uso en investigaciones previas y programas de monitoreo. También se realizó un análisis de correlación de Pearson para identificar las relaciones entre los parámetros. Los resultados muestran que el agua de los drenes no es apta para consumo humano, aunque puede utilizarse en ganadería y agricultura. Se detectó un alto grado de eutrofización, pero la baja concentración de metales pesados implica un bajo riesgo ecológico. Este análisis proporciona información valiosa para la gestión sostenible del agua en una región agrícola estratégica.

Este estudio analiza las variaciones espaciales y temporales en la calidad del agua de acuíferos en Sinaloa, centrándose en parámetros fisicoquímicos clave. Los niveles de pH se mantuvieron en un rango saludable, indicando condiciones ligeramente alcalinas. Sin embargo, los sólidos disueltos totales (SDT) mostraron alta variabilidad, especialmente en el acuífero del Río Mocorito (ARM), sugiriendo posible contaminación. Los nitratos, cloruros y sulfatos fueron elevados en el ARM, reflejando la influencia de actividades agrícolas e industriales. El Índice de Calidad del Agua (WQI) mostró una calidad generalmente buena en los acuíferos del río Piaxtla (ARP) y Baluarte (ARB), pero una calidad pobre en el ARM debido a altos niveles de contaminantes. Además, la disponibilidad de agua varió entre los acuíferos, destacando el acuífero del Río Fuerte (ARF) con una disponibilidad positiva, mientras que el acuífero del Río Culiacán (ARC) y el ARP enfrentaron escaseces graves. Estos resultados subrayan la necesidad de un monitoreo continuo y estrategias de gestión específicas para abordar la contaminación y garantizar la sostenibilidad de los recursos hídricos. La implementación de prácticas de conservación, recarga y una gestión efectiva de la calidad del agua es esencial para mantener la salud a largo plazo de los recursos hídricos en Sinaloa.

Este estudio evalúa la calidad del agua del acuífero del Río Sinaloa mediante un enfoque integral que incluye análisis espacial y temporal, así como correlaciones entre parámetros fisicoquímicos, microbiológicos e iónicos. El análisis espacial permitió identificar variaciones en la distribución de contaminantes en distintos puntos de muestreo, vinculando estos patrones con actividades antrópicas. El análisis temporal, realizado a lo largo de 10 años (2012-2022), reveló tendencias y fluctuaciones en los parámetros de calidad, destacando eventos de contaminación microbiológica en años específicos. Se observó una alta variabilidad en los niveles de coliformes fecales, carbono orgánico total, nitritos y manganeso, sugiriendo una contaminación intermitente. Además, los valores elevados de conductividad eléctrica (1639.71 µS/cm) y sólidos disueltos totales (1053.89 mg/L) reflejan una alta carga iónica, influenciada tanto por factores naturales como por actividades humanas. El análisis de correlaciones de Pearson entre los diferentes parámetros de calidad del agua mostró interacciones significativas entre variables como la temperatura, la turbidez, los nutrientes (NH₃, NO₂, NO₃) y los iones disueltos, con valores-P menores a 0.05 que indican relaciones estadísticamente significativas. Estos resultados subrayan la necesidad de un monitoreo continuo y un enfoque integral en la gestión del recurso hídrico, considerando tanto los factores naturales como las actividades humanas.