Modelación de la concentración de nitratos en el agua subterránea de la zona metropolitana de Mérida, Yucatán, usando redes neuronales artificiales

Abstract

En la presente tesis se estimó la concentración de NO3- en el agua subterránea de la Zona Metropolitana de Mérida (ZMM), Yucatán, como resultado de las actividades humanas, aplicando un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas: las Redes Neuronales Artificiales (RNA’s). Las RNA’s, inspiradas en cómo el sistema nervioso biológico procesa la información, basándose en la neurona como elemento fundamental, constituyen una herramienta con la capacidad de reconocer patrones no lineales que incluyen eventos extremos, por ejemplo, alteraciones en la calidad del agua subterránea sin un determinado patrón de ocurrencia. En concreto, la predicción de la calidad del agua representa un amplio campo de investigación. En la ZMM, conformada por los Municipios de Conkal, Kanasín, Mérida, Ucú y Umán, el acuífero es altamente vulnerable a la contaminación y es receptor del agua de desecho que se genera en la zona. Como consecuencia, se encuentra sujeto a un impacto negativo cada vez más intenso y los NO3- exceden el límite permisible para la salud humana de 10 mg N-NO3/l en algunas zonas. En el presente estudio, se identificaron dos principales fuentes de contaminación: el agua residual doméstica, pues en esta región se utiliza como método de saneamiento más común las fosas sépticas, las cuales representan únicamente un pretratamiento, y el agua residual de granjas porcinas, debido a su alto contenido de nitrógeno y materia orgánica de difícil digestión, así como a un tratamiento de insuficiente a inexistente de las mismas. Para llevar a cabo la modelación, se efectuaron interpolaciones a toda la ZMM de la concentración de NO3- utilizando Sistemas de Información Geográfica (SIG), se calculó la carga de las fuentes contaminantes previamente mencionadas y se realizó la correlación entre ambos. Después se codificó y entrenó la RNA con los datos seleccionados y ésta se validó. Los resultados arrojados por la RNA se interpolaron nuevamente a la ZMM utilizando SIG. Se obtuvo un mejor resultado utilizando los valores arrojados por la RNA con dos neuronas de entrada (carga doméstica y porcina), obteniéndose un valor de R igual a 0.78. Finalmente, se calculó el crecimiento poblacional al año 2030 para estimar la concentración de NO3- aplicando la RNA resultante e interpolando los resultados a la ZMM utilizando SIG. La RNA estimó el incremento de la concentración de contaminantes resultando en que, si permanecen los procesos de tratamiento ineficientes de las aguas residuales, para el año 2030 se alcanzarán valores mayores a 20 mg N-NO3/l (valor por encima del límite permisible para la salud humana), particularmente en la zona central-occidente del Municipio de Mérida, así como en una parte considerable del Municipio de Umán. Adicionalmente, se elaboraron propuestas para mitigar la contaminación del agua.