Previsão da qualidade da água usando algoritmos de inteligência artificial em praias recreativas de Montevidéu-Uruguai

Autores

  • Ángel Segura Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-1989-8899
  • Lía Sampognaro Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-7718-9820
  • Guzmán López Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-1343-492X
  • Carolina Crisci Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-3089-8048
  • Mathías Bourel Instituto de Matemática y Estadística Prof. Rafael Laguardia, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República. Montevideo, Uruguay. https://orcid.org/0000-0002-7472-7179
  • Victoria Vidal Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-8623-7804
  • Karina Eirin Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-6588-4738
  • Claudia Piccini Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable. Ministerio de Educación y Cultura. Montevideo, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-2762-1953
  • Carla Kruk Instituto de Ecología y Ciencias Ambientales (IECA), Facultad de Ciencias, Universidad de la República. Montevideo, Uruguay https://orcid.org/0000-0003-0760-1186
  • Gonzalo Perera Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial (MEDIA), Centro Universitario Regional Este (CURE), Universidad de la República. Rocha, Uruguay. Instituto de Matemática y Estadística Prof. Rafael Laguardia, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República. Montevideo, Uruguay https://orcid.org/0000-0002-7530-3503

DOI:

https://doi.org/10.26461/22.07

Palavras-chave:

floresta aleatória, dados não balanceados, contaminação, praia recreativa, saúde humana

Resumo

Construímos modelos de inteligência artificial (IA) para prever a qualidade da água para auxiliar o gerenciamento em praias recreativas. A base de dados históricos gerada pelo Laboratório de Qualidade Ambiental da Intendência de Montevidéu (IM) foi analisada e modelos de IA foram construídos para prever o excesso de coliformes fecais (CF> 2.000). Dez anos de monitoramento de 21 praias de lazer (N = 19359, novembro de 2009 a setembro de 2019) apresentaram uma ampla gama de variabilidade de salinidade e turbidez entre as praias. O CF mostrou uma distribuição assimétrica (min = 4, mediana = 250, média = 1,047 e máx = 1.280.000) com valores acima do limiar em todas as praias. Registradas in situ, variáveis ​​meteorológicas e oceanográficas foram usadas para treinar modelos de IA. Uma floresta aleatória estratificada mostrou o melhor desempenho nas métricas avaliadas, com uma precisão geral de 86% e 60% de melhoria nas taxas positivas verdadeiras em relação à linha de base. Dados de alta qualidade gerados por instituições governamentais, juntamente com estratégias de modelagem, forneceram uma estrutura relevante para auxiliar na gestão de praias e saúde pública.

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Tapa de la revista INNOTEC número 22

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Publicado

2021-10-18

Como Citar

Segura, Ángel, Sampognaro, L., López, G., Crisci, C., Bourel, M., Vidal, V., Eirin, K., Piccini, C., Kruk, C., & Perera, G. (2021). Previsão da qualidade da água usando algoritmos de inteligência artificial em praias recreativas de Montevidéu-Uruguai. INNOTEC, (22 jul-dic), e555. https://doi.org/10.26461/22.07

Edição

n. 22 jul-dic (2021): INNOTEC

Seção

Artículos

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