Evaluación de metales pesados aplicando sistemas de lógica difusa en zonas frágiles ecológicas subcuenca huanuni
DOI:
https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n3.564Palabras clave:
contaminación, metales pesados, inteligencia artificialResumen
Los metales pesados es un problema ambiental en cuencas con actividad minera, debido a su persistencia, movilidad y capacidad de bioacumularse en la cadena trófica. El estudio fue evaluar la distribución espacial de cadmio (Cd), arsénico (As), plomo (Pb) y zinc (Zn) en el agua, suelo, vegetación y leche bovina, subcuenca Huanuni (Oruro, Bolivia), integrando técnicas de laboratorio, Análisis de Componentes Principales (ACP) y un Sistema de Inferencia Difusa tipo Mamdani para la generación de cartografía predictiva de riesgo ambiental. El muestreo para el análisis de metales pesados fue en cuatro comunidades (Aco Aco, Machacamarca, Paco Pampa y Sora Sora), los datos, se analizó con ACP para identificar patrones de asociación entre matrices ambientales y un modelo de lógica difusa para clasificar espacialmente el riesgo ambiental. Se evidencian una acumulación de Cd en suelo y vegetación, mientras el As y Pb en la vegetación. El ACP explicó el 96,9 % de la variabilidad total en los dos primeros componentes, identificando asociaciones entre agua, suelo y leche; y un comportamiento diferencial del Cd respecto a los demás metales. El modelo de Inferencia Difusa clasifica el 63,7 % del área de estudio de alto riesgo y el 36,3 % de bajo riesgo, reflejando amplia distribución espacial de zonas vulnerables a la contaminación. Se concluye, la integración de análisis químicos, estadística multivariada, sistemas de información geográfica e inteligencia artificial constituye una metodología robusta para la evaluación ambiental de cuencas mineras, proporcionando herramientas objetivas para la gestión territorial.
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