Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos

Actividades antropogénicas, tal como la fertilización intensiva, generan un aumento en la concentración de nitratos de los sistemas hídricos que puede provocar contaminación en aguas de consumo humano y eutrofización en aguas superficiales. El análisis de muestras discretas revela diferencias espaci...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Laura Hernández-Alpizar, Arys Carrasquilla-Batista, Lilliana Sancho-Chavarría
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Tecnológico de Costa Rica 2020-03-01
Series:Tecnología en Marcha
Subjects:
Online Access:https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5086
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1849692610063499264
author Laura Hernández-Alpizar
Arys Carrasquilla-Batista
Lilliana Sancho-Chavarría
author_facet Laura Hernández-Alpizar
Arys Carrasquilla-Batista
Lilliana Sancho-Chavarría
author_sort Laura Hernández-Alpizar
collection DOAJ
description Actividades antropogénicas, tal como la fertilización intensiva, generan un aumento en la concentración de nitratos de los sistemas hídricos que puede provocar contaminación en aguas de consumo humano y eutrofización en aguas superficiales. El análisis de muestras discretas revela diferencias espaciales en la concentración, pero un análisis continuo proporciona más información acerca del origen, la dinámica hidrológica, el transporte y procesamiento de los nitratos. Sin embargo, la frecuencia, el periodo y la calidad de los datos deben ser optimizados de acuerdo con el objetivo de investigación, ya que, un monitoreo continuo implica un alto consumo instrumental y una gran generación de datos que puede no aportar información relevante para el objetivo. La espectroscopía UV con análisis en flujo continuo es una técnica que de forma directa cuantifica la concentración de nitratos y se adapta bien a un monitoreo de alta resolución. En este trabajo se plantea el diseño de un sistema que utiliza este tipo de análisis acoplado a un sensor de conductividad, el cual se utiliza como disparador de frecuencia de muestreo.  Además, se implementa el uso de Internet de las Cosas (IoT) tanto para realizar procesos de configuración en la toma de datos como para el accionamiento electromecánico remoto lo que permite un ajuste manual o automático en la obtención de datos y consecuentemente, de la información temporal y espacial requerida para el estudio de nitratos en el recurso hídrico.
format Article
id doaj-art-97fe5bfb26ba46c4ac630c3b58d60286
institution DOAJ
issn 0379-3982
2215-3241
language English
publishDate 2020-03-01
publisher Instituto Tecnológico de Costa Rica
record_format Article
series Tecnología en Marcha
spelling doaj-art-97fe5bfb26ba46c4ac630c3b58d602862025-08-20T03:20:39ZengInstituto Tecnológico de Costa RicaTecnología en Marcha0379-39822215-32412020-03-01ág. 10611110.18845/tm.v33i5.50864349Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratosLaura Hernández-Alpizar0Arys Carrasquilla-Batista1Lilliana Sancho-Chavarría2Instituto Tecnológico de Costa RicaInstituto Tecnológico de Costa RicaInstituto Tecnológico de Costa RicaActividades antropogénicas, tal como la fertilización intensiva, generan un aumento en la concentración de nitratos de los sistemas hídricos que puede provocar contaminación en aguas de consumo humano y eutrofización en aguas superficiales. El análisis de muestras discretas revela diferencias espaciales en la concentración, pero un análisis continuo proporciona más información acerca del origen, la dinámica hidrológica, el transporte y procesamiento de los nitratos. Sin embargo, la frecuencia, el periodo y la calidad de los datos deben ser optimizados de acuerdo con el objetivo de investigación, ya que, un monitoreo continuo implica un alto consumo instrumental y una gran generación de datos que puede no aportar información relevante para el objetivo. La espectroscopía UV con análisis en flujo continuo es una técnica que de forma directa cuantifica la concentración de nitratos y se adapta bien a un monitoreo de alta resolución. En este trabajo se plantea el diseño de un sistema que utiliza este tipo de análisis acoplado a un sensor de conductividad, el cual se utiliza como disparador de frecuencia de muestreo.  Además, se implementa el uso de Internet de las Cosas (IoT) tanto para realizar procesos de configuración en la toma de datos como para el accionamiento electromecánico remoto lo que permite un ajuste manual o automático en la obtención de datos y consecuentemente, de la información temporal y espacial requerida para el estudio de nitratos en el recurso hídrico.https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5086disparador de frecuenciainternet de las cosasmonitoreo de nitratos
spellingShingle Laura Hernández-Alpizar
Arys Carrasquilla-Batista
Lilliana Sancho-Chavarría
Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
Tecnología en Marcha
disparador de frecuencia
internet de las cosas
monitoreo de nitratos
title Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
title_full Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
title_fullStr Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
title_full_unstemmed Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
title_short Optimización de datos en sistemas de monitoreo hídrico de nitratos
title_sort optimizacion de datos en sistemas de monitoreo hidrico de nitratos
topic disparador de frecuencia
internet de las cosas
monitoreo de nitratos
url https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5086
work_keys_str_mv AT laurahernandezalpizar optimizaciondedatosensistemasdemonitoreohidricodenitratos
AT aryscarrasquillabatista optimizaciondedatosensistemasdemonitoreohidricodenitratos
AT lillianasanchochavarria optimizaciondedatosensistemasdemonitoreohidricodenitratos