https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1194

Artículos originales

Caracterización y Análisis
de la Calidad del Agua en Entornos
Urbanos mediante la implementación de un Sistema
Embebido con Tecnología IoT

Characterization and Analysis
of Water Quality in Urban Environments through the Implementation of an Embedded System with IoT
Technology

Néstor Rafael Salinas
Buestán1 https://orcid.org/0000-0003-3814-9639, Nicole
Roxana Briones Yepez1 https://orcid.org/0009-0005-9041-3208, Steveen
Isaias Quiroz Nieves1 https://orcid.org/0009-0004- 8506-9193, Diego Patricio Peña Banegas1 https://orcid.org/0000-0003-2108-4306, Yadyra Monserrath Ortíz

González1 https://orcid.org/0000-0001-8696-7463

1Univ.ersidad Técnica Estatal
de Quevedo, Quevedo,
Ecuador [email-masked],[email-masked] [email-masked],[email-masked]
[email-masked]

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2024/06/30 Aceptado: 2024/10/02
Publicado: 2024/10/15

Resumen

Este estudio tiene como objetivo
caracterizar y analizar
la calidad del agua en entornos urbanos mediante un sistema embebido con
tecnología IoT, centrándose en la
parroquia San Camilo, Quevedo, Ecuador, donde el crecimiento poblacional ha
incrementado la demanda de agua potable. Se diseñó un sistema
embebido que hace uso de un microcontrolador y sensores para monitorear en tiempo
real parámetros críticos de la calidad del agua. Los datos
recolectados se transmiten a una plataforma en la nube para su almacenamiento, análisis y visualización. Se prefirió el coeficiente de correlación de Spearman para el análisis estadístico de los datos. Esto permitió identificar patrones
y relaciones entre las variables examinadas. Los datos revelaron asociaciones significativas en datos no lineales, facilitando una decisión en cuanto al desarrollo
de modelos predictivos para la gestión y tratamiento del agua. Los
resultados evidencian la viabilidad y eficiencia del uso de tecnologías IoT
en el monitoreo continuo de la calidad del agua, ofreciendo una base científica para la recolección y tratamiento de datos relevantes
en torno a

la calidad de agua potable
en zonas residenciales, proporcionando una herramienta robusta para vigilar
por la salud pública y el bienestar de los habitantes.

Palabras clave:
Agua potable, Análisis estadístico, Calidad del agua, Computación en la nube, Microcontrolador, Monitoreo en
tiempo real.

Abstract

This study aims to
characterize and analyze water quality in urban environments using an IoT
embedded system, focusing on San Camilo’s community of Quevedo,
Ecuador, where population growth has increased the
demand for
drinking water. An
embedded system was designed to make use of a microcontroller
and sensors to monitor critical water quality parameters in real time.
The collected data is transmitted
to a cloud platform for storage,
analysis, and visualization.
Spearman's correlation coefficient was
preferred for
statistical analysis of the
data. This allowed for the identification of patterns and relationships between the variables examined. The data revealed significant associations in
non-linear data, facilitating a decision
regarding the development of
predictive models for water management and treatment. The results demonstrate the feasibility
and efficiency of using IoT technologies in the
continuous monitoring of water quality, offering a scientific basis for
the collection and processing of relevant data on
the quality of drinking water in residential areas, providing a robust tool to
monitor public health and the comfort of
the inhabitants.

Keywords: Potable water, Statistical analysis,
Water quality,
Cloud computing,
Microcontroller, Real-time monitoring.

Introducción

La calidad del agua es un factor de gran
importancia para garantizar la salud pública y el bienestar de los habitantes de las
ciudades, por lo que su monitoreo y análisis resulta indispensable al
cumplir con ciertos estándares de calidad para asegurar su adecuado uso.
Además, en entornos urbanos existe una mayor exposición a
contaminantes, como residuos químicos y biológicos, lo que
resalta la necesidad de evaluar regularmente la calidad del agua (Semarnat, 2023). Según la Organización
Mundial de la Salud (OMS), el rango aceptable del agua potable para consumo
humano debe estar dentro de ciertos parámetros; por ejemplo, para sólidos disueltos totales (TDS)
se encuentra entre
300 y 1000 ppm (partes
por millón), el pH debe estar entre 6.5 y 8.5 (OMS,
2018), mientras que la Organización Panamericana de la Salud (OPS) establece que los niveles
de turbidez aceptables están entre 0 y 5 UNT (Unidades Nefelométricas de
Turbidez) (OPS, 2008).

El Internet de las cosas (IoT) se ha hecho cada vez más popular para una
amplia gama de aplicaciones, entre
ellas la monitorización, donde
mediante diversos dispositivos ofrece una
solución para la adquisición de información relevante con la que se podría evaluar la calidad
del agua, llevando a cabo un proceso de caracterización para comprender y describir sus atributos
físicos, químicos y biológicos. Esta comprensión cuantificable permite identificar relaciones y patrones entre variables
como temperatura, pH o turbidez
(Jan, Min-Allah, & Düştegör,
2023).

En la ciudad de Quevedo, Ecuador, a
pesar del creciente avance tecnológico, no se cuenta con datos específicos y actualizados sobre
la calidad del agua potable,
lo que representa un problema significativo para la gestión y
el control de los recursos hídricos. La ausencia de investigaciones científicas aplicadas en esta área resalta
la urgencia de implementar un sistema

de monitoreo que proporcione información precisa y
en tiempo real. Por lo tanto, se propone el desarrollo e implementación
de un sistema IoT que permita la
monitorización continua de la calidad del agua en esta localidad, con el objetivo
de llenar el vacío de datos y proporcionar
una base importante para futuras investigaciones interdisciplinarias.

Trabajo relacionado

El proyecto liderado por Roque (2020) se centra en la importancia del agua y la necesidad de monitorear su calidad en tiempo real.
Este estudio destaca
la creciente escasez
y deterioro del agua debido al aumento de la población y las actividades humanas. Propone soluciones mediante
sistemas autónomos de monitoreo, destacando la eficiencia y la reducción de costos. El equipo
desarrollado permite medir pH, temperatura y conductividad eléctrica en
el agua utilizando tecnología de software y hardware libres y así tecnologías de IoT. Además, se realizaron pruebas
de validación en el laboratorio, comparando los resultados con
sensores comerciales de alta precisión, llevando a cabo un análisis estadístico para validar valores de los sensores, obteniendo
datos similares a los equipos
de referencia. Este estudio proporciona una base tecnológica valiosa
para el proyecto, con un enfoque similar en sistemas IoT para monitorear la calidad del agua. Sin
embargo, se diferencia al aplicar estas tecnologías
específicamente a entornos urbanos, adaptando las soluciones a los
desafíos y características particulares de estas áreas.

El proyecto "Sistema WaterAlert para el monitoreo del agua basado en el
paradigma de Internet de las cosas
(IoT) y la tecnología de comunicaciones de baja potencia" describe un sistema IoT diseñado para monitorear en tiempo real la calidad
del agua. Equipado
con sensores que miden pH,
conductividad, turbidez y temperatura, el sistema recoge y transmite datos a
una plataforma web para su análisis. Las pruebas realizadas en
diferentes zonas rurales en la provincia de Loja, Ecuador, demostraron la
capacidad para recopilar datos precisos y fiables, facilitando la detección temprana
de problemas. El estudio concluye
que la tecnología IoT es una solución viable para el monitoreo de la
calidad del agua en zonas rurales, ofreciendo una herramienta valiosa para mejorar la gestión del agua y asegurar su acceso seguro
para las comunidades rurales
(Guevara & Suntaxi, 2020).
WaterAlert utiliza tecnología LoRaWAN para el monitoreo en entornos rurales,
mientras que este proyecto emplea
acceso wifi en áreas
urbanas. El uso de esta tecnología proporciona mayor velocidad de transmisión y es adecuado para infraestructura urbana.

El estudio "Desarrollo de un sistema
de monitoreo basado en IoT para la calidad del agua" (Carriazo, 2021)
aborda la monitorización en tiempo real de la calidad del agua potable. Utilizando un microcontrolador y una Raspberry Pi 4, el sistema gestiona
y transmite
información a la nube a través de la plataforma PubNub. Este estudio se centra en hallar datos atípicos mediante este
sistema de monitoreo, implementado en zonas rurales. Los sensores miden
parámetros como pH, turbidez, temperatura, TDS, mejorando la toma de
decisiones y asegurando una distribución de agua apta para consumo
humano, especialmente en áreas de difícil acceso. Estos resultados y experiencias permiten
dar paso al presente proyecto
con el fin de aplicarlo en zonas residenciales de la provincia de Los
Ríos, Ecuador.

Materiales y Métodos

Área de Estudio

La parroquia San Camilo, ubicada en el
cantón Quevedo de la provincia de Los
Ríos, Ecuador, ha experimentado un notable crecimiento poblacional con un índice de 3,07% en los
últimos años, lo que ha incrementado la demanda de agua potable
(GAD Quevedo, 2020).

Para realizar el estudio sobre la calidad del agua se seleccionó esta parroquia en específico debido
a su alta densidad de habitantes. El agua potable en la parroquia proviene de
pozos profundos y una planta de tratamiento provisional. Se utilizó una
cisterna de un domicilio de la zona para realizar el estudio.

Figura 1

Ubicación del domicilio

Conceptos importantes

Diseño y Creación del PCB

Un circuito impreso, también
conocido como PCB (Printed Circuit
Board), es un soporte físico que permite
conectar los diferentes componentes eléctricos y electrónicos.
Los circuitos impresos están compuestos por una o más capas conductoras. Para conectar pistas
de distintas capas se utilizan orificios llamados vías que pueden atravesar completamente la PCB o
solamente llegar hasta una determinada profundidad (Francisco, 2020). El diseño de un PCB se
realiza utilizando software
especializado conocido como EDA (Electronic Design Automation). Estos programas permiten
crear esquemas electrónicos y planificar la disposición física de los componentes
en la placa.

Diseño del Circuito Esquemático

El diseño esquemático
contiene todos los componentes del sistema, y especifica cómo se realiza
la interconexión de los mismos.
Este diagrama es el que permite diseñar circuitos de forma
sencilla. Mediante la unión de símbolos esquemáticos que
representan cada uno de los elementos o redes utilizadas, este esquema actúa como guía para el diseño del circuito impreso. Permite visualizar, analizar y
simular el comportamiento del circuito, pudiendo así corregir posibles
errores antes de la fabricación (Arquero Gallego, 2022).

Reglas de Diseño

Las reglas de diseño son un
conjunto de directrices que aseguran que el PCB cumpla con los requisitos eléctricos y físicos necesarios para su correcto
funcionamiento. Estas reglas se basan en las necesidades y especificaciones del prototipo. Dentro
de las reglas de diseño, el uso DRC (Design Rule Check) y ERC (Electrical Rule Check) es fundamental. DRC es una potente función
automatizada que verifica la integridad lógica y física de un
diseño, mientras que DRC se usa en cada placa
enrutada para confirmar que cumple con una serie
de parámetros
recomendados (Silvestre, Salazar, & Marzo, 2019).

Enrutamiento de Pistas

Consiste en diseñar las rutas de cobre que conectan los componentes electrónicos según

el esquema, asegurando conexiones eléctricas eficientes y minimizando interferencias. El diseño

de estas rutas se conoce como pistas. El tamaño de
las pistas varía según el tipo de señal:
alimentación (VCC, GND), datos, etc.

Modo de Diseño en 3D

Permite examinar la disposición
física de los componentes y pistas en la placa, asegurando ajuste
y funcionalidad. Facilita
la detección de errores, mejora
la estética y optimiza
la manufactura del producto final.

Figura 2

Pasos en el diseño y creación del PCB

Generación de Archivos
de Fabricación

Los archivos de fabricación
(Gerber files) son documentos vectoriales que contienen la información necesaria para fabricar
una placa de circuito impreso.
Estos archivos describen cada capa de un PCB, incluyendo las pistas, orificios
y serigrafías. Luego, con el lenguaje
G-Code (conjunto de instrucciones sencillas que indican a una máquina las operaciones que debe realizar,
tal como movimientos, velocidad, cortes o perforaciones), se lleva a cabo un
proceso de mecanizado, mismo que se traduce en secuencias de comandos G-Code (Teja, 2022).

Mecanizado del PCB

Las máquinas de control
numérico (CNC) son dispositivos automatizados que utilizan el
código G para ejecutar operaciones precisas como fresado y
perforación en PCBs según el
diseño especificado. En la etapa de Revisión y Verificación, se inspecciona la PCB
terminada para asegurar que las conexiones y dimensiones sean correctas, cumpliendo con los estándares de diseño y funcionalidad establecidos anteriormente (Muñoz, 2013). En la etapa de Ensamblaje
y Soldadura de Componentes, se debe comprobar que no haya cortocircuitos,
utilizando un multímetro para verificar las conexiones.

Figura 3

Proceso de fabricación del PCB

Estadística Descriptiva

Luego
de recolectar las variables relacionadas con la calidad
del agua por medio de la implementación del sistema
embebido, se lleva a cabo un análisis estadístico, enfocado a
estudiar los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar
datos, permitiendo sacar
conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en las
relaciones intrínsicas de la calidad de agua (Acosta,
Laines, & Piña, 2014). Por otro lado, una estadística descriptiva organiza, presenta y describe
este conjunto de datos con el propósito de facilitar su uso,
generalmente con el apoyo de tablas, medidas
numéricas o gráficas. Estas herramientas ayudan a comprender el comportamiento de
las variables, detectar patrones, entre otros (Faraldo
& Pateiro, 2013).

Representación Gráfica de los Datos

La representación gráfica de datos en la investigación científica es indispensable. Sirve para lograr visualizar patrones y
tendencias. Dependiendo de las necesidades específicas, se utilizan diferentes tipos de gráficos. Los histogramas, por ejemplo, son herramientas efectivas para mostrar la
distribución y dispersión de datos numéricos por
intervalos, ofreciendo ideas sobre la forma
de los datos y posibles
agrupamientos. Los gráficos Q-Q (quantile-quantile) son
ideales para comparar datos observados con una distribución teórica como la normal.
Por otro lado, los gráficos de dispersión exploran
la relación entre variables, revelando
concentraciones o dispersiones de puntos. Finalmente, los mapas de calor
utilizan colores para representar la densidad o intensidad de una variable en
una superficie bidimensional, proporcionando una visualización clara de
patrones espaciales y anomalías (Medina, 2024).

Estadística Inferencial

La estadística inferencial es una
rama de la estadística que se enfoca en generalizar conclusiones a
partir de una muestra de datos, extrapolándolas a una población
más amplia (Acosta, Laines, & Piña,
2014). La estadística inferencial agrupa un conjunto de técnicas
que tratan de extraer conclusiones de los datos. A diferencia de la
estadística descriptiva, que no infiere si no que describe, la
estadística inferencial permite realizar inferencias (Menéndez, 2023). En este estudio,
se tiene como objetivo generalizar los resultados obtenidos a partir de las mediciones de calidad del agua realizadas mediante sensores IoT en una cisterna.
La inferencia
estadística facilita el desarrollo de modelos predictivos que explican
las relaciones entre estos parámetros,
permitiendo la predicción y el control
de la calidad del agua en condiciones futuras.

Tipo de Muestreo

El estudio utilizó un muestreo por conveniencia, dado que los datos fueron recolectados de una cisterna específica en la parroquia San Camilo, donde se disponía de sensores IoT instalados de manera estratégica dentro de la misma. Adicionalmente, se adoptó un enfoque sistemático al programar los sensores para tomar lecturas cada minuto,
asegurando una recolección de datos constante y regular a lo largo del
periodo de estudio de 30 días.

Correlación

La correlación es un tipo de asociación entre dos variables numéricas; específicamente
evalúa la tendencia
(creciente o decreciente) en los datos. Dos variables
están asociadas cuando una variable proporciona
información acerca de la otra. Por el contrario, cuando no existe
asociación, el aumento
o disminución de una variable
no proporciona información sobre el comportamiento de la otra variable (Molina, 2021). Para
este estudio, se toma como una referencia primordial para comprender la
relación que pueden o no tener las variables.

Modelos de Correlación

Se evaluaron las relaciones entre
las variables de calidad del agua utilizando diferentes modelos de correlación. Los modelos de correlación ayudan a determinar la fuerza y la dirección
de las asociaciones entre dos variables cuantitativas. Las correlaciones de Pearson, Spearman
y Kendall fueron utilizadas para proporcionar una visión completa de estas relaciones, permitiendo
así una mejor
interpretación de los datos obtenidos y facilitando la identificación de patrones y tendencias significativas en la calidad
del agua.

Depuración de Datos

La depuración es el proceso de
identificar y corregir errores, inconsistencias y datos irrelevantes o
incompletos en un conjunto de datos. En este proyecto, se realizó la
depuración de datos para asegurar la precisión y consistencia en cada variable,
ya que es algo indispensable cuando se quiere
caracterizar o establecer un modelo de correlación fiable.

Metodologías Aplicadas

Se emplearon diversas
metodologías de investigación para asegurar la precisión
y relevancia de los resultados. La investigación bibliográfica
proporcionó una base teórica sólida mediante la
revisión de literatura relevante en el campo del monitoreo de calidad
del agua. En la investigación aplicada,
se instalaron sensores
programados para tomar lecturas
de calidad del agua cada minuto y enviar los datos a la plataforma ThingSpeak,
donde fueron depurados para garantizar su precisión. La investigación cuantitativa se utilizó para organizar y describir los datos mediante
estadísticas descriptivas, representaciones gráficas y estimaciones de intervalos de confianza. Además, se evaluaron las
correlaciones entre variables utilizando modelos de Pearson, Spearman
y Kendall. La validación técnica incluyó la depuración de datos y la
evaluación de modelos, asegurando la precisión y fiabilidad de
los métodos aplicados. La combinación de estas metodologías permitió una comprensión integral del sistema de monitoreo.

Componentes Usados

ITEM

NOMBRE

VARIABLE
MEDIDA

ESPECIFICACIONES

IMAGEN

1

ESP-32 WROOM32

-----------

Voltaje de Alimentación: 3.3V-5V

Voltaje de
E/S: 3.3V CPU: Tensilica
LX6 240 MHz Dual Core

Frecuencia de Reloj:
Hasta 240Mhz

Wifi:
802.11 b

2

Módulo de sensor de turbidez

Unidades de Turbidez Nefelométrica (NTU)

Rango de Medición: 0 - 4550 NTU (0-5V)

Consumo: 30mA

Tipo de Señal: Analógica Rango
de error: ± 0.5% F*S

3

PH0-14 Módulo de sensor de
detección de pH

Potencial de hidrógeno (pH)

Rango
de Medición: 0 - 14 pH
(0-5V)

Corriente de Trabajo: 5-10mA

Tipo de Señal: Analógica/ Digital

Rango
de error: ± 0.5% F*S

4

Módulos Sensor
Análogo de
Conductividad (TDS)

Total de Solidos Disueltos (TDS)

Rango de Medición: TDS: 0 - 1000 ppm

Corriente de Trabajo 3-6mA

Tipo de Señal: Analógica Rango
de error: ± 0.5% F*S

ITEM

NOMBRE

VARIABLE
MEDIDA

ESPECIFICACIONES

IMAGEN

5

M ódulo S ensor D e Temperatura Ds18b20

Temperatura

Rango de Medición: -67.0

°F a +257.0 °F

Corriente de Trabajo: 1-5 mA

Tipo de Señal: Digital

Rango
de error: ± 0.5% F*S

6

Pantalla LCD con Módulo I2C

--------

Voltaje de Alimentación: 5V

Interfaz de Comunicación: I2C

Angulo
de Visión: 6H Retroiluminación:
(Azul con blanco carbón)

Arquitectura del Sistema
Embebido

En la etapa de entrada,
se reciben señales o datos provenientes de diversos sensores
que miden parámetros del agua, como pH, temperatura y
conductividad. Estos datos son captados por los sensores y enviados al
microcontrolador para su procesamiento. Durante la etapa de procesamiento, el
microcontrolador se encarga de interpretar, analizar y procesar los datos
recibidos, aplicando algoritmos específicos para mejorar la
precisión.

Figura 4

Diagrama de bloques
del sistema embebido

Además, tiene la capacidad de enviar los datos procesados a la nube,
permitiendo la monitorización remota del sistema. Finalmente, en
la etapa de salida, el resultado del procesamiento de los datos
es mostrado en una pantalla
LCD con el fin de informar al usuario
los valores en tiempo real.

Arquitectura de la Red IoT

La arquitectura IoT es un proceso
en el que la información viaja a través de la red, desde
los sensores hasta un centro de datos o la nube. Los sensores capturan
los datos y los envían al microcontrolador (uC), que los
procesa localmente. Luego, el uC utiliza un
módulo wifi para conectarse a Internet. Luego, se conecta
a la red y resuelve
el DNS para establecer una conexión
con el servidor de ThingSpeak mediante protocolos de
red. ThingSpeak recibe los datos, los almacena en su
base de datos y los visualiza en dashboards en tiempo
real.

Figura 5

Diagrama de arquitectura de red IoT

Recolección de Datos

Los sensores fueron instalados estratégicamente
en la cisterna y fueron programados para tomar y enviar
lecturas cada minuto. Los datos recolectados fueron enviados en tiempo real a ThingSpeak. Esta plataforma almacena los datos en una base
de datos, permitiendo descargar los archivos en formato CSV.

Figura 6

Esquema de la implementación del sistema

Manejo de Datos y Análisis en la Capa de Aplicación

Almacenamiento y Visualización de Datos con ThingSpeak

ThingSpeak es una plataforma abierta de Internet de las cosas (IoT), que nos permite recoger y almacenar datos de los
sensores en la nube y visualizarlos en canales públicos, lo que facilita
el monitoreo y análisis de la calidad del agua. ThingSpeak
permite la creación de widgets personalizados, como gráficos de líneas y medidores, que son utilizados para visualizar los
datos recolectados de manera intuitiva y efectiva (Daquilema Serrano, 2020).

Análisis y Procesamiento de Datos con Python

Para el análisis y procesamiento de los datos recolectados, se utilizó Jupyter Notebook como herramienta de desarrollo, la cual facilita
la ejecución interactiva de código, visualización de datos y
documentación en un solo entorno. El manejo y análisis de las
estructuras de datos se realizó principalmente con la librería Pandas, especializada en la manipulación eficiente de

datos tabulares. Pandas se
empleó para tareas como la limpieza, filtrado, agrupación y
agregación de datos, permitiendo transformar y
preparar los datos de manera efectiva para su análisis estadístico.

Programación del Firmware

Para el desarrollo del código del
proyecto, se utiliza Visual Studio Code, junto con las librerías de Arduino IDE y
ESP32.

Figura 7

Diagrama de Flujo del Funcionamiento General del
Sistema Embebido

Resultados

Se tomaron datos de cuatro variables
independientes obtenidas por parte del sistema embebido: TDS, turbidez, pH y
temperatura, además se capturaron los valores mínimos y
máximos registrados por el dispositivo para cada variable. A partir
de estos datos, se creó una variable
dependiente categórica llamada "clasificación", que
agrupa los resultados según criterios de calidad del agua (Tabla
2).

Tabla 2

Variables Dependientes e Independientes

VARIABLE

TIPO DE DATO

VALOR MIN

VALOR MAX

pH

Numérico

3

14

Temperatura

Numérico

4

37

Turbidez

Numérico

0

20.5

TDS

Numérico

0

1000

Clasificación

Categórica

Malo

Excelente

Análisis de Normalidad de Variables

Los datos utilizados en este estudio han
sido obtenidos directamente del prototipo desarrollado para el proyecto,
lo cual permite un análisis preciso de las variables involucradas. La recolección de
datos se realizó durante un periodo de 27 días, con mediciones
tomadas a intervalos de 1 minuto, lo que resultó en un total de 155,520
muestras.

Figura 8

Gráficos de análisis de normalidad de las variables

TDS (Total de Solidos Disueltos)

El histograma y la curva
de densidad en la Figura
8 (a) no se alinean,
indicando que los datos no siguen una distribución normal.
El gráfico Q-Q en la Figura 8 (b) muestra
desviaciones significativas, confirmando la asimetría de los
datos.

Ph (Potencial de Hidrógeno)

El histograma muestra
que los datos de pH en la Figura 8 (c) no siguen una distribución

normal, con barras que no se alinean con la curva de densidad. El gráfico Q-Q de la Figura 8

(d) revela desviaciones significativas, especialmente en los extremos, indicando una asimetría

positiva.

Turbidez

El histograma indica que los datos de turbidez en la Figura 8 (e) no siguen una distribución normal, con una
alineación pobre en los extremos y valores negativos. El gráfico
Q-Q en la Figura 8 (f) muestra desviaciones significativas de la línea de referencia, sugiriendo la presencia
de valores extremadamente bajos.

Temperatura

El histograma de la variable
temperatura en la Figura 8 (g) sugiere
una aproximación a la normalidad con agrupación alrededor de 27.8°C. El gráfico Q-Q Figura 8 (h) muestra
que los datos transformados no se ajustan
completamente a una distribución normal,
con desviaciones en los
extremos indicando colas más pesadas o ligeras.

Análisis de la Matriz
de Correlación de
Pearson

En el análisis de la correlación de Pearson entre las variables de calidad del agua (TDS, pH, Temperatura, Turbidez y
Clasificación), se observaron varios patrones importantes. La
correlación entre TDS y pH fue moderada y positiva (0.56), indicando que
estos parámetros tienden a aumentar
juntos. Similarmente, se encontró una correlación moderada
y positiva entre pH
y Temperatura (0.45).
La correlación entre TDS y Temperatura resultó ser débil y positiva
(0.12), mientras que la relación entre TDS y Turbidez fue insignificante (-0.0023). La correlación
más significativa fue entre pH y Clasificación, la cual fue fuerte y negativa (-0.78),
sugiriendo una relación inversa considerable.

Figura 9

Matriz de Correlación de Pearson

Análisis de la Matriz
de Correlación de
Spearman

En el análisis de la
correlación de Spearman entre las variables de calidad del agua, se
observaron varios patrones significativos. La correlación entre TDS y pH
fue alta y positiva (0.73), sugiriendo una fuerte asociación directa. La
relación entre TDS y Clasificación fue negativa y moderada (-0.60), indicando que a mayores niveles de TDS, la
clasificación de calidad del agua disminuye. El pH mostró una correlación negativa
y alta con la Clasificación (-0.75), destacando una fuerte relación inversa. Por otro lado, la Temperatura presentó una correlación
negativa moderada tanto
con la Turbidez (-0.51) como con la Clasificación (-0.51),
sugiriendo que temperaturas más altas están asociadas con menor turbidez
y menor clasificación de calidad
del agua.

Figura 10

Matriz de Correlación de Spearman

Análisis de la Matriz
de Correlación de
Kendall

En el análisis de la correlación de Kendall entre las variables de calidad del agua (TDS, pH,
Temperatura, Turbidez y Clasificación), se identificaron varios
patrones significativos. La correlación entre TDS y pH fue moderada y positiva (0.55), indicando una asociación directa. La

correlación entre TDS y Temperatura fue débil y positiva (0.32),
mientras que la relación entre TDS y Turbidez fue débil y
negativa (-0.14). Por otro lado, la Turbidez mostró correlaciones
débiles y negativas con TDS
(-0.14) y pH (-0.23), y una correlación moderada y negativa con Temperatura (-0.42). Finalmente, la Clasificación presentó correlaciones moderadas y negativas
con TDS (-0.49), pH (-0.60), y Temperatura (-0.44).

Figura 11

Matriz de Correlación de Kendall

Discusión

El análisis estadístico ha permitido construir una matriz de correlación entre los diferentes parámetros de calidad del agua. Se ha determinado que el coeficiente de correlación de Spearman es el más adecuado para este
conjunto de datos, ya que captura de manera más precisa las asociaciones
presentes en datos no lineales, mismo que presenta correlaciones más
fuertes y una mayor sensibilidad a las relaciones monótonas no lineales
en comparación con los métodos de Pearson y Kendall.
Además, los resultados obtenidos indican que los parámetros de calidad del agua
monitoreados cumplen con los estándares establecidos por la OPS, lo que
subraya la conformidad de los datos con las normativas internacionales (OMS,
2018).

Se ha logrado un diseño robusto
en la construcción del PCB, empleando herramientas EDA avanzadas.
Se asegura una disposición óptima de los componentes y una máxima eficiencia
en la transmisión de señales. En comparación con la construcción de un PCB sin EDA ni reglas de diseño, que podría
resultar en una disposición desordenada y menos eficiente, el uso de
estas herramientas permite un diseño más preciso. Este dominio en
el diseño proporciona una flexibilidad
superior a las soluciones comerciales disponibles en el mercado, garantizando que cumpla exactamente con los requisitos establecidos.

Aunque los sensores utilizados mostraron
precisión muy favorable al ser comparados con equipos comerciales, su
desempeño podría verse influido por factores ambientales, como la
temperatura o la humedad, lo que podría afectar la exactitud de las
correlaciones de calidad del agua. No obstante, se considera que su precisión es adecuada para este estudio.
Además, la necesidad
de una conexión wifi estable para la transmisión de datos en tiempo real puede generar
interrupciones en la recolección de datos en entornos urbanos con
conectividad inconsistente, afectando la continuidad y calidad del
análisis.

En general, se observa que, a diferencia de otros estudios
en el monitoreo de la calidad
del agua mediante tecnologías IoT enfocados
en áreas rurales
con tecnologías de baja potencia, la presente propuesta
está adaptada a entornos urbanos con redes wifi, lo que permite una transmisión más rápida y estable. Además, a diferencia de otros estudios que evalúan un conjunto
limitado de parámetros, este proyecto emplea
modelos de correlación para analizar de manera
amplia las relaciones entre múltiples parámetros. De este modo
mejora la precisión en la detección de patrones complejos y
optimiza la monitorización en áreas urbanas.

Conclusiones

Se ha evidenciado que la implementación de un sistema IoT basado en microcontroladores
es viable y eficiente para el monitoreo continuo de
parámetros críticos de calidad del agua en entornos
urbanos. Se logró diseñar y ensamblar un sistema autónomo que permite la recolección
de datos en tiempo real y la conectividad constante con una determinada plataforma en la nube
para el almacenamiento y análisis de datos, lo que asegura una
monitorización confiable y accesible desde cualquier lugar con
conexión a Internet.

En Quevedo, no se tiene registro de la
implementación de sistemas similares, lo que resalta la novedad y el
impacto potencial de este proyecto. Además, la experiencia en la
construcción del sistema
ha permitido desarrollar habilidades prácticas en la implementación y manufactura del PCB, así como habilidades técnicas en el diseño del sistema. La conectividad
mediante wifi ha facilitado el uso de IoT para el
monitoreo continuo, mientras que la ciencia de datos ha sido una herramienta
clave para analizar e interpretar la información de manera eficiente y
precisa, potenciando el análisis de estas variables.

Para evaluar las relaciones entre los
parámetros de calidad del agua, la matriz de correlación de
Spearman fue seleccionada como la herramienta más apropiada, debido a su
capacidad para manejar datos que no siguen una distribución normal. Este enfoque ha permitido
identificar correlaciones mucho
más significativas que otros métodos. Este proyecto representa una contribución significativa para la toma de decisiones informadas en relación con la seguridad
y el bienestar de los habitantes que consumen este recurso natural.

Finalmente, estos hallazgos fomentan una
continua integración de análisis de datos avanzados, como el aprendizaje automático, el cual podría mejorar
la precisión de los modelos predictivos desarrollados para la
gestión del agua, en donde se lleve a cabo la identificación y
modelado de correlaciones entre los parámetros de calidad del agua analizados en esta estudio junto con otros nuevos factores
externos, como cambios estacionales, eventos climáticos extremos, o
variaciones en el uso del suelo.

Referencias

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