Modelación matemática para el ajuste óptimo predictivo sobre el riesgo ecotoxicológico generado por el software multifuncional gecotoxic

• Autores: Argota Pérez, George, Carbonell Marcé, Alberto, Portuondo Hernández, César, Lameriro Marín, Jorge, Rodríguez Alpízar, Miguel, Merma Bellido, Martín
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: Revistas - Universidad de San Martín de Porres
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.usmp.edu.pe:article/1159
• Enlace del recurso: https://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/1159
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: modelación matemática; incertidumbre predictiva; variables multifuncionales; probabilidad; riesgo eco toxicológico; software GECOTOXIC

La modelación matemática aplicada a los diseños computacionales para predecir de forma exacta los impactos que se generan ambientalmente ha cobrado auge en los últimos años. El objetivo de esta investigación fue la modelación matemática para el ajuste óptimo predictivo del riesgo ecotoxicológico generado por el software multifuncional GECOTOXIC. La modelación fue acorde a los principios de la progresión aritmética donde se ensayaron para su optimización combinaciones numéricas asignadas a las variables de cada descriptor los cuales correspondieron al análisis residual de la carga contaminante como al efecto ambiental sobre el cuerpo de agua receptor. Las codificaciones consistieron en códigos arábigos, siendo analizada cada variable sobre datos reales de medición y cruzando sus interacciones de forma multifuncional para predecir el riesgo total, el cual se hizo mediante la comparación con daños ecotoxicológicos usando la especie Gambusia punctata como biomonitor. Los intervalos estable