Modelación matemática para el ajuste óptimo predictivo sobre el riesgo ecotoxicológico generado por el software multifuncional gecotoxic
Descripción del Articulo
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 gen...
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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 |
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Modelación matemática para el ajuste óptimo predictivo sobre el riesgo ecotoxicológico generado por el software multifuncional gecotoxicArgota Pérez, GeorgeCarbonell Marcé, AlbertoPortuondo Hernández, CésarLameriro Marín, JorgeRodríguez Alpízar, MiguelMerma Bellido, Martínmodelación matemáticaincertidumbre predictivavariables multifuncionalesprobabilidadriesgo eco toxicológicosoftware GECOTOXICLa 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 estableUniversidad de San Martín de Porres2018-01-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/1159Campus; Vol. 22 No. 23 (2017): Campus XXIIICampus; Vol. 22 Núm. 23 (2017): Campus XXIIICampus; v. 22 n. 23 (2017): Campus XXIII2523-18201812-6049reponame:Revistas - Universidad de San Martín de Porresinstname:Universidad de San Martín de Porresinstacron:USMPspahttps://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/1159/933Derechos de autor 2018 Revista Campusinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.usmp.edu.pe:article/11592020-01-15T13:19:57Z |
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