MODELO PREDICTIVO DE CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA EFECTIVA PARA AGUAS DE RIEGO EN MENDOZA
DOI:
https://doi.org/10.48162/rev.39.214Palabras clave:
effective electrical conductivity, irrigation water, regression trees, water quality, salinity, green beltResumen
Este estudio desarrolla cinco modelos predictivos basados en árboles de regresión para estimar la Conductividad Eléctrica Efectiva (CEE) del agua de riego en el Cinturón Verde de Mendoza, Argentina. Utilizando 468 muestras de agua y mediciones fisicoquímicas de los canales Chachingo y Pescara, los modelos emplean entre 1 y 6 variables predictoras. El modelo más destacado incluye valores de Conductividad eléctrica actual (CEA), iones calcio, magnesio y bicarbonatos, con un coeficiente de correlación de 0,99 y un error absoluto medio de 26,5 µS cm⁻¹. La CEE es crucial para evaluar la calidad del agua en áreas con sales de mediana solubilidad. Estos modelos permiten a productores, técnicos e investigadores realizar análisis más económicos, facilitando la identificación de riesgos salinos en aguas de calidad variable. Su simplicidad y robustez los hacen aplicables no solo en Mendoza, sino también en otras regiones con condiciones similares, contribuyendo al manejo eficiente de los recursos hídricos en la agricultura.
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Biografía del autor/a
Daniela Virginia Cónsoli, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícola. Almirante Brown 500. M5528AHB. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina
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