El presente estudio tuvo como objetivos determinar la calidad del agua a partir de la diversidad de los macroinvertebrados acuáticos presentes en tres zonas del río Teusacá (Cundinamarca, Colombia). En cada estación de muestreo se midió oxígeno disuelto, turbidez, temperatura y pH y se estimaron índices de calidad del agua (BMWP/Col, ASTP, IBF, EPT), junto con algunos índices de biodiversidad (Shannon Weaver, dominancia de Simpson, diversidad de Margalef y Menhinick). Se recolectaron 6781 individuos de macroinvertebrados acuáticos pertenecientes a 3 phylum, 5 clases, 11 órdenes y 21 familias, en tres muestreos en los meses de julio, septiembre y noviembre del 2017. La calidad del agua del río Teusacá es moderadamente contaminada, con tendencia a muy contaminada. Asimismo el cuerpo hídrico presentó una baja biodiversidad y una alta dominancia en las especies colectadas de macroinvertebrados. Los resultados arrojados por los índices de calidad y de diversidad aplicados son independientes de la temporalidad en que realizaron los respectivos muestreos.

En este trabajo se presenta la regionalización de las curvas de intensidad-duración y frecuencia a partir del uso de diferentes modelos hidrometereológicos, tomando como área de estudio la Sabana Occidental del departamento de Cundinamarca-Colombia. Para esto, se realiza el respectivo cálculo de las curvas IDF a partir del análisis de las intensidades registradas en los pluviógrafos de siete estaciones meteorológicas ubicadas en la región, se utiliza el método de Gumbell y las respectivas pruebas de bondad de ajuste. Se aplican diferentes técnicas como la regresión lineal y la determinación de los coeficientes de correlación para la interpolación de las intensidades y los parámetros alfa y U. En la regionalización de las intensidades para la zona de estudio, se aplica un método estadístico basado en la correlación lineal de las intensidades en función de las variables topográficas de la región (altitud, latitud y longitud). En este caso se analizan las diferencias encontradas usando como elementos de interpolación las intensidades registradas y los parámetros Alfa y u.

En este trabajo se presenta un estudio acerca de la selección de la mejor distribución probabilística para la variable media multianual de la temperatura en el departamento de Boyacá (Colombia), como base para futuras estimaciones y proyecciones de la variable en condiciones de incertidumbre. Se seleccionaron las distribuciones Normal, Gamma, Weibull y LogNormal para ajustar los datos; y para encontrar cual distribución ajusta mejor los datos se utilizaron los criterios de información basados en la máxima verosimilitud de Akaike (Akaike Information Criterion) y Bayesiano (Bayesian Information Criteron). Se muestran los resultados tanto en forma tabular como gráfica, así como un plano de las funciones de distribución probabilísticas más representativas en el área de estudio. Como resultado se obtiene que en general la distribución que mejor se ajusta es la Weibull.

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