Discriminación de tipos de calidad de agua de riego según atributos químicos utilizando una técnica multivariada

Английский. In order to discriminate types of irrigation water quality according to their chemical attributes was considered an experiment where we evaluated the effect of three types of water quality on soil structure of depression Quibor, Lara state. The three types of waters covered by the research were: reservoir water Yacambú (YAC), water reservoir Dos Cerritos (DCE) and well water (WELL). 12 samples were taken from each of them were measured variables: electrical conductivity (EC) and the calcium (Ca), magnesium (Mg), sodium (Na), potassium (K), bicarbonate (HCO3), chlorides (Cl), sulfate (SO4) and pH. We used canonical discriminant analysis method with two multivariate techniques such as graphical charts and error hypothesis (HE) and canonical discriminant structure plot to evaluate the data. The results show significant differences between the three types of water and the most influential variables evaluated in discrimination were Mg, Cl, Ce, SO4, Na and Ca graphs show techniques that can interpret the differences between the waters and relationships between variables and observations easily and simply offering a good alternative to analyze and interpret data.

Испанский язык; кастильский. Con el objetivo de discriminar tipos de calidad de agua para riego según sus atributos químicos se consideró un experimento donde se evaluó el efecto de tres tipos de calidad de agua en la estructura de los suelos de la depresión de Quíbor, estado Lara. Los tres tipos de aguas consideradas en la investigación fueron: agua del embalse Yacambú (YAC), agua del embalse Dos Cerritos (DCE) y agua de pozo (POZO). Se tomaron 12 muestras de cada una y se midieron sobre ellas las variables: conductividad eléctrica (Ce) y los contenidos de calcio (Ca), magnesio (Mg), sodio (Na), potasio (K), bicarbonatos (HCO3), cloruros (Cl), sulfatos (SO4) y pH. Se utilizó el método del análisis discriminante canónico con dos técnicas gráficas multivariadas como la gráfica hipótesis-error (HE) y la gráfica de estructura discriminante canónica para evaluar los datos. Los resultados muestran diferencias significativas entre los tres tipos de agua y las variables evaluadas más influyentes en su discriminación fueron, Mg, Cl, Ce, SO4, Na y Ca. Las técnicas gráficas muestran que se puede interpretar las diferencias entre las aguas y relaciones entre variables y observaciones de manera fácil y sencilla ofreciendo una buena alternativa para analizar e interpretar datos.