Evaluación de métodos de imputación de datos faltantes ocasionados por la pandemia de COVID-19 en el pronóstico de la calidad del agua en Ibagué, Colombia, mediante series de tiempo multivariadas

Abstract

Contexto. Durante la pandemia de COVID-19, múltiples sistemas de monitoreo ambiental —incluidos los de calidad del agua— experimentaron interrupciones en la recolección de datos debido a restricciones logísticas y operativas. Propósito. En este trabajo se evaluaron diferentes métodos de imputación de datos (media, mediana, knn y mice) para el pronóstico de la calidad del agua en una planta de tratamiento ubicada en Ibagué, Colombia, considerando las variables pH, turbiedad, Escherichia coli y coliformes totales como parámetros críticos.Metodología. Como criterios de evaluación de la calidad de las imputaciones, se analizó la desviación estándar, los valores de media, mediana y moda, así como la distribución de los datos y correlaciones. Para los pronósticos se empleó un modelo VAR. Resultados. El mejor método de imputación dependío de la varianza en los datos, cuando los datos presentaron poca diferencia, se viabilizó el uso de la media y cuando se presentó variación entre los datos, el menor error se evidenció con mice Conclusiones. De esta forma, se hace necesario implementar estrategias como las descritas en este proyecto para la toma de decisiones y como estrategia afrontar situaciones imprevistas en PTAP y PTAR del país.