Modelación matemática para el ajuste optimo sobre la incertidumbre predictiva multifuncional del riesgo ecotoxicológico generado por gecotixis

Abstract

El presente trabajo de investigación tuvo por objetivo determinar los rangos de puntuación orientados hacia la modelación matemática para la predicción óptima de riesgo ecotoxicológico generado por el programa Gecotoxic ® . La modelación matemática aplicada hacia los diseños computacionales es para predecir de forma operativa los efectos e impactos que se generan en el medio ambiente, por ende los diseños computacionales tiene impactos positivos en los últimos años. La modelación de ajuste matemático sobre la incertidumbre predictiva se basó en los principios de la progresión aritmética donde se ensayó, combinaciones numéricas que fueron asignadas a las variables de los descriptores, análisis residual de la carga contaminante y efecto ambiental sobre el cuerpo de receptor. Se utilizó códigos arábigos en cada observación real que se midió, donde los intervalos establecidos de ajuste óptimo para el riesgo ecotoxicológico corresponde: [X , 3X] tipo bajo; [3X+1 , 5X + 4] tipo medio y [5X + 5 , 10X] tipo alto. Es decir con los rangos obtenidos se comparó el resultado de salida predictiva de Gecotoxic ® con los daños descritos en la especie biomonitor Gambusia punctata, donde se encontró similitud sobre la predicción. Finalmente se concluyó que, los rangos asignados permiten ajustar el riesgo cualitativo ante los valores cuantitativos progresivos de los descriptores siendo la predicción de riesgo ecotoxicológico en el programa Gecotoxic ® , más precisa.