Tipología fisicoquímica de sedimentos altoandinos mediante clasificación multivariante y validación estadística: evidencia de gradientes de mineralización, alcalinidad, acumulación orgánica y señal cálcica

Autores/as

  • Nancy Elizabeth Chariguamán Maurisaca Escuela Superior Politécnica del Chimborazo image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e686

Palabras clave:

Componentes principales (PCA), Bootstrap, Variables fisicoquímicas: carbono orgánico total (COS), materia orgánica (MO), conductividad eléctrica (CE), pH, calcio (Ca)

Resumen

El estudio desarrolla una tipología fisicoquímica de sedimentos altoandinos basada en la clasificación multivariante y validación estadística, identificando gradientes clave de mineralización, alcalinidad, acumulación orgánica y señal cálcica. Se analizaron datos de variables como carbono orgánico total (COS), materia orgánica (MO), conductividad eléctrica (CE), pH y calcio (Ca) de cuatro grupos sedimentarios (G1–G4). Mediante análisis de componentes principales (PCA) se corroboró la diferenciación multivariante entre grupos. Los métodos supervisados LDA mostraron alta exactitud en la discriminación de las muestras, mientras que la robustez interna fue evaluada mediante bootstrap. La tipología resultante clasifica los sedimentos en cuatro tipos: cálcicos con mineralización intermedia, orgánico-alcalinos de baja mineralización, orgánico-mineralizados débilmente ácidos y mineralizados con baja acumulación orgánica. Este enfoque estadístico robusto permite interpretar y validar la estructura sedimentaria de forma coherente y reproducible, aportando evidencia clara sobre los gradientes fisicoquímicos que caracterizan los sedimentos altoandinos.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Anderson, M.J. (2001). A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, 26(1), 32-46.

Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32.

Dunn, O.J. (1964). Multiple comparisons using rank sums. Technometrics, 6(3), 241-252.

Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.

Jackson, D.A. (1993). Stopping rules in principal components analysis: a comparison of heuristical and statistical approaches. Ecology, 74(8), 2204-2214.

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer.

Jolliffe, I.T. (2002). Principal Component Analysis. Springer Series in Statistics.

Legendre, P. (1993). Spatial autocorrelation: trouble or new paradigm? *Ecology

Legendre, P., & Legendre, L. (2012). Numerical Ecology. Elsevier.

Legendre, P., & Legendre, L.F. (1998). Spatial autocorrelation. In Numerical Ecology (Vol. 24). Elsevier.

Liaw, A., & Wiener, M. (2002). Classification and Regression by randomForest. R News, 2(3), 18-22.

Manly, B.F.J. (2007). Randomization, Bootstrap, and Monte Carlo Methods in Biology. Chapman & Hall.

McCune, B., & Grace, J.B. (2002). Analysis of Ecological Communities. MjM software design.

Oksanen, J., et al. (2020). vegan: Community Ecology Package. R package version 2.5-7.

Rousseeuw, P.J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65.

Ter Braak, C.J.F. (). Canonical Correspondence Analysis: A new eigenvector technique for multivariate direct gradient analysis. Ecology, 67(5), 1167-1179.

Venables, W.N., & Ripley, B.D. (1994). Modern Applied Statistics with S-PLUS. Springer.

Venables, W.N., & Ripley, B.D. (2002). Modern Applied Statistics with S (4th ed.). Springer.

Warton, D.I., et al. (2012). Distance-based multivariate analyses confound location and dispersion effects. Methods in Ecology and Evolution, 3(1), 89-101.

Descargas

Publicado

2026-06-19

Número

Sección

Artículos de Investigación Original

Cómo citar

Chariguamán Maurisaca, N. E. (2026). Tipología fisicoquímica de sedimentos altoandinos mediante clasificación multivariante y validación estadística: evidencia de gradientes de mineralización, alcalinidad, acumulación orgánica y señal cálcica. Tesla Revista Científica, 6(1), 3686. https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e686