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Unformatted text preview: M ÁSTER EN TECNOLOGÍA MEDIOMABIENTAL U NIVERSIDAD DE VIGO 2010 Árboles de Clasificación y Regresión Contaminación y Remediación de Suelos Fausto Blanco Arias [email protected] http://webs.uvigo.es/mastertma/ 2 ÍNDICE I Introducción 3 II Construcción de los árboles de decisión 9 III MI ÁRBOL 18 IV OTROS USOS 25 V BIBLIOGRAFÍA 26 3 I Introducción El punto de partida de este trabajo fue un artículo de la universidad de Vigo publicado en Elsevier en el 2009: ``Árboles de regresión y clasificación (CARTs) para modelar la adsorción y retención de metales pesados por el suelo´´ ( [1] ) en el que se estudian 14 suelos representativos en Galicia a partir de 15 variables (todas ellas son porcentajes o cantidades medidas en g/kg: cantidad de Materia Orgánica, porcentaje de arena, porcentaje de arcilla, CIC, porcentajes de cuarzo, silicatos, mica, caolinita, vermiculita, clorita, hematite, mineral hidróxido de aluminio (Gibbsite) y las cantidades de óxidos de manganeso, hierro y aluminio . Vemos un resumen de los valores obtenidos en la Tabla 1. Tabla1. ( [1] ) El objetivo es caracterizar a partir de estas muestras el comportamiento adsorción/retención de metales pesados por nuestros suelos. En particular conocer los porcentajes de Cd, Cr, Pb, Cu, Zn y Ni adsorbido y retenido. Para ello se realiza una toma de muestras cuidadosa en campo que se transportan en bolsas al laboratorio donde se aplica un tratamiento de homogenización y secado. Para obtener los porcentajes adsorbidos y retenidos se mezclaron 12g de cada muestra con una disolución de 200ml con una concentración del metal de 100mg/l en forma de nitrato para simular un posible derrame ácido. A continuación se realizan técnicas de laboratorio para homogenizar la mezcla (agitando durante horas) y un primer centrifugado de 10 minutos, así se analiza la mezcla obtenida comparando con la original para ver el porcentaje de metal adsorbido. Posteriormente se repite el proceso obteniendo una nueva mezcla en la que podemos medir el porcentaje del metal retenido por el suelo. Este método debe seguirse para cada muestra y para cada metal. Un resumen de los resultados se representa en la Tabla 2. 4 Tabla 2. ( [1] ) A partir de todas estas medidas se realiza un análisis estadístico para alcanzar el objetivo, se implementó un modelo de regresión multilineal (MLR) y un modelo de árbol de regresión (CART). Antes de visualizar los resultados, veamos el grado de fiabilidad de estos 2 modelos, a través de los coeficientes de correlación ¡ , que cuantifican el ajuste de las predicciones ofrecidas por los 2 modelos. Este parámetro se muestra en las Tablas 3 y 4 junto con el resultante de añadir una variable más al modelo de árbol....
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