Contexto:

El registro de la absorbancia UV-Vis mediante captores opticos en línea para la detección de la calidad del agua, en donde se pueden presentar valores atípicos o valores faltantes. Por lo tanto, el pre-procesamiento para corregir dichas anomalías es necesario para un mejor análisis de los datos de monitoreo. El objetivo de este estudio es proponer un método para detectar e imputar valores extremos como también completar valores faltantes en series de tiempo.

Método:

La detección de valores atípicos utiliza el procedimiento de enventaneo y la aplicación de la Transformada Discreta de Fourier (DFT -Discrete Fourier Transform) y la inversa de la Transformada Rapida de Fourier (IFFT-Inverse of Fast Fourier Transform) para completar las series de tiempo. Estas herramientas fueron utilizadas para un caso de estudio compuesto por tres sitios en Colombia (i) PTAR-Salitre (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales) Bogotá D.C., afluente; (ii) Estación Elevadora de Gibraltar Bogota D.C.; y (iii) PTAR-San Fernando, área metropolitana de Medellín, afluente) analizados mediante espectros UV-Vis (Ultravioleta y Visible).

Resultados:

La detección de valores atípicos con el método propuesto obtiene resultados prometedores cuando los valores de los parámetros de la ventana son pequeños y auto-similares, esto a pesar de que las tres series de tiempo utilizadas presentan diferentes tamaños y comportamientos. Para validar la metodología propuesta, sub-conjuntos continuos (una sección) de las series de tiempo de absorbancia sin valores ausentes o atípicos, fueron removidos de las series original obteniéndose tasas de error de 12 % en promedio para todos los tres sitios de estudio.

Conclusiones:

La aplicación de la DFT y la IIFT, utilizando el 10% de los armónicos más importantes de los valores utiles es crucial para su posterior uso en diferentes aplicaciones, específicamente para series de tiempo de calidad y cantidad de agua en sistema de saneamiento urbano. Una posible aplicación podría ser la comparación de los efectos de clima seco respecto a temporadas de lluvia, mediante la detección de valores que corresponden a comportamiento inusual en una serie de tiempo. Además, los resultados indican potencial aplicación futura en la corrección de otras series de tiempo hidrológicas.

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