Resumen:
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[ES] El océano alberga procesos complejos, algunos de los cuales solo se pueden resolver de manera aproximada. Los más destacados son los llevados a cabo por las corrientes marinas, que tienen un impacto directo en los ...[+]
[ES] El océano alberga procesos complejos, algunos de los cuales solo se pueden resolver de manera aproximada. Los más destacados son los llevados a cabo por las corrientes marinas, que tienen un impacto directo en los organismos marinos y su hábitat, así como en el clima de la tierra. Un problema particularmente alarmante es la regresión de las playas, la cual puede ser causada principalmente por el cambio climático y otros factores, como el desarrollo de infraestructuras. La medición precisa de la velocidad de flujo es esencial para estudiar la dispersión de contaminantes, la dinámica de nutrientes y la migración de organismos marinos planctónicos; por lo tanto, este trabajo se ha centrado en diseñar, desarrollar y verificar un sensor para cuantificar el flujo de agua basándose en la detección de cambios en la absorción y dispersión de la luz utilizando diodos emisores de luz (LEDs) y resistencias dependientes de la luz (LDRs) . Los resultados han demostrado que el algoritmo de procesamiento de datos pese a ser sencillo presenta gran precisión, además, los datos obtenidos son fáciles de interpretar. En las pruebas realizadas, el LED azul mostró los menores errores en agua potable con un Error Relativo Medio del 7,59%, mientras que el LED amarillo resultó ser el más preciso en agua con clorofila teniendo un Error Relativo Medio del 6,80%; para ambos casos el LED verde presento menor precisión con un ERM de 9,58 % y 11,83% respectivamente. En la experimentación de simulación de escorrentía se obtuvo que en los 170 segundos de muestreo 2 LEDs (azul y blanco) brindan como resultado aproximado la misma velocidad de 7,05 cm/s y 6,99cm/s respectivamente, a los 190 segundos de muestreo los tres LEDs (azul, verde y blanco) brindan las velocidades 6,89cm/s, 6,99 cm/s y 7,05cm/s respectivamente, siendo muy semejantes entre si. Además, la recta de regresion de las velocidades predichas explica un 84,34% de la variabilidad de los datos. Con lo obtenido se evidencia que el sensor y el algoritmo propuesto explican la tendencia general del comportamiento de la velocidad en los sistemas estudiados. Al considerar el costo de este sensor en comparación con los comerciales como los ADCPs o el Vector de Nortek, se destacan grandes ventajas en monitoreos continuos ya que representa menos del 0,5% del costo de un sensor comercial. Esto ayudaría a desempeñar un papel fundamental en la gestión sostenible y la toma de decisiones informadas en los ecosistemas marinos.
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[EN] The ocean hosts complex processes, some of which can only be approximately resolved. The most prominent among these are those driven by ocean currents, which have a direct impact on marine organisms and their habitats, ...[+]
[EN] The ocean hosts complex processes, some of which can only be approximately resolved. The most prominent among these are those driven by ocean currents, which have a direct impact on marine organisms and their habitats, as well as on the Earth's climate. A particularly alarming issue is beach erosion, which can primarily be caused by climate change and other factors such as infrastructure development. Accurate measurement of flow velocity is essential for studying pollutant dispersion, nutrient dynamics, and the migration of planktonic marine organisms. Therefore, this work focused on designing, developing, and validating a sensor to quantify water flow based on detecting changes in light absorption and scattering using Light Emitting Diodes (LEDs) and Light-Dependent Resistors (LDRs). The results demonstrated that, despite its simplicity, the data processing algorithm offers high accuracy, and the obtained data are easy to interpret. In the tests performed, the blue LED exhibited the lowest errors in potable water with a Mean Relative Error of 7,59%, while the yellow LED proved to be the most accurate in chlorophyll-containing water, with a Mean Relative Error of 6,80%. In both cases, the green LED showed lower accuracy, with a Mean Relative Error of 9,58% and 11,83%, respectively. During the runoff simulation experiment, over 170 seconds of sampling, two LEDs (blue and white) provided similar velocities of 7,05 cm/s and 6,99 cm/s, respectively. After 190 seconds of sampling, the three LEDs (blue, green, and white) yielded velocities of 6,89 cm/s, 6,99 cm/s, and 7,05 cm/s, respectively, showing very similar results. Moreover, the regression line of the predicted velocities explained 84,34% of the data variability. The findings suggest that the proposed sensor and algorithm accurately capture the general trend of flow velocity behavior in the studied systems. When considering the cost of this sensor compared to commercial options like ADCPs or the Nortek Vector, significant advantages are evident for continuous monitoring, as it represents less than 0,5% of the cost of a commercial sensor. This would play a fundamental role in sustainable management and informed decision-making in marine ecosystems.
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