Un paso esencial en la evaluación de la calidad del agua es garantizar que los datos recopilados sean confiables, coherentes y representativos. Para ello, se deben implementar procedimientos rigurosos de control de calidad, desde la validación previa hasta el análisis post-muestreo:

Descripción Metodológica:

• Validación previa del dato: verificación de que las muestras fueron tomadas, transportadas y analizadas conforme a protocolos estandarizados (normas ISO, EPA, etc.).
• Detección de errores y anomalías:
  • Outliers: identificación de valores atípicos mediante técnicas estadísticas (boxplot, desviación estándar, percentiles extremos).
  • Duplicados: depuración de registros repetidos que distorsionen el análisis.
  • Errores sistemáticos: detección de sesgos por fallos de equipos, procedimientos o personal, especialmente si se repiten en series temporales.

• Limpieza del dato: depuración de registros erróneos o con información incompleta, y documentación clara de los criterios aplicados para su eliminación o corrección.
• Análisis de confianza del dato: revisión de la coherencia interna (por ejemplo, relaciones esperadas entre parámetros como oxígeno disuelto y demanda bioquímica de oxígeno) y externa (comparación con valores históricos o de estaciones cercanas). Así mismo puede evaluarse la distribución estadística de los datos (normalidad, sesgo), lo que condiciona qué pruebas se pueden aplicar después.

Herramientas recomendadas:

El uso de representaciones gráficas de los datos permite identificar patrones, anomalías y tendencias, facilitando la toma de decisiones:

• Series temporales: evolución de los parámetros a lo largo del tiempo.
• Diagramas de caja (boxplots): visualización de medianas, percentiles y valores atípicos.
• Histogramas: distribución de frecuencia de los valores observados.
• Mapas temáticos: distribución espacial de la calidad en la cuenca (cuando sea aplicable).