Fig. 1: Entorno de trabajo - GCLAS
Graphical Constituent Loading Analysis System (GCLAS), es una plataforma interactiva desarrollada por el Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) para computar la carga y concentración promedio de un constituyente que es transportado por un cauce de agua en un periodo de tiempo determinado. GCLAS computa las cargas en función a (1) series de caudal de igual intervalo de tiempo y (2) series de concentraciones de intervalo de tiempo regular o irregular. La información temporal de concentración del constituyente puede comprender datos medidos o una combinación entre datos medidos y estimados.
GCLAS no se debe usar en situaciones donde la información de concentraciones es colectada infrecuentemente o donde una gran cantidad de los valores de concentración han sido omitidos. Por ello, se asume que la concentración del constituyente a lo largo del tiempo utilizada en GCLAS representa adecuadamente la verdadera variación temporal del mismo.
FIg. 2: Panel de trabajo – Variación de la concentración y caudal en el tiempo
Comúnmente, las concentraciones recopiladas en campo tienen una frecuencia menor a la ideal. Dada esta situación, se deben insertar concentraciones estimadas en las series de tiempo para aproximar el gráfico químico esperado. GCLAS provee de herramientas para facilitar la estimación y entrada de concentraciones instantáneas con ese propósito.
Las muestras de calidad de agua frecuentemente se colectan en un solo punto de una sección. Varios factores, muchos de los cuales varían en función al tiempo y/o caudal, pueden afectar a las concentraciones medidas y su representatividad de la concentración promedio de la sección.
GCLAS provee herramientas para asistir al analista en la evaluación de concentraciones de las muestras recopiladas en el punto específico de la sección y verificar la existencia de una tendencia en relación a las concentraciones promedio. En los casos donde la tendencia es evidente, el analista puede usar relaciones de coeficientes en GCLAS para reducir o eliminar la tendencia observada.
Fig. 3: Panel para el cálculo de coeficientes
