Modelo predictivo de difusión de contaminante PM2.5 en el área urbana de Bogotá entre 2017-2020 en presencia del Covid-19

Como contribución al estudio de la calidad del aire respirable y la necesidad de cuantificar sus características generales y específicas, en el presente trabajo de grado se discute la difusión de material contaminante proveniente de fuentes estáticas y móviles registrado en la red de estaciones de calidad del aire de Bogotá, postulando un modelo predictivo espacio-temporal a partir de las metodologías de imputación (MissForest) y de predicción (Spatial Autorregressive Hilbert (SARH(1))). Estos procedimientos permitieron configurar espacialmente el dominio de las variables de difusión, así como, generar las superficies de concentración de material particulado (PM2,5) y su evolución temporal, prediciendo los valores respectivos de las estaciones faltantes en la ciudad. A partir de esta aproximación se concluye la eficiencia de predicción del modelo y su aplicabilidad en fenómenos financieros, económicos, biológicos, ambientales, entre otros, con características difusivas y baja resolución.

• Autores: Moreno Morales, Gerson José
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad ECCI
• Repositorio: Repositorio Institucional ECCI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ecci.edu.co:001/4041
• Acceso en línea: https://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/4041
• Palabra clave: MissForest; Spatial Autorregressive Hilbert; Material particulado; Difusión; Espacio de Hilbert; MissForest; Spatial Autorregressive Hilbert; Particulate matter; Diffusion; Hilbert space
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional