Ajuste de curvas mediante métodos no paramétricos para estudiar el comportamiento de contaminación del aire por material particulado PM10

Uno de los principales agentes contaminantes del aire es el material particulado de diámetro aerodinámico inferior a 10 micrómetros, comúnmente conocido como PM10. Su comportamiento varía de forma irregular y temporal en la atmósfera, debido a las actividades humanas, condiciones atmosféricas inestables y fenómenos meteorológicos. El propósito de este estudio es caracterizar con un modelo de suavización no paramétrica el comportamiento del PM10 en el aire a lo largo de un día, teniendo en cuenta el día de la semana y los niveles de precipitación. El modelo propuesto se ilustra con registros sobre contaminación por PM10 y con datos de precipitación en el norte de Cali, Colombia. Se estiman curvas típicas diarias del comportamiento del PM10 usando suavizadores kernel y spline. El procesamiento se ejecuta con el software estadístico de libre distribución R. Las curvas estimadas permiten observar un comportamiento unimodal del PM10 durante las horas de la mañana, diferenciado por días de la semana y por días con lluvia y sin lluvia. Los modelos permiten caracterizar de manera robusta el comportamiento diario del PM10, teniendo en cuenta observaciones heterocedásticas bajo un escenario de múltiples respuestas por punto de diseño.

• Autores: Reina, J. (Jhovana); Olaya, J. (Javier)
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad EIA .
• Repositorio: Repositorio EIA .
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.eia.edu.co:11190/214
• Acceso en línea: https://repository.eia.edu.co/handle/11190/214
• Palabra clave: REI00189; CONTAMINACIÓN DEL AIRE; AIR - POLLUTION; RECURSOS NATURALES: AGUA, MINERALES, BIODIVERSIDAD; NATURAL RESOURCES: WATER, MINERALS, BIODIVERSITY; CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA; HETEROCEDASTICIDAD; PM10; REGRESIÓN NO PARAMÉTRICA; SUAVIZACIÓN KERNEL; SUAVIZACIÓN SPLINE; HETEROSCEDASTICITY; NONPARAMETRIC REGRESSION; KERNEL SMOOTHING; SPLINE; SMOOTHING
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020