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 inesta...
- Autores:
-
Reina, J. (Jhovana)
Olaya, J. (Javier)
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
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- 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
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
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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. |
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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.One of the main air pollutants is the particulate matter whose aerodynamic diameter is less than 10 micrometers, usually referred as PM10. It is a fact that the PM10 behavior in the air varies in an irregular way, and also in a temporal way in the atmosphere, mainly due to human activities, to unstable atmospheric conditions, and to meteorological phenomena. Our main purpose is to characterize through a nonparametric smooth model the PM10 daily behavior, taking into account the day of the week, and the precipitation levels. We illustrate the model using records on PM10 contamination, as well as on data on rain precipitation in the north side of Cali, Colombia. We estimate daily typical curves of the PM10 behavior using kernel and spline estimators. We processed these data using the free distribution statistical software R. The estimated curves allow us to observe a PM10 unimodal behavior during the morning hours, which varies from one day to another and from rainy to non-rainy days. The fitted models allow a robust characterization of the PM10 daily behavior, considering heteroscedastic observations on a multiple response per design point scenario.13 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2REI00189CONTAMINACIÓN DEL AIREAIR - POLLUTIONRECURSOS NATURALES: AGUA, MINERALES, BIODIVERSIDADNATURAL RESOURCES: WATER, MINERALS, BIODIVERSITYCONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICAHETEROCEDASTICIDADPM10REGRESIÓN NO PARAMÉTRICASUAVIZACIÓN KERNELSUAVIZACIÓN SPLINEHETEROSCEDASTICITYNONPARAMETRIC REGRESSIONKERNEL SMOOTHINGSPLINESMOOTHINGAjuste de curvas mediante métodos no paramétricos para estudiar el comportamiento de contaminación del aire por material particulado PM10Curve fitting nonparametric methods for studying behaviorfrom air pollution PM10Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Fondo Editorial EIABaird, Colin. Química ambiental. Barcelona: Reverté, 2001.622 p.Ballester, Ferran; Tenías, José María y Pérez-Hoyos, Santiago (1999). “Efectos de la contaminación atmosférica sobre la salud: Una introducción”. Revista Española de Salud Pública, vol. 73, No. 2 (marzo-abril), pp. 109-121.Barrientos, Andrés Felipe; Olaya, Javier y González, Víctor Manuel (2007). “Un modelo spline para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica”. Revista Colombiana de Estadística, vol. 30, No. 2 (julio-diciembre), pp. 187-202.Bedoya, Julián y Martínez, Elkin (2009). “Calidad del aire en el valle de Aburrá, Antioquia, Colombia”. Dyna, vol. 72, No. 158 (mayo-agosto), pp. 7-15.Benedetti, Jacqueline K. (1975). Kernel estimation of regression functions. Proceedings of the Computer Science and Statistics: 8th Annual Symposium on the Interface. Los Angeles (13-14 February), pp. 405-412.PublicationTHUMBNAILREI00189.pdf.jpgREI00189.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10181https://repository.eia.edu.co/bitstreams/5dfc641d-9533-44d1-b620-0db03e2ca47c/download93da361d4c44d76f3446c8f0a89a2692MD57ORIGINALREI00189.pdfREI00189.pdfapplication/pdf438375https://repository.eia.edu.co/bitstreams/91e95c79-87f9-4c06-8daf-a7f7631de480/download5758b09c8313de6e00624866914e2bdbMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/adf4bd92-8883-4643-bcc4-3ec24efc66ce/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.eia.edu.co/bitstreams/cfdcbfbe-a313-4b73-81ff-d59a639aeb9c/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textlicense_texttext/html; charset=utf-820149https://repository.eia.edu.co/bitstreams/11e99b36-bc0c-4a64-911f-0efb2f488daf/download35f5a4dbb73331730901b4be803cf6b5MD54license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823253https://repository.eia.edu.co/bitstreams/774739bf-67dc-4ef0-b56b-e0798b99db65/downloadcd76e7886171c964e259dcf5e912e299MD55TEXTREI00189.pdf.txtREI00189.pdf.txtExtracted texttext/plain45601https://repository.eia.edu.co/bitstreams/6eb6a31b-fcde-4284-b302-b33060250133/downloadaf944263e068c8e1157a2be0c1e130e4MD5611190/214oai:repository.eia.edu.co:11190/2142023-07-25 17:21:01.824https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |