Caracterización espacial de la concentración de PM2.5 en la ciudad de Medellín entre 2016 - 2018, mediante la implementación de una metodología de modelos de interpolación espacial

RESUMEN: En el presente artículo se ejecuta una metodología de caracterización espacial de la concentración de PM2.5 en el Valle de Aburrá para el periodo de estudio correspondiente a los años, 2016, 2017 y 2018. La metodología incorpora algoritmos de interpolación espacial y estadística espacial, e...

Full description

Autores:
González Ramírez, Yurany
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/13706
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/13706
Palabra clave:
Contaminación atmosférica
Sistema de información geográfica
Análisis estadístico
Estadísticas ambientales
Estudios sobre el medio ambiente
Circulación atmosférica
Análisis espacial
Contaminación del aire
Interpolación espacial
Regresión geográficamente ponderada
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openAccess
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
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description RESUMEN: En el presente artículo se ejecuta una metodología de caracterización espacial de la concentración de PM2.5 en el Valle de Aburrá para el periodo de estudio correspondiente a los años, 2016, 2017 y 2018. La metodología incorpora algoritmos de interpolación espacial y estadística espacial, esta es implementada por medio de sistemas de información geográfica y sus datos de entrada provienen de estaciones fijas de monitoreo de calidad del aire y meteorología del Valle de Aburrá. Se realiza la revisión de humedad relativa, temperatura, velocidad del viento, gradiente de humedad, gradiente de temperatura y gradiente de velocidad del viento como posibles variables explicativas de la concentración de PM2.5 en el espacio. La caracterización espacial multivariada se realiza por medio de regresiones geográficamente ponderadas(GWR) y la interpolación espacial con IDW y Spline. También, la pertinencia de los modelos es revisadapor medio de cálculos de estadísticos de error: ASE (Average Standard Error), RMSE (Root Mean Squareerror) ,RMSS (Root Mean Square error Standarized) y MARE (Mean Absolut Relative Error). Se identifica que: para el primer cuatrimestre del año (meses de mayores niveles de contaminación) la velocidad del viento y el gradiente de velocidad del viento juegan un papel muy importante como variables explicativas, debido a su presencia en el 91,30% delas variables rectoras de las ecuaciones de caracterización, en el segundo cuatrimestre a dichas variables explicativas se les suma el gradiente de temperatura y para el tercer cuatrimestre del año regresa a primar las variables explicativas del primer cuatrimestre.
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La caracterización espacial multivariada se realiza por medio de regresiones geográficamente ponderadas(GWR) y la interpolación espacial con IDW y Spline. También, la pertinencia de los modelos es revisadapor medio de cálculos de estadísticos de error: ASE (Average Standard Error), RMSE (Root Mean Squareerror) ,RMSS (Root Mean Square error Standarized) y MARE (Mean Absolut Relative Error). Se identifica que: para el primer cuatrimestre del año (meses de mayores niveles de contaminación) la velocidad del viento y el gradiente de velocidad del viento juegan un papel muy importante como variables explicativas, debido a su presencia en el 91,30% delas variables rectoras de las ecuaciones de caracterización, en el segundo cuatrimestre a dichas variables explicativas se les suma el gradiente de temperatura y para el tercer cuatrimestre del año regresa a primar las variables explicativas del primer cuatrimestre.14application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/otherhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Caracterización espacial de la concentración de PM2.5 en la ciudad de Medellín entre 2016 - 2018, mediante la implementación de una metodología de modelos de interpolación espacialGrupo de Biomateriales Avanzados y Medicina Regenerativa (BAMR)Medellín, ColombiaContaminación atmosféricaSistema de información geográficaAnálisis estadísticoEstadísticas ambientalesEstudios sobre el medio ambienteCirculación atmosféricaAnálisis espacialContaminación del aireInterpolación espacialRegresión geográficamente ponderadaEspecialista en Medio Ambiente y GeoinformáticaEspecializaciónFacultad de Ingeniería. Especialización en Medio Ambiente y GeoinformáticaUniversidad de AntioquiaORIGINALGonzalezYurany_2019_EspacialConcentracionMedellin.pdfGonzalezYurany_2019_EspacialConcentracionMedellin.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf1850426http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13706/2/GonzalezYurany_2019_EspacialConcentracionMedellin.pdfcc68e5f75b1ff57da9e7279aaeeee335MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8823http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13706/3/license_rdfb88b088d9957e670ce3b3fbe2eedbc13MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/13706/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5410495/13706oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/137062021-05-21 09:02:26.309Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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