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Título : Modelación estadística de la contaminación del aire por partículas de diámetro aerodinámico menos que 2.5 um (PM2.5) [recurso electrónico]
Autores: Olaya Ochoa, Javier
Jimenez, Camilo
Santiago, Estefania
Chicangana, Fabian
Cabezas, Elizabeth
Ospina, Johann Alexis
Delgado, Alejandro
Cristhian Leonardo, Urbano
Palabras clave : Modelación estadística
Contaminación atmosférica
Material particulado
Calidad del aire
Fecha de publicación: 22-oct-2019
Resumen: La contaminación ambiental de manera general afecta gravemente la salud humana, especialmente el material particulado (PM), el cual puede ser clasificado de acuerdo a su diámetro aerodinámico en 2 tipos, definidos de manera oficial como: partículas gruesas las cuales poseen un diámetro aerodinámico inferior a 10 um y mayor a 25.um (PM2.5). Estas últimas según la Organización Mundial de la Salud (OMS) se encuentran asociadas a la aparición de enfermedades respiratorias crónicas como: cáncer de pulmón, asma, pulmonía, etc. Debido a ello, se han implementado normas para la medición del contaminante, lo cual, requiere de protocolos de monitoreo y vigilancia permanente. En la ciudad de Cali se cuenta con un sistema de vigilancia de la calidad del aire (SVCASC) compuesto por 9 estaciones; no obstante, este sistema mide las partículas como diámetro menor a 10 um incluyéndolas partículas gruesas y finas y se clasifica como PM10; mientras que las partículas finas si se encuentran medidas en concordancia con la definición oficial. Vale aclarar, que no todas las estaciones se encuentran habilitadas para la medición de partículas finas y las que se encuentran habilitadas no reportan las mediciones de manera continua y regular debido a fallas de tipo técnicas y mantenimiento de equipos. Por lo cual motivo, en este proyecto se hace uso de técnicas de imputación de datos faltantes para aumentar la cantidad de datos disponibles y se caracteriza el comportamiento diario de la concentración de partículas finas mediante el uso de técnicas de datos funcionales, con lo cual se logra visualizar los momentos del día en los que se presenta la mayor contaminación y la presencia de niveles atípicos. Adicionalmente, se explora el uso de un Modelo Aditivo Generalizado (GAM) a fin de observar el efecto que tienen variables climatológicas como: velocidad y dirección del viento, temperatura, humedad, radiación solar y lluvia sobre la concentración del contaminante
URI: http://hdl.handle.net/10893/14423
Aparece en las colecciones: Escuela de Estadística

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