Publicación:
AJUSTE DE CURVAS MEDIANTE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS PARA ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO DE CONTAMINACIÓN DEL AIRE POR MATERIAL PARTICULADO PM10 (CURVE FITTING NONPARAMETRIC METHODS FOR STUDYING BEHAVIOR FROM AIR POLLUTION PM10)

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorReina, Jhovanaspa
dc.contributor.authorOlaya, Javierspa
dc.date.accessioned2013-09-27 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:16:46Z
dc.date.available2013-09-27 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:16:46Z
dc.date.issued2013-09-27
dc.description.abstractUno 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.Abstract: 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.spa
dc.description.abstractUno 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.Abstract: 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.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfeng
dc.identifier.eissn2463-0950
dc.identifier.issn1794-1237
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4758
dc.identifier.urlhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/257
dc.language.isoengeng
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIAspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/257/251
dc.relation.citationeditionNúm. 18 , Año 2012spa
dc.relation.citationendpage31
dc.relation.citationissue18spa
dc.relation.citationstartpage19
dc.relation.citationvolume9spa
dc.relation.ispartofjournalRevista EIAspa
dc.rightsRevista EIA - 2013eng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2eng
dc.rights.creativecommonsEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.eng
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0eng
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/257eng
dc.subjectcontaminación atmosféricaeng
dc.subjectheterocedasticidadeng
dc.subjectPM10eng
dc.subjectregresión no paramétricaeng
dc.subjectsuavización kerneleng
dc.subjectsuavización spline. Keywordseng
dc.subjectair pollutioneng
dc.subjectheteroscedasticityeng
dc.subjectnonparametric regressioneng
dc.subjectkernel smoothingeng
dc.subjectspline smoothingeng
dc.titleAJUSTE DE CURVAS MEDIANTE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS PARA ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO DE CONTAMINACIÓN DEL AIRE POR MATERIAL PARTICULADO PM10 (CURVE FITTING NONPARAMETRIC METHODS FOR STUDYING BEHAVIOR FROM AIR POLLUTION PM10)spa
dc.title.translatedAJUSTE DE CURVAS MEDIANTE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS PARA ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO DE CONTAMINACIÓN DEL AIRE POR MATERIAL PARTICULADO PM10 (CURVE FITTING NONPARAMETRIC METHODS FOR STUDYING BEHAVIOR FROM AIR POLLUTION PM10)eng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.typeJournal articleeng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501eng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501eng
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85eng
dc.type.contentTexteng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFeng
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng
dspace.entity.typePublication
Archivos
Colecciones
Revista EIA (Portal de Revistas)