• search hit 23 of 3827
Back to Result List

Modelamiento geoestadístico de mediciones de concentración de material particulado (PM10) para la validación de un método simplificado

  • El material particulado (PM10), es un contaminante atmosférico capaz de ocasionar una grave problemática en cuanto a calidad del aire y afecciones en la salud humana. Por lo que en la presente investigación se presenta el análisis de las concentraciones de material particulado (PM10) en el sector del aeropuerto de Tababela en el Distrito Metropolitano de Quito, cuyo objetivo es determinar el método más apropiado para la medición de concentración de material particulado (PM10), mediante análisis geoestadístico de tres métodos: IDW, Spline y Kriging por medio del Software ArcGIS, con la finalidad de identificar los puntos de mayor concentración de PM10 en la zona de estudio. La toma de datos se realizó utilizando un muestreador casero, al igual que los datos obtenidos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) ubicada en el sector de Carapungo; con estos se valida la metodología de muestreo mediante el método de regresión lineal o mínimos cuadrados, se muestra laEl material particulado (PM10), es un contaminante atmosférico capaz de ocasionar una grave problemática en cuanto a calidad del aire y afecciones en la salud humana. Por lo que en la presente investigación se presenta el análisis de las concentraciones de material particulado (PM10) en el sector del aeropuerto de Tababela en el Distrito Metropolitano de Quito, cuyo objetivo es determinar el método más apropiado para la medición de concentración de material particulado (PM10), mediante análisis geoestadístico de tres métodos: IDW, Spline y Kriging por medio del Software ArcGIS, con la finalidad de identificar los puntos de mayor concentración de PM10 en la zona de estudio. La toma de datos se realizó utilizando un muestreador casero, al igual que los datos obtenidos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) ubicada en el sector de Carapungo; con estos se valida la metodología de muestreo mediante el método de regresión lineal o mínimos cuadrados, se muestra la utilidad del muestreador casero. Se recolectó los datos de concentración en 16 puntos estratégicos con duplicados cada uno que cubren la ruta Collas, con los que se obtuvo mapas de la zona analizada uno por cada método propuesto, los mismos se validaron mediante la aplicación de la herramienta Arctoolbox relacionando los datos obtenidos con respecto al blanco, se presenta que el valor de incertidumbre indica una proximidad en relación a la concentración real; siendo el modelo Inverse distance weighted (IDW) el que respondió de mejor manera al comportamiento de PM10 en la zona permitiendo así obtener el mejor modelo que diferencie los puntos de menor y mayor concentración de PM10, a diferencia de los modelos Spline y Kriging.show moreshow less

Download full text files

Export metadata

Statistics

Number of document requests

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Lenin Javier Ramírez-Cando, Miguel Armijos, Michelle Crespo, Sandra Paulina Pino-Casignia, César Iván Álvarez-MendozaORCiDGND
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1225309
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/122530
ISSN:2519-7398OPAC
Parent Title (Spanish):Anales Científicos
Publisher:Universidad Nacional Agraria La Molina
Place of publication:Lima
Type:Article
Language:Spanish
Date of Publication (online):2025/06/02
Year of first Publication:2018
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2025/06/02
Volume:79
Issue:1
First Page:81
Last Page:91
DOI:https://doi.org/10.21704/ac.v79i1.1143
Institutes:Fakultät für Angewandte Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Geographie
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Geographie / Lehrstuhl für Klimaresilienz von Kulturökosystemen
Dewey Decimal Classification:9 Geschichte und Geografie / 91 Geografie, Reisen / 910 Geografie, Reisen
Licence (German):CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)