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Título : Caracterización espacial de PM10 en la ciudad de Medellín mediante modelos geoestadísticos
Otros títulos : Spatial characterization of pm10 in Medellín Colombia by geostatistical models
Autor : Londoño Ciro, Libardo Antonio
Cañón Barriga, Julio Eduardo
Villada Flórez, Rubén Darío
López Ceballos, Lina Yohana
metadata.dc.subject.*: Material Particulado
Particulate Matter
Calidad del aire
Air quality
Contaminación del Aire
Air - Pollution
Geoestadística
Geostatistics
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_ded17449
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D052638
Fecha de publicación : 2015
Editorial : Universidad de San Buenaventura
Citación : Londoño Ciro, L. A., Cañón Barriga, J. E., Villada Flórez, R. D., & López Ceballos, L. Y. (2015). Caracterización espacial de PM10 en la ciudad de Medellín mediante modelos geoestadísticos. Ingenierías USBMed, 6(2), 26–35. https://doi.org/10.21500/20275846.1728
Resumen : RESUMEN: En este artículo se presenta un modelo geoestadístico para caracterizar espacialmente el comportamiento del contaminante PM10 en la ciudad de Medellín Colombia. Los datos se han tomado de nueve sitios de monitoreo en valor promedio mensual (μg/m3) durante el periodo enero 2003 a diciembre 2007. Se evaluaron diferentes modelos mediante pruebas de validación cruzada. El mejor modelo es el j-bessel. Se calculan los parámetros del modelo mediante pruebas ANOVA para agrupaciones trimestrales. Con Kriging ordinario y sistemas de información geográfica, se obtienen mapas de caracterización espacial del contaminante.
ABSTRACT: n this article a geostatistical model is presented in order to spatially characterize the PM10 pollutant behavior in the city of Medellin, Colombia. The data has been taken from nine monitoring locations in monthly average value (μg/m3) for the period from January 2003 to December 2007. Different models were evaluated by cross-validation tests. The best model is a j-bessel. The model parameters are calculated using ANOVA tests for quarterly groupings. Maps of the pollutant’s spatial characterization are obtained with ordinary Kriging and GIS.
ISSN : 2027-5846
metadata.dc.identifier.doi: 10.21500/20275846.1728
metadata.dc.identifier.url: https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/1728
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