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Modelamiento geoestadístico de mediciones de concentración de material particulado (PM10) para la validación de un método simplificado
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Ramirez-Cando, Lenin Javier Armijos, Miguel Crespo, Michelle Pino-Casignia, Sandra Paulina Alvarez-Mendoza, Cesar I. |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | El material particulado (PM10), es un contaminante atmosferico capaz de ocasionar una grave problematica en cuanto a calidad del aire y afecciones en la salud humana. Por lo que en la presente investigacion se presenta el analisis 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 metodo mas apropiado para la medicion de concentracion de material particulado (PM10), mediante analisis geoestadistico de tres metodos: IDW, Spline y Kriging por medio del Software ArcGIS, con la finalidad de identificar los puntos de mayor concentracion de PM10 en la zona de estudio. La toma de datos se realizo utilizando un muestreador casero, al igual que los datos obtenidos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosferico de Quito (REMMAQ) ubicada en el sector de Carapungo; con estos se valida la metodologia de muestreo mediante el metodo de regresion lineal o minimos cuadrados, se muestra la utilidad del muestreador casero. Se recolecto los datos de concentracion en 16 puntos estrategicos con duplicados cada uno que cubren la ruta Collas, con los que se obtuvo mapas de la zona analizada uno por cada metodo propuesto, los mismos se validaron mediante la aplicacion de la herramienta Arctoolbox relacionando los datos obtenidos con respecto al blanco, se presenta que el valor de incertidumbre indica una proximidad en relacion a la concentracion real; siendo el modelo Inverse distance weighted (IDW) el que respondio de mejor manera al comportamiento de PM10 en la zona permitiendo asi obtener el mejor modelo que diferencie los puntos de menor y mayor concentracion de PM10, a diferencia de los modelos Spline y Kriging. |
| Starting Page | 81 |
| Ending Page | 91 |
| Page Count | 11 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.21704/ac.v79i1.1143 |
| Alternate Webpage(s) | http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/download/1143/pdf_74 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.21704/ac.v79i1.1143 |
| Volume Number | 79 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
