Modelo de red neuronal para el pronóstico de la contaminación en polvos urbanos de principales vialidades de Bogotá,Colombia (original) (raw)

Red Neuronal Artificial aplicado para el pronóstico de eventos críticos de PM2.5 en el Valle de Aburra

DYNA, 2019

Las grandes implicaciones que tiene en la salud humana la exposición a eventos de contaminación atmosférica, puede tener repercusiones en la calidad de vida, economía, y en la calidad de los ecosistemas de una ciudad. Con la posibilidad de prever un evento crítico, se habilita la opción de tomar medidas adecuadas para la mitigación o incluso la prevención dichos impactos. En este documento, se ha desarrollado y se ha probado un modelo de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para pronosticar la concentración diaria del material particulado menor a 2.5 micras (PM2.5) en el Valle de Aburrá (Colombia), con un día de anticipación. Esto, a partir de información de tres estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire del Área Metropolitana.

Estudio De Series Temporales De Contaminación Ambiental Mediante Técnicas De Redes Neuronales Artificiales Time Series Analysis of Atmosphere Pollution Data Using Artificial Neural Networks Techniques

An artificial neural network for the forecasting of concentrations of fine particulate matter in the atmosphere was designed. The data set analyzed corresponds to three years of pm2.5 time series (particulate matter in suspension with aerodynamic diameter less than 2,5 microns), measured in a station that belongs to Santiago's monitoring network (Red MACAM) and is located near downtown. We consider measurements of concentrations between May and August for years between 1994 and 1996. In order to find the optimal time spacing between data and the number of values into the past necessary to forecast a future value, two standard tests were performed, Average Mutual Information (AMI) and False Nearest Neighbours (FNN). The results of these tests suggest that the most convenient choice for modelling was to use 4 data with 6 hour spacing on a given day as input in order to forecast the value at 6 AM on the following day. Once the number and type of input and output variables are fixed...

Niveles de material particulado en colegios distritales ubicados en vías con alto tráfico vehicular en la ciudad de Bogotá: estudio piloto

Revista Facultad De Ingenieria-universidad De Antioquia, 2009

Se presenta un estudio piloto en el que se caracterizaron los niveles de material particulado respirable (PM10) en cuatro colegios distritales (CD) en Bogota. Tres de estos CD estaban ubicados en inmediaciones de vias consideradas de alto trafico vehicular, por las que circulan diferentes tipos de transporte publico (colectivo convencional y masivo). El CD restante (utilizado como sitio control para el experimento) se encontraba ubicado sobre una via en una zona semi-rural de la ciudad. La determinacion de las concentraciones atmosfericasde PM10 se realizo utilizando tecnicas de medicion gravimetricas y en tiempo real. Los niveles medios de PM10 registrados en los CD se encuentran en un rango entre 55 y 91 ug m-3. Estas cifras indican que las concentraciones del contaminante al interior de las instituciones educativas exceden los valores considerados como nocivos para poblaciones sensibles por la Organizacion Mundial de la Salud. Se encontraron diferencias significativas entre las c...

Pronóstico del índice general de la bolsa de valores de Colombia usando redes neuronales

2009

One in the ways of measuring the behavior of the economy of a country, is through the local stock exchanges. In Colombia the economic behavior of the Stock exchange is measured mainly through three indicators: the Colcap, the Col20 and the Igbc, this last one is the oldest and more used by the agents that intervene in the market market. Presently document is exposed as predicting the behavior of the market index Igbc through the methodology of the nets neuronales, offering the investor the possibility to project the behavior of the market market Colombian in an efficient way.

Uso de imágenes satelitales modis-maiac (aod) como indicadores cualitativos de la concentración de material particulado (pm2,5) en la ciudad de Bogotá

Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 2022

El material particulado es el contaminante más relacionado con enfermedades respiratorias y cardiacas del planeta. En Colombia es frecuentemente monitoreado como concentración de pm2,5 con estaciones de calidad del aire, que son administradas por organizaciones gubernamentales. Como complemento al monitoreo, en algunos países, se ha popularizado recientemente el uso de imágenes satelitales de aod (Aerosol Optical Depth) para estimar pm2,5; sin embargo, para Colombia, esta alternativa no ha sido explorada. El presente trabajo busca valorar el potencial que tiene el uso de imágenes modis-maiac como indicador cualitativo para pm2,5 con datos de dos fechas en un día laboral común y de baja movilidad asociado a la cuarentena de la Alcaldía de Bogotá por el Covid-19. Para los datos de las dos fechas se encontraron correlaciones entre el aod y el pm2,5 de 0,60 y de 0,62. Se realizaron mapas de interpolación con los datos para pm2,5, los cuales dieron resultados aceptables.