Imputation of spatial air quality data using gis-spline and the index of agreement in sparse urban monitoring networks
RESUMEN: Este trabajo presenta un procedimiento para abordar la falta de datos espaciales de calidad del aire en zonas urbanas, con base en el uso de Sistemas de Información Geográfi ca (SIG) y las técnicas de interpolación espacial como una alternativa a los métodos convencionales de imputación est...
- Autores:
-
Cañón Barriga, Julio Eduardo
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/5989
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/5989
- Palabra clave:
- Bases de datos espacial
Evaluación de la calidad del aire
Calidad del aire urbano
Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Interpolación espacial
Universidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Producción intelectual
Universidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Profesores - Artículos
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- openAccess
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Imputación de datos espaciales de calidad del aire usando sig-spline e índice de ajuste en redes urbanas de monitoreo |
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RESUMEN: Este trabajo presenta un procedimiento para abordar la falta de datos espaciales de calidad del aire en zonas urbanas, con base en el uso de Sistemas de Información Geográfi ca (SIG) y las técnicas de interpolación espacial como una alternativa a los métodos convencionales de imputación estadística. Se comparan dos algoritmos de interpolación espacial: IDW y spline. El procedimiento considera el proceso de interpolación espacial, la validación cruzada con el índice de (IOA), y el análisis de la densidad de muestreo y del coefi ciente de variación utilizando diferentes estadísticos de error. Los mapas de interpolación se complementan con los mapas de gradiente y de gradiente direccional que pueden servir como complementos en la defi nición de puntos de muestreo críticos. El procedimiento se aplica a la imputación de datos de tres contaminantes: NO2 , PM10 (partículas de 10 micras de diámetro) y SST (sólidos suspendidos totales) a partir de muestras de datos observados en la ciudad de Medellín (Colombia). |
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Cañón Barriga, Julio EduardoGrupo de Investigación en Gestión y Modelación Ambiental (GAIA)2017-01-10T17:48:03Z2017-01-10T17:48:03Z2015L. A. Londoño and J. E. Cañón, "Imputation of spatial air quality data using gis-spline and the index of agreement in sparse urban monitoring networks", Rev. Fac. Ing. Univ. Antioauia, no. 76, pp. 73-81, 2015.0120-6230http://hdl.handle.net/10495/598910.17533/udea.redin.n76a092422-2844RESUMEN: Este trabajo presenta un procedimiento para abordar la falta de datos espaciales de calidad del aire en zonas urbanas, con base en el uso de Sistemas de Información Geográfi ca (SIG) y las técnicas de interpolación espacial como una alternativa a los métodos convencionales de imputación estadística. Se comparan dos algoritmos de interpolación espacial: IDW y spline. El procedimiento considera el proceso de interpolación espacial, la validación cruzada con el índice de (IOA), y el análisis de la densidad de muestreo y del coefi ciente de variación utilizando diferentes estadísticos de error. Los mapas de interpolación se complementan con los mapas de gradiente y de gradiente direccional que pueden servir como complementos en la defi nición de puntos de muestreo críticos. El procedimiento se aplica a la imputación de datos de tres contaminantes: NO2 , PM10 (partículas de 10 micras de diámetro) y SST (sólidos suspendidos totales) a partir de muestras de datos observados en la ciudad de Medellín (Colombia).ABSTRACT: This paper presents a procedure to address the lack of spatial air quality data in urban areas, based on the use of Geographic Information Systems (GIS) and spatial interpolation techniques as an alternative to conventional methods of statistical imputation. Two spatial interpolation algorithms are compared: IDW and spline. The procedure considers the spatial interpolation process, the cross validation with the index of agreement (IOA), and the analysis of the effect of sampling density and the coeffi cient of variation (CVOi ), using different error statistics. The interpolation maps are complemented with gradient and directional gradient maps that may serve as complementary aides in the defi nition of critical sampling points. The procedure is applied to data imputation of three pollutants NO2 , PM10 (particulate matter of diameter 10 microns) and TSP (total suspended solids) from observed data samples in the city of Medellín (Colombia).8application/pdfengUniversidad de Antioquia, Facultad de IngenieríaMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Bases de datos espacialEvaluación de la calidad del aireCalidad del aire urbanoSistemas de Información Geográfica (SIG)Interpolación espacialUniversidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Producción intelectualUniversidad de Antioquia. Facultad de Ingeniería - Profesores - ArtículosImputation of spatial air quality data using gis-spline and the index of agreement in sparse urban monitoring networksImputación de datos espaciales de calidad del aire usando sig-spline e índice de ajuste en redes urbanas de monitoreoArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRev. Fac. Ing. Univ. Antioquia817673Revista Facultad de Ingeniería Universidad de AntioquiaPublicationORIGINALLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdfLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf1695149https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/5e54bf61-f3c3-447d-9d39-b05e82f14871/downloadeb531c8d889f224a4babcc9f9d1e1925MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/bb9e98a8-6bc9-4662-856b-af0e5b9e965c/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52falseAnonymousREADlicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/2e217cfc-4918-4fc8-bab5-ac69f7ed862f/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53falseAnonymousREADlicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/11f7cc63-64d3-49c2-a599-73c016c7abfb/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/124df730-50be-4112-8063-a54ea9b87b52/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55falseAnonymousREADTEXTLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdf.txtLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdf.txtExtracted texttext/plain29145https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/25b21b8e-3174-438f-ae1f-863eb3726e4a/downloadae1fc23e8fc4fc41d898fc19f1fbdb41MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdf.jpgLondoñoLibardo_2015_ImputationSpatialAir.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg17059https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/782df32e-fe3a-4b6f-842b-f45f51aa3fc3/downloadca0437a845165e2aaddef32cdeef3414MD57falseAnonymousREAD10495/5989oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/59892025-03-27 01:20:15.435https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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 |