Metodología para la espacialización de variables meteorológicas y de contaminantes utilizando herramientas de programación

En el presente trabajo se desarrolló una metodología para la automatización de la creación de mapas de variables atmosféricas y de contaminantes, tales como precipitación, velocidad del viento, temperatura y material particulado teniendo como base la información en resolución horaria de las estacion...

Full description

Autores:
Cuadros Rubio, Nicolás
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.umng.edu.co:10654/7631
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10654/7631
Palabra clave:
ANALISIS ESPACIAL (ESTADISTICA)
Automation
Spatial analysis
temperature
precipitation
wind speed
Particulate Matter (PM10)
Automatización
Análisis espacial
Temperatura
Precipitación
Velocidad del viento
Material particulado (PM10)
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description En el presente trabajo se desarrolló una metodología para la automatización de la creación de mapas de variables atmosféricas y de contaminantes, tales como precipitación, velocidad del viento, temperatura y material particulado teniendo como base la información en resolución horaria de las estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá (RMCAB) a partir de sus inicios en el año 1997 hasta la actualidad, realizando análisis descriptivos tanto en la componente temporal como espacial y finalmente generando una interpolación para la producción en masa de mapas, usando como herramienta el lenguaje de programación R.
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Sluiter, R. 2008. 2008, Intern rapport ; IR 2009-04.Establishing an air pollution monitoring network for intra-urban population exposure assessment: A location-allocation approach. Kanaroglou, P., Jerrett, M., Morrison, J., Beckerman, B., Arain, M., Gilbert, N., & Brook, J. 2005. 2005, Atmospheric Environment 39, págs. 2399 2409Secretaría Distrital de Ambiente . 2014. Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá - RMCAB. [En línea] 2014. [Citado el: 15 de 9 de 2015.] http://ambientebogota.gov.co/red-decalidad- del-aire.John Fox and Sanford Weisberg (2011). An {R} Companion to Applied Regression, Second Edition. Thousand Oaks CA: Sage. URL: http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/CompanionIDEAM. 2007. Estudio de la caracterización climática de Bogotá y Cuenca Alta del Río Tunjuelo. [aut. libro] Germán Horacio Rosero, María Constanza Cadena, Martha Cecilia Montealegre, Jorge Enrique Bernal. Bogotá : s.n., 2007.Adding virtual measuring stations to a network for urban air pollution mapping. Beaulant, A. L., Perron, G., Kleinpeter, J., Weber, C., Ranchin, T., & Wald, L. 2008. 2008, Environment international, págs. 599 605.Pebesma, E.J., R.S. Bivand, 2005. Classes and methods for spatial data in R. R News 5 (2), http://cran.r-project.org/doc/Rnews/.Roger S. Bivand, Edzer Pebesma, Virgilio Gomez-Rubio, 2013. Applied spatial data analysis with R, Second edition. Springer, NY. http://www.asdar-book.org/Pebesma, E.J., 2004. Multivariable geostatistics in S: the gstat package. Computers & Geosciences, 30: 683-691.RIBEIRO JR., P.J. and DIGGLE, P.J. (2001) geoR: A package for geostatistical analysis. RNEWS Vol 1, No 2. ISSN 1609-3631.IDEAM. (2014). Instituto de Hidrología, Meteorología y estudios Ambientales. Recuperado el 16 de octubre de 2015, de TIEMPO Y CLIMA: http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21789/PROMEDIOS+ACTUALES_71- 00tablas.xls/fa837392-e28c-438b-819c-22770c6e03beThe R Foundation. (s.f.). What is R? Obtenido de Sitio web de R project: https://www.rproject. org/about.htmlVIERA, M. A. (2002). Geoestadística Aplicada. (UNAM, Ed.) Obtenido de Sitio web geofísica UNAM: http://mmc2.geo sica.unam.mx/cursos/geoest/GeoEstadistica.pdfGarcía, F. M. (Enero de 2004). Aplicación de la geoestadística en las ciencias ambientales. Revista cientí ca y técnica de ecología y medio ambiente.Villavicencio, J. (s.f.). Introducción a Series de Tiempo. Obtenido de Sitio web del Instituto de Estadísticas de Puerto Rico: http://www.estadisticas.gobierno.pr/iepr/LinkClick.aspx? leticket=4_BxecUaZmg%3DTechTarget. (2015). Heat map (heatmap) de nition. Obtenido de Business intelligence - business analytics: http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/de nition/heat-mapSarkar, Deepayan (2008) Lattice: Multivariate Data Visualization with R. Springer, New York. ISBN 978-0-387-75968-5http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALProyecto_final_NCR.pdfapplication/pdf1357789https://repository.umng.edu.co/bitstreams/e872947a-cfaf-41d2-9f8a-09a017a6c1e8/download3c8eac1fbdcecb5df8f419eb0c102308MD51LICENSElicense.txttext/plain1521https://repository.umng.edu.co/bitstreams/c3c5280f-6779-4e12-9b1b-4b60ddadce91/download57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD52TEXTProyecto_final_NCR.pdf.txtExtracted texttext/plain35131https://repository.umng.edu.co/bitstreams/6a24023f-1418-4f2b-bea3-232e151cc6cb/download08699f82115c8092744277e8245d21e9MD53THUMBNAILProyecto_final_NCR.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5234https://repository.umng.edu.co/bitstreams/e20aa418-6575-43b5-8290-6c8ddb794576/downloade23593b18e788cbedc07f06b5f5c5d59MD5410654/7631oai:repository.umng.edu.co:10654/76312019-12-30 13:01:51.502open.accesshttps://repository.umng.edu.coRepositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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