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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional*
dc.contributor.advisorFuentes Montoya, José Alexander
dc.contributor.advisorCabezas Chacón, Pitter Javier
dc.contributor.authorMoreno Morales, Gerson José
dc.date.accessioned2024-06-07T15:29:57Z
dc.date.available2024-06-07T15:29:57Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/4041
dc.description.abstractComo contribución al estudio de la calidad del aire respirable y la necesidad de cuantificar sus características generales y específicas, en el presente trabajo de grado se discute la difusión de material contaminante proveniente de fuentes estáticas y móviles registrado en la red de estaciones de calidad del aire de Bogotá, postulando un modelo predictivo espacio-temporal a partir de las metodologías de imputación (MissForest) y de predicción (Spatial Autorregressive Hilbert (SARH(1))). Estos procedimientos permitieron configurar espacialmente el dominio de las variables de difusión, así como, generar las superficies de concentración de material particulado (PM2,5) y su evolución temporal, prediciendo los valores respectivos de las estaciones faltantes en la ciudad. A partir de esta aproximación se concluye la eficiencia de predicción del modelo y su aplicabilidad en fenómenos financieros, económicos, biológicos, ambientales, entre otros, con características difusivas y baja resolución.spa
dc.description.abstractAs a contribution to the study of the quality of breathing air and the need to quantify its general and specific characteristics, this dissertation discusses the diffusion of polluting material from static and mobile sources recorded in the network of air quality stations of Bogotá, postulating a spatio-temporal predictive model based on imputation (MissForest) and prediction (Spatial Autoregressive Hilbert (SARH(1))) methodologies. These procedures made it possible to spatially configure the domain of the diffusion variables, as well as generate the concentration surfaces of particulate matter (PM2.5) and its temporal evolution, predicting the respective values of the missing stations in the city. From this approach, the prediction efficiency of the model and its applicability in financial, economic, biological, environmental phenomena, among others, with diffusive characteristics and low resolution, are concluded.eng
dc.format.extent42 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad ECCIspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad ECCI, 2024spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.titleModelo predictivo de difusión de contaminante PM2.5 en el área urbana de Bogotá entre 2017-2020 en presencia del Covid-19spa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.relation.referencesJ Axis-Arroyo, J Mateu, and D Torruco. Diferencias entre modelos geoestadísticos aplicados en el análisis de la distribución espacio-temporal de especies biológicas. 2003.spa
dc.relation.referencesJosé Rafael Caro Barrera. Aplicaciones de la física estadística en la valoración de activos financieros: De la ecuación de fokker-planck al modelo de black-scholes. solución en diferencias finitas para una opción put europea. Estudios de economía aplicada, 37(2):6–21, 2019.spa
dc.relation.referencesD. Bosq. Linear Processes in Function Spaces: Theory and Applications. Springer Science, New York, USA, 149 edition, 2012.spa
dc.relation.referencesLeo Breiman. Random forests. Machine Learning, 45:5–32, 2001. ISSN 1573-0565. doi: https://doi.org/10. 1023/A:1010933404324. URL https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324.spa
dc.relation.referencesMontserrat Díaz and María del Mar Llorente Marrón. Econometría. Ediciones Pirámide, 2013.spa
dc.relation.referencesShahla Faisal and Gerhard Tutz. Nearest neighbor imputation for categorical data by weighting of attributes. Information Sciences, 592:306–319, 2022. ISSN 0020-0255. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.01.056. URL https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025522000895spa
dc.relation.referencesVieu P. Ferraty, F. Nonparametric Functional Data Analysis: Theory and Practice. Springer, New York, USA, 149 edition, 2006.spa
dc.relation.referencesFrancisco Fernando García, Rubén Alberto Agudelo, and Karen Margarita Jiménez. Distribución espacial y temporal de la concentración de material particulado en santa marta, colombia. Revista Facultad Nacional de Salud Pública, 24(2):73–82, 2006.spa
dc.relation.referencesLibardo Andrés González, Juan Carlos Vanegas, and Diego Alexander Garzón. Solución numérica de modelos biológicos de reacción difusión en dominios fijos mediante el método de los elementos finitos. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, (48):65–75, 2009.spa
dc.relation.referencesViviana Vélez Grajales. Difusión y saltos en un modelo de equilibrio general. El Colegio de México, 2002.spa
dc.relation.referencesCharles R. Harris, K. Jarrod Millman, Stéfan J. van der Walt, Ralf Gommers, Pauli Virtanen, David Cournapeau, Eric Wieser, Julian Taylor, Sebastian Berg, Nathaniel J. Smith, Robert Kern, Matti Picus, Stephan Hoyer, Marten H. van Kerkwijk, Matthew Brett, Allan Haldane, Jaime Fernández del Río, Mark Wiebe, Pearu Peterson, Pierre Gérard-Marchant, Kevin Sheppard, Tyler Reddy, Warren Weckesser, Hameer Abbasi, Christoph Gohlke, and Travis E. Oliphant. Array programming with NumPy. Nature, 585(7825):357–362, September 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2649-2. URL https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2.spa
dc.relation.referencesMeteorología y Estudios Ambientales IDEAM Instituto de Hidrología. Hoja metodológica del indicador Índice de calidad del aire. 1:8, 2012. URL http://www.ideam.gov.co/documents/24155/125494/35-HM+%C3% 8Dndice+calidad+aire+3+FI.pdf/6c0c641a-0c9a-430d-9c37-93d3069c595b.spa
dc.relation.referencesJoanna Kaminska. The use of random forests in modelling short-term air pollution effects based on traffic and meteorological conditions: A case study in wrocław. Journal of environmental management, 217:164–174, 03 2018. doi: 10.1016/j.jenvman.2018.03.094.spa
dc.relation.referencesHorvath L. and Kokoszka P. Inference for functional data with applications. Springer Science & Business Media, 2012.spa
dc.relation.referencesCarlos León. Una aproximación teórica a la superficie de volatilidad en el mercado colombiano a través del modelo de difusión con saltos. Borradores de Economía; No. 570, 2009.spa
dc.relation.referencesC Mantell, M Rodríguez, and E Martínez de la Ossa. coeficientes de difusión por cromatografía supercrítica.spa
dc.relation.referencesLlew Mason, Jonathan Baxter, Peter Bartlett, and Marcus Frean. Boosting algorithms as gradient descent. Advances in neural information processing systems, 12, 1999.spa
dc.relation.referencesWes McKinney et al. Data structures for statistical computing in python. In Proceedings of the 9th Python in Science Conference, volume 445, pages 51–56. Austin, TX, 2010.spa
dc.relation.referencesMónica Jhoana Mesa Mazo, Paulo César Tintinago Ruiz, Carmen Alicia Ramírez Bernate, Alejandra María Pulgarín Galvis, Omar Alejandro Arse Serna, and Oscar Emilio Molina Díaz. Efectos de la difusión de un contaminante en la dinámica y la dispersión poblacionales en un medio acuático: Modelado y aproximación.. PhD thesis, Ciencias Básicas y Tecnologías-Maestría en Biomatemáticas, 2010.spa
dc.relation.referencesZulma Millán, Leonor de la Torre, Laura Oliva, and María Del Carmen Berenguer. Simulación numérica: Ecuación de difusión. 2011.spa
dc.relation.referencesShigeyuki Oba, Masa-aki Sato, Ichiro Takemasa, Morito Monden, Ken-ichi Matsubara, and Shin Ishii. A Bayesian missing value estimation method for gene expression profile data. Bioinformatics, 19(16):2088– 2096, 11 2003. ISSN 1367-4803. doi: 10.1093/bioinformatics/btg287. URL https://doi.org/10.1093/ bioinformatics/btg287.spa
dc.relation.referencesOMS Organización Mundial de la Salud. Directrices mundiales de la oms sobre la calidad del aire: partículas en suspensión (pm2,5 y pm10), ozono, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre y monóxido de carbono. 2021. URL https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/346062/9789240035461-spa.pdf? sequence=1&isAllowed=y.spa
dc.relation.referencesR Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2020. URL https://www.R-project.org/.spa
dc.relation.referencesJ. Ramsay. Functional Data Analysis. John Wiley & Sons, NY, USA, Second Edition edition, 2006.spa
dc.relation.referencesNagy S. Riesz, F. Functional analysis. New York, 3(6):35, 1990.spa
dc.relation.referencesRStudio Team. RStudio: Integrated Development Environment for R. RStudio, PBC., Boston, MA, 2020. URL http://www.rstudio.com/.spa
dc.relation.referencesSalmerón R. Ruiz, M. and J. Angulo. Kalman filtering from pop-based diagonalization of arh (1). Computational Statistics & Data Analysis, 51(10):4994–5008, 2007.spa
dc.relation.referencesM. D. Ruiz-Medina. Spatial functional prediction from spatial autoregressive hilbertian processes. Environmetrics, 23(1):119–128, 2012.spa
dc.relation.referencesMaría Dolores Ruiz-Medina. Spatial autoregressive and moving average hilbertian processes. Journal of Multivariate Analysis, 102(2):292–305, 2011.spa
dc.relation.referencesMD Ruiz-Medina and RM Espejo. Spatial autoregressive functional plug-in prediction of ocean surface temperature. Stochastic environmental research and risk assessment, 26(3):335–344, 2012.spa
dc.relation.referencesPedro Sanhueza, Claudio Vargas, and Paula Mellado. Impacto de la contaminación del aire por pm10 sobre la mortalidad diaria en temuco. Revista médica de Chile, 134(6):754–761, 2006.spa
dc.relation.referencesSDAB Secretaría Distrital de Ambiente de Bogotá. Plan estratégico para la gestión integral de la calidad del aire de bogotá 2030. 1, 2021. URL https://drive.google.com/file/d/ 1Pt7cGCRSzm8ogsA450Tauy0J065ZU9nW/view.spa
dc.relation.referencesMark G Sobell. A practical guide to Ubuntu Linux. Pearson Education, 2015.spa
dc.relation.referencesDaniel J. Stekhoven. missForest: Nonparametric Missing Value Imputation using Random Forest, 2022. R package version 1.5.spa
dc.relation.referencesDaniel J. Stekhoven and Peter Bühlmann. MissForest—non-parametric missing value imputation for mixed-type data. Bioinformatics, 28(1):112–118, 10 2011. ISSN 1367-4803. doi: 10.1093/bioinformatics/btr597. URL https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr597.spa
dc.relation.referencesGuido Van Rossum and Fred L Drake Jr. Python reference manual. Centrum voor Wiskunde en Informatica Amsterdam, 1995.spa
dc.relation.referencesHadley Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016. ISBN 978-3- 319-24277-4. URL https://ggplot2.tidyverse.org.spa
dc.relation.referencesYu-Fei Xing, Yue-Hua Xu, Min-Hua Shi, and Yi-Xin Lian. The impact of pm2. 5 on the human respiratory system. Journal of thoracic disease, 8(1):E69, 2016.spa
dc.relation.referencesMiguel A Zavala, Rubén Díaz-Sierra, Drew Purves, Gustazo E Zea, and Itziar R Urbieta. Modelos espacialmente explícitos. Ecosistemas, 15(3), 2006.spa
dc.relation.referencesOscar Arley Zuluaga Gómez, Jorge Eduardo Patiño Quinchía, and German Mauricio Valencia Hernández. Modelos implementados en el análisis de series de tiempo de temperatura superficial e índices de vegetación: una propuesta taxonómica en el contexto de cambio climático global. Revista de Geografía Norte Grande, (78):323–344, 2021.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.proposalMissForestspa
dc.subject.proposalSpatial Autorregressive Hilbertspa
dc.subject.proposalMaterial particuladospa
dc.subject.proposalDifusiónspa
dc.subject.proposalEspacio de Hilbertspa
dc.subject.proposalMissForesteng
dc.subject.proposalSpatial Autorregressive Hilberteng
dc.subject.proposalParticulate mattereng
dc.subject.proposalDiffusioneng
dc.subject.proposalHilbert spaceeng
dc.title.translatedPredictive model of PM2.5 pollutant diffusion in the urban area of Bogotá between 2017-2020 in the presence of Covid-19
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadísticospa
dc.description.programEstadísticaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa


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