Modelos parametrizados de calidad de aire en base a sensores remotos en el Distrito Metropolitano de Quito entre los años 2016 al 2019
En el trabajo se define la estimación de la calidad de aire para el Distrito Metropolitano de Quito a través de análisis geoestadísticos, obteniendo modelos matemáticos para la predicción de compuestos contaminantes presentes en el aire ambiente: dióxido de nitrógeno (NO2), ozono troposférico (O3),...
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| Формат: | bachelorThesis |
| Язык: | spa |
| Опубликовано: |
2021
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| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/19929 |
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Добавить метку | Итог: | En el trabajo se define la estimación de la calidad de aire para el Distrito Metropolitano de Quito a través de análisis geoestadísticos, obteniendo modelos matemáticos para la predicción de compuestos contaminantes presentes en el aire ambiente: dióxido de nitrógeno (NO2), ozono troposférico (O3), material particulado 2.5 (PM2.5) y dióxido de azufre (SO2). En el estudio se empleó imágenes tomadas por el satélite Sentinel 2, Productos MODIS Aerosol MAIAC y la base de datos de monitoreo de contaminantes atmosféricos de la REMMAQ para los años 2016, 2017, 2018 y 2019. Este trabajo se realizó en cinco partes, siendo la primera la planificación del trabajo experimental dónde se llevó a cabo la identificación y planteamiento del problema, antecedentes. definición de objetivos, entre otros. En la segunda parte se llevó a cabo la investigación bibliográfica, definiendo conceptos y metodologías. A continuación, se efectuó la recopilación de datos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) y la descarga de imágenes SENTINEL 2 y productos MODIS Aerosol MAIAC, tomando en cuenta el espacio temporal definido; el tratamiento para los datos espaciales es el preprocesamiento (correcciones atmosféricas, remuestreo, mosaico, clip), utilizando el software SNAP y QGIS, específicamente la herramienta SCP, y procesamiento (cálculo de índices ambientales y extracción de valores de pixel), utilizando el software ArcMap. En la cuarta parte se procedió al análisis estadístico, calculando variables de la estadística descriptiva con el fin de obtener un dataset sin valores atípicos, utilizados para la generación de modelos de regresión lineal. Finalmente, se analizó y seleccionó los R2 que más se acerquen a 1 para cada año y uno general para los cuatro años de estudio y de esta manera se obtuvo las ecuaciones, con las cuales se generó los mapas de distribución de contaminantes. |
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