Examinando por Materia "Análisis Espacial"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    PublicaciónSólo datos
    Geographical information systems as a Tool to assist the electricity distribution Networks planning
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2018-04-30) Mejia Alzate, Mario Andres; Melo Trujillo, Joel David; Padilha Feltrin, Antonio; Sánchez Zuleta, Carmen Cecilia; Fernández Gutiérrez, Juan Pablo
    ABSTRACT. In recent years, the population growth in urban areas of Latin American cities has resulted in an increase in demand for electricity in a dispersed manner, bringing challenges to the planning of distribution systems to supply this demand. In addition, incentives for the installation of distributed generation make it necessary to carry out analyzes with a spatial perspective to determine the places of impact in the electricity distribution networks. Geographic information systems are computational tools that allow the processing of data with geographic reference. These systems can collaborate in the visualization of the socioeconomic characteristics and the variables distributed in the zone of study, being able to provide information to the distribution planners. This work shows computational tools that will help distribution utilities, using techniques available in geographic information systems to characterize the local factors in concession zone of the distribution utilities.
  • Miniatura
    PublicaciónSólo datos
    Metodología para la caracterización espacio-temporal de PM2.5 en el área urbana de la ciudad de Medellín-Colombia
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2018-11-26) Londoño Ciro, Libardo Antonio; Cañón Barriga, Julio Eduardo
    Se propone una metodología para caracterizar espacio temporalmente la concentración de PM2.5 que integra interpolación espacial, estadística espacial y econometría. Se implementa con sistemas de información geográfica y datos de concentración promedia mensual de PM2.5, temperatura y velocidad del viento; medidos en 8 sitios de monitoreo durante 2013-2014 en la ciudad de Medellín. Primero se hace una caracterización espacial multivariada de PM2.5 con regresiones geográficamente ponderadas (GWR) y luego la caracterización temporal con algoritmos econométricos. El modelo con variables explicativas temperatura, gradiente espacial del viento, dominio espacial de PM2.5 calculado con GWR y la concentración de PM2.5; con un rezago de orden 1; explica en un 87% la variabilidad de PM2.5. El desempeño de los algoritmos se calcula con validación cruzada. Finalmente se ajustan los mapas de caracterización espacio-temporal con un modelo de proximidad espacial que usa la distancia a fuentes de emisión y de mitigación de PM2.5