Londoño Ciro, Libardo AntonioCañón Barriga, Julio Eduardo2018-11-262022-06-172018-11-262022-06-172018-11-261794-1237https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5035Se 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 PM2.5Se 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 PM2.5application/pdfspaRevista EIA - 2018Contaminación del AireAnálisis EspacialRegresión Geográficamente PonderadaModelos Autorregresivos de Rezago DistribuidoAnálisis EspacialArtículo de revista10.24050/reia.v15i30.1217info:eu-repo/semantics/openAccess2463-0950https://doi.org/10.24050/reia.v15i30.1217http://purl.org/coar/access_right/c_abf2