{"title":"Modelación espacio-temporal del material particulado en Santiago de Chile","authors":"Enner Mendoza, Eduardo Puraivan","doi":"10.15332/S2027-3355.2018.0001.05","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En este trabajo, consideramos un modelo bayesiano jerárquico de espacio-tiempo para la concentración del material particulado 2.5 en la ciudad de Santiago de Chile. Tomando en consideración las covariables: temperatura, humedad relativa, velocidad del viento promedio diario y las coordenadas geográficas espaciales. Los datos utilizados fueron medidos en 11 estaciones de monitoreo de la calidad del aire de la ciudad de Santiago, registrados por hora durante los años 2012, 2013 y 2014. Finalmente, se muestran mapas de predicción del material particulado 2.5 y de probabilidades de exceder el umbral permitido. Los cálculos fueron realizados en el software R específicamente con la librería INLA.","PeriodicalId":346212,"journal":{"name":"Comunicaciones en Estadística","volume":"356 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Comunicaciones en Estadística","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15332/S2027-3355.2018.0001.05","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
En este trabajo, consideramos un modelo bayesiano jerárquico de espacio-tiempo para la concentración del material particulado 2.5 en la ciudad de Santiago de Chile. Tomando en consideración las covariables: temperatura, humedad relativa, velocidad del viento promedio diario y las coordenadas geográficas espaciales. Los datos utilizados fueron medidos en 11 estaciones de monitoreo de la calidad del aire de la ciudad de Santiago, registrados por hora durante los años 2012, 2013 y 2014. Finalmente, se muestran mapas de predicción del material particulado 2.5 y de probabilidades de exceder el umbral permitido. Los cálculos fueron realizados en el software R específicamente con la librería INLA.