新型冠状病毒隔离对波哥大和世界20个城市空气质量影响的统计分析(2020年1月至7月)

Gustavo Andrés Rincón Rueda, Jose Alejandro Murad Pedraza
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摘要

目的:比较空气污染的行为在波哥大市检疫,对世界其他城市在人口、面积等方面的问题,除其他外,通过数据统计分析污染物PM10、PM2.5浓度和二氧化氮,1期至2020年7月。本研究的目的是评估墨西哥的城市和农村地区的社会经济状况。利用自举技术,对各相污染物进行了相关矩阵和直方图分析。为了实现PCA的应用,使用MATLAB软件对相变和变化量的平均值进行了分析。采用SPSS软件对数据进行标准化,以处理感兴趣的变量。利用ARIMA和ETS模型,对有和没有隔离的浓度预测数据进行了纵向分析,包括城市间的比较。结果:在恢复阶段,bogota的污染水平显著增加,特别是PM10。在活化前阶段和再活化阶段的差异中,PM2.5的差异较小,而NO2的差异更明显。结论:在隔离期间,波哥大的PM10和NO2浓度显著下降。由于不同的时间事件(火灾和颗粒物运输),PM2.5的浓度并非如此。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análisis estadístico de los efectos de la cuarentena por covid 19 en la calidad del aire de Bogotá y 20 ciudades del mundo (enero a julio de 2020)
Objetivo: comparar el comportamiento de la contaminación del aire durante la cuarentena en la ciudad de Bogotá, con respecto a otras ciudades del mundo en aspectos como la población, área, entre otros, mediante un análisis estadístico de los datos de concentración de los contaminantes PM10, PM2.5 y NO2, para el periodo de enero a julio del 2020.Materiales y métodos: se seleccionaron 20 ciudades según la matriz para el análisis del estudio. Con la técnica BOOTSTRAPPING se realizó una matriz de correlación e histogramas para cada uno de los contaminantes por fase. Para la aplicación del PCA se realizó el análisis con el software MATLAB, respecto a los promedios por fases y magnitudes de cambio. Con el software SPSS se realizó la normalización de los datos para el tratamiento de las variables de interés. Por medio de la modelación ARIMA y ETS, se analizaron los datos de forma longitudinal, el pronóstico de concentraciones con y sin cuarentena, incluyendo la comparación entre ciudades. Resultados: en la fase reactivación Bogotá presentó un aumento significativo en sus niveles de contaminación, especialmente en PM10. En las diferencias entre las fases antes y reactivación, obtuvo una menor magnitud en el caso de PM2.5, mientras que para el NO2 fue más marcada. Conclusiones: en la cuarentena Bogotá experimentó una disminución significativa en la concentración de PM10 y NO2. Esto no fue el caso para la concentración de PM2.5 a causa de distintos eventos temporales (incendios y transporte de material particulado)
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