RED-MAT

Título: Modelamiento de la contaminación atmosférica por partículas: Comparación de cuatro procedimientos predictivos en Santiago, Chile.
Autores: Claudio Silva Z., Sergio Alvarado, Rosa Montaño, Patricio Pérez


Resumen

La contaminación atmosférica por partículas en suspensión es un problema mayor para la Salud Pública de muchas ciudades: Santiago de Chile es una de ellas. Modelar el nivel de esta contaminación se ha convertido en un problema de interés político-administrativo ya que la predicción de episodios críticos debe guiar la toma de decisiones muy importantes, especialmente en el período invernal. La necesidad de aplicar medidas paliativas frente a tales episodios requiere predecir adecuadamente ( en precisión y anticipación ) algunos indicadores como PM10 o PM2,5. En este trabajo se comparan resultados obtenidos utilizando análisis discriminante no-paramétrico, redes neuronales, regresión lineal múltiple y modelos MARS ``multivariate adaptive regression splines'', esta última metodología compite exitosamente frente a las metodologías estadísticas antes mencionadas.



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