Predicción de la Contaminación Atmosférica por Partículas (PM2.5 y SO2) mediante un Modelo de Regresión de Crestas.
DOI:
https://doi.org/10.18041/2322-8415/ingelibre.2024.v13n23.11350Palabras clave:
Algoritmo, Contaminación, Calidad del aire, Gases contaminantes, Regresión de cresta,, PrediccionesResumen
La contaminación atmosférica repercute una de las mayores problemáticas ambientales en la actualidad, debido a los graves efectos que genera no solo para el ambiente sino también para la salud humana como consecuencia del acelerado crecimiento socio-económico, que denota principalmente de la actividad industrial, lo cual ha provocado un considerable aumento en la concentración de material particulado como el PM 2.5, O3, NO2, SO2 y CO, que son algunas de las variables más incidentes en el monitoreo de la calidad del aire, según el registro elaborado por la RMCA (La Red de Monitoreo de Calidad del Aire) para la ciudad de Bogotá. Sin embargo, la posibilidad de detectar agentes contaminantes con anticipación, podría contribuir al planteamiento de alternativas y planes de manejo para el control y mitigación que eviten la propagación de estas variables, especialmente en sectores con mayor amenaza ambiental. Por lo cual, el presente artículo tiene como objetivo analizar la eficiencia del algoritmo “Ridge Regression” para el estudio y la predicción en cuanto a la fluctuación media de gases contaminantes como el PM 2.5 y SO2 principalmente, teniendo como zona de referencia la localidad de Kennedy.
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