Efecto de las variables meteorológicas en la concentración de contaminantes atmosféricos en la ciudad de Bogotá, utilizando algoritmos de minería de datos

Abstract

Durante el presente estudio se aplicaron técnicas de minería de datos para establecer relaciones entre las variables meteorológicas de la ciudad de Bogotá (velocidad y dirección del viento, temperatura, precipitación, humedad relativa y radiación solar) y la concentración de los contaminantes atmosféricos (O3, PM10, PM2,5, SO2, NO2 y CO), medidos por la red de monitoreo local en 13 estaciones, y se desarrollaron modelos de predicción para la concentración de PM10, PM2,5 y NO2 para 4 estaciones. Las técnicas Análisis de Componentes Principales (ACP) y k-medios se utilizaron para establecer relaciones entre variables, encontrar patrones de agrupación, y determinar las variables más influyentes en el comportamiento de los datos. Los modelos de predicción se desarrollaron a través de Redes Neuronales Artificiales RNA-PMC (Perceptrón Multicapa) considerando los resultados de k-medios como variable de entrada. Por medio de la aplicación de la técnica ACP, se pudo establecer las siguientes relaciones: el PM10 presentó una correlación positiva con el precursor NO2, la componente meridional de la velocidad del viento, la temperatura y la humedad relativa, y negativa con la velocidad del viento y la radiación solar. En cuanto al PM2,5 se correlacionó positivamente con las componentes meridional y zonal de la velocidad del viento, humedad relativa y la concentración de PM10, y negativamente con la temperatura y la radiación solar. Se determinó que las variables meteorológicas más influyentes en la calidad del aire de Bogotá son la velocidad del viento, la componente meridional de la velocidad del viento y la temperatura. Al comparar la forma en la que los datos se agruparon por estación, se pudo encontrar patrones entre las estaciones Carvajal, Tunal y Puente Aranda, y también entre Parque Simón Bolívar y Las Ferias.