Discovering behavioral patterns among air pollutants: A data mining approach

Abstract

La contaminación atmosférica afecta tanto a la salud humana como al medio ambiente. Por esta razón, gestores ambientales y urbanos centran sus esfuerzos en el monitoreo de contaminantes del aire. En ese contexto, es necesaria información completa de apoyo al proceso de toma de decisión a fin de mejorar la calidad de vida en zonas urbanas. Por lo tanto, es importante obtener conocimiento tanto de niveles de concentración de los contaminantes como de asociaciones entre estos. Basado en el proceso estándar Cross-industry para minería de datos, el presente artículo presenta un enfoque que lleva a identificar correlaciones e incidencias entre los contaminantes más nocivos en la Región Andina: Ozono, Monóxido de carbono, Dióxido de azufre, Dióxido de nitrógeno y Material Particulado. El presente artículo también describe un experimento usando un conjunto de datos de la estación de monitoreo de la ciudad de Cuenca, Ecuador ubicada en la Región Andina. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es efectivo para extraer conocimiento útil de apoyo a la evaluación de la calidad del aire en zonas urbanas. Además, este trabajo proporciona un punto de partida para futuras aplicaciones de minería de datos en el contexto de contaminación atmosférica en la Región Andina.

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