Monitoring urban air pollution using low-cost sensor devices
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Autores
Rios Martinez, Jenny Rocio
Director
Yris, Olaya Morales
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Doctorado
Idioma del documento
InglésFecha de publicación
2023-02-13
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Resumen
El estudio de la contaminación del aire urbano tiene una importancia fundamental en los ámbitos de la ciencia ambiental y la salud pública. Las áreas urbanas son epicentros de diversas actividades humanas, operaciones industriales y tráfico vehicular, contribuyendo colectivamente a concentraciones elevadas de contaminantes atmosféricos. A medida que el uso de dispositivos LCS se vuelve más frecuente en iniciativas de ciencia ciudadana, con fines educativos, aumento de información y conciencia, es crucial establecer sus características de rendimiento y métricas de evaluación para el monitoreo de la contaminación del aire. Esta tesis se centra en evaluar el rendimiento de los sensores de bajo costo (LCS) en el monitoreo de las concentraciones de PM2.5 en entornos urbanos al aire libre en Colombia mediante la minería de datos y modelos de aprendizaje automático. Los resultados muestran que los modelos de regresión polinómica y redes neuronales artificiales mejoran la precisión y la exactitud de las mediciones de los diferentes modelos de LCS utilizados en este estudio en comparación con la regresión lineal simple y otros modelos de aprendizaje de máquinas. Por último, el proyecto pretende demostrar la aplicabilidad de los dispositivos LCS para monitorear la concentración de PM2.5 en diversos modos de transporte dentro de la ciudad de Medellín. Esta investigación contribuye a una comprensión más amplia del potencial de los dispositivos LCS para mejorar el monitoreo de la calidad del aire y su idoneidad para iniciativas impulsadas por ciudadanos en regiones que carecen de instrumentos de calidad regulatoria. (text tomado de la fuente)
Abstract
Descripción Física/Lógica/Digital
Ilustraciones, gráficas, tablas