Métodos de bajo costo para estudio preliminar del material particulado en el centro-norte del conurbano bonaerense
La calidad del aire es uno de los mayores problemas ambientales de la actualidad, y las partículas en el aire son un indicador muy estudiado dados sus impactos sobre la salud y el clima. El costo de los equipos regulatorios de medición lleva a que haya una limitada disponibilidad de información en m...
Guardado en:
| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v33_n01_p018 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La calidad del aire es uno de los mayores problemas ambientales de la actualidad, y las partículas en el aire son un indicador muy estudiado dados sus impactos sobre la salud y el clima. El costo de los equipos regulatorios de medición lleva a que haya una limitada disponibilidad de información en muchas partes del mundo, como sucede en Argentina. Este trabajo propone un modelado de material particulado a partir de Redes Neuronales Artificiales, alimentado con datos de equipos de bajo costo desarrollados y utilizados para tal fin. De esta manera, se presenta un estudio preliminar de la calidad del aire en el Centro-Norte del conurbano bonaerense, aportando nueva información sobre cantidades y tipos de partículas en una región sin antecedentes históricos. Se encontraron mayoritariamente partículas gruesas en bajas concentraciones y se desarrolló un modelo de predicción de material particulado con buenas prestaciones |
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