| Revista: | Ingeniería y competitividad |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000420286 |
| ISSN: | 0123-3033 |
| Autors: | Ramírez, Miguel A1 Arias, Jánel1 Santa, Luis F1 |
| Institucions: | 1Universidad Distrital "Francisco José de Caldas", Ingeniería Catastral y Geodesia, Bogotá. Colombia |
| Any: | 2016 |
| Volum: | 18 |
| Número: | 2 |
| Paginació: | 75-88 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Bogotá city air pollution is a problem that has been increasing parallel to the growth of the city. The measurements of pollution in Bogotá require methodologies that allow its analysis; therefore, at the same time, that diagnoses are issued. Below is the functional principal component analysis to reporting material particulate matter PM10. As a result, an appropriate methodology for treating large amounts of data is developed because it summarizes functional statistics such as the average and the covariance obtaining a diagnostic of the behavior of the medic results |
| Resumen en inglés | La contaminación del aire de la ciudad de Bogotá es un problema que se ha venido incrementando paralelo al crecimiento de la ciudad. Las mediciones de la contaminación en Bogotá requieren metodologías que permitan su análisis, para que a su vez se emitan diagnósticos. A continuación se realiza el análisis de Componentes Principales Funcionales a reportes de material particulado PM10, resultando esta una metodología apropiada para tratar grandes cantidades de datos, pues resume estadísticos funcionales tales como la media y la covarianza, obteniendo como resultados diagnósticos del comportamiento de las mediciones de forma sintetizada y concisa |
| Disciplines | Ingeniería |
| Paraules clau: | Ingeniería ambiental, Contaminación atmosférica, Monitoreo ambiental, Material particulado, Análisis de componentes principales |
| Keyword: | Environmental engineering, Atmospheric pollution, Environmental screening, Particulated matter, Principal component analysis |
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