Resumen
El estudio toma la concentración promedio de los contaminantes PM10 y PM2.5 y establece si entre los años 1999 y 2019 se presentaron incumplimientos de los niveles máximos permitidos de estos contaminantes en los estados más poblados de las 9 regiones del censo de los Estados Unidos, para posteriormente establecer a través de un clasificador bayesiano de redes neuronales hasta qué punto el Índice de Desarrollo Humano (IDH) de estos estados puede ser utilizado como un predictor del incumplimiento de los niveles máximos anuales para PM10 y PM2.5. Esto en concordancia con diversos estudios que establecieron una relación entre la calidad de vida de los ciudadanos de una región geográfica en específico y la calidad del aire de dicha región. Los resultados permitieron establecer que el IDH es una variable con una interesante capacidad para ayudar en el pronostico del incumplimiento de los niveles máximos permitidos de los contaminantes en estudio con un 75% de casos correctamente clasificados para PM10; pero si al IDH se le suma la identificación del estado a pronosticar se logra un porcentaje correcto de años pronosticados para PM10 del 95,8%, para PM2.5 el IDH permitirá un 64% de casos correctamente clasificados; pero si se le suma el nombre del estado se lograría un 88% de casos correctamente clasificados, siendo estos resultados congruentes con las ultimas investigaciones que establecen una relación significativa entre la calidad del aire y la calidad de vida integral de los habitantes de una región.
Presentadores
Alexander ParodyDocente Investigador, Ingenieria, Universidad Libre (Seccional Barranquilla), Atlántico, Colombia Alejandra Torres
Student, Estudiante de ingeniería industrial, Universidad libre , Atlántico, Colombia Stephanie Galvis
Student, Profesional , Universidad Libre , Colombia Maria Fernanda Torrijos Espitia
Estudiantes, Universidad Libre, Atlántico, Colombia Margarita Castillo
Details
Presentation Type
Theme
KEYWORDS
Calidad del Aire, Clasificador Bayesiano, Redes Neuronales
