Modelamiento y evaluación del nivel de calidad del aire mediante el análisis de Grey Clustering, estudio de caso Lima Metropolitana
DOI:
https://doi.org/10.21754/tecnia.v30i1.588Palabras clave:
Evaluación, Calidad de aire, Enfoque sistemático, Grey ClusteringResumen
Actualmente los parámetros de la evaluación de la calidad del aire se analizan de manera independiente; dejando lado el enfoque sistémico del ambiente, el cual establece que la calidad del aire está influenciada y controlada por muchos tipos de factores, en donde varios parámetros interactúan y se restringen mutuamente, por tal razón se propone un sistema de evaluación superior, que tome en cuenta el alto grado de incertidumbre presente en el medio, dicho sistema es la metodología de análisis de Grey Clustering cuya base es la lógica difusa. La propuesta metodológica evaluará el nivel de calidad de aire en Lima Metropolitana, mediante el método de “Triangulación del punto medio en base a funciones de Whitenización – CTWF”, en donde se demostrará que el modelo propuesto es exacto, comparable y aplicable. Los datos de calidad del aire se obtuvieron del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú-Senamhi. El método CTWF se aplicó utilizando los principales indicadores de la calidad del aire, tales como, PM10, PM2.5, SO2 y N02. Los datos de muestreo se clasificaron usando el Índice de Calidad del Aire Anual –YACAQI; como resultado de la evaluación de la calidad del aire se determinó que la mayoría de distritos presentaban problemas muy graves de contaminación del aire. El diagnóstico permitirá que la sociedad en general y municipalidades tengan como resultado un instrumento técnico de análisis objetivo e integral, que brinda resultados fáciles de interpretar y permita enfocar los principales contaminantes persistentes en el medio.
Descargas
Citas
[2] A. R. Guerrero Ruiz, E. Ortega Cantero y M. L. Rojas Cervantes. Origen y control de los contaminantes. 2011. 406 p.
[3] O. R. Sánchez-Ccoyllo y C. G. Ordóñez Aquino. Evaluación de la calidad del aire en Lima Metropolitana 2015, 2016.
[4] A. Delgado and I. Romero. “Applying Grey Systems and Shannon Entropy to Social Impact Assessment and Environmental Conflict Analysis”, International Journal of Applied Engineering Research, vol. 12, no. 24, pp. 14327-14337, 2017. Accessed: March 7, 2018. [Online]. Available: http://www.ripublication.com/ijaer17/ijaerv12n24_47.pdf
[5] A. Delgado, A. Aguirre, E. Palomino and G. Salazar, “Applying triangular whitenization weight functions to assess water quality of main affluents of Rimac river”, in Proc 2017 Electron Congr. E-CON UNI, Lima.
[6] Y. Zhang, J. Ni, J. Liu and L. Jian. “Grey evaluation empirical study based on center-point triangular whitenization weight function of Jiangsu Province industrial technology innovation strategy alliance”, Grey Systems: Theory and Application, vol. 4, no. 1, pp. 124-136, 2014.
[7] W. Meng, B. Zeng B, S. F. Liu and N. M. Xie, “A grey incidence evaluation on air quality”, in Proc IEEE Int Conf Grey Syst Intell Serv GSIS, 2013, pp. 49–52.
[8] S. Liu and Y. Lin, Grey Systems: Theory and Applications. Berlin: Springer; 2010.
[9] A. Delgado and I. Romero, “Environmental conflict analysis using an integrated grey clustering and entropy-weight method: A case study of a mining project in Peru”, Environmental Modelling & Software, vol. 77, pp. 108-121, 2016. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2015.12.011
[10] O. R. Sánchez Ccoyllo y C. G. Ordóñez-Aquino. Evaluación de la Calidad del Aire de Lima Metropolitana 2017. Senamhi, editor. Lima; Perú; 2017.
[11] European Union. CAQI Air quality index: Comparing Urban Air Quality across Borders, 2012. Available: http://www.airqualitynow.eu/download/CITEAIR-Comparing_Urban_Air_Quality_across_Borders.pdf
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los artículos publicados por TECNIA pueden ser compartidos a través de la licencia pública internacional Creative Commons: CC BY 4.0. Permisos lejos de este alcance pueden ser consultados a través del correo tecnia@uni.edu.pe