MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA DE LA CONCENTRACIÓN DE PM2.5 EN FUZHOU.
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Fecha
2020-10-21
Autores
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Editor
Jaén: Universidad de Jaén
Resumen
En este trabajo modelizamos estadísticamente el contaminante atmosférico PM2.5 de la ciudad de
Fuzhou (China), durante un periodo comprendido desde agosto de 2014 hasta febrero de 2020, con el
objetivo de realizar predicciones de la concentración del mismo en el aire. También estudiamos la
correlación entre este contaminante y otros factores causantes de su variabilidad.
Para ello, partimos de una base de datos de la calidad del aire obtenida del Centro Nacional de Monitoreo
Ambiental de China (CNEMC). La naturaleza de la base de datos es la de una serie temporal, por tanto,
utilizamos la metodología de Box-Jenkins para ajustar un modelo de tipo ARIMA con el objetivo de realizar
predicciones de dicho contaminante en la ciudad de Fuzhou.
Obtenemos unas predicciones con una tendencia decreciente de la concentración del PM2.5 medio,
confirmando así las mejoras realizadas por la macropolítica del gobierno de Fuzhou sobre la calidad del
aire.
In this work, we model statistically the atmospheric PM2.5 pollutant in the city of Fuzhou (China), during the period from August 2014 to February 2020, with the aim of forecast its atmospheric concentration. We also study the correlation between this pollutant and other factors causing its variability. To do this, we use an air quality database obtained from the National Center for Environmental Monitoring of China (CNEMC). The nature of the database is a time series-type data, therefore, we use the Box-Jenkins methodology to fit an ARIMA-type model in order to forecast the pollutant in Fuzhou. We obtain predictions with a decreasing trend in the concentration of PM2.5, thus confirming the improvements made by the Fuzhou government's macro-policy on air quality.
In this work, we model statistically the atmospheric PM2.5 pollutant in the city of Fuzhou (China), during the period from August 2014 to February 2020, with the aim of forecast its atmospheric concentration. We also study the correlation between this pollutant and other factors causing its variability. To do this, we use an air quality database obtained from the National Center for Environmental Monitoring of China (CNEMC). The nature of the database is a time series-type data, therefore, we use the Box-Jenkins methodology to fit an ARIMA-type model in order to forecast the pollutant in Fuzhou. We obtain predictions with a decreasing trend in the concentration of PM2.5, thus confirming the improvements made by the Fuzhou government's macro-policy on air quality.