Analysis the predictability of the annual concentrations of PM2.5 in Quito, applying the entropy of Kolmogórov-Sinai
El material particulado de 2.5 micras conocido como PM2.5, se encuentran en el aire urbano, prin- cipalmente debido a la contaminación vehicular. Los efectos en la salud son irreversibles debido a que por su dimensión puede alojarse permanentemente en los alvéolos pulmonares. El objetivo de la inves...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Ecuador |
| Recursos: | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Repositorio: | Revista Perfiles |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.localhost:article/247 |
| Acesso em linha: | https://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/247 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | PM2.5 Particulate Material Delay Time Lace Dimension Lyapunov Exponents Kolmogórov-Sinai Entropy Mathematics Material Particulado PM2.5 Tiempo de Retardo Dimensión de Encaje Exponentes de Lyapunov Entropía de Kolmogórov-Sinai Matemáticas |
| Resumo: | El material particulado de 2.5 micras conocido como PM2.5, se encuentran en el aire urbano, prin- cipalmente debido a la contaminación vehicular. Los efectos en la salud son irreversibles debido a que por su dimensión puede alojarse permanentemente en los alvéolos pulmonares. El objetivo de la investigación fue analizar la predictibilidad de las concentraciones de PM2.5 en Quito-Ecuador (0°13'12.46 "S, 78 ° 30'36.97" O, altura 2830 m), mediante la entropía de Kolmogórov-Sinai. Se uti- lizaron los datos históricos de las concentraciones de PM2.5, registrados por la Red de Monitoreo Atmosférico Metropolitano de Quito del período 2005-2016. Previo al análisis de predictibilidad se calcularon los parámetros de tiempo de retardo, la dimensión de encaje y exponentes de Lyapunov que determinan la dinámica del sistema, para procesar los datos se usa el modelo Tisian. El mayor número de exponentes positivos de Lyapunov se encuentran en los años 2011, 2013 y 2016. La en- tropía de Kolmogórov-Sinai tiene una tendencia a incrementarse en el transcurso de los 12 años analizados, lo cual implica una disminución en la predictibilidad de los datos de PM2.5, debido a la pérdida de información a lo largo de la evolución del sistema. |
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