Portal de Eventos, Congreso Colombiano y Conferencia Internacional de Calidad del Aire y Salud Pública

Tamaño de la fuente: 
Interpolación funcional mediante IDW para datos de contaminación ambiental.
John Alejandro Delgado Amen

Última modificación: 17/06/2019

Resumen


El análisis de datos funcionales es aquella parte de la estadística que utiliza muestras de funciones aleatorias y que introduce herramientas del análisis funcional para la manipulación de este tipo de datos (Ramsay & Silverman 2002). De igual forma los datos funcionales se han empezado a trabajar desde una perspectiva ambiental, particularmente en la estimación de un sistema de vigilancia de calidad del aire en sitios no muestreados. De este modo, los modelos funcionales constituyen una metodología que permite explicar el comportamiento de datos que se encuentran indexados en el tiempo y que están definidos en un conjunto completo denominado espacios de Hilbert (L2). Se plantea generar  relaciones espaciales a través de topologías de red designadas vecindades de Voronoi y triangulaciones de Delaunay, dando paso a  un modelo funcional de datos interpolados aplicando el método denominado Distancia Inversa Cuadrática Ponderada (IDW) con datos proporcionados por el Departamento Administrativo de Gestión del Medio Ambiente (DAGMA) del año 2016.