Impacto de la aplicación de algoritmos de minería de datos en variables de contaminación del aire

Abstract

Este trabajo se enfocó en el descubrimiento del mejor algoritmo de Minería de Datos para el análisis de las variables de contaminación del aire, dichos datos fueron recopilados de manera sistemática por una estación de monitoreo de la calidad del aire. Se evaluó el comportamiento y la eficiencia de los algoritmos para el análisis de 5 variables ambientales recogidas de la ciudad por un sistema de monitoreo. Las variables de estudio son los principales generadores de la contaminación del aire: Ozono (O3), Monóxido de Carbono (CO), Dióxido de Azufre (SO2), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Material Particulado 2,5um (PM2.5). Luego de obtener los resultados preliminares de todos los algoritmos evaluados, se determinó que k-means es el mejor algoritmo. Utilizando este algoritmo se realizó un análisis exhaustivo con el cual se identificó distintos patrones de comportamiento entre varios contaminantes en diferentes etapas del día. Además, se obtuvo que O3 es el contamínate que influye en mayor medida sobre el resto de contaminantes.