Aplicación de minería de datos en el análisis de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas

Abstract

La contaminación del aire afecta directamente a la salud de las personas y causa grandes problemas al medio ambiente, se han implementado en varios países sensores que recolectan información del aire en tiempo real. Éste trabajo se enfocó en la aplicación de minería de datos en el análisis de los datos de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas aplicando algoritmos de clustering no supervisados. El mejor algoritmo de clustering tanto en precisión como agrupamiento de datos fue el algoritmo DBSCAN. La información se presentó a través; de matrices de correlación y series de tiempo entre variables con ventanas de duración. Entre los resultados más relevantes, por ejemplo, se obtuvo que el Ozono tiene una fuerte correlación con la temperatura.