Predicción de la calidad del aire a partir de datos meteorológicos medidos y pronosticados: un estudio de caso en el sur de Italia
Autores: Tateo, Andrea; Campanaro, Vincenzo; Amoroso, Nicola; Bellantuono, Loredana; Monaco, Alfonso; Pantaleo, Ester; Rinaldi, Rosaria; Maggipinto, Tommaso
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Predicción de la calidad del aire a partir de datos meteorológicos medidos y pronosticados: un estudio de caso en el sur de Italia
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Análisis
Material particulado
Condiciones meteorológicas
Calidad del aire
Aprendizaje automático
Observaciones meteorológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Se ha prestado mucha atención al análisis de las concentraciones de material particulado (PM) en varios escenarios debido a sus efectos negativos en la salud humana. Aquí, investigamos cómo las condiciones meteorológicas pueden afectar las concentraciones de PM en el peculiar caso del distrito de la ciudad de Lecce en la región de Apulia (Italia del Sur), que se caracteriza por tener la tasa de tumores más alta de toda la región a pesar de la ausencia de industrias pesadas cercanas. Presentamos un marco unificado de aprendizaje automático que combina datos de calidad del aire y meteorológicos, ya sean medidos en el suelo o pronosticados. Nuestros hallazgos muestran que las concentraciones de , , y están significativamente asociadas con las condiciones meteorológicas y sugieren que es posible predecir la calidad del aire utilizando observaciones meteorológicas en el suelo o pronósticos del tiempo.
Descripción
Se ha prestado mucha atención al análisis de las concentraciones de material particulado (PM) en varios escenarios debido a sus efectos negativos en la salud humana. Aquí, investigamos cómo las condiciones meteorológicas pueden afectar las concentraciones de PM en el peculiar caso del distrito de la ciudad de Lecce en la región de Apulia (Italia del Sur), que se caracteriza por tener la tasa de tumores más alta de toda la región a pesar de la ausencia de industrias pesadas cercanas. Presentamos un marco unificado de aprendizaje automático que combina datos de calidad del aire y meteorológicos, ya sean medidos en el suelo o pronosticados. Nuestros hallazgos muestran que las concentraciones de , , y están significativamente asociadas con las condiciones meteorológicas y sugieren que es posible predecir la calidad del aire utilizando observaciones meteorológicas en el suelo o pronósticos del tiempo.