Modeling and air quality assessment through Grey Clustering analysis, case study: Lima Metropolitana
Descripción del Articulo
Currently, the criteria to air quality assessment are analyzed independently, leaving aside the systemic approach of the environment, where air quality is influenced and controlled by many types of factors, where several parameters interact and mutually restrict each other for that reason a higher e...
Autores: | , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Ingeniería |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/588 |
Enlace del recurso: | https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/588 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Evaluación Calidad de aire Enfoque sistemático Grey Clustering Assessment Air quality Systematic approach |
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Modeling and air quality assessment through Grey Clustering analysis, case study: Lima MetropolitanaModelamiento y evaluación del nivel de calidad del aire mediante el análisis de Grey Clustering, estudio de caso Lima MetropolitanaDelgado Villanueva, AlexiLoayza, Andres AguirreEvaluaciónCalidad de aireEnfoque sistemáticoGrey ClusteringAssessmentAir qualitySystematic approachGrey ClusteringCurrently, the criteria to air quality assessment are analyzed independently, leaving aside the systemic approach of the environment, where air quality is influenced and controlled by many types of factors, where several parameters interact and mutually restrict each other for that reason a higher evaluation system is proposed by Grey Clustering analysis based on fuzzy logic, which takes into account the high degree of uncertainty present in the environment. The methodological proposal will assess the quality of air in Lima Metropolitana. In this work, we apply Center-point triangular whitenization weight functions (CTWF) method, where it will be demonstrated that the proposed model is exact, comparable and applicable. The monitoring data on each city of Lima Metropolitana were obtained from National Service of Meteorology and Hydrology of Peru – Senamhi. The CTWF method was applied using parameters of air quality such as PM10, PM2.5, SO2 y N02. Then, the results were ranked using the Year Average Common Air Quality Index (YACAQI). Consequently, the results showed that most of the cities are polluted. Finally, the results of this study could be used by local authorities or central government to make the best decision to focus on the main persistent pollutants in the environment.Actualmente los parámetros de la evaluación de la calidad del aire se analizan de manera independiente; dejando lado el enfoque sistémico del ambiente, el cual establece que la calidad del aire está influenciada y controlada por muchos tipos de factores, en donde varios parámetros interactúan y se restringen mutuamente, por tal razón se propone un sistema de evaluación superior, que tome en cuenta el alto grado de incertidumbre presente en el medio, dicho sistema es la metodología de análisis de Grey Clustering cuya base es la lógica difusa. La propuesta metodológica evaluará el nivel de calidad de aire en Lima Metropolitana, mediante el método de “Triangulación del punto medio en base a funciones de Whitenización – CTWF”, en donde se demostrará que el modelo propuesto es exacto, comparable y aplicable. Los datos de calidad del aire se obtuvieron del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú-Senamhi. El método CTWF se aplicó utilizando los principales indicadores de la calidad del aire, tales como, PM10, PM2.5, SO2 y N02. Los datos de muestreo se clasificaron usando el Índice de Calidad del Aire Anual –YACAQI; como resultado de la evaluación de la calidad del aire se determinó que la mayoría de distritos presentaban problemas muy graves de contaminación del aire. El diagnóstico permitirá que la sociedad en general y municipalidades tengan como resultado un instrumento técnico de análisis objetivo e integral, que brinda resultados fáciles de interpretar y permita enfocar los principales contaminantes persistentes en el medio.Universidad Nacional de Ingeniería2020-05-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionEnvironmental engineeringIngeniería Ambientalapplication/pdfapplication/xmlhttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/58810.21754/tecnia.v30i1.588TECNIA; Vol. 30 No. 1 (2020); 114-120TECNIA; Vol. 30 Núm. 1 (2020); 114-1202309-04130375-776510.21754/tecnia.v30i1reponame:Revistas - Universidad Nacional de Ingenieríainstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIspahttps://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/588/1313https://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/588/1333info:eu-repo/semantics/openAccessoai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/5882023-08-04T17:16:37Z |
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Currently, the criteria to air quality assessment are analyzed independently, leaving aside the systemic approach of the environment, where air quality is influenced and controlled by many types of factors, where several parameters interact and mutually restrict each other for that reason a higher evaluation system is proposed by Grey Clustering analysis based on fuzzy logic, which takes into account the high degree of uncertainty present in the environment. The methodological proposal will assess the quality of air in Lima Metropolitana. In this work, we apply Center-point triangular whitenization weight functions (CTWF) method, where it will be demonstrated that the proposed model is exact, comparable and applicable. The monitoring data on each city of Lima Metropolitana were obtained from National Service of Meteorology and Hydrology of Peru – Senamhi. The CTWF method was applied using parameters of air quality such as PM10, PM2.5, SO2 y N02. Then, the results were ranked using the Year Average Common Air Quality Index (YACAQI). Consequently, the results showed that most of the cities are polluted. Finally, the results of this study could be used by local authorities or central government to make the best decision to focus on the main persistent pollutants in the environment. |
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