Modelamiento con ArcGis 10.7.1 de la concentración del material particulado en Lima Metropolitana durante el estado de emergencia nacional COVID-19 marzo y abril del 2020

Descripción del Articulo

La presente investigación se centró en el uso de imágenes satelitales e información recopilada de SENAMHI, con el objetivo de modelar la concentración de material particulado en la zona utilizando el software ArcGis 10.7.1 de los distritos Lima Norte-Estación Carabayllo, Lima Sur-Estación de Villa M...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Regalado Cotrina, Juan Daniel, Vasquez Quispe, Roxana Elizabeth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/24923
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/24923
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description La presente investigación se centró en el uso de imágenes satelitales e información recopilada de SENAMHI, con el objetivo de modelar la concentración de material particulado en la zona utilizando el software ArcGis 10.7.1 de los distritos Lima Norte-Estación Carabayllo, Lima Sur-Estación de Villa María del Triunfo y Lima centro - Estación Campo de Marte durante el estado de emergencia Nacional COVID 19 en los meses marzo y abril del 2020, mediante el proceso de interpolación IDW del software ArcGis, para modelar la presencia de material particulado PM10 y PM2.5 por medio de valoración colorimétrica , dentro de la metodología se consideró trabajar sobre la normativa de INCAS. Los resultados demostraron que existe presencia de material particulado en los meses marzo y abril, concluyendo que la concentración de PM10 en ambos meses de las tres estaciones no sobrepasan el valor umbral mínimo de 75μg/m3 obteniendo como resultado una calidad de aire buena (Coloración Verde) a diferencia del PM2.5 si sobrepasan el umbral mínimo que es de 12.5μg/m3, como consecuencia una calidad de aire mala (Coloración Naranja).La idea principal del modelamiento es que pueda ser leída de una manera fácil a través de la valoración colorimétrica según los INCA.
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