Estimación de la concentración de PM10 y PM2,5 en las estaciones del SENAMHI ubicadas en Lima metropolitana del año 2018

• Autor: Delgadillo Arredondo, Angela Sibel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Científica del Sur
• Repositorio: UCSUR-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/3129
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12805/3129; https://doi.org/10.21142/tl.2023.3129
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Material particulado; Regresión lineal; Calidad de aire; Estaciones de monitoreo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

Lima Metropolitana cuenta con 10 estaciones de monitoreo de calidad de aire del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) para determinar concentraciones de material particulado (PM) y otros gases. Sin embargo, los equipos de medición no logran registrar todos los datos por diversos motivos, dejando vacíos de información en el registro. Ante ello, el objetivo del estudio fue estimar los valores de concentración de PM10 a partir de valores de PM2,5 y/o viceversa, en las estaciones de monitoreo del SENAMHI en Lima metropolitana, para completar los vacíos de información de concentraciones de PM. Los datos obtenidos fueron de la base de datos del SENAMHI 2018, siendo estas estaciones: Puente piedra (PPD), Carabayllo (CRB), San Martín de Porres (SMP), San Juan de Lurigancho (SJL), Huachipa (HCH), Villa María del Triunfo (VMT), Santa Anita (STA), San Borja (SBJ), Ate (ATE) y Jesús María (CDM). Estos datos fueron analizados mediante el método de regresión lineal simple para correlacionar los datos de concentración de PM10 con PM2,5 para cada estación de monitoreo. Una vez obtenido el modelo para cada estación, se procedió a completar los datos no registrado de PM10 y PM 2,5. Los resultados mostraron un modelo para cada estación y para cada PM (PM10 y PM2,5), siendo la estación con mayor coeficiente de determinación (R2), la estación CDM con 0.781, seguidos de la estación STA y ATE con valores de 0.630 y 0.526, respectivamente; y también se observó que algunas estaciones presentaron un R2 bajo. En conclusión, se generaron ecuaciones a partir de regresión lineal para las 10 estaciones en estudio, siendo la estación Jesús Maria (CDM), la estación que mejor relación tiene entre las variables PM10 y PM2,5, con un mayor valor de R2 que explica el modelo mencionado para completar datos no registrados de PM que...