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dc.contributor.advisorMedina Canzio, Susan Mery
dc.contributor.authorDelgadillo Arredondo, Angela Sibel
dc.date.accessioned2023-10-10T16:14:41Z
dc.date.available2023-10-10T16:14:41Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12805/3129
dc.description.abstractLima 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...es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Científica del Sures_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectMaterial particuladoes_PE
dc.subjectRegresión lineales_PE
dc.subjectCalidad de airees_PE
dc.subjectEstaciones de monitoreoes_PE
dc.titleEstimación de la concentración de PM10 y PM2,5 en las estaciones del SENAMHI ubicadas en Lima metropolitana del año 2018es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21142/tl.2023.3129
thesis.degree.disciplineIngeniería Ambientales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias Ambientaleses_PE
thesis.degree.nameIngeniera Ambientales_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.dni43371726
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2574-7728es_PE
renati.author.dni70601313
renati.discipline521066es_PE
renati.jurorOrdóñez Machicao, Noé
renati.jurorLazo Alatrista, Guillermo Gonzálo
renati.jurorRosado Ruiz, Gonzalo Níkolas Martell
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.otherTesis de Licenciaturaes_PE


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