Métodos de bajo costo para estudio preliminar del material particulado en el centro-norte del conurbano bonaerense

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La calidad del aire es uno de los mayores problemas ambientales de la actualidad, y las partículas en el aire son un indicador muy estudiado dados sus impactos sobre la salud y el clima. El costo de los equipos regulatorios de medición lleva a que haya una limitada disponibilidad de información en m...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Scagliotti, A. F., Jorge, G. A.
Formato:	Artículo publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	Asociación Física Argentina 2022
Materias:	CALIDAD DEL AIRE MEDICIONES DE BAJO COSTO REDES NEURONALES AIR QUALITY LOW COST MEASUREMENTS NEURAL NETWORKS
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v33_n01_p018
Aporte de:	Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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spelling	afa:afa_v33_n01_p0182023-11-07T11:04:34Z Métodos de bajo costo para estudio preliminar del material particulado en el centro-norte del conurbano bonaerense Low-cost methods to particulate matter preliminary study in the center-north of buenos aires suburbs An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2022;01(33):18-23 Scagliotti, A. F. Jorge, G. A. CALIDAD DEL AIRE MEDICIONES DE BAJO COSTO REDES NEURONALES AIR QUALITY LOW COST MEASUREMENTS NEURAL NETWORKS La calidad del aire es uno de los mayores problemas ambientales de la actualidad, y las partículas en el aire son un indicador muy estudiado dados sus impactos sobre la salud y el clima. El costo de los equipos regulatorios de medición lleva a que haya una limitada disponibilidad de información en muchas partes del mundo, como sucede en Argentina. Este trabajo propone un modelado de material particulado a partir de Redes Neuronales Artificiales, alimentado con datos de equipos de bajo costo desarrollados y utilizados para tal fin. De esta manera, se presenta un estudio preliminar de la calidad del aire en el Centro-Norte del conurbano bonaerense, aportando nueva información sobre cantidades y tipos de partículas en una región sin antecedentes históricos. Se encontraron mayoritariamente partículas gruesas en bajas concentraciones y se desarrolló un modelo de predicción de material particulado con buenas prestaciones Air quality is one of the biggest environmental problems today, and air borne particles are a well-studied indicator giventheir impacts on health and climate. The cost of regulatory measurement equipment leads to limited information avai-lability in many parts of the world, as in Argentina. This work proposes modeling of particulate matter from Artificial Neural Networks, fed with data from low-cost equipment developed and used for this purpose. In this way, a study ofair quality in the Center-North of the Buenos Aires suburbs is presented, providing new information on quantities andtypes of particles in a region without historical antecedents. Coarse particles were mostly found at low concentrationsand a prediction model for particulate matter with good performance was developed Fil: Scagliotti, A. F.. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias (UNGS-ICI) Buenos Aires. Argentina Fil: Jorge, G. A.. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias (UNGS-ICI) Buenos Aires. Argentina Asociación Física Argentina 2022 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v33_n01_p018
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