Bilbo hiriko 03 eta N02-aren mailak denbora errealean epe laburrean aurresateko eredu estatistikoaren eraiketa
63 bisita jaso dira
Autoretza:
Elena Agirre Basurko
Zuzendaria:
Gabriel Ibarra Berastegui
Unibertsitatea:
Euskal Herriko Unibertsitatea
Fakultatea:
Bilboko Industria Ingeniaritza Teknikoko Unibertsitate Eskola
Saila:
Matematika Aplikatua
Jakintza-arloa:
Matematika
Urtea:
2003
|Tesi honen egilea, Elena Agirre Basurko, UPV/EHUko irakaslea da Bilboko Industria Ingeniaritza Teknikoko Unibertsitate-Eskolako Matematika Aplikatua Sailean.
Bere nahia praktikan aplikazioa izan zezakeen tesia burutzea zen. Horrela, airearen zenbait kutsatzailek pertsonen osasunean, landaredian edota ingurunean sor ditzaketen kalteak kontuan hartuz, airearen kutsatzaile nagusienen mailak aurresateko eredu ezberdinen azterketari heldu zion.
Tesian, ozonoa edo nitrogeno-dioxidoa moduko airearen kutsatzaile kezkagarrienen zortzi ordura arteko orduz orduko mailak aurresateko hiru pronostiko-eredu (MLP1, MLP2 eta LR izenekoak) eraiki zituen eta neurona-sare artifizialek eskeinitako metodologiaren nagusitasuna frogatu zuen. Era horretan, erabilitako airearen kutsatzaileen artean eta meteorologia eta trafiko-aldagaien arteko erlazio ez-lineala frogatuta geratu zen.
Lana burutzeko 1993-1994 denboraldian neurtutako Airearen Kalitatea Kontrolatzeko Sareko datuak eta Bilboko Trafiko Sareko datuak erabili ziren. Lortutako eredu egokienaren bidez kutsatzaileen atalaseen gainditzeen berri eman dakioke populazioari, atalasea gainditu aurretik, era horretan populazioak osasuna babesteko neurriak hartu ahal izango dituelarik.
Ereduaren baliotasuna egiaztatu zen, eta sarrera-aldagaiek eredu bakoitzean zuten garrantzi erlatiboa neurtu zen. Eusko Jaurlaritzaren Ingurugiro eta Lurralde Antolamendu Sailak kudeatzen duen Airearen Kalitatea Kontrolatzeko Sarearekin batera, pronostiko-eredu hau airearen kalitatea zaintzeko estrategien diseinuan oso tresna baliokoa izan daiteke.
The author, Elena Agirre Basurko, teaches in the Applied Mathematics department of the Bilbao School of Technical Industrial Engineering (University of the Basque Country).
With the goal of writing a dissertation that would have a practical application, she embarked on research into various predictive models for levels of major air pollutants. In the dissertation she developed three prognostic models (called MLP1, MLP2 and LR) to predict hourly levels, with a range of up to eight hours, of the most serious ozone or nitrogen-dioxide type air pollutants, demonstrating the superiority of the artificial neurone network method. In this way the non-linear relationship between the air pollutants employed and meteorological and traffic variables was proved.
Data from the Air Quality Control Network and the Bilbao Traffic Network for 1993-1994 were used in the study. By means of the most adequate model achieved, the population can be given advanced warning of pollution threshold levels being overstepped so that they may take appropriate measures to protect their health.
The validity of the model was confirmed, and the relative importance of the input variables in each model measured. Taken in conjunction with the Air Quality Control Network of the Department of Environmental and Territorial Organisation of the Basque Government, this prognostic model provides a very useful tool in the design of air quality monitoring strategies.