Gestión de la contaminación ambiental mediante técnicas de minería de datos

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Dianelis Portal-Castillo

Resumen

Las emisiones de sustancias contaminantes hacia la atmósfera y la magnitud de ellas, son la causa de muchos problemas ambientales en la actualidad. El presente trabajo se enfocó en la contaminación atmosférica de la provincia de Sancti Spíritus, donde se buscó encontrar relaciones entre variables climatológicas y las emisiones contaminantes por medio de técnicas de minería de datos que se puede definir como el proceso de extraer conocimiento válido, útil y comprensible que se encuentra en grandes conjuntos de datos.

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Cómo citar
Portal-CastilloD. (2018). Gestión de la contaminación ambiental mediante técnicas de minería de datos. Revista Cubana De Meteorología, 24, 349-355. Recuperado a partir de http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/440
Sección
Artículos Originales

Citas

Carslaw, D.C. and Kart Ropkins, (2012) openair-an R package for air quality data analysis. Environmental Modelling & Software. Volume 27-28, 52-61.
Carslaw, D.C . and K. Ropkins, (2015): openair: Open-Source tools for the analysis of air pollution data. R package version 1.6, http://CRAN.Rproject.org/package=openair.
Carslaw, D.C . (2017). The openair manual - open-source tools for analyzing air pollution data. Manual for version 2.1-6, University of York.
Cimorelli, A. et. al. «AERMOD: A Dispersion Model for Industrial Source Applications. Part I: General Model Formulation and Boundary Layer Characterization». Journal of Applied Meteorology, 44(5): 682-693, 2005.
Oficina Nacional de Estadística e Información 2016b. Anuario Estadístico de Sancti Spíritus 2015. La Habana, Cuba: Oficina Nacional de Estadística e Información (ONEI).
Pliego, F. F. 2012. Lenguaje R aplicado al análisis de datos de Calidad del Aire - Manual de uso de R y Openair.
PNUMA. Perspectivas de medio ambiente mundial GEO-3. Grupo Mundi-Prensa. España. 2002.
R Developement Core Team (2012). R: A lenguaje and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing,Viena, Austria. ISBN 3-900051-07-0.