ESTUDIO ESTADÍSTICO DE LA CORRELACIÓN ENTRE CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS Y VARIABLES METEOROLÓGICAS EN LA ZONA NORTE DE CHIAPAS, MÉXICO

Autores/as

  • S Ramos-Herrera
  • R Bautista-Margulis
  • A Valdez-Manzanilla

DOI:

https://doi.org/10.19136/era.a26n1.183

Palabras clave:

Correlación estadística, regresión lineal, contaminantes atmosféricos,

Resumen

El análisis de regresión múltiple es un método estadístico empleado en muchas áreas del conocimiento. En este estudio, dicho análisis se aplicó a los datos de concentraciones de cuatro contaminantes atmosféricos (SO2, NO2, H2S y PM10), monitoreados en tres estaciones que se ubican en la Zona Norte del estado de Chiapas. El periodo que abarcó el estudio fue de enero 2001 a febrero 2005. El objetivo fue proponer funciones de regresión para describir la concentración en función del tiempo y/o las variables meteorológicas. Se empleó un análisis de regresión lineal múltiple paso a paso en la selección de variables regresoras. Las más importantes fueron la temperatura, la humedad relativa y la dirección del viento. Se obtuvieron funciones de regresión de la concentración anual, mensual y diaria de estos contaminantes. Se obtuvo una regresión lineal simple para explicar la concentración anual de SO2, alcanzando un coefi-ciente de determinación de 0.927. Los modelos de la concentración mensual alcanzaron un coeficiente de determinación entre 0.417 y 0.846; mientras que para los de la concentración diaria, este coeficiente varió de 0.285 a 0.581. De este estudio paramétrico, se concluyó que las variables meteorológicas describieron adecuadamente la concentración anual y mensual, pero no la concentración diaria.

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Publicado

2014-06-26

Cómo citar

Ramos-Herrera, S., Bautista-Margulis, R., & Valdez-Manzanilla, A. (2014). ESTUDIO ESTADÍSTICO DE LA CORRELACIÓN ENTRE CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS Y VARIABLES METEOROLÓGICAS EN LA ZONA NORTE DE CHIAPAS, MÉXICO. Ecosistemas Y Recursos Agropecuarios, 26(1). https://doi.org/10.19136/era.a26n1.183

Número

Sección

ARTÍCULOS CIENTÍFICOS