Abordaje estadístico para evaluar los niveles de ozono en relación con las variables meteorológicas en Lima Metropolitana
Introducción: El ozono troposférico es un contaminante secundario que, en altas concentraciones, afecta la salud humana. En Lima Metropolitana, factores meteorológicos y geográficos favorecen su acumulación, especialmente durante el invierno. Objetivo: Evaluar la relación entre los niveles de ozono...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Monografía o trabajo académico |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2025
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| description | Introducción: El ozono troposférico es un contaminante secundario que, en altas concentraciones, afecta la salud humana. En Lima Metropolitana, factores meteorológicos y geográficos favorecen su acumulación, especialmente durante el invierno. Objetivo: Evaluar la relación entre los niveles de ozono y variables meteorológicas mediante modelos estadísticos avanzados, con el fin de apoyar la gestión ambiental y sanitaria. Métodos: Se analizaron datos horarios de ozono y variables meteorológicas (temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento) registrados en cuatro estaciones urbanas de Lima durante los inviernos de 2017 a 2019. Se aplicaron modelos de regresión múltiple (MLR), modelos de superficie de respuesta (RSM) y análisis de componentes principales (PCA), evaluando la precisión con RMSE, IA, FB y ANOVA. Resultados: Se identificaron dos grupos de concentración de ozono (≤60 y >60 mg/m³), con niveles más altos en zonas industriales. La humedad relativa y la velocidad del viento fueron los predictores más influyentes. El modelo MLRt presentó alta precisión (IA = 0.976), mientras que MLR5 y RSM8 fueron más adecuados para niveles >60 mg/m³. El PCA explicó el 79% de la variabilidad, destacando la importancia de la humedad y la dirección del viento. Conclusiones: Las variables meteorológicas se relacionan significativamente con las concentraciones de ozono. Los modelos aplicados ofrecen herramientas útiles para anticipar episodios de contaminación y fortalecer las políticas de calidad del aire. |
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