MODELOS DIFUSOS Y ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES PARA REDUCIR LA DIMENSION DE LA VARIABLE RESPUESTA EN MODELOS GEOESTADISTICOS.

CHAPARRO MAURO A. E; NATAL, MARCELA; CHAPARRO MARCOS A. E; MARIE DEBORA C.

Bahia Blanca

Congreso; Reunión Anual 2016 de la Unión Matemática Argentina; 2016

UMA y Universidad Nacional del Sur

Los modelos geoestadsticos constituyen una importante herramienta que incorpora el efecto de la dependencia espacial en el estudio de la contaminación atmosferica en ambientes urbanos. En las ultimas décadas, las técnicas del magnetismo ambiental han sido ampliamente estudiadas para su uso en el monitoreo de contaminantes en distintos ambientes dado que las propiedades magnéticas de los polvos atmosféricos (depositados/incorporados en vegetales) pueden dar informacion de las fuentes de contaminacion. La evaluacion del estado de los ambientes que se realizan a traves de estas tecnicas comprende una descripción sobre la concentracion, la mineralogía y el tama~no de grano magnetico. Es decir, desde un punto de vista estadstico, la variable respuesta que describe estado del ambiente es de naturaleza multivariada. En esta contribucion se propone comparar dos estrategias para la reduccion de la dimension del problema para el ajuste de modelos geoestadsticos. En un caso se considera como variable respuesta a la primera componente principal obtenida a partir de un analisis de componentes principales sobre las variables magneticas. En otro caso se utilizara como variable respuesta a un sistema de inferencia difusa (FIS) del tipo Mamdani construido por Chaparro y col (2015). El FIS utiliza como variables de entrada a 4 parametros que describen la concentracion (X y MRIS), mineralogía(Hcr) y tama~no de grano de los minerales magneticos (KMRA/K). Los modelos se ajustaron a partir de un conjunto de datos (n=180) de la ciudad de Tandil (Argentina). De las mediciones realizadas a cada muestra se seleccionaron parametros magneticos que representan distintas propiedades magnéticas. Además se consideraron dos fabricas metalurgicas ubicadas dentro de la ciudad como unas de las posibles fuentes de contaminacion. La distancia a la fuente mas próxima al punto de muestreo se denio como una covariable de los modelos geoestadstico. Los modelos ajustados se compararon utilizando el criterio de Akaike, el error cuadratico medio y el ndice de la media cuadratica. En ambos casos se ajustaron los variogramas correspondientes,se obtuvieron mapas de predicción a partir de los modelos ajustados y de grillas denidas. Para los calculos y gracos se utilizó el software libre R.