Quito air quality modeling and prediction using meteorological and pollution data

Abstract

En este documento se describe el proceso de diseño, implementación y resultados de diferentes funciones de Machine Learning para utilizarlos objetivamente con los datos meteorológicos del Municipio de Quito. Datos que han sido recolectados desde el año 2004 hasta 2018 horariamente por la REMMAQ en nueve estaciones alrededor del distrito. Se enfoca principalmente en algoritmos de regresión lineal, análisis de series temporales y análisis de interpolación espacial. Durante la definición de gráficos a ser implementados en la aplicación AirQ2 se realizó un proceso de análisis sobre la contribución de cada tipo de gráfico para obtener un mejor resultado al construir modelos de predicción sobre la contaminación del aire de Quito. Cada gráfico aquí descrito aporta con información específica y brinda una guía para conocer más sobre los diferentes contaminantes y estaciones de los datos recolectados, así como su contribución en la construcción de modelos de predicción.