Resumen de Discovering behavioral patterns among air pollutants: A data mining approach

Diana Arce, Fernando Lima, Marcos Patricio Orellana Cordero, John Ortega, Chester Sellers, Patricia Ortega

• español

  La contaminación atmosférica afecta tanto a la salud humana como al medio ambiente. Por esta razón, gestores ambientales y urbanos centran sus esfuerzos en el monitoreo de contaminantes del aire. En ese contexto, es necesaria información completa de apoyo al proceso de toma de decisión a fin de mejorar la calidad de vida en zonas urbanas. Por lo tanto, es importante obtener conocimiento tanto de niveles de concentración de los contaminantes como de asociaciones entre estos. Basado en el proceso estándar Cross-industry para minería de datos, el presente artículo presenta un enfoque que lleva a identificar correlaciones e incidencias entre los contaminantes más nocivos en la Región Andina: Ozono, Monóxido de carbono, Dióxido de azufre, Dióxido de nitrógeno y Material Particulado. El presente artículo también describe un experimento usando un conjunto de datos de la estación de monitoreo de la ciudad de Cuenca, Ecuador ubicada en la Región Andina. Los resultados muestran que el enfoque propuesto es efectivo para extraer conocimiento útil de apoyo a la evaluación de la calidad del aire en zonas urbanas. Además, este trabajo proporciona un punto de partida para futuras aplicaciones de minería de datos en el contexto de contaminación atmosférica en la Región Andina.

• English

  Air pollutants affect both human health and the environment. For this reason, environmental managers and urban planners focus their efforts in monitoring air pollution. In this context, complete information is required to support the decision-making process to improve the quality of life in urban zones. Hence, it is important to extract knowledge not only on concentration levels but associations between air pollutants. Based on the Cross-industry standard process for data mining, this paper presents an approach which leads to identify correlations and incidence between the most harmful pollutants in the Andean Region: Ozone, Carbon monoxide, Sulfur dioxide, Nitrogen dioxide and, Particulate material. This paper describes an experiment using a real dataset from a monitoring station in Cuenca, Ecuador located in the Andean region. The results show that the proposed approach is effective to extract knowledge useful to support the evaluation of air quality in urban zones. In addition, this approach provides a starting point for future data mining applications for the analysis of air pollution in the context of the Andean region.