Environmental risk assessment in the mediterranean region using artificial neural networks
- Autores: Marelys Josefina Mújica Chacín
- Directores de la Tesis: Robert Rallo Moya (dir. tes.), Francesc Giralt Prat (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Rovira i Virgili ( España ) en 2012
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jordi Grifoll Taverna (presid.), Arjan Matheus Kamp (secret.), María Eugenia Suárez Ojeda (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
Los mapas auto-organizados han demostrado ser una herramienta apropiada para la clasificación y visualización de grupos de datos complejos. Redes neuronales, como los mapas auto-organizados (SOM) o las redes difusas ARTMAP (FAM), se utilizan en este estudio para evaluar el impacto medioambiental acumulativo en diferentes medios (aguas subterráneas, aire y salud humana). Los SOMs también se utilizan para generar mapas de concentraciones de contaminantes en aguas subterráneas simulando las técnicas geostadísticas de interpolación como kriging y cokriging. Para evaluar la confiabilidad de las metodologías desarrolladas en esta tesis, se utilizan procedimientos de referencia como puntos de comparación: la metodología DRASTIC para el estudio de vulnerabilidad en aguas subterráneas y el método de interpolación espacio-temporal conocido como Bayesian Maximum Entropy (BME) para el análisis de calidad del aire. Esta tesis contribuye a demostrar las capacidades de las redes neuronales en el desarrollo de nuevas metodologías y modelos que explícitamente permiten evaluar las dimensiones temporales y espaciales de riesgos acumulativos.
