UNA APLICACIÓN DE UMBRAL DE ONDÍCULA EN SERIES TEMPORALES DE CONCENTRACIÓN DE MATERIAL PARTICULADO

Resumen

La eliminación de ruido es extremadamente importante en el análisis de datos para visualizar patrones, estimar las características estructurales presentes en los datos y evitar clasificaciones incorrectas. En el área ambiental, es de interés identificar días con altos niveles de contaminantes suspendidos en el aire que puedan impactar la salud de la población. Sin embargo, los datos recogidos de los niveles de contaminantes en una determinada región, como ocurre en cualquier procedimiento de recopilación de datos, presentan la presencia de ruido aleatorio, lo que puede conducir a errores en la clasificación del contexto real de contaminación en la región considerada. En este sentido, los métodos estadísticos de eliminación del ruido son bienvenidos para reducir el ruido en los datos sobre el nivel de contaminación atmosférica. El presente trabajo propone el uso del estimador de coeficientes de onda por umbral blando con una política de elección de umbral universal para la reducción de ruido en series temporales en las que intervienen materiales particulados (PM) suspendidos en el aire y la identificación de días con altos niveles de concentración de estos contaminantes. La técnica se aplica en series temporales de PM10 y PM2,5 recolectadas por la Empresa Ambiental de São Paulo (CETESB) en la estación santos en el período 2018-2020.