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Aplicaci?n de miner?a de datos y visualizaci?n de grandes vol?menes de datos en el an?lisis de contaminantes atmosf?ricos y variables meteorol?gicas recolectados por el IERSE

Abstract:

El trabajo presenta la metodolog?a para la visualizaci?n de grandes vol?menes de informaci?n utilizando t?cnicas de preprocesamiento y visualizaci?n aplicadas a gr?ficas de Mapas de Coordenadas para informaci?n recolectada de contaminantes atmosf?ricos y variables meteorol?gicas de la ciudad de Cuenca. Empleando la metodolog?a CRISP-DM y aplicando algoritmos de clusterizaci?n se realiz? el an?lisis y la interpretaci?n para identificar patrones de comportamiento en periodos estacionarios del a?o 2018. Estos patrones ser?n ?tiles para la toma de decisiones del gestor ambiental. Se analiz? grandes vol?menes de datos mediante procesos de miner?a de datos, obteniendo correlaciones que se visualizan en una aplicaci?n web din?mica. El gr?fico multidimensional utiliz? la herramienta D3.js, que interact?a con determinaciones colorim?tricas, selecciones, agrupamientos, detalle de datos, pincelados donde es posible seleccionar datos desde el propio gr?fico e incluir o descartar dimensiones. Se encontraron varios patrones, entre los que cuentan el ozono (O3) que tiene correlaci?n directa con la temperatura (TEMPAIRE) y los rayos ultravioletas (UVA).