El primer objetivo de este trabajo ha consistido en describir y analizar tendencias temporales, (evolución anual, estacional y diaria), de observaciones horarias concurrentes de los contaminantes CO, N02, NO y S02 en el área urbana de Salamanca, (estación de vigilancia ambiental SAOOl), para el periodo de tiempo comprendido entre el día 1 de diciembre de 1993 y el día 30 de noviembre de 1994. Posteriormente y contando también con las series horarias correspondientes a diversas variables meteorológicas en el mismo lugar y periodo, (dirección de viento, humedad relativa, presión, radiación, temperatura y velocidad de viento), se han estudiado ediante técnicas de regresión lineal, las relaciones que escas últimas presentan con cada uno de los contaminantes; canco en forma individual como con carácter mulcivariance; obteniéndose resultados que explican desde el 40% de la varianza de la serie para el N02, al 66% de la misma para el S02. Por último y dentro de esca etapa modelizadora, hemos comprobado que las series de contaminantes presentan en si mismas "información" suficiente para, mediante técnicas aucorregresivas y de medias móviles integradas (A.R.l.M.A.), poder determinar valores de contaminación futuros, que una vez predichos han sido contrastados con los medidos u observados con el fin de comprobar la bondad del modelo.
El primer objetivo de este trabajo ha consistido en describir y analizar tendencias temporales, (evolución anual, estacional y diaria), de observaciones horarias concurrentes de los contaminantes CO, N02, NO y S02 en el área urbana de Salamanca, (estación de vigilancia ambiental SAOOl), para el periodo de tiempo comprendido entre el día 1 de diciembre de 1993 y el día 30 de noviembre de 1994. Posteriormente y contando también con las series horarias correspondientes a diversas variables meteorológicas en el mismo lugar y periodo, (dirección de viento, humedad relativa, presión, radiación, temperatura y velocidad de viento), se han estudiado ediante técnicas de regresión lineal, las relaciones que escas últimas presentan con cada uno de los contaminantes; canco en forma individual como con carácter mulcivariance; obteniéndose resultados que explican desde el 40% de la varianza de la serie para el N02, al 66% de la misma para el S02. Por último y dentro de esca etapa modelizadora, hemos comprobado que las series de contaminantes presentan en si mismas "información" suficiente para, mediante técnicas aucorregresivas y de medias móviles integradas (A.R.l.M.A.), poder determinar valores de contaminación futuros, que una vez predichos han sido contrastados con los medidos u observados con el fin de comprobar la bondad del modelo.
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