https://doi.org/10.37815/rte.v34n3.952

Artículos originales

Extracción de conocimiento mediante ventanas de tiempo
en variables atmosféricas

Knowledge
extraction through time windows on atmospheric variables

Nicolás Alvarez1 https://orcid.org/0000-0002-4649-6844,

Jaime Panata1  https://orcid.org/0000-0001-6233-4899, Marcos Orellana1 https://orcid.org/0000-0002-3671-9362, Priscila Cedillo2 https://orcid.org/0000-0002-6787-0655, Jorge Luis Zambrano-Martinez1 https://orcid.org/0000-0002-5339-7860, Juan Fernando Lima1
https://orcid.org/0000-0003-3500-3968

1Universidad del Azuay, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

2Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador

[email-masked]

Enviado:         2022/07/01

Aceptado:       2022/09/16

Publicado:
2022/11/30

Resumen

La industrialización y el rápido crecimiento de
zonas urbanas aumentan alarmantemente la presencia de contaminantes
atmosféricos. Estos contaminantes afectan la calidad de vida de las personas y
se crea una oportunidad de estudio para determinar su comportamiento
atmosférico y la relación entre variables meteorológicas presentes en el
ambiente. Previo a esto, se aplicaron ventanas rodantes de tiempo para eliminar
datos anómalos. A continuación, se identificaron variables y se segmentaron los
datos a través del algoritmo X-means. También, dos
clústeres que representan las relaciones entre pares de variables y la
temporalidad de las ventanas de tiempo. Como resultado, se encontró una
correlación inversa de -0,78 entre las variables de ozono y punto de rocío
dentro de las horas de la jornada laboral.

Palabras
clave: clúster,
correlación, X-means, contaminantes atmosféricos,
variables meteorológicas, ventanas de tiempo.

Sumario: Introducción, Trabajos relacionados, Metodología, Resultados y
Discusión y Conclusiones.

Como citar: Alvarez, N., Panata,  J., Orellana, M., Cedillo, P., Zambrano-Martinez, J. L. & Lima, J. F. (2022). Extracción
de conocimiento mediante ventanas de tiempo en variables atmosféricas. Revista
Tecnológica - Espol, 34(3), 72-83. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/952

Abstract

Industrialization and the rapid growth of urban areas
are alarmingly increasing the presence of air pollutants. These pollutants
affect the quality of life of people and present an opportunity for study is
created to determine the atmospheric behavior and relationship between
meteorological variables present in the environment. Prior to this, rolling
windows of time were applied to remove anomalous data. Next, variables were
identified, and the data was segmented through the X-means algorithm. Also, two
clusters that represent the relationships between pairs of variables and the
temporality of the time windows. As a result, an inverse correlation of -0.78
was found between the ozone and dew point variables within the hours of the
working day.

Keywords: clustering,
correlated, X-means, atmospheric pollutants, meteorological variables, time
windows.

Introducción

La actividad humana ha
contribuido significativamente a la contaminación del aire, mediante la
industrialización y el crecimiento acelerado de zonas urbanas (Parker, 1983).
Esta problemática la aborda la comunidad científica con el objetivo de
controlar las fuentes de alta emisión de contaminantes. El incremento de la
contaminación del aire genera exponencialmente consecuencias en el ambiente, y,
por ende, el cambio climático a nivel mundial (Chong et al., 2019), (Clifford
et al., 2016), (Franchini et al., 2016).

La contaminación del
aire es entendida como la presencia de sustancias químicas o material
particulado (PM) en el medio ambiente. Este último, por su cantidad o su
composición química causa perjuicio a los seres humanos y otros organismos
vivos impidiendo el funcionamiento de procesos naturales (Goel
et al., 2012). Así mismo, Brook, et al. (2010) demuestran que el contenido de
PM contribuye al aumento de las tasas de mortalidad y disminuye la esperanza de
vida de la población. Por otro lado, expertos declaran que, el índice alto de
contaminación del ambiente, está relacionado con
implicaciones psicológicas. Así lo demuestran Zhang et al. (2017), donde
afirman que la existencia de contaminantes en el aire reduce significativamente
la felicidad hedónica y aumenta los síntomas de depresión.

Además, la
contaminación del aire se ve afectada por diferentes elementos, entre ellos se
destacan los contaminantes atmosféricos, como: el dióxido de carbono (CO2),
óxidos de azufre (SOx), Compuestos Orgánicos Volátiles (COV),
material particulado grueso (PM10) grueso y material particulado
fino (PM2.5). Estos contaminantes conllevan a efectos nocivos y una
inestabilidad de la calidad del aire y del medio ambiente (Brook, et al.,2010),
(Clifford et al., 2016), (Zhang et al., 2017). Por lo tanto, es primordial
comprender la influencia de los contaminantes atmosféricos en la calidad del
aire, ya que proporcionan información relevante para quienes tratan de mitigar
este problema a través de desarrollos de programas y políticas de salud pública
(Simioni & United Nations, 2003).

La predicción de la
cantidad de sustancias contaminantes en el aire, puede ser un soporte en tareas
para mitigar el problema de la contaminación. Una forma de realizar esto es la
definición de indicadores que determinen el grado de contaminación del aire,
mediante una implementación técnicas de extracción de conocimiento. Mediante el
uso de estadística clásica, correlación de variables y ventanas temporales
Orellana, et al. (2021) explican la relación existente entre los contaminantes
atmosféricos y las variables meteorológicas. La relación entre un par de
variables (correlación entre dos variables) es representada mediante una
ecuación (Sperman o Pearson) dependiendo de la
distribución de los datos. Y, por otro lado, las ventanas de tiempo rodantes,
que es una técnica que permite dividir una serie de tiempo en intervalos o
secciones para profundizar el análisis en dicho intervalo, ambas ya utilizadas
en el estudio mencionado. Sin embargo, es posible incluir técnicas de
aprendizaje de máquina para que la asociación de los datos dentro de las
ventanas de tiempo sea más fuerte.

Existen diversas
técnicas para detectar asociaciones entre variable dentro del aprendizaje automático. Por un lado, técnicas
supervisadas predicen el comportamiento mediante la extracción de información
de un gran conjunto de datos con técnicas de minería de datos. En este campo,
los modelos de predicción necesitan una entrada correctamente etiquetada con la
salida esperada; es decir, construir patrones que deriven en una salida
esperada (Russell & Norvig, 2003). Otro grupo de
estas técnicas plantean descubrir las relaciones existentes sobre un gran
conjunto de datos, pero sin la información de salida como en el caso de los
sistemas no supervisados (Russell & Norvig,
2003).

Sin embargo, cuando se dispone de datos sin etiquetar, se da paso a otro
tipo de técnicas, las no supervisadas, siendo las técnicas de agrupamiento o clusterización las de mayor demanda (Paulose
et al., 2018), (Fränti & Sieranoja,
2018). La clusterización es una técnica de
aprendizaje automático no supervisado que encuentra patrones y conocimiento dentro
de un grupo de datos sin una etiqueta. Mediante la relación de los datos se
generan grupos a base de la distancia que tienen entre sí, y así forman
conglomerados con similitud en los atributos seleccionados. El resultado
obtenido en esta técnica es un modelo de comportamiento de la información capaz
de predecir similares situaciones (Russell & Norvig,
2003). Lo cual, permite el descubrimiento y asignación de etiquetas a los datos
que, de otra manera, no se podría identificar.

La presente investigación se aplica la técnica
no supervisada de clusterización para generar
conocimiento a partir de las relaciones existentes entre los contaminantes
atmosféricos y las variables meteorológicas del ambiente de la ciudad de
Cuenca, Ecuador. Este estudio está estructurado de la siguiente manera: la
Sección II expone trabajos relacionados con métodos similares, la Sección III
presenta la metodología utilizada para realizar esta investigación, la Sección
IV describe los resultados obtenidos, la Sección V presenta las conclusiones de
esta investigación y sus trabajos futuros.

Trabajos relacionados

Existen diversos
trabajos que estudian tanto a los contaminantes atmosféricos, como a las
variables meteorológicas, permitiendo extraer información para diferentes
propósitos como: la creación y mejoramiento de sistemas predictivos o para
solventar falencias a la hora de obtener los datos. A continuación, se presenta
los trabajos que han vinculado diversas técnicas de aprendizaje de maquina en
búsqueda de la mejora de resultados haciendo parte de nuevos sistemas
predictivos.

Los autores Lan Yuxiao y Dai
Yifan (2020), predicen la calidad del aire para una
estación de monitoreo, considerando datos de calidad del aire, datos
meteorológicos y datos de circulación vehicular para construir un modelo de
predicción tradicional desde dimensiones espaciales y temporales. Además, los
autores plantean un enfoque de predicción de calidad de aire mediante el uso de
un modelo de optimización espacio-temporal o STOM por
el abreviado de space-time optimization
model. El mismo se basa en una red neuronal de
memoria a corto plazo o LSTM (long short-term memory). El estudio optimiza
el tamaño de la ventana de tiempo y considera la dispersión de los
contaminantes en el aire, lo que mejora la precisión en las predicciones.

En el trabajo de Othman et al., (2017) se utilizaron datos de la ciudad de
Putrajaya – Malaysia, entre los años de 2005 a 2012, para examinar las
relaciones entre la temperatura y el Ozono (O3). Los investigadores
utilizan técnicas de agrupamiento y reglas de asociación para superar los
resultados que hasta ese momento se obtenían con clásicas técnicas
estadísticas. En este artículo, se afirma que los métodos de pronóstico
estadísticos presentan defectos como la necesidad de analizar los datos con
anterioridad y no utilizar datos sintéticos, dado que éstos generan resultados
incorrectos si se los compara con la utilización de datos reales.

De manera similar Gu, et al., (2018) realizan un predictor recurrente de
calidad de aire (RAQP). Según los autores, el RAQP es el primero en aplicar
estrategias recurrentes para la predicción del aire. Este predictor fue
construido a partir de la combinación del Support
Vector Regression (SVR) y un framework
presentado por el mismo autor en este artículo. También se utilizaron
estrategias para introducir ruido en los datos y mejorar la generalización de
los módulos de regresión.

En la investigación
realizada por Yang et al., (2009) se demuestra un descubrimiento en las reglas
de asociación basadas en técnicas evolutivas, con el fin de obtener relaciones
entre series temporales correlacionadas. De esta manera, dicha contribución
propone un algoritmo genético que determina los intervalos, luego el algoritmo
forma reglas sin discretizar atributos y por último permite la superposición de
las regiones cubiertas por las reglas. Este algoritmo ha sido probado en series
temporales climáticas del mundo real, como la temperatura, el viento y el
ozono.

Otro artículo
presentado por Otham, et al. (2016) proponen la
obtención de un pronóstico de lluvia preciso, con la ayuda de la extracción de
datos para una predicción con mayor precisión de las precipitaciones de lluvia.
Los investigadores utilizan la minería de datos desarrollando una distribución
del modelo de pronóstico de lluvias basada en una representación de datos
simbólicos usando Piecewise o regresión lineal por
partes. Ésta es una forma de regresión que permite ajustar múltiples modelos
lineales a los datos para diferentes rangos de la variable analizada. Así, cada
dato almacenado de las precipitaciones, se presenta
gráficamente; pues se limita a descubrir patrones comprensibles, debido a que
son visualizados con base en los valores de la serie temporal.

En los artículos antes
mencionados, los autores utilizaron en conjunto técnicas de relevancia,
sobresaliendo: redes neuronales, técnicas de asociación, y SVR; en el cual
todas las variables son parte del algoritmo y generan los resultados
prometedores. Sin embargo, es necesario profundizar en el análisis entre pares
de variables para detectar asociaciones específicas. Por lo tanto, en este
estudio se presenta el análisis específico de pares de variables siendo estos
pares las entradas mínimas para los algoritmos.

Metodología

En este apartado
se presenta una metodología para extraer conocimiento relevante sobre la
interacción de los contaminantes atmosféricos y las variables meteorológicas en
diferentes horas del día. La metodología propuesta en esta investigación consta
de las siguientes actividades: A) Limpiar datos, B) Crear ventanas de tiempo,
C) Correlacionar datos, D) Generar clústeres, E) Análisis de la generación de
clústeres. La limpieza de datos y la creación de ventanas de tiempo se realizan
para manipular los datos sin generar alteraciones en los resultados. La Figura
1 representa las etapas de la metodología
propuesta en un diagrama Software & Systems Process Engineering Metamodel (SPEM) 2.0.

Figura 1

Diagrama de procesos en SPEM 2.0

Los datos utilizados para presentar la instancia
de la metodología propuesta, representan datos de
variables meteorológicas y contaminantes atmosféricos, fueron proporcionados
por el Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador (IERSE). Los
datos correspondientes al año 2018 fueron recolectados en la ciudad de Cuenca,
Ecuador con un intervalo de un minuto y corregidos mediante la presión
barométrica local del aire. La Tabla
1 muestra un resumen general con los datos
estadísticos descriptivos de las variables meteorológicas y los contaminantes
atmosféricos, estos valores son equivalentes a cero, es decir, lecturas
bastante pequeñas, las mismas que truncadas a dos dígitos generan este valor.

Tabla 1

Estadísticas descriptivas de las
variables recopiladas en Cuenca, Ecuador

VARIABLE

UNIDAD

N

MEDIA

DS

MÍNIMO

25%

MEDIANA

50%

MÁXIMO

Contaminantes del Aire

Ozono(O3)

ug/m3

42291,00

30,89

25,13

0,00

9,23

26,85

45,57

140,56

Monóxido de
Carbono (CO)

ug/m3

42521,00

0,86

0,38

0,26

0,60

0,79

1,00

3,60

Dióxido de
Sulfuro (SO2)

ug/m3

42374,00

7,92

8,66

2,85

2,85

4,44

9,10

88,24

Dióxido de
Nitrógeno (NO2)

ug/m3

42394,00

17,35

14,99

6,16

6,16

14,23

24,45

94,81

Material
Particulado (PM2.5)

ug/m3

43044,00

14,85

14,20

5,70

5,70

10,20

18,60

156,00

Variables
Meteorológicas

Temperatura del
Aire (TEMP)

°C

3936,00

7,44

2,18

-0,60

6,40

7,80

9,00

12,30

Punto de Rocío
(PR)

°C

3936,00

7,44

2,18

-0,60

6,40

7,80

9,00

12,30

Variables Meteorológicas

Velocidad del
Aire (VA)

m/s

3936,00

1,59

1,01

0,10

0,80

1,30

2,20

6,00

Precipitación

Mm

3936,00

0,01

0,17

0,00

0,00

0,00

0,00

8,20

Radiación
Global

w/m2

3936,00

189,30

293,64

0,00

0,00

1,00

305,20

1363,00

Radiación UVA

w/m2

3936,00

12,50

18,55

0,00

0,00

0,25

21,20

74,30

Radiación UVE

w/m2

3936,00

0,01

0,00

0,00

0,00

0,02

0,01

0,03

Humedad
Relativa (HR)

%

3936,00

63,82

24,00

24,00

51,00

67,00

77,00

97,00

Presión
Atmosférica (PATM)

hPa

3936,00

751,80

746,40

746,40

750,40

751,60

752,60

876,80

Limpiar datos

Se depuran lo
datos para prepararlos para el proceso de minería de datos que se describen en
las secciones siguientes. El proceso de limpieza de datos mejora la calidad de
los datos al eliminar y los fragmentos que disminuyen su usabilidad. Los pasos
involucran la eliminación de datos inexactos, incompletos e irrelevantes para
extraer su máximo beneficio (Juneja & Das, 2019).
Como resultado se obtiene una colección de datos depurados para la aplicación
de técnicas de extracción de conocimiento.

Para este
estudio, se seleccionaron las variables descritas en la Tabla I; a excepción de
radiación global y precipitación. Los que presentaban largos tramos donde los
datos estaban formados únicamente por valores de cero. De
acuerdo a la fórmula de la correlación (Lind
et al., 2012) no se puede tener una variable cuyo vector está formado
únicamente por valores en cero, pues resultaría en una indeterminación causada
por una división por cero.

Similar al estudio de Orellana et al. (2021) se
encuentran patrones durante las horas del día, sin considerar horarios
nocturnos. Los datos se filtraron con base en la selección de horas, entre
05:00 y 20:00. En este rango de horas, se encuentran mediciones completas de
las variables seleccionadas y representan un comportamiento coherente de las
mismas.

Crear ventanas de tiempo

Las ventanas rotativas de tiempo se caracterizan
por suavizar el comportamiento de una variable y unificar días en una secuencia
de tiempo única (Orellana et al., 2021). Para
realizar una buena correlación y agrupamiento adecuado, fue necesario corregir
problemas de datos anómalos, los mismos que se presume se produjeron durante la
captura de datos por parte de los sensores. Esta corrección se realiza mediante
el uso de ventanas de tiempo con un rango de 10 minutos. Los rangos de 10
minutos fueron promediados, entregando un conjunto de datos suavizado, pero sin
perder el significado de los mismos. Es importante
recalcar que, las ventanas de tiempo no solo se realizaron dividiendo los datos
en intervalos de 10 minutos, sino que se dividieron también en intervalos de 60
minutos como límite superior en el ancho total de las ventanas, antes de iterar
nuevamente en los intervalos.

Correlación de datos

El análisis de
correlación es el grupo de técnicas para medir la asociación entre dos
variables. El coeficiente de correlación fue creado por Karl Pearson, también
llamado coeficiente de Pearson. El mismo que indica la fuerza de la relación
entre dos conjuntos de variables, logrando ser de tipo intervalo o razón. Su
rango oscila entre -1 y 1, lo que significa que una correlación de -1 o 1 es
una relación perfecta. Es decir, si el coeficiente es 1, significa una relación
lineal directa o positiva, y si es -1 se entiende como una relación indirecta o
negativa. Sin embargo, el coeficiente 0 indica que no existe correlación lineal
aparente, así como los valores muy cercanos a este indican una correlación
débil (Murray & Larry, 2009).

Este estudio creó
pares de variables para demostrar la correlación de contaminantes atmosféricos
y variables meteorológicas, donde cada par de variables se encuentra en una
respectiva ventana de tiempo, lo que permite entender cómo se relacionan los
pares y cómo fueron evolucionando a lo largo del día.

El objetivo de
este proceso fue la preparación de los datos para generar clústeres como se
muestra en la Tabla
2. Cada columna de la tabla representa un
par de correlación y los índices de las filas están dados por la ventana de
tiempo que se utilizó en su generación.

Tabla 2

Matriz de correlación y ventanas de
tiempo

VENTANA DE
TIEMPO

(O3, TEMP)

(O3, HR)

…

(PM2.5, UVA)

(PM2.5, UVE)

5:00

0,3022

-0,1170

…

0,1054

0,4478

5:10

0,4188

-0,2065

…

0,0721

0,4365

5:20

0,3461

-0,2226

…

0,1441

0,4618

…

…

…

…

…

…

19:30

-0,2984

-0,1851

…

0,2872

0,4500

19:40

-0,4761

-0,0140

…

0,2072

0,4261

19:50

-0,3386

-0,1403

…

0,2862

0,4047

Generación de clústeres

Para generar
patrones de relación entre pares de variables en diferentes horarios, se
utilizaron las técnicas de clusterización k-means y x-means, mismas que se
describen a continuación.

K-means

Es el algoritmo
de agrupación más utilizado. Este permite trabajar con una gran cantidad de
datos numéricos de alta dimensionalidad y es capaz de proporcionar un método
eficaz para la clasificación de datos similares (Fränti
& Sieranoja, 2018).  K-means asocia
todos los objetos con características semejantes, mediante la minimización de
las distancias entre cada objeto y un centroide de grupo. Para la minimización,
se hace uso de la ecuación de la distancia euclidiana (Fränti
& Sieranoja, 2018), la cual está expresada de la
siguiente manera.

El algoritmo
selecciona los puntos de datos aleatorios como centroides iniciales, para luego
mejorar reiteradamente la solución en dos pasos denominados asignación y
actualización (Yu et al., 2018).

X-means

El algoritmo es
una variación de k-means, donde se repite la
aplicación de k-means hasta optimizarlo, esto se
logra al alcanzar el número de clústeres eficientes y optimizar el criterio de
información bayesiano (BIC). El objetivo del algoritmo es calcular el número de
clústeres dinámicamente, para ello, utiliza el límite superior e inferior
proporcionado por el usuario. Si, el límite superior proporcionado es

, se considera que el modelo tiene la mejor
puntuación durante la búsqueda, caso contrario se regresa a la iteración
inicial hasta que la condición llegue a cumplirse (Kumar & Krishan Wasan, 2010).

La generación de
clústeres se realiza mediante la aplicación del algoritmo X-means,
consiguiendo así la mejor aproximación posible en cada clúster. Para la
aplicación del algoritmo se consideró primordial que la cantidad de clústeres
esté entre un mínimo de dos y un máximo de cincuenta. En los clústeres
generados, cada par de variables se encuentran representadas por un punto en el
espacio vinculadas con todas las correlaciones de los pares de variables dentro
de una ventana de tiempo específica. Por tal razón, se consideró importante
incluir las ventanas de tiempo como una variable espacial más, sin embargo, por
la naturaleza categórica de la variable, se la transformó en diversas variables
indicadoras/ficticias.

Análisis de la generación de clústeres

Los resultados de
aplicar las técnicas de clusterización, dieron como
resultado una matriz con los grupos generados, sus centroides y el grupo al que
pertenecen los datos. Tal como se indicó en la sección anterior, los centros de
los clústeres formados por el algoritmo k-means y x-means, constituyen la media de todos los datos que
conforman el clúster. Por este motivo, se estudiaron y compararon los centros
de cada clúster, para determinar el contenido de cada agrupación y sus
particularidades. Este método permitió establecer la relación de las ventanas
temporales en el día, comprender el comportamiento de los pares y examinar los
parentescos que se puedan presentar.

Resultados y Discusión

Debido a la estructura que presentan los centros
resultantes descritos en el apartado anterior, fue posible dividirlos y
estudiarlos en dos partes: A) Análisis ventanas temporales, y B) Análisis de
correlación de pares.

Análisis
de ventanas temporales

Una parte de cada centro estaba compuesta por un
grupo de variables ficticias, para evidenciarlas, se analizó la correspondencia
de cada ventana temporal con uno de los grupos identificados, tal como se
presenta en Figura 2.

En la Figura 2,
se puede observar que, al clúster A, le pertenecen las ventanas desde las 18:10
hasta las 9:20 y de 17:20 hasta 17:30. Así mismo, al clúster B, le pertenecen
las ventanas desde 9:30 hasta las 17:10 y desde las 17:40 hasta las 18:00. Por
lo tanto, el clúster B engloba principalmente las horas laborales del día.
Mientras que desde las 17:20 hasta las 18:00 la clasificación se invierte. Este
espacio de tiempo presume que corresponde a la hora en que los trabajadores
culminan su jornada laboral.

Figura 2

Ventanas
en clústeres A y B

Análisis
de correlación de pares

Una vez comprendido el tiempo que engloba para
cada uno de los clústeres al que pertenece la media de correlación de pares en
cada grupo, se realiza la diferenciación de correlación en los marcos de tiempo
de cada par, como se puede observar en la Figura 3.

Figura 3

Correlación
de pares en clústeres A y B

En ambos clústeres, se aprecia como algunos de los
valores de correlación oscilan entre el rango de 2 a -2. Lo que significa que
la mayoría de estos pares no presentan una correlación significativa en
cualquiera de los dos clústeres. Sin embargo, en el clúster B se pueden
rescatar tres puntos altamente significativos: la relación entre el ozono y
punto de roció que llega hasta -0,78 (correlación fuerte); la de ozono y UVA
con 0,38 (correlación débil); y la del ozono con el UVE 0,36 (correlación
débil).

Es importante recalcar que la relación más alta
entre un contaminante y una variable atmosférica se da entre el ozono y punto
de rocío, esto se refleja en la alta correlación presentada dentro del clúster
B (horas laborales del día), ya que su valor dentro del grupo A es de -0.2 (una
diferencia significativa cuando se revisó la correlación).

Conclusiones

La actividad humana y la contaminación del aire
en los últimos años ha puesto a la comunidad científica en la tarea de
encontrar las fuentes de contaminación. Esta búsqueda ha usado técnicas de
aprendizaje supervisado, que extrae información mediante minería de datos aplicadas
a grandes volúmenes de datos, permitiendo predecir de esta manera el
comportamiento y relaciones de los contaminantes presentes en el aire. Sin
embargo, para encontrar estas relaciones mediante técnicas de aprendizaje
supervisado, se necesita etiquetar las variables a analizar, dejando a la
deriva a las variables que no pueden ser etiquetadas.

El trabajo expuesto, demostró que la aplicación
de técnicas no supervisadas, como es el caso de la clusterización,
permite identificar relaciones y patrones de comportamiento en las variables
analizadas. Para efectos prácticos, en este trabajo se tomó como referencia los
datos de variables meteorológicas y contaminantes atmosféricos de datos del
IERSE, del año 2018 y seleccionados en un rango entre 05:00 y 20:00.

Con la finalidad de corregir problemas de datos
anómalos y suavizar los datos a tratar, se utilizó ventanas de tiempo de 10 y
60 minutos, permitiendo, eliminar datos erróneos producidos al momento de la
toma de medidas. La técnica de aprendizaje no supervisado para encontrar la
relación entre las variables analizadas, se realizó
mediante aplicación de la técnica de clusterización
x-means, la cual, dio como resultado dos clústeres,
clúster A y clúster B.

El comportamiento del clúster A es inversamente
proporcional al clúster B, en donde el clúster B representa las horas laborales
del día y permite observar una correlación significativa con las variables
ozono y punto de rocío, que fluctúa dependiendo del tiempo. Por lo tanto, la
limitación que se presenta actualmente son las pocas estaciones automáticas de
monitoreo para el registro de contaminantes atmosféricos en Ecuador, lo que
imposibilita tener una mayor granularidad en los resultados más precisos.

La relación de las variables encontradas
mediante los clústeres A y B, presenta una oportunidad para próximos análisis.
En trabajos futuros, se puede encontrar la relación de los clústeres con las
jornadas u horarios de trabajo. Por otro lado, el análisis futuro no se ve
limitado a un mismo escenario o tamaño en ventanas de tiempo, es decir, la
actual metodología se puede aplicar en diferentes entornos o rangos de tiempo.

Las variables analizadas en este trabajo, podrían ser reemplazadas por la relación entre
pares de contaminantes y pares de variables meteorológicas, dando lugar a una
nueva propuesta. Así como otro trabajo futuro es estudiar con los datos
atmosféricos actuales la aplicación distintos tipos de correlación entre sus
variables continuas y representarlos adecuadamente.

Reconocimientos

Los autores desean
agradecer al Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay por
el apoyo financiero y académico, así como a todo el personal de la escuela de
Ingeniería de Ciencias de la Computación, y el Laboratorio de Investigación y
Desarrollo en Informática - LIDI.

Referencias

Brook, R. D., Rajagopalan, S.,
Pope, C. A., Brook, J. R., Bhatnagar, A., Diez-Roux, A. V., Holguin, F., Hong,
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