Modelación y Pronóstico de Concentraciones de PM10 en Monterrey N.L. con Modelos ARIMA

Ponente(s): Gustavo Andrés Ramírez Gómez, Juan Manuel Romero Padilla, Martha Elva Ramírez Guzmán, Gilberto Rendón Sánchez, Antonia Macedo Cruz, Carlos Alberto Ortíz Solorio, Edgar Vladimir Gutiérrez Castorena, Vicente Vidal Encinia Uribe

Se recopilaron datos horarios de PM10 y variables climatológicas desde 1997 hasta 2014 de la estación CE del Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). El análisis estadístico consistió en descomponer la serie de tiempo para identificar tendencia, estacionalidad y aleatoriedad. La generación de modelos ARIMA univariados se llevo a cabo para las variables climatológicas (precipitación, velocidad del viento a dos y diez metros del suelo, y presión atmosférica) y para PM10. Los modelos fueron evaluados con pruebas de Ljung-Box y Dickey-Fuller para asegurar la estacionaridad e independencia de los residuales. También se usó un modelo de transferencia para examinar la relación entre las variables climáticas y PM10, encontrando una influencia significativa de estas en las concentraciones de PM10. Se pronosticaron las concentraciones de PM10, obteniendo un MSE de 0.9292 y un RMSE de 0.9639, sugiriendo que el modelo ARIMA (2,1,1)(2,1,1)[365] puede explicar adecuadamente el comportamiento del contaminante. Se recomienda usar este modelo para predicciones a corto plazo (máximo 10 días) y se sugiere implementar más estaciones y variables en futuros estudios.