Multifractalidad en series de tiempo de pm2.5 sobre Santiago de Chile
| dc.contributor.advisor | Borotto Chávez, Félix Aldo | es |
| dc.contributor.author | Valenzuela Melivilu, Rodrigo Alfredo | es |
| dc.date.accessioned | 2017-12-07T14:43:14Z | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-28T19:47:38Z | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-15T18:57:11Z | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-28T22:31:18Z | |
| dc.date.available | 2017-12-07T14:43:14Z | |
| dc.date.available | 2019-11-28T19:47:38Z | |
| dc.date.available | 2024-05-15T18:57:11Z | |
| dc.date.available | 2024-08-28T22:31:18Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias con mención en Física. | es |
| dc.description.abstract | Las herramientas desarrolladas por el análisis de series de tiempo, junto con el estudio de sistemas dinámicos y caos permiten estudiar una gran cantidad de fenómenos, ya sean físicos, biológicos o químicos en sus ramas más fundamentales hasta aplicaciones en la industria, medicina, economía. Una de estas aplicaciones se encuentra centrada en estudio de gases y aerosoles. En particular el problema de la contaminación del aire debido a factores antropógenos como la industria, el tráfico vehicular y el crecimiento de la población urbana han hecho de Santiago de Chile una ciudad saturada, por especies como PM10 y PM2:5. En el Capítulo 1, se haría una introducción al concepto de contaminación atmosférica, las fuentes de emisión existentes, la normativa asociada, la situación de las estaciones de monitoreo en diferentes regiones del país además de la región metropolitana y los procedimientos para enfrentar los episodios críticos de contaminación. A continuación en el Capítulo 2 se presentan los conceptos estadísticos básicos asociados al estudio de series de tiempo, para luego entrar en el análisis espectral de Fourier y finalmente en el análisis multi resolución utilizando ondeletas. El Capítulo 3 introduce el tema de la fractalidad y multifractalidad de estructuras complejas y como estas subyacen en las series de tiempo, así como cuales son las variables que permiten caracterizar dichos sistemas. El Capítulo 4 muestra los resultados al aplicar estas técnicas al estudio de series de contaminación para finalmente en el Capítulo 5 mostrar las conclusiones. | es |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Física | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/2383 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Análisis de Series de Tiempo | es |
| dc.subject | Estadística Aplicada | es |
| dc.subject | Contaminación Atmosférica | es |
| dc.subject | Atmósfera | es |
| dc.subject | Contaminantes | es |
| dc.subject | Análisis de Fourier | es |
| dc.title | Multifractalidad en series de tiempo de pm2.5 sobre Santiago de Chile | es |
| dc.type | Tesis | es |