Modelización bivariada de series de tiempo no lineales de S02 y velocidad de viento en Salta Capital, Argentina, con soporte de perceptrones multicapa ponderados

Abstract

En este trabajo se realizó un estudio estadístico bivariado de variables físico químicas asociadas al fenómeno de contaminación ambiental, en particular velocidad de vientos y concentración media mensual de SO2, medidas en la ciudad Salta Capital,  Argentina,  simultáneamente a concentraciones de NO2 y  O3.  Las series bajo  estudio  presentaban comportamientos dinámicos no lineales, datos atípicos y cambios estructurales, lo que hizo imposible modelarlas con tipologías econométricas tradiciones (AR, MA, ARMA, ARIMA, entre otras). Una solución eficiente que se encontró, hace uso de la teoría de los perceptrones multicapa ponderados. Mediante el modelo estructural de series de tiempo, esta solución se presenta como un proceso matemático iterativo que permite obtener un modelado final el cual tiene una muy alta confíabilidad (95%) para realizar generación de valores sintéticos de la variable estudiada.