Simulation of maximum ozone levels in Puebla City through the kernel method

Authors

  • Juan Antonio Vazquez-Morales Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla
  • Hortensia Josefina Reyes-Cervantes Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla
  • Bulmaro Juárez-Hernández Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2021.13.3/6

Keywords:

Environment, simulation, kernel method, missing data

Abstract

This article presents a proposal to replace missing data from a database, established on the simulation of a theoretical random variable that has the maximum ozone levels in Puebla City, a Mexican city with environmental problems and deficiencies on air quality monitoring. The proposed approach is based on the kernel method, which is used to approximate a density function from an independent sample. An algorithm proposal is presented to replace missing data, as well as a test that validates its usefulness and finally its application to the ozone level data from Agua Santa automatic monitoring station located in the Puebla City.

Author Biographies

Juan Antonio Vazquez-Morales, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla

Estudiante de maestría en Ciencias en Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla BUAP. Egresado de la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas de la FCFM BUAP y Técnico en Informática del CBTis 257 Ricardo Flores Magón. Pertenece al grupo de divulgación matemática Pitagóricos BUAP, participando en varios eventos como creador de talleres y expositor. Actualmente encuentra laborando como docente en el Instituto del Bosque, en la ciudad de Puebla y se encuentra terminando sus estudios de maestría.

Hortensia Josefina Reyes-Cervantes, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla

Profesor investigador de tiempo completo, completo, perteneciente SNI 1, con 33 años trabajando en la BUAP, las áreas de interés son la estadística aplicada al medio ambiente y las pruebas de no inferioridad para datos discretos.

Bulmaro Juárez-Hernández, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, Av. San Claudio y 18 Sur, Col. San Manuel, C.P. 72570, Puebla, Puebla

Doctorado en Ciencias con especialidad en Estadística. Instituto de Socioeconomía, Estadística e Informática del Colegio de Postgraduados. México. Profesor de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla de 1987 a la fecha. Áreas de Interés: Series de Tiempo, Análisis de Supervivencia, Diseños Experimentales, Análisis de Regresión y Teoría de la Inferencia Estadística.

References

Ballester, F. Contaminación atmosférica, cambio climático y salud. Revista española de salud pública, 2005,79(2), 159-175.

Rodríguez, S., Huerta, G., Reyes, H. A study of trends for Mexico City ozone extremes: 2001-2014. Atmósfera. 2016, 29(2), 107-120. https://doi.org/10.1080/23737484.2015.1121791

Cruz, J., Reyes H., Rodrigues, E. Analysis of Ozone Behaviour in the City of Puebla-Mexico Using NonHomogeneous Poisson Models with Multiple Change-Points. Journal of Environmental Protection. 2016, 7, 18861903. http://dx.doi.org/10.4236/jep.2016.712149

Rodríguez, L. Construcción de kernels y funciones de densidad de probabilidad. Matemáticas. 2013, 11(2), 27-40.

Miñarro, A. Estimación no paramétrica de la función de densidad. Documento de Trabajo. Universidad de Barcelona, 1998.

Gramacki, A. Nonparametric kernel density estimation and its computational aspects. Springer, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71688-6

Wand, M. P., M. Jones M. C. Kernel smoothing. Chapman and Hall/CRC, 1995.

Robert, C., and Casella, G. Monte Carlo Statistical Methods, 2da ed. Springer Texts in Statistics. Springer, 2004.

Lee, H., Kang, K. Interpolation of missing precipitation data using kernel estimations for hydrologic modeling. Advances in Meteorology. 2015, 2015, 1-12. https://doi.org/10.1155/2015/935868

Wand, M., Ripley, B. Functions for kernel smoothing supporting Wand & Jones (1995) (R package version 2.2315). http://CRAN.Rproject.org/package=KernSmooth, 1999.

SINAICA. PUE_Puebla-Máximo 24 horas - O3. Base de datos. Recuperado de https://sinaica.inecc.gob.mx/, 2017

Downloads

Published

2021-10-01

How to Cite

Vazquez-Morales, J. A., Reyes-Cervantes, H. J., & Juárez-Hernández, B. (2021). Simulation of maximum ozone levels in Puebla City through the kernel method. Programación Matemática Y Software, 13(3), 75–90. https://doi.org/10.30973/progmat/2021.13.3/6

Issue

Vol. 13 No. 3 (2021): Octubre de 2021

Section

Articles

License

Copyright (c) 2021 Programación Matemática y Software

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Usted es libre de:

Compartir — compartir y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato.
Adaptar — combinar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente.

Bajo las siguientes condiciones:

Atribución — Debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciador lo respalda a usted o a su uso.
  Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros a hacer cualquier cosa que permita la licencia.