Modelos ARIMA para el estudio de series temporales de contaminación del aire

Resumen

Se analizan las series temporales de concentración de óxidos de nitrógeno, NOx, registrada mensualmente entre 2014 y 2019 en la capa atmosférica límite de la ciudad de Salta en 15 sitios de monitoreo. El objetivo es caracterizar la evolución temporal de la contaminación y generar pronósticos usando modelos ARIMA. La metodología de Box y Jenkins se implementa en tres etapas: identificación, estimación y validación. La identificación implica analizar la tendencia, heterocedasticidad, estacionalidad y estaciona­riedad de las series. La estimación consiste en ajustar modelos ARIMA(p,d,q)xARIMA(P,D,Q)s a las series, considerando la presencia de estacionalidad. Finalmente, la validación compara los valores predichos por el modelo con los datos experimentales. Los resulta­dos revelan que la complejidad de los modelos ARIMA para NOx se relaciona adecuadamente con la magnitud de la contaminación. Modelos simples como ARIMA(0,0,0)x(0,1,1)12, se ajustan satisfactoriamente a las series de NOx de sitios con baja contaminación, mientras que los sitios con mayor contaminación, más cercanos al centro, requieren modelos más complejos.

En conclusión, los modelos ARIMA son herramientas útiles para analizar y predecir la contaminación atmosférica. La elección del modelo adecuado depende de las características específicas de cada serie.