Propuesta de modelo de medición de propagación de PM₁₀ y PM₂.₅ basado en WSN para Smart Cities

Gómez Suárez, Ricardo Alfonso

Propuesta de modelo de medición de propagación de PM₁₀ y PM₂.₅ basado en WSN para Smart Cities

dc.contributor.advisor	Rodríguez Molano, José Ignacio
dc.contributor.advisor	Ferro Escobar, Roberto
dc.contributor.author	Gómez Suárez, Ricardo Alfonso
dc.contributor.orcid	Ferro Escobar, Roberto [0000-0002-8978-538X]
dc.creator.email	r.gomezsu@gmail.com
dc.creator.id	20181700010
dc.date.accessioned	2026-02-23T23:14:04Z
dc.date.available	2026-02-23T23:14:04Z
dc.date.created	2025-11-25
dc.description	Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo tridimensional para la medición y propagación de material particulado (PM₁₀ y PM₂.₅) en Smart Cities, empleando redes de sensores inalámbricos de bajo costo (WSN) e inteligencia artificial (IA). La investigación parte de un diagnóstico de la problemática ambiental y de salud pública asociada a la contaminación atmosférica, para posteriormente diseñar, calibrar y validar un modelo basado en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto es capaz de predecir con alta precisión la dispersión de contaminantes en diferentes planos espaciales y temporales, superando limitaciones de modelos tradicionales. Este aporte contribuye a la gestión de la calidad del aire en ciudades inteligentes, ofreciendo una herramienta innovadora para la toma de decisiones en políticas ambientales urbanas.
dc.description.abstract	This paper presents the development of a three-dimensional model for measuring and propagating particulate matter (PM₁₀ and PM₂.₅) in smart cities, using low-cost wireless sensor networks (WSNs) and artificial intelligence (AI). The research begins with a diagnosis of the environmental and public health problems associated with air pollution, followed by the design, calibration, and validation of a model based on machine learning and deep learning. The results show that the proposed model is capable of predicting the dispersion of pollutants with high accuracy in different spatial and temporal planes, overcoming limitations of traditional models. This contribution supports air quality management in smart cities, offering an innovative tool for decision-making in urban environmental policies.
dc.description.sponsorship	Universidad ECCI
dc.format.mimetype	pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11349/100472
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.references	Negral, L., Suárez-Peña, B., Zapico, E., Fernández-Nava, Y., Megido, L., Moreno, J., Marañón, E., & Castrillón, L. (2020). Anthropogenic and meteorological influences on PM10 metal/semi-metal concentrations: Implications for human health. Chemosphere, 243. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2019.125347
dc.relation.references	Gao, Y., Leung, L. R., Zhang, Y., & Liu, Y. (2018). Comparison of multiple machine learning techniques for PM2.5 air quality forecasting in Beijing. Science of the Total Environment, 625, 152–164. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.12.323
dc.relation.references	Zhang, H., Li, X., & Sun, Y. (2020). Smart city applications in air quality prediction using artificial intelligence: A review. Science of the Total Environment, 732, 139273. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139273
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights	RestrictedAccess
dc.subject	Material Particulado
dc.subject	Calidad del Aire
dc.subject	Smart Cities
dc.subject	Redes de Sensores Inalámbricos (WSN)
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	PM₁₀
dc.subject	PM₂.₅
dc.subject.keyword	Particulate Matterial
dc.subject.keyword	Air Quality
dc.subject.keyword	Smart Cities
dc.subject.keyword	Wireless Sensor Networks (WSN)
dc.subject.keyword	Artificial intelligence
dc.subject.keyword	PM₁₀
dc.subject.keyword	PM₂.₅
dc.subject.lemb	Doctorado en Ingeniería -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lemb	Material particulado (PM10 y PM2.5) — Modelos de dispersión
dc.subject.lemb	Redes de sensores inalámbricos — Aplicaciones ambientales
dc.subject.lemb	Calidad del aire — Monitoreo
dc.title	Propuesta de modelo de medición de propagación de PM₁₀ y PM₂.₅ basado en WSN para Smart Cities
dc.title.titleenglish	Proposed PM₁₀ and PM₂.₅ propagation measurement model based on WSN for Smart Cities
dc.type	doctoralThesis
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.degree	Monografía
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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