Resumen

La monitorizacin de la concentracin de materia particulada fina con dimetros inferiores a 2.5m (PM2.5) est estrechamente relacionada con la salud pblica, las actividades al aire libre, la proteccin ambiental y otros campos. Sin embargo, los registros incompletos de observacin de PM2.5 proporcionados por estaciones terrestres de monitoreo de concentracin de PM2.5 representan un desafo para el estudio del modelo de propagacin y evolucin del PM2.5. En consecuencia, la imputacin de datos de concentracin de PM2.5 ha sido ampliamente estudiada. Basado en la funcin ortogonal emprica (EOF), se introduce en este documento un nuevo mtodo de interpolacin espacio-temporal, Interpolacin EOF (EOFI), y luego se aplica EOFI para reconstruir los registros de concentracin horaria de PM2.5 de dos estaciones en la primera mitad del ao. Los principales pasos de EOFI son, en primer lugar, descomponer la matriz de datos espacio-temporales del sitio de observacin original en modos temporales y espaciales

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Material particulado fino; Monitoreo de la concentración de pm2.5; Eofi; Interpolación eof; Método de interpolación espacio-temporal; Registros de observación.
• Keywords:Fine particulate matter; Pm2.5 concentration monitoring; Eofi; Eof interpolation; Spatiotemporal interpolation method; Observation records.