Este documento describe diferentes sistemas y herramientas de pronóstico de calidad del aire, incluyendo experiencias internacionales y nacionales. Explora recursos técnicos, tecnológicos e infraestructura necesarios, así como diferentes modelos como persistencia, análisis de series de tiempo, criterio, árboles de clasificación, ecuaciones de regresión, modelos auto-organizativos, modelación numérica y análisis fenomenológico. Finalmente, analiza experiencias nacionales e internacionales y ofrece recom
Este documento presenta varios métodos para el análisis y gestión de riesgos, incluyendo HAZOP, análisis histórico de riesgos, árbol de fallos, AMFE, Gretener e ISO 27005. Explica los objetivos, descripciones y procedimientos generales de cada método de manera concisa.
Metodos simplificados para evaluacion de riesgo vale1509
Métodos para evaluación integral de riesgos
Los métodos de evaluación de riesgos abarcan un amplio espectro de posibilidades. Sin embargo, deben tener criterios y parámetros claramente definidos.
Este documento describe el muestreo para la aceptación de lotes como un método complementario al muestreo tradicional que puede reducir considerablemente el tamaño muestral necesario para la estimación de proporciones. El muestreo para la aceptación de lotes clasifica lotes como aceptables o problemáticos en base a un plan de muestreo que define el número máximo de casos no cumplidores permitidos para tomar decisiones sobre cómo actuar.
El documento describe el análisis estadístico de datos, incluyendo sus características, métodos y aplicaciones. Se define el análisis estadístico como el estudio de conjuntos de datos numéricos para describirlos y hacer inferencias sobre poblaciones más amplias mediante técnicas matemáticas. Incluye métodos como el control estadístico de procesos y el muestreo de aceptación para evaluar lotes de productos.
Métodos para la evaluación integral de riesgosANAMARTINEZ619
Este documento describe seis métodos para la evaluación integral de riesgos: 1) Análisis funcional de operabilidad, 2) Análisis cualitativo mediante árbol de fallos, 3) Análisis histórico de riesgo, 4) Evaluación "¿Qué ocurriría si?", 5) Método Mosler, y 6) Análisis de riesgos ambientales (Método Leopold). Cada método tiene un objetivo específico, una descripción y un procedimiento detallado para su aplicación.
Un estudiante que se incorpora a un Laboratorio de Prestigio, requiere saber cómo se tratan los datos. Obtener el mejor resultado y expresarlo. Es recomendable que sepan lo que trae el GUM (guide uncertainty measurement)
El documento presenta varios métodos para la evaluación integral de riesgos. El método QPS/WHAT IF involucra analizar posibles desviaciones de forma ordenada y emitir sugerencias para reducir riesgos. El método AAF utiliza árboles de fallos para evaluar la probabilidad de eventos críticos. El método AHR estudia accidentes pasados para prevenir riesgos futuros. El método AFO identifica riesgos a través del análisis de desviaciones de variables de proceso. Finalmente, el método de Leopold y Mosler permiten
Este documento describe las herramientas estadísticas utilizadas en el control de calidad en la fabricación de bolígrafos y plumones. Define términos como población, lote, muestra e inspección. Explica las siete principales herramientas estadísticas de calidad que incluyen hojas de recolección de datos, histogramas, diagramas de Pareto y diagramas de causa-efecto. El objetivo es analizar datos de calidad para mejorar procesos y tomar decisiones sobre la aceptación o rechazo de lotes.
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Métodos para la evaluación integral de riesgosANAMARTINEZ619
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Un estudiante que se incorpora a un Laboratorio de Prestigio, requiere saber cómo se tratan los datos. Obtener el mejor resultado y expresarlo. Es recomendable que sepan lo que trae el GUM (guide uncertainty measurement)
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El documento explica la necesidad de realizar pronósticos para que las organizaciones puedan tomar decisiones informadas sobre el futuro incierto. Describe diferentes tipos de pronósticos como de corto y largo plazo, macro y micro, cualitativos y cuantitativos. Además, detalla los pasos clave en el proceso de pronóstico como la recolección y limpieza de datos, construcción y evaluación de modelos, y evaluación del pronóstico. Finalmente, cubre conceptos relacionados a la selección de técnicas de pronóstico.
Conceptos sobre elaboracion de Pronosticos de Demanda y Planeacion de la Demanda. Se explica el uso del software Forecast Pro para el desarrollo de pronosticos. Presentacion desarrollada por Mind de Colombia
Este documento describe cómo aplicar redes neuronales artificiales para pronosticar ventas estacionales utilizando datos de ventas históricos. Explica los pasos tomados para construir una red neuronal que fue entrenada con datos de meses anteriores para predecir el volumen de ventas de un mes futuro específico, teniendo en cuenta el patrón estacional. La red neuronal logró pronósticos más precisos que métodos estadísticos convencionales al aprender la dinámica del comportamiento estacional de las ventas.
Este documento describe diferentes métodos de pronóstico tecnológico. 1) Los métodos cualitativos se basan en la experiencia y conocimientos de expertos para elaborar pronósticos cuando no hay información histórica disponible, mientras que los métodos cuantitativos se basan en el análisis de información histórica. 2) Entre los métodos cualitativos se encuentran Delphi y los métodos normativos, mientras que entre los métodos cuantitativos se incluyen los basados en series de tiempo, indicadores y extrapolación. 3) Los mé
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Los especialistas siempre están tratando de hacer mejores estimaciones acerca de lo que ocurrirá en el futuro al afrontar la incertidumbre. El propósito fundamental de los pronósticos es hacer buenas estimaciones en las cuales basar los modelos para la toma de decisiones. Los pronósticos constituyen la problemática fundamental dentro de la gestión de la actividad de una empresa debido a la complejidad de los problemas encontrados cuando se pronostica y a su impacto sobre todas las decisiones de la empresa.Una situación muy particular presenta la previsión de la demanda de piezas de repuesto, dada la gran cantidad de surtidos que se deben proporcionar, el elevado grado de variabilidad en la demanda de estas producciones y la importancia que posee la disponibilidad de estas piezas para el equipamiento que las utiliza, ya que la disponibilidad en tiempo de las mismas garantiza la continuidad del proceso productivo en el cual esté inmiscuido el equipamiento que la utiliza dentro de una determinada empresa. Es por ello, que se debe asegurar un elevado nivel de precisión en la previsión de la demanda de este tipo de productos.En este artículo se presenta un procedimiento general para la previsión de la demanda de las piezas de repuesto basado en su fiabilidad operacional a partir de la filosofía que caracteriza al sistema y considerando la influencia del mismo en el mejoramiento de la Gestión del Mantenimiento del equipamiento.Seguimiento de la implantación del procedimiento.En consecuencia, el contenido de cada uno de ellos, plantea los pasos a desarrollar para prever la demanda de piezas de repuesto basado en su fiabilidad, llegándose, en ocasiones, a definir las técnicas específicas a utilizar.
Fiabilidad: es la probabilidad de que un item (sistema o elemento) realice satisfactoriamente la misión especificada, durante un período determinado y bajo un conjunto dado de condiciones operativas.
Patrones de Fallos:Durante décadas, la sabiduría convencional sugería que la mejor forma de optimizar el desempeño de activos físicos era restaurarlos o reponerlos a intervalos fijos. Esto se basaba en la premisa de que hay una correlación directa entre la cantidad de tiempo (número de ciclos) que el equipo está en servicio, y la probabilidad de que falle, como muestra la Figura 2. Esto sugiere que la expectativa es que la mayoría de los ítems operarán confiablemente por un período “X”, y luego se desgastan.
Proceso de mejora de la previsión de la demanda:El procedimiento comienza con la definición de la filosofía, la cual debe ser el punto de mira del sistema ya que constituye la política que regirá permanentemente su desempeño.Luego se realiza la determinación de la situación actual con el fin de definir, basándose en el análisis de una serie de indicadores, las características que presenta el sistema de previsión de la demanda en ese momento, para posteriormente, en función de dicha situación, pr
Estimación y pronósticos para la gestión de proyectosSergio Salimbeni
Las estimaciones y pronósticos en un proyecto, fundamentalmente de plazos y costos, no sólo depende del saber y experiencia de un buen gestor, sino que impone el uso de disciplinas científicas. El desconocimiento de dichas disciplinas, genera errores importantes desde la planificación, el monitoreo y control de las variables de un proyecto.
Las probabilidades y estadísticas, como una rama de las matemáticas, es una herramienta que, mediante el uso de datos históricos, busca explicar las relaciones y dependencias de un fenómeno, pronosticando posibles resultados.
Este documento discute los objetivos, desafíos y metodologías de la estimación de recursos mineros. Explica las etapas de una estimación de recursos, incluyendo la preparación de datos, análisis exploratorio, modelado geostatístico, métodos de estimación, validación y categorización de recursos. También cubre temas como equipos de trabajo, criterios de categorización y desafíos comunes en la estimación de recursos.
Este documento presenta una introducción a los pronósticos en los negocios. Explica que los pronósticos son estimaciones del valor futuro de variables relevantes para las organizaciones y que son importantes para la planeación. Describe las características básicas de los pronósticos y distingue entre pronósticos cualitativos y cuantitativos. Además, detalla algunas aplicaciones comunes de los pronósticos en áreas como mercadotecnia, producción, finanzas y recursos humanos. Finalmente, clasifica los métodos de pronósticos en cual
Los sistemas expertos son sistemas que emulan el comportamiento de un experto humano para resolver problemas en un área de conocimiento específica mediante el uso de un gran cuerpo de conocimiento especializado representado de forma simbólica. Algunos de los primeros sistemas expertos desarrollados incluyeron MYCIN para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas y PROSPECTOR para la evaluación de yacimientos minerales.
El documento presenta un informe de proyecto sobre pronósticos en los negocios realizado por un grupo de estudiantes de ingeniería. El informe contiene 7 capítulos que cubren temas como la necesidad de pronósticos en los negocios, métodos estadísticos, análisis de datos, técnicas de pronóstico como promedios móviles y suavización, series de tiempo, y métodos de regresión lineal simple y múltiple. El objetivo general es introducir estas técnicas de pronóstico y sus
Hoy en día todo se mide a lo largo de un estado contextual (tiempo y espacio), y los eventos que ocurren a lo largo de una secuencia temporal, cómo se ven afectados por otros eventos multidimensionales pasados, y cómo afectan estos nuevos eventos descubiertos a otros en el futuro, es la base de una predicción efectiva en el mundo de la analítica avanzada. I3B proporciona tecnología propia en base a modelos de aprendizaje automático multidimensionales sobre la línea del tiempo. La series temporales modelan todos nuestros comportamientos (consumos, energía, transporte, industria, medicina, meteorología), y sabemos cómo analizarlas., e incluso, como descubrir las relaciones entre concpetos a lo largo del tiempo. El conocimiento no es tener una gran cantidad de datos, sino conocer sus relaciones, y además, temporales...
Este documento discute métodos para estimar el tamaño funcional de un software cuando los requerimientos no están completamente definidos. Explica que la estimación se basa en conjeturas informadas por el conocimiento disponible y se ve afectada por la incertidumbre en los requerimientos. Presenta el método COSMIC para la medición funcional y niveles de aproximación cuando no se pueden aplicar métodos detallados.
1. El documento presenta diferentes métodos para estimar el tamaño, costos y esfuerzos de proyectos de desarrollo de software, incluyendo el método Delphide Banda Ancha, el modelo COCOMO y el método de Puntos de Función.
2. También discute consideraciones importantes para la adopción de métodos de estimación en la industria, como la necesidad de mediciones confiables y el reto de predecir con incertidumbre.
3. Explica conceptos clave como la diferencia entre medición directa, indirecta y predic
Este documento presenta un resumen de 7 capítulos sobre pronósticos en los negocios. Los capítulos cubren temas como métodos de pronósticos como promedios móviles y suavización, análisis de series de tiempo, regresión lineal simple y múltiple para predecir variables. El objetivo es enseñar técnicas estadísticas para analizar datos históricos y hacer pronósticos que ayuden a los administradores en la toma de decisiones.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave del análisis de regresión y los modelos de pronóstico. Explica objetivos como aprender a hacer pronósticos usando variables y modelos de regresión. Incluye temas como introducción a pronósticos, modelos de regresión, series de tiempo. También describe criterios para evaluar modelos de pronóstico como error absoluto medio y raíz del error cuadrático medio. El objetivo es aprender conceptos básicos para realizar pronósticos basados en análisis est
El documento habla sobre la metodología de investigación. Explica que la investigación es un procedimiento reflexivo, sistemático y crítico para descubrir nuevos datos o relaciones. Distingue entre método, que son los procedimientos para abordar un problema, y metodología, que es la descripción detallada de cómo se realizó la investigación. También describe los cinco tipos básicos de investigación y las cualidades de un buen investigador.
Este documento presenta un curso de Control Estadístico de Procesos (CEP) que se ofrece de manera online. El curso dura 6 semanas y cubre temas como gráficos de control por variables y atributos, análisis de la capacidad de procesos, y la implementación práctica del CEP. El plan de estudios incluye 7 unidades que abarcan conceptos estadísticos básicos, selección de herramientas de CEP, y actividades de aplicación. El objetivo del curso es enseñar a los participantes
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Similar a Sistemas de pronóstico de calidad del aire (20)
1. Sistemas de Pronóstico de
Calidad del Aire, Experiencias
Internacionales y Nacionales
Desafíos Futuros
Claudio Cortés
Jefe del Laboratorio de Informática Ambiental
Centro Nacional del Medio Ambiente
Agosto 12, 2011
2. Herramienta/Sistema de
Pronóstico
Recursos técnicos
Recursos tecnológicos
Recursos en infraestructura
Recursos humanos
Sistema de pronóstico : La suma de
todo lo anterior.
3. Modelos de pronóstico
Herramientas
Herramientas de pronóstico
de pronóstico
Entornos micro (pronóstico a corto Entornos macro (pron óstico a
plazo, zona puntual) mediano-largo plazo, regió n extensa)
Modelos numéricos
Cualitativas
Subjetivos Cuantitativas
Objetivos
de pronóstico (determinísticos)
Estadísticos: Regresió n
Persistencia
(LR, MOS, ARIMA, etc.)
Climatología Estadísticos: Clasificaci n
ó
Auto-Organizativos: Neuronal
Criterio
(Determinístico)
Auto-Organizativos: Bayesiano
Experiencia
(Probabilístico)
4. Persistencia
Asume estado estático o
relativamente sin cambios
Herramienta de pronóstico básico
Genera condiciones de inicio para
otras herramientas
5. Persistencia
Fortalezas
◦ Aplicable a periodos donde hay poco
cambio (por ejemplo verano)
◦ No requiere experiencia para su
implementación y operación
◦ Las mediciones, como condiciones de
inicio se pueden obtener por observación
6. Persistencia
Debilidades
◦ No es posible temporalizar el fenómeno a
pronosticar
◦ Aplicable a fenómenos de escasa
variabilidad
◦ No se puede obtener un resultados
determinado, solo rangos
7. Análisis de series de tiempo
Basada en análisis de series de
tiempo
Caracteriza la zona, muestra ciclos
típicos
Se debe analizar una extensa base de
datos, por lo menos 5 años
8. Análisis de series de
tiempo, climatología
Fortalezas
◦ Herramienta básica para el conocimiento
del comportamiento de fenómenos en la
zona
◦ No requiere herramientas ni
conocimientos estadísticos avanzados
para su uso o implementación
9. Análisis de series de tiempo,
climatología
Debilidades
◦ No es considerada una herramienta de
pronóstico, sino mas bien la base de ellas
◦ No toma en consideración componentes
dinámicas
◦ Requiere un historial extenso de
mediciones
10. Criterio
Utilizar valores umbrales para
caracterizar configuraciones típicas
Son usualmente las llamadas “reglas
de oro”
Reglas construidas en base a un
análisis estadístico acabado.
11. Criterio
Fortalezas
◦ No requiere herramientas ni
conocimientos estadísticos avanzadas
◦ Disminuye los sesgos causados por la
aplicación de otras técnicas como la
Persistencia.
12. Criterio
Debilidades
◦ La selección de valores umbrales se
puede considerar como un proceso
subjetivo
◦ No aplicable a valores determinados,
aplicable a rangos
13. Arboles de clasificación
(CART)
Clasifica datos en grupos disímiles
Se aplica análisis estadístico
Similar al Criterio, pero CART es
100% objetivo
15. Arboles de clasificación
(CART)
Fortalezas
◦ No requiere herramientas ni
conocimientos estadísticos avanzadas
◦ Permite identificar condiciones similares,
cuando estas condiciones con el
resultados de diferentes procesos
16. Arboles de clasificación
(CART)
Debilidades
◦ Requiere experiencia teórico/práctica
para su desarrollo
◦ Peligra con valores de entrada muy
cercanos a los umbrales.
17. Ecuaciones de regresión
Herramienta más analizada en la
literatura y mas aplicada
Se determina un predictando, en base
a éste se analizan las variables que
pueden influir de mayor manera en su
comportamiento
18. Ecuaciones de regresión
Fortalezas
◦ No requiere de herramientas estadísticas
avanzadas, ni de mayores conocimientos
◦ Herramienta objetiva, muy documentada,
ampliamente utilizada en una variedad de
disciplinas
19. Ecuaciones de regresión
Debilidades
◦ Requiere un cierto nivel de experiencia
teórico/práctica para su desarrollo y
actualización, no así para su operación
◦ Tiende a presentar mejor acierto en
valores ubicados en torno a la media de
la distribución
◦ Requieren actualización periódicas de
los coeficientes, para incorporar cambios
en el patrón de las condiciones de
entrada
20. Modelos auto-organizativos
Algoritmos computacionales que
simulan el procesamiento cerebral de
los organismos biológicos en términos
de reconocimiento de patrones
(Redes Neuronales)
Debe ser entrenados con el fin de
poder identificar patrones en un
complicado escenario de datos
relacionados de manera no lineal.
22. Modelos auto-organizativos
Fortalezas
◦ Encuentra relaciones difíciles de
cuantificar con alguna de las
herramientas anteriores, permite
encontrar relaciones no lineales
◦ Capaz de pronosticar valores extremos
con mayor efectividad, tomando como
precaución que los datos de
entrenamiento contengan estos datos
extremos
◦ No requiere experiencia para su
operación
23. Modelos auto-organizativos
Debilidades
◦ Fáciles de desarrollar, pero muy
complejas de entender
◦ Incapacidad de extrapolar, condiciones
que no fueron incluidas en los datos de
entrenamiento no serán pronosticadas.
24. Modelación con métodos
numéricos
Consiste en representar
matemáticamente procesos físicos y
químicos
Estos procesos, en el modelo, son el
resultado de aproximaciones
numéricas
Es la herramienta mas completa y a la
vez la más compleja
25. Modelación con métodos
numéricos
Fortalezas
◦ Basadas en toda la teoría conocida
◦ Aplicable a una extensa área geográfica,
no sólo a un punto
◦ Pronostica para zonas donde no se
tienen mediciones
◦ Puede ser usado para mejorar el
entendimiento de los procesos que
afectan el resultado
26. Modelación con métodos
numéricos
Debilidades
◦ Su implementación requiere mucho
esfuerzo, mala implementación puede
reducir drásticamente el resultado
◦ Siempre hay errores en las condiciones
de inicio (monitoreo, inventarios) que
pueden influir en los resultados
◦ Requiere personal muy especializado y
grandes recursos computacionales
27. Análisis fenomenológico
Se basa en la experiencia y en las
capacidades del personal a cargo del
pronóstico
Consiste en la síntesis de la
información observada y pronosticada
por otras herramientas
28. Análisis fenomenológico
Fortalezas
◦ Integración de nuevas fuentes de
información, adaptable a nuevos
descubrimientos, técnicas y herramientas
◦ Integración de información cuantitativa a
cualitativa
◦ Integración y el tratamiento selectivo de
gran cantidad de información en poco
tiempo
◦ Permite reducir el sesgo de las
herramientas cuantitativas.
29. Análisis fenomenológico
Debilidades
◦ Requiere un alto nivel de experiencia
para su aplicación, personal experto
30. Análisis preliminar
Menos recursos,
Herramientas
de pronóstico
Menor desempe ño
Persistencia
Climatolog
ía
Criterio
Estadísticos
Auto-organizativos
Modelaci n Numérica
ó
Fenomenol
ógica Mas recursos,
Mayor desempeño
32. Experiencia nacional
Cenma:
◦ Modelo Cenma-MOS: Regresión Lineal
Múltiple con autoajuste de coeficientes,
PM10, MACAM(RM)
◦ Modelo Cenma-Neuronal: Modelo
basado en Redes Neuronales, PM10,
MACAM(RM)
◦ Modelo Cenma-Rancagua: Regresión
Lineal Múltiple, PM10, Rengo Rancagua
y San Fernando
◦ Modelo Cenma-Temuco: Regresión
Lineal Múltiple, PM10, Temuco y Padre
Las Casas
33. Experiencia nacional
◦ Modelo WRF-Cenma: Modelo
determinístico de características físico-
químicas, en implementación. Macrozona
Central.
◦ Sistema integrado de pronóstico
fenomenológico: Basado en la decisión
del personal experto.
34. Experiencia internacional
Localidad, país Tipo de Herramienta Implementado Acierto
herramienta durante
Sao Paulo, Brasil Modelo BRAMS-CATT 2002-2003 R2=0,7 (Subestima)
determinístico
ZMCM, México Modelo MM5-CIT 2002 No evaluado
determinístico,
ajustes estadísticos,
análisis
fenomenológico
Distintas Modelo MM5- MAQSP RT- 2002 Evaluado de
localidades, USA determinístico, SMOKE-BEIS3- acuerdo a la
ajustes estadísticos, CMAQ aplicación y
análisis reglamentación
fenomenológico vigente de cada
localidad
Hong Kong, Modelo MM5-CAMx- 2008 No evaluado
Beijing, China determinístico, CMAQ-
sistemas acoplados. Polyphemus-
NAQPMS,WRF-
Chem
35. Experiencia internacional
Localidad, país Tipo de Herramienta Implementado Acierto
herramienta durante
Graz, Austria Modelos Regresión Lineal 2003 PM10<75μg/m3
estadísticos. Múltiple, Arbol de 82,8%
decisiones. PM10≥75μg/m3
17,2%
Península Modelo WRF-Chem 2000-2004 70% (Subestima)
Arábica, Emiratos determinístico (WRF-Chem en
Árabes Unidos 2007)
Atenas, Grecia Modelo MM5-NMVOCs- S/I
determinístico CAMx
West Macedonia, Modelo MM5-CMAQ 2002 100% en AQI (error
Grecia determinístico, medio 9μg/m3)
análisis
fenomenológico
Torino, Italia Modelo RAMS-EMMA-FARM 2002 S/I
determinístico
Italia Modelo MM5-SMOKE- 2003 ±30% de error
determinístico CMAQ (Subestima)
36. Experiencia internacional
Localidad, país Tipo de Herramienta Implementado Acierto
herramienta durante
Columbia Británica, Modelo Estadístico Regresión Lineal 2005 En promedio:
Canadá Múltiple Bias: 0,056 μg/m3
MAE: 3,976 μg/m3
RMSE: 5,128 μg/m3
Thessaloniki, Regresión Lineal, LRA 2000 LRA: R2= 0,54
Grecia Arboles de decisión, CART CART: R2=0,62
Componentes PCA PCA: R2= 0,49
principales, Redes NN NN: R2= 0,50
Neuronales
Milan, Italia Redes Neuronales Redes Neuronales 2003 R2=0,75
Distintas Ensamblado EURAD-MOS 2004-2007 Rural : R2=0,19
localidades, Irlanda Determinístico, Urbano: R2=0,32
Estadístico
Temuco, Chile Modelo estadístico, Cenma-Regresión 2006 80%
análisis Lineal Múltiple
fenomenológico
Rancagua, Chile Modelo estadístico, Cenma- Regresión 2010 En evaluación
análisis Lineal Múltiple
fenomenológico
Santiago, Chile Modelo estadístico, CASSMASSI 2000 80%
análisis Regresión Lineal
fenomenológico Múltiple, Cenma
MOS, Cenma
Neuronal
37. Conclusiones
Los sistemas de pronóstico en otros lugares
del mundo, han sido implementados después
del sistema que opera actualmente en RM.
No es correcto someterlas a comparación,
si bien persiguen un mismo fin, sus principios
son totalmente distintos. Además, para
compararlas, deben gozar de las condiciones
de aplicabilidad óptimas para competir al
máximo de sus posibilidades (imposible en la
práctica).
Toda herramienta de pronóstico tiene sus
debilidades y fortalezas, no existe técnica
infalible.
38. Conclusiones
Modelos estadísticos, 100% objetivos,
presentan buen acierto con poco
tiempo de desarrollo e
implementación, buen balance entre
costo/efectividad
La correcta aplicación de una
herramienta de pronóstico, se debe
basar en definir un indicador objetivo
que represente el problema que se
desea solucionar
39. Recomendaciones Generales
•La Fenomenología consiste en
tratar cada herramienta como
unidad de información,
sometidas a discusión por parte
de los expertos, con el fin de
llegar a una decisión
consensuada.
•Esto permite integrar dentro del
proceso del pronóstico variables
tanto cuantitativas como
cualitativas, estas últimas,
variables de muy difícil
tratamiento en las herramientas
cualitativas de pronóstico.
40. Desafíos Futuros
Densificar la red de monitoreo local, velar por la
correcta operación. Mediciones son la base de toda
herramienta de pronóstico.
Desarrollar herramientas de pronóstico de
PM2.5, como también profundizar el conocimiento de la
génesis, transporte, transformación, deposición e
impacto de los mismos.
Mejora continua de inventarios de emisiones.
Monitoreo en altura a fin de identificar perfiles verticales
Implementación de herramientas de pronóstico
complementarias (modelos basados en distintas
técnicas).
Lograr mayor anticipación a los eventos, capacidad de
respuesta ante episodios.
Mejorar el Indicador de Calidad del Aire.
Medidas estructurales de descontaminación más
eficaces.