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Métodos de minería de datos para detectar polen de taxones arbóreos de floración primaveral en el aire

Año: 2021 | Colección: Investigación | Categoría:
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Las variaciones en la carga de polen en el aire se encuentran entre los impactos actuales y esperados en la polinización de las plantas impulsada por el cambio climático.

Debido al riesgo potencial para las personas alérgicas al polen, este estudio tuvo como objetivo analizar las tendencias de los tres tipos de polen de árboles primaverales más abundantes, Pinus, Platanus y Quercus, y evaluar la posible influencia de las condiciones meteorológicas. Se realizó un estudio aerobiológico durante el período 1993-2020 en la ciudad de Ourense (NO de España) mediante un muestreador volumétrico tipo Hirst. Los datos meteorológicos se obtuvieron de la estación meteorológica "Ourense" de METEOGALICIA.

Se encontraron tendencias estadísticamente significativas para el polen total en todos los casos. Los valores de pendiente positiva indicaron un aumento en los granos de polen durante la temporada de polen a lo largo de los años estudiados, que van desde un aumento de 107 a 442 granos de polen. Los árboles de decisión C5.0 resultantes y los modelos basados ​​en reglas coincidieron con las correlaciones de Spearman, ya que ambos análisis estadísticos mostraron una influencia fuerte y positiva de la temperatura y la luz solar en la liberación y dispersión del polen, así como una influencia negativa de la lluvia debido a los procesos de lavado. Específicamente, se encontró que lluvias leves y temperaturas moderadas promueven la presencia de polen de Pinus en la atmósfera y un marcado efecto de la amplitud térmica diaria sobre la presencia de niveles altos de polen de Platanus. El porcentaje de predicciones satisfactorias de los modelos C5.0 osciló entre 62,23 y 74,28%.

El análisis de conjuntos de datos a largo plazo de polen e información meteorológica, proporciona modelos valiosos que se pueden utilizar como un indicador del riesgo potencial de alergia a corto plazo al alimentar los modelos obtenidos con pronósticos meteorológicos.

Título Original:

"Data Mining Methods to Detect Airborne Pollen of Spring Flowering Arboreal Taxa"

Autor/es:

Estefanía González Fernández, Sabela Álvarez López, Alba Piña Rey, María Fernández González, Francisco Javier Rodríguez Rajo
Este recurso está relacionado con las siguientes temas de salud:

Tipo de Documento:

|=|  En Web

Idioma:

Inglés

Año de publicación:

2021

Tamaño del recurso:

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Accesos al recurso:

15

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