[un/loquer] Agentes de calidad del aire

[Eliette Restrepo]

Tenemos dificultades para representar la realidad, pues si la bicicleta se
queda mucho rato en un solo punto, el mapa de calor muestra mayor densidad
en esa área y aparenta un mayor valor en las mediciones (o sea que se pone
más hacia el rojo), se intentó sacar un promedio de los puntos que estén en
la misma geolocalización, pero es una solución temporal pues esto
eliminaría medidas tomadas en ese mismo punto en días diferentes.

Tal vez esto ya se habló antes, pero: la idea es dar un valor absoluto de
la concentración de PM25, o un valor relativo?

Lo que interpreto del mapa es que la medición depende del tiempo de
muestreo. ¿Es correcto? En éste caso, no se podría utilizar la medición
para calcular un valor absoluto, sino que primero se tendría que normalizar
la medición sobre el tiempo de muestreo. Por ejemplo, habría que medir el
tiempo que se gasta en cada coordenada y dividir la concentración de PM25
sobre ese tiempo.

Otro opción sería medir la velocidad de la bicicleta y definir una
velocidad "estándar". Las mediciones de PM25 que se tomen mientras la bici
va por fuera de la velocidad estándar se eliminarían. Por ejemplo, las
mediciones que se tomen cuando la velocidad es 0 no se toman en cuenta para
el promedio.



On Apr 6, 2017 10:52, "daniel gomez" <danielgomezmarin at gmail.com> wrote:

> Hola
>
> Tenemos dificultades para representar la realidad, pues si la bicicleta se
>> queda mucho rato en un solo punto, el mapa de calor muestra mayor densidad
>> en esa área y aparenta un mayor valor en las mediciones (o sea que se pone
>> más hacia el rojo), se intentó sacar un promedio de los puntos que estén en
>> la misma geolocalización, pero es una solución temporal pues esto
>> eliminaría medidas tomadas en ese mismo punto en días diferentes.
>>
>
> tengo poco conocimiento de programar en R entonces en vez de hacer pruebas
> en mi compu les digo una idea, aunque no se si estoy en lo correcto.
>
> ## detecta coordenadas repetidas y calcula el valor promedio para cada
> coordenada única meansAddressPoints <- addressPoints %>% group_by(lat,lng)
> %>% summarise(value=mean(value))
>
> esta línea acumula todas las mediciones para la coordenada x,y? o hace una
> iteración sacando el promedio cada que encuentra un valor con las mismas
> coordenadas?
>
> por otro lado, no sería práctico quitarle resolución a las coordenadas
> (por ejemplo quitarles el último o los dos últimos digitos y volverlos
> cero) para que en vez de ser puntos se hagan pixeles y así se hace menos
> denso el mapa. no se cual es la resolución del gps, pero creo que pasar de
> centímetros a decímetros o incluso a metros no afecta mucho el cálculo y
> disminuye geométricamente (osea muchísimo) la cantidad de puntos
> independientes que se deben calcular. También aumenta la cantidad de
> mediciones por pixel. (esto tambíen puede ser lo que afecte el mapa porque
> el tamaño del dibujo es mucho más grande que el punto donde se mide
> entonces se traslapan varias mediciones que están en puntos cercanos).
>
> sobre la visualización
> sería muy bueno poder consultar los datos por:
> - día del calendario (osea día por año,mes,día)
> - día de la semana (agrupar todos los lunes, los martes y así) para poder
> comparar los fines de semana con los demás días.
> - horas, para poder ver los momentos del día más críticos
>
> aquí en este punto sería interesante poder hacer un mashup de datos de
> diferentes fuentes que estén disponibles en la red.
>
> si hay algo de python que se pueda correr en el servidor puedo ayudar con
> el mash de los datos y con la manera como se pueden organizar por días,
> fecha, hora, etc.
>
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