Se analizarán las series temporales de los niveles de contaminación recogidos en diferentes estaciones de Madrid, relacionándolo con posibles variables explicativas asociadas a la climatología o al comportamiento poblacional. Se utilizarán técnicas de aprendizaje automático que permitan analizar las variables disponibles, así como ajustar modelos de la evolución temporal de dichos contaminantes en función de las variables explicativas disponibles. Para ello, se recogerán los datos abiertos del Ayuntamiento de Madrid del Sistema Integral de Calidad del aire, así como de una red de estaciones meteorológicas que recogen datos de precipitación, viento y temperaturas. Se analizarán otras variables explicativas como la densidad de tráfico, los días festivos, o la información meteorológica disponible en AEMET.
Manuel Sainz de Baranda Portela
