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Spatial-temporal modellization of the concentration data through geostatistical tools

机译：通过地统计学工具对浓度数据进行时空建模

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The nitrogen dioxide is a primary pollutant, regarded for the estimation of the air quality index, whose excessive presence may cause significant environmental and health problems. In the current work, we suggest characterizing the evolution of levels, by using geostatistical approaches that deal with both the space and time coordinates. To develop our proposal, a first exploratory analysis was carried out on daily values of the target variable, daily measured in Portugal from 2004 to 2012, which led to identify three influential covariates (type of site, environment and month of measurement). In a second step, appropriate geostatistical tools were applied to model the trend and the space-time variability, thus enabling us to use the kriging techniques for prediction, without requiring data from a dense monitoring network. This methodology has valuable applications, as it can provide accurate assessment of the nitrogen dioxide concentrations at sites where either data have been lost or there is no monitoring station nearby.
机译：二氧化氮是一种主要污染物，被认为是对空气质量指数的估计，其过量存在会导致严重的环境和健康问题。在当前的工作中，我们建议通过使用处理空间和时间坐标的地统计方法来表征水平的演变。为了提出我们的建议，我们对目标变量的每日值进行了首次探索性分析，该变量在2004年至2012年期间在葡萄牙每日进行测量，从而确定了三个有影响的协变量（场所类型，环境和测量月份）。第二步，使用适当的地统计学工具对趋势和时空变化进行建模，从而使我们能够使用克里金法进行预测，而无需来自密集监测网络的数据。这种方法具有重要的应用价值，因为它可以提供数据丢失或附近没有监测站的站点中二氧化氮浓度的准确评估。

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