EJE 02-08 Análisis y modelado de episodios de intensa contaminación por PM10 en Madrid con Sistemas de Información Geográfica
DOI:
https://doi.org/10.33324/memorias.v1iXVI.54Keywords:
Ecuador, Univercidad, investigación, Contaminación urbana, PM10, tipo de tiempo, interpolación espacial, Madrid.Abstract
RESUMEN
La conjunción de técnicas estadísticas y SIG está facilitando clarificar la relación entre la atmosfera urbana y la polución del aire y en esta investigación, profundizando en traba-
jos previos, se abordan dos objetivos principales: primero, determinar y caracterizar los tipos de tiempo asociados a concentraciones altas y severas de PM10 en Madrid y, segun-
do, tras elegir un episodio de severa contaminación, estimar y visualizar su distribución intraurbana diaria durante el periodo que dura.
La información (diaria) utilizada ha sido la concentración media de PM10 y datos de diferentes variables meteorológicas para caracterizar los tipos de tiempo, considerando un
período sexenal desde 2010 a 2015.
La metodología ha consistido en la aplicación de técnicas estadísticas para definir qué es contaminación elevada y extrema, y de técnicas de interpolación espacial para modelar
la concentración de PM10 en la ciudad de Madrid.
Los resultados evidencian, por un lado, que los episodios de alta contaminación abundan más en verano, donde la principal fuente de emisión de partículas es el polvo sahariano,
y en invierno, donde lo son los procesos de combustión, favorecidos por la baja capacidad de dispersión de la atmósfera en esta época. Por otro lado, los mapas interpolados para
el período crítico estival examinado han posibilitado identificar y visualizar los niveles de polución por PM10 que se soportan en las distintas zonas de la ciudad. Todo ello abre
vías para políticas preventivas mejor fundadas, discriminando incluso zonas dentro de la ciudad, y para análisis de salud pública y de justicia ambiental.
Palabras clave: Contaminación urbana, PM10, tipo de tiempo, interpolación espacial, Madrid.
ABSTRACT
Joint use of statistics and GIS are considerably aiding to elucidate the relations between urban atmosphere and air pollution. In this paper, deepening in previous works, two main objectives
are addressed: First, to outline and characterize the weather types associated to high and severe PM10 concentrations in Madrid, and second, focusing on one severe pollution episode,
to estimate and visualize the daily intra urban distribution of a pollutant along the period.
The information used includes the daily medium average of PM10 as well as some other meteorological variables, in order to better characterize the weather types, considering a
sexennial period from 2010 to 2015.
Methodologically, various statistical techniques have been applied for a precise definition of High and Extreme pollution levels, and spatial interpolation has been used to estimate
surface models of PM10 concentrations in the city of Madrid.
Results show, on the one hand, that episodes of high pollution occur more commonly in summer, when the main source of particle’s emission is the Saharan dust. It also happens in winter, due to combustion processes increased by the low capacity of dispersion in the atmosphere in this season. Interpolated maps for the critical summer period examined have allowed to identify and to visualize the PM10 pollution levels affecting different areas of the city. These findings encourage better founded policies and prevention, even discriminating different areas within the city; as well as more refined analysis on public health and environmental justice issues.
Keywords: Urban pollution, PM10, weather types, spatial interpolation, Madrid.