Análisis de datos geoespaciales y sensores remotos para la determinación de contaminantes de aire para la ciudad de quito entre los años 2013 a 2016.

Abstract

La caracterización de la calidad del aire es un problema que afecta a las grandes urbes y Quito no escapa de este problema, entre los que se destaca los contaminantes que son difícil de analizar en grandes áreas están el monóxido de Carbono (CO), dióxido de Nitrógeno (NO2) y Ozono (O3), la dificultad de su análisis radica en que generalmente se tienen pocas estaciones de medición para grandes áreas, en este trabajo se utilizó la metodología de Regresión de Uso de Suelos (Land Use Regression (LUR)) a partir de la medición obtenidas en pocas estaciones y combinado con datos geoespaciales generando mapas de distribución de contaminantes del aire en la zona urbana del Distrito Metropolitano de Quito. Se realizaron a partir de modelos LUR, mapas de promedios anuales de concentración de CO, NO2 y O3 comprendido entre los años 2013 a 2016. Los valores del coeficiente de determinación R2 entre los valores observados y los valores obtenidos de los modelos LUR varían desde valores muy bajos de 0,2703 hasta valores de 0,9812 por lo cual tenemos modelos de ajuste malo (R2<0,5) hasta modelos de muy buen ajuste (R2>0,8). Se llegó a la conclusión de que a partir de datos geoespaciales e imágenes satelitales se puede obtener valores de contaminantes del aire sin el requisito de disponer de una gran cantidad de datos, así con esta información se pueden realizar en diferentes ciudades del país monitoreos más extensos con solo aplicar el modelo y realizando ciertas mediciones en diferentes puntos.