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Variabilidad del PM10. Modelos espacio-temporales para evaluar el impacto de la calidad del aire al amparo de la legislación ambiental.

Autor: Ana Belén Vicente Fortea
Universidad Jaume I
Otros autores: Pablo Juan Verdoy (Universidad Jaume I); Sergi Meseguer Costa (Universidad Jaume I); Laura Serra Saurina (Universidad Pompeu Fabra)
Tipo: Comunicación técnica escrita
Temática: Calidad ambiental y salud
Documentos asociados: Doc. Escrito
Resumen:
Para poder desarrollar Planes de Calidad del Aire es esencial conocer, de manera adecuada, las concentraciones de los diferentes contaminantes. En este contexto, se propone un modelo espacio-temporal de la concentración de PM10 (con base datos de 2006 a 2015) con el fin de comprender la tendencia, conocer la influencia de las variables en el riesgo de exposición, encontrar los datos faltantes para evaluar la calidad del aire y estimar datos para esos sitios donde no están disponibles de este contaminante. El área de estudio se encuentra en la provincia de Castellón. Esta provincia es un área estratégica en el marco del control de la contaminación dentro de la Unión Europea (UE). Es una zona fuertemente industrializada siendo la primera fabricante y exportadora de baldosas cerámicas de la UE. Se establecen tres tipos de estaciones de muestreo en el área de estudio, industrial, urbano y rural, en función de la influencia de las diferentes fuentes antropogénicas de emisión. Se observa una disminución a lo largo del periodo de estudio del nivel de PM10 en el caso de las estaciones de tipo industrial y urbano debido a la reducción de la actividad antrópica por la crisis económica que viene atravesando el país. En el caso de las estaciones rurales, los niveles permanecen constantes. El comportamiento de la tendencia anual del PM10 es trimodal en el caso de estaciones industriales y urbanas, y bimodal en el caso de estaciones rurales. Los picos dependen de las condiciones climáticas generales, que influyen sobre la resuspensión del material mineral, las partículas de transporte largo del norte de África y el aumento de las fuentes antropogénicas cuando se produce un fenómeno de inversión térmica. La normativa de la UE sugiere que son necesarios el 90% de los datos por año para realizar la evaluación calidad del aire. Por lo tanto, se presentan métodos estadísticos de interpolación para completar los datos faltantes. Este estudio también se centra en comprobar la bondad del ajuste de estos métodos para encontrar el que menor error presente en el llenado de vacíos de datos. Se han evaluado tres métodos estadísticos de interpolación: interpolación lineal, interpolación exponencial y suavizado de Kalman. El último método se presenta como la mejor opción. Además, también se constata que el número de datos perdidos y su distribución en el período de estudio son factores importantes a la hora de aplicar correctamente los métodos de interpolación.