Metodología para la caracterización espacio-temporal de PM2.5 en el área urbana de la ciudad de Medellín-Colombia

Abstract

Se propone una metodología para caracterizar espacio temporalmente la concentración de PM2.5 que integra interpolación espacial, estadística espacial y econometría. Se implementa con sistemas de información geográfica y datos de concentración promedia mensual de PM2.5, temperatura y velocidad del viento; medidos en 8 sitios de monitoreo durante 2013-2014 en la ciudad de Medellín. Primero se hace una caracterización espacial multivariada de PM2.5 con regresiones geográficamente ponderadas (GWR) y luego la caracterización temporal con algoritmos econométricos. El modelo con variables explicativas temperatura, gradiente espacial del viento, dominio espacial de PM2.5 calculado con GWR y la concentración de PM2.5; con un rezago de orden 1; explica en un 87% la variabilidad de PM2.5. El desempeño de los algoritmos se calcula con validación cruzada. Finalmente se ajustan los mapas de caracterización espacio-temporal con un modelo de proximidad espacial que usa la distancia a fuentes de emisión y de mitigación de PM2.5

Se propone una metodología para caracterizar espacio temporalmente la concentración de PM2.5 que integra interpolación espacial, estadística espacial y econometría. Se implementa con sistemas de información geográfica y datos de concentración promedia mensual de PM2.5, temperatura y velocidad del viento; medidos en 8 sitios de monitoreo durante 2013-2014 en la ciudad de Medellín. Primero se hace una caracterización espacial multivariada de PM2.5 con regresiones geográficamente ponderadas (GWR) y luego la caracterización temporal con algoritmos econométricos. El modelo con variables explicativas temperatura, gradiente espacial del viento, dominio espacial de PM2.5 calculado con GWR y la concentración de PM2.5; con un rezago de orden 1; explica en un 87% la variabilidad de PM2.5. El desempeño de los algoritmos se calcula con validación cruzada. Finalmente se ajustan los mapas de caracterización espacio-temporal con un modelo de proximidad espacial que usa la distancia a fuentes de emisión y de mitigación de PM2.5