Modelamiento geoestadístico de mediciones de concentración de material particulado (PM10) para la validación de un método simplificado

Lenin Javier Ramírez-Cando, Miguel Armijos, Michelle Crespo, Sandra Paulina Pino-Casignia, César Iván Álvarez-Mendoza

Resumen


El material particulado (PM10), es un contaminante atmosférico capaz de ocasionar una grave problemática en cuanto a calidad del aire y afecciones en la salud humana. Por lo que en la presente investigación se presenta el análisis de las concentraciones de material particulado (PM10) en el sector del aeropuerto de Tababela en el Distrito Metropolitano de Quito, cuyo objetivo es determinar el método más apropiado para la medición de concentración de material particulado (PM10), mediante análisis geoestadístico de tres métodos: IDW, Spline y Kriging por medio del Software ArcGIS, con la finalidad de identificar los puntos de mayor concentración de PM10 en la zona de estudio. La toma de datos se realizó utilizando un muestreador casero, al igual que los datos obtenidos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) ubicada en el sector de Carapungo; con estos se valida la metodología de muestreo mediante el método de regresión lineal o mínimos cuadrados, se muestra la utilidad del muestreador casero. Se recolectó los datos de concentración en 16 puntos estratégicos con duplicados cada uno que cubren la ruta Collas, con los que se obtuvo mapas de la zona analizada uno por cada método propuesto, los mismos se validaron mediante la aplicación de la herramienta Arctoolbox relacionando los datos obtenidos con respecto al blanco, se presenta que el valor de incertidumbre indica una proximidad en relación a la concentración real; siendo el modelo Inverse distance weighted (IDW) el que respondió de mejor manera al comportamiento de PM10 en la zona permitiendo así obtener el mejor modelo que diferencie los puntos de menor y mayor concentración de PM10, a diferencia de los modelos Spline y Kriging.

Palabras clave


material particulado; geoestadístico; Inverse distance weighted; kriging; spline; validación; calidad del aire.

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DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v79i1.1143

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