Modelado espacial y temporal de contaminantes atmosféricos en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México

Abstract

Introducción: Las grandes ciudades presentan problemas de contaminación atmosférica por la emisión de gases contaminantes y material particulado (PM).Objetivos: Conocer la variación intra e interanual de los contaminantes (NOX, CO, O3, PM10 y PM2.5) en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México y modelar su distribución espacial.Materiales y métodos: Se analizaron los datos de 44 estaciones de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico (RAMA) para extraer información de los contaminantes NOX, O3 y CO en el periodo 1986-2021, y PM2.5 y PM10 en los periodos 2000-2021 y 2003-2021, respectivamente. Se calcularon promedios mensuales por estación y se evaluó la tendencia temporal de cada contaminante mediante el operador ‘Theil-Sen’. También se modeló la distribución espacial de los contaminantes y se comparó el desempeño estadístico de cuatro métodos de interpolación: Redes neuronales, Support Vector Machine, Random Forest y Kriging Universal.Resultados y discusión: Las concentraciones de NOX y CO fueron altas en noviembre-enero, mientras que las de O3 en abril-mayo. Las concentraciones más bajas de PM10 y PM2.5 ocurrieron en julio-octubre y las máximas en mayo. Todos los contaminantes disminuyeron su concentración durante el periodo analizado, con cambios más notorios en NOX (-1.28 ppb·año-1) , mientras que CO fue el de menor cambio (-0.12 ppm·año-1). Los valores máximos de NOX, O3 y CO se presentaron en 1993 y de PM en 2003. El mejor modelo fue Support Vector Machine, independientemente del contaminante analizado.Conclusión: La dinámica espaciotemporal varió entre los contaminantes atmosféricos. El análisis con métodos de interpolación espacial es factible y favorece estrategias de solución a los problemas de contaminación.