Calidad del aire en la zona metropolitana de la CDMX

[pic 1]

Calidad del aire, junio del 2017[pic 2]

Calidad del aire de la Zona Metropolitana de la Ciudad de México conforme la zona-temporada.

Oliver Canul Canul1, Cristian Carrillo Martínez2, Karen Michelle Coral García3, Arlin Escobedo Pech4, Mara Flores Moreno5, Melissa Lugardo Añorve6.

 1Facultad de ingenierías, Universidad del Caribe. SM. 78, Mza.1, Lote 1, Esquina Fraccionamiento Tabachines, 77528 Cancún, Q. Roo, México. Teléfono: +52 (998) 881 4400[pic 3]

Resumen

En esta investigación se realizaron análisis de PERMANOVA, Mann-Whitney y gráficos de interacción de medias para evaluar la calidad del aire de la Ciudad de México, en dicho análisis se tomaron en cuenta datos de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico de la Zona Metropolitana de la Ciudad de México de diferentes contaminantes atmosféricos (CO, O3, SO2, NOx), comprendidos en distintas temporadas (mayo, septiembre y diciembre) del año 2016 en las zonas norte, centro y sur de la ciudad. De acuerdo con los resultados obtenidos, en la temporada de mayo se registraron las concentraciones más elevadas de CO en la zona centro  y de O3 en la zona sur, mientras que en la temporada de diciembre se registraron las mayores concentraciones de SO2 siendo la zona norte la más afectada y los NOx en la zona centro de la ciudad.

Palabras clave: Calidad del aire, contaminación atmosférica, red de monitoreo. [pic 4]

Introducción

La contaminación del aire es actualmente uno de los problemas ambientales más severos a nivel mundial. Está presente en todas las zonas urbanas y constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud de los seres humanos. La contaminación puede definirse como cualquier modificación indeseable del ambiente, causada por la introducción a este de agentes físicos, químicos o biológicos en cantidades superiores a las naturales, que resulta nociva para la salud humana, daña los recursos naturales o altera el equilibrio ecológico (Romero et al., 2006). La contaminación atmosférica está ligada con la densidad poblacional, el uso del suelo, el tamaño y el estado que guarda el parque vehicular, y con las características de los procesos industriales (Tzintzun et al., 2005).

La actividad diaria de la Ciudad de México genera una gran cantidad de sustancias que modifican la composición natural del aire. La quema de combustibles fósiles para el transporte y la generación de energía producen miles de toneladas de contaminantes que diariamente son emitidos a la atmósfera. Los vehículos son la principal fuente de emisión, le siguen en importancia las fuentes de área, la industria, los hogares y las emisiones de fuentes naturales. Una manera de proteger la salud de la población es a través del monitoreo y la difusión continuos del estado de la calidad del aire. En la Ciudad de México, el Sistema de Monitoreo Atmosférico (SIMAT) es el responsable de la medición permanente de los principales contaminantes del aire (SEDEMA, 2017). La Zona Metropolitana de la Ciudad de México (ZMCM), con más de 20 millones de habitantes, es considera da una de las ciudades más grandes del mundo. El acelerado crecimiento poblacional y urbano ha propiciado una serie de problemas ambientales importantes y urgentes de atender (Landeros et al., 2014).

El objetivo del presente proyecto es identificar si existen diferencias significativas entre las zonas seleccionadas (norte, sur y centro) de la Ciudad de México, de igual forma saber si existen diferencias significativas entre las temporadas (mayo, septiembre y diciembre) e identificar si existen diferencias entre la interacción de las zonas y temporadas.

Metodología

Área de estudio

La información que se recopiló para este estudio proviene de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico de la zona metropolitana de la Ciudad de México con coordenadas 19°25′10″N 99°08′44″O, la cual está activa los 365 días del año las 24 horas del día y que cuenta con un total de 45 estaciones de las cuales 15 se encuentran en la entidad del Estado de México y 30 en CDMX.

De las 45 estaciones de monitoreo se recopilaron datos únicamente de tres ubicadas en diferentes zonas estratégicas para poder evaluar la calidad del aire. Al norte se ubica la estación Villa de las Flores (VIF) la cual se encuentra en la delegación de Coacalco de Berriozábal en el Estado de México con coordenadas 19°39’29”N 99°5’47”O y una altitud de 2242 msnm, en la zona centro la estación correspondiente es la de la Merced (MER) que se encuentra en el municipio de Venustiano Carranza con coordenadas 19°25’28.596”N 99°7’10.538”O con altitud de 2245 msnm y en el sur de la ciudad se ubica la estación Ajusco Medio (AJM) esta se encuentra dentro del municipio de Tlalpan con coordenadas 19°16’19.56”N 99°12’27.568”O y altitud de 2619 msnm.

Análisis de datos

Con la información recopilada se elaboró una base de datos utilizando las hojas de cálculo de Excel, en la cual se registraron las concentraciones del monóxido de carbono (CO), ozono (O3), dióxido de azufre (SO2) y los óxidos de nitrógeno (NOX) ordenados según la zona (norte, centro y sur) y mes (mayo, septiembre y diciembre) en intervalos de una hora; obteniendo así 6624 datos por cada contaminante para realizar diferentes análisis.

Análisis estadísticos

Los datos obtenidos fueron tratados por varios métodos de análisis, por lo general de índole no paramétrica, ya que los cuatro contaminantes estudiados en este proyecto (CO, O3, SO2, NOX) no presentaron una distribución normal al aplicarles el supuesto de normalidad. Para el tratamiento de los datos se utilizaron programas estadísticos como Minitab y PAST3.

El primer método empleado fue el Análisis Multivariable por Permutaciones (PERMANOVA) de dos factores o vías, ya que los factores a estudiar fueron zona y temporada, además de contar con un factor de interacción. Siendo la versión no paramétrica del diseño factorial de dos factores, el PERMANOVA identifica el efecto de los factores y de su interacción en la variable de respuesta (Anderson, 2005).

Posteriormente se aplicó la prueba de comparación de Mann-Whitney. Siendo ésta la versión no paramétrica de la prueba de t de Student, compara las medianas entre dos niveles de un mismo factor, realizando las combinaciones necesarias para encontrar cómo difieren entre ellas. En muestras grandes, esta prueba puede detectar diferencias en la dispersión incluso cuando las medianas son muy similares (Hart, 2001). Sin embargo, el realizar varias pruebas para comparar dos grupos puede aumentar la probabilidad de cometer error tipo I. Por lo tanto, se corrigieron los p-values mediante el ajuste de Bonferroni para tener resultados más certeros (Armstrong, 2014).

...