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

• Autores: Libardo Londoño Ciro, Julio Eduardo Cañón Barriga
• Localización: Revista EIA, ISSN-e 1794-1237, Vol. 15, Nº. 30, 2018, págs. 113-132
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Metodologia para a caracterização espaçotemporária de PM2.5 na área urbana da cidade de Medellín-Colômbia
  • Spatio-Temporal Characterization Methodology of PM2.5 in the Urban Area of the City of Medellín-Colombia
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    Resumen 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.

  • português

    Resumo Propomos uma metodologia para caracterizar temporariamente a concentração de PM2.5 que integra a interpolação espacial, estatística espacial e econometria. É implementado com sistemas de informação geográfica e dados de concentração média mensais de PM2.5, temperatura e velocidade do vento medido em 8 locais de monitoramento durante 2013-2014 na cidade de Medellín. Primeiro, fazemos uma caracterização espacial multivariada de PM2.5 com regressões geograficamente ponderadas (GWR) e, em seguida, a caracterização temporal com algoritmos econométricos. O modelo comvariáveis explicativas de temperatura, gradiente de vento espacial, domínio espacial de PM2.5 calculado com GWR e a concentração de PM2.5 comum atraso de ordem 1 explica a variabilidade de PM2.5 em 87%. O desempenho dos algoritmos é calculado comvalidação cruzada. Finalmente, os mapas de caracterização espaço-temporal são ajustados comum modelo de proximida de espacial que usa distância para fontes de mitigação e emissão de PM2.5.

  • English

    Abstract In this paper, we propose a methodology to characterize the spatiotemporal concentration of PM2.5 that integrates spatial interpolation, spatial statistics and econometrics. It is implemented with geographic information systems and monthly average concentration data of PM2.5, temperature and wind speed measured in eight monitoring sites during 2013-2014 in Medellín. First we make a multivariate spatial characterization of PM2.5 with Geographically Weighted Regressions (GWR) and then the temporal characterization with econometric algorithms. The model with explanatory variables temperature, spatial wind gradient, spatial domain of PM2.5 calculated with GWR and the concentration of PM2.5 with a lag of order one explains the variability of PM2.5 by 87%. The performance of the algorithms is calculated with cross validation. Finally, spatio-temporal characterization maps are adjusted with a spatial proximity model that uses distance to PM2.5 emission and mitigation sources.