Estimación de la contaminación a nivel de código postal en la Comunidad de Madrid, utilizando datos espaciales - Gómez-Aparici Vega, Rafael

Abstract

La contaminación atmosférica es uno de los desafíos ambientales más urgentes y preocupantes en el mundo actual. Sus efectos nocivos sobre la salud humana y el medio ambiente son ampliamente reconocidos, lo que ha generado un creciente interés en abordar este problema desde diferentes enfoques científicos y tecnológicos. Si se quiere estudiar los efectos que tiene la contaminación, tanto como afectan los distintos contaminantes en la salud humana, como el efecto que tienen distintos niveles de concentración de estos, uno de los pasos más importantes es poder conocer de forma precisa la distribución espacial que presentan cada uno de estos contaminantes dentro de un mismo territorio. Es por esto por lo que las administraciones públicas han puesto énfasis en la instalación de redes de medición para poder realizar el seguimiento de las regiones más densamente pobladas. Sin embargo, estas redes no son capaces de proporcionar datos a un nivel muy detallado ya que el número de estaciones que serían necesarias para poder llegar a este nivel de detalle sería demasiado elevado y resultaría impráctico tanto a nivel logístico, ya que en las grandes ciudades no se dispone de emplazamientos en los que resulte fácil instalar este tipo de infraestructuras, como a nivel económico, ya que se necesita un gran desembolso no solo en su construcción, sino también en su operación y mantenimiento. En este sentido se pretende suplir esta necesidad creando un modelo que sea capaz de estimar los niveles de contaminación de cada uno de los contaminantes a nivel de código postal a partir de los datos recogidos por la red de medición existente. Este estudio se ha centrado en la elaboración de un modelo válido para la Comunidad de Madrid a partir de los datos proporcionados por la red de calidad del aire de esta región, obteniendo un modelo para la estimación a nivel de código postal dentro de esta.

Air pollution is one of the most urgent and worrying environmental challenges in the world today. Its harmful effects on human health and the environment are widely recognized, which has generated a growing interest in addressing this problem from different scientific and technological approaches. If we want to study the effects of pollution, both how different pollutants affect human health and the effect of different levels of concentration of these pollutants, one of the most important steps is to precisely know the spatial distribution of each of these pollutants within the same territory. This is why public administrations have emphasized the installation of measurement networks to monitor the most densely populated regions. However, these networks are not able to provide data at a very detailed level because the number of stations that would be necessary to reach this level of detail would be too high and it would be impractical both logistically, since large cities do not have sites where it is easy to install this type of infrastructure, and economically, since it requires a large outlay not only in its construction, but also in its operation and maintenance. In this sense, the aim is to make up for this need by creating a model capable of estimating the pollution levels of each of the pollutants at the postal code level from the data collected by the existing measurement network. This study has focused on the development of a valid model for the Community of Madrid from the data provided by the air quality network of this region, obtaining a model for the estimation at the zip code level within this region.