8  Micropartículas del Aire

Contaminación: Exposición a Material Particulado Fino (MP2.5) (MPA)

Author

John Treimun

1. Información General

Ficha técnica

  • Nombre completo: Exposición a Material Particulado Fino (MP2.5)
  • Sigla: MPA
  • Dimensión: Salud y Medio Ambiente
  • Dominio: Contaminación
  • Fuente principal de datos: Sistema Nacional de Información de Calidad del Aire (SINCA)
  • Unidad espacial de análisis: Manzana censal
  • Frecuencia temporal: Promedio móvil de 5 años
  • Cobertura temporal del análisis: 2019-2023 (sujeto a disponibilidad)
  • Resolución espacial del insumo: Puntos (Estaciones de Monitoreo)
  • Versión actual: 1.0

Avances

Estado de Avances
Etapa Estado
Diseño del Indicador

✅
Consolidación de Insumos

✅
Cálculo de Indicador

✅
Validación de Resultados

✅
Entrega de Resultados

✅
Documentación

✅

2. Conceptualización

2.1 Definición del indicador

El índice MPA representa la exposición promedio de la población infantil a concentraciones de material particulado fino (PM2.5), un contaminante atmosférico asociado a efectos adversos en la salud respiratoria, cardiovascular y neurológica infantil.

2.2 Conceptos relacionados

  • PM2.5: Partículas con diámetro aerodinámico menor a 2.5 micrones.

  • Interpolación espacial: Estimación de valores en áreas sin monitoreo directo.

  • Normalización: Transformación de los datos para comparabilidad territorial.

2.3 Referente internacional (COI 3.0)

El COI 3.0 incluye PM2.5 como uno de los indicadores del subdominio de contaminación. Se utiliza la base de datos de FAQSD1 de la EPA2, con promedios anuales interpolados a nivel de tracto censal.

3. Adaptación metodológica CIT

3.1 Definición operacional adaptada

El MPA es un índice continuo entre 0 y 100 que representa la oportunidad ambiental relativa de cada unidad espacial, donde 100 indica mínima exposición a PM2.5.

3.2 Insumos y fuentes

  • SINCA3: Datos horarios o diarios de PM2.5 por estación.
  • INE: Shapefiles de manzanas urbanas.

3.3 Pasos de cálculo

  1. Descargar datos diarios de PM2.5 para los últimos 5 años.
  2. Calcular promedio anual por estación y luego promedio móvil 5 años.
  3. Interpolar espacialmente (kriging) a manzanas censales.
  4. Asignar valores a cada unidad espacial.
  5. Aplicar winsorización (percentiles 5 y 95).
  6. Normalizar a escala 0–100.
  7. Invertir el índice para representar oportunidad ambiental.

3.4 Formulas utilizadas

1. Cálculo del promedio anual por estación.

A partir de los datos diarios de PM2.5:

MPA_a(e, y) = \frac{1}{N_{e y}} \sum_{d=1}^{N_{e y}} MPA_d(e, y) Donde:

  • MPA_a(e, y): Promedio anual para la estación e en el año y
  • MPA_d(e, y): Concentración diaria en el día e
  • N_{e y}: Número de días válidos en el año y para la estación e

2. Promedio móvil de 5 años:

MPA _{5a}(e) = \frac{1}{5}\sum_{d=1}^{y_0+4}MPA_a(e, y) Donde:

  • $MPA _{5a}(e) $: Promedio móvil de 5 años para la estación e.
  • y_0: Año inicial del período (2019).

3. Interpolación (IDW):

\hat{Z}(s_0) = \frac{\sum_{i=1}^n \omega_i Z(s_i)}{\sum_{i=1}^n \omega_i}, \quad \text{donde} \quad \omega_i = \frac{1}{d(s_0, s_i)^p}

Donde:

  • \hat{Z}(s_0): Valor estimado en la ubicación s_0.
  • Z(s_i): Valor observado en la estación i.
  • d(s_0, s_i)^p: Distancia entre s_0 y s_i.
  • p: Parámetro de potencia (en nuestro caso igual a 2).

4. Winsorización: MPA_i^{(winsor)} = \min\left(\max(MPA_i, P_5), P_{95}\right) Donde:

  • MPA_{i}: Valor interpolado de PM2.5 para la unidad espacial (i) (manzana censal).
  • P_5·: Percentil 5 de la distribución de valores de PM2.5. Representa el valor por debajo del cual se encuentra el 5% más bajo de los datos.
  • P_{95}: Percentil 95 de la distribución. Representa el valor por encima del cual se encuentra el 5% más alto de los datos.

5. Normalización Min-Max:

MPA_i^{(norm)} = 100 \times \frac{MPA_i^{(winsor)} - \min}{\max - \min}

6. Inversión:

\text{Oportunidad} = 100 - MPA_i^{(norm)}

4. Resultados preliminares

Se generó un mapa (8.1) de oportunidad ambiental por manzana censal, donde los valores más altos indican menor exposición a PM2.5.

Figure 8.1: Resultados de Indicador Exposición a Material Particulado Fino (MP2.5) (MPA) convertido en oportunidad ya que se invirtió

5. Interpretación y usos esperados

5.1 Interpretación de Resultados

  • Valores altos (cercanos a 100): Baja exposición a PM2.5.
  • Valores bajos (cercanos a 0): Alta exposición a PM2.5.

5.2 Aplicaciones

  • Priorización territorial de políticas de calidad del aire.
  • Integración en índices compuestos de bienestar infantil.
  • Evaluación de inequidades ambientales.

6. Consideraciones, supuestos y limitaciones

  • Se asume que la interpolación representa adecuadamente la exposición.
  • No se consideran condiciones meteorológicas específicas.
  • La calidad del índice depende de la cobertura y continuidad de las estaciones.

7. Referencias

  1. FAQSD: Fused Air Quality Surface Using Downscaling↩︎

  2. EPA: Environmental Protection Agency (US)↩︎

  3. SINCA: Sistema Nacional de Información de Calidad del Aire↩︎