Métodos de medición y análisis de datos
Contaminación atmosférica
- Video:ICA (Índice de Calidad del Aire) - Ejercicio PM2.5
- Fuente:YouTube
Influence of Temperature, Relative Humidity and Seasonal Variability on Ambient Air Quality in a Coastal Urban Area
Influencia de la temperatura, humedad relativa y variabilidad estacional en la calidad del aire en un área costera urbana
Los autores de este artículo realizaron una investigación sobre de la influencia de factores como temperatura, humedad relativa sobre las concentraciones de SO2, NOx, RSPM, y SPM en una ciudad costera de la India durante el monzón, post-monzón, verano y pre-monzón, haciendo un análisis de regresión. De acuerdo con los resultados, las concentraciones tanto de SO2 como NOx están correlacionados negativamente en verano y se correlacionaron de forma moderada y positiva durante la temporada posterior al monzón respecto a la temperatura. Por otro lado, las concentraciones de RSPM y SPM tuvieron una correlación positiva con la temperatura en todas las estaciones, excepto la posterior al monzón. Con base en la falta de robustez de las correlaciones, los autores sugieren que la inconstancia de la variación térmica en esta región es un factor influyente en la concentración de los contaminantes evaluados.
Este estudio fue desarrollado por Ramasamy Jayamurugan, B. Kumaravel, S. Palanivelraja (Annamalai University, Chidambaram, India) y M. P. Chockalingam (Vel Tech Dr. RR & Dr. SR Technical University, Avadi, India) para International Journal of Atmospheric Sciences (Vol. 2013), revista dedicada a la divulgación de estudios sobre ciencias de la atmósfera. Esta es una publicación vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Correo de contacto: [email protected]
How to Maintain a Sustainable Environment? A Spatial Evolution of Urban Atmospheric Pollution and Impact Factors in China
¿Cómo mantener un ambiente sostenible? Evolución espacial de la contaminación atmosférica urbana y factores de impacto en China
Este artículo propone el uso del software GeoDa para realizar el análisis de distribución de compuestos como el dióxido de sulfuro (SO2), óxidos de nitrógeno (NOx), polvo (DUS) en varias provincias de china. Posteriormente es realizado un test de correlación y un análisis de cluster para determinar las características de evolución espacial de los tres contaminantes. Los autores aplican además un modelo de panel de datos espacial para conocer cuales son los factores que afectan la evolución de los contaminantes en la nación. Adicionalmente, los autores utilizan MATLAB a fin de estimar el modelo de regresión espacial (SLM) y el modelo de error espacial (SEM), siendo este último más aplicable para SO2 y NOx, mientras que el SLM es mas aplicable para DUS. Los resultados permiten concluir que tanto la industria como la urbanización están directamente asociadas con la acumulación de contaminantes, por lo que se sugiere la implementación de políticas ambientalmente amigables en pro del desarrollo sostenible.
Este estudio fue desarrollado por Mingze Li, Yuan Huang y Mingdan Han (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) para Sustainability (Vol. 11, núm 16, pág. 4376, 2019), revista enfocada en estudios sobre sostenibilidad ambiental, cultural, económica y social. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
