Revista Cubana de Meteorología 27, Enero-Diciembre 2021, ISSN: 2664-0880
Artículo Original
 
Empleo de datos satelitales para estimación de contaminación atmosférica por material particulado en La Habana
Use of satellite data for estimation of air pollution by particulate matter in Havana
 

iDVeronica Gutiérrez Quintero1Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía *✉:veronica@cubaenergia.cu

Elieza Menezes Ruiz1Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía

Alina Roig Rassi1Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía

Marco Andrés Guevara Luna2Universidad Nacional de Colombia

Luis Carlos Belalcazar2Universidad Nacional de Colombia

 

1Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía

2Universidad Nacional de Colombia

 

*Autor para correspondencia: veronica@cubaenergia.cu

 

RESUMEN

Las mediciones de material particulado son importantes en calidad del aire, salud pública, estudios epidemiológicos y toma de decisiones para mediciones a corto y largo plazo. En Cuba no existen redes de monitoreo de calidad del aire. Solo en algunos puntos están instaladas estaciones de calidad de aire que miden la concentración de PM (Material Particulado). Las mediciones satelitales sirven como un enfoque alternativo para estudiar la calidad del aire. El objetivo del estudio es evaluar el empleo de datos satelitales para la estimación de contaminación atmosférica por material particulado en La Habana. La profundidad óptica del aerosol (AOD) recuperada por el sensor MODIS de los satélites TERRA y AQUA, y PM2.5 en la superficie del producto satelital MERRA-2 se usaron para comparar con las mediciones de superficie de PM10 y PM2.5 durante una campaña realizada en 2012 en tres lugares de La Habana. Se determinó la correlación lineal entre datos de satélite y de superficie, así como tres estadígrafos para evaluar correspondencia de los valores entre ambas muestras. La relación de datos del satélite con mediciones in situ concluye que: Los datos de concentración de PM2.5 en superficie del producto satelital MERRA-2 no son óptimos para la estimación de contaminación atmosférica por PM2.5, ya que se comporta de manera opuesta, la concentración de PM10 puede estimarse tanto por MODIS-TERRA como por AQUA, aunque los resultados de MODIS-AQUA son más precisos, la correlación de PM10 con MODIS-AQUA (rp = 0.60) dio un valor más alto que TERRA (rp = 0.53) y para la estimación de PM2.5, la información MODIS-TERRA puede usarse ya que la correlación calculada es rp = 0.42.

Palabras clave: 
PM2.5; PM10; mediciones in situ; datos satelitales; MODIS; TERRA; AQUA; MERRA2.
 
ABSTRACT

Measurements of a particulate material are important in air quality, public health, epidemiological studies and decision making for short, and long, term measurements. In Cuba, there are no air quality monitoring networks. Only at some points are there air quality stations installed that measure the concentration of PM (Particulate Matter). Satellite measurements serve as an alternative approach to study air quality. The objective of this study is to evaluate the use of satellite data for the measurement of air pollution by particulate matter over Havana. Aerosol optical depth (AOD) recovered by the MODIS sensor from the TERRA and AQUA satellites, and PM2.5 at the surface of the MERRA-2 satellite product were used to compare with surface measurements of PM10 and PM2.5 during a campaign carried out in 2012 at three places in Havana. The linear correlation between the satellite and surface data was determined, as well as the three statisticians to evaluate the correspondence of the values between both samples. The relation of the satellite data with the measurements in situ concludes that: The data of the concentration of PM2.5 in the surface of the MERRA-2 satellite product are not optimal for the estimation of atmospheric contamination by PM2.5, as it behave in an opposite way, the PM10 concentration can be estimated by both MODIS-TERRA and AQUA, although MODIS-AQUA results are more accurate, the correlation of PM10 with MODIS-AQUA (rp=0.60) gave a higher value than TERRA (rp=0.53) and for the estimation of PM2.5, MODIS-TERRA information can be used as the calculated correlation is rp=0.42.

Key words: 
PM2.5; PM10; measurements in situ; satellite data; MODIS; TERRA; AQUA; MERRA2.
 
 
 
INTRODUCCIÓN

Las partículas o material particulado, pueden llegar a ser un elemento importante como factor contaminante en la atmósfera de una ciudad, una zona o sitio y pueden estar depositadas sobre el suelo, aunque generalmente flotan en el aire. Las mediciones son imprescindibles para evaluar los niveles de PM2.5 y PM10 que caracterizan la calidad del aire de una zona, aunque para que estas sean eficientes, se debe contar con una red de estaciones de monitoreo de calidad del aire que cubran el territorio nacional con la densidad establecida. Sin embargo, se conoce de antemano que las estaciones de monitoreo de calidad del aire son costosas, pues su inversión está en el orden de 200 MUSD para medir los contaminantes antes mencionados, a lo que se le añaden los gastos anuales en operación y mantenimiento.

La modelación es otra de las vías para evaluar la contaminación atmosférica. El uso de modelos tiene particular importancia en Cuba debido a que la capacidad de las estaciones de monitoreo disponibles es extremadamente limitada. Actualmente en el país se dispone de la NC 1059:2014 (Oficina Nacional de Normalización, 2014Oficina Nacional de Normalización, 2014. NC 1059:2014 Calidad del aire ― metodología para modelar las afectaciones de la calidad del aire a escala local debido a las emisiones de contaminantes atmosféricos desde fuentes fijas. La Habana), que establece un enfoque por niveles para realizar modelaciones de la contaminación atmosférica. Esta norma propone en su nivel más refinado el uso del sistema de modelos AERMOD, de uso reglamentado por muchos países y de alcance menor a 50 km (EPA, 2005EPA, 2005. Revision to the Guideline on Air Quality Models: Adoption of a Preferred General Purpose (Flat and Complex TERRAin) Dispersion Model and Other Revisions. 40 CFR Part 51. Rules and Regulations ). También se han implementado con resultados consistentes (Turtós, et al., 2012Turtós, L., Meneses, E., Molina, E. & Alonso, D., 2012. Informe Final, Implementación y aplicación de modelos detallados para evaluar de la contaminación atmosférica regional (50-300 km)., Ciudad de La Habana: GIA, CUBAENERGIA.), modelos regionales de corto alcance, entre decenas de metros y 300 km, como el CALPUFF (Scire, et al., 2000Scire, J., Robe, F., Fernau, M. & Yamartino, R., 2000. A User’s Guide for the CALMET Dispersion Model (Version 5). EarthTech. Inc., Concord, MA.), que incluyen una química sencilla, y utiliza una rejilla meteorológica tridimensional que es necesaria para lograr alta precisión en casos de condiciones meteorológicas complejas. A pesar de que la modelación constituye una herramienta menos costosa que las mediciones. Son necesario datos de las fuentes contaminantes y de la meteorología local, no siempre disponible.

Los datos e imágenes satelitales, aunque no presentan la misma precisión que una medición real, pueden proveer de información necesaria que ayude al diagnóstico de la contaminación atmosférica pues aporta una visión global de la zona de estudio, indicando inclusive las fuentes de contaminación y donde se deben enfocar aquellas medidas de prevención y control. El empleo de datos e imágenes satelitales se considera una de las opciones menos costosas y la información que estos brindan complementa la falta de datos causado por la falta de infraestructura de una red de monitoreo, además el uso de datos satelitales es aceptable para estimar la concentración de partículas por sus características físicas ya que pueden ser detectadas a partir del espectro electromagnético. A pesar de su limitación temporal, las imágenes satelitales aportan con una visión única sobre la calidad del aire, complementando los métodos convencionales (Wald & Baleynaud, 1999Wald, L. & Baleynaud, J., 1999. Observing air quality over the city of Nantes by means of Landsat thermal infrared data. International Journal of Remote Sensing, 20(5), p. 947-959. ).

El uso de la profundidad óptica de aerosol (AOD) es una alternativa viable y barata para estimar los niveles de este contaminante en la región. Espectroradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) a bordo de la órbita de los satélites Terra y Aqua de la NASA han permitido la recuperación de datos AOD a nivel mundial. Los algoritmos de recuperación han evolucionado para que puedan procesar la luminosidad medida por el instrumento. MODIS se ha convertido en una importante herramienta en la predicción de las estimaciones de concentración de partículas a nivel del suelo (Duncan, et al., 2014Duncan, b. et al., 2014. Satellite data of atmospheric pollution for u.s. air quality applications: examples of applications, summary of data end-user resources, answers to faqs, and common mistakes to avoid. Atmospheric environment, issue 94, pp. 647-662.) (Saunders, et al., 2014Saunders, R., Kahl, J. & Ghorai, J., 2014. Improved estimation of PM2.5 using Lagrangian satellite-measured aerosol optical depth. Atmospheric Environment, Issue 91, pp. 146-153.) (Guevara-Luna, et al., 2018Guevara-Luna, M., Guevara-Luna, F., Mendez, J. & Belalcazar, L., 2018. Spatial and temporal assessment of particulate matter using AOD data from MODIS and Surface Measurements in the Ambient Air of Colombia. Asian Journal of Atmospheric Environment, 2(12), p. 165.).

El objetivo principal de este estudio es evaluar los datos satelitales para estimar las concentraciones de PM10 y PM2.5 en La Habana en el período del 1ro de enero del 2012 hasta el 31 de diciembre del 2012. Usamos AOD recuperado de la NASA MODIS-TERRA y MODIS-AQUA, además de datos de concentración en superficie de PM2.5 del producto satelital MERRA-2; en conjunto con mediciones de superficie en tres puntos característicos de La Habana. Se pretende calcular la correlación entre el AOD y el promedio mensual de las concentraciones medidas en superficie en los tres puntos seleccionados de la ciudad y con la media mensual calculada entre los tres puntos.

MATERIALES Y MÉTODOS
Zona de estudio

En el período de enero a diciembre del 2012 se realizó una campaña de monitoreo sistemático de PM10 y PM2.5 con una frecuencia de 24 horas por el Centro de Gestión de Información y Desarrollo de la Energía (CUBAENERGIA), el Instituto Nacional de Higiene, Epidemiología y Microbiología (INHEM) y la Universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverría (CUJAE), como parte de un proyecto internacional financiado por el Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA) (Molina, et al., 2017Molina, E., Turtós, L., Meneses, E. & Alonso, D., 2017. Comportamiento de las fracciones PM10 y PM2.5 en tres zonas de La Habana (2012). Higiene y Sanidad Ambiental, 4(17), pp. 1553-1564.). En la figura 1 se muestra un mapa con la localización de las estaciones de medición CUJAE, CUBAENERGIA e INHEM.

Los equipos de mediciones fueron instalados en tres puntos diferentes de La Habana:

  1. CUBAENERGIA: Ubicada en el municipio Playa, al noroeste de la ciudad, en una zona eminentemente residencial, donde radican algunas instituciones estatales no contaminantes, con escaso flujo vehicular local.

  2. CUJAE: Ubicada en la Universidad Tecnológica de La Habana (CUJAE), municipio Rancho Boyeros, en la periferia, al suroeste del centro de la ciudad, con bajo flujo vehicular y escaso impacto de industrias locales.

  3. INHEM: Ubicada en el municipio de Centro Habana, al norte y centro de la ciudad, con exposición principalmente a las emisiones del transporte automotor e impacto indirecto de algunas industrias.

 
Figura 1.  Localización de las estaciones de medición CUJAE, CUBAENERGIA e INHEM
 

Mediciones reales

Se organizaron, analizaron, promediaron y graficaron los datos diarios de concentración de PM2.5 y PM10 en la unidad de medida de μg/m3, obtenidos en los tres puntos de muestreo durante la campaña del 2012.

Estos datos se promediaron de distintas maneras para después ser comparados con los datos del satélite:

  • Promedio diario de los valores obtenidos entre las tres estaciones de muestreo.

  • Promedio mensual para los valores obtenidos en cada estación de muestreo.

  • Promedio mensual de los valores obtenidos entre las tres estaciones de muestreo.

En la campaña fueron utilizados dos tipos de muestradores de bajo volumen con cabezales de cortes independientes para el muestreo de las partículas PM10 y PM2.5: el muestrador secuencial INDerenda modelo LVS 3.1 y el muestrador TCR TECORA ECHO PM. Ambos muestradores tienen un flujo nominal de 2.3 m3/h (38 litros/min) y cumplen con los procedimientos de muestreo regulados por las normas europeas UNE EN 12341:1999 y UNE EN 14907:2006, para el monitoreo de partículas PM10 y PM2.5 respectivamente (Molina, 2017Molina, E., Turtós, L., Meneses, E. & Alonso, D., 2017. Comportamiento de las fracciones PM10 y PM2.5 en tres zonas de La Habana (2012). Higiene y Sanidad Ambiental, 4(17), pp. 1553-1564.).

En el sitio del INHEM fue utilizado el muestrador INDERENDA (PM10 y PM2.5), colocado cada uno en paralelo a una altura de 5 m del suelo. En la estación de la CUJAE, los muestradores TECORA fueron colocados en el techo de uno de los edificios de 4 pisos de la entidad a una altura de 18 m del suelo. Y en la estación de CUBAENERGIA, los equipos fueron colocados en el techo de la Institución, en un edificio de 3 pisos a una altura de 10 m sobre el suelo (Molina, 2017Molina, E., Turtós, L., Meneses, E. & Alonso, D., 2017. Comportamiento de las fracciones PM10 y PM2.5 en tres zonas de La Habana (2012). Higiene y Sanidad Ambiental, 4(17), pp. 1553-1564.).

Datos Satelitales

Se descargaron datos AOD de la interfaz en línea Giovanni (Giovanni, 2019) y de concentración de PM2.5 en superficie en kg/m3 del MERRA-2. La figura 2 muestra los gráficos de los datos satelitales empleados en el trabajo.

 
Figura 2.  (a) Media mensual de AOD para 0.55 μm para la tierra y el océano; MODIS - TERRA, (b) Media mensual de AOD para 0.55 μm para la tierra y el océano; MODIS - AQUA, (c) Concentración de masa en superficie de PM2.5 (kg/m3) mensual MERRA-2
 

Regresión Lineal

Para poder determinar la correlación entre AOD - MODIS y mediciones in situ de PM2.5 y PM10 se realizó una regresión lineal entre ambos datos y se obtuvieron los gráficos con las dependencias lineales entre ellos. Se obtuvo como resultado la ecuación de la recta que facilitó determinar valores de concentración de PM2.5 y PM10 a partir de datos equivalentes de AOD. Se empleó este método, por la naturaleza de los datos y sobre la base de que su correlación debe ser positiva.

Estadígrafos empleados

Fueron empleados para realizar la evaluación y verificación de los resultados obtenidos los siguientes estadígrafos:

Correlación de Pearson

La correlación de Pearson evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Una relación es lineal cuando un cambio en una variable se asocia con un cambio proporcional en la otra variable.

 
rp=i=1nxi-x¯yi-y¯i=1nxi-x¯2yi-y¯2  (1)
 

Si rp = 1 la correlación lineal es positiva perfecta.

Si rp = -1 la correlación lineal es negativa perfecta.

Error Absoluto

El error absoluto (AE) es una medida de cuanto se alejan los valores simulados de los observados (en este caso las mediciones reales con los datos satelitales):

 
AE=yi-xi  (2)
 

Entre más cercanos se encuentren los valores de AE a cero, más precisa es la simulación.

Índice de Dispersión (SI)

El índice de dispersión expresa cuan dispersos están los valores simulados de los reales (en este caso sería lo datos satelitales con las mediciones reales):

 
SI=RSExi2  (3)
 

El SI presenta valores dentro del intervalo [0,1] y entre más cercanos se encuentren a 0, más precisa es la simulación.

RSE, es la raíz del error cuadrático definida por la siguiente ecuación:

 
RSE =yi-xi2  (4)
 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis de las mediciones reales

La tabla 1 y la figura 3 muestran descripciones de las concentraciones de PM10 y PM2.5 en las tres zonas de monitoreo.

 
Tabla 1.  Algunos parámetros estadísticos de las concentraciones diarias (μg/m3) de PM10 y PM2.5. Estaciones de monitoreo INHEM, CUBAENERGIA y CUJAE. La Habana; enero - diciembre 2012.
Estaciones de monitoreoFracciones de partículas Mínimo μg/m3Máximo μg/m3Media μg/m3
INHEM (Central)PM10 15.7589.8237.38
PM2.56.0843.6020.14
CUBAENERGIA (Residencial)PM10 2.1577.6524.37
PM2.51.0533.3312.21
CUJAE (Periférica)PM10 7.2868.1724.92
PM2.53.8841.2512.92
 

Las mayores concentraciones, tanto de PM10 como de PM2.5 se registraron en la estación ubicada en el INHEM, en una zona próxima al centro de la ciudad, con predominio de actividades comerciales en la que predominó el transporte automotor como principal tipo de fuente emisora de contaminantes del aire, estos resultados son consistentes con el hecho reconocido de que los motores de los vehículos de transporte constituyen los principales emisores de contaminantes atmosféricos en zonas urbanas y en especial de partículas finas en la gran mayoría de los centros urbanos del mundo. Unido al transporte vehicular está el impacto indirecto de fuentes industriales como la refinería Ñico López y la CTE Otto Parellada (Tallapiedra).

 
Figura 3.  (a) Media Mensual de PM10 CUBAENERGIA - CUJAE - INHEM, (b) Media Mensual de PM2.5 CUBAENERGIA - CUJAE - INHEM
 

Resultados para PM10
Resultados de PM10 y AOD - TERRA

A partir de los datos AOD se obtuvieron los gráficos de regresión, que permitieron establecer la relación entre datos AOD - TERRA, los cuales se muestran en la figura 4.

 
Figura 4.  Regresión lineal para el PM10 a partir del AOD - TERRA: a) CUBAENERGIA b) INHEM c) CUJAE d) Promedio de los tres lugares
 

La tabla 2 nos brinda las ecuaciones de regresión obtenidas para las distintas dependencias.

 
Tabla 2.  Ecuaciones de regresión para PM10 y AOD - TERRA
LugarEcuación de regresión
CUJAEy = -14.12x + 23.86
INHEMy = 4.94x + 37.19
CUBAENERGIAy = 102.79x + 2.76
Mediay = 56.38x + 17.79
 

Conocidos los valores equivalentes a PM10 de AOD - TERRA, se obtuvieron los gráficos de comparación que se muestran en la figura 5. En esta se observa como los valores estimados por el sensor del satélite TERRA ofrece mejores resultados para el caso de CUBAENERGIA, siguiendo el mismo comportamiento que los valores reales a lo largo de todo el período de estudio, con una sobreestimación de los mismos en los primeros 6 meses del año mientras que el resto del año los valores reales sobrestimaron a las mediciones satelitales.

 
Figura 5.  Comparación de PM10 entre datos reales en µg/m3 y datos estimados por el satélite a partir del TERRA: a) CUBAENERGIA, b) INHEM, c) CUJAE, d) Promedio de los tres lugares
 

Las diferencias más significativas en CUBAENERGIA entre los valores de PM10 y los datos AOD - TERRA fueron en febrero, marzo, abril y diciembre en un rango de 6 a 10 µg/m3. La figura 6 brinda información de los índices de dispersión y se puede afirmar en las tres estaciones de mediciones y en la data de los valores medios entre todos los puntos, hubo poca dispersión entre los valores medidos y los valores estimados por datos satelitales, exceptuando en el mes de julio a la CUJAE que fue la que mayor dispersión obtuvo con un valor de 0.60. Esto pudo haber estado influenciado por condiciones locales de la zona de estudio. Esto permite evaluar como positivo el empleo de los datos satelitales para la estimación de la concentración de PM10 en zonas de la Habana.

La comparación con la media mensual de todos los puntos promediados nos brindó como información esencial que la variación del material particulado se comportó de manera similar entre los datos del satélite y las mediciones in situ. Pues entre ambos valores no existieron grandes índices de errores siendo los más significativos en los meses de febrero, marzo, abril y diciembre.

 
Figura 6.  Gráfica de valores del índice de dispersión entre PM10 y AOD - TERRA
 

Para el caso de CUJAE e INHEM existieron muchas diferencias entre los datos satelitales y las mediciones realizadas en diferentes meses, con un margen de error hasta 11 y 16 µg/m3.

Se determinó la correlación de Pearson y sus resultados para las diferentes estaciones de monitoreo se muestran en la tabla 3.

 
Tabla 3.  Valores de la correlación de Pearson entre PM10 y AOD - TERRA
CorrelaciónCUBAENERGIACUJAEINHEMMedia de todos los puntos
Valores0.690.430.030.53
 

En el cálculo de la correlación de Pearson se pudo apreciar que los resultados fueron positivos pero los más óptimos y cercanos a 1 fueron los logrados en CUBAENERGIA (rp = 0.69) y la media de todos los puntos (rp = 0.53).

Resultados de PM10 y AOD - AQUA

A partir de los datos AOD se obtuvieron los gráficos de regresión que se muestran en la figura 7. Estos permitieron establecer la relación entre datos AOD - AQUA con PM10.

 
Figura 7.  Regresión lineal para el PM10 a partir del AOD - AQUA: a) CUBAENERGIA, b) INHEM, c) CUJAE, d) Promedio de los tres lugares
 

La tabla 4 nos brinda las ecuaciones de regresión obtenidas para las distintas dependencias.

 
Tabla 4.  Ecuaciones de regresión para PM10 y AOD - AQUA
LugarEcuación de regresión
CUJAEy = -41.59x + 28.81
INHEMy = 20.21x + 34.37
CUBAENERGIAy = 117.28x + 0.97
Mediay = 69.57x + 15.83
 

Conocidos los valores equivalentes a PM10 de AOD - AQUA, se obtuvieron los gráficos que se muestran en la figura 8.