Análisis de comparación de datos de contaminantes atmosféricos: CO, SO2, NO2, O3, CH2O entre Sentinel 5P y productos satelitales de OMI, MERRA-2 y AIRS en Ecuador
La contaminación atmosférica es un problema ambiental causado por gases emitidos principalmente por actividades antropogénicas. La exposición de las personas a estos contaminantes afecta en su mayoría al sistema respiratorio y circulatorio. Por lo tanto es necesario hacer estudios sobre la variab...
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Universidad de Cuenca
2022
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author | Padrón Crespo, César Israel Cabrera Carrión, Carlos Xavier |
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principalmente por actividades antropogénicas. La exposición de las personas a estos
contaminantes afecta en su mayoría al sistema respiratorio y circulatorio. Por lo tanto es
necesario hacer estudios sobre la variabilidad y la concentración de los contaminantes para
predecir su comportamiento y tomar acciones futuras.
El presente estudio analiza estadísticamente la calidad de los datos de los contaminantes
atmosféricos CO, SO2, NO2, O3 y CH2O medidos por el satélite Sentinel 5P (Sensor
TROPOMI) con respecto a las mediciones proporcionados por los sensores antecesores
(MERRA-2, OMI y AIRS) en la República del Ecuador desde enero del 2019 hasta diciembre
del 2020. La metodología realiza un resample o modificación del tamaño de pixel igualando
la resolución espacial de los diferentes para el posterior análisis estadístico. Se obtuvo como
valor de coeficiente R2
positivo para el O3 para AIRS Y MERRA-2. Para los demás
contaminantes analizados se obtuvieron coeficientes de determinación que no representan
una correlación entre los productos satelitales y Sentinel 5P.
Para un mejor análisis se utilizaron datos de estaciones en tierra ubicadas en las ciudades de
Cuenca y Quito, determinando de esta manera una relación positiva para todos los
contaminantes tratados con los diferentes productos satelitales, es decir, los datos que se
obtienen en tierra tienen incidencia con lo que se obtiene en las imágenes satelitales.
Posteriormente realizaron gráficos de series de tiempo para identificar valores atípicos,
cambios repentinos, patrones estacionales, tendencias, etc. Además se realizo un resample a
diferente tamaño de pixel para contrastarlo con el realizado en principio, y se determinó que
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