Análisis temporal y basado en aprendizaje automático de componentes principales y agrupamiento de compuestos orgánicos volátiles (COV) y su papel en la contaminación del aire urbano y la formación de ozono
Autores: Chauhan, Balendra V. S.; Berg, Maureen J.; Sharma, Ajit; Smallbone, Kirsty L.; Wyche, Kevin P.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Análisis temporal y basado en aprendizaje automático de componentes principales y agrupamiento de compuestos orgánicos volátiles (COV) y su papel en la contaminación del aire urbano y la formación de ozono
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Estudio
COVs
Benceno
Tolueno
Etilbenceno
Ozono
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio investiga la dinámica temporal, las fuentes y el comportamiento fotoquímico de compuestos orgánicos volátiles clave (COV) a lo largo de Marylebone Road, Londres (1 de enero de 2015 - 1 de enero de 2023), una zona urbana con alto tráfico. Se analizaron mediciones horarias de benceno, tolueno, etilbenceno, eteno, propileno, isopreno, propano y etino, junto con datos de ozono (O) y meteorológicos, utilizando matrices de correlación, regresión, correlación cruzada, análisis diurno/estacional, análisis de sectores de viento, PCA (Análisis de Componentes Principales) y agrupamiento. Fuertes correlaciones inter-COV (por ejemplo, benceno-etilbenceno: r = 0.86, R = 0.75; eteno-propileno: r = 0.68, R = 0.53) destacaron fuentes vehiculares dominantes. Los picos diurnos de benceno, tolueno y etilbenceno se alinearon con las horas pico, mientras que los mínimos de O ocurrieron en las primeras horas de la mañana debido a la titulación de NO. Los COV alcanzaron su punto máximo en invierno bajo bajas alturas de mezcla, mientras que O fue más alto en verano. El análisis de sectores de viento reveló emisiones dominantes de COV desde direcciones SSO (sur-suroeste) - OSO (oeste-suroeste); el etino alcanzó su punto máximo desde el E (este)/ENE (este-noreste). Las concentraciones de O fueron más altas bajo flujos SE (sudeste) - SSE (sur-sudeste). El PCA mostró que el 39.8% de la varianza estaba relacionada con COV asociados al tráfico (PC1) y el 14.8% con fuentes biogénicas/impulsadas por temperatura (PC2). El agrupamiento K-means (k = 3) identificó tres regímenes: altos COV/bajo O en aire estancado y fresco; condiciones mixtas; y bajos COV/alto O en masas de aire más cálidas y envejecidas. Los hallazgos destacan las complejas interacciones COV-O y enfatizan la necesidad de estrategias de mitigación específicas para fuentes en la gestión de la calidad del aire urbano.
Descripción
Este estudio investiga la dinámica temporal, las fuentes y el comportamiento fotoquímico de compuestos orgánicos volátiles clave (COV) a lo largo de Marylebone Road, Londres (1 de enero de 2015 - 1 de enero de 2023), una zona urbana con alto tráfico. Se analizaron mediciones horarias de benceno, tolueno, etilbenceno, eteno, propileno, isopreno, propano y etino, junto con datos de ozono (O) y meteorológicos, utilizando matrices de correlación, regresión, correlación cruzada, análisis diurno/estacional, análisis de sectores de viento, PCA (Análisis de Componentes Principales) y agrupamiento. Fuertes correlaciones inter-COV (por ejemplo, benceno-etilbenceno: r = 0.86, R = 0.75; eteno-propileno: r = 0.68, R = 0.53) destacaron fuentes vehiculares dominantes. Los picos diurnos de benceno, tolueno y etilbenceno se alinearon con las horas pico, mientras que los mínimos de O ocurrieron en las primeras horas de la mañana debido a la titulación de NO. Los COV alcanzaron su punto máximo en invierno bajo bajas alturas de mezcla, mientras que O fue más alto en verano. El análisis de sectores de viento reveló emisiones dominantes de COV desde direcciones SSO (sur-suroeste) - OSO (oeste-suroeste); el etino alcanzó su punto máximo desde el E (este)/ENE (este-noreste). Las concentraciones de O fueron más altas bajo flujos SE (sudeste) - SSE (sur-sudeste). El PCA mostró que el 39.8% de la varianza estaba relacionada con COV asociados al tráfico (PC1) y el 14.8% con fuentes biogénicas/impulsadas por temperatura (PC2). El agrupamiento K-means (k = 3) identificó tres regímenes: altos COV/bajo O en aire estancado y fresco; condiciones mixtas; y bajos COV/alto O en masas de aire más cálidas y envejecidas. Los hallazgos destacan las complejas interacciones COV-O y enfatizan la necesidad de estrategias de mitigación específicas para fuentes en la gestión de la calidad del aire urbano.