Explorando la Variabilidad Espacial de la Contaminación del Aire Utilizando Mediciones Móviles de Carbono Negro en un Proyecto de Ciencia Ciudadana: Un Estudio de Caso en Mechelen
Autores: Van Poppel, Martine; Peters, Jan; Vranckx, Stijn; Van Laer, Jo; Hofman, Jelle; Vandeninden, Bram; Vanpoucke, Charlotte; Lefebvre, Wouter
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Explorando la Variabilidad Espacial de la Contaminación del Aire Utilizando Mediciones Móviles de Carbono Negro en un Proyecto de Ciencia Ciudadana: Un Estudio de Caso en Mechelen
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Monitoreo móvil
Datos de calidad del aire
Ciudadanos
Sensores de bajo costo
Carbono negro
Variabilidad espacial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 12
Citaciones: Sin citaciones
El monitoreo móvil se utiliza como una herramienta adicional para recopilar datos de calidad del aire a alta resolución espacial y complementar los datos de estaciones fijas de calidad del aire. Los ciudadanos están interesados en contribuir al monitoreo de la calidad del aire, y aunque la disponibilidad de sensores de calidad del aire de bajo costo puede crear oportunidades para medir la calidad del aire a alta resolución espacial, los datos a menudo son de menor calidad, y los sensores que miden aerosoles relacionados con la combustión (como el carbono negro) no están comúnmente disponibles. El monitoreo móvil utilizando un instrumento de gama media puede llenar este vacío. Presentamos los resultados de una campaña de monitoreo móvil de carbono negro (BC) realizada por ciudadanos en Mechelen como parte de un observatorio ciudadano local (CO), Meet Mee Mechelen, iniciado como parte del proyecto europeo H2020, Ground Truth 2.0. El objetivo del estudio fue doble: (1) proponer y evaluar un método de monitoreo móvil (recolección de datos y procesamiento de datos) para construir mapas de contaminación de concentraciones de BC y (2) demostrar cómo organizar el monitoreo de calidad del aire basado en la comunidad para medir tanto las variaciones espaciales como temporales en los niveles de contaminación del aire. Se realizaron mediciones durante las horas pico en cuatro campañas caracterizadas por diferentes condiciones meteorológicas: octubre-noviembre de 2017, febrero-marzo de 2018, junio-julio de 2018 y septiembre de 2018. Los resultados muestran grandes variabilidades espaciales y temporales. La variabilidad espacial está influenciada por el volumen de tráfico, el tráfico de parada y arranque, así como por el entorno construido y la distancia de los caminos para bicicletas del tráfico rodado. Las cuatro campañas diferentes muestran patrones espaciales similares, pero debido a influencias de fondo y meteorológicas, las concentraciones absolutas difieren entre estaciones. Se presentó un método de reescalado utilizando datos de estaciones fijas en la red de monitoreo de calidad del aire (AQMN) para construir mapas representativos de períodos más largos. Este documento muestra que las mediciones móviles pueden ser utilizadas por el CO para evaluar la variabilidad espacial de la calidad del aire en una ciudad. Los datos pueden ser utilizados para evaluar planes de movilidad, llevar a cabo detección de puntos críticos, evaluar la exposición de los ciclistas en función de la infraestructura ciclista y realizar validación de modelos. Sin embargo, es importante utilizar instrumentos de alta calidad y aplicar la metodología de medición correcta (número de repeticiones, estación) para obtener datos significativos.
Descripción
El monitoreo móvil se utiliza como una herramienta adicional para recopilar datos de calidad del aire a alta resolución espacial y complementar los datos de estaciones fijas de calidad del aire. Los ciudadanos están interesados en contribuir al monitoreo de la calidad del aire, y aunque la disponibilidad de sensores de calidad del aire de bajo costo puede crear oportunidades para medir la calidad del aire a alta resolución espacial, los datos a menudo son de menor calidad, y los sensores que miden aerosoles relacionados con la combustión (como el carbono negro) no están comúnmente disponibles. El monitoreo móvil utilizando un instrumento de gama media puede llenar este vacío. Presentamos los resultados de una campaña de monitoreo móvil de carbono negro (BC) realizada por ciudadanos en Mechelen como parte de un observatorio ciudadano local (CO), Meet Mee Mechelen, iniciado como parte del proyecto europeo H2020, Ground Truth 2.0. El objetivo del estudio fue doble: (1) proponer y evaluar un método de monitoreo móvil (recolección de datos y procesamiento de datos) para construir mapas de contaminación de concentraciones de BC y (2) demostrar cómo organizar el monitoreo de calidad del aire basado en la comunidad para medir tanto las variaciones espaciales como temporales en los niveles de contaminación del aire. Se realizaron mediciones durante las horas pico en cuatro campañas caracterizadas por diferentes condiciones meteorológicas: octubre-noviembre de 2017, febrero-marzo de 2018, junio-julio de 2018 y septiembre de 2018. Los resultados muestran grandes variabilidades espaciales y temporales. La variabilidad espacial está influenciada por el volumen de tráfico, el tráfico de parada y arranque, así como por el entorno construido y la distancia de los caminos para bicicletas del tráfico rodado. Las cuatro campañas diferentes muestran patrones espaciales similares, pero debido a influencias de fondo y meteorológicas, las concentraciones absolutas difieren entre estaciones. Se presentó un método de reescalado utilizando datos de estaciones fijas en la red de monitoreo de calidad del aire (AQMN) para construir mapas representativos de períodos más largos. Este documento muestra que las mediciones móviles pueden ser utilizadas por el CO para evaluar la variabilidad espacial de la calidad del aire en una ciudad. Los datos pueden ser utilizados para evaluar planes de movilidad, llevar a cabo detección de puntos críticos, evaluar la exposición de los ciclistas en función de la infraestructura ciclista y realizar validación de modelos. Sin embargo, es importante utilizar instrumentos de alta calidad y aplicar la metodología de medición correcta (número de repeticiones, estación) para obtener datos significativos.