Análisis de datos satelitales de NO₂ en entornos urbanos: estudio de caso en la ciudad de Madrid
DOI:
https://doi.org/10.59192/mapping.463Palabras clave:
dióxido de nitrógeno, calidad del aire, teledetección, entornos urbanos, TROPOMI, MadridResumen
El presente estudio analiza el uso de datos satelitales del sensor TROPOMI a bordo del satélite Sentinel-5P para evaluar los niveles de dióxido de nitrógeno (NO₂) en entornos urbanos, centrándose en la Comunidad de Madrid durante 2023. Se compararon las concentraciones troposféricas medidas por el satélite con datos in situ de estaciones terrestres de calidad del aire, obteniendo una correlación fuerte (r=0,75) que se incrementa en zonas exclusivamente urbanas (r=0,79). Los resultados revelan patrones estacionales, con mayores concentraciones en invierno debido a fenómenos meteorológicos como la inversión térmica y el uso de calefacción, y una disminución en verano asociada al periodo vacacional. Además, se identificaron diferencias entre días laborables y fines de semana, reflejando la influencia del tráfico como principal fuente de emisiones. Esta equivalencia ha servido, además, para evaluar la efectividad de políticas de mitigación en la ciudad.
Aunque los datos satelitales no sustituyen por completo las mediciones in situ, su integración, junto con técnicas avanzadas como el machine learning, ofrece nuevas oportunidades para el monitoreo y gestión de la calidad del aire. Este trabajo destaca la necesidad de continuar desarrollando modelos que combinen ambas fuentes para optimizar su aplicabilidad en diferentes regiones.
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Ayuntamiento de Madrid, 2024. Datos de calidad del aire desde 2001 [WWW Document]. URL https:// datos.madrid.es/portal/site/egob/menuitem. c05c1f754a33a9fbe4b2e4b284f1a5a0/?vgnextoid=aecb88a7e2b73410VgnVCM2000000c205a0aRCRD&vgnextchannel=374512b9ace9f310VgnVCM- 100000171f5a0aRCRD
Buzikov, S. V, Matushkin, O.P., Jonson, J.E., Borken-Kleefeld, J., Simpson, D., Nyíri, A., Posch, M., Heyes, C., 2017. LETTER • OPEN ACCESS Impact of doping alumina nanoparticles on spray characteristics of diesel-biodiesel fuel blends Mukul Tomar and Naveen Kumar-Development of a bi-fuel power supply system for a diesel engine Impact of excess NO x emissions from diesel cars on air quality, public health and eutrophication in Europe. Environ. Res. Lett 12, 94017. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa8850
Cedeno Jimenez, J.R., Brovelli, M.A., 2023. NO2 Concentration Estimation at Urban Ground Level by Integrating Sentinel 5P Data and ERA5 Using Machine Learning: The Milan (Italy) Case Study. Remote Sens.
https://doi.org/10.3390/RS15225400
Cedeno Jimenez, J.R., Pugliese Viloria, A. de J., Brovelli, M.A., 2023. Estimating Daily NO2 Ground Level Concentrations Using Sentinel-5P and Ground Sensor Meteorological Measurements. ISPRS Int. J. Geo-Information 2023, Vol. 12, Page 107 12, 107. https://doi. org/10.3390/IJGI12030107
Cersosimo, A., Serio, C., Masiello, G., 2020. TROPOMI NO2 Tropospheric Column Data: Regridding to 1 km Grid-Resolution and Assessment of their Consistency with In Situ Surface Observations. Remote Sens. 2020, Vol. 12, Page 2212 12, 2212. https://doi.org/10.3390/ RS12142212
Chan, K.L., Khorsandi, E., Liu, S., Baier, F., Valks, P., 2021. Estimation of Surface NO2 Concentrations over Germany from TROPOMI Satellite Observations Using a Machine Learning Method. Remote Sens. 2021, Vol. 13, Page 969 13, 969. https://doi.org/10.3390/ RS13050969
European Space Agency (ESA), 2024. Copernicus Data Space Ecosystem [WWW Document]. URL https:// dataspace.copernicus.eu/
Goldberg, D.L., Anenberg, S.C., Kerr, G.H., Mohegh, A., Lu, Z., Streets, D.G., 2021. TROPOMI NO2 in the United States: A Detailed Look at the Annual Averages, Weekly Cycles, Effects of Temperature, and Correlation With Surface NO2 Concentrations. Earth’s Futur. 9, e2020EF001665. https://doi.org/10.1029/2020EF001665
Google Earth Engine (GEE), 2018. Sentinel-5P OFFL NO2: Offline Nitrogen Dioxide. URL https://developers. google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S5P_OFFL_L3_NO2 .
Griffin, D., Zhao, X., McLinden, C.A., Boersma, F., Bourassa, A., Dammers, E., Degenstein, D., Eskes, H., Fehr, L., Fioletov, V., Hayden, K., Kharol, S.K., Li, S.M., Makar, P., Martin, R. V., Mihele, C., Mittermeier, R.L., Krotkov, N., Sneep, M., Lamsal, L.N., Linden, M. ter, Geffen, J. van, Veefkind, P., Wolde, M., 2019. High-Resolution Mapping of Nitrogen Dioxide With TROPOMI: First Results and Validation Over the Canadian Oil Sands. Geophys. Res. Lett. 46, 1049–1060. https://doi.org/10.1029/2018GL081095
Health Effects Institute, 2024. State of Global Air Report 2024. URL https://www.stateofglobalair.org/resources/report/state-global-air-report-2024
Ialongo, I., Virta, H., Eskes, H., Hovila, J., Douros, J., 2020. Comparison of TROPOMI/Sentinel-5 Precursor NO2 observations with ground-based measurements in Helsinki. Atmos. Meas. Tech. 13, 205–218. https://doi. org/10.5194/AMT-13-205-2020
Jeong, U., Hong, H., 2021. Assessment of Tropospheric Concentrations of NO2 from the TROPOMI/Sentinel-5 Precursor for the Estimation of Long-Term Exposure to Surface NO2 over South Korea. Remote Sens. 2021, Vol. 13, Page 1877 13, 1877. https://doi.org/10.3390/ RS13101877
Kang, Y., Choi, H., Im, J., Park, S., Shin, M., Song, C.K., Kim, S., 2021. Estimation of surface-level NO2 and O3 concentrations using TROPOMI data and machine learning over East Asia. Environ. Pollut. 288. https:// doi.org/10.1016/J.ENVPOL.2021.117711
Khomenko, S., Cirach, M., Pereira-Barboza, E., Mueller, N., Barrera-Gómez, J., Rojas-Rueda, D., de Hoogh, K., Hoek, G., Nieuwenhuijsen, M., 2021. Premature mortality due to air pollution in European cities: a health impact assessment. Lancet Planet. Heal. 5, e121–e134. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(20)30272-2
Lamsal, L.N., Martin, R. V., Parrish, D.D., Krotkov, N.A., 2013. Scaling relationship for NO2 pollution and urban population size: A satellite perspective. Environ. Sci. Technol. 47, 7855–7861. https://doi.org/10.1021/ ES400744G/ASSET/IMAGES/MEDIUM/ES-2013- 00744G_0003.GIF
McDuffie, E.E., Smith, S.J., O’Rourke, P., Tibrewal, K., Venkataraman, C., Marais, E.A., Zheng, B., Crippa, M., Brauer, M., Martin, R. V., 2020. A global anthropogenic emission inventory of atmospheric pollutants from sector- And fuel-specific sources (1970-2017): An application of the Community Emissions Data System (CEDS). Earth Syst. Sci. Data 12, 3413–3442. https://doi.org/10.5194/ESSD-12-3413-2020
Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, 2024. Estaciones de calidad del aire. URL https://www.miteco.gob.es/es/cartografia-y-sig/ide/ descargas/calidad-y-evaluacion-ambiental/estaciones-de-calidad-del-aire.html
Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, 2022. Evaluación de la calidad del aire en España.
Ministerios de la Presidencia Justicia y Relaciones con las Cortes (MPJRC), 2021. Ley 7/2021, de 20 de mayo, de cambio climático y transición energética.
Morillas, C., Alvarez, S., Pires, J.C.M., Garcia, A.J., Martinez, S., 2024. Impact of the implementation of Madrid’s low emission zone on NO2 concentration using Sentinel-5P/TROPOMI data. Atmos. Environ. 320, 120326. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2024.120326
Nijkerk, D., Van, B., Peter, V., Doorn, V., Henselmans, R., Van Venrooy, B., Van Doorn, P., Draaisma, F., Hoogstrate, A., 2017. The TROPOMI Telescope. https://doi. org/10.1117/12.2309035 10564, 272–278. https://doi.org/10.1117/12.2309035
Organización Mundial de la Salud, 2021. WHO global air quality guidelines: particulate matter (PM2.5 and PM10), ozone, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and carbon monoxide. URL https://iris.who.int/handle/10665/345329.
Organización Mundial de la Salud, 2013. Review of evidence on health aspects of air pollution-REVIHAAP Project Technical Report.
Rudke, A.P., Martins, J.A., Hallak, R., Martins, L.D., de Almeida, D.S., Beal, A., Freitas, E.D., Andrade, M.F., Koutrakis, P., Albuquerque, T.T.A., 2023. Evaluating TROPOMI and MODIS performance to capture the dynamic of air pollution in São Paulo state: A case study during the COVID-19 outbreak. Remote Sens. Environ. 289, 113514. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2023.113514
Shaw, S., Van Heyst, B., 2022. An Evaluation of Risk Ratios on Physical and Mental Health Correlations due to Increases in Ambient Nitrogen Oxide (NOx) Concentrations. Atmos. 2022, Vol. 13, Page 967 13, 967. https:// doi.org/10.3390/ATMOS13060967
Unión Europea, 2024. Directive (EU) 2024/2881. URL https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2024/2881/oj
Veefkind, J.P., Aben, I., McMullan, K., Förster, H., de Vries, J., Otter, G., Claas, J., Eskes, H.J., de Haan, J.F., Kleipool, Q., van Weele, M., Hasekamp, O., Hoogeveen, R., Landgraf, J., Snel, R., Tol, P., Ingmann, P., Voors, R., Kruizinga, B., Vink, R., Visser, H., Levelt, P.F., 2012. TROPOMI on the ESA Sentinel-5 Precursor: A GMES mission for global observations of the atmospheric composition for climate, air quality and ozone layer applications. Remote Sens. Environ. 120, 70–83. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2011.09.027
Zhu, Y., Zhan, Y., Wang, B., Li, Z., Qin, Y., Zhang, K., 2019. Spatiotemporally mapping of the relationship between NO2 pollution and urbanization for a megacity in Southwest China during 2005–2016. Chemosphere 220, 155–162. https://doi.org/10.1016/J.CHEMOSPHERE.2018.12.095
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