Mapear los niveles de dióxido de nitrógeno, el sistema TROPOMI en Sentinel-5

Otra víctima de nuestra vida moderna es la mala calidad del aire, particularmente en los centros urbanos. Uno de los principales culpables es el dióxido de nitrógeno (NO2), un subproducto típico de la mayoría de los vehículos diésel, aunque las fábricas y otras fuentes también juegan un papel importante en las emisiones.

Si bien los expertos en salud han aprendido más sobre los efectos perjudiciales del NO2, los planificadores ahora están ocupados tratando de medir y mitigar mejor los efectos de este gas en nuestras densas zonas urbanas.

Afortunadamente, en muchos países, el NO2 ha disminuido (lentamente) desde la década de 1990. Las concentraciones en áreas particulares, a menudo en áreas de tráfico muy denso, todavía hacen que los niveles presentes sean potencialmente peligrosos para muchos de nosotros.

Mapa mundial de la NASA que ilustra el cambio en las concentraciones anuales promedio de dióxido de nitrógeno de 2000 a 2019. El mapa se creó utilizando datos de un modelo de regresión de uso de la tierra y el Instrumento de monitoreo de ozono Aura. Fuente: NASA .

Uso de datos satelitales y mediciones terrestres para mapear los niveles de dióxido de nitrógeno

En todo el mundo, muchos países todavía se enfrentan a niveles elevados de NO2 en general. En un artículo sobre el problema de China con el NO2 antes de la pandemia, los autores de un estudio publicado recientemente demostraron el uso de medidas terrestres y datos satelitales utilizando una técnica de interpolación de cokriging, un método que interpola y utiliza diferentes fuentes de datos para estimar el NO2 en un área determinada.

Los autores pudieron producir un mapa nacional de NO2. Para la observación a distancia se utilizaron sistemas de satélite, incluido el Experimento de vigilancia del ozono mundial 2 (GOME-2), el Instrumento de vigilancia del ozono (OMI) y el Espectrómetro de imágenes de barrido para cartografía atmosférica (SCIAMACHY). Estos sistemas utilizan espectrómetro óptico e imágenes hiperespectrales para registrar y visualizar diferentes gases, incluido el NO2. [1]

Ciencia ciudadana y aprendizaje automático para mapear el dióxido de nitrógeno

Otro estudio combinó técnicas de aprendizaje automático y ciencia ciudadana para capturar mejor la variación espacial de NO2. El método combina 20.000 mediciones a nivel del suelo con imágenes aéreas y redes neuronales profundas, con el caso de estudio aplicado en Bélgica. El enfoque utiliza la movilización masiva de voluntarios para medir el NO2.

Luego, los datos combinados se integraron en redes neuronales convolucionales para entrenar el enfoque para predecir mejor las concentraciones anuales de NO2. Los autores sugieren que el método podría aplicarse luego a regiones con menos datos y menos herramientas de monitoreo, lo que podría ayudar a predecir los niveles de NO2 en estas áreas.

Por ejemplo, en áreas donde solo se obtienen datos aéreos o satelitales, la extensión espacial completa y la variación espacial de los niveles de contaminantes podrían estimarse mejor utilizando el modelo de lluvia mecánica. Esto podría abordar el hecho de que no todas las regiones pueden permitirse tener una amplia cobertura de sensores terrestres y es posible que se necesiten métodos de aprendizaje profundo/aprendizaje automático para facilitar las estimaciones. [2]

Avances en datos de detección remota para mapear los niveles de dióxido de nitrógeno

Las formas más recientes de datos satelitales también ayudan con el problema de la variabilidad espacial al estimar y conocer las diferentes concentraciones de NO2.

El sistema del Instrumento de Monitoreo de la TROPOsfera (TROPOMI) a bordo del Sentinel-5 Precursor (S-5P) es una herramienta reciente que debería permitir mejores mediciones de la troposfera. Esta herramienta proporciona medidas de luz ultravioleta y visible en la troposfera, brindando detalles sin precedentes.

Mapa que muestra el dióxido de nitrógeno sobre Europa basado en datos recopilados por el satélite Copernicus Sentinel-5P entre abril de 2018 y marzo de 2019

En uno de los primeros estudios para observar las concentraciones de NO2, los investigadores utilizaron una cuadrícula de resolución espacial de 1 km × 1 km para comprender el NO2 en la troposfera. No es sorprendente que muchas áreas urbanas importantes, como el valle del Ruhr, muestren altas concentraciones de NO2 troposférico anual.

Lo que fue sorprendente en el estudio es la demostración de la dispersión y propagación de NO2 en la atmósfera que probablemente condujo a concentraciones de NO2 en regiones aún menos urbanas. De hecho, dos de las diez principales áreas de NO2 se encontraban en zonas menos urbanas, lo que demuestra que las concentraciones de emisiones también se ven afectadas por factores como la concentración de carreteras secundarias, la baja concentración de vegetación estacional y las distancias a los aeropuertos. [3]

Mejora de las técnicas para medir el dióxido de nitrógeno en áreas urbanas

Dada la importancia de medir los óxidos de nitrógeno en general, los investigadores también están tratando de crear instrumentos precisos y más económicos que puedan implementarse en áreas urbanas. Tales herramientas podrían medir mejor los óxidos de nitrógeno a nivel del suelo, indicando la exposición inmediata que las personas podrían tener a los contaminantes.

Lo que también es importante es obtener no solo la variabilidad espacial y la comprensión, sino también la variabilidad temporal dentro de los entornos urbanos. Por ejemplo, en períodos de mucho tráfico, como las horas pico, las concentraciones de NO2 aumentan mucho, lo que es especialmente dañino para los peatones y ciclistas en este momento.

Las nuevas cápsulas multisensor AQMesh, equipadas con sensores electroquímicos, pudieron demostrar con precisión los efectos del tráfico concentrado en los niveles de NO2. Los pods son baratos y portátiles, lo que significa que podrían ser potencialmente más fáciles de usar y podrían distribuirse a muchas ciudades diferentes. [4]

Los nuevos instrumentos de los satélites y las medidas a nivel del suelo significan que podemos monitorear mejor los niveles de NO2. Si bien esto es crítico, todavía hay regiones en las que sabemos poco sobre el NO2. Potencialmente, los métodos de aprendizaje automático podrían ayudar con tales ubicaciones, pero necesitamos monitorear mejor una variedad de ubicaciones urbanas si queremos comprender mejor los niveles en los que está ocurriendo la exposición a este gas.

Incluso las regiones menos urbanas parecen verse afectadas por los altos niveles de NO2. Encontrar formas de eliminar el NO2 y disminuir la exposición será fundamental para mejorar la salud mundial.

Referencias

[1] Para obtener más información sobre el estudio de China que analiza los niveles de dióxido de nitrógeno de instrumentos terrestres y satelitales, consulte: Ryu, J.; Parque, C.; Jeon, SW Mapeo y análisis estadístico de la concentración de NO2 para la regulación de la calidad del aire del gobierno local. Sustentabilidad 2019 , 11 , 3809, doi:10.3390/su11143809.

[2] Para obtener más información sobre la técnica de aprendizaje profundo y ciencia ciudadana que mide el dióxido de nitrógeno, consulte: Weichenthal, S.; Dons, E.; Hong, Kentucky; Pinheiro, PO; Meysman, FJR Combinación de ciencia ciudadana y aprendizaje profundo para la estimación a gran escala de concentraciones de dióxido de nitrógeno en exteriores. Investigación ambiental 2021 , 196 , 110389, doi:10.1016/j.envres.2020.110389.

[3] Para obtener más información sobre la medición del dióxido de nitrógeno troposférico en Alemania utilizando instrumentos de mayor resolución, consulte: 10.1016/j.rse.2021.112839 .

[4] Para obtener más información sobre los módulos multisensor AQMesh, consulte: Mohammed, W.; Shantz, N.; Neil, L.; Townend, T.; Adamescu, A.; Al-Abadleh, HA Mediciones de la calidad del aire en Kitchener, Ontario, Canadá utilizando miniestaciones de monitoreo multisensor. Atmósfera 2022 , 13 , 83, doi:10.3390/atmos13010083.

Artículo publicado: http://ow.ly/eBCV50IWNFb