Daniela Cruz Leiva es graduada en “Geología” y actualmente estudia el Máster en Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente, ya que se encuentra interesada en profundizar en la interconexión entre atmosfera, agua y suelo.
Durante este curso, ha disfrutado de la beca de formación de la Cátedra de Cambio Climático para desarrollar el estudio: «Análisis de tendencia de la calidad del aire a partir de datos obtenidos de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica», dirigida por María Elena Rodrigo, investigadora del IIAMA.
– ¿Cuáles han sido los objetivos principales de la investigación desarrollada?
El objetivo general ha sido desarrollar una metodología robusta para analizar las tendencias temporales y los patrones espaciales de la calidad del aire en la Comunidad Valenciana, a partir de los datos de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica.
Los objetivos específicos de la investigación fueron:
- Compilar, depurar y homogeneizar las series diarias disponibles, definiendo un periodo común de estudio.
- Analizar las tendencias y comportamientos estacionales de los contaminantes mediante técnicas de análisis de series de tiempo.
- Diseñar una metodología geoestadística automatizable que permita elaborar mapas diarios de concentración de contaminantes en toda la Comunidad Valenciana.
“Hemos diseñado una base de datos con toda la información compilada y organizada de los diferentes contaminantes medidos en la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica”
– ¿Qué trabajo has realizado?
- Construcción de una base de datos que incluye toda la información compilada y organizada de los diferentes contaminantes medidos en la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica. Se organizaron de forma manual aproximadamente 984 series de tiempo.
- Análisis de calidad: Consiste en evaluar la validez de las series de tiempo a partir de dos métricas: el porcentaje de datos faltantes (PDF) y los años efectivos de registro.
- Depuración de las series de tiempo que comprenden la base de datos, a partir del porcentaje de datos faltantes.
- Definición del periodo de estudio, el cual se realiza a partir del solapamiento visual de líneas de tiempo. Estas líneas temporales han sido construidas para cada contaminante y estación, es decir las series de tiempo que cumplen con los criterios de depuración.
- Análisis de series de tiempo, este comprende el desarrollo de gráficos y resúmenes estadísticos a escala diaria, mensual y anual para las series que cumplen con los criterios de calidad, aproximadamente 317 series. Este análisis permite extraer conclusiones sobre el comportamiento y la tendencia del contaminante a lo largo del tiempo: identificar si presenta una tendencia creciente o decreciente, en que momentos del año se alcanzan los valores más altos o bajos y como se distribuyen las concentraciones en cada escala temporal.
- Planteamiento de una metodología geoestadística basada en el proceso automático de Yao y Journel (1998), en el que se definen mapas de covarianza. Esto debido a la gran cantidad de información que comprende el periodo de estudio y las series de tiempo que cumplen con el criterio de depuración. Estos mapas de covarianza permiten a su vez elaborar mapas diarios de concentración de los contaminantes, mediante algoritmos de estimación como el Kriging.
“La Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica permite estudiar las relacionesentre el clima y la contaminación, estas tendencias son fundamentales para comprender los efectos del cambio climático en la calidad del aire”
– ¿Cuáles han sido los principales resultados y conclusiones alcanzadas?
Principales resultados
- Base de datos de la calidad del aire en la Comunidad Valenciana.
- Cuantificación de la calidad y cobertura real de la red para cada contaminante (tablas y mapas de calor).
- Delimitación de un periodo común de estudio, que comprende desde 2009-2023, en sí 15 años de registro completo.
- Diseño e implementación preliminar en Python de una metodología reproducible que incluye el análisis de calidad, el análisis de series de tiempo y el análisis geoestadístico, que sirve de base tanto para el Trabajo Fin de Máster como para la publicación de un artículo científico.
Conclusiones
- La calidad de los datos es clave para obtener información confiable, que cuente con buena cobertura espacial y temporal, para ello fue necesario depurar y organizar cientos de series.
- El comportamiento temporal de los contaminantes es distinto, por lo que se requiere analizar individualmente las series de tiempo por estación y contaminante.
- Debido al gran volumen de información, es necesario automatizar el análisis espacial de los contaminantes en la Comunidad Valenciana. Esto obliga a plantear una metodología reproducible para generar mapas de concentración de contaminantes a escala diaria.
- La Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica permite estudiar las relaciones entre el clima y la contaminación, estas tendencias son fundamentales para comprender los efectos del cambio climático en la calidad del aire.
“Las practicas me permitieron profundizar en temas sobre cambio climático, específicamente en calidad del aire, un área de la cual antes de esta beca, no tenía conocimiento formal”
– Personalmente, ¿qué has aprendido con la realización de la beca de prácticas?
Las practicas me permitieron profundizar en temas sobre cambio climático, específicamente en calidad del aire, un área de la cual antes de esta beca, no tenía conocimiento formal. Además, pude desarrollar metodologías para el manejo y análisis de datos, lo que fortaleció mi base estadística.
Esto no solo me permite abordar mejor la calidad del aire, sino también aplicar estos conocimientos a cualquier variable ambiental. También me permitió emplear herramientas de programación como Python para desarrollar los análisis, lo que fortaleció mis capacidades técnicas.
Y, desde un punto de vista más humano, la experiencia me dio la oportunidad de compartir y trabajar con personas de formaciones muy diversas, a quienes admiro y valoro. Ese ambiente de colaboración fue un aprendizaje tan relevante como el técnico.
– ¿Cómo contribuye tu trabajo a mejorar nuestra adaptación al cambio climático?
La investigación contribuye a la adaptación al cambio climático proporcionando una base cuantitativa solida sobre la evolución de los principales contaminantes atmosféricos en la Comunidad Valenciana y su distribución en el territorio. En concreto, la metodología y los resultados permiten:
- Identificar zonas y poblaciones especialmente expuestas a episodios de mala calidad del aire, que pueden verse intensificados por fenómenos asociados al cambio climático.
- Apoyar al diseño y la evaluación de políticas de calidad del aire coherentes con las estrategias de adaptación, ayudando a priorizar actuaciones en transporte, industria, ordenación territorial o gestión forestal.
- Desarrollar herramientas replicables de análisis temporal y espacial, que faciliten el seguimiento de la eficacia de las medidas de adaptación y permitan actualizar mapas de riesgos de forma eficiente a lo largo del tiempo.
– Por último, ¿qué medidas se deberían articular para ayudar a mitigar el cambio climático en tu ámbito de estudio?
- Fortalecer los análisis espaciales y temporales de los contaminantes atmosféricos, con el fin de identificar patrones, episodios críticos y fuentes predominantes de emisión.
- Reducir emisiones del transporte y la industria.
- Impulsar energías renovables y eficiencia energética.Integrar calidad del aire y clima en la planificación urbana.Utilizar modelos predictivos para anticipar episodios de contaminación.Implementar y estandarizar herramientas de análisis de datos, para evaluar la evolución de la calidad del aire y la eficacia de las medidas de mitigación.
- Desarrollar modelos predictivos que estimen cómo podrían cambiar los niveles de contaminación bajo distintos escenarios climáticos y de emisiones, apoyando la planificación de políticas públicas.