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Rev. Fac. Nac. Salud Pública ; 35(1): 112-122, ene.-abr. 2017. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-896868

ABSTRACT

Resumen Este artículo presenta un modelo de proximidad espacial a vías, usos industriales del suelo y zonas verdes para determinar concentraciones de material particulado y localizar sitios de monitoreo de calidad de aire en zonas urbanas. Se utilizan datos de concentración promedio mensual de PM10 (µgm/m3), medidos en nueve sitios de monitoreo en la ciudad de Medellín entre enero de 2003 y diciembre de 2008. Con estos datos se calculan mapas mensuales de concentración, usando métodos de interpolación geoestadísticos con semivariogramas J-Bessel que caracterizan espacialmente la concentración de PM10. Se calculan tres factores de proximidad espacial (a vías, a industrias y a zonas verdes) y uno combinado para multiplicarlos por los mapas de concentración. Con este resultado, se propone una red de sitios de monitoreo para Medellín. Las técnicas de análisis espacial y el modelo de proximidad permiten inspeccionar la distribución del contaminante sobre el territorio, resaltando el efecto de las intersecciones de las vías principales y las zonas industriales donde se dan las mayores concentraciones, y el efecto amortiguador de las zonas verdes. Esto complementa las disposiciones normativas existentes en Colombia para la definición de la ubicación de sitios de monitoreo en sistemas de vigilancia de la calidad del aire.


Abstract This paper presents a model of spatial proximity to roads, industrial uses of land and green areas, to determine concentrations of particulate matter and locate air quality monitoring sites in urban areas. The model uses monthly average concentration of PM10 (µgm/m3) measured at nine monitoring sites in the city of Medellin between January 2003 and December 2008. With these data, monthly maps were calculated using geostatistical interpolation methods with J-Bessel semivariograms to characterize the concentration of PM10. Three factors of spatial proximity (to main roads, industries and green areas) were calculated along with one combined factor. They were then multiplied by the concentration maps. With this result, a network of monitoring sites was proposed for Medellín. The Spatial analysis techniques and the proximity model allow for the assessment of the distribution of the contaminant on the territory, highlighting the effect of intersections and industrial areas on high concentrations and the dampening effect of green areas. This work may complement the existing regulatory provisions in Colombia for locating critical monitoring sites of the air quality surveillance systems.


Resumo Neste artigo se apresenta um modelo de proximidade espacial a vias, utilização industrial do solo e áreas verdes, para determinar concentrações de material particulado e localizar lugares de monitoração da qualidade do ar em áreas urbanas. Utilizam-se dados de concentração de média mensal de PM10 (µgm/m3), medidos em nove lugares de monitoração em Medellín, entre janeiro de 2003 e dezembro de 2008. Com estes dados calculam-se mapas mensais de concentração, utilizando métodos de interpolação geoestatísticos com semivariogramas J-bessel, caracterizando espacialmente a concentração de PM10. Calculam-se três fatores de proximidade espacial (a vias, as industrias e a áreas verdes), e um combinado para multiplicá-los nos mapas de concentração.Com este resultado, propõe-se uma rede de lugares de monitoração para Medellín. As técnicas de análise espacial e o modelo de proximidade permitem inspecionar a distribuição do poluente sobre o território, ressaltando o efeito das interseções das vias principais e as áreas industriais onde ficam as maiores concentrações, e o efeito amortecedor das áreas verdes. Isto complementa as disposições normativas que existem na Colômbia para a definição da localização de lugares de monitoração em sistemas de vigilância da qualidade do ar.

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