Influencia del tráfico en la mejora de la modelización de los contaminantes atmosféricos: un estudio en la ciudad de Madrid

Abstract

[spa] La calidad del aire en áreas urbanas es un desafío crítico debido a los efectos perjudiciales de la contaminación en la salud. La evidencia científica respalda esta preocupación y ha impulsado legislación en España y Europa. Para lograr niveles aceptables de calidad del aire, es vital comprender los factores que afectan la contaminación, como el tráfico y las condiciones climáticas. Este estudio utiliza modelos de regresión para analizar cómo influyen el tráfico y el clima en la contaminación atmosférica en la ciudad de Madrid, aprovechando datos antes y durante la pandemia de COVID-19. Se ha enfrentado a desafíos de recopilación y alineación de datos, ya que las estaciones de medición de variables relevantes están dispersas geográficamente y los datos deben reunirse de diversas fuentes gubernamentales, con formatos variados, lo que requiere un proceso de homogeneización. En línea con lo identificado en otra literatura, el modelo de regresión lineal múltiple con interacciones se adecúa a los datos, siendo especialmente relevantes para determinar la contaminación atmosférica variables como la ocupación de tráfico y la precipitación.

[eng] Air quality in urban areas presents a critical challenge due to the adverse health effects of pollution. Scientific evidence substantiates this concern and has driven legislation in Spain and Europe. To achieve acceptable levels of air quality, it is crucial to understand the main factors influencing pollution, such as traffic and climatic conditions. This study employs regression models to analyze how traffic and weather impact atmospheric pollution in Madrid city, utilizing data from before and during the COVID-19 pandemic. The study has faced data collection and alignment challenges, as monitoring stations for relevant variables are geographically dispersed and data from diverse governmental sources is in varying formats, thus requiring a process of standardization. In line with what has been identified in literature, the multiple linear regression model with interactions is adequate for the data, with variables such as traffic occupation and precipitation being particularly relevant to determine air pollution levels.