Resumo

RUIZ-VILLAVICENCIO, Ernesto; LOPEZ-LOPEZ, Miguel Ángel; CETINA-ALCALA, Víctor Manuel  e  RAMIREZ-GUZMAN, Martha Elva. MODELACIÓN Y ESTIMACIÓN DE NO₂ Y O₃ EN ZONAS RURALES Y SUBURBANAS DEL VALLE DE MÉXICO. Rev. Int. Contam. Ambient [online]. 2020, vol.36, n.3, pp.747-754.  Epub 04-Maio-2021. ISSN 0188-4999.  https://doi.org/10.20937/rica.53548.

Los bosques circundantes del Valle de México son afectados por la contaminación del aire producida en el valle; sin embargo, en el bosque son escasas las estaciones de monitoreo ambiental. Esto dificulta el estudio de los impactos de la contaminación en esa área. El presente estudio pretendió investigar la factibilidad técnica del uso de modelos matemáticos para estimar la presencia de O3 y NO2 en puntos rurales y suburbanos del Valle de México. Se desarrollaron modelos de estimación de O3 y NO2 en áreas rurales y suburbanas del Valle de México, usando registros de las estaciones de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico (RAMA) y de variables meteorológicas de la Red de Meteorología y Radiación Solar (REDMET) del Valle de México. Se elaboraron 12 modelos de regresión lineal múltiple para las estaciones de monitoreo Ajusco Medio, Cuajimalpa, Cuautitlán y Montecillo. Las estimaciones de O3 están en función de las concentraciones de dicha sustancia, o bien a partir de concentraciones de NO2, O3 y variables meteorológicas registradas por la RAMA y la REDMET. Los modelos para NO2 estiman el contaminante en función de concentraciones de NO2 y variables meteorológicas. Los mejores modelos de estimación de O3 son aquellos que dependen de sus concentraciones registradas en otras estaciones, mientras que las variables meteorológicas con mayor impacto sobre el O3 son temperatura, humedad relativa y velocidad del viento. Los modelos para el NO2 presentaron buen comportamiento excepto en la estación Cuautitlán. Las variables con mayor impacto sobre el NO2 son temperatura y dirección de vientos.

Palavras-chave : variables meteorológicas; modelos de estimación; regresión lineal múltiple; contaminantes del aire.