Fusión de mediciones de calidad del aire con las variables meteorológicas para mejorar la estimación espacial de datos en la ciudad de Bogotá

Abstract

Este estudio se enfoca en el desarrollo y la implementación de un nodo de Internet de las Cosas (IoT) diseñado para mejorar la estimación espacial de los datos de calidad del aire en Bogotá. Mediante el aprovechamiento de técnicas de fusión de datos e interpolación, como la regresión lineal multivariable y la estimación espacial de Kriging, nuestra investigación reveló que la temperatura se presenta como una variable uniforme con una capacidad de estimación muy precisa. Unido a lo anterior, nuestro modelo encontró que las variables PM2.5 y PM10 poseen un coeficiente de determinación no despreciable que hace posible la estimación de valores entre ellas. No obstante, identificamos una limitación significativa relacionada con la insuficiencia de estaciones de calidad del aire en Bogotá, lo cual plantea desafíos para la construcción de un modelo de estimación espacial de la contaminación. En respuesta a esta carencia, nuestro prototipo ofrece una solución rentable al reducir considerablemente los costos asociados con las estaciones de contaminación atmosférica existentes en un factor de 200. Este avance presenta implicaciones prometedoras para ampliar la infraestructura de monitoreo y mejorar la precisión en las evaluaciones de la calidad del aire en entornos urbanos.