Elaboración e implementación de una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire mediante el enfoque de la ciencia de datos

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La exposición a contaminantes atmosféricos causa efectos negativos en la salud de la población, tanto de forma directa en el corto y el largo plazo, como de forma indirecta, a través de su incidencia en el cambio climático. El 92% de la población mundial se enfrenta diariamente a una mala calidad de...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Represa, Natacha Soledad
Otros Autores: Porta, Atilio Andrés
Formato: Tesis Tesis de doctorado
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Química
Criterios de Calidad del Aire
Ciencia de datos
Metodología
Mapas de riesgo
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/94380
https://doi.org/10.35537/10915/94380
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La exposición a contaminantes atmosféricos causa efectos negativos en la salud de la población, tanto de forma directa en el corto y el largo plazo, como de forma indirecta, a través de su incidencia en el cambio climático. El 92% de la población mundial se enfrenta diariamente a una mala calidad del aire y el 90% de las ciudades del mundo no cuentan con suficientes reglamentaciones para gestionar este tema. El estudio de los contaminantes atmosféricos ha sido abordado desde diversos enfoques, pero han sido pocos los trabajos destinados a la gestión de la calidad del aire con un enfoque metodológico integrador. En base a esto, el objetivo de esta tesis ha sido elaborar una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire desde un enfoque de la ciencia de datos. Este enfoque contribuye en el estudio de la calidad del aire proporcionando una metodología de trabajo estructurada que organiza las etapas del proceso analítico, desde la adquisición de datos de distintas fuentes hasta la producción de información para los usuarios finales. La gestión de la calidad del aire demanda un flujo de trabajo dinámico, donde se priorice la generación de productos y la comunicación de resultados. Teniendo esto como objetivo principal, se elaboró una metodología que facilita la integración de los datos disponibles, sistematiza las preguntas más relevantes, condensa los algoritmos empleados en los análisis descriptivos y predictivos, y permite generar mapas de riesgo contribuyendo a una rápida y mejor toma de decisiones. Para validar esta propuesta, se aplicó la metodología en tres casos de estudio: la Comunidad Autónoma de Valencia (España) que cuenta con una extensa red de monitoreo de la calidad del aire, la Ciudad de Buenos Aires (Argentina) con tres estaciones de monitoreo en su zona central, y la ciudad de La Plata (Argentina) donde no se cuenta con un monitoreo continuo. Al contar con distinta información, se evaluó la versatilidad de la metodología para adaptarse a distintos escenarios. Los resultados mostraron que el enfoque esquemático proporciona orden y flexibilidad en el estudio de la calidad del aire. La utilización de preguntas de investigación simplificó notablemente la selección de algoritmos para el análisis y el abordaje de la interpretación de los resultados. A su vez, permitió diferenciar las preguntas que fueron originarias del estudio de aquellas que surgieron tras el análisis de los datos. Los algoritmos seleccionados resultaron cumplieron con los objetivos propuestos. Como gran limitación para el análisis de la calidad del aire se encontró la falta de mediciones sistemáticas. Si bien las concentraciones de algunos contaminantes se modelaron mediante el uso de variables medidas por teledetección, se precisaron de mediciones de campo para validar las simulaciones. En este sentido, el diálogo efectivo entre la ciencia y la gestión es un asunto prioritario, donde la ciencia debe proporcionar herramientas innovadoras para avanzar en el nivel de conocimiento de la atmósfera e identificar los problemas y soluciones que puedan surgir, pero es necesario dar un marco político que garantice los fondos económicos para su estudio.
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