▷ Indice de contaminacion en madrid | Actualizado octubre 2024

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Unos 3,2 millones de personas viven en Madrid, lo que convierte a la capital española en la mayor ciudad del país en términos de población y superficie urbana. En Madrid, los principales contaminantes atmosféricos preocupantes son las partículas finas, que describen las partículas en suspensión de menos de 2,5 micras de diámetro (PM2,5), y el dióxido de nitrógeno (NO2). Las calles atascadas y los coches al ralentí son los principales responsables de la mala calidad del aire en Madrid; sólo el tráfico rodado puede causar hasta el 90% de las concentraciones de NO2 en el centro de la ciudad.1 Madrid también lucha con concentraciones de PM2,5 que han superado los objetivos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Aunque la OMS recomienda un objetivo medio anual de PM2,5 de 10 µg/m3 o menos, la calidad media del aire en Madrid superó este objetivo durante tres meses en 2019. El tráfico es también la principal fuente de contaminación por PM2,5, concretamente de los vehículos diésel.2 El Ayuntamiento de Madrid calcula que, en un día laborable normal, 2,5 millones de coches y 0,9 millones de autobuses, taxis y vehículos de reparto realizan un viaje por la ciudad.3

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Borge, R. , Paz, D. , Lumbreras, J. , Pérez, J. y Vedrenne, M. (2014) Análisis de las Contribuciones a los Niveles de Calidad del Aire Ambiental de NO2 en la Ciudad de Madrid (España) a través de la Modelización. Implicaciones para el desarrollo de políticas y la monitorización de la calidad del aire. Journal of Geoscience and Environment Protection, 2, 6-11. doi: 10.4236/gep.2014.21002.
Borge, R., Alexandrov, V., del Vas, J.J., Lumbreras, J., & Rodríguez, E. (2008a). Un análisis de sensibilidad exhaustivo del modelo WRF para aplicaciones de calidad del aire sobre la Península Ibérica. Atmospheric Environment, 42, 8560-8574.
Borge, R., Lumbreras, J., & Rodríguez, M. E. (2008b). Desarrollo de un inventario de emisiones de alta resolución para España utilizando el sistema de modelización SMOKE: Un estudio de caso para los años 2000 y 2010. Environmental Modelling & Software, 23, 1026-1044.
Byun, D. W., & Ching, J. K. S. (1999). Science algorithms of the EPA models-3 community multi-scale air quality (CMAQ) modeling system. EPA/600/R-99/030, US EPA National Exposure Research Laboratory, North Carolina.

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Resumen: El público ha desarrollado continuamente su interés por conocer la calidad del aire que le rodea. Esto es de gran importancia no sólo para planificar sus actividades, sino también para tomar medidas de precaución para su salud. Con el apoyo de la infraestructura de las ciudades inteligentes que permite realizar mediciones de las concentraciones de contaminantes, varios países e investigadores han utilizado el concepto de índice de calidad del aire (ICA) en sus diferentes formas de calidad del aire o contaminación atmosférica para interpretar y comunicar dichas mediciones.
En este estudio hemos revisado los índices implementados por los organismos gubernamentales y algunas formulaciones de los investigadores en relación con los datos disponibles para determinar un índice óptimo para la ciudad de Madrid. Esta comparación ha ayudado a formular el Índice de Calidad del Aire Local de Madrid (ICLA), que considera la situación local de la ciudad de Madrid.
En relación con los datos disponibles del ayuntamiento, hemos revisado y comparado algunos de los métodos de interpolación espacial que se han aplicado en el campo de la contaminación atmosférica. Esto nos ayudó a identificar el IDW como apoyo a la interpolación automatizada de la contaminación horaria para los datos disponibles de los sensores de contaminación de Madrid.

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Evaluar la relación, si la hay, entre los niveles de contaminantes atmosféricos (dióxido de azufre y partículas totales en suspensión) y la mortalidad en la ciudad de Madrid durante el periodo 1986-1992, controlando el tiempo, la estación y las epidemias de gripe.
Los recuentos diarios de muertes se obtuvieron del Registro Regional de Mortalidad. Los datos de contaminación fueron suministrados por la Red Municipal de Vigilancia. Se utilizó una metodología de análisis de series temporales para evaluar la relación entre la mortalidad no accidental y por enfermedades circulatorias y respiratorias, por un lado, y las concentraciones medias diarias de SO2 y partículas suspendidas totales (PST), por otro. Se utilizaron modelos multivariantes de media móvil integrada (ARIMA) para ajustar la estación, la temperatura, la humedad relativa y la gripe. Se realizó un análisis de sensibilidad para evaluar la solidez de los estimadores.
El análisis gráfico reveló una relación lineal entre la mortalidad y la TSP. La relación fue logarítmica en el caso del SO2. La TSP se retrasó 1 día y el SO2 se retrasó 3 días con un efecto independiente sobre la mortalidad. Esta relación se produjo sin la detección de un umbral mínimo en los valores de emisión.