Mapeo del Índice de Aire y Salud por contaminación atmosférica de partículas finas PM2.5 en la Zona Metropolitana del Valle de Puebla
DOI:
https://doi.org/10.65093/aci.v17.n3.2026.60Palabras clave:
partículas suspendidas, modelación espacio-temporal, riesgo a la salud, monitoreo satelitalResumen
Se construyen mapas híbridos de índices de Aire y Salud (IAS) de partículas en suspensión menores a 2.5 micrómetros (PM2.5), de mediciones de la Red Estatal de Monitoreo Automática (REMA) y estimaciones basadas en datos satelitales del Servicio de Monitoreo Atmosférico de Copernicus (CAMS). Se estima el IAS para PM2.5 en zonas donde la REMA no tienen alcance empleando la información de CAMS, para describir la contaminación atmosférica en la zona de estudio. Se emplea el sistema de información geográfica ArcGis para representar espacial y temporalmente los mapas de IAS promedio mensual del año 2021. Se observa que durante la temporada fría-seca se representa el mayor riesgo a la salud, donde la zona suroeste en el mes diciembre implican un nivel de riesgo muy alto. Los IAS en las estaciones CCA, DICA y UTP estimados mediante CAMS y utilizados en la modelación con ArcGIS contribuyen en la predicción de eventos de riesgo moderado de IAS de PM2.5. Esto ocurre en las temporadas cálida-seca y fría-seca en una escala regional durante el año 2021.
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Citas
ArcGIS - Software ArcGIS (2014). ArcMap Version 10.2.2. Environmental Systems Research Institute (ESRI). New York, USA.
ArcGIS Desktop. Software ArcGIS (2026). ArcMap. Performing cross-validation and validation. Recuperado, enero 25, 2026, de https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/extensions/geostatistical-analyst/performing-cross-validation-and-validation.htm.
Balderas, G.D., Mayorga, R. & Jáuregui, E. (2004). Patrones de viento y topografía local en la Ciudad de Puebla. Presentado en: Congreso Internacional “Climatología Urbana, Contaminación Atmosférica y Bioindicación”. La Paz - Bolivia, junio.
Benedetti, A., Morcrette, J.-J., Boucher, O., Dethof, A., Engelen, R.J., Fisher, M., et al. (2009). Aerosol Analysis and Forecast in the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Integrated Forecast System. Part II: Data Assimilation; J. Geophys. Res, 114, D13205. https://doi.org:10.1029/2008JD011115.
Bodor, K., Szép, R. & Bodor, Z. (2022). The human health risk assessment of particulate air pollution (PM2.5 and PM10) in Romania. Toxicology reports, 9, 556–562. https://doi.org/10.1016/j.toxrep.2022.03.022.
CAI - Clean Air Institute. (2013). La Calidad del Aire en América Latina: Una Visión Panorámica. ELABORADO POR: Clean Air Institute. EUA, Washington D.C. Recuperado, febrero 14, 2023, de https://naturalezasintoxicos.wordpress.com/wp-content/uploads/2013/10/cai-report-spanish.pdf.
CAMS - Copernicus Atmosphere Monitoring Service (2025). Atmosphere Data Store (ADS). Recuperado febrero 14, 2025, https://ads.atmosphere.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/cams-global-atmospheric-composition-forecasts?Tab =form
Castillo-Miranda, J.O., Mendoza-Hernández J.C., García-Reynoso, J.A. & Pérez-Osorio G., (2025). Air quality in the Metropolitan Zone of the Valley of Puebla: Comparative evaluation of CAMS and persistence forecasts. Atmósfera, 39, 77-105. https://doi.org/10.20937/ATM.53408
Cohen, A.J., Brauer, M., Burnett, R., Anderson, H.R., Frostad, J., Estep, K., et al. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. The Lancet, 389 (10082), 1907-1918. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(17)30505-6
Chen, L., Shi, M., Gao, S., Li, S., Mao, J., Zhang, H., et al. (2017). Assessment of population exposure to PM2.5 for mortality in China and its public health benefit based on BenMAP. Environmental Pollution, 221, 311–317. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2016.11.080
Denby, B., Horálek, J., Walker, S., Eben, K. & Fiala, J. (2005). Interpolation and assimilation methods for European scale air quality assessment and mapping, part 1: Review and recommendations. Europ. Topic Centre Air Climate Change. 14-18. https://www.eionet.europa.eu/etcs/etc-atni/products/etc-atni-reports/etcacc_technpaper _2005_7_spatial_aq_interpol_part_i
Denby, B., Sundvor, I., Cassiani, M., De Smet, P., De Leeuw, P. & Horálek, J. (2010). Spatial mapping of ozone and SO2 trends in Europe. Sci. Total Environ, 408 (20), 4795-4806. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.06.021
Eslami, A. & Ghasemi, S.M. (2018). Determination of the best interpolation method in estimating the concentration of environmental air pollutants in Tehran city in 2015. JAPH, 3 (4), 187-198. https://doi.org/10.18502/japh.v3i4.402
Flemming, J., Peuch, V.-H., Engelen, R. & Kaiser, J.W. (2013). A European Global-to-Regional Air Pollution Forecasting System that Combines Modeling with Satellite Observations, EM Magazine of A&WMA, November 2013, pp. 6-10. https://www.researchgate.net/publication/259535688_A_European_Global-to-Regional_Air_Pollution_ Forecas ting_System_that_Combines_Modeling_with_Satellite_Observations
.
Hollingsworth, A., Engelen, R.J., Textor, C., Benedetti, A., Boucher, O., Chevallier, F., et al. (2008). The GEMS Consortium, Toward a Monitoring and Forecasting System for Atmospheric Composition: The GEMS Project; Bull. Amer. Meteor. Soc., 89, 1147-1164. https://doi.org/10.1175/2008BAMS2355.1
IHME - Institute for Health Metrics and Evaluation. (2024). Air Pollution. Recuperado, octubre 18, 2024, de https://www.healthdata.org/research-analysis/health-risks-issues/air-pollution.
INE - Instituto Nacional de Ecología - INE (2010a). Manual 2 Sistemas de Medición de la Calidad del Aire. Instituto Nacional de Ecología, México, s.a. Recuperado, febrero 25, 2025, de https://sinaica.inecc.gob.mx/archivo/guias/2%20-.%20Sistemas%20de%20Medici%C3%B3n%20de%20la%20Calidad%20del%20Aire.pdf
INE - Instituto Nacional de Ecología - INE (2010b). Manual 3, Redes Estaciones y Equipos de Medición de la Calidad del Aire. Instituto Nacional de Ecología, México, s.a. Recuperado, marzo 12, 2025 de https://sinaica.inecc.gob.mx/archivo/guias/3%20-%20Redes,%20Estaciones%20y%20Equipos%20de%20Medici%C 3%B3n%20de%20la%20Calidad%20del%20Aire.pdf
INECC - Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (2019). Informe Nacional de Calidad del Aire 2018, México. Ciudad de México: Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación de Calidad del Aire y Contaminantes Climáticos. Recuperado, febrero 28, 2024, de https://sinaica.inecc.gob.mx/pags/informes.php
INECC - Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (2020). Informe Nacional de la Calidad del Aire 2020, México. Ciudad de México: Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación de Calidad del Aire y Contaminantes Climáticos. Ciudad de México. 488 pp. Recuperado, marzo 15, 2024, de https://sinaica.inecc.gob.mx/archivo/informes/Informe2020.pdf
INECC - Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (2021). Informe Nacional de la Calidad del Aire 2021, México. Ciudad de México: Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación de Calidad del Aire y Contaminantes Climáticos. Ciudad de México. 381 pp. Recuperado, enero 15, 2025, de https://sinaica.inecc.gob.mx/archivo/informes/Informe2021.pdf
INEGI - Instituto Nacional de Estadística y Geografía (México). (2017). Anuario estadístico y geográfico de Puebla 2017, México, 940 pp. Recuperado, marzo 20, 2023, de https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ ficha.html?upc=702825094973.
INEGI - Instituto Nacional de Estadística y Geografía (2018). Conjunto de datos vectoriales de uso del suelo y vegetación, Escala 1:250 000. Serie VII. Conjunto Nacional. Aguascalientes, México: INEGI. Recuperado, junio 18, 2023 de https://www.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=889463842781
Jarernwong, K., Gheewala, S.H. & Sampattagul, S. (2023). Health Impact Related to Ambient Particulate Matter Exposure as a Spatial Health Risk Map Case Study in Chiang Mai, Thailand. Atmosphere, 14 (2), 261. https://doi.org/10.3390/atmos14020261
Jha, D.K., Sabesan, M., Das, A., Vinithkumar, N.V. & Kirubagaran, R. (2011). Evaluation of Interpolation Technique for Air Quality Parameters in Port Blair, India. Universal Journal of Environmental Research and Technology, 1 (3), 301-310. https://www.environmentaljournal.org/1-3/ujert-1-3-10.pdf
Kanchan, K., Gorai, A.K. & Goyal P. (2015). A review on air quality indexing system. Asian J. Atmos. Environ. 9, 101–113. https://doi.org/10.5572/ajae.2015.9.2.101
Khatri, P. & Kumar, P. (2022). A critical evaluation of air quality index models (1960–2021). Environ. Monit. Assess., 194, 324. https://doi.org/10.1007/s10661-022-09896-8
Kloog, I., Ridgway, B., Koutrakis, P., Coull, B.A. & Schwartza J.D. (2013). Long- and Short-Term Exposure to PM2.5 and Mortality Using Novel Exposure Models. Epidemiology, 24 (4), 555-561. https://doi.org/10.1097/EDE.0b013e318294beaa
Morcrette, J.-J., Boucher, O., Jones, L., Salmond, D., Bechtold, P., Beljaars, A., et al. (2009). Aerosol Analysis and Forecast in the ECMWF Integrated Forecast System. Part I: Forward Modeling; J. Geophys. Res., 114, D06206. https://doi.org/10.1029/2008JD011235
OMS-(CEPIS/OPS) – Organización Mundial de la Salud- Centro Panamericano de Ingeniería Sanitaria y Ciencias del Ambiente (2004). Guías para la Calidad del Aire. Ginebra, Suiza, 239 pp. Recuperado, enero 15, 2025, de https://biblioteca.semarnat.gob.mx/janium/Documentos/Ciga/Libros2011/CD000457.pdf
PMD - Plan Municipal de Desarrollo del Municipio de Puebla (2021). Ayuntamiento de Puebla 2021-2024. Recuperado abril date 25, 2023, de https://ojp.puebla.gob.mx/normatividad-municipal/item/3778-plan-municipal-de-desarrollo-de-puebla-puebla-2021-2024
REDIM - Red por los Derechos de la Infancia en México. (2013). Diagnóstico de fuentes de información sobre calidad del aire y derecho a la salud de niñas, niños y adolescentes en México, 45 pp. Recuperado, abril 30, 2024, de https://aularedim.net/wp-content/uploads/22DiagnosticoAireLimpio.pdf.
REMA - Red Estatal de Monitoreo Atmosférico (2023). Históricos, Índice Aire y Salud. Recuperado, febrero 20, 2024, de https://calidaddelaire.puebla.gob.mx/views/principal_monitoreo.php
Rowley, A. & Karakuş, O. (2023). Predicting air quality via multimodal AI and satellite imagery. Remote Sensing of Environment, 293, 113609. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113609
Saniei, R., Zangiabadi, A., Sharifikia, M. & Ghavidel, Y. (2016). Air quality classification and its temporal trend in Tehran, Iran, 2002-2012. Geospat Health., 11 (2), 213–220. https://doi.org/10.4081/gh.2016.442
SEMARNAT - Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (2019). NORMA Oficial Mexicana NOM-172-SEMARNAT-2019, Lineamientos para la obtención y comunicación del Índice de Calidad del Aire y Riesgos a la Salud.
Shah, D.P. & Patel, P.A. (2021). Review of Chronological Evolution of Air Quality Indexing Systems (1966 to 2021). Curr. World Environ. 16 (3). http://dx.doi.org/10.12944/CWE.16.3.5
Shin, M., Kang, Y., Park, S., Im, J., Yoo, C. & Quackenbush, L.J. (2020). Estimating ground-level particulate matter concentrations using satellite-based data: a review. GIScience & Remote Sensing, 57 (2), 174–189. https://doi.org/10.1080/15481603.2019.1703288
SMADSOT - Secretaría de Medio Ambiente Desarrollo Sustentable y Ordenamiento Territorial (2021). Informe Anual de Calidad del Aire Zona Metropolitana del Valle de Puebla ZMVP. Del 01 de enero al 31 de diciembre de 2021. Diagnóstico de contaminantes criterio. Partículas PM-10 y PM-2.5, Ozono, Monóxido de Carbono, Bióxido de Azufre y Bióxido de Nitrógeno en la Zona Metropolitana del Valle de Puebla (ZMVP). Subsecretaría de Gestión Ambiental y Sustentabilidad Energética. Dirección de Gestión Calidad del Aire. Departamento de Monitoreo y Evaluación de Emisiones. Recuperado, mayo 15,2024 de https://calidaddelaire.puebla.gob.mx/ views/reportes_monitoreo.php.
SMADSOT–CAME–SEMARNAT - Secretaría de Medio Ambiente Desarrollo Sustentable y Ordenamiento Territorial - Comisión Ambiental de la Megalópolis - Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (2023). Incidencia de la Contaminación Atmosférica sobre la Salud en el Estado de Puebla, 2023. Programa de Gestión de Calidad del Aire y de Acción ante el Cambio Climático, 2021-2030. Recuperado, mayo 15, 2024 de https://calidaddelaire.puebla.gob.mx/documents/ProAire-PEACC_2021-2030/extensos/5-1-Incidencia-Salud.pdf.
US-EPA – United States Environmental Protection Agency (2008). Quality Assurance Handbook for Air Pollution Measurement Systems Volume II Part 1. Ambient Air Quality Monitoring Program. U.S. Environmental Protection Agency Office of Air Quality Planning and Standards Air Quality Assessment Division. Research Triangle Park, NC, USA. Report No.: EPA- 454/B-08-003.
WHO - World Health Organization. (2006). Air Quality Guidelines. Global Update 2005. Particulate 631 Matter, Ozone, Nitrogen Dioxide and Sulfur Dioxide; World Health Organization. Recuperado, junio 1, 2024, de https://www.who.int/publications/i/item/WHO-SDE-PHE-OEH-06.02
Xu, D., Lin, W., Gao, J., Jiang, Y., Li, L. & Gao, F. (2022). PM2.5 Exposure and Health Risk Assessment Using Remote Sensing Data and GIS. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19 (10), 6154. https://doi.org/10.3390/ijerph19106154
Yu, W., Xu, R., Ye, T., Abramson, M.J., Morawska, L., Jalaludin, B. et al. (2024). Estimates of global mortality burden associated with short-term exposure to fine particulate matter (PM2•5). The Lancet. Planetary health, 8 (3), e146–e155. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(24)00003-2
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