Evaluación espacial y temporal de la calidad del aire en Colombia a partir de los datos del servicio de monitoreo atmosférico de Copernicus (CAMS) y monitoreos en superficie

En la actualidad la informacion satelital es una alternativa viable para obtener informacion para el analisis del comportamiento y composicion de la atmosfera. Un ejemplo de ello es el servicio CAMS (Copernicus Atmosphere Monitoring Service) el cual brinda informacion de parametros de calidad del aire y meteorologia para todo el planeta. Actualmente no existen estudios de evaluacion del servicio CAMS para determinar su nivel de desempeno en Colombia. Esto a pesar del gran potencial que este posee para el analisis de la composicion y comportamiento de la atmosfera a escala global. Por eso, el presente trabajo tiene como objetivo evaluar espacial y temporalmente la calidad del aire en Colombia a partir de los datos de servicio de monitoreo atmosferico de Copernicus (CAMS) y monitoreos en superficie. Este trabajo se enfoco en evaluar la informacion proveniente del servicio CAMSRA (CAMS REANALYSIS) comparandola con la informacion proveniente de las redes de monitoreo en superficie en tres ciudades colombianas (Bogota, Medellin y Bucaramanga) para el periodo 2003-2017. Los parametros de meteorologia y calidad del aire que fueron evaluados son: Humedad relativa, Presion, Radiacion solar, Temperatura, Velocidad y direccion del viento, Material particulado PM10 y PM2.5, monoxido de carbono y dioxido de nitrogeno. Las bases de datos de monitoreo y del servicio CAMSRA fueron la materia prima para esta investigacion y se obtuvieron a traves de las redes de monitoreo oficiales de cada una de las ciudades y de los servidores de COPERNICUS (ECMWF) respectivamente. Cabe resaltar que a la fecha no se encontraron trabajos similares para America Latina. Estableciendo los puntos de la malla espacial de CAMSRA (11 x 11 km) que se sobreponen sobre cada una de las ciudades, se determino el punto mas cercano a cada estacion de monitoreo para establecer con cual punto del modelo se compararia la informacion observada en superficie por cada estacion. Luego de la definicion de estos pares de comparacion se realizo un analisis grafico comparativo de tendencias anuales para todos los parametros bajo estudio y para las tres ciudades. Ademas, se llevo a cabo un analisis cuantitativo de los parametros estadisticos mas importantes en la evaluacion de modelos: el error cuadratico medio y el coeficiente de correlacion. Otro analisis que se hizo para los datos de calidad del aire fue la comparacion de los indices de calidad de aire diarios calculados para las tres ciudades basados en la informacion modelada y monitoreada usando la metodologia de la agencia de proteccion ambiental (EPA). Todos los analisis se llevaron a cabo haciendo uso de las herramientas del paquete Openair de lenguaje de programacion R. Respecto a la variabilidad espacial y temporal de la calidad del aire en Colombia, este trabajo determino que para el ano 2017 las ciudades con mayores concentraciones en superficie de PM2.5 fueron: Bogota, Cali, Barranquilla, Bucaramanga y Medellin en ese orden. Por otra parte se llevo a cabo un analisis del efecto que tuvo la cuarentena (antes y durante) por COVID-19 en las concentraciones de PM2.5 sobre el pais, en donde se evidencio que en lugar de una mejora se presento un aumento en las concentraciones. El trabajo concluye que el modelo posee un buen desempeno cualitativo, el cual se evidencio en la modelacion de los indices de calidad del aire en sus diferentes rangos. No obstante se observaron deficiencias para simular cuantitativamente algunos de los parametros meteorologicos estudiados, entre ellos la velocidad y direccion del viento, asi como parametros de calidad del aire tales como las concentraciones de monoxido de carbono y dioxido de nitrogeno. Ademas, a pesar de que en la mayoria de los casos analizados el servicio CAMSRA muestra buenos ajustes, se encontraron casos en donde CAMSRA subestimo o sobrestimo la magnitud de los parametros, por eso se recomienda utilizar esta informacion como complemento a otras fuentes de informacion primaria, al menos hasta que en el modelo sean implementados los cambios necesarios (a traves de la cooperacion internacional con la Union Europea) para una mejor concordancia entre lo modelado y lo observado