This is an authorized translation of an Eos article por Planeteando. Esta es una traducción al español autorizada de un artículo de Eos por Planeteando
Morgan Rehnberg | 28 de noviembre de 2022.
Un nuevo enfoque de alta resolución que combina múltiples tipos de datos detección remota de la contaminación permitió a investigadores desarrollar una aplicación que mapea las rutas más saludables para los transeúntes urbanos.
Fuente: GeoHealth
Las Organización de Naciones Unidas ha identificado que mejorar la movilidad a píe y en bicicleta de las ciudades es una meta clave en los esfuerzos para reducir la dependencia de los automóviles que emiten gases de efecto invernadero y para promover rutinas de ejercicios para la salud pública. Sin embargo, incrementar la movilidad a píe y en bicicleta puede traer algunos riesgos a la salud.
El tiempo que se pasa al aire libre, junto con otros factores, incrementa la exposición a contaminantes atmosféricos, por ejemplo. La categoría de contaminantes más dañina para los humanos incluye las partículas inhalables más pequeñas que 2.5 micrómetros, conocidas como PM2.5. Ha sido estimado que más de 4 millones de muertes prematuras en todo el mundo pueden ser atribuidas a estos contaminantes cada año.
Para ayudar a reducir los riesgos a la salud de este contaminante, Tong et al. desarrollaron un nuevo enfoque para estimar las concentraciones a nivel de piso de los PM2.5 usando observaciones de satélite e incorporándolas a una aplicación móvil de mapeo que identifica las rutas a través de Hong Kong para minimizar la exposición de los transeúntes a las PM2.5.
Los investigadores combinaron varias fuentes de información para construir su marco de referencia, el cual toma en cuenta factores específicos de la ciudad que producen y concentran PM2.5. Dieciséis estaciones de monitoreo de calidad de aire produjeron estimaciones por hora de PM2.5 a lo largo de la ciudad. Datos derivados de Landsat-8 aportaron mapas de vegetación, superficies impermeables y densidad de aerosoles. Datos meteorológicos fueron incorporados a través del uso de los pronósticos del Sistema Goddard de observación terrestre (GEOS-FP, por sus siglas en inglés) de la NASA, y datos de caminos de OpenStreetMap ayudaron a cuantificar las contribuciones del tránsito de automóviles y autobuses.
Los datos usados se utilizaron para estimar las concentraciones en tiempo real de las PM2.5 en una malla a lo largo de la ciudad. La malla fue después sobrepuesta con una gráfica con nodos representando las intersecciones de las calles y bordes representando a las calles. A cada borde se le asignó un “costo” de contaminación basado en las PM2.5 que cruzan las celdas de la malla. La contaminación respirada durante el viaje entre dos nodos es la suma de los costos en los bordes que más eficientemente los conecta.
El caso de estudio de Hong Kong incluía estimaciones de PM2.5 de 70,788 caminos. usando el desarrollo de la aplicación, el cual es visualmente similar a las aplicaciones móviles de mapas comerciales, un usuario puede comparar las rutas más rápidas y las más saludables entre dos puntos. Los investigadores observaron que una planificación de una ruta sana podría reducir la exposición de PM2.5 de 5%-25%. En un ejemplo resaltado, la aplicación indicó que escoger una ruta entre dos universidades de Hong Kong que era 100 metros más larga que la ruta más corta resultaba en un 5-10% de reducción en la contaminación respirada.
Los investigadores notaron que la generalización de su enfoque para estimaciones de alta resolución de niveles de PM2.5 significa que podría ser aplicable en otras ciudades y ser útil en otras aplicaciones y servicios de planeación de rutas y para minimizar la exposición de la gente a la contaminación (GeoHealth, https://doi.org/10.1029/2022GH000669, 2022)
Escrito por Morgan Rehnberg, escritora de ciencia. 28 de noviembre de 2022.
This translation was made possible by a partnership of Eos with Planeteando. Esta traducción fue posible gracias a un acuerdo entre Eos y Planeteando. Traducción por Anthony Ramírez-Salazar (@Anthnyy).