Resumen de La concentración de partículas en el aire: análisis estadístico de la relación espacial entre medidas de superficie y del sensor MODIS para dos tipos de tiempo en la Comunidad de Madrid

Antonio Moreno Jiménez, Rosa Cañada Torrecilla, David Méndez Arranz

• español

  Los sensores remotos están monitoreando la contaminación de la atmósfera planetaria y generando una abundante información sobre los aerosoles / partículas, entre otros componentes, como sucede con el sensor MODIS y su indicador Aerosol Optical Depth (AOD). Su cotejo con las clásicas medidas en estaciones de superficie suscita problemas de discordancias entre ambos tipos de datos. Asumiendo que debería existir una relación positiva entre ellas, en este trabajo se acomete un análisis sistemático de datos para dos tipos de tiempo, especialmente proclives a altas concentraciones de partículas en el aire en la región de Madrid, para evaluar la intensidad de la correlación entre AOD y PM10 superficial y explorar sus posibles variaciones en función de ciertas variables atmosféricas (temperatura, viento y humedad relativa), de los tipos de tiempo y del contexto geográfico de cada estación de medida. En consonancia con los hallazgos de otros autores, los resultados de este trabajo corroboran, en general, la existencia de tal relación positiva, aunque afloran inconsistencias y frecuentes casos en los que la relación estadística se reduce y llega a desvanecerse por razones presumiblemente diversas, entre otras la notable falta de datos

• English

  Remote sensors are monitoring planetary atmospheric pollution and producing considerable information on aerosols – similarly to the MODIS sensor and its Aerosol Optical Depth (AOD) indicator. Comparison with common ground measures shows discordances between both data sources. Assuming a hypothetical positive relation between them, this work makes a systematic analysis of data representing two weather types prone to high particulate matter concentration in the Madrid region, explores the strength of AOD-PM10 correlation, and the influence of meteorological variables (temperature, wind, and relative humidity), weather types, and the geographical context. In line with other authors’ findings, the results of this investigation generally support the positive relation, although inconsistencies appear, and in many cases the statistical relation frequently decreases, and may become null because of various potential reasons – including abundant missing data.