Resumen de An Approach for the Identification of Particulate Matter in the Clouds of Bogotá Using Satellite Imagery Analysis

Juan Antonio Aragón Moreno, Laura Isabel Espinosa Martínez, Paula Andrea Castañeda

• español

  Objetivo: Analizar la calidad aire de Bogotá mediante la identificación de nubes correspondiente al periodo 2013-2017, y comprobar patrones de comportamiento entre formación de nubes y concentración de material particulado. Materiales y métodos: La muestra incluye datos proporcionados por la Red de Monitoreo de Calidad del aire de Bogotá (RMCAB), teniendo en cuenta la concentración de material particulado, temperatura, precipitación, dirección y velocidad del viento. Los datos son comparados con imágenes satelitales Landsat 8 y las diferentes combinaciones de bandas espectrales, mediante el uso del Sistema de Información Geográfica (SIG) ArcGis. Resultados y discusión: Se refleja un alto ajuste del modelo de un porcentaje mayor al 90 %, presentando una mayor coincidencia en una periodicidad de dos años, en periodo seco; es posible identificar visualmente, que la concentración de los contaminantes sigue la tendencia de las líneas vectoriales del viento, y encontrando una correlación directa con la formación de nubes, influenciado por tendencias de temperatura, velocidad y dirección del viento. Conclusiones: Este documento sirve como alternativa para la medición de material particulado, y aporta a la recolección de información en este tema de investigación.

• English

  Objective: An analysis of the air quality of Bogotá by identifying clouds during the period from 2013-2017 and verifying patterns of behavior between cloud formation and the concentration of particulate matter is presented. Materials and methods: The study sample includes data provided by the Bogotá Air Quality Monitoring Network (RMCAB), taking into account the concentration of particulate matter, temperature, precipitation, wind direction and wind speed. The data are compared with Landsat 8 satellite images and different combinations of spectral bands through the use of the Geographic Information System (GIS) ArcGis. Results and discussion: A high model correlation is reflected in a percentage greater than 90 %, presenting a greater coincidence with a periodicity of two years during the dry period; it is possible to observe that the concentration of pollutants follows the trend of the wind vector lines, and the concentration has a direct correlation with cloud formation, which is influenced by temperature, wind speed and wind direction. Conclusions: This paper provides an alternative for the measurement of particulate matter and contributes to the collection of information on this research topic