Evaluación del desempeño de sensores de bajo costo como complemento para el monitoreo de la calidad del aire de Bogotá y como herramienta para la determinación del grado de exposición de una población caso de estudio (2019)
En las grandes ciudades del mundo, con el fin de monitorear la calidad del aire e implementar políticas públicas acertadas, se implementan redes de monitoreo que permiten tener un panorama general del estado actual del recurso. No obstante, estas son incapaces de caracterizar adecuadamente la exposición de los ciudadanos, debido a su baja resolución espaciotemporal y al alto número de datos faltantes (Castell, 2017). Los sensores de bajo costo se han venido planteando como un complemento a las redes de monitoreo existentes, con el fin de aumentar la resolución espacio temporal y proporcionar información en tiempo real del nivel de exposición de los ciudadanos. El gran reto en el uso de estos sensores es generar datos suficientemente confiables para ser considerados en la toma de decisiones de política pública. En el presente proyecto, fueron evaluados tres sensores de bajo costo marca Clarity, los cuales fueron co-localizados en tres estaciones referencia de la red de monitoreo de Bogotá (Usaquén, Ferias y Kennedy). Las mediciones de cuatro meses de los sensores y los equipos de referencia tanto para PM10 como para PM2.5 en resolución temporal diaria y horaria, fueron comparadas para evaluar aspectos como linealidad de respuesta, dependencia de la humedad relativa y la temperatura y mejora de la exactitud del sensor a través de su calibración, con un modelo de regresión lineal múltiple. Con el fin de encontrar el mejor escenario de desempeño del sensor, se plantearon dos escenarios: 1. Calibración con datos de dos meses (27/11/2019 a 26/11/2019) y aplicación de la ecuación de calibración a los dos meses siguientes (27/01/2019 a 23/03/2019). 2. Calibración con datos de cuatro meses (26/11/2018 al 23/03/2019) y aplicación de la ecuación de calibración al mismo periodo. Para el periodo de calibración con datos de dos meses, los valores de R2 antes y después de calibración fueron muy bajos, tanto para la resolución horaria: PM2.5 = 0.23 a 0.32 y PM10= 0.18 a 0.27 en Kennedy; PM2.5 = 0.41 a 0.44 y PM10= 0.45 a 0.50 en Ferias y PM2.5 = 0.40 a 0.44 y PM10= 0.26 a 0.38 en Usaquén; Como para resolución diaria: PM2.5 = 0.69 a 0.63 y PM10= 0.62 a 0.64 en Kennedy; PM2.5 = 0.48 a 0.52 y PM10= 0.64 a 0.48 en Ferias y PM2.5=0.76 a 0.77 y PM10= 0.59 a 0.58 en Usaquén ii) Para el periodo de calibración de cuatro meses, los resultados mejoraron significativamente, en resolución horaria: PM2.5 = 0.33 a 0.41 y PM10= 0.32 a 0.39 en Kennedy; PM2.5 = 0.54 a 0.57 y PM10= 0.43 a 0.48 en Ferias y PM2.5 = 0.55 a 0.59 y PM10= 0.38 a 0.48 en Usaquén; y en resolución diaria PM2.5 = 0.66 a 0.71 y PM10= 0.67 a 0.69 en Kennedy; PM2.5 = 0.73 a 0.66 y PM10= 0.72 a 0.74 en Ferias y PM2.5 =0.89 a 0.90 y PM10= 0.75 a 0.76 en Usaquén . Por otra parte, estos tres sensores fueron ubicados en tres puntos a nivel de barrio en la localidad de Kennedy (2 colegios y 1 conjunto residencial), aplicando para las mediciones de cada uno de ellos la calibración previamente obtenida y hallando en Índice de Calidad del Aire de la zona. Los resultados del proyecto indican que las correlaciones obtenidas son inferiores a las encontradas en comparaciones similares publicadas. Confirman que los sensores de bajo costo pueden utilizarse para hacer evaluaciones indicativas de la calidad del aire, pero no generan resultados de gran exactitud. Los sensores pueden ser una alternativa viable para complementar las mediciones de las redes de monitoreo con mayor resolución espacial e identificar rápidamente posibles eventos de alta contaminación local no detectables por la red de referencia. También, para instalar redes de información comunitaria. Dado que los sensores dependen de conexión WiFi para subir los registros al servidor de Clarity, se presenta pérdida de información cuando la conexión se pierde por cortes de luz o prácticas de ahorro de energía en las instituciones o comunidades donde se instalen los sensores. Por lo tanto, se recomienda utilizar sistemas que permitan el almacenamiento in-situ de los registros durante las interrupciones de la conexión WiFi o del servicio de internet. En un trabajo futuro, es necesario evaluar la receptividad de las comunidades a la información generada por este tipo de sensores.