Ny forskning har studerat sambandet mellan miljöföroreningar och klimatförändringar, och föreslår användning av kovariabler för att upprätta provtagningspunkter som är representativa för luftkvaliteten i stadsmiljö

En studie av Universitat Jaume I (UJI) har utformat ett innovativt statistiskt verktyg för att förbättra kontrollen av föroreningar i städer. Arbetet, ledd av forskaren Ana Belén Vicente Fortea vid Institutionen för jordbruksvetenskap och det naturliga mediet, föreslår användning av kovariabler för att upprätta provtagningspunkter som är representativa för miljöföroreningar i urbana omgivningar. Resultaten av detta arbete har publicerats i Miljöförorening tidning.

Forskningen, som också analyserar sambandet mellan luftkvalitet och klimatförändringar, föreslår en ny statistisk metod för att "ta på en av huvudfrågorna som dyker upp vid bedömningen av luftkvaliteten i ett studieområde:att bestämma antalet provtagningspunkter som är representativa för varje mikromiljö, " säger Ana Belén Vicente Fortea, från Institutionen för kristallografi och mineralogi. "Vi har lagt till kovariabler för första gången, eftersom vi visar att de minskar variationen och ökar kvaliteten på jämförelsen av föroreningar mellan provtagningspunkter, "lägg till författarna till verket, som de har slutfört tillsammans med forskare från Universidad National Autónoma i Mexiko och Pompeu Fabra -universitetet i Barcelona.

UJI -forskarna förklarar att tills nu, andra forskare har använt Pearsons korrelationskoefficient eller divergenskoefficienten för att hitta signifikanta skillnader. Dock, "vår studie avslöjar att tillämpningen av kovariabler ökar lösningen av föroreningskontroll, " lägger de till.

Kovariabler är de olika objekt som läggs till i modeller och som påverkar en variabels värde, och som också förbättrar den möjliga förutsägelsen av samma variabel. Specifikt, denna studie fokuserar på variationen i koncentrationen av PM10 -suspenderade partiklar i rum och tid. I den här studien, divergens- och redundanskoefficienten (CODR) förbättras med tillägg såsom kovariabler av avståndet mellan stationer och även av Pearsons variationskoefficient. Denna nya koefficient är känd som CODRcv(d) och, genom att adressera avståndet mellan stationer i Spanien, Mexiko och Italien, gör det möjligt att förbättra beslutet om hur många stationer som behövs för att prova PM10.

När det gäller Castellón, Användningen av kovariabler skulle bidra till att förbättra karakteriseringen av studieområdena. "Vi skulle veta antalet stationer som är nödvändiga för att karakterisera ett specifikt område, och var de ska placeras. Den här vägen, vi skulle kunna bedöma riskområden för befolkningen på ett mer exakt sätt, och även spara offentliga medel, säger Ana Belén Vicente Fortea.

En studie från Villarreal, Monterrey och Piemonte

Syftet med denna forskning var att analysera hur den nya statistiska modellen beter sig i olika omgivningar för att bli ett användbart verktyg för utveckling av framtida luftkvalitetsplaner i andra industrialiserade områden. De tre områdena som studerats har varit Villarreal, staden Monterrey i Mexiko och Piemonte -regionen i Italien. Provinsen som Villarreal ligger i, är ett strategiskt område inom ramen för kontrollen av föroreningar i Europeiska unionen. Cirka 80% av de europeiska keramiska plattorna och tillverkarna av keramiska frits är koncentrerade till två områden, skapa de så kallade "keramiska klustren"; den ena är i Modena (Italien) och den andra i Castellón. UJI -forskaren Sergi Meseguer påminner om att det i denna typ av områden "finns en stor mängd föroreningar i luften från denna typ av industri, det är därför det är svårt att uppfylla de gränser som fastställs genom europeisk lagstiftning när det gäller suspenderade partiklar. "

Under tiden, den mexikanska staden Monterrey, från norra delstaten Nuevo León, har höga koncentrationer av partiklar i miljön orsakade av utvinning av byggmaterial från kullen som omger staden. Slutligen, regionen Piemonte, i norra Italien, har luftföroreningsproblem, främst för att den rymmer den största industrin, kommersiellt och jordbruksområde med hög befolkningstäthet i Italien. Som ett resultat, befolkningen är utsatt för höga nivåer av föroreningar.

Denna studie är resultatet av samarbetet mellan forskarna Ana Belén Vicente Fortea och Sergi Meseguer Costa, från Institutionen för jordbruksvetenskap och naturmedium; Pablo Juan Verdoy från institutionen för matematik vid UJI; Carlos Díaz Ávalos från Institutionen för sannolikhet och statistik vid Universidad Nacional Autónoma i Mexiko, och Laura Serra Saurina från Institutionen för experimentell och hälsovetenskap vid Pompeu Fabra-universitetet i Barcelona, under sin vistelse på biostatistikavdelningen vid universitetet i Florens, i Italien.