Cartografía detallada de la calidad del aire urbano a partir de mediciones móviles dispersas de la contaminación atmosférica y una densa densidad de tráfico

El mapeo de la calidad del aire urbano se ha aplicado ampliamente en la planificación urbana, el control de la contaminación del aire y la evaluación de la exposición personal a la contaminación. Tradicionalmente, los mapas de calidad del aire urbano se derivan mediante mediciones de estaciones de monitoreo fijas. Debido a su alto costo, estas estaciones generalmente se despliegan de manera dispersa en algunas ubicaciones representativas, lo que da lugar a un mapa de calidad del aire altamente generalizado. Además, la calidad del aire urbano varía rápidamente a distancias cortas (<1 km) y está influenciada por las condiciones meteorológicas, la red vial y el flujo de tráfico. Estas variaciones no están bien representadas en los mapas de calidad del aire de grano grueso generados por los métodos convencionales de monitoreo en sitios fijos, pero tienen implicaciones importantes para caracterizar las exposiciones personales heterogéneas a la contaminación del aire e identificar puntos críticos localizados de contaminación. Por lo tanto, el mapeo de la calidad del aire urbano de grano fino es indispensable. En este contexto, los sensores móviles de bajo costo hacen que el monitoreo móvil de la calidad del aire sea una alternativa prometedora. Usando mediciones dispersas de la calidad del aire recogidas por sensores móviles y varios factores contextuales, especialmente el flujo de tráfico, proponemos un modelo de bosque profundo localmente adaptado y consciente del contexto (CLADF) para inferir la distribución de NO₂ con una resolución de 100 m y 1 hora para el mapeo de la calidad del aire de grano fino. El modelo CLADF explota el bosque profundo para construir un modelo local para cada clúster que consiste en mediciones de vecinos más cercanos en el espacio de características contextuales, y considera el flujo de tráfico como una característica contextual importante. Se realizaron extensos experimentos de validación utilizando mediciones móviles de NO₂ recogidas por 17 furgonetas postales equipadas con sensores de bajo costo en funcionamiento en Amberes, Bélgica. Los resultados experimentales demuestran que el modelo CLADF logra el RMSE más bajo, así como avances en precisión y correlación, en comparación con varios modelos de referencia, incluyendo bosques aleatorios, bosques profundos, extreme gradient boosting y regresión de soporte vectorial.