Resumen en español

La contaminación atmosférica es un problema que ha tomado un rol protagónico dentro de la representación de costos ambientales y sociales en Colombia y el mundo. Algunas prácticas agrícolas que se llevan a cabo en el departamento del Valle del Cauca, como la quema de biomasa, son presuntamente causantes de una alta tasa de emisiones nocivas a la atmosfera dando lugar al origen de enfermedades respiratorias a las personas que habitan poblaciones cercanas a este tipo de eventos, por ello, surgió la necesidad de medir la calidad de aire en esta zona a través de una red de estaciones compuestas por gravímetros, sin embargo, debido a algunos daños de las estaciones y datos medidos mediante interpolaciones no se realiza un monitoreo constante y espacialmente adecuado de este fenómeno sobre dicha zona. Por consiguiente, esta investigación plantea la propuesta del uso de sensores remotos como apoyo a las redes de estaciones en el propósito de monitorear la calidad de aire, en este caso de estudio medir concentraciones de PM10, y estimar la influencia de la quema de biomasa, específicamente Caña de Azúcar, sobre las concentraciones totales de PM10. A través del uso de datos MOD02 del sensor MODIS, los cuales fueron procesados en su totalidad mediante Scripts desarrollados en formato Python, se ha aplicado un algoritmo multiespectral que relaciona los límites permisibles de emisión de este contaminante con imágenes de reflectividad atmosférica que produce este material particulado, generadas a partir del uso de las teorías de dispersión de MIE y de Rayleigh. De dicha relación se obtienen imágenes con las que se generan series de tiempo que muestran el comportamiento de la concentración total de PM10 sobre la zona de estudio, las cuales son comparadas con los datos de las estaciones de la red de calidad de aire por medio de regresiones lineales simples que permiten observar si los datos calculados coinciden con los datos medidos, obteniendo que aproximadamente un 80% de los datos generados coinciden con la realidad. Posteriormente, dichas imágenes son analizadas con respecto a la tasa de emisión que genera cada evento de quema de caña, estas emisiones son modeladas a través de modelos Gaussianos que conforman la plataforma Airviro. De este análisis se obtienen perfiles de comparación entre tasa de emisión, concentración de PM10 en área afectada y concentración de PM10 en área no afectada. Así pues, se concluyó que los sensores remotos representan un método versátil y efectivo en el acompañamiento del monitoreo de la calidad de aire, no sólo en la zona de estudio de este proyecto, sino en cualquier zona deseada.