Análisis de la influencia de la meteorología y la ubicación de las estaciones en la medida de la calidad del aire

Abstract

[ES] Este proyecto analiza la influencia de las condiciones meteorológicas y la ubicación de las estaciones de medición en la calidad del aire en la ciudad de Valencia. La contaminación atmosférica es un problema clave en entornos urbanos, con efectos en la salud pública y el medio ambiente. Comprender cómo la meteorología y la localización de las estaciones afectan la medición de la contaminación es fundamental para mejorar las estrategias de gestión ambiental. Para ello, se recopilan y analizan datos de calidad del aire y variables climáticas desde 2010 hasta 2024, con el objetivo de identificar patrones que expliquen la variabilidad de los niveles de contaminación. Además, se desarrolla un modelo predictivo basado en Machine Learning que permita anticipar episodios de contaminación en función de las condiciones meteorológicas y el entorno de cada estación. La primera parte del estudio se centra en la caracterización de las estaciones mediante la creación de arquetipos meteorológicos y el análisis de su entorno urbano. En la segunda parte, se aplican técnicas de modelado para evaluar la relación entre los datos de calidad del aire y las variables identificadas. Los resultados de este proyecto proporcionarán herramientas para optimizar la planificación urbana y mejorar la gestión de la contaminación en Valencia.

[EN] This project analyzes the influence of meteorological conditions and the location of measurement stations on air quality in the city of Valencia. Air pollution is a major issue in urban environments, affecting both public health and the environment. Understanding how meteorology and station location impact pollution measurements is essential for improving environmental management strategies. To achieve this, air quality and climatic data from 2010 to 2024 are collected and analyzed to identify patterns explaining pollution variability. Additionally, a predictive model based on Machine Learning is developed to anticipate pollution episodes based on meteorological conditions and the surrounding environment of each station. The first part of the study focuses on characterizing the monitoring stations by creating meteorological archetypes and analyzing their urban surroundings. In the second part, modeling techniques are applied to evaluate the relationship between air quality data and the identified variables. The results of this project will provide tools to optimize urban planning and improve pollution management in Valencia.

[CA] Aquest projecte analitza la influència de les condicions meteorològiques i la ubicació de les estacions de mesura en la qualitat de l’aire a la ciutat de València. La contaminació atmosfèrica és un problema important en entorns urbans, amb efectes tant en la salut pública com en el medi ambient. Comprendre com la meteorologia i la localització de les estacions afecten la mesura de la contaminació és essencial per a millorar les estratègies de gestió ambiental. Per a això, es recopilen i analitzen dades de qualitat de l’aire i variables climàtiques des de 2010 fins a 2024, amb l’objectiu d’identificar patrons que expliquen la variabilitat dels nivells de contaminació. A més, es desenvolupa un model predictiu basat en Machine Learning per a anticipar episodis de contaminació en funció de les condicions meteorològiques i l’entorn de cada estació. La primera part de l’estudi es centra en la caracterització de les estacions mitjançant la creació d’arquetips meteorològics i l’anàlisi del seu entorn urbà. En la segona part, s’apliquen tècniques de modelatge per a avaluar la relació entre les dades de qualitat de l’aire i les variables identificades. Els resultats d’aquest projecte proporcionaran eines per a optimitzar la planificació urbana i millorar la gestió de la contaminació a València.