Satellite-Based Forecasting of NO₂ and SO₂ Concentrations in Sri Lanka using SARIMA Time-Series Models
Este estudio demuestra el potencial de utilizar datos del satélite Sentinel-5P TROPOMI combinados con modelos de series temporales SARIMA para pronosticar las concentraciones mensuales de NO₂ y SO₂ en cinco distritos de Sri Lanka, logrando una alta precisión para el NO₂ mientras destaca los desafíos significativos en la predicción de los niveles irregulares de SO₂ y la conversión de la densidad de columna a concentraciones a nivel del suelo.
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La contaminación del aire es una amenaza silenciosa e invisible que crece junto con las ciudades y las industrias del mundo moderno. En muchas naciones en desarrollo, las estaciones de monitoreo a nivel del suelo necesarias para rastrear este peligro son demasiado escasas para cubrir los vastos paisajes, dejando grandes áreas sin una imagen clara del aire que la gente respira. Para llenar estos vacíos, los científicos han dirigido su mirada hacia arriba, utilizando satélites que orbitan la Tierra para detectar las firmas químicas de contaminantes como el dióxido de nitrógeno y el dióxido de azufre. Estos gases, liberados por la quema de combustible en automóviles, centrales eléctricas y fábricas, pueden dañar la salud humana y dañar el medio ambiente. Si bien los satélites no pueden ver el aire directamente al nivel de la calle, pueden medir la cantidad total de estos gases acumulados en una columna de atmósfera que se extiende desde el suelo hasta el espacio. Al combinar estas observaciones espaciales con métodos estadísticos que buscan patrones repetitivos a lo largo del tiempo, los investigadores pueden intentar predecir cómo podrían cambiar los niveles de contaminación en el futuro, ofreciendo una herramienta vital para lugares donde los datos terrestres escasean.
En un estudio reciente centrado en Sri Lanka, un equipo de investigadores se propuso probar si este enfoque satelital podía pronosticar de manera confiable los niveles de contaminación en cinco distritos distintos: Colombo, un bullicioso centro urbano; Kandy, enclavado en las tierras altas centrales; Matara, en la costa sur; Trincomalee, un centro industrial en el este; y Jaffna, en el árido norte. Utilizando datos del satélite Sentinel-5P, que porta un instrumento capaz de detectar gases traza, el equipo recopiló observaciones mensuales de dióxido de nitrógeno y dióxido de azufre desde 2019 hasta 2024. Debido a que el satélite mide el gas total en una columna vertical en lugar de la concentración en un punto específico en el suelo, los investigadores aplicaron un ajuste matemático para convertir estas mediciones en una unidad de concentración estándar, partes por mil millones. Esto permitió tratar los datos satelitales como si fueran un registro continuo de la calidad del aire, el cual luego introdujeron en un modelo de pronóstico diseñado para reconocer ciclos estacionales, tales como el aumento y la caída predecibles de la contaminación que a menudo ocurren con los cambios en los monzones y los patrones de tráfico.
Los investigadores dividieron su trabajo en dos etapas para asegurar que sus métodos fueran sólidos. Primero, utilizaron datos de 2019 a 2022 para enseñar a su modelo cómo se comportaba la contaminación, y luego probaron sus predicciones contra las observaciones reales de 2023 y 2024. Una vez que el modelo demostró que podía manejar el pasado, lo reentrenaron con el conjunto completo de datos de seis años para generar pronósticos para los años 2025 a 2027. Los resultados revelaron una división clara en qué tan bien funcionó el modelo para los dos gases diferentes. Para el dióxido de nitrógeno, el modelo funcionó bastante bien, capturando los ritmos estacionales de los datos con un alto grado de precisión. En el distrito de Kandy, las predicciones del modelo para el dióxido de nitrógeno tuvieron un error de menos del 9 por ciento en promedio, mientras que incluso en el entorno urbano más complejo de Colombo, el error se mantuvo por debajo del 20 por ciento. Esto sugiere que las fuentes de dióxido de nitrógeno en estas áreas, ligadas principalmente al tráfico y a una actividad industrial constante, siguen un patrón regular y predecible que el satélite puede rastrear y el modelo puede anticipar.
Sin embargo, la historia fue muy diferente para el dióxido de azufre. El modelo tuvo dificultades significativas para predecir este gas, con errores que ascendieron hasta el 125 por ciento en Kandy y permanecieron muy por encima del 40 por ciento en la mayoría de los otros distritos. Los investigadores explican que el dióxido de azufre se comporta de manera mucho más errática que el dióxido de nitrógeno. Su presencia en el aire suele estar dictada por eventos repentinos e irregulares, como una planta industrial específica que opera a plena capacidad un día y cierra al siguiente, o condiciones climáticas impredecibles que dispersan el gas de maneras inesperadas. Debido a que el modelo dependía únicamente de la historia del propio gas, sin la entrada de datos meteorológicos o cronogramas de emisiones, no pudo dar cuenta de estos aumentos y caídas repentinas. El estudio señala explícitamente que, si bien los datos satelitales proporcionan una forma consistente de medir la cantidad total de gas en la atmósfera, no capturan los detalles finos de cómo ese gas se mezcla cerca del suelo o con qué rapidez cambia, lo que limita la precisión de los pronósticos a largo plazo para contaminantes volátiles.
A pesar de estas limitaciones, el estudio demuestra que los datos satelitales pueden servir como un poderoso sustituto del monitoreo terrestre en regiones donde dicha infraestructura es escasa. Los pronósticos para los próximos años muestran que los niveles de dióxido de nitrógeno en Sri Lanka probablemente continuarán siguiendo sus tendencias estacionales establecidas, ofreciendo a las autoridades locales una guía confiable para la planificación. Para el dióxido de azufre, sin embargo, los pronósticos vienen con una advertencia importante: los números son proyecciones estadísticas basadas en patrones pasados, no garantías de lo que sucederá. Los investigadores enfatizan que estas predicciones deben verse como un punto de partida y no como una respuesta final. Para mejorar los pronósticos futuros, sugieren que los modelos necesitan expandirse para incluir información meteorológica en tiempo real y detalles específicos sobre las emisiones industriales, yendo más allá de una simple mirada al pasado para comprender las fuerzas complejas que impulsan el aire que respiramos.
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