Vol. 33 (2023)
Artículos de Investigación

Desarrollo de un índice de calidad ambiental mediante el uso de tecnología satelital para zonas cañeras: el caso de San Luis Potosí, México

PDF XML
  • Pedro Pérez Medina,
  • Ángel de Jesús Quiroz Gaspar,
  • María Guadalupe Galindo Mendoza
Pedro Pérez Medina
Universidad Autónoma de San Luis Potosí
Biografía
Ángel de Jesús Quiroz Gaspar
Laboratorio Nacional de Geoprocesamiento de Información Fitosanitaria, Coordinación para la Innovación y Aplicación de la Ciencia y la Tecnología, Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Av. Sierra Leona #550-2a, Primer Piso, Lomas de San Luis, San Luis Potosí, San Luis Potosí, México, C.P. 78210.
Biografía
María Guadalupe Galindo Mendoza
Laboratorio Nacional de Geoprocesamiento de Información Fitosanitaria, Coordinación para la Innovación y Aplicación de la Ciencia y la Tecnología, Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Av. Sierra Leona #550-2a, Primer Piso, Lomas de San Luis, San Luis Potosí, San Luis Potosí, México, C.P. 78210.
Biografía
DOI: https://doi.org/10.15174/au.2023.3780

Publicado 2023-11-15

Cómo citar

Pérez Medina, P., Quiroz Gaspar, Ángel de J., & Galindo Mendoza, M. G. (2023). Desarrollo de un índice de calidad ambiental mediante el uso de tecnología satelital para zonas cañeras: el caso de San Luis Potosí, México . Acta Universitaria, 33, 1–19. https://doi.org/10.15174/au.2023.3780

Resumen

El monitoreo ambiental y su uso para la creación de índices de calidad ambiental son técnicas que desde hace algunos años se utilizan para conocer el impacto que las actividades antropogénicas o naturales tienen sobre el ambiente. El uso de la tecnología satelital ha coadyuvado en el uso de estas metodologías, ampliando su alcance espacial y haciéndolas más asequibles, precisas y oportunas. El objetivo de esta investigación fue monitorear con tecnología satelital las concentraciones de carbono negro en la zona cañera de San Luis Potosí durante la zafra 2021-2022 y proponer un índice de calidad ambiental que, además de este contaminante, incluya otras variables afectadas por el sector cañero azucarero. Con el análisis se observó que la calidad ambiental disminuye durante la época de zafra y se recomienda continuar experimentando con más variables y ampliar el periodo de análisis.

PDF XML

Citas

  1. Agricultura Puebla (13 de noviembre de 2018). Inicia temporada de zafra en Puebla. Gobierno de México. https://www.gob.mx/agricultura/puebla/articulos/inicia-temporada-de-zafra-en-puebla?idiom=es
  2. Boori, M. S., Choudhary, K., Paringer, R., & Kupriyanov, A. (2021). Eco-environmental quality assessment based on pressure-state-response framework by remote sensing and GIS. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 23, 100530. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100530
  3. Bové, H., Bongaerts, E., Slenders, E., Bijnens, E. M., Saenen, N. D., Gyselaers, W., Van Eyken, P., Plusquin, M., Roeffaers, M. B. J., Ameloot, M., & Nawrot, T. S. (2019). Ambient black carbon particles reach the fetal side of human placenta. Nature Communications, 10, 3866. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11654-3
  4. Burroughs-Peña, M. S., & Rollins, A. (2017). Environmental eposures and cardiovascular disease. Cardiology Clinics, 35(1), 71-86. https://doi.org/10.1016/j.ccl.2016.09.001
  5. Casares-Long, J. J., Longhurst, J. W. S., & Barnes, J. (2020). Air Pollution XXVIII (Wit Transactions on Ecology and the Environment, Vol 244). WIT Press.
  6. Cardoso, T. F., Watanabe, M. D. B., Souza, A., Chagas, M. F., Cavalett, O., Morais, E. R., Nogueira, L. A. H., Leal, M. R. L. V., Braunbeck, O. A., Cortez, L. A. B., & Bonomi, A. (2017). Economic, environmental, and social impacts of different sugarcane production systems. Biofuels, Biproducts and Biorefining, 12(1), 68-82. https://doi.org/10.1002/bbb.1829
  7. Chaudhuri, I., Fruijtier-Pölloth, C., Ngiewih, Y., & Levy, L. (2017). Evaluating the evidence on genotoxicity and reproductive toxicity of carbon black: a critical review. Critical Reviews in Toxicology, 48(2), 143-169. https://doi.org/10.1080/10408444.2017.1391746
  8. Comisión Ambiental de la Megalópolis. (21 de septiembre de 2018). IMECA: Índice Metropolitano de la Calidad del Aire. Gobierno de México. https://www.gob.mx/comisionambiental/articulos/imeca-indice-metropolitano-de-la-calidad-del-aire?idiom=es
  9. Comisión Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar (Conadesuca). (13 de octubre de 2021). 8° Informe Estadístico del Sector Agroindustrial de la Caña de Azúcar en México. Gobierno de México. https://www.gob.mx/conadesuca/es/articulos/8-informe-estadistico-del-sector-agroindustrial-de-la-cana-de-azucar-en-mexico?idiom=es
  10. Comisión Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar (Conadesuca). (2022). Sistema Sinfocaña. Gobierno de México. https://www.gob.mx/conadesuca/acciones-y-programas/sistema-infocana
  11. Davis, Z., de Groh, M., & Rainham, D. G. (2022). The Canadian Environmental Quality Index (Can-EQI): Development and calculation of an index to assess spatial variation of environmental quality in Canada’s 30 largest cities. Environment International, 170, 107633. https://doi.org/10.1016/j.envint.2022.107633
  12. de Celis, R., Jordán-López, A., & Martínez-Zavala, L. M. (2013). Efectos del fuego en las propiedades biológicas, físicas y químicas del suelo. En Grandes incêndios florestais, erosão, degradação e medidas de recuperação dos solos (pp. 145-160). António Bento Gonçalves. https://idus.us.es/handle/11441/53599
  13. Diario Oficial de la Federación (DOF). (2012). NORMA Oficial Mexicana NOM-156-SEMARNAT-2012, Establecimiento y operación de sistemas de monitoreo de la calidad del aire. https://www.dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5259464& fecha=16/07/2012#gs c.tab=0
  14. Dobbie, M. J., & Dail, D. (2014). Environmental Indices. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat07691
  15. Earth Data. (2015). MERRA-2 tavg1_2d_aer_Nx: 2d,1-Hourly,Time-averaged,Single-Level,Asimilation (Aerosol Diagnostics V5.12.4) [Conjunto de datos]. https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/
  16. EOS Data Analytics. (6 de enero de 2023). Vegetation indices to drive digital agri solutions. https://eos.com/blog/vegetation-indices/
  17. EOS Data Analytics. (30 de enero de 2023). Soil temperature as a factor of crops development. https://eos.com/blog/soil-temperature/
  18. GEASIG. (24 de mayo de 2021). Superposición Ponderada con ArcGIS. https://www.geasig.com/superposicion-ponderada-con-arcgis/
  19. Gobierno de la Ciudad de México. (15 de diciembre de 2022). Calidad del aire. http://www.aire.cdmx.gob.mx/default.php
  20. Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). (2022). Sistema Nacional de Información de la Calidad del Aire. https://sinaica.inecc.gob.mx/index.php
  21. IQAir. (20 de diciembre de 2022). Calidad del aire en Buenos Aires. Índice de la calidad del aire (ICA) de Buenos Aires y contaminación del aire en Argentina. https://www.iqair.com/es/argentina/buenos-aires
  22. Janssen, N. A. H., Gerlofs-Nijland, M. E., Lanki, T., O Salonen, R., Cassee, F., Hoek, G., Fisher, P., Brunekreef, B., & Kryzanowski, M. (2012). Health effects of black carbon. World Health Organization, Regional Office for Europe. https://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0004/162535/e96541.pdf
  23. Jian, Y., Wu, C. Y. H., & Gohlke, J. M. (2017). Effect modification by environmental quality on the association between heatwaves and mortality in Alabama, United States. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(10), 1143. https://doi.org/10.3390/ijerph14101143
  24. Keeley, J. E. (2009). Fire intensity, fire severity and burn severity: a brief review and suggested usage. International Journal of Wildland Fire, 18(1), 116. https://doi.org/10.1071/wf07049
  25. LAADS DAAC. (2022). Terra Land Surface Temperature/3-Band Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid [Conjunto de datos]. https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/
  26. Liu, X., Zheng, M., Liu, Y., Jin, Y., Liu, J., Zhang, B., Yang, X., Wu, Y., Zhang, T., Xiang, Y., Liu, B., & Yan, C. (2022). Intercomparison of equivalent black carbon (eBC) and elemental carbon (EC) concentrations with three-year continuous measurement in Beijing, China. Environmental Research, 209, 112791. https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.112791
  27. Ma, H., Zeng, J., Zhang, X., Fu, P., Zheng, D., Wigneron, J. P., Chen, N., & Niyogi, D. (2021). Evaluation of six satellite- and model-based surface soil temperature datasets using global ground-based observations. Remote Sensing of Environment, 264, 112605. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112605
  28. Mancini, S., Guida, M., Graziuso, G., Quartieri, J., & Guarnaccia, C. (2020). Development of an environmental quality index to assess physical agents pollution. Journal of Physics: Conference Series, 1603(1), 012005. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1603/1/012005
  29. Messer, L. C., Jagai, J. S., Rappazzo, K. M., & Lobdell, D. T. (2014). Construction of an environmental quality index for public health research. Environmental Health, 13(1). https://doi.org/10.1186/1476-069x-13-39
  30. Moitinho, M. R., Ferraudo, A. S., Panosso, A. R., Da Silva Bicalho, E., De Bortoli Teixeira, D., De Andrade Barbosa, M., Tsai, S. M., Borges, B. M. F., De Souza Cannavan, F., De Souza, J. A. M., & La Scala, N. (2021). Effects of burned and unburned sugarcane harvesting systems on soil CO2 emission and soil physical, chemical, and microbiological attributes. Catena, 196, 104903. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104903
  31. Mordukhovich, I., Wilker, E., Suh, H., Wright, R., Sparrow, D., Vokonas, P. S., & Schwartz, J. (2009). Black carbon exposure, oxidative stress genes, and blood pressure in a repeated-measures study. Environmental Health Perspectives, 117(11), 1767-1772. https://doi.org/10.1289/ehp.0900591
  32. National Aeronautics and Space Administration (NASA). (2022a). Earth data. Giovanni: the bridge between data and science v 4.38. https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/
  33. National Aeronautics and Space Administration (NASA). (2022b). Earth data. GES DISC. https://daac.gsfc.nasa.gov/datasets?page=1&measurement=Black%20Carbon
  34. Observatorio Ambiental de Cartagena de Indias. (2015). Índice de la calidad del aire. https://observatorio.epacartagena.gov.co/gestion-ambiental/calidad-ambiental/sistema-urbano/indice-de-la-calidad-del-aire/
  35. Oliveira, L. M. L., & Rodrigues, J. J. P. C. (2011). Wireless sensor networks: a Survey on environmental monitoring. Journal of Communications, 6(2), 143-151. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=c2a96d4cf3738470a7ac59af44d5274806b62362
  36. Onwuka, B., & Mang, B. (2018). Effects of soil temperature on some soil properties and plant growth. Advances in Plants & Agriculture Research, 8(1), 34-37. https://doi.org/10.15406/apar.2018.08.00288
  37. Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental (OEFA). (3 de junio de 2017). Monitoreo ambiental. https://www.oefa.gob.pe/monitoreo-ambiental-2/ocac02/
  38. Paunescu, A. C., Casas, M., Ferrero, A., Pañella, P., Bougas, N., Beydon, N., Just, J., Lezmi, G., Sunyer, J., Ballester, F., & Momas, I. (2019). Associations of black carbon with lung function and airway inflammation in schoolchildren. Environment International, 131, 104984. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.104984
  39. Riad, P. H. S., Billib, M., Hassan, A. A., Salam, M. A., & El Din, M. N. (2011). Application of the overlay weighted model and boolean logic to determine the best locations for artificial recharge of groundwater. Journal of Urban and Environmental Engineering, 5(2), 57-66. https://doi.org/10.4090/juee.2011.v5n2.057066
  40. Ruiz-Villavicencio, E., López-López, M. A., Cetina-Alcalá, V. M., & Ramírez-Guzmán, M. E. (2020). Modelación y estimación de NO2 y O3 en zonas rurales y suburbanas del Valle de México. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 36(3), 745-754. https://doi.org/10.20937/rica.53548
  41. Secretaría de Medio Ambiente. (21 de diciembre de 2022). Mapa Calidad del Aire. AIRE NL.GOB.MX. http://aire.nl.gob.mx/map_calidad.html
  42. Secretaría de Medio Ambiente y Desarrollo Territorial (Semadet). (20 de diciembre de 2022). Calidad del Aire AMG. https://aire.jalisco.gob.mx/mapaf2019
  43. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (Semarnat). (18 de abril de 2018). Calidad del aire, el desafío de las grandes urbes. Gobierno de México. https://www.gob.mx/semarnat/articulos/calidad-del-aire-el-desafio-de-las-grandes-urbes
  44. Sharma, A. (22 de septiembre de 2020). Enhanced Vegetation Index (EVI) and its significance in agriculture monitoring. Satyukt Analytics Private Limited. https://satyukt.medium.com/enhanced-vegetation-index-evi-and-its-significance-in-agriculture-monitoring-6d9a6c3e71c0
  45. Silva, L. T., & Mendes, J. F. G. (2012). City Noise-Air: an environmental quality index for cities. Sustainable Cities and Society, 4, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.scs.2012.03.001
  46. SkyWatch. (17 de Agosto de 2022). Top 9 free sources of satellite data [2022 Update]. https://skywatch.com/free-sources-of-satellite-data/
  47. Suárez, L., Torres, C., Helmig, D., & Hueber, J. (2017). Medición y análisis del aerosol de carbono negro en el observatorio de Huancayo, Perú. Revista Boliviana de Física, 30(30), 7-15. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?pid=S1562-38232017000100003&script=sci_arttext
  48. Tobias, A., Karanasiou, A., Reche, C., Amato, F., Alastuey, A. y Querol, X. (2014). Effects of black carbon on respiratory health in the city of Barcelona. European Respiratory Journal, 44, 2923. https://erj.ersjournals.com/content/44/Suppl_58/2923
  49. Unión Nacional de Cañeros, A. C. (2022). Estadística Actual: CONCLUYE ZAFRA 2021/22 [Conjunto de datos]. http://caneros.org.mx/estadistica-actual/
  50. United Nations (UN). (2018). Normalized Burn Ratio (NBR). UN-SPIDER Knowledge Portal. https://un-spider.org/advisory-support/recommended-practices/recommended-practice-burn-severity/in-detail/normalized-burn-ratio
  51. United States Environmental Protection Agency (EPA). (6 de junio de 2022). Environmental Quality Index (EQI). https://www.epa.gov/healthresearch/environmental-quality-index-eqi
  52. Vian, A. L., Bredemeier, C., Silva, P. R. F. D., Santi, A. L., Silva, C. P. G. D., & Santos, F. L. D. (2018). Limites críticos de NDVI para estimativa do potencial produtivo do milho. Revista Brasileira de Milho e Sorgo, 17(1), 91. https://doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v17n1p91-100
  53. Voxco. (19 de agosto de 2021). Ordinal Scale: Definition, Characteristics, & Uses. https://www.voxco.com/blog/ordinal-scale/#:~:text=The%20Ordinal%20scale%20includes%20statistical,higher%20or%20lower%20in%20scale
  54. Wolf, M., Emerson, J., Esty, D., De Sherbinin, A., & Wendling, Z. (2022). Environmental Performance Index. EPI. https://epi.yale.edu/
  55. Yáñez-Narváez, A. I. (24 de noviembre de 2022). Monitoreo ambiental. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/monitoreo-ambiental.html
  56. Yong, M., Anderle, L., Levy, L., & McCunney, R. J. (2019). Carbon black and lung cancer mortality—A meta-regression analysis based on three occupational cohort studies. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 61(11), 949-00. https://doi.org/10.1097/jom.0000000000001713