Satellite-based estimation of NO
Becerra-rondón, Adriana; Ducati, Jorge; Haag, Rafael
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM, publicado en Atmósfera, y cosechado de Revistas UNAM
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506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Atmósfera", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR)
561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/
561.#.#.a: no
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
351.#.#.b: Atmósfera
351.#.#.a: Artículos
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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
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850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
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100.1.#.a: Becerra-rondón, Adriana; Ducati, Jorge; Haag, Rafael
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245.1.0.a: Satellite-based estimation of NO
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
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264.#.0.c: 2023
264.#.1.c: 2023-01-17
653.#.#.a: nitrogen dioxide (NO2); Random Forest algorithm; OMI sensor; southern Brazil
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx
884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/53116
001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/53116
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: Nitrogen dioxide (NO2) is one of the most important atmospheric pollutants, affecting human health (increasing susceptibility to respiratory infections) and the environment (soil and water acidification). In many regions of Brazil, NO2 measurements at ground level meet difficulties because monitoring stations are few and unevenly distributed. Satellite observations combined with machine learning models can mitigate this lack of data. This paper report results from an investigation on the ability of a machine learning approach (a non-linear statistical Random Forest algorithm, hereafter RF) to reconstruct the long-term spatiotemporal ground-level NO2 from 2006 to 2019 using as input parameters NO2 data retrieved from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) sensor aboard Aura satellite, besides meteorological covariates and localized ground-level NO2 measurements. Results show that the RF model predicts NO2 with an accuracy expressed by an R2 = 0.68 correlation based on a 10-fold cross-validation. The model also predicted a mean NO2 concentration of 18.73 ± 3.86 μg m–3. The total NO2 concentration over the entire region analyzed showed a decreasing trend (2.9 μg m–3 yr–1), being 2006 the year with the higher concentrations and 2017 with the lowest. This study suggests that non-linear statistical algorithm reconstructions using RF can be complementary tools to in situ and satellite observations for NO2 mapping.
773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 37 (2023); 175-190
773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236
310.#.#.a: Trimestral
300.#.#.a: Páginas: 175-190
264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
doi: https://doi.org/10.20937/ATM.53116
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Becerra-rondón, Adriana; Ducati, Jorge; Haag, Rafael
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM, publicado en Atmósfera, y cosechado de Revistas UNAM
Becerra-rondón, Adriana, et al. (2023). Satellite-based estimation of NO. Atmósfera; Vol. 37, 2023; 175-190. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4134798