dor_id: 4147265
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/
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
harvesting_group: RevistasUNAM
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/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/53227/46983
100.1.#.a: Mora-Ramírez, Marco Antonio; Martínez-Luna, Edgar; Cruz-Núñez, Xochitl
524.#.#.a: Mora-Ramírez, Marco Antonio, et al. (2024). Satellite data geoprocessing to estimate PM2.5 over the Megalopolis of Central Mexico. Atmósfera; Vol. 38, 2024; 151-168. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4147265
245.1.0.a: Satellite data geoprocessing to estimate PM2.5 over the Megalopolis of Central Mexico
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
264.#.0.c: 2024
264.#.1.c: 2023-09-25
653.#.#.a: AOD; PM2.5; NDVI; Mexico
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/53227
001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/53227
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: The Megalopolis of Central Mexico experiences high levels above the Official Mexican Standard (NOM) of PM2.5, leading to various respiratory diseases ranging from acute symptoms to chronic illnesses such as asthma and lung cancer. It is crucial to measure PM2.5 levels accurately to warn the public about the risks of exposure to particulate matter. Unfortunately, the Megalopolis of Central Mexico has a shortage of monitoring sites, limiting data availability. This study addresses this issue using satellite data to develop a multiple linear regression model. Our model uses aerosol optical depth (AOD), relative humidity (RH), temperature (T), the planetary boundary layer height (PBLH), and the normalized difference vegetation index (NDVI) as independent variables to estimate PM2.5 concentrations in the region under study. The relationship between AOD and PM2.5 concentrations was found to be strongly influenced by RH and T. However, this effect is compensated for by a low PBLH (< 400 m), which enables AOD and PM2.5 measurements to be similar in magnitude. Our findings have important implications for estimating PM2.5 concentrations using satellite data. This study could help improve air quality monitoring in the Megalopolis of Central Mexico by providing more spatial and temporal data on particle concentrations in the atmosphere.
773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 38 (2024); 151-168
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: 151-168
264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM
doi: https://doi.org/10.20937/ATM.53227
harvesting_date: 2023-10-03 16:10:00.0
856.#.0.q: application/pdf
file_creation_date: 2023-10-02 17:32:01.0
file_modification_date: 2023-10-02 17:32:06.0
file_name: 5d0567c4b42f7119af1334ef80cdc2847ea56c59a88a77a87fdf30647533506c.pdf
file_pages_number: 18
file_format_version: application/pdf; version=1.4
file_size: 5246392
last_modified: 2023-10-03 16:10:00
license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es
license_type: by-nc
No entro en nada
No entro en nada 2