Evaluation of air pollution control policies in Mexico City using finite Markov chain observation model

Resumen

En este trabajo se propone un modelo de Markov basado en observaciones, donde la matriz de transición se formula empleando información del monitoreo de la calidad del aire para ciertos contaminantes específicos, con el objetivo principal de analizar las distribuciones estacionarias correspondientes y evaluar escenarios del impacto de las medidas de control anticontaminantes de la calidad del aire. El modelo no es predictivo y puede aplicarse a cualquier fuente de emisiones contaminantes incluidas en el sistema de monitoreo ambiental. Se presentan dos casos de estudio, ozono y azufre, sobre la zona central de la Ciudad de México para un intervalo de siete años del 2000 al 2006. Para propósitos de presentación, cada año se dividió en dos semestres. En el caso del ozono, la distribución estacionaria para ambos semestres mostró una disminución en la probabilidad de ocurrencia de los niveles de alta concentración de ozono, con cierta tendencia al ”efecto pistón”. En el caso del azufre, el primer semestre mostró un comportamiento oscilatorio con una pequeña tendencia a la disminución de los niveles de alta concentración y en el segundo semestre disminuyeron las probabilidades de altos niveles de azufre. Los resultados establecen una ligera mejoŕıa en la calidad del aire y por lo tanto una evaluación favorable de las diversas medidas de control de contaminantes que han sido implementadas en la Ciudad de México en los últimos años.