MODELO DE OZONO TROPOSFÉRICO MEDIANTE ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES DE CÁMARA DE CIELO Y VARIABLES METEOROLÓGICAS EN LA CIUDAD DE MÉXICO
El ozono troposférico es un contaminante secundario que se forma a partir de reacciones foto-químicas entre óxidos de nitrógeno (NOₓ) y compuestos orgánicos volátiles (COVs) en presencia de radiación solar. En ciudades con atmósferas complejas, con alta densidad poblacional, elevado consumo energético y generación significativa de emisiones contaminantes, como la Ciudad de México, las concentraciones de ozono troposférico pueden alcanzar niveles que representan un riesgo considerable para la salud pública y el medio ambiente. La estimación precisa de este contaminante es esencial para prevenir contingencias ambientales y fortalecer las estrategias de gestión de la calidad del aire.
En este estudio se desarrolló un modelo de aprendizaje automático que combina el análisis digital de imágenes captadas por una cámara de cielo TSI-880 (Total Sky Imager) —procesadas en los espacios de color RGB (Red, Green, Blue), HSV (Hue, Saturation, Value) y en escala de grises— con variables meteorológicas de temperatura (TMP) y humedad relativa (HR). Esta integración de datos visuales y parámetros atmosféricos permitió estimar con alta precisión las concentraciones reales de ozono troposférico, optimizando el ajuste del modelo y favoreciendo su aplicación en pronósticos y simulaciones.
Las imágenes de la cámara de cielo y los datos solarimétricos fueron proporcionados por el Observatorio de Radiación Solar del Instituto de Geofísica de la UNAM, mientras que la información de contaminantes y variables meteorológicas se obtuvo del Sistema de Monitoreo Atmosférico (SIMAT). El modelo obtuvo un coeficiente de correlación R = 0.92 entre los datos observados y estimados, lo que evidencia su alto potencial predictivo y su capacidad para ser utilizado como herramienta en estimaciones operativas en apoyo al monitoreo de la calidad del aire en la Ciudad de México.