Data Mining Paradigm in the Study of Air Quality

Air pollution is a serious global problem that threatens human life and health, as well as the environment. The most important aspect of a successful air quality management strategy is the measurement analysis, air quality forecasting, and reporting system. A complete insight, an accurate prediction, and a rapid response may provide valuable information for society’s decision-making. The data mining paradigm can assist in the study of air quality by providing a structured work methodology that simplifies data analysis. This study presents a systematic review of the literature from 2014 to 2018 on the use of data mining in the analysis of air pollutant measurements. For this review, a data mining approach to air quality analysis was proposed that was consistent with the 748 articles consulted. The most frequent sources of data have been the measurements of monitoring networks, and other technologies such as remote sensing, low-cost sensors, and social networks which are gaining importance in recent years. Among the topics studied in the literature were the redundancy of the information collected in the monitoring networks, the forecasting of pollutant levels or days of excessive regulation, and the identification of meteorological or land use parameters that have the most substantial impact on air quality. As methods to visualise and present the results, we recovered graphic design, air quality index development, heat mapping, and geographic information systems. We hope that this study will provide anchoring of theoretical-practical development in the field and that it will provide inputs for air quality planning and management.Facultad de Ciencias Exacta

Elaboración e implementación de una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire mediante el enfoque de la ciencia de datos

[ES] La exposición a contaminantes atmosféricos causa efectos negativos en la salud de la población, tanto de forma directa en el corto y el largo plazo, como de forma indirecta, a través de su incidencia en el cambio climático. El 92% de la población mundial se enfrenta diariamente a una mala calidad del aire y el 90% de las ciudades del mundo no cuentan con suficientes reglamentaciones para gestionar este tema. El estudio de los contaminantes atmosféricos ha sido abordado desde diversos enfoques, pero han sido pocos los trabajos destinados a la gestión de la calidad del aire con un enfoque metodológico integrador. En base a esto, el objetivo de esta tesis ha sido elaborar una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire desde un enfoque de la ciencia de datos. Este enfoque contribuye en el estudio de la calidad del aire proporcionando una metodología de trabajo estructurada que organiza las etapas del proceso analítico, desde la adquisición de datos de distintas fuentes hasta la producción de información para los usuarios finales. La gestión de la calidad del aire demanda un flujo de trabajo dinámico, donde se priorice la generación de productos y la comunicación de resultados. Teniendo esto como objetivo principal, se elaboró una metodología que facilita la integración de los datos disponibles, sistematiza las preguntas más relevantes, condensa los algoritmos empleados en los análisis descriptivos y predictivos, y permite generar mapas de riesgo contribuyendo a una rápida y mejor toma de decisiones. Para validar esta propuesta, se aplicó la metodología en tres casos de estudio: la Comunidad Autónoma de Valencia (España) que cuenta con una extensa red de monitoreo de la calidad del aire, la Ciudad de Buenos Aires (Argentina) con tres estaciones de monitoreo en su zona central, y la ciudad de La Plata (Argentina) donde no se cuenta con un monitoreo continuo. Al contar con distinta información, se evaluó la versatilidad de la metodología para adaptarse a distintos escenarios. Los resultados mostraron que el enfoque esquemático proporciona orden y flexibilidad en el estudio de la calidad del aire. La utilización de preguntas de investigación simplificó notablemente la selección de algoritmos para el análisis y el abordaje de la interpretación de los resultados. A su vez, permitió diferenciar las preguntas que fueron originarias del estudio de aquellas que surgieron tras el análisis de los datos. Los algoritmos seleccionados resultaron cumplieron con los objetivos propuestos. Como gran limitación para el análisis de la calidad del aire se encontró la falta de mediciones sistemáticas. Si bien las concentraciones de algunos contaminantes se modelaron mediante el uso de variables medidas por teledetección, se precisaron de mediciones de campo para validar las simulaciones. En este sentido, el diálogo efectivo entre la ciencia y la gestión es un asunto prioritario, donde la ciencia debe proporcionar herramientas innovadoras para avanzar en el nivel de conocimiento de la atmósfera e identificar los problemas y soluciones que puedan surgir, pero es necesario dar un marco político que garantice los fondos económicos para su estudio.[CA] L'exposició a contaminants atmosfèrics causa efectes negatius en la salut de la població, tant de manera directa en el curt i el llarg termini, com de manera indirecta, a través de la seua incidència en el canvi climàtic. El 92% de la població mundial s'enfronta diàriament a una mala qualitat de l'aire i el 90% de les ciutats del món no compten amb suficients reglamentacions per a gestionar aquest tema. L'estudi dels contaminants atmosfèrics ha sigut abordat des de diversos enfocaments, però han sigut pocs els treballs destinats a la gestió de la qualitat de l'aire amb un enfocament metodològic integrador. Sobre la base d'això, l'objectiu d'aquesta tesi ha sigut elaborar una proposta metodològica per a l'avaluació i gestió de la qualitat de l'aire des d'un enfocament de la ciència de dades. Aquest enfocament contribueix en l'estudi de la qualitat de l'aire proporcionant una metodologia de treball estructurada que organitza les etapes del procés analític, des de l'adquisició de dades de diferents fonts fins a la producció d'informació per als usuaris finals. La gestió de la qualitat de l'aire demanda un flux de treball dinàmic, on es prioritze la generació de productes i la comunicació de resultats. Tenint això com a objectiu principal, es va elaborar una metodologia que facilita la integració de les dades disponibles, sistematitza les preguntes més rellevants, condensa els algorismes emprats en les anàlisis descriptives i predictives, i permet generar mapes de risc contribuint a una ràpida i millor presa de decisions. Per a validar aquesta proposta, es va aplicar la metodologia en tres casos d'estudi: la Comunitat Autònoma de València (Espanya) que compta amb una extensa xarxa de monitoratge de la qualitat de l'aire, la Ciutat de Buenos Aires (l'Argentina) amb tres estacions de monitoratge en la seua zona central, i la ciutat de la Plata (l'Argentina) on no es compta amb un monitoratge continu. En comptar amb diferent informació, es va avaluar la versatilitat de la metodologia per a adaptarse a diferents escenaris. Els resultats van mostrar que l'enfocament esquemàtic proporciona ordre i flexibilitat en l'estudi de la qualitat de l'aire. La utilització de preguntes d'investigació va simplificar notablement la selecció d'algorismes per a l'anàlisi i l'abordatge de la interpretació dels resultats. Al seu torn, va permetre diferenciar les preguntes que van ser originàries de l'estudi d'aquelles que van sorgir després de l'anàlisi de les dades. Els algorismes seleccionats van resultar van complir amb els objectius proposats. Com a gran limitació per a l'anàlisi de la qualitat de l'aire es va trobar la falta de mesuraments sistemàtics. Si bé les concentracions d'alguns contaminants es van modelar mitjançant l'ús de variables mesures per teledetecció, es van precisar de mesuraments de camp per a validar les simulacions. En aquest sentit, el diàleg efectiu entre la ciència i la gestió és un assumpte prioritari, on la ciència ha de proporcionar eines innovadores per a avançar en el nivell de coneixement de l'atmosfera i identificar els problemes i solucions que puguen sorgir, però és necessari donar un marc polític que garantisca els fons econòmics per al seu estudi.[EN] Exposure to atmospheric pollutants causes adverse effects on the health of the population, both directly in the short and long term, and indirectly through their impact on climate change. 92% cent of the world's population faces poor air quality daily, and 90% of the world's cities do not have enough regulations to manage this issue. The study of atmospheric pollutants has been considered from various approaches, but there has been little work on air quality management with an integrative methodological strategy. Therefore, the objective of this thesis was to develop a methodological framework for air quality assessment and management using a data science approach. This strategy contributes to the study of air quality by providing a structured working methodology that organizes the stages of the analytical process, from the acquisition of data coming through different sources until the presentation of information to the end-users. Air quality management demands a dynamic pipeline that privileges the production of outputs and the reporting of results. Keeping this as a main aim, the methodology developed promotes the integration of available data, organizes the most relevant questions, summarizes the algorithms used in descriptive and predictive analysis, and creates risk maps to help make quick and better decisions. To validate this proposal, we evaluated the methodology in three case studies: the Autonomous Community of Valencia (Spain) which has an extense air quality monitoring network, the City of Buenos Aires (Argentina) with three monitoring stations in its central zone, and the city of La Plata (Argentina) where there is no continuous monitoring. Since different information was available, the versatility of the methodology to adapted to different scenarios was assessed. The results showed that the schematic design provides order and flexibility in the investigation of air quality. The use of research questions greatly simplified the selection of algorithms for analysis and the understanding of the results. In turn, it enabled the distinction the original questions from those that emerged after the analysis of the data. The selected algorithms were in accordance to the established goals. A major obstacle to the determination of air quality was the lack of routine monitoring. Whereas the concentrations of some pollutants were modelled using remotely sensed variables, field measurements were required to validate the predictions. In this sense, the effective interchange between science and administration is a priority issue, where science must provide innovative tools to improve the level of knowledge of the atmosphere and to identify the problems and solutions that may arise. However, it is necessary to provide a political support to guarantee the economic funds for research.Cuando el 11 de diciembre del 2014 se firmó la Resolución Nº 4815 donde me fue otorgada una Beca Interna Doctoral para realizar esta investigación, la República Argentina contaba con un Ministerio de Ciencia y Tecnología y un Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable. En el transcurso de esta tesis, ambos ministerios fueron degradados a secretarías, limitando el accionar del Estado Nacional sobre estos asuntos en el territorio argentino. El 10 de diciembre del 2019 se anunció la restitución de las dos carteras a ministerios nacionales y recuperamos la esperanza.Represa, NS. (2020). Elaboración e implementación de una propuesta metodológica para la evaluación y gestión de la calidad del aire mediante el enfoque de la ciencia de datos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/144645TESI