Spatio-temporal association of physic characteristics and chemical composition of the atmosphere with human mortality data

Air pollution is an environmental challenge that has an important influence on the life of human beings. Therefore, the development, implementation, and evaluation of new statistical approaches will improve the numerical modeling of the spatial distribution of air pollutants and their socio-economic impact. Demography statistically evaluates the change in human populations over time (temporal models). Mortality is a factor that influences the human population, and its definition in the short, medium and long term is of utmost importance for government health and economic plans. Air pollution directly influences human mortality, and it should be incorporated into the structure of demographic mortality models. Air pollution data is collected from satellite information or ground-level monitoring, which needs statistical models to obtain pollution levels in places with no monitoring stations. Air pollution data description uses the aggregate form (mean values over a large geographical level) and the spatially-structured form (values at local territories). In addition, air pollution data could be statistically treated using both traditional and compositional approaches. This thesis assesses the addition of air pollution data using both forms of descriptions separately under both statistical treatment approaches on the useful demographic Farrington-Like model. For this purpose, a generalized linear modelling framework was proposed assuming that the human mortality data has a negative binomial distribution. The mortality data used both total and disaggregated forms. The disaggregation used three demographic aspects sex, age, and location. Air pollutants were modelled using Dynamic Linear Models (DLM) and spatially extended with Gaussian and Gaussian-Mattern Fields under traditional and compositional approaches. For instance, the spatial distribution of concentration of PM2.5 in wildfires event with a limited number of monitoring stations was featured with a Gaussian-Mattern Field; and the spatial distribution of concentrations of SO2, CO, O3, NO2, and PM2.5 was featured using a Gaussian Field. The results obtained in each stage of this doctoral thesis presented adequate quality-model indexes (NSE = 0.5, RMSE ˜0, and Pearson correlation coefficients ˜ 1)La contaminación del aire es un desafío ambiental que tiene una influencia en la vida de los seres humanos. Por lo tanto, el desarrollo, implementación y evaluación de nuevos enfoques estadísticos mejorará el modelado numérico de la distribución espacial de los contaminantes del aire y su impacto socioeconómico. En el ámbito de la demografía, es común evaluar estadísticamente el cambio en las poblaciones humanas a lo largo del tiempo (modelos temporales). La mortalidad es un factor que influye en la población humana, y su definición en el corto, mediano y largo plazo es de suma importancia para los planes de salud y económicos del gobierno. La contaminación del aire influye directamente en la mortalidad humana y debe incorporarse a la estructura de los modelos demográficos de mortalidad. Los datos de contaminación del aire se recopilan a partir de información satelital o monitoreo a nivel del suelo que necesita modelos estadísticos para obtener los niveles de contaminación en lugares sin estaciones. La descripción de los datos de contaminación del aire se realiza de forma agregada (valores medios en una gran escala geográfica) y de forma espacialmente estructurada (territorios locales). Además, los datos de contaminación del aire se tratan estadísticamente utilizando enfoques tanto tradicionales como de composición. Esta tesis evalúa la adición de datos de contaminación del aire utilizando ambas formas de descripciones por separado bajo ambos enfoques de tratamiento estadístico en el modelo demográfico Farrington-Like. Para este propósito, se propuso un marco de modelado lineal generalizado asumiendo que los datos de mortalidad humana tienen una distribución binomial negativa. Los datos de mortalidad se usaron como totales y desagregados. La desagregación utilizó tres aspectos demográficos: sexo, edad y ubicación. Los contaminantes del aire se modelaron utilizando modelos lineales dinámicos (DLM) y se ampliaron espacialmente con los campos Gaussiano-Mattern y Gaussiano bajo enfoques tradicionales y de composición. Por ejemplo, la distribución espacial de la concentración de PM2.5 en un evento de incendios forestales con un número limitado de estaciones de monitoreo se presentó con un campo Gaussian-Mattern; y la distribución espacial de las concentraciones de SO2, CO, O3, NO2 y PM2.5 se presentó utilizando un campo gaussiano. Los resultados obtenidos en cada etapa de esta tesis doctoral presentaron índices de calidad de modelado adecuados (NSE = 0,5, RMSE ≈0 y coeficientes de correlación de Pearson ≈1).Postprint (published version

Modelling hourly spatio-temporal PM2.5 concentration in wildfire scenarios using dynamic linear models

Particulate matter with aerodynamic diameter < 2.5 μm (PM2.5) is one of the main pollutants generated in wildfire events with negative impacts on human health. In research involving wildfires and air quality, it is common to use emission models. However, the commonly used emission approach can generate errors and contradict the empirical data. This paper adopted a statistical approach based in evidence of ground level monitoring and satellite data. An hourly PM2.5 spatio-temporal model based on a dynamic linear modelling framework with Bayesian approach was proposed in a territorial context with a reduced number of monitoring stations for particulate matter. The model validation is complicated by the fact that all monitoring stations are used in the model calibration. The novel validation method proposed considered both the particulate matter with aerodynamic diameter < 10 μm (PM10) recorded as daily value from 24-h mean every six days as well as the PM2.5/PM10 ratio. Modelling was carried out to provide satisfactorily the exposure level of PM2.5 in a case study of wildfire event.We acknowledge and thank authorities of Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) for providing complementary information to this work. Joseph Sánchez Balseca is the recipient of a full scholarship from the Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Técnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador.Peer ReviewedObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benestar::3.9 - Per a 2030, reduir substancialment el nombre de morts i malalties causats per productes químics perillosos i la pol·lució de l’aire, l’aigua i el sòlObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats SosteniblesObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats Sostenibles::11.6 - Per a 2030, reduir l’impacte ambiental negatiu per capita de les ciutats, amb especial atenció a la qualitat de l’aire, així com a la gestió dels residus municipals i d’altre tipusObjectius de Desenvolupament Sostenible::17 - Aliança per a Aconseguir els ObjetiusObjectius de Desenvolupament Sostenible::17 - Aliança per a Aconseguir els Objetius::17.18 - Per a 2020, millorar la prestació de suport a la formació per als països en desenvolupament, inclosos els països menys avançats i els petits estats insulars en desenvolupament, amb la perspectiva d’augmentar de forma significativa la disponibilitat de dades actualitzades, fiables i de qualitat, desglossades per grups d’ingressos, gènere, edat, raça, origen ètnic, condició migratòria, discapacitat, ubicació geogràfica i altres característiques pertinents segons el context nacionalObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i BenestarPostprint (author's final draft

Assessing CoDa regression for modelling daily multivariate air pollutants evolution

The application of the theory of compositional data in multivariate spatio- temporal statistical models is still scarce, even though the results obtained are robust. Actually, this kind of models are attractive to pollution model developers, due to, its versatility in the spatio-temporal variables; but nobody has tried to use it with compositional data yet. The main differences between a conventional model and two CoDa models (with two sequential binary partition, SBP) were analyzed. The first SBP was proposed by pollutants relationship interpretation, and the second one was imposed as standard SBP (R studio). Initially the conventional temporal model is used to predicting pollution levels to fill missing data or predicting pollution levels on future days. The application of compositional data theory in conventional temporal air quality models allowed to obtain acceptable quality models, whose results were adjusted to the observed values. Nash-Sutcliffe Efficiency Index (NSE) and root- mean-square error (RMSE), were used to evaluating the model quality and fitted values respectively.Postprint (published version

Compositional spatio-temporal PM2.5 modelling in wildfires

Wildfires are natural ecological processes that generate high levels of fine particulate matter (PM2.5) that are dispersed into the atmosphere. PM2.5 could be a potential health problem due to its size. Having adequate numerical models to predict the spatial and temporal distribution of PM2.5 helps to mitigate the impact on human health. The compositional data approach is widely used in the environmental sciences and concentration analyses (parts of a whole). This numerical approach in the modelling process avoids one common statistical problem: the spurious correlation. PM2.5 is a part of the atmospheric composition. In this way, this study developed an hourly spatio-temporal PM2.5 model based on the dynamic linear modelling framework (DLM) with a compositional approach. The results of the model are extended using a Gaussian–Mattern field. The modelling of PM2.5 using a compositional approach presented adequate quality model indices (NSE = 0.82, RMSE = 0.23, and a Pearson correlation coefficient of 0.91); however, the correlation range showed a slightly lower value than the conventional/traditional approach. The proposed method could be used in spatial prediction in places without monitoring stations.Joseph Sánchez Balseca is the recipient of a full scholarship from the Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador. We thank the research group on Engineering Sciences and Global Development (EScGD) and the Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca de la Generalitat de Catalunya (Ref. 2017 SGR 1496)Peer ReviewedPostprint (published version

Tratamiento biológico de desnitrificación de aguas residuales usando un reactor de biopelícula con cáscara de arroz como fuente de energía / Biological treatment of denitrification in wastewater using a biofilm reactor with rice shell as energy source

Se evaluaron dos sistemas de tratamiento biológico de desnitrificación en aguas residuales, utilizando reactores anaerobios de biopelícula con diferente fuente externa de energía. El primer sistema empleó metanol como fuente de carbono (sistema convencional) y el segundo, sustrato de cáscara de arroz, ambos operaron con tiempos de retención hidráulicos de 2.38, 5.56, 6.67, y 8.33 horas, con una alimentación de nitratos de 40 mg /L.  El sistema con sustrato de cáscara de arroz tuvo mayor eficiencia en la remoción de nitratos, con un 97.58%, mientras que el sistema con metanol tiene una eficiencia del 93.46%, para el mismo tiempo de retención.  Los dos sistemas tienen un comportamiento similar en la remoción de carga orgánica, con una eficiencia máxima del 94%.  La concentración de biomasa en el reactor con sustrato de cáscara de arroz, es 14 286 mg/l, siendo mayor a la del reactor con metanol, que es de 10 220 mg/l.  El coeficiente de producción de biomasa, Y, es de 0.007 y de 0.0045 para el reactor con metanol y con cáscara de arroz, respectivamente, lo que indica una baja generación de lod

Compositional Spatio-Temporal PM2.5 Modelling in Wildfires

Wildfires are natural ecological processes that generate high levels of fine particulate matter (PM2.5) that are dispersed into the atmosphere. PM2.5 could be a potential health problem due to its size. Having adequate numerical models to predict the spatial and temporal distribution of PM2.5 helps to mitigate the impact on human health. The compositional data approach is widely used in the environmental sciences and concentration analyses (parts of a whole). This numerical approach in the modelling process avoids one common statistical problem: the spurious correlation. PM2.5 is a part of the atmospheric composition. In this way, this study developed an hourly spatio-temporal PM2.5 model based on the dynamic linear modelling framework (DLM) with a compositional approach. The results of the model are extended using a Gaussian–Mattern field. The modelling of PM2.5 using a compositional approach presented adequate quality model indices (NSE = 0.82, RMSE = 0.23, and a Pearson correlation coefficient of 0.91); however, the correlation range showed a slightly lower value than the conventional/traditional approach. The proposed method could be used in spatial prediction in places without monitoring stations

Indicadores socio ambientales para fortalecer la sostenibilidad de la política de movilidad en el GAD del Distrito Metropolitano de Quito. Caso: sector El Camal

El estudio se realizó en uno de los sectores del Distrito Metropolitano de Quito con directa influencia de dos grandes avenidas, la Gualberto Pérez y la Andrés Pérez, que son vías de intensa circulación, debido a su gran conectividad con la ciudad . El informe de Calidad de Aire del Distrito Metropolitano de Quito en su informe de 2015, ubica al sector El Camal como uno de los más afectados en la calidad del aire, afectando, a su vez, la calidad de vida de las personas que residen o trabajan en el sector. Entre las causas más importantes para que ello ocurra figura la exposición directa a un sistema de transporte altamente contaminante. Se llevó a cabo un diagnóstico integral de este sector, para evaluar el riesgo de impacto a cada uno de los componentes del sector en estudio, bajo la metodología de la matriz de Perfil Urbano (Matas, 2010), esto permitió definir los indicadores que están relacionados de alguna manera con el sistema de transporte y definirlos en función de los componentes y problemáticas respectivas. Al realizar la investigación, la percepción de las personas acerca de los problemas más importantes, se determinaron: la inseguridad (51% de las respuestas), y la contaminación ambiental (38% de las respuestas). Esto permite identificar que la política de movilidad aplicada en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ) es tradicional y requiere ser cambiada hacia una política de movilidad sostenible, que considere todos aquellos factores ambientales y sociales involucrados. El sector el Camal tiene particularidades únicas, por su ubicación y por las actividades que allí se llevan a cabo, por lo que se necesitó de criterios multidisciplinarios para entender la relación entre la sociedad, ambiente y sistema de transporte; por lo que se aplicó el método Delphi con el fin de auscultar criterios emitidos por expertos en el tema y plantear conclusiones que lo aborden de manera integral

Indicadores socio ambientales para fortalecer la sostenibilidad de la política de movilidad en el GAD del Distrito Metropolitano de Quito. Caso: sector El Camal

El estudio se realizó en uno de los sectores del Distrito Metropolitano de Quito con directa influencia de dos grandes avenidas, la Gualberto Pérez y la Andrés Pérez, que son vías de intensa circulación, debido a su gran conectividad con la ciudad . El informe de Calidad de Aire del Distrito Metropolitano de Quito en su informe de 2015, ubica al sector El Camal como uno de los más afectados en la calidad del aire, afectando, a su vez, la calidad de vida de las personas que residen o trabajan en el sector. Entre las causas más importantes para que ello ocurra figura la exposición directa a un sistema de transporte altamente contaminante. Se llevó a cabo un diagnóstico integral de este sector, para evaluar el riesgo de impacto a cada uno de los componentes del sector en estudio, bajo la metodología de la matriz de Perfil Urbano (Matas, 2010), esto permitió definir los indicadores que están relacionados de alguna manera con el sistema de transporte y definirlos en función de los componentes y problemáticas respectivas. Al realizar la investigación, la percepción de las personas acerca de los problemas más importantes, se determinaron: la inseguridad (51% de las respuestas), y la contaminación ambiental (38% de las respuestas). Esto permite identificar que la política de movilidad aplicada en el Distrito Metropolitano de Quito (DMQ) es tradicional y requiere ser cambiada hacia una política de movilidad sostenible, que considere todos aquellos factores ambientales y sociales involucrados. El sector el Camal tiene particularidades únicas, por su ubicación y por las actividades que allí se llevan a cabo, por lo que se necesitó de criterios multidisciplinarios para entender la relación entre la sociedad, ambiente y sistema de transporte; por lo que se aplicó el método Delphi con el fin de auscultar criterios emitidos por expertos en el tema y plantear conclusiones que lo aborden de manera integral

Spatio-temporal air pollution modelling using a compositional approach

Air pollutant data are compositional in character because they describe quantitatively the parts of a whole (atmospheric composition). However, it is common to use air pollutant concentrations in statistical models without considering this characteristic of the data and, therefore, without control of common statistical problems, such as spurious correlations and subcompositional incoherence. This paper now proposes a daily multivariate spatio-temporal model with a compositional approach. The air pollution spatio-temporal model is based on a dynamic linear modelling framework with Bayesian inference. The novel modelling methodology was applied in an urban area for carbon monoxide (CO, mg·m-3), sulfur dioxide (SO2, µg·m-3), ozone (O3, µg·m-3), nitrogen dioxide (NO2, µg·m-3), and particulate matter less than 2.5 µm in aerodynamic diameter (PM2.5, µg·m-3). The proposal complemented and improved the conventional approach in air pollution modelling. The main improvements come from a fast multivariate data description, high spatial-correlation, and adequate modelling of air pollutants with high variability.Joseph Sánchez Balseca is the recipient of a full scholarship from the Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Técnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador. The authors want to thank the CoDa knowledge management to the Ministry of Science, Innovation and Universities of Spain (Ref: RTI2018-095518-B-C22) and the Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca de la Generalitat de Catalunya (Ref. 2017 SGR 1496).Peer ReviewedPostprint (published version

Asociación de la mortalidad humana con factores atmosféricos a diferentes escalas geográficas

Human mortality data is often modeled using a demographic approach. This approach does not present an adequate fit model for the number of deaths with great variability. For this reason, additional social, economic and environmental information is required to complement demographic modeling. This work evaluated the association between human mortality data (segregated by age and sex) with meteorological and air pollutant covariates at two geographical levels: country and macroclimatic regions. The modeling was based on a generalized linear modeling framework and takes into account the common feature of over-dispersion in human mortality data by applying a negative binomial distribution. The proposed model improved the dynamic behavior of the Farrington-like model (basic demographic model) and took into account extreme meteorological events and natural air pollution.Objectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats SosteniblesObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats Sostenibles::11.6 - Per a 2030, reduir l’impacte ambiental negatiu per capita de les ciutats, amb especial atenció a la qualitat de l’aire, així com a la gestió dels residus municipals i d’altre tipusObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i BenestarObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benestar::3.9 - Per a 2030, reduir substancialment el nombre de morts i malalties causats per productes químics perillosos i la pol·lució de l’aire, l’aigua i el sòlPostprint (published version