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REVISIÓN - VERIFICACIÓN DE DATOS Y GENERACIÓN DE
INDICADORES DE LA CALIDAD DEL AIRE EN CIUDADES MEXICANAS
Blvd. Adolfo Ruíz Cortines No 4209, Colonia Jardines en la Montaña. C.P. 14210. Delegación Tlalpan, Ciudad de México https://www.gob.mx/inecc
COORDINACIÓN GENERAL DE CONTAMINACIÓN Y SALUD AMBIENTAL
INFORME FINAL
CONTRATO:
INECC/LPN-007/2017
Preparado por: Act. Cristina Ortuño Mojica
Elaborado para:
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático
Abril de 2018
Informe final
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Directorio
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático Dra. María Amparo Martínez Arroyo Directora General del Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático Dr. J. Víctor Hugo Páramo Figueroa Coordinador General de Contaminación y Salud Ambiental Ing. Sergio Zirath Hernández Villaseñor Director de Investigación de Calidad del Aire y Contaminantes Climáticos
Consultora en Estadística Act. Cristina Ortuño Mojica
Participantes
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental
Consultora en Estadística
Dr. J. Víctor Hugo Páramo Figueroa Act. Cristina Ortuño Mojica Ing. Sergio Zirath Hernández Villaseñor Biol. Rodolfo Iniestra Gómez Act. María Guadalupe Tzintzun Cervantes
D.R. © Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático Blvd. Adolfo Ruíz Cortines No 4209, Colonia Jardines en la Montaña C.P. 14210. Delegación Tlalpan, Ciudad de México https://www.gob.mx/inecc
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Siglas y acrónimos
µg/m3 Microgramos por metro cúbico
CO Monóxido de carbono
CFR Código de Reglamentación Federal de la EPA
CSV Archivo de texto que almacena los datos en forma de columnas, separadas por coma y las filas se
distinguen por saltos de línea (Comma-Separated Values)
DV Dirección del viento
HR Humedad relativa
INECC Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático
NO2 Dióxido de nitrógeno
NO Óxido nítrico
NOM Norma Oficial Mexicana
NOx Óxidos de nitrógeno
O3 Ozono
PB Presión barométrica
PM10 Partículas suspendidas de diámetro aerodinámico menor o igual a 10 micrómetros
PM2.5 Partículas suspendidas de diámetro aerodinámico menor o igual a 2.5 micrómetros
PP Precipitación pluvial
ppm Partes por millón
ppb Partes por billón
RTF Formato de texto enriquecido, no permite agregar imágenes u objetos (Rich Text Format)
RS Radiación solar
SSA Secretaría de Salud
SCICA Sistema de Consulta de Indicadores de Calidad del Aire
SMCA Sistema de Monitoreo de Calidad del Aire
SO2 Dióxido de azufre
TMP Temperatura ambiente
TXT Archivo de texto sin formato o archivo de texto plano (Textfile)
VV Velocidad del viento
XLS/XLSX Formato de documento empleado en Microsoft Excel (xlsx a partir de la versión 2007, anteriormente se
empleaba la extensión .xls). Es el formato principal de Excel y contiene las hojas de cálculo de ese
programa.
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Listado de entidades con SMCA analizados en este proyecto
AGS Aguascalientes NAY Nayarit
BC Baja California NL Nuevo León
CHIH Chihuahua OAX Oaxaca
COAH Coahuila PUE Puebla
COL Colima QRO Querétaro
DGO Durango SLP San Luis Potosí
EDOMEX Estado de México TAB Tabasco
GTO Guanajuato TAMPS Tamaulipas
HGO Hidalgo VER Veracruz
JAL Jalisco YUC Yucatán
MICH Michoacán ZCT Zacatecas
MOR Morelos
Informe final
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ÍNDICE
1. RESUMEN EJECUTIVO ....................................................................................................................................................... 6
2. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................................... 11
3. OBJETIVOS ....................................................................................................................................................................... 12
4. METODOLOGÍA ............................................................................................................................................................... 12
4.1 Organizar, revisar y limpiar los datos de calidad del aire. ...................................................................................... 12
4.2 Verificar y/o ratificar las concentraciones de los contaminantes que muestren un comportamiento anómalo,
directamente con los responsables de los SMCA ................................................................................................................ 13
4.3 Generación de indicadores de calidad del aire ...................................................................................................... 15
4.3.1 Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire expedidas por la SSA. ............. 15
4.3.2 Distribución del número de días con calidad del aire buena, regular y mala. ............................................... 19
4.3.3 Número de días en que se incumple cualquier NOM de calidad del aire ..................................................... 20
4.3.4 Comportamiento temporal (en el día, hora a hora; en la semana, día a día; en el año, mes a mes). ........... 20
4.3.5 Tendencia mensual y anual de los datos diarios incluyendo mínimo, máximo, promedio y percentiles 10 y
90, para cada contaminante en el periodo de 1990 a 2016 ........................................................................................... 21
5. RESULTADOS ................................................................................................................................................................... 22
5.1 Organizar, revisar y limpiar los datos de calidad del aire. ...................................................................................... 28
5.2 Verificar y/o ratificar las concentraciones de los contaminantes que muestren un comportamiento
presuntamente anómalo, directamente con los responsables de los SMCA ...................................................................... 35
5.3 Generación de indicadores de calidad del aire ...................................................................................................... 45
5.3.1 Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire expedidas por la SSA. ............. 47
5.3.2 Distribución del número de días con calidad del aire buena, regular y mala. ............................................... 48
5.3.3 Número de días en que se incumple cualquier NOM de calidad del aire ..................................................... 50
5.3.4 Comportamiento temporal (en el día, hora a hora; en la semana, día a día; en el año, mes a mes). ........... 51
5.3.5 Tendencia anual de los datos diarios incluyendo mínimo, máximo, promedio y percentiles 10 y 90, para
cada contaminante en el periodo de 1990 a 2016 ......................................................................................................... 53
6. CONCLUSIONES ............................................................................................................................................................... 56
7. RECOMENDACIONES ....................................................................................................................................................... 57
8. BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................................................. 58
9. ANEXO 1. Relación de sitios de monitoreo y parámetros que registran en los SMCA analizados en este proyecto. ..... 60
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1. RESUMEN EJECUTIVO
En este proyecto se realizó el análisis de veintitrés Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire (SMCA) de
ciudades mexicanas: 1). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Aguascalientes (AGS); 2).
Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Baja California (Ensenada (ENS), Mexicali (MXC),
Rosarito (ROS), Tecate (TECATE), Tijuana (TIJ)); 3). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de
Chihuahua (Chihuahua Estatal (CHI1), Chihuahua Municipal (CHI), Municipio de Ciudad Juárez (CHI3 o CJU)); 4).
Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Coahuila (Coahuila Estatal (COAH1), Coahuila Municipal
(COAH2)); 5). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Colima (COL); 6). Sistema de monitoreo
de calidad del aire del Estado de Durango (Durango (DGO), Gómez Palacio (GPD), Lerdo (LER)); 7). Sistema de
monitoreo de calidad del aire del Estado de Guanajuato (Celaya (CLY), Irapuato (IRP), León (LEON), Salamanca
(SAL), Silao (SIL), Abasolo (ABA), Acámbaro (ACA), Cortázar (COR), Juventino Rosas (JR), Moroleón (MOR), San
Francisco del Rincón (SFR), San Miguel Allende (SMA), Villagrán (VILL) ); 8). Sistema de monitoreo de calidad del
aire del Estado de Hidalgo (Pachuca (Pachuca o HGO), Tula de Allende (TULA), Ajacuba (AJA), Atitalaquia (ATI),
Atotonilco de Tula (ATO), Huichapan (HUI), Lolotla (LOL), Tlaxcoapan (TCP), Tepeapulco (TEP), Tizayuca (TIZ),
Tulancingo (TLN), Tepeji del Río (TPJ), Tepetitlán (TPT), Xochicoatlán (XCT), Zapotlán (ZAP)); 9). Sistema de
monitoreo de calidad del aire del Estado de Jalisco (GDL); 10). Sistema de monitoreo de calidad del aire del
Estado de México (TLC); 11). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Michoacán (MLM); 12).
Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Morelos (Cuautla (CUA), Cuernavaca (CUE), Ocuituco
(OCU), Zacatepec (ZAC)); 13). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Nayarit, Tepic (TPC); 14).
Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Nuevo León (MTY); 15). Sistema de monitoreo de
calidad del aire del Estado de Oaxaca (OAX); 16). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Puebla
(PUE); 17). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Querétaro (Corregidora (COR), El Marqués
(MAR), San Juan del Río (SJR), Santiago de Querétaro (SQ)); 18). Sistema de monitoreo de calidad del aire del
Estado de San Luis Potosí (SLP); 19). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Tabasco (Centro
(CEN), Balancán (BAL), Centla (CTA), Huimanguillo (HMG), Paraíso (PAR)); 20). Sistema de monitoreo de calidad
del aire del Estado de Tamaulipas (Ciudad Victoria (CDV), El Mante (MAN), Nuevo Laredo (NLD), Tampico
(TAM));21). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Veracruz (Minatitlán (MIN), Poza Rica
(POZ), Xalapa (XAL)); 22). Sistema de monitoreo de calidad del aire del Estado de Yucatán (MID); 23). Sistema
de monitoreo de calidad del aire del Estado de Zacatecas (ZCT).
La manera en la que los sistemas de adquisición de datos se configuran, determina las características de los
datos, por ejemplo en una resolución temporal con registros de 0 a 23 horas, o bien, de 1 a 24 horas; por la
escala en sus unidades de medición, en partes por billón (ppb) o en partes por millón (ppm); con respecto a su
frecuencia en registros cada cinco minutos, o cada hora. Debido a esta heterogeneidad, es necesario contar
con un lineamiento que homologue la salida de estos sistemas para un procesamiento general de los Sistemas
de Monitores de Calidad del Aire de forma eficiente.
La dedicación que cada área responsable de la administración del Sistema de Monitoreo de Calidad del Aire le
presta al proceso de adquisición de datos se ve reflejada en la calidad de las mediciones. Un buen programa de
calibración y mantenimiento debe aplicarse desde los primeros años de operación, para contar con datos
confiables y reducir la pérdida de registros por problemas en la transmisión de datos o por el mal
funcionamiento de los equipos.
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De igual manera, la estrecha relación del responsable del mantenimiento de los equipos con el entorno de la
estación, es necesaria para caracterizar los casos atípicos registrados en el sistema de adquisición de datos. Con
lo que se podrá descartar casos atípicos, debidos a errores en la configuración o en la transmisión y se podrán
identificar claramente aquellos casos atípicos efectivamente asociados a condiciones de mala calidad del aire.
La metodología empleada en este proyecto se basa en la metodología de los Informes Nacionales de Calidad
del Aire 2014 y 2015 publicados por el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC) para la
verificación, validación y generación de indicadores de contaminantes criterio. Las etapas que se incluyeron se
listan a continuación: 1) Organizar, revisar y limpiar los datos de calidad del aire. 2) Verificar y/o ratificar las
concentraciones de los contaminantes que muestren un comportamiento presuntamente anómalo,
directamente con los responsables de los SMCA. 3) Generación de indicadores de calidad del aire. 3.1)
Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire expedidas por la Secretaría de Salud
Federal (SSA). 3.2) Distribución del número de días con calidad del aire buena, regular y mala. 3.3) Número de
días en que se incumple cualquier NOM de calidad del aire. 3.4) Comportamiento temporal (en el día, hora a
hora; en la semana, día a día; en el año, mes a mes). 3.5) Tendencia mensual y anual de los datos diarios
incluyendo mínimo, máximo, promedio y percentiles 10, 50 y 90, para cada contaminante en el periodo de
1997 a 2016.
En el capítulo 4 se describe la metodología empleada para cada una de las 3 etapas previas descritas. En el
capítulo 5 se presentan los resultados ejemplificando casos determinados para cada una de las 3 etapas. En el
capítulo 6 se presentan las conclusiones. En el capítulo 7 se presentan las recomendaciones.
Es necesario reforzar desde los Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire el proceso de verificación y
validación de datos, ya que en la revisión de las bases de datos frecuentemente se encontraron registros
negativos o valores constantes por más de 10 horas consecutivas. Datos atípicos por arriba de los límites
superiores del rango de los equipos o bien valores relacionados a calibraciones automáticas. Un tema
recurrente en varios Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire es que permitieron que los registros
permanecieran en el límite extremo de la línea base por largos periodos o bien en algunos casos fue evidente el
desfase de la línea base por el doble o el triple de lo permitido, o un decaimiento de la línea base de manera
escalonada, estas situaciones conllevaron un error en los registros de la calidad del aire, debido a que
reportaron una sobre o sub estimación de las concentraciones.
En el caso de las mediciones manuales de partículas, la información histórica representó un reto para
conformar una base única por SMCA, debido a que en muchos casos no se cumplió con un calendario de
muestreo y se registraron muestreos en fechas consecutivas por algunos meses, posteriormente se realizaron
muestreos cada 3, 6 o 7 días, en un mismo año. O bien se realizaron muestreos en fechas fuera del calendario
en algunas estaciones de monitoreo del mismo SMCA.
En la medida que los administradores de los Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire se familiaricen con los
manejadores de bases de datos y la estructura de una base de datos, serán menores los errores asociados a la
captura de la información, lo que redituará en contar con información confiable para el análisis y evaluación de
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la calidad del aire, lo que a su vez dará un sustento sólido a la toma de decisiones relacionadas con la gestión
de la calidad del aire.
La información validada en varias estaciones no fue suficiente para cumplir con el criterio del 75% de datos
necesarios para evaluar las normas oficiales mexicanas de salud (NOM) y la generación de otros indicadores de
calidad del aire. En aquellos casos donde sí se cumplió con la suficiencia, se registraron casos con mala calidad
del aire principalmente en ozono (O3), partículas menores a 10 micrómetros (PM10) y partículas menores a 2.5
micrómetros (PM2.5).
La calidad del aire en la mayoría de los SMCA no es satisfactoria, en tanto que en algunos otros se requiere
contar con buenos sistemas de adquisición y validación de datos, para ofrecer las mejores herramientas a los
tomadores de decisiones y así implementar mejoras para la reducción y control de la contaminación
ABSTRACT
In this project, it was analyzed the information of twenty-three Air Quality Monitoring Systems (SMCA) of
Mexican cities: 1). Air quality monitoring system of the State of Aguascalientes (AGS); 2). Air quality monitoring
system of the State of Baja California (Ensenada (ENS), Mexicali (MXC), Rosarito (ROS), Tecate (TECATE),
Tijuana (TIJ)); 3). Air quality monitoring system of the State of Chihuahua (Chihuahua State (CHI1), Chihuahua
Municipal (CHI2 or CHIEST), Municipality of Ciudad Juárez (CHI3 or CJU)); 4). Air quality monitoring system of
the State of Coahuila (Coahuila State (COAH1), Coahuila Municipal (COAH2)); 5). Air quality monitoring system
of the State of Colima (COL); 6). Air quality monitoring system of the State of Durango (Durango (DGO), Gómez
Palacio (GPP), Lerdo (LER)); 7). Air quality monitoring system of the State of Guanajuato (Celaya (CLY), Irapuato
(IRP), León (LEON), Salamanca (SAL), Silao (SIL), Abasolo (ABA), Acámbaro (ACA), Cortázar (COR), Juventino
Rosas (JR), Moroleón (MOR), San Francisco del Rincón (SFR), San Miguel Allende (SMA), Villagrán (VILL)); 8). Air
quality monitoring system of the State of Hidalgo (Pachuca (Pachuca o HGO), Tula de Allende (TULA), Ajacuba
(AJA), Atitalaquia (ATI), Atotonilco de Tula (ATO), Huichapan (HUI), Lolotla (LOL), Tlaxcoapan (TCP), Tepeapulco
(TEP), Tizayuca (TIZ), Tulancingo (TLN), Tepeji del Río (TPJ), Tepetitlán (TPT), Xochicoatlán (XCT), Zapotlán
(ZAP)); 9). Air quality monitoring system of the State of Jalisco (GDL); 10). Air quality monitoring system of the
State of Mexico (TLC); 11). Air quality monitoring system of the State of Michoacán (MLM); 12). Air quality
monitoring system of the State of Morelos (Cuautla (CUA), Cuernavaca (CUE), Ocuituco (OCU), Zacatepec
(ZAC)); 13). Air quality monitoring system of the State of Nayarit, Tepic (TPC); 14).Air quality monitoring system
of the State of Nuevo León (MTY); 15). Air quality monitoring system of the State of Oaxaca (OAX); 16). Air
quality monitoring system of the State of Puebla (PUE); 17). Air quality monitoring system of the State of
Querétaro (Corregidora (COR), El Marqués (MAR), San Juan del Río (SJR), Santiago de Querétaro (SQ)); 18). Air
quality monitoring system of the State of San Luis Potosí (SLP); 19). Air quality monitoring system of the State of
Tabasco (Centro (CEN), Balancán (BAL), Centla (CTA), Huimanguillo (HMG), Paraíso (PAR)); 20). Air quality
monitoring system of the State of Tamaulipas (Ciudad Victoria (CDV), El Mante (MAN), Nuevo Laredo (NLD),
Tampico (TAM)); 21). Air quality monitoring system of the State of Veracruz (Minatitlán (MIN), Poza Rica (POZ),
Xalapa (XAL)); 22). Air quality monitoring system of the State of Yucatán (MID); 23). Air quality monitoring
system of the State of Zacatecas (ZCT).
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The way in which the data acquisition systems are configured determines the characteristics of the data, for
example, the time scale it has either records from 0 to 23 hours or from 1 to 24 hours, for the scale of its units,
in parts per billion (ppb) or in parts per million (ppm), and for its frequency, the records can be every five
minutes or every hour. Because of this heterogeneity, it is necessary to have a guideline that gives some
standardization to the output of these systems for a general and efficient processing of the Air Quality Monitors
Systems.
The dedication that each area responsible for the administration of the Air Quality monitoring system lends in
the data acquisition process, is reflected in the quality of the measurements. A good calibration and
maintenance program must be applied since the first years of measurements, to be able to count with reliable
data and reduce the loss of records due to problems in data transmission or equipment malfunction.
Likewise, a close relationship of the equipment maintenance team with the station's environment is necessary
to characterize the atypical cases recorded in the data acquisition system. In order to rule out cases due to
configuration or transmission errors and to clearly identify those atypical cases associated with poor air quality
conditions.
The methodology used in this project is based on the methodology of the National Air Quality Reports 2014 and
2015 published by INECC for the verification, validation and generation of criteria pollutant indicators. The
stages included are: 1) Organize, review and clean the air quality data. 2) Verify and/or ratify the
concentrations of the pollutants that show an anomalous behavior, directly with those responsible for the
SMCA. 3) Generation of air quality indicators. 3.1) Evaluation of compliance with the NOM - SSA. 3.2)
Distribution of the number of days with good, regular and bad air quality. 3.3) Number of days in which any
NOM of air quality is non compliance. 3.4) Temporary behavior (in the day, hour by hour, in the week, day by
day, in the year, month by month). 3.5) Monthly and annual trend of daily data including minimum, maximum,
average and 10th, 50th and 90th percentiles, for each pollutant in the period 1997 to 2016.
Chapter 4 describes the methodology used for each of the 3 previous stages described. In chapter 5 the results
are presented exemplifying determined cases for each of the 3 stages. Chapter 6 presents the conclusions.
Chapter 7 presents the recommendations.
It is necessary to reinforce the process of verification and validation of data from the Air Quality Monitoring
Systems, since it is common to find negative records or constant values for more than 10 consecutive hours in
the databases. Atypical data above the upper limits of the range of equipment or values related to automatic
calibrations. A recurring theme in several Air Quality Monitoring Systems is to allow the records to remain at
the extreme limit of the baseline for long periods or in some cases the lag of the baseline is evident by two or
three times the allowed value, or a decay of the baseline in a staggered manner, these situations lead to an
error in the air quality records, over or upper estimation..
In the case of manual measurements of particles, the historical information represents a challenge to form a
consolidated database for SMCA, because in many cases a sampling calendar is not complied with and
samplings are recorded on consecutive dates for a few months and subsequently they perform samplings every
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3, 6 or 7 days, in the same year. Either samplings are made on different dates for monitoring stations of the
same SMCA.
To the extent that the administrators of the Air Quality Monitoring Systems become familiar with the database
managers and the structure of a database, the errors associated with the capture of the information will be
less, which will result in having with reliable information for the analysis and evaluation of air quality, which in
turn will give a solid support to the decision making related to the management of air quality.
The information validated in several stations is not enough to meet the criteria of 75% of information necessary
to evaluate the official Mexican health standards (NOM) and generate the air quality indicators. In those cases
where sufficiency is met, there are cases with poor air quality, mainly in ozone (O3), particles smaller than 10
micrometers (PM10) and particles smaller than 2.5 micrometers (PM2.5).
Air quality in most SMCAs is not satisfactory, good data acquisition and validation systems are required to offer
the best tools to decision makers and thus implement improvements for the reduction and control of pollution.
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2. INTRODUCCIÓN
Una acción necesaria para atender el problema de la contaminación del aire y sus efectos sobre la salud de la
población y los ecosistemas es el conocimiento y diagnóstico oportuno y frecuente de la calidad del aire, el cual
se puede llevar a cabo a través del análisis de la información generada por los diferentes Sistemas de
Monitoreo de Calidad del Aire (SMCA) que operan en el país.
En este sentido , el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC), desde hace varios años genera y
publica los Informes Nacionales de Calidad del Aire, mismos que tienen la finalidad de presentar de manera
sistematizada, actualizada, analizada e interpretada la evaluación del grado de contaminación atmosférica que
prevalece en diferentes zonas metropolitanas y ciudades del país con respecto a Partículas suspendidas (PM10
y PM2.5), Ozono (O3), Dióxido de azufre (SO2), Dióxido de nitrógeno (NO2) y Monóxido de carbono (CO), y de
esta forma, facilitar la identificación de problemas relevantes de calidad del aire que requieren de atención a
través del diseño e implementación de estrategias de control, de forma tal que éstas busquen disminuir los
efectos sobre la salud de la población.
La elaboración de los Informes implica contar con datos confiables, los cuales son generados para cada
contaminante en cada una de las estaciones de monitoreo que conforman los diversos Sistemas de Monitoreo
de Calidad del Aire (SMCA) que operan en el país y que envían su información al INECC para su revisión,
procesamiento y generación de indicadores.
Durante el proceso de tratamiento de los datos, se identifican concentraciones de contaminantes que
presentan comportamientos presuntamente anómalos, mismos que deben ser ratificados y/o rectificados con
los responsables de los SMCA que generaron la información (ya que son ellos los que tienen bitácoras de
operación da cada una de las estaciones de monitoreo y saben cuándo existió algún problema operativo que
pudo provocar la generación de dichos datos).
La generación de indicadores de calidad del aire tanto para la evaluación del cumplimiento de las NOM
expedidas por la Secretaría de Salud (SSA), como de las tendencias en el tiempo a partir de diferentes tipos de
datos base (concentraciones horarias, máximos diarios, promedios de 24 horas, promedios móviles de 8 horas
y promedios anuales), motiva la elaboración de gráficos y mapas, así como el análisis e interpretación de los
resultados, su organización, presentación y diseño para integrarlos en el documento.
Es por esto que se requiere el apoyo para contar con registros históricos verificados y validados hasta el año
2016, con el fin de generar indicadores confiables que se publicarán en los Informes Nacionales de Calidad del
Aire de los años 2016 y 2017.
Informe final
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3. OBJETIVOS
Realizar la revisión y verificación de datos, así como la generación de indicadores de calidad del aire para
proveer al personal del INECC los insumos para elaborar el Informe Nacional de Calidad del Aire 2016, México.
4. METODOLOGÍA
La metodología empleada en este proyecto se basó en la descrita en los Informes Nacionales de Calidad del
Aire 2014 y 2015 publicados por el INECC para la verificación, validación y generación de indicadores de
contaminantes criterio.
4.1 ORGANIZAR, REVISAR Y LIMPIAR LOS DATOS DE CALIDAD DEL AIRE.
A partir de las bases de datos de los contaminantes proporcionadas por los SMCA al INECC, se generó una
misma estructura para organizar los datos, cabe comentar que debido a que no se cuenta con una estructura
estándar para el manejo de este tipo de información, cada responsables de la administración de los SMCA tiene
libertad para generar sus archivos como lo encuentren de utilidad, por lo cual se manejan diferentes formatos:
desde registros cada 5 minutos, promedios horarios, promedios diarios y hasta promedios mensuales; archivos
por mes, por día, por estación o anuales; archivos digitales con extensión TXT, CSV, RTF, XLS/XLSX, y hasta PDF.
Los archivos XLS/XLSX presentaron variantes, algunos contenían una sola hoja con los registros de todo un año
para una o más estaciones, o bien una hoja por mes o por estación, o un archivo por cada mes-año para cada
estación. Aunado a estas variaciones, los nombres de los archivos fueron otro reto para el manejo de la
información, al no contar con un estándar para denominar los archivos, las variaciones pueden ser incontables,
por ejemplo: "Datos horarios [mmm] [aaaa] estacion [sitio].xlsx", "Caseta_[sitio]_#.xls", "[sitio].xlsx",
"1Hr[cont][mm][aa].xls", "base de datos VALIDADA [sitio] [aaaa].xls", "[smca] REPORTE ESTACIONES [aaaa]
INECC.xlsx", "[aaaa][mm][dd].xlsx", "REPORTE [dd]-[mm]-[aa].xlsx", "[aaaa] 01-12 [sitio] DATOS [cont].xlsx",
"[dd1][mm] [dd2][mm].txt", "DATOS_VALIDOS_[aaaa]_SMCA[entidad].xlsx", "[cont].xls", "Est [sitio]
[Mmm] [aaaa].xlsx", "HourlyColumnar[Mmm][aaaa][cont].xlsx"; donde los corchetes cuadrados representan
información como el año a cuatro dígitos [aaaa] o a dos dígitos [aa], el nombre del mes con altas y bajas
[Mmm], el mes a dos dígitos [mm], el nombre del SMCA o del sitio de monitoreo [sitio], días consecutivos
[dd1], [dd2], nombre de la entidad [entidad], siglas del contaminante [cont], etc.
En algunas bases de datos fue necesario realizar la limpieza de datos tomando en cuenta los catálogos de
banderas de los sistemas de adquisición de datos que maneja cada SMCA, ya que los registros no tuvieron
ningún tratamiento previo. La Tabla 4.1. muestra un ejemplo de catálogo de banderas.
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Tabla 4.1. Ejemplo de catálogo de banderas de un sistema de adquisición de datos.
Bandera Descripción Tipo de dato
- Negativo, dentro del rango Válido
+ Positivo, dentro del rango Válido
b Condición mala Nulo
B Condición mala Válido
C Calibración Válido
c Calibración Nulo
CAL Programación de ajuste de calibración el cual nunca se realizó. Nulo
D Markeddown Válido
d Markeddown Nulo
l Negativo, fuera de rango Nulo
m Positivo, fuera del rango Nulo
P Fallo de alimentación Válido
p Fallo de alimentación Nulo
R Tasa de cambio Válido
986 Es cuando se termina la cinta del PM2.5 Nulo
cte. Cuando se repite el mismo número es porque se terminó la cinta o se rompió (del PM10) Nulo
INV Cuando el Datalogger no tiene el dato debido a que dejo de funcionar o a que aún no se contaba con el equipo. Nulo
Aparentemente dato válido Válido
4.2 VERIFICAR Y/O RATIFICAR LAS CONCENTRACIONES DE LOS CONTAMINANTES QUE MUESTREN UN
COMPORTAMIENTO ANÓMALO, DIRECTAMENTE CON LOS RESPONSABLES DE LOS SMCA
Para desarrollar esta actividad se generó una bitácora en la que se describieron todas las situaciones que se
detectaron en la verificación de los datos y las decisiones propuestas a los responsables de los SMCA.
Para la realización de esta actividad se consideraron los lineamientos que el INECC ha desarrollado en sus
informes de calidad del aire.
Algunos de los criterios son:
• Casos presuntamente anómalos con respecto al comportamiento típico diario, semanal, mensual,
anual.
• Datos constantes (valores constantes por horas consecutivas).
Se realizó una revisión de valores constantes para identificar aquellos que son propicios a anular, se
realizaron segmentaciones de acuerdo con la cantidad de valores contantes. Cabe comentar que este
criterio sólo aplica para ozono, partículas menores a 10 micrómetros y partículas menores a 2.5
micrómetros (ver Tabla 4.2), ya que el monóxido de carbono, dióxido de nitrógeno y dióxido de azufre
pueden presentar mayor cantidad de datos constantes válidos, por el comportamiento habitual de
estos contaminantes en la mayoría de los SMCA.
Tabla 4.2. Criterio de valores constantes.
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Criterio de valores constantes Indicaciones
hasta 2 horas mantener datos
3 a 5 horas mantener datos
6 a 8 horas revisión de casos
9 o más horas anular datos
• Corrimiento de línea base.
• En el caso de PM10 y PM2.5 en la misma estación de monitoreo, casos de PM2.5> PM10.
• En el caso de NOx, NO y NO2 en la misma estación de monitoreo, casos de NOx< NO + NO2.
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4.3 GENERACIÓN DE INDICADORES DE CALIDAD DEL AIRE
4.3.1 Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire expedidas por la SSA.
A partir de la normatividad vigente (ver Tabla 4.3), se evaluó el cumplimiento de las NOM en cada año con
información por contaminante, estación de monitoreo y por ciudad, municipio o zona metropolitana, tomando
en cuenta el criterio de suficiencia de al menos el 75% de datos válidos para su generación.
Tabla 4.3. NOM de calidad del aire vigentes.
Contaminante NOM Publicación Límite e indicador
Ozono (O3) NOM-020-SSA1-2014 19 de agosto de 2014
0.095 ppm, máximo de los promedios de una hora.
0.070 ppm, máximo de los promedios móviles de 8 horas.
Monóxido de carbono (CO) NOM-021-SSA1-1993 23 de diciembre de 1994
11.0 ppm, segundo máximo de los promedios móviles de 8 horas, sin traslape.
Dióxido de azufre (SO2) NOM-022-SSA1-2010 8 de septiembre de 2010
0.110 ppm, máximo de los promedios de 24 horas.
0.200 ppm, segundo máximo de los promedios móviles de 8 horas, con traslape.
0.025 ppm, promedio anual de los promedios de una hora.
Dióxido de nitrógeno (NO2) NOM-023-SSA1-1993 23 de diciembre de 1994 0.210 ppm, segundo máximo de los promedios de una hora.
Partículas menores a 10 micrómetros (PM10)
NOM-025-SSA1-2014 20 de agosto de 2014
75 µg/m3, máximo de los
promedios de 24 horas*.
40 µg/m3, promedio
anual de los promedios de 24 horas*.
Partículas menores a 2.5 micrómetros (PM2.5)
NOM-025-SSA1-2014 20 de agosto de 2014
45 µg/m3, máximo de los
promedios de 24 horas*.
12 µg/m3, promedio
anual de los promedios de 24 horas*.
Plomo (Pb) NOM-026-SSA1-1993 23 de diciembre de 1994 1.5 µg/m
3, promedio
trimestral de los promedios de 24 horas.
*El máximo y el promedio anual se obtuvieron a partir de al menos tres trimestres que cumplieron con los criterios de suficiencia de información, tal
como se describe en el los siguientes párrafos, específicamente el titulado Partículas.
Fuente: Informe Anual de la Calidad del Aire 2014, México (INECC)
A continuación se describe para cada contaminante el tipo de dato base que se utilizó en el cálculo y el tiempo
para calcular la métrica, el tipo de exposición y la frecuencia. Es importante señalar que sólo en el caso de las
Informe final
16
NOM de ozono y partículas se especifica el tratamiento de los datos; sin embargo, para aquellos contaminantes
cuyas NOM no especifican cómo realizar el manejo de datos y tampoco criterios de suficiencia de información,
se empleó por congruencia, las especificaciones de las NOM de partículas y ozono.
Ozono
Las concentraciones horarias que no se reportaron en partes por millón (ppm) y/o con 3 cifras
decimales significativas, se convirtieron a ppm y en caso de tener 4 o más cifras decimales se aplicó el
redondeo siguiente: si la cuarta cifra fue un número entre 0 y 4, la tercera cifra decimal no se
incrementó; pero si fue mayor, la tercera cifra decimal se incrementó al número inmediato superior.
Las concentraciones de los promedios móviles de 8 horas de O3 se reportaron con tres cifras decimales
de acuerdo al criterio descrito anteriormente.
Límite de 1 hora.
A partir de las concentraciones horarias válidas se identificó la concentración máxima en el año,
aplicando el criterio de compleción de al menos el 75% de las concentraciones horarias en el año (esto
es: al menos 6,570 registros en los años no bisiestos y 6,588 en los años bisiestos). Sin embargo, en los
casos en que se tuvo menos del 75% de los registros en el periodo pero al menos una de las
concentraciones horarias fue mayor que 0.095 ppm, se reportó ésta como la concentración máxima
anual.
Límite de 8 horas.
Para cada una de las horas del año se calculó su correspondiente promedio móvil de 8 horas,
aplicándose el criterio de compleción de al menos 6 horas con concentraciones horarias válidas. A
partir de los promedios móviles de 8 horas calculados en el punto anterior, se identificó la
concentración máxima anual, siempre y cuando se hubiese contado con al menos 75% de los
promedios móviles de 8 horas (esto es: al menos 6,570 registros en los años no bisiestos y 6,588 en los
años bisiestos). Sin embargo, en los casos en los que se tuvo menos del 75% de los registros en el
periodo pero al menos una de las concentraciones de los promedios móviles de 8 horas fue mayor que
0.070 ppm, se reportó ésta como la concentración máxima anual.
Partículas
Las concentraciones horarias o de muestreos manuales que se reportaron con más de una cifra
significativa se redondearon a números enteros de acuerdo al siguiente criterio: si el primer decimal
fue un número entre 0 y 4, el valor entero no se incrementó; si fue mayor, se incrementó al número
inmediato superior. Las concentraciones promedio de 24 horas, así como los promedios trimestrales y
anuales se redondearon a números enteros de acuerdo al criterio anterior.
Promedio de 24 horas
Para su cálculo se requirió un mínimo de 75% de las concentraciones horarias válidas (18 registros).
Máximo o promedio anual
Para su cálculo se requirió de un mínimo de datos en el año. Este mínimo se evaluó a partir de la
cantidad de muestras de 24 horas válidas obtenidas en cada uno de los cuatro trimestres del año. Para
Informe final
17
cada trimestre se requirió un mínimo de 75% de muestras válidas. En los sitios donde el monitoreo no
se realizó de manera continua, se tomó como base el número de muestreos manuales calendarizados
para dicho periodo1. Si la cantidad de muestras fue menor se invalidó el trimestre correspondiente2.
Para la validación del año fue necesario contar con al menos tres trimestres válidos, en caso contrario
no se evaluó el cumplimiento de la Norma.
Límite de 24 horas.
1. Si se partió de concentraciones horarias se calcularon los promedios de 24 horas de cada día del año
aplicando el criterio de compleción descrito anteriormente. En el caso de los muestreos manuales, cada
muestra se considera como el dato del día.
2. A partir de los promedios de 24 horas (concentraciones diarias) calculados en el paso anterior se
identificó la concentración máxima registrada en el año.
Límite anual.
1. Cuando se partió de concentraciones horarias se calcularon los promedios de 24 horas de cada día
del año aplicando el criterio de compleción descrito anteriormente. En el caso de los muestreos
manuales, cada muestra se considera como el dato del día.
2. A partir de los promedios de 24 horas del paso anterior se calcularon los promedios de cada uno de
los cuatro trimestres del año. El cálculo del promedio de cada trimestre se lleva a cabo, sólo si se
cumple el criterio de compleción descrito anteriormente. Los trimestres que no cumplieron con el
criterio de compleción se invalidaron.
3. A partir de los promedios trimestrales calculados en el paso anterior, se calcula el promedio anual.
Dióxido de azufre
Límite de 8 horas
1. Se calcularon los promedios móviles de ocho horas a partir de los datos horarios en cada una de las
estaciones de monitoreo, aplicando un criterio de suficiencia de al menos el 75% de datos.
2. Se calculó el segundo máximo a partir de los promedios móviles de ocho horas generados en el paso
anterior, siempre y cuando en el año se hubieran obtenido al menos el 75% de los promedios móviles
de ocho horas o bien si al menos uno de los valores disponibles se encontraba por arriba del límite de
0.200 ppm.
Límite de 24 horas
1. Se calcularon los promedios de 24 horas de cada día a partir de los datos horarios en cada una de las
estaciones de monitoreo aplicando un criterio de suficiencia de 75% de datos.
2. Se calculó el valor máximo a partir de los promedios de 24 horas generados en el paso anterior por
estación de monitoreo, siempre y cuando en el año se hubieran obtenido al menos el 75% de los
1 En la información historia de los registros manuales se presentan varios casos que no cuentan con un calendario cada 3 o cada 6 días.
2 En el caso del monitoreo continuo se aplicó este criterio, sin embargo para los registros manuales históricos no fue posible al no contar con un
calendario establecido.
Informe final
18
promedios de 24 horas o bien al menos uno de los valores disponibles se encontraba por arriba del
límite de 0.110 ppm.
Límite anual
1. Se calcularon los promedios de cada año a partir de los datos horarios en cada una de las estaciones
de monitoreo aplicando un criterio de suficiencia de 75% de datos horarios en el año.
Dióxido de nitrógeno
Límite de 1 hora
1. Se calculó el valor máximo a partir de los datos horarios, cuando en el año se hubieran registrado al
menos el 75% de los datos o bien al menos uno de los valores disponibles se encontraba por arriba de
0.210 ppm.
Monóxido de carbono
Límite de 8 horas
1. Se calcularon los promedios móviles de 8 horas a partir de los datos horarios en cada una de las
estaciones de monitoreo, aplicando un criterio de suficiencia de 75% de datos.
2. Se calculó el valor del segundo máximo a partir de los promedios móviles de 8 horas calculados en el
paso anterior, cuando en el año se hubieran registrado al menos el 75% de los datos o bien al menos
uno de los valores disponibles se encontraba por arriba de 11 ppm. Es importante señalar que el
segundo máximo se calcula sin traslape de la información con la que se obtiene el primer máximo.
Informe final
19
4.3.2 Distribución del número de días con calidad del aire buena, regular y mala.
La distribución del número de días se obtuvo para cada contaminante, por estación de monitoreo y por ciudad,
municipio o zona metropolitana, a partir del dato diario que se obtuvo de la siguiente manera (ver Tabla 4.4,
tomando en cuenta el criterio de suficiencia, 75% de datos válidos):
Tabla 4.4. Construcción del dato diario por contaminante.
Contaminante Dato diario
Ozono Máximo horario por día.
Dióxido de azufre Promedio de 24 horas.
Dióxido de nitrógeno Máximo horario por día.
Monóxido de carbono Máximo diario de los promedios móviles de 8 horas.
Partículas menores a 10 micrómetros Promedio de 24 horas.
Partículas menores a 2.5 micrómetros Promedio de 24 horas.
Fuente: Informe Anual de la Calidad del Aire 2014, México (INECC)
A partir de los datos diarios se realizó el conteo de días por cada característica de la calidad del aire
considerando el siguiente criterio, definido en el Informe Anual de la Calidad del Aire 2015, México (INECC):
Días con calidad del aire buena: cuando el dato diario obtenido se ubica en el intervalo definido entre cero y la
mitad del límite respectivo especificado en las NOM de salud.
Días con calidad del aire regular: cuando el dato diario obtenido se ubica en el intervalo definido entre la
mitad del límite respectivo especificado en las NOM de salud y el límite mismo.
Días con calidad del aire mala: cuando el dato diario obtenido rebasa el límite respectivo especificado en las
NOM de salud.
Se tomaron en cuenta los límites vigentes de las NOM (ver Tabla 4.3) para obtener la distribución de cada año
con información por contaminante, estación de monitoreo y por ciudad, municipio o zona metropolitana y
hacerla comparable a través de los años.
Informe final
20
4.3.3 Número de días en que se incumple cualquier NOM de calidad del aire
Una vez definido el dato diario (ver Tabla 4.4), el conteo de días se realizó al contrastar con el límite de la NOM
(ver Tabla 4.3), tomando en cuenta el criterio de suficiencia del 75% de información. Se consideró que un día
incumple si al menos uno de los contaminantes registra valores por arriba del límite de la NOM
correspondiente.
El conteo de días que se incumple cualquier NOM de calidad del aire se realizó considerando todos los
contaminantes, por ciudad, municipio o zona metropolitana de los SMCA.
Este indicador es adecuado para mostrar la tendencia de los días por arriba de los límites de las NOM ya que
los conteos se realizaron en cada año con los límites vigentes y no con los derogados.
4.3.4 Comportamiento temporal (en el día, hora a hora; en la semana, día a día; en el año, mes a mes).
La generación de indicadores para mostrar el comportamiento temporal de los contaminantes se hizo con
diferentes tipos de datos. En el caso del comportamiento hora a hora (comportamiento horario) se generó
mediante el cálculo del promedio de las concentraciones en cada una de las horas del día, de cada una de las
estaciones de monitoreo de un SMCA, como lo refiere el Informe Nacional de Calidad del Aire 2014, México
(INECC).
El comportamiento temporal se hizo por contaminante, estación de monitoreo y por ciudad, municipio o zona
metropolitana de los SMCA. Estos indicadores permiten visualizar el comportamiento de los contaminantes en
distintos horizontes temporales. A continuación se describe como se generaron:
El comportamiento horario se obtuvo mediante el cálculo del promedio de las concentraciones en cada una de
las horas del día, de cada una de las estaciones de monitoreo de un SMCA, por año. Así, por ejemplo, para el
cálculo de la concentración de ozono a las 10:00 horas se tomó el promedio de las concentraciones durante esa
hora en cada una las estaciones y durante todos los días del año, considerando un criterio de suficiencia de
información de 75% de los datos. El promedio del SMCA se calculó considerando sólo aquellas estaciones en las
que para cada hora se cumplió con el criterio de suficiencia de información
El comportamiento por día de la semana se obtuvo a partir de los datos diarios (ver Tabla 4.4) y se generó
mediante el cálculo del promedio por día de la semana, como lo refiere el Informe Nacional de Calidad del Aire
2013, México (INECC).
El comportamiento mensual se obtuvo a partir de los datos diarios (ver Tabla 4.4) y se generó mediante el
cálculo del promedio mensual considerando un criterio de suficiencia de información en cada mes del año. El
promedio mensual del SMCA se calculó para cada mes considerando sólo aquellas estaciones en las que se
cumplió con el criterio de suficiencia ya mencionado, como lo refiere el Informe Nacional de Calidad del Aire
2014, México (INECC).
Informe final
21
4.3.5 Tendencia mensual y anual de los datos diarios incluyendo mínimo, máximo, promedio y percentiles
10 y 90, para cada contaminante en el periodo de 1990 a 2016
La generación de indicadores de tendencia se realizó para cada contaminante con el resumen de los datos
diarios del SMCA en cada año de registros. De esta manera en cada año se obtuvo el mínimo, máximo,
promedio, percentil10, percentil 50 y percentil90 de todos los datos registrados en todas las estaciones de
monitoreo de una zona metropolitana o ciudad durante el periodo de análisis. Con el fin de asegurar que el
indicador muestre una tendencia confiable del comportamiento de los contaminantes, se considera el criterio
de suficiencia por día y suficiencia anual (al menos el 75% de la información). Cuarto almanaque de datos y
tendencias de la calidad del aire en 20 ciudades mexicanas (2000-2009), INE-SEMARNAT 2011.
La tendencia mensual y anual se realizó por contaminante, estación de monitoreo y ciudad, municipio o zona
metropolitana.
Informe final
22
5. RESULTADOS
Se analizó la información de 73 redes con un total de 180 sitios de monitoreo (automáticos y manuales) para 6
contaminantes, distribuidos en 23 SMCA en 23 entidades del país (ver Tabla 5.1 y para el detalle por sitio ver
Anexo 1).
Tabla 5.1.Relación de SMCA analizados.
ID_Entidad Entidad ID_SMCA SMCA CLAVE
01 Aguascalientes 01 Aguascalientes AGS
02 Baja California
02 Ensenada ENS
03 Mexicali MXC
04 Rosarito ROS
05 Tecate TECATE
06 Tijuana TIJ
03 Chihuahua
07 Chihuahua Estatal CHI1
08 Chihuahua Municipal CHI
09 Municipio de Ciudad Juárez CHI3 o CJU
04 Coahuila 10 Coahuila Estatal COAH1
11 Coahuila Municipal COAH2
05 Colima 12 Colima COL
06 Durango
13 Durango DGO
14 Gómez Palacio GPD
15 Lerdo LER
07 Guanajuato
16 Celaya CLY
17 Irapuato IRP
18 León LEON
19 Salamanca SAL
20 Silao SIL
21 Abasolo ABA
22 Acámbaro ACA
23 Cortázar COR
24 Juventino Rosas JR
25 Moroleón MOR
26 San Francisco del Rincón SFR
Informe final
23
ID_Entidad Entidad ID_SMCA SMCA CLAVE
27 San Miguel Allende SMA
28 Villagrán VILL
08 Hidalgo
29 Pachuca Pachuca o HGO
30 Tula de Allende TULA
31 Ajacuba AJA
32 Atitalaquia ATI
33 Atotonilco de Tula ATO
34 Huichapan HUI
35 Lolotla LOL
36 Tlaxcoapan TCP
37 Tepeapulco TEP
38 Tizayuca TIZ
39 Tulancingo TLN
40 Tepeji del Río TPJ
41 Tepetitlán TPT
42 Xochicoatlán XCT
43 Zapotlán ZAP
09 Jalisco 44 Zona Metropolitana de Guadalajara* ZMG
10 México 45 Zona Metropolitana del Valle de Toluca* ZMVT
11 Michoacán 46 Morelia MLM
12 Morelos
47 Cuautla CUA
48 Cuernavaca CUE
49 Ocuituco OCU
50 Zacatepec ZAC
13 Nayarit 51 Tepic TPC
14 Nuevo León 52 Zona Metropolitana de Monterrey* MTY
15 Oaxaca 53 Oaxaca OAX
16 Puebla 54 Puebla PUE
17 Querétaro
55 Corregidora COR
56 El Marqués MAR
57 San Juan del Río SJR
Informe final
24
ID_Entidad Entidad ID_SMCA SMCA CLAVE
58 Santiago de Querétaro SQ
18 San Luis Potosí 59 San Luis Potosí SLP
19 Tabasco
60 Centro CEN
61 Balancán BAL
62 Centla CTA
63 Huimanguillo HMG
64 Paraíso PAR
20 Tamaulipas
65 Ciudad Victoria CDV
66 El Mante MAN
67 Nuevo Laredo NLD
68 Tampico TAM
21 Veracruz
69 Minatitlán MIN
70 Poza Rica POZ
71 Xalapa XAL
22 Yucatán 72 Mérida MID
23 Zacatecas 73 Zacatecas ZCT
*Nombre actual en el SCICA http://scica.inecc.gob.mx/
Informe final
25
En el caso específico de la revisión, verificación y validación, se realizó este proceso a 70 redes en 21 SMCA.
Tabla 5.2.Relación de SMCA validados.
ID_
Enti
dad
Entidad ID_SM
CA
SMCA CLAVE CO NO2 O3 PM10 PM2.5 SO2 PM10man PM2.5man 01 Aguascalientes 01 Aguascalientes* AGS 2016 2016 2016 2016 2016 2016
02 Baja California
02 Ensenada ENS 2012- 2013 2012 2012-
2013
03 Mexicali MXC 2013 2015-2016
2013 2015 2013
04 Rosarito ROS 2011
05 Tecate TECATE 2013 2011-
2013
06 Tijuana TIJ 2015- 2016
2015- 2016 2015
03 Chihuahua
07 Chihuahua Estatal* CHI1 o CHIEST
2014- 2016
2014- 2016 2016 2016 2016 2015-
2016
08 Chihuahua Municipal CHI
2009 2012- 2014
2007- 2013 2016 2007-
2013
09 Municipio de Ciudad Juárez*
CHI3 o CJU
1997- 2014 2016
04 Coahuila
10 Coahuila Estatal* COAH1
2015- 2016
2015- 2016 2015 2015 2015 2015-
2016
11 Coahuila Municipal COAH2
2006- 2007 2009 2014- 2016
05 Colima 12 Colima COL 2015 2015 2015 2015
06 Durango
13 Durango DGO 2015- 2016
2015- 2016
2015- 2016
2015- 2016
2015- 2016
2015- 2016 2016
14 Gómez Palacio GPD 2015 2015 2015 2015
15 Lerdo LER 2015 2015 2015 2015 2015 2015
07 Guanajuato
16 Celaya* CLY 2011 2015-2016
2015-2016 2015-
2016
17 Irapuato* IRP
2010-2012 2015-2016
2010-2012 2015-2016
2015
2010-2012 2015-2016
18 León* LEON 2015-2016
2015-2016
2015 2015 2015-2016
19 Salamanca* SAL 2015-2016
2016 2015-2016
20 Silao* SIL 2010-2012 2015-2016
2010-2012 2015-2016
2010-2012 2015-2016
21 Abasolo* ABA 2014
22 Acámbaro* ACA 2014
23 Cortázar* COR 2014
24 Juventino Rosas* JR 2014
25 Moroleón* MOR 2014
26 San Francisco del Rincón*
SFR 2014
27 San Miguel Allende*
SMA 2014
28 Villagrán* VILL 2014
08 Hidalgo
29 Ajacuba AJA 2013-2015
30 Atitalaquia ATI 2013 2016
2013 2016 2016 2014-2016
Informe final
26
ID_
Enti
dad
Entidad ID_SM
CA
SMCA CLAVE CO NO2 O3 PM10 PM2.5 SO2 PM10man PM2.5man
31 Atotonilco de Tula ATO 2013 2016
2013 2016 2016 2015-2016
32 Huichapan* HUI 2016 2016
33 Lolotla* LOL 2013-2016
34 Pachuca Pachuca o HGO
2013 2016
2013 2016 2016 2004-2008
2013-2016 2016
35 Tepeapulco* TEP 2016 2016
36 Tepeji del Río TPJ 2016 2016 2008 2013-2016
37 Tepetitlán TPT 2015-2016 2013-2014
38 Tizayuca TIZ 2013 2016
2013 2016 2016 2013-2016 2016
39 Tlaxcoapan TCP 2004-2007 2013-2016
40 Tula de Allende TULA 2013 2016
2013 2016 2016 2004-2008
2013-2014 2015-2016
41 Tulancingo* TLN 2016 2016
42 Xochicoatlán XCT 2013-2015
43 Zapotlán de Juárez ZAP 2015-2016
09 Jalisco 44 Guadalajara* GDL 2013 2016
2013 2016
2010-2012 2015-2016
2016 2016 2013 2016
10 Michoacán 45 Morelia MLM
2008-2013 2015-2016
2008-2013 2015-2016
2016 2016 2016
2008-2013 2015-2016
11 Morelos
46 Cuautla* CUA 2014 2014 2014 2014 2014 2014
47 Cuernavaca* CUE 2014 2014
48 Ocuituco* OCU 2014
12 Nayarit 49 Tepic TPC 2015-2016
2015-2016 2016 2016 2016 2015-
2016
13 Nuevo León 50 Monterrey* MTY 2015-2016
2015-2016 2016 2016 2016 2015-
2016
14 Oaxaca 51 Oaxaca de Juárez* OAX 2016 2016 2013 2016
2013 2016 2016 2013
2016
15 Puebla 52 Puebla* PUE 2010-2013 2016
2016 2016
16 Querétaro
53 Corregidora* COR 2016 2016 2016
54 El Marqués* MAR 2016 2016 2016
55 San Juan Río* SJR 2016 2016 2016
56 Santiago de Querétaro*
SQ 2016 2016 2016
17 Tabasco 57 Centro CEN 2015 2015 2015 2015 2015 2003-
2007
58 Balancán BAL 2015
Informe final
27
ID_
Enti
dad
Entidad ID_SM
CA
SMCA CLAVE CO NO2 O3 PM10 PM2.5 SO2 PM10man PM2.5man 59 Centla* CTA 2015
60 Huimanguillo HMG 2015
61 Paraiso PAR 2015
18 Tamaulipas
62 El Mante MAN 2014
63 Nuevo Laredo NLD 2015
64 Tampico TAM 2014
65 Ciudad Victoria CDV 2014
19 Veracruz
66 Xalapa* XAL 2016 2016 2016 2016 2016 2016
67 Minatitlán* MIN 2016 2016 2016 2016 2016 2016
68 Poza Rica* POZ 2016 2016 2016 2016 2016 2016
20 Yucatán 69 Mérida MID 2015-2016
2015-2016 2015 2015 2015-
2016
21 Zacatecas 70 Zacatecas* ZCT 2016 2016 2016 2016 2016 2016 *SMCA no contemplados en los términos de referencia de este proyecto, pero que se incluyeron debido a que se tuvo acceso a la información
Con el propósito de organizar los resultados de maneja ágil, se presentan casos tipo para cada metodología
propuesta en el capítulo 4.
Informe final
28
5.1 ORGANIZAR, REVISAR Y LIMPIAR LOS DATOS DE CALIDAD DEL AIRE.
Un gran reto de los SMCA del país es estandarizar la información que generan para la revisión y limpieza, ya
que algunos distribuyen la información en formato CSV, TXT, PDF, RTF o XLS/XLSX. En algunos casos se reporta
información cada 5 minutos, promedios de 30 minutos, promedios horarios y hasta promedios o máximos
diarios. La información la organizan en archivos separados por día, mes, o estación. En algunos casos se
reportan los registros crudos y las banderas asociadas que generan los sistemas de adquisición de datos en un
mismo archivo, en otros casos no adjuntan las banderas y es difícil identificar qué datos se deben anular y en
los mejores casos entregan una base con una limpieza previa de los registros.
Como administradores de un SMCA es importante considerar la recopilación de la información en resolución
minuto a minuto por cualquier duda que surja del mantenimiento y funcionamiento de los equipos, así como la
resolución hora con hora, que es la información requerida para evaluar la calidad del aire. Hoy en día hay dos
formatos bastante amigables para el manejo de información en grandes volúmenes, el formato largo (long or
narrow format) y el formato ancho (wide format)3, ambos útiles para organizar datos tabulares.
De esta manera un ejemplo de formato ancho de una base de datos horaria o minuto a minuto: a) para una
única estación con todos los parámetros que reporta, b) para una red de estaciones en un mismo parámetro
(por ejemplo un contaminante) o c) para una red de estaciones con todos sus parámetros, se representa en la
Tabla 5.3. En este tipo de formato se puede considerar el duplicar el número de columnas para incluir las
banderas asociadas a cada registro horario.
Por otro lado un ejemplo de formato largo que puede incluir todos los ejemplos anteriores (a, b y c) se muestra
en la Tabla 5.4. La ventaja de esta estructura es que en pocas columnas se puede incluir toda la información.
De gran ayuda será que en lo sucesivo los SMCA adopten alguno de estos dos formatos para manipular sus
registros y compartan los datos en formato CSV o TXT.
3https://en.wikipedia.org/wiki/Wide_and_narrow_data
Informe final
29
Tabla 5.3. Ejemplo de formato ancho para una base de datos.
5.3.a. Una única estación con todos los parámetros que reporta
Date_Time PM25 PM10 O3 NOX NO NO2 SO2 CO DV VV TMP PB HR RS PP
01/10/2016 00:00 7 21 21.8 5.1 1.7 3.3 1.7 0.34 17 14.2 21.9 748 81.6 12 0
01/10/2016 01:00 6 15 27.3 5.8 2 3.8 2.3 0.32 13 17.6 21.8 748 81.2 12 0
01/10/2016 02:00 6 12 24.9 7 1.9 5.1 1.4 0.32 11 15.9 21.7 749 80.5 12 0.26
01/10/2016 03:00 12 12 20.9 7.7 2.4 5.3 0.8 0.31 7 11.2 21.5 749 79.9 12 0.13
01/10/2016 04:00 6 13 17.7 8.7 2.7 6 0.5 0.33 3 7.8 21.4 749 79.5 12 0.27
01/10/2016 05:00 1 11 16.6 8.3 2.4 5.9 0.5 0.36 349 3.3 21.2 749 81.5 12 0
01/10/2016 06:00 5 10 16.5 12.4 4.5 7.9 0.4 0.36 42 2.5 21.1 750 80.7 13 0
01/10/2016 07:00 4 12 14.8 12.3 4.5 7.7 0.7 0.4 187 2.6 21.2 751 82.6 40 0
01/10/2016 08:00 0 15 17.9 13.4 5.7 7.7 0.5 0.39 22 5.2 21.1 753 79.8 57 0
01/10/2016 09:00 3 15 20.6 11.8 4.7 7.1 0.7 0.39 356 3.5 21.4 755 78.4 100 0
01/10/2016 10:00 15 22 17.7 11.1 4.1 6.9 0.6 0.41 243 3.6 21.6 756 79.9 80 0
01/10/2016 11:00 6 26 16.1 10.3 4.3 6 0.6 0.42 183 3.6 22 756 79.4 141 0
01/10/2016 12:00 10 20 16.8 9.6 3.4 6.1 0.7 0.41 183 4 21.7 756 80.8 87 0
01/10/2016 13:00 9 22 14.7 7.4 2.8 4.6 0.5 0.43 166 4 21.7 756 82.5 155 0
01/10/2016 14:00 9 18 12.3 5.2 1.9 3.3 0.5 0.49 126 2.8 21.7 755 83.1 96 0
01/10/2016 15:00 9 25 13.9 5.9 2 3.9 0.5 0.44 170 3.5 21.4 755 84.7 66 0
01/10/2016 16:00 12 31 13.1 5.9 2.4 3.5 0.8 0.43 264 1.7 21.3 755 84.7 26 0
01/10/2016 17:00 17 27 21 5.6 2.2 3.3 0.9 0.38 21 7.6 20.7 755 81.3 16 0.13
01/10/2016 18:00 9 16 27.5 6.1 2.2 3.8 0.7 0.35 13 11 20.6 756 80.5 12 0.26
01/10/2016 19:00 11 22 27.3 6.3 1.9 4.4 0.7 0.37 12 8.9 20.6 756 81 12 0.12
01/10/2016 20:00 14 20 26.9 7.4 1.9 5.4 0.8 0.35 20 7.2 20.6 757 81.2 12 0.26
01/10/2016 21:00 7 15 24.8 7.3 1.7 5.6 0.5 0.35 16 5.1 20.4 758 82.5 12 0.13
01/10/2016 22:00 1 13 21 8.3 1.8 6.5 0.5 0.37 10 3 20.3 759 83.1 12 0.13
01/10/2016 23:00 2 14 14.6 14.4 4.3 10.1 0.3 0.4 322 0.5 20.4 759 84.8 12 0
Informe final
30
5.3.b. Una red de estaciones en un mismo parámetro (por ejemplo un contaminante)
Fecha Hora SE NE CE NO SO
31/12/2003 0 0.020 0.009 0.012 0.009 0.026
31/12/2003 1 0.025 0.017 0.009 0.009 0.022
31/12/2003 2 0.026 0.018 0.010 0.009 0.021
31/12/2003 3 0.020 0.017 0.009 0.008 0.019
31/12/2003 4 0.018 0.014 0.008 0.011 0.019
31/12/2003 5 0.021 0.017 0.009 0.012 0.018
31/12/2003 6 0.022 0.021 0.009 0.017 0.019
31/12/2003 7 0.021 0.023 0.008 0.024 0.022
31/12/2003 8 0.026 0.023 0.010 0.024 0.033
31/12/2003 9 0.031 0.015 0.013 0.021 0.036
31/12/2003 10 0.030 0.010 0.017 0.014 0.020
31/12/2003 11 0.033 0.015 0.009 0.019
31/12/2003 12 0.029 0.009 0.012 0.007 0.030
31/12/2003 13 0.031 0.014 0.018 0.008 0.026
31/12/2003 14 0.024 0.017 0.027 0.010 0.037
31/12/2003 15 0.014 0.011 0.018 0.010 0.044
31/12/2003 16 0.007 0.009 0.008 0.009 0.029
31/12/2003 17 0.010 0.015 0.007 0.009 0.024
31/12/2003 18 0.024 0.027 0.014 0.010 0.034
31/12/2003 19 0.031 0.028 0.014 0.019 0.034
31/12/2003 20 0.027 0.025 0.012 0.019 0.034
31/12/2003 21 0.029 0.022 0.012 0.011 0.031
31/12/2003 22 0.026 0.018 0.010 0.009 0.031
31/12/2003 23 0.020 0.015 0.009 0.015 0.023
Informe final
31
5.3.c. Una red de estaciones con todos sus parámetros
FECHA HORA AGU_CO ATM_CO AGU_NO2 ATM_NO2 AGU_O3 ATM_O3 AGU_ PM10
ATM_ PM10
01/01/1997 1 3.9 9.3 0.021 -0.999 0.004 0.004 129 194
01/01/1997 2 6.8 7.1 0.023 -0.999 0.003 0.003 147 130
01/01/1997 3 6 7 0.023 -0.999 0.003 0.002 190 128
01/01/1997 4 6 7 0.020 -0.999 0.003 0.002 178 109
01/01/1997 5 7.4 5.5 0.020 -0.999 0.003 0.002 114 86
01/01/1997 6 6.7 6.6 0.020 -0.999 0.003 0.002 123 145
01/01/1997 7 4.6 4.8 0.020 -0.999 0.002 0.001 120 78
01/01/1997 8 3.4 3.1 0.017 -0.999 0.002 0.001 115 59
01/01/1997 9 1.2 4 0.013 -0.999 0.003 0.001 58 97
01/01/1997 10 1.9 5.1 0.018 -0.999 0.019 0.007 81 151
01/01/1997 11 3.9 1.4 0.032 -0.999 0.085 0.038 156 41
01/01/1997 12 4.2 0.6 0.036 -0.999 0.139 0.054 158 28
01/01/1997 13 1.9 0.5 0.020 -0.999 0.113 0.055 36 25
01/01/1997 14 0.9 0.3 0.011 -0.999 0.076 0.053 18 7
01/01/1997 15 1 1 0.011 -0.999 0.07 0.047 29 10
01/01/1997 16 0.8 3 0.008 -0.999 0.076 0.051 32 6
01/01/1997 17 0.7 2 0.007 -0.999 0.07 0.051 27 24
01/01/1997 18 0.7 2 0.007 -0.999 0.059 0.043 27 36
01/01/1997 19 2 2.6 0.016 -0.999 0.032 0.024 116 76
01/01/1997 20 2.3 3.6 0.019 -0.999 0.017 0.002 138 61
01/01/1997 21 1.7 4.4 0.017 -0.999 0.018 0.001 50 19
01/01/1997 22 1.1 1.9 0.015 -0.999 0.019 0.007 20
01/01/1997 23 0.9 4 0.011 -0.999 0.03 0.002 42 75
01/01/1997 24 1.8 3.2 0.023 -0.999 0.011 0.001 45 31
Informe final
32
Tabla 5.4. Ejemplo de formato largo para una base de datos.
Date_Time Sitio Param Etiqueta Valor Unidades
01/01/1997 00:00 AGU CO 3.9 ppm
01/01/1997 00:00 ATM CO 9.3 ppm
01/01/1997 00:00 AGU NO2 0.021 ppm
01/01/1997 00:00 ATM NO2 NULL -0.999 ppm
01/01/1997 00:00 AGU O3 0.004 ppm
01/01/1997 00:00 ATM O3 0.004 ppm
01/01/1997 00:00 AGU PM10 129 µg/m³
01/01/1997 00:00 ATM PM10 194 µg/m³
01/01/1997 01:00 AGU CO 6.8 ppm
01/01/1997 01:00 ATM CO 7.1 ppm
01/01/1997 01:00 AGU NO2 0.023 ppm
01/01/1997 01:00 ATM NO2 NULL -0.999 ppm
01/01/1997 01:00 AGU O3 0.003 ppm
01/01/1997 01:00 ATM O3 0.003 ppm
01/01/1997 01:00 AGU PM10 147 µg/m³
01/01/1997 01:00 ATM PM10 130 µg/m³
01/01/1997 02:00 AGU CO 6 ppm
01/01/1997 02:00 ATM CO 7 ppm
01/01/1997 02:00 AGU NO2 0.023 ppm
01/01/1997 02:00 ATM NO2 NULL -0.999 ppm
01/01/1997 02:00 AGU O3 0.003 ppm
01/01/1997 02:00 ATM O3 0.002 ppm
01/01/1997 02:00 AGU PM10 190 µg/m³
01/01/1997 02:00 ATM PM10 128 µg/m³
01/01/1997 03:00 AGU CO 6 ppm
01/01/1997 03:00 ATM CO 7 ppm
01/01/1997 03:00 AGU NO2 0.020 ppm
01/01/1997 03:00 ATM NO2 NULL -0.999 ppm
01/01/1997 03:00 AGU O3 0.003 ppm
01/01/1997 03:00 ATM O3 0.002 ppm
01/01/1997 03:00 AGU PM10 178 µg/m³
Informe final
33
Una vez estandarizadas las bases de datos de 21 SMCA (ver Tabla 5.2), para cada contaminante se organizó,
revisó y limpió de la siguiente manera:
1. Se eliminaron banderas, cada SMCA cuenta con un catálogo específico de banderas, en algunos casos la base
ya traía un tratamiento previo de limpieza y en otros casos se envió la base y los códigos de banderas.
2. Se eliminaron los registros que se encontraban fuera del rango de operación de los equipos (ver Tabla 5.5),
tanto por abajo del límite inferior, como por arriba del límite superior.
Tabla 5.5. Rango de operación de los equipos.
Contaminante Límite inferior Límite superior Unidades
CO -0.4 50 ppm
NO -0.003 0.500 ppm
NO2 -0.003 0.500 ppm
NOx -0.006 0.500 ppm
O3 -0.003 0.500 ppm
PM10 0 1000 µg/m³
PM2.5 0 1000 µg/m³
SO2 -0.003 0.500 ppm
3. Se asignaron a valor cero a los registros que se encontraban entre el límite inferior y el cero.
4. En el caso de contar con los registros de NO, NO2 y NOx para el mismo sitio de monitoreo, se realizó la
verificación de los tres parámetros por medio de los criterios mostrados en la Tabla 5.6 (cabe decir que en los
casos donde sólo se recibió información de NO2 no fue posible aplicar estos criterios):
Tabla 5.6. Criterios para la validación de NO, NO2, NOx.
Parámetro Criterio Valor Acción
NO, NO2 LIMITE INFERIOR -0.003 Invalida NO < -0.003 y NO2 < -0.003, vuele CERO si está entre -0.003 y 0 (ppm)
Nox LIMITE INFERIOR -0.006 Invalida NOx< -0.006, vuele CERO si está entre -0.006 y 0 (ppm)
NOx CERO Anular SI NOx=0 entonces Invalida NO y NO2
NO, Nox SIN DATO Anular Si no hay NO o NOx, se invalidan los que tengan valor
NO2 CALCULAR NO2 NOx-NO Si no se cuenta con el valor de NO2, pero se tiene NO y Nox
NO, NO2, Nox RANGO (Nox< NO+NO2) ±15% Invalida NO, NO2 y Nox si no cumplen (0.85<=(NO+NO2)/Nox<=1.15)
NO, NO2, Nox LIMITE SUPERIOR 500 ppb Invalida Nox>0.500, NO >0.500, NO2 >0.500
NO, NO2, Nox APAREO Verificar que los tres parámetros cuenten con valor
5. En el caso de contar con los registros de PM10 y PM2.5 para el mismo sitio de monitoreo, se realizó la
verificación de los dos parámetros por medio de los criterios mostrados en la Tabla 5.7.
Tabla 5.7.Criterios para la validación de PM10 y PM2.5.
Informe final
34
Parámetro Criterio Valor Acción
PM10, PM2.5
Cociente
(PM2.5/PM10) ±15%
Posterior a la identificación de los casos con (PM2.5/PM10> 1.15) se realizó
una revisión del comportamiento de los registros contiguos para verificar si
el caso se anulaba. Dependiendo del comportamiento de ambos
contaminantes en algunos casos se anuló un valor, y en otros ambos,
dependiendo del comportamiento.
6. En el caso de los registros de O3, en algunos SMCA se requirió verificar el comportamiento nocturno de las
concentraciones, debido a que se presentaban valores mayores a los diurnos. Para esto se definió un horario
diurno y uno nocturno dependiendo de la época del año, para captar las horas de radiación solar posteriores a
las 19:00 horas. Se analizó el máximo diurno y máximo nocturno, para identificar casos fuera del
comportamiento habitual y posterior a una revisión detallada de días contiguos decidir si los registros se
anulaban o no.
7. En el caso del O3, PM10 y PM2.5 se analizó el comportamiento de registros contiguos con igual valor o con
una variación menor del 0.05 %, ya que en estos contaminantes es poco común encontrar registros
consecutivos con el mismo valor por más de 7 horas. Los casos identificados se revisaron para determinar si se
anulaban o no.
8. Se revisaron los registros con máximas concentraciones para corroborar que eran posibles y descartar
aquellos que presentaban un comportamiento errático o cambios abruptos.
9. Se verificó el comportamiento temporal, hora a hora, por día de la semana y por mes para identificar
posibles casos potencialmente atípicos.
Informe final
35
5.2 VERIFICAR Y/O RATIFICAR LAS CONCENTRACIONES DE LOS CONTAMINANTES QUE MUESTREN UN
COMPORTAMIENTO PRESUNTAMENTE ANÓMALO, DIRECTAMENTE CON LOS RESPONSABLES DE LOS
SMCA
La metodología se ejemplifica con el caso del Sistema de Monitoreo de la Calidad del Aire (SMCA) de Nuevo
León (MTY), en el entendido de que se aplicó igual con cualquier otro sistema de monitoreo de la calidad del
aire del país.
El SMCA de Nuevo León cuenta con una red de monitoreo en la Zona Metropolitana de Monterrey (MTY), la
cual inició su operación en el año de 1993 y actualmente cuenta con 10 sitios de monitoreo continuo. Se
verificó y validó la información de los años 2015 y 2016, la cual en un inicio contaba con la siguiente cantidad
de registros horarios (ver Tabla 5.8).
Tabla 5.8.Total de registros, SMCA - MTY. 2015-2016.
Municipio Estación Clave Año CO NO NO2 Nox O3 PM10 PM2.5 SO2
Guadalupe La Pastora SE
2015
8200 NR 0 NR NR NR NR 6543
San Nicolás de los Garza San Nicolás NE 7611 NR 7102 NR NR NR NR 7290
Monterrey Obispado CE 8581 NR 8299 NR NR NR NR 539
Monterrey San Bernabé NO 8364 NR 5980 NR NR NR NR 8423
Santa Catarina Santa Catarina SO 2684 NR 1207 NR NR NR NR 2724
García García NO2 0 NR 0 NR NR NR NR 0
Escobedo Escobedo N 6179 NR 4751 NR NR NR NR 5586
Apodaca Apodaca NE2 2908 NR 4029 NR NR NR NR 3668
Juárez Juárez SE2 7734 NR 7803 NR NR NR NR 2142
San Pedro Garza García San Pedro SO2 5099 NR 5165 NR NR NR NR 4476
Guadalupe La Pastora SE
2016
8634 0 0 0 8413 8541 4076 7919
San Nicolás de los Garza San Nicolás NE 6954 1411 0 0 6837 8634 355 6462
Monterrey Obispado CE 8645 7641 7639 7638 1700 8519 0 3529
Monterrey San Bernabé NO 8541 6599 6511 6508 8446 8617 3210 7429
Santa Catarina Santa Catarina SO 7074 3266 3266 3266 8161 8509 5677 8047
García García NO2 1742 2 0 0 7664 7400 0 0
Escobedo Escobedo N 6725 2482 2482 2478 2140 8616 0 3598
Apodaca Apodaca NE2 3436 1663 1663 1663 0 8227 6208 8266
Juárez Juárez SE2 2543 8485 8485 8485 3338 8707 0 4546
San Pedro Garza García San Pedro SO2 8228 7452 7452 7452 7781 8502 4671 8194 NM - La estación No Mide ese contaminante o no estaba disponible
NR-No se revisó este contaminante, pues ya estaba validado.
Informe final
36
Mapa 5.1 Ubicación de las estaciones de monitoreo de la Zona Metropolitana de Monterrey (MTY).
Fuente: generación propia con datos del INECC.
A partir de la revisión visual del comportamiento de los contaminantes, se detectaron casos sospechosos a
verificar con los responsables de los SMCA. Como es el caso de registros con línea base con desfase escalonado
(Figura 5.1.a), con corrimiento constante en la línea base (Figura 5.1.b), con incremento en la línea base a lo
largo del año (Figura 5.1.c), con valores negativos (Figura 5.1.d), con registros constantes en el límite superior,
posiblemente relacionados con saturación de filtro de partículas (Figura 5.1.e, Figura 5.1.l), datos aislados
(Figura 5.1.f, Figura 5.1.k), corrimiento hacia datos negativos (Figura 5.1.g), picos aislados (Figura 5.1.h), picos y
desfase de línea base (Figura 5.1.i), comportamiento fuera del patrón habitual (Figura 5.1.j), y en algunos
periodos con incremento o decremento pronunciado.
Figura 5.1.a Comportamiento horario a lo largo del año, CO, SMCA - MTY. 2015
Figura 5.1.b Comportamiento horario a lo largo del año, CO, SMCA - IRP. 2012
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
1/01/2015 1/02/2015 1/03/2015 1/04/2015 1/05/2015 1/06/2015 1/07/2015 1/08/2015 1/09/2015 1/10/2015 1/11/2015 1/12/2015
CO
(pp
m)
SE
Informe final
37
Figura 5.1.c Comportamiento horario a lo largo del año, CO, SMCA - IRP. 2011
Figura 5.1.d Comportamiento horario a lo largo del año, SO2, SMCA - AGS. 2016
Figura 5.1.e Comportamiento horario a lo largo del año, PM10, SMCA - AGS. 2016
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1/01/2011 1/02/2011 1/03/2011 1/04/2011 1/05/2011 1/06/2011 1/07/2011 1/08/2011 1/09/2011 1/10/2011 1/11/2011 1/12/2011
CO
(pp
m)
SEC
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
1/01/2011 1/02/2011 1/03/2011 1/04/2011 1/05/2011 1/06/2011 1/07/2011 1/08/2011 1/09/2011 1/10/2011 1/11/2011 1/12/2011
CO
(pp
m)
POL
-40
-30
-20
-10
0
10
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
SO2
(pp
b)
Cbtis
-200
0
200
400
600
800
1000
1200
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
PM
10
(µg/
m³)
Instituto
Informe final
38
Figura 5.1.f Comportamiento horario a lo largo del año, PM10, SMCA - VER. 2016
Figura 5.1.g Comportamiento horario a lo largo del año, PM10, SMCA - AGS. 2016
Figura 5.1.h Comportamiento horario a lo largo del año, NO2, SMCA - AGS. 2016
Figura 5.1.i Comportamiento horario a lo largo del año, O3, SMCA - VER. 2016
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
PM
10
(µg/
m³)
STPS
-2
-2
-1
-1
0
1
1
2
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
PM
10
(µg/
m³)
Centro
0
50
100
150
200
250
300
350
400
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
NO
2(p
pb
)
Centro
0
50
100
150
200
250
300
350
400
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
O3
(pp
b)
Tecnológico
Informe final
39
Figura 5.1.j Comportamiento horario a lo largo del año, O3, SMCA - AGS. 2016
Figura 5.1.k Comportamiento horario a lo largo del año, PM2.5, SMCA - VER. 2016
Figura 5.1.l Comportamiento horario a lo largo del año, PM2.5, SMCA - AGS. 2016
Figura 5.1.m Perfil horario a lo largo del año, O3, SMCA - MLM. 2016
-50
0
50
100
150
200
250
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
O3
(pp
b)
Instituto
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
PM
2.5
(µg/
m³)
STPS
-200
0
200
400
600
800
1000
1200
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
PM
2.5
(µg/
m³)
Instituto
0.000
0.020
0.040
0.060
0.080
0.100
0.120
0.140
1/01/2016 1/02/2016 1/03/2016 1/04/2016 1/05/2016 1/06/2016 1/07/2016 1/08/2016 1/09/2016 1/10/2016 1/11/2016 1/12/2016
O3
(pp
m)
LAB
Informe final
40
Figura 5.1.n Perfil horario a lo largo del año, O3, SMCA - AGS. 2016
Para cada SMCA se realizó una bitácora con los casos dudosos y se consultó con los responsables de los SMCA
para determinar los casos válidos y los casos a anular, ellos a su vez recurrieron a sus bitácoras de campo y con
el apoyo de los resultados de las verificaciones de cero y span pudieron determinar casos a recalcular o anular.
En situaciones específicas como el corrimiento constante en la línea base se determinó validar los datos y dejar
la observación para que en el futuro se realicen los ajustes pertinentes en los equipos de medición. Los picos
que eran confiables se validaron y los que no se anularon, los registros con incremento pronunciado en la línea
base o con desfase escalonado se anularon, los datos aislados que presentaron el comportamiento habitual se
validaron pero los que presentaron un comportamiento ajeno se anularon.
En casos como el ilustrado en la Figura 5.1.j se realizó otro tipo de análisis para indagar y se detectaron
comportamientos como la Figura 5.1.n, donde se identificó la presencia de concentraciones altas en un horario
específico durante casi todo el año, estas concentraciones pueden estar asociadas a verificaciones automáticas
en el equipo de medición y deben ser corroboradas por el personal técnico para su anulación de la base de
datos, con su respectiva bandera que indique el motivo.
Por medio del correo electrónico se mantuvo comunicación con los titulares y responsables de los SMCA. A
continuación se presentan algunos ejemplos de las respuestas a las dudas externadas (ver Figura 5.2.a, Figura
5.2.b y Figura 5.2.c).
-50
0
50
100
150
200
250
00
:00
05
:00
10
:00
15
:00
20
:00
01
:00
06
:00
11
:00
16
:00
21
:00
02
:00
07
:00
12
:00
17
:00
22
:00
03
:00
08
:00
13
:00
18
:00
23
:00
04
:00
09
:00
14
:00
19
:00
00
:00
05
:00
10
:00
15
:00
20
:00
01
:00
06
:00
11
:00
16
:00
21
:00
02
:00
07
:00
12
:00
17
:00
22
:00
03
:00
08
:00
13
:00
18
:00
23
:00
04
:00
09
:00
14
:00
19
:00
00
:00
05
:00
10
:00
15
:00
20
:00
01
:00
06
:00
11
:00
16
:00
21
:00
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
O3
(pp
b)
Cbtis Centro Instituto SMA
Informe final
41
Figura 5.2.a Ejemplo 1 de comunicación con los titulares y responsables de los SMCA.
Figura 5.2.b Ejemplo 2 de comunicación con los titulares y responsables de los SMCA.
Informe final
42
Figura 5.2.c Ejemplo 3 de comunicación con los titulares y responsables de los SMCA.
Así en el caso del O3 ilustrado en la Figura 5.1.m, los responsables del SMCA y de acuerdo a sus bitácoras,
corrigieron o invalidaron los datos (ver Figura 5.2.c). Es importante mencionar que la corrección la lleva a cabo
el responsable del SMCA después de una evaluación previa y minuciosa del equipo de medición que originó los
datos, debido a que aquellos registros producidos por equipos con antecedentes de mal funcionamiento no
serían objeto de este tipo de ajuste y se invalidarían. Una vez aclaradas las dudas relacionadas al
comportamiento de los contaminantes, se generó la base de datos validada. Con la cual posteriormente se
realizó la evaluación de calidad del aire y la generación de indicadores.
Por especificaciones del INECC las bases de datos validadas se entregaron en archivos CSV con el siguiente
formato (ver Tabla 5.3):
Tabla 5.3. Formato de archivo CSV para las bases de datos validadas, ejemplo O3, SMCA - MTY. 2016
Informe final
43
El formato anterior en necesario para el INECC, ya que éste es el requerido para subir las bases de datos
validadas de cada SMCA al Sistema de Consulta de Indicadores de Calidad del Aire (SCICA), en el cual se
actualiza la base de datos histórica validada de calidad del aire.
El SCICA es una herramienta muy útil que ayuda a la difusión de los datos históricos validos de calidad del aire
de todo el país, mismos a los que pueden acceder todos aquellos interesados en el tema de la página
http://scica.inecc.gob.mx/.
A partir de los registros validados se actualizaron las Bases de datos históricas validadas de 1997 a 2016 que
administra el personal del INECC para la generación de los indicadores de tendencia. Dependiendo del
contaminante es la información que se generó (ver Tabla 5.9).
Informe final
44
Tabla 5.9. Indicadores generados a partir de los registros horarios para los indicadores de tendencia.
Contaminante Indicadores
CO Promedios móviles de 8 horas (con suficiencia del 75%)
Máximo diario de los promedios móviles de 8 horas (mayores a 11 ppm o con suficiencia del 75%)
NO2 Máximo diario de los promedios de una hora (mayores a 0.210 ppm o con suficiencia del 75%)
O3 Promedios móviles de 8 horas (con suficiencia del 75%)
Máximo diario de los promedios móviles de 8 horas (mayores a 0.095 ppm o con suficiencia del 75%)
PM10 Promedio diario de los promedios de una hora (con suficiencia del 75%)
PM2.5 Promedio diario de los promedios de una hora (con suficiencia del 75%)
SO2 Promedios móviles de 8 horas (con suficiencia del 75%)
Promedio diario de los promedios de una hora (con suficiencia del 75%)
Esta información se solicitó en archivos XLSX con un formato específico (ver Tabla 5.10)
Tabla 5.10. Formato para la base de datos utilizada para generar los indicadores de tendencia.
Fecha Año Mes_num Mes_nom Dia_semana Dia_semana_nom POL SJC
01/12/2016 2016 12 Dic 5 Jueves 0.501 1.076
02/12/2016 2016 12 Dic 6 Viernes 0.431 0.634
03/12/2016 2016 12 Dic 7 Sábado 0.487 0.652
04/12/2016 2016 12 Dic 1 Domingo 0.187
05/12/2016 2016 12 Dic 2 Lunes 0.246
06/12/2016 2016 12 Dic 3 Martes 0.766 1.217
07/12/2016 2016 12 Dic 4 Miércoles 0.872 1.491
08/12/2016 2016 12 Dic 5 Jueves 0.934 1.672
09/12/2016 2016 12 Dic 6 Viernes 0.411 0.668
10/12/2016 2016 12 Dic 7 Sábado 0.229 0.181
11/12/2016 2016 12 Dic 1 Domingo 0.534 1.008
12/12/2016 2016 12 Dic 2 Lunes 0.968 1.231
13/12/2016 2016 12 Dic 3 Martes 1.112 1.898
14/12/2016 2016 12 Dic 4 Miércoles 0.699 1.918
15/12/2016 2016 12 Dic 5 Jueves 0.996
16/12/2016 2016 12 Dic 6 Viernes 0.903
17/12/2016 2016 12 Dic 7 Sábado 0.502 0.889
18/12/2016 2016 12 Dic 1 Domingo 0.463 0.827
19/12/2016 2016 12 Dic 2 Lunes 0.726 0.808
20/12/2016 2016 12 Dic 3 Martes 0.276 0.204
21/12/2016 2016 12 Dic 4 Miércoles 0.339 0.298
22/12/2016 2016 12 Dic 5 Jueves 0.327 0.329
23/12/2016 2016 12 Dic 6 Viernes 0.733 1.533
24/12/2016 2016 12 Dic 7 Sábado 0.834 1.664
25/12/2016 2016 12 Dic 1 Domingo 1.651 2.301
26/12/2016 2016 12 Dic 2 Lunes 0.627 1.056
Informe final
45
Fecha Año Mes_num Mes_nom Dia_semana Dia_semana_nom POL SJC
27/12/2016 2016 12 Dic 3 Martes 0.353 0.866
28/12/2016 2016 12 Dic 4 Miércoles 0.320 0.412
29/12/2016 2016 12 Dic 5 Jueves 0.254 0.416
30/12/2016 2016 12 Dic 6 Viernes 0.371 0.271
31/12/2016 2016 12 Dic 7 Sábado 0.498 0.748
5.3 GENERACIÓN DE INDICADORES DE CALIDAD DEL AIRE
Una vez validados los registros de cada uno de los contaminantes criterio, se empleó la base de datos históricos
validados del INECC para generar los indicadores relacionados con la calidad del aire (ver Tabla 5.10).
En el caso del SMCA de MTY se cuenta hasta 2016 con 10 sitios de monitoreo que registran información de los
contaminantes CO, NO2, O3, PM10, PM2.5 y SO2 (ver Tabla 5.11).
Tabla 5.11. Registro de contaminantes que se monitorean históricamente en SMCA - MTY.
SMCA Red Municipio Nombre de la estación
Estación CO NO2 O3 PM10 PM2.5 SO2
SMCA del Estado de Nuevo León / AMM
MTY
Apodaca Apodaca NE2 X X X X X X
García García NO2 X X X X X X
General Escobedo Escobedo N X X X X X X
General Escobedo San Pedro SO2 X X X X X X
Juárez Juárez SE2 X X X X X X
Monterrey Obispado CE X X X X X X
Monterrey San Bernabé NO X X X X X X
Monterrey La Pastora SE X X X X X X
San Nicolás San Nicolás NE X X X X X X
Santa Catarina Santa Catarina SO X X X X X X
Dado que la red de MTY funciona desde 1993 pero la revisión que compete a este trabajo se considera desde
1997 y se han agregado sitios de monitoreo a lo largo de su historia, los registros históricos se presentan como
se ilustra en la Tabla 5.12. Es importante destacar que los datos correspondientes al periodo 1993 a 1996 de
todos los SMCA que midieron en ese periodo no formaron parte de este proyecto por ya encontrarse
revisados, verificados y validados con anterioridad
Informe final
46
Tabla 5.12. Histórico de años con registro por sitio de monitoreo, SMCA - MTY (1997-2016).
Municipio / Nombre de la estación / Clave
Año
Monterrey / Obispado /
CE
Monterrey / San Bernabé
/ NO
Monterrey / La Pastora /
SE
San Nicolás / San Nicolás /
NE
Santa Catarina /
Santa Catarina /
SO
García / García /
NO2
General Escobedo / Escobedo /
N
General Escobedo
/ San Pedro /
SO2
Apodaca / Apodaca /
NE2
Juárez / Juárez /
SE2
1997 X X X X X
1998 X X X X X
1999 X X X X X
2000 X X X X X
2001 X X X X X
2002 X X X X X
2003 X X X X X
2004 X X X X X
2005 X X X X X
2006 X X X X X
2007 X X X X X
2008 X X X X X
2009 X X X X X X X
2010 X X X X X X X
2011 X X X X X X X
2012 X X X X X X X X X
2013 X X X X X X X X X
2014 X X X X X X X X X X
2015 X X X X X X X X X X
2016 X X X X X X X X X X
Informe final
47
5.3.1 Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire expedidas por la SSA.
Para cada contaminante y para cada año se evaluó la calidad del aire, conforme a las NOM vigentes. Se
muestra como ejemplo el caso de O3 para el año 2016 (ver Tabla 5.13).
Tabla 5.13. Evaluación del cumplimiento de los límites de las NOM de calidad del aire, O3, SMCA - MTY. 2016
Municipio Nombre de la estación
Estación
NOM-020-SSA1-2014, vigente a partir del 18 de octubre de 2014
Límite de 1 hora 0.095 ppm
Máximo horario
Límite de 8 horas 0.070 ppm
Máximo promedio
móvil
Cumple NOM-020-
SSA1-2014
Días por
arriba del
límite de 1 hora
% de días por arriba
del límite de 1
hora a partir de
datos diarios válidos
Días con
datos válidos
Horas por
arriba del
límite de 1 hora
% de horas
por arriba
del límite de 1
hora a partir de
datos válidos
Horas con
datos válidos
Guadalupe La Pastora SE 0.125 0.077 NO 6 1.8 342 12 0.14 8413
San Nicolás de los Garza San Nicolás NE 0.108 0.074 NO 5 1.8 279 7 0.10 6837
Monterrey Obispado CE 0.146 0.078 NO 2 2.8 71 6 0.35 1700
Monterrey San Bernabé NO 0.116 0.083 NO 13 3.7 355 20 0.24 8446
Santa Catarina Santa Catarina SO 0.148 0.098 NO 41 12.1 339 79 0.97 8161
García García NO2 0.144 0.089 NO 37 11.9 310 71 0.93 7664
Escobedo Escobedo N 0.103 0.079 NO 2 2.2 89 2 0.09 2140
Apodaca Apodaca NE2 SD SD SD 0 SD 0 0 SD 0
Juárez Juárez SE2 0.148 0.092 NO 11 7.9 139 18 0.54 3338
San Pedro Garza García San Pedro SO2 0.106 0.069 NO 2 0.6 321 3 0.04 7781
Área Metropolitana de Monterrey MTY 0.148 0.098 NO 59 16.1 366 136 1.55 8784
SD- Sitio de monitoreo sin datos
Como complemento se muestra la evaluación por sitio de monitoreo y para el SMCA de MTY de 1997 a 2016,
en donde se aprecia que al evaluar por sitio de monitoreo únicamente el sitio San Nicolás (NE) del municipio de
San Nicolás de los Garza, cumplió con la NOM de O3 en dos años (2000 y 2001), ya que ambos indicadores
estuvieron por debajo de los límites de la NOM (Figura 5.4 -a). Y en el caso de la evaluación de la NOM por red
se aprecia que en ningún año se ha cumplido la NOM (Figura 5.4 -b).
Informe final
48
Figura 5.4. Representación del cumplimiento de la NOM de calidad del aire, O3 (1997-2016), SMCA - MTY.
a) Evaluación por sitio de monitoreo b) Evaluación por SMCA
5.3.2 Distribución del número de días con calidad del aire buena, regular y mala.
El análisis de días con calidad del aire buena, regular y mala se realizó para cada año y cada contaminante a
partir de los registros diarios (sección 4.3.2). Se ejemplifica el caso de O3 en MTY (ver Tabla 5.14).
Tabla 5.14. Distribución de días con calidad del aire buena, regular y mala, O3, SMCA - MTY. 2016
Municipio Nombre de la estación Estación DI* Buenos Regulares Malos
Guadalupe La Pastora SE 24 149 187 6
San Nicolás de los Garza San Nicolás NE 87 139 135 5
Monterrey Obispado CE 295 45 24 2
Monterrey San Bernabé NO 11 108 234 13
Santa Catarina Santa Catarina SO 27 102 196 41
García García NO2 56 70 203 37
Escobedo Escobedo N 277 40 47 2
Apodaca Apodaca NE2 366 0 0 0
Juárez Juárez SE2 227 30 98 11
San Pedro Garza García San Pedro SO2 45 222 97 2
Área Metropolitana de Monterrey MTY 0 58 249 59 * Datos insuficientes para determinar la calidad del aire en ese día.
En el histórico, la distribución de días con calidad del aire buena, regular y mala se detectan pocos días sin
datos, menos del 10% anual (Figura 5.5); sin embargo, al analizar la distribución por sitio de monitoreo se
detecta que en todos los años hay falta de información, con variaciones de menos del 10% a más del 90% anual
(Figura 5.6).
NE-2000
NE-2001
0.000
0.035
0.070
0.105
0.140
0 0.0475 0.095 0.1425 0.19 0.2375
Lím
ite
de
8 h
ora
s (0
.07
0 p
pm
)
Límite de 1 hora (0.095 ppm)
0.000
0.035
0.070
0.105
0.140
0 0.0475 0.095 0.1425 0.19 0.2375
Lím
ite
de
8 h
ora
s (0
.07
0 p
pm
)
Límite de 1 hora (0.095 ppm)
Informe final
49
Figura 5.5. Distribución de días con calidad del aire buena, regular y mala, O3 (1997-2016), SMCA - MTY.
Figura 5.6. Distribución de días con calidad del aire buena, regular y mala por sitio de monitoreo, O3 (1997-2016),
SMCA - MTY.
7 4 6 3 3 29
1
131 131 91
129 150 103
108
97 85 65
100 83 72 80 54 69 83
102 103 58
160 199
235 200 179
230 199
195 217 235
218 223 256 229
219
250 233 177 208
249
67 31 33 34 36 29 29
74 63 65 47 59 37
56 92
47 49 86
54 59
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Po
rce
nta
je d
e d
ías
al a
ño
Año
DI* Buenos Regulares Malos
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1997
2000
2003
2006
2009
2012
2015
2010
2013
2016
1999
2002
2005
2008
2011
2014
2012
2015
1999
2002
2005
2008
2011
2014
2009
2012
2015
1998
2002
2005
2008
2011
2014
2012
2015
1998
2001
2004
2007
2010
2013
2016
2016
CE N NE NE2 NO NO2 SE SE2 SO SO2
Po
rcen
taje
de
día
s al
añ
o
Sitio de monitoreo - Año
DI* Buenos Regulares Malos
SE2
Informe final
50
5.3.3 Número de días en que se incumple cualquier NOM de calidad del aire
Una vez generados los registros diarios de todos los contaminantes se evaluó el número de días que se
incumple cualquier NOM de calidad del aire. Se ejemplifica el caso de O3 en MTY (ver Tabla 5.15).
Tabla 5.15. Número de días en que se incumple cualquier límite de las NOMs de calidad del aire, SMCA - MTY. 1997-2016
Año Días > cualquier límite de las NOMs
Porcentaje de días > cualquier límite de las NOMs con datos válidos
Total de datos diarios válidos
1997 108 29.8 362
1998 150 41.1 365
1999 241 66.4 363
2000 259 71.3 363
2001 290 79.5 365
2002 309 85.4 362
2003 300 83.6 359
2004 290 79.2 366
2005 311 85.2 365
2006 287 78.6 365
2007 271 74.2 365
2008 276 75.6 365
2009 279 76.4 365
2010 294 80.5 365
2011 319 87.4 365
2012 274 74.9 366
2013 230 63.0 365
2014 269 73.7 365
2015 243 66.6 365
2016 222 60.7 366
2017 227 62.2 365
Informe final
51
5.3.4 Comportamiento temporal (en el día, hora a hora; en la semana, día a día; en el año, mes a mes).
El comportamiento temporal permite visualizar la continuidad y tendencia de los contaminantes con respecto a
su comportamiento típico, ya sea por ser emitidos directamente a la atmósfera (esto se vincula al
comportamiento habitual de las zonas urbanas) o por ser contaminantes secundarios (de aquí su relación con
factores como la radiación solar) ver Figura 5.7; a los patrones cíclicos de las personas (ver Figura 5.8), así como
la estacionalidad a lo largo del año (ver Figura 5.9).
Figura 5.7. Comportamiento temporal en el día, hora a hora, SMCA - MTY. 2016
Figura 5.8. Comportamiento temporal en la semana, día a día, SMCA - MTY. 2016
0
0.002
0.004
0.006
0.008
0.01
0.012
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
SO
2 (
pp
m)
Hora del dìa
0.0052
0.0054
0.0056
0.0058
0.006
0.0062
0.0064
0.0066
Domingo Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado
SO
2 (
pp
m)
Día de a semana
Informe final
52
Figura 5.9. Comportamiento temporal en el año, mes a mes, SMCA - MTY. 2016
0.000
0.001
0.002
0.003
0.004
0.005
0.006
0.007
0.008
0.009
0.010
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
SO
2 (
pp
m)
Mes
Informe final
53
5.3.5 Tendencia anual de los datos diarios incluyendo mínimo, máximo, promedio y percentiles 10 y 90,
para cada contaminante en el periodo de 1990 a 2016
A continuación se presenta la tendencia anual del SO2a partir de: el mínimo, el máximo, el promedio, el
percentil10, el percentil 50 y percentil90 de cada uno del SMA del Área Metropolitana de Monterrey.
Tabla 5.16. Tendencia de mínimos anuales (a partir de datos diarios), SMCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.002 0.000 0.002 0.002 0.001 0.002 0.002 0.003 0.001 0.003 0.003 0.005
NE 0.001 0.001 0.002 0.000 0.001 0.001 0.001 0.002 0.002 0.001 0.002 0.003 0.002 0.002 0.002 0.003 0.005 0.002 0.002 0.005
CE 0.001 0.001 0.001 0.003 DI DI 0.002 0.001 0.001 0.001 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002 0.003 0.003 DI 0.001 0.002
NO 0.001 0.000 0.002 0.002 0.001 0.000 0.000 0.001 0.002 0.000 0.002 0.002 0.002 0.002 0.003 0.003 0.005 0.001 0.003 0.003
SO 0.002 0.001 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.003 0.002 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.006 0.002 0.002 0.002
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.002 0.001 0.002 0.005 0.000 0.002 0.003
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.000 0.002 0.001 0.004 0.004
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.003 0.001 DI 0.006
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.003 0.003
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Tabla 5.17. Tendencia de máximos anuales (a partir de datos diarios), SMCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.036 0.018 0.014 0.018 0.014 0.013 0.015 0.020 0.011 0.016 0.013 0.015 0.009 0.009 0.009 0.009 0.029 0.010 0.011 0.014
NE 0.081 0.083 0.053 0.084 0.061 0.067 0.054 0.077 0.023 0.022 0.014 0.026 0.018 0.015 0.012 0.015 0.029 0.015 0.010 0.017
CE 0.030 0.027 0.026 0.013 DI DI 0.024 0.022 0.019 0.018 0.018 0.017 0.014 0.014 0.012 0.012 0.011 DI 0.002 0.006
NO 0.037 0.028 0.032 0.063 0.056 0.033 0.011 0.015 0.018 0.019 0.013 0.019 0.012 0.012 0.012 0.014 0.024 0.018 0.010 0.011
SO 0.029 0.021 0.021 0.037 0.031 0.034 0.025 0.023 0.016 0.016 0.016 0.015 0.015 0.015 0.019 0.014 0.031 0.016 0.007 0.009
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.007 0.011 0.010 0.006 0.014 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.008 0.012 0.008 0.008 0.015 0.015 0.007 0.009
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.022 0.041 0.022 0.013 0.018
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.009 0.043 0.025 DI 0.017
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.015 0.006 0.009
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Informe final
54
Tabla 5.18. Tendencia de promedios anuales (a partir de datos diarios), SMCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.007 0.006 0.006 0.004 0.004 0.005 0.004 0.006 0.005 0.005 0.005 0.004 0.003 0.004 0.004 0.004 0.006 0.004 0.005 0.008
NE 0.016 0.018 0.016 0.019 0.017 0.016 0.012 0.011 0.006 0.008 0.005 0.006 0.005 0.005 0.005 0.005 0.008 0.006 0.004 0.008
CE 0.010 0.010 0.009 0.008 DI DI 0.008 0.008 0.007 0.006 0.005 0.006 0.004 0.004 0.005 0.005 0.005 DI 0.001 0.003
NO 0.009 0.009 0.011 0.016 0.012 0.008 0.004 0.006 0.006 0.005 0.004 0.005 0.005 0.005 0.006 0.006 0.007 0.005 0.005 0.005
SO 0.008 0.008 0.008 0.008 0.011 0.008 0.008 0.009 0.008 0.007 0.006 0.007 0.007 0.007 0.009 0.006 0.008 0.005 0.004 0.005
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.002 0.002 0.002 0.004 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.004 0.004 0.003 0.004 0.006 0.005 0.003 0.004
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.006 0.008 0.008 0.009 0.009
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.004 0.006 0.007 DI 0.009
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.005 0.004
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Tabla 5.19. Tendencia de percentiles 10 anuales (a partir de datos diarios), SMCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.003 0.001 0.003 0.002 0.001 0.001 0.002 0.003 0.003 0.003 0.003 0.002 0.002 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.004 0.006
NE 0.004 0.004 0.005 0.006 0.006 0.003 0.004 0.004 0.003 0.003 0.003 0.004 0.003 0.003 0.003 0.004 0.006 0.003 0.002 0.006
CE 0.004 0.003 0.003 0.004 DI DI 0.003 0.004 0.004 0.002 0.002 0.003 0.002 0.002 0.003 0.003 0.004 DI 0.001 0.002
NO 0.004 0.003 0.005 0.007 0.003 0.002 0.001 0.003 0.004 0.003 0.002 0.002 0.003 0.003 0.004 0.004 0.006 0.002 0.004 0.004
SO 0.003 0.004 0.004 0.003 0.005 0.002 0.003 0.005 0.006 0.004 0.004 0.005 0.005 0.004 0.005 0.004 0.007 0.003 0.003 0.004
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.002 0.002 0.003 0.005 0.001 0.002 0.003
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.004 0.002 0.006 0.005
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.004 0.003 DI 0.008
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.002 0.004 0.003
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Informe final
55
Tabla 5.20. Tendencia de percentiles 50 anuales (a partir de datos diarios), SMCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.006 0.006 0.005 0.003 0.004 0.006 0.004 0.005 0.005 0.005 0.004 0.004 0.003 0.004 0.004 0.003 0.004 0.004 0.005 0.007
NE 0.013 0.014 0.016 0.016 0.015 0.013 0.010 0.008 0.006 0.006 0.004 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.007 0.004 0.004 0.008
CE 0.009 0.009 0.009 0.006 DI DI 0.007 0.007 0.007 0.005 0.004 0.005 0.004 0.004 0.004 0.005 0.005 DI 0.001 0.003
NO 0.009 0.008 0.011 0.014 0.010 0.007 0.003 0.005 0.006 0.005 0.003 0.005 0.004 0.004 0.005 0.005 0.007 0.003 0.005 0.005
SO 0.007 0.008 0.008 0.007 0.010 0.006 0.007 0.008 0.008 0.007 0.005 0.007 0.007 0.007 0.009 0.006 0.008 0.004 0.004 0.005
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.002 0.002 0.001 0.003 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.003 0.002 0.004 0.006 0.003 0.003 0.004
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.005 0.007 0.007 0.009 0.009
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.004 0.005 0.006 DI 0.009
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.003 0.004 0.004
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Tabla 5.21. Tendencia de percentiles 90 anuales (a partir de datos diarios), SDCA - MTY. 1997-2016
Estación 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
SE 0.013 0.012 0.009 0.008 0.008 0.009 0.009 0.009 0.008 0.008 0.007 0.007 0.005 0.006 0.006 0.005 0.010 0.005 0.007 0.009
NE 0.031 0.038 0.028 0.035 0.032 0.032 0.022 0.021 0.009 0.014 0.008 0.008 0.008 0.008 0.008 0.007 0.011 0.011 0.006 0.011
CE 0.017 0.017 0.017 0.012 DI DI 0.013 0.013 0.011 0.010 0.009 0.010 0.007 0.007 0.007 0.007 0.007 DI 0.001 0.004
NO 0.015 0.015 0.021 0.030 0.026 0.015 0.007 0.008 0.009 0.009 0.008 0.008 0.006 0.007 0.008 0.007 0.009 0.009 0.007 0.006
SO 0.013 0.014 0.013 0.013 0.018 0.019 0.012 0.015 0.011 0.010 0.009 0.010 0.010 0.011 0.014 0.008 0.010 0.010 0.006 0.007
NO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.004 0.004 0.004 0.003 0.008 DI DI DI
N SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.005 0.006 0.005 0.006 0.008 0.010 0.004 0.006
NE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.010 0.012 0.013 0.012 0.013
SE2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.005 0.009 0.013 DI 0.011
SO2 SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD SD 0.005 0.006 0.005
DI- Datos insuficientes para la obtención de indicadores. SD- Sitio de monitoreo sin datos
Informe final
56
6. CONCLUSIONES
Se destaca la necesidad de reforzar capacidades desde los Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire para
mejor el proceso de verificación y validación de datos, ya que es frecuente encontrar registros negativos o
valores constantes por más de 10 horas consecutivas en las bases de datos. Datos atípicos por arriba de los
límites superiores del rango de los equipos o bien valores relacionados a calibraciones automáticas. Un tema
recurrente en varios Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire es el permitir que los registros permanezcan en
el límite extremo de la línea base por largos periodos o bien en algunos casos es evidente el desfase de la línea
base por el doble o el triple de lo permitido, o un decaimiento de la línea base de manera escalonada, estas
situaciones conllevan un error en los registros de la calidad del aire, por estar reportando concentraciones por
arriba de la línea establecida por los fabricantes.
Otra característica habitual en los SMCA es el cambio recurrente del nombre de sitios de monitoreo o la doble
asignación de nombres para distinguir equipos manuales de automáticos. Esta práctica es un factor de
confusión para el conteo y análisis de los sitios, por lo tanto es relevante asignarle un nombre único a cada uno
de los sitios de muestreo o de monitoreo por georreferenciación (para no llamar de dos maneras a lo que
físicamente se encuentra en un sólo sitio). Otra práctica común es cambiar el nombre que se la asignó al canal
de los registros de cierto contaminante o bien reubicar el canal para otro parámetro, lo cual conlleva riesgos al
momento de conjuntar la información histórica y posibles errores.
En el caso de las mediciones manuales de partículas la información histórica representa un reto para conformar
una base única por SMCA, debido a que en muchos casos no se cumple con un calendario de muestreo y se
registran muestreos en fechas consecutivas por algunos meses y posteriormente se realizan muestreos cada 3,
6 o 7 días, en un mismo año. O bien se realizan muestreos en fechas distintas para estaciones de monitoreo del
mismo SMCA.
En la medida que los administradores de los Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire se familiaricen con los
manejadores de bases de datos y la estructura de una base de datos, serán menores los errores asociados a la
captura de la información, lo que redituará en contar con información confiable para el análisis y evaluación de
la calidad del aire, lo que a su vez dará un sustento sólido a la toma de decisiones relacionadas con la gestión
de la calidad del aire.
La información validada en varias estaciones no es suficiente para cumplir con el criterio del 75% de
información necesaria para evaluar las normas oficiales mexicanas de salud (NOM) y generar los indicadores de
calidad del aire. En aquellos casos donde sí se cumple con la suficiencia, se presentan casos con mala calidad
del aire principalmente en ozono (O3), partículas menores a 10 micrómetros (PM10) y partículas menores a 2.5
micrómetros (PM2.5).
La calidad del aire en la mayoría de los SMCA no es satisfactoria, se requiere contar con buenos sistemas de
adquisición y validación de datos, para ofrecer las mejores herramientas a los tomadores de decisiones y así
implementar mejoras para la reducción y control de la contaminación.
Informe final
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7. RECOMENDACIONES
De manera general se recomienda que los administradores de los Sistemas de Monitoreo de Calidad del Aire
establezcan calendarios para la verificación y validación de los registros de sus sistemas, con una periodicidad
mensual, ya que de esta manera podrán detectar oportunamente áreas de oportunidad para mejorar el
monitoreo de los contaminantes en su región y les permitirá identificar, así como documentar, los casos
atípicos válidos de contaminación (por ejemplo: incendios, emisiones locales, influencia de sistemas
meteorológicos, eventos extraordinarios), al igual que podrán descartar los casos asociados a verificaciones,
mantenimientos, fallas eléctricas u otros problemas asociados con la transmisión de los datos. Este proceso
debe ir en paralelo con un programa de control de calidad para la verificación, mantenimiento y calibración de
los equipos. En particular se sugiere revisar a mayor detalle el programa de operación y calibración de los
analizadores que registran CO, SO2 y NOx, ya que la falta de información a lo largo del año en prácticamente
todos los SMCA denota falta de atención en el funcionamiento de los equipos de medición de estos
contaminantes.
Implementar o reforzar sistemas de bases de datos para homologar la información histórica, esta actividad
recae directamente en el responsable de la administración de los SMCA para asegurar la asignación correcta de
los canales de las mediciones, los nombres de las estaciones, las siglas de las estaciones, las unidades de
medición y su estandarización a lo largo de los años. Se sugiere adoptar un formato de base de datos long o
narrow para un mejor el manejo de las bases de datos. De igual manera, se propone usar un formato estándar
para renombrar los archivos y contar con una mejor administración de los mismos (por ejemplo los formatos
aaaa-Parametro, aaaa-Sitio, aaaa-SMCA; con aaaa el año de la información en cuestión referido a 4 dígitos, los
parámetros CO, NO2,| O3, PM10, PM25, SO2 y hasta los meteorológicos, los sitios con los que cuente el SMCA,
o para el SMCA con las siglas referidas por el INECC.
Establecer con anticipación el calendario anual de las mediciones manuales de partículas y apegarse al mismo.
En la medida de lo posible trabajar para contar con un SMCA que cuente con más del 90% de registros válidos
al año.
Informe final
58
8. BIBLIOGRAFÍA
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Publicada en el Diario Oficial de la Federación el 23 de diciembre de 1994.
Diario Oficial de la Federación (DOF). 1994b. Secretaría de Salud. Norma Oficial Mexicana NOM-021-SSA1-1993.
Publicada en el Diario Oficial de la Federación el 23 de diciembre de 1994.
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Diario Oficial de la Federación (DOF). 2002. Secretaría de Salud. Modificación a la Norma Oficial Mexicana
NOM-020-SSA1-1993. Publicada en el Diario Oficial de la Federación el 30 de octubre de 2002.
Diario Oficial de la Federación (DOF). 2005. Secretaría de Salud. Modificación a la Norma Oficial Mexicana
NOM-025-SSA1-1993. Publicada en el Diario Oficial de la Federación el26 de septiembre de 2005.
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Diario Oficial de la Federación (DOF). 2014a. Secretaría de Salud. Norma Oficial Mexicana NOM-025-SSA1-2014.
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Publicada en el Diario Oficial de la Federación el 19 de agosto de 2014.
Instituto Nacional de Ecología (INE-SEMARNAT). 2011. Cuarto almanaque de datos y tendencias de la calidad
del aire en 20 ciudades mexicanas (2000-2009). Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental,
Dirección de Investigación sobre la Calidad del Aire y los Contaminantes Climáticos de Vida Corta. Ciudad de
México. Año 2011.
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). 2014. Informe Nacional de Calidad del Aire 2013,
México. Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación sobre la Calidad
del Aire y los Contaminantes Climáticos de Vida Corta. Ciudad de México. Año 2014.
Informe final
59
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). 2015. Informe Nacional de Calidad del Aire 2014,
México. Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación sobre la Calidad
del Aire y los Contaminantes Climáticos de Vida Corta. Ciudad de México. Año 2015.
Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC). 2016. Informe Nacional de Calidad del Aire 2015,
México. Coordinación General de Contaminación y Salud Ambiental, Dirección de Investigación sobre la Calidad
del Aire y los Contaminantes Climáticos de Vida Corta. Ciudad de México. Diciembre 2016.
Informe final
60
9. ANEXO 1. Relación de sitios de monitoreo y parámetros que registran en los SMCA analizados en este proyecto.
Tabla A.1. Sitios de monitoreo y parámetros que se registran en los SMCA analizados en este proyecto.
SMCA Municipio Estación CO NO2 O3 PM10 PM25 SO2 PM10_man PM25_man
Aguascalientes
Aguascalientes CB/ Cbtis X X X X X X
Aguascalientes Centro X X X X X X
Aguascalientes Instituto X X X X X X
Aguascalientes SMA X X X X X X
Aguascalientes LEY X
Ensenada Ensenada SPABC20 X X X X
Mexicali
Mexicali SPABC10 X X X X X
Mexicali SPABC11 X
Mexicali SPABC12 X X X X X X
Mexicali SPABC13 X X X X X
Mexicali SPABC14 X X X X X X
Mexicali SPABC15 X
Mexicali SPABC18 X X X X
Mexicali SPABC19 X X X X X
Mexicali SPABC22 X X X
Rosarito Playas de Rosarito SPABC04 X X X X X X
Tecate Tecate SPABC23 X X X X
Tijuana
Tijuana SPABC01 X X X X X
Tijuana SPACB02 X
Tijuana SPABC03 X X X X X X X
Tijuana SPABC05 X X X X X
Tijuana SPABC16 X
Tijuana SPABC21 X X X
Chihuahua Estatal (CHIH1) Chihuahua SUR X X X X X X
Chihuahua CEN X X X X
Chihuahua Municipal (CHIH2) Chihuahua CIMAV X X X X X
Municipio de Ciudad Juárez (CHIH3)
Juárez ACS X
Juárez ADV X X X
Juárez ANA X
Juárez BAB X
Juárez BEJ X
Juárez CHA X
Juárez CLB X X X
Juárez DEL X X
Juárez EPC X
Informe final
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SMCA Municipio Estación CO NO2 O3 PM10 PM25 SO2 PM10_man PM25_man
Juárez FED X
Juárez NIM X
Juárez Pesta X
Juárez TEC / Tecno1 X X X
Juárez ZEN X
Estatal
Torreón CNP X X X X X X
Saltillo FIN X X X X X X
Monclova JUR X X X X X X
Piedras Negras DIF X X X X X X
Municipal
Torreón DIF X
Torreón HECAT X
Torreón Parroquia X
Torreón CCRM X
Colima Villa de Álvarez TEC X X X X
Durango
Durango IPN X X X X X X
Durango SRN X X X X X X
Durango ITD X X X X
Durango 20 DE NOV. X
Durango CBTIS X
Durango LUZ DEL CARMEN X
Durango PFP X
Durango ZAR X
Gómez Palacio Gómez Palacio UJED / NUGP X X X X X
Gómez Palacio Campestre X X X X X
Lerdo Lerdo SAG X X X X X X
Celaya
Celaya POL X X X X X X
Celaya SJC X X X X X X
Celaya TEC X X X X X
Irapuato
Irapuato BOM X X X X X X
Irapuato SEC X X X X X X
Irapuato TEO X X X X X X
León
León CICEG X X X X X X
León FM X X X X X X
León T21 X X X X X
Salamanca
Salamanca CR X X X X X X
Salamanca DIF X X X X X X
Salamanca NAT X X X X X X
Silao Silao HG X X X X X X
Abasolo Abasolo ABA X
Acámbaro Acámbaro ACAM X
Informe final
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SMCA Municipio Estación CO NO2 O3 PM10 PM25 SO2 PM10_man PM25_man
Cortázar Cortazar COR X
Juventino Rosas Juventino Rosas JR X
Moroleón Moroleón MOR X
San Francisco del Ricón San Fco. del Rincón SFR X
San Miguel de Allende San Miguel de Allende SMA X
San Miguel de Allende PRE_SMA X
Villagrán Villagrán VILL X
Pachuca
Pachuca JDN X X X X X
Pachuca REH X X X X X
Pachuca CMH X X
Pachuca PACHUCA X
Pachuca ITP X
Tula de Allende Tula de Allende TJU / CSA / TULA X X X X X X X
Tula de Allende HRE X X X
Ajacuba Ajacuba AJA X
Atitalaquia Atitalaquia ATI X X X X X X X
Atotonilco de Tula Atotonilco ATO X X X X X X X
Huichapan Huichapan HUI X X X X X
Lolotla Lolotla LOL X X
Tlaxcoapan Tlaxcoapan TCP X
Tepeapulco Tepeapulco TEP X X X X X
Tizayuca Tizayuca TIZ X X X X X X X
Tulancingo Tulancingo TLN X X X X X
Tepeji del Río Tepeji del Río TPJ X X X X X X X
Tepetitlán Tepetitlán TPT X X
Xochicoatlán Xochicoatlán XCT X X
Xochicoatlán PRI X X
Zapotlán Zapotlán de Juárez ZAP X
Zona Metropolitana de Guadalajara
Zapopan AGU X X X X X
Zapopan ATM X X X X X
Guadalajara CEN X X X X X
Tonala LDO X X X X X
Guadalajara MIR X X X X X
Guadalajara OBL X X X X X
El Salto PIN X X X X X
Tlajomulco de Zuñiga SFE X X X X X X
Tlaquepaque TLA X X X X X
Zapopan VAL X X X X X
Zona Metropolitana del Valle de Toluca Toluca AP X X X X X X
Metepec CB X X X X X X
Informe final
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SMCA Municipio Estación CO NO2 O3 PM10 PM25 SO2 PM10_man PM25_man
Toluca CE X X X X X X
Metepec MT X X X X X X
Toluca OX X X X X X X
Toluca SC X X X X X X
Toluca SL X X X X X
San Mateo Atenco SM X X X X X X
Morelia
Morelia PM / ECH X X X X X
Morelia LAB X X X X X X
Morelia ECU X X X X X X
Cuautla Cuautla PMNC X X X X X X
Cuernavaca Cuernavaca PGO X X X X X X
Ocuituco Ocuituco POL X X X X X
Zacatepec Zacatepec TEC X X X X X
Tepic Tepic PRIM X X X X X X
Tepic ITT / TEC X X X X X X
Zona Metropolitana de Monterrey
Monterrey CE X X X X X X
General Escobedo N X X X X X X
San Nicolas NE X X X X X X
Apodaca NE2 X X X X X X
Monterrey NO X X X X X X
García NO2 X X X X X X
Monterrey SE X X X X X X
Juárez SE2 X X X X X X
Santa Catarina SO X X X X X X
General Escobedo SO2 X X X X X X
Oaxaca Oaxaca de Juárez CED X X X X X X
Oaxaca de Juárez CHO X X X X X X
Puebla
Puebla BIN X X X X X X
Puebla NIN X X X X X X
Puebla SER X X X X X
Puebla STA X X X X X X
Puebla TEC X X X X X
Puebla UTP X X X X X X
Coronango VEL X X X X X X
Corregidora Corregidora CAM X X X X X
El Marqués El Marqués MAR X X X X X
San Juan del Río San Juan Río UMMASJR X X X X
Santiago de Querétaro
Santiago de Querétaro BOM X X X X X
Santiago de Querétaro EPG X X X X X
Santiago de Querétaro FEL X X X X X
Informe final
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SMCA Municipio Estación CO NO2 O3 PM10 PM25 SO2 PM10_man PM25_man
Santiago de Querétaro UMMA1 X X X X
Santiago de Querétaro UMMA2 X X X X
San Luis Potosí San Luis Potosí IPAC X X X X
Centro
Centro ITVH X X X X X
Cárdenas CA X
Comalcalco CO X
Villa Hermosa VH X
Centro UPC X
Balancán Balancán ITSR X
Centla Centla ITSCe X
Huimanguillo Huimanguillo ITSLV X
Paraíso Paraiso UPGM X
Ciudad Victoria Victoria PMNV X
Victoria TEC X
El Mante Mante PMN X
Nuevo Laredo
Nuevo Laredo BOM X
Nuevo Laredo CBTIS X
Nuevo Laredo IMSS X
Nuevo Laredo TECNL X
Tampico Tampico POL X
Minatitlán Minatitlán TEC X X X X X X
Poza Rica Poza Rica PR-03 X X X X X X
Xalapa Xalapa STPS X X X X X X
Mérida Mérida CEN X X X X X
Zacatecas Zacatecas CDA X X X X X X