Imputation of spatial air quality data using gis-spline and the index of agreement in sparse urban monitoring networks

Abstract

RESUMEN: Este trabajo presenta un procedimiento para abordar la falta de datos espaciales de calidad del aire en zonas urbanas, con base en el uso de Sistemas de Información Geográfi ca (SIG) y las técnicas de interpolación espacial como una alternativa a los métodos convencionales de imputación estadística. Se comparan dos algoritmos de interpolación espacial: IDW y spline. El procedimiento considera el proceso de interpolación espacial, la validación cruzada con el índice de (IOA), y el análisis de la densidad de muestreo y del coefi ciente de variación utilizando diferentes estadísticos de error. Los mapas de interpolación se complementan con los mapas de gradiente y de gradiente direccional que pueden servir como complementos en la defi nición de puntos de muestreo críticos. El procedimiento se aplica a la imputación de datos de tres contaminantes: NO2 , PM10 (partículas de 10 micras de diámetro) y SST (sólidos suspendidos totales) a partir de muestras de datos observados en la ciudad de Medellín (Colombia).

ABSTRACT: This paper presents a procedure to address the lack of spatial air quality data in urban areas, based on the use of Geographic Information Systems (GIS) and spatial interpolation techniques as an alternative to conventional methods of statistical imputation. Two spatial interpolation algorithms are compared: IDW and spline. The procedure considers the spatial interpolation process, the cross validation with the index of agreement (IOA), and the analysis of the effect of sampling density and the coeffi cient of variation (CVOi ), using different error statistics. The interpolation maps are complemented with gradient and directional gradient maps that may serve as complementary aides in the defi nition of critical sampling points. The procedure is applied to data imputation of three pollutants NO2 , PM10 (particulate matter of diameter 10 microns) and TSP (total suspended solids) from observed data samples in the city of Medellín (Colombia).