En Google Maps, la ayuda de Google evalúa la calidad del aire.

Algunos proveedores utilizan sensores comerciales y otros utilizan modelos. Cada hora, mientras que otros lo usan tal y como se haya establecido (por ejemplo, media de PM2,5 en 24 horas) o el índice de AirNow. Si quieres comparar proveedores, es importante que te asegures de que comparas informes que hablen el mismo “idioma de calidad del aire”. Nuestro modelo incorpora lecturas de sensores comerciales e identifica y elimina las mediciones no válidas. La mayoría de los sensores comerciales pierden eficiencia con las partículas más grandes, lo que significa que la fiabilidad de medición de PM10 podría ser muy baja debido a la limitación del método óptico que usan estos sensores.

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No obstante (la calidad del aire entre las estaciones puede variar), y el nivel del ICA de la estación que tienes más cerca no refleja necesariamente el nivel del ICA de tu ubicación específica. Te proporcionamos un mapa de todas las estaciones de tu zona para que tengas una perspectiva más amplia de la información sobre la calidad del aire. En grandes concentraciones, todas estas sustancias contaminantes producen efectos adversos para la salud. Los índices locales de calidad del aire se obtienen a partir de mediciones de contaminantes atmosféricos. Canadá (Estados Unidos y Japón establecen índices de calidad del aire independientes), al igual que la Agencia Europea de Medio Ambiente.

Safety and fairness

• La mayoría de los sensores comerciales pierden eficiencia con las partículas más grandes, lo que significa que la fiabilidad de medición de PM10 podría ser muy baja debido a la limitación del método óptico que usan estos sensores.
• Es un medio para convertir los niveles de diferentes contaminantes en un único índice fácil de entender.
• La razón puede ser que la superficie terrestre no es alcanzada por la columna de humo — lo que no influye en la medición de la calidad del aire.
• Sin embargo, el modelo de Google indicará que la calidad del aire es mala, ya que incluye las partículas PM10.

Utilizamos lucky star un modelo de calidad del aire basado en un enfoque multicapa conocido como “enfoque de fusión”. Para mostrar la calidad del aire de tu ubicación, Google aplica su modelo de calidad del aire. Esto puede deberse a que la columna de humo no alcanza la superficie terrestre y no afecta a la calidad del aire medida.

A medida que empeora la contaminación atmosférica — aumentan los riesgos para la salud pública. Por ejemplo, algunos estados de Australia utilizan un sistema basado en números, y otros, en categorías.

• El índice de calidad del aire (ICA) es el modo en que diversos gobiernos deciden comunicar al público la calidad del aire.
• Dos de las fuentes oficiales más conocidas de información sobre la calidad del aire en Estados Unidos son el sitio web principal de AirNow y el mapa de incendios y de humo de AirNow.
• Algunos proveedores utilizan sensores comerciales y otros utilizan modelos.

Se proporciona información adicional sobre el humo en Estados Unidos a partir de los datos de satélites de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica de EE. Los niveles de la calidad del aire se calculan según las mediciones de las estaciones de calidad del aire. Los países o regiones determinan los índices de calidad del aire y clasifican los datos en bruto según una escala de valoración descriptiva. Google adopta el método de calcular la media de AirNow NowCast para la materia particulada , PM10 y PM2,5,, lo que da más peso a las horas recientes y a los cambios repentinos. A veces, la información sobre la calidad del aire que aparece en Google puede que no coincida con lo que ves o hueles a tu alrededor.

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Cada país y región utiliza índices de calidad del aire (ICA) basados en distintas escalas para diferentes propósitos. Distintos operadores de Internet de sensores comerciales muestran datos con diferentes tiempos de media. Esta conversión requiere la densidad de la partícula (como el humo o el polvo), y puede generar grandes diferencias en comparación con los monitores gubernamentales y el modelo de Google.

Esta es una de las diferencias básicas entre la contaminación atmosférica y el tiempo meteorológico. Aunque podemos ver algunos tipos de contaminación (como las tormentas de polvo o el humo procedente de incendios forestales), gran parte de la contaminación atmosférica no puede apreciarse a simple vista. Los cálculos suelen hacerse al menos cada hora y, a menudo, cada varias horas. Google calcula las concentraciones de contaminantes y el ICA por horas. Las estaciones de monitorización gubernamentales y el modelo de Google registran de forma predeterminada la métrica “masa por volumen”. La ubicación del sensor también puede influir mucho en las lecturas, ya que estas pueden verse afectadas por la contaminación local, que no representa una zona más amplia.

El método de AirNow NowCast para calcular la media da más peso a las últimas horas para reflejar mejor los cambios repentinos en los niveles de contaminación atmosférica debidos al humo procedente de incendios o a las tormentas de polvo. Dos de las fuentes oficiales más conocidas de información sobre la calidad del aire en Estados Unidos son el sitio web principal de AirNow y el mapa de incendios y de humo de AirNow. Por ejemplo, en caso de que la contaminación por humo aumente de forma repentina, es posible que en el sitio web de un proveedor de sensores comerciales se indique que la calidad del aire es mala basándose en una media de 10 minutos. Los sensores comerciales a menudo adoptan un método “basado en el recuento” de la medición de PM2,5, mientras que el formato estándar utilizado para registrar información sobre la calidad del aire está “basado en la masa”. En algunos casos — los datos sobre la calidad del aire se basan en mediciones. Existen diferencias en la forma en que los distintos proveedores miden la calidad del aire, lo que influye en los resultados finales.

Mientras la estación reporta 150 — Google presenta un índice de calidad del aire de 200. La calidad del aire será considerada mala por el modelo de Google, ya que toma en cuenta las partículas PM10. A veces, puede suceder que el ICA resulte satisfactorio a pesar de la presencia de una columna de humo. En ese caso, la selección del valor del ICA se hace en función de la medición de la estación más cercana a tu ubicación. Por limitaciones de espacio — varios productos de Google solo muestran la información de una estación. Para más detalles, visita el sitio web de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Se trata de un método para traducir los niveles de diferentes contaminantes en un único índice comprensible. El índice de calidad del aire (ICA) es la forma en que los gobiernos comunican al público sobre la calidad del aire. Durante periodos con mala calidad del aire, es común que las autoridades públicas emitan recomendaciones sobre actividades al interior o al aire libre.

Esto puede explicarse porque el ozono varía a lo largo del día — así que las mediciones de hace dos horas podrían no coincidir con la predicción en tiempo real de Google. La base de datos sobre contaminantes proviene de estaciones de monitoreo gubernamentales o de referencia, siendo la información más confiable del modelo. Los índices de calidad del aire que proporciona el modelo de Google se basan en las concentraciones de los contaminantes más comunes mencionados anteriormente, añadiendo NO, NOx y, en algunos casos, hidrocarburos no metánicos (NMHC). Si existen datos disponibles, las columnas de humo se mostrarán en el mapa de calidad del aire.

Aunque cada capa de información utilizada en el modelo de Google contiene errores, nuestro método reduce drásticamente la cantidad total de errores mediante una validación cruzada de distintas fuentes. Cuando hay un considerable retraso entre la medición y su publicación, un algoritmo de predicción inmediata estima las concentraciones de contaminantes para la hora actual. El modelo realiza un control de calidad sobre las mediciones recopiladas de monitores en todo el mundo, eliminando valores irregulares y garantizando datos de alta calidad. Este método integra datos de diversas fuentes de entrada y pondera las capas utilizando un procedimiento sofisticado.