Reducciones en NO₂ y PM₂.₅ en la ZMVM pudieron evitar alrededor de 588 muertes: Evidencia del estudio 2020
Autores
Iván Y. Hernández-Paniagua, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
S. Ivvan Valdez, SECIHTI – CentroGeo
Victor Almanza, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Claudia Rivera-Cárdenas, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Michel Grutter, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Wolfgang Stremme, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Agustín García-Reynoso, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Luis Gerardo Ruiz-Suárez, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático – UNAM
Resumen
Este artículo divulga los hallazgos de un estudio desarrollado desde el Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático (UNAM) en colaboración con el Observatorio Metropolitano CentroGeo y el INECC, que analiza el impacto del confinamiento por COVID‑19 sobre la calidad del aire en la Zona Metropolitana del Valle de México (ZMVM). Se estimaron anomalías en las concentraciones atmosféricas de contaminantes criterio respecto a una línea base 2016–2019 mediante series de Fourier truncadas, controlando estacionalidad y meteorología, las cuales se contrastaron con observaciones satelitales (TROPOMI). Los resultados muestran descensos significativos en los niveles de NO₂ y PM₂.₅, los que resultaron en beneficios en la disminución del riesgo de salud y muertes evitadas. El trabajo aporta evidencia para orientar políticas en grandes metrópolis con presencia significativa de emisiones de fuentes móviles y no móviles, destacando la necesidad de reducir COV para abatir el ozono.
Introducción
Las grandes zonas metropolitanas del mundo enfrentan retos persistentes de contaminación atmosférica, con impactos directos sobre la salud y la productividad urbana. En la ZMVM, los episodios de O₃, PM₁₀ y PM₂.₅ durante la temporada seca‑caliente afectan de manera recurrente a millones de habitantes y tensan la capacidad de respuesta de los sistemas de salud y movilidad. El confinamiento por COVID‑19 de 2020 generó una oportunidad única para estudiar cómo los cambios abruptos en la actividad humana se traducen en variaciones de la calidad del aire a escala metropolitana.
Sin embargo, interpretar el efecto de medidas de corto plazo es complejo: la tendencia de largo plazo y la variabilidad meteorológica pueden enmascarar los impactos reales de una intervención sobre las concentraciones de contaminantes. Por ello, el estudio en el que se basa este artículo propuso una metodología robusta para aislar la señal atribuible al confinamiento, comparando las concentraciones de contaminantes criterio medidas en 2020 durante el confinamiento por COVID-19 contra una línea base de cuatro años y excluyendo días con estancamiento atmosférico o lluvias intensas, para minimizar sesgos por condiciones extremas.
Este artículo es una síntesis para divulgación del trabajo “Impact of the COVID‑19 Lockdown on Air Quality and Resulting Public Health Benefits in the Mexico City Metropolitan Area”, publicado en Frontiers in Public Health (2021). En este texto se explica el enfoque, los principales resultados y, sobre todo, su relevancia metropolitana para el diseño de políticas de aire limpio en la ZMVM y otras metrópolis de América Latina y el mundo. Consulte el artículo original para tablas, figuras y material suplementario.
Diseño del estudio y territorio de referencia
El estudio se centra en la ZMVM, la cual tiene presencia de una mezcla compleja de fuentes de emisiones móviles (tráfico) y no móviles (industria, servicios, combustión residencial). Se analizaron los contaminantes criterio CO, NO₂, O₃, SO₂, PM₁₀ y PM₂.₅, usando datos de la Red Automática de Monitoreo Ambiental de la Ciudad de México, considerando criterios de cobertura y calidad para los periodos de interés. Las fases del confinamiento se definieron como Fase 2 (parcial) y Fase 3 (total), y se compararon con la línea base 2016–2019 para cuantificar cambios atribuibles a la reducción de la actividad.
Para reducir sesgos, se definió una captura mínima de datos por sitio y contaminante de 75%, y se empleó un esquema de anomalías que se basa en predicciones diarias ajustadas a la estacionalidad. Este enfoque permite interpretar “cuánto” se apartó 2020 de lo esperado, más allá de variaciones normales del calendario o la meteorología.
El análisis se complementó con observaciones satelitales (NO₂ y CO) de los instrumentos Sentinel‑5P y TROPOMI, lo que ofrece coherencia espacial metropolitana y contraste independiente frente a las mediciones de superficie. Esta integración tierra‑espacio es especialmente útil en ciudades extensas donde la movilidad y las fuentes no móviles no son homogéneas en el territorio.
Metodología: anomalías con series de Fourier y control meteorológico
La estimación de anomalías se realizó con una línea base 2016–2019 ajustada mediante series de Fourier truncadas (k=2), capturando la tendencia de largo plazo y la estacionalidad de cada contaminante. Luego, para cada día de 2020, se calculó la diferencia entre la observación y el valor predicho por el modelo; esta diferencia es la anomalía. Con ello se evita atribuir al confinamiento lo que corresponde a estacionalidad o tendencia subyacente.
Para minimizar la influencia de eventos extremos, se excluyeron días con estancamiento (Air Stagnation Index; ver Air stagnation index) y precipitación intensa, condiciones que alteran la ventilación y remoción de contaminantes. Este filtrado mejora la atribución causal y reduce la sobreestimación de cambios que puede ocurrir si no se controlan estos factores.
Un hallazgo metodológico relevante es que los cambios durante el confinamiento pueden sobreestimarse entre 2 y 10 veces si no se contabilizan meteorología y tendencias. Este punto es crucial para cualquier evaluación de políticas de corto plazo en ambientes metropolitanos.
Evidencias desde tierra y satélite
En la Fase 2 (confinamiento parcial), se observaron descensos significativos de NO₂ (≈10–23%) en sitios dominados por tráfico, consistentes con la reducción de emisiones vehiculares por menor movilidad. De forma simultánea, el O₃ aumentó (≈16–40%) en esos mismos sitios, coherente con condiciones de menor titulación por NO en condiciones de formación de ozono limitadas por COV.
En la Fase 3 (confinamiento total), los descensos se intensificaron: NO₂ (≈43%), PM₁₀ (≈20%) y PM₂.₅ (≈32%) disminuyeron de forma significativa respecto al periodo base. El SO₂ mostró reducción únicamente en un entorno cercano a vialidades. Aunque los niveles de O₃ fueron menores en la Fase 3 que en la Fase 2, estos no disminuyeron significativamente por debajo de la línea base en ningún sitio, lo que refuerza la necesidad de implementar estrategias centradas en la disminución de las emisiones de COV de fuentes no móviles para mitigar las concentraciones de O₃.
Las observaciones satelitales realizadas por TROPOMI corroboraron el descenso de NO₂ a escala metropolitana y la estabilización de CO durante la Fase 3. Mapas de la columna total de NO₂ indican una huella espacial coherente con la caída de movilidad y actividad, aportando evidencia independiente a la obtenida en superficie.
Resultados principales: calidad del aire, AQHI y salud pública
El análisis del Índice de Salud y Calidad del Aire (AQHI) sugiere que, pese al aumento de O₃ durante la Fase 2, las reducciones en NO₂ y PM₂.₅ podrían representar un beneficio neto para la calidad del aire en la ZMVM. El exceso de riesgo (ER) de mortalidad prematura disminuyó de manera significativa en la Fase 2 para NO₂ (‑27%), pero aumentó para O₃ (+25%); mientras que en la Fase 3, el ER se redujo para NO₂, PM₁₀, PM₂.₅ y SO₂, con la mayor disminución observada para NO₂ (‑36%) y la menor para PM₁₀ (‑24%).
Con base en estos cambios de ER y en riesgos relativos por contaminante, el estudio estimó ~588 muertes evitadas durante el confinamiento (≈152 en la Fase 2 y ≈436 en la Fase 3), atribuidas a una menor exposición de la población a la contaminación exterior. Proyectando de manera hipotética los niveles de ER observados en Fase 3 durante un año completo, podrían evitarse ~3,385 muertes/año; con los niveles de la Fase 2, ~1,852 muertes/año.
Estos resultados no implican que el confinamiento sea una política deseable; más bien, cuantifican el potencial de estrategias sectoriales (p. ej., movilidad limpia, eficiencia industrial, control de emisiones de COV) para mejorar la calidad del aire en contextos metropolitanos.
Implicaciones para el análisis metropolitano y políticas urbanas
Para reducir O₃ en la ZMVM no basta con limitar la circulación de vehículos automotores, sino se requieren políticas enfocadas en disminución de emisiones de COV de fuentes no móviles (industria, solventes, combustión no vehicular). Este enfoque se complementa con la reducción de emisiones de NOₓ para evitar escenarios de altas concentraciones de O₃ a pesar de reducción en tráfico vehicular.
Las disminuciones en los niveles de NO₂ y PM₂.₅ ilustran el impacto de reducciones simultáneas en emisiones móviles y no móviles. Estrategias metropolitanas como zonas de bajas emisiones, electrificación del transporte público, control de solventes y mejoras en combustión comercial/residencial pueden reproducir, de manera sostenible, los beneficios observados durante el confinamiento.
Además, el estudio resalta la utilidad de integrar monitoreo terrestre y satelital en la gobernanza metropolitana. Mapas de la distribución espacial de NO₂ y CO con resolución diaria apoyan la focalización territorial de medidas, la evaluación de políticas y la comunicación pública de riesgos.
Alcances, limitaciones y futuras líneas
Metodológicamente, el uso de series de Fourier y exclusión de días con estancamiento reduce sesgos comunes en evaluaciones de corto plazo, donde cambios climáticos o estacionales pueden “enmascarar” los efectos de políticas públicas. Sin este control, los cambios se sobreestiman de forma importante, comprometiendo la toma de decisiones.
Como toda investigación de “experimento natural”, los resultados reflejan mezclas de fuentes y patrones de movilidad específicos de 2020. Futuros trabajos pueden ampliar la caracterización por microterritorios (corredores viales, subzonas industriales) y horarios, así como integrar inventarios de emisiones actualizados para modelación fotoquímica.
Por último, aunque la ZMVM tiene particularidades topográficas y meteorológicas, la arquitectura metodológica es transferible a otras megalópolis para separar señal de ruido meteorológico y estimar beneficios en salud pública con mayor fidelidad.
Conclusiones
El confinamiento de 2020 actuó como un experimento a escala metropolitana que demostró la sensibilidad de las concentraciones de NO₂ y material particulado a cambios en actividades vehiculares e industriales, y la resiliencia de los niveles de O₃ sin control específico de los niveles de COV. El aprendizaje clave es que la química atmosférica y la proporción de emisiones de precursores de O₃ son tan relevantes como el volumen de tráfico.
Las métricas AQHI y ER de mortalidad muestran beneficios tangibles en salud pública, con una estimación de ~588 muertes evitadas durante el periodo, resultado de la menor exposición a contaminantes. Proyecciones hipotéticas sugieren el potencial de miles de muertes/año evitables con estrategias sostenidas.
Para la política metropolitana de la ZMVM, el estudio ofrece una hoja de ruta: (i) control multisectorial de NOₓ, PM₂.₅ y COV; (ii) integración tierra‑satélite para focalizar acciones; y (iii) evaluación robusta que aísle meteorología y tendencias, evitando sobre‑ o subestimaciones. Estas lecciones son aplicables a otras grandes ciudades.
Referencia bibliográfica
Hernández‑Paniagua, I. Y., Valdez, S. I., Almanza, V., Rivera‑Cárdenas, C., Grutter, M., Stremme, W., García‑Reynoso, A., & Ruiz‑Suárez, L. G. (2021). Impact of the COVID‑19 Lockdown on Air Quality and Resulting Public Health Benefits in the Mexico City Metropolitan Area. Frontiers in Public Health, 9, 642630. https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.642630
Artículo original: Acceder al texto completo en Frontiers in Public Health
Artículo en línea actualizado el 2 de septiembre de 2025.