Estimación del material particulado emitido por el tráfico de vehículos en la ciudad de Río de Janeiro y perfil poblacional asociado

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.11606/issn.2179-0892.geousp.2026.234767

Palabras clave:

Modelado, Machine Learning, Inteligencia artificial, Distribución completa, Contaminación del aire

Resumen

En la última década, Río de Janeiro orientó las inversiones en movilidad, principalmente para el transporte por carretera, BRT, los autobuses articulados con motor diésel, principal fuente de emisiones de material particulado (PM) en los centros urbanos. El objetivo de este artículo es identificar las Regiones de Planificación de Río de Janeiro que más emiten PM, así como las características de la población de esas áreas. Se utilizaron datos de las 963 estaciones de conteo de vehículos del CET-Rio correspondientes a enero de 2021 y, con Machine Learning, se estimó el flujo en 42.411 tramos viales. Para la modelización de emisiones, el flujo se desglosó por categoría de vehículo, año de fabricación y tipo de combustible. Los resultados muestran que las zonas con mayores emisiones de PM coinciden con la concentración de la oferta laboral, una población más rica y una mayoría blanca, al contrario de lo que se ha observado en estudios internacionales.

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Biografía del autor/a

  • Max Anjos, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

    Sou um geógrafo físico com experiência na relação entre mudanças climáticas e áreas urbanas. Sou especialista em clima urbano, Zonas Climáticas Locais, Sistema de Informação Geográfica, tecnologia de sensoriamento remoto, observações meteorológicas, climatologia aplicada, poluição do ar, quantificação e mapeamento de emissões de gases de efeito estufa para áreas urbanas.

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Publicado

2026-09-01

Número

Vol. 30 Núm. 1 (2026)

Sección

Artigos

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Cómo citar

FARIAS, Heitor Soares de; ANJOS, Max. Estimación del material particulado emitido por el tráfico de vehículos en la ciudad de Río de Janeiro y perfil poblacional asociado. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), São Paulo, Brasil, v. 30, n. 1, p. e-234767, 2026. DOI: 10.11606/issn.2179-0892.geousp.2026.234767. Disponível em: https://revistas.usp.br/geousp/article/view/234767. Acesso em: 15 sep. 2026.