Este documento analiza la correlación entre la calidad del aire y el material particulado respirable medido en biciusuarios en Bogotá. Se midió el material particulado en biciusuarios y en estaciones de monitoreo de calidad del aire, y se realizó un análisis estadístico para evaluar la correlación entre las mediciones. Los resultados mostraron que los niveles de material particulado a los que están expuestos los biciusuarios son mayores que los límites permitidos, a pesar de que la calidad del aire report

1. Análisis de Correlación entre la Calidad del Aire y el Material
Particulado Respirable en cicloruta de Bogotá
Dra. Astrid del Socorro Altamar 1
*
Ing. Sonia Lucila Meneses Velosa 2
Ing. Gabriel Sánchez Puín 3
1 Universidad Libre, sede Bogotá, Facultad de Ingeniería. Bogotá, Colombia, astridd.altamarc@unilibre.edu.co
2 Universidad Libre, sede Bogotá, Facultad de Ingeniería. Bogotá, Colombia, sonial.menesesv@unilibre.edu.co
RESUMEN:
Uno de los restos del desarrollo urbano es evitar la degradación de los recursos del entorno y
uno de ellos es la calidad de aire que respiran sus habitantes. El rápido crecimiento industrial y
de urbanización generó presiones al ambiente. Por lo tanto las grandes ciudades como Bogotá,
tiene que afrontar retos de equilibrar el desarrollo económico con el equilibrio ambiental. Debido
al incremento de alertas por calidad del aire en la ciudad de Bogotá en los últimos 3 años, sumado
a la tasa de enfermedades asociadas a problemas respiratorios y a las quejas de exposición a
material particulado respirable por los usuarios de la bicicleta que representan el 18% de los
viajes día, es necesario identificar el comportamiento de la calidad del aire en la ciudad y de su
efecto en micro ambientes como el de los biciusuarios en su viaje.
Este articulo muestra los resultados de mediciones directas de material particulado respirable de
Biciusuarios en un cicloruta de Bogotá, y se compara con el comportamiento registrado del nivel
de Calidad del aire de las estaciones de medición más cercanas a la ruta, con el fin de evidencia
relaciones de causalidad y definir que variables hacen más susceptible al Biciusuario a exponerse
a un nivel de material particulado como factor de riesgo de su viaje. Se uso técnicas de muestro
y análisis estadístico deductivo con base en información de mediciones directas e información
secundaria de las estaciones de medición de Calidad del aire de Bogotá. Este un aporte a la
definición de políticas publicas que afecten las variables criticas de este fenómeno no solo a nivel
global de la ciudad sino con un enfoque funcional con sus habitantes que se mueven en bicicleta,
como aporte no solo a la movilidad sostenible sino al uso de medios de transporte mas limpios.
Palabras clave: Calidad del Aire, Material particulado respirable, correlación, biciusuario
(Saltar una línea)
ABSTRACT:
The text should begin with a summary of not more than 250 words. It must briefly state: 1) what
has been done in this work, 2) how it was done (only if it is important to be detailed), 3) main
results obtained, 4) relevance of the results. A summary is an abbreviated but comprehensive
presentation of the article and it must inform about the objective, methodology and the results
of the work described in the paper. A translation of the summary into English, headed by the
word abstract, must be included immediately after Spanish resumen. The introduction must be
presented in about a page and a half and it must guide the reader towards an understanding of
the problem presented. It should also include information about the nature of the problem,
references to previous works, purpose and meaning of the paper. (Example: This work
describes…, etc.).

2. Keywords: Keyword 1, keyword 2, keyword 3.
(Saltar una línea)
Recibido día de mes de 20## (estos campos serán completados por la Producción Editorial, en caso de ser aprobado el artículo)
Aceptado día de mes de 20##
(Saltar una línea)
INTRODUCCIÓN
El desarrollo de las ciudades ha traído beneficios a la población en términos económicos, sociales
y de salud. Sin embargo, esta dinámica de crecimiento genera presiones sobre el uso de los
recursos por parte del sector productivo, de transporte y de servicios, dando como resultado una
presión sobre el ambiente generando emisiones contaminantes, residuos ente otros.
En este sentido se presenta degradación ambiental, en el caso de Bogotá, como se sustenta en
diversos estudios exploratorios que identificaron que en la ciudad se presentan problemas
ambientales de degradación a nivel del agua y de la calidad del aire [1], sumado al estudio que
identifica causales de este resultado en el crecimiento económico y poblacional [2]. A nivel
nacional, se ha identificado desde el 2015, la importancia de medir, controlar y tratar la
degradación del aire urbano ya que sus efectos no solo son ambientales, sino a nivel de la
sostenibilidad de las ciudades. La dirección Nacional de planeación resalta que factores como el
desplazamiento, la producción industrial y concentración de la población en las ciudades generan
esta contaminación en forma de polvo y gases [3]. La calidad del aire urbano se mide por los
niveles de concentración de Material particulado de tamaño PM10 (µg/m3), Particulado-PM2,5
(µg/m3).
En Colombia existe normatividad sobre contaminación de material particulado mediante la
resolución 610 del 2010, Resolución 2254 de 2017 que establece la norma de calidad del aire
que regula las cantidades permitidas de contaminación (Tabla 1), pero la diferencia entre esta
norma y la realidad es significativa, en informe de la CAR se presenta tendencia al incremento de
la concentración de MP10 y MP 2,5 desde el 2011 al 2016 [4].
Tabla 1. Límites máximos permitidos para parámetros de calidad de aire en diferentes tiempos
de medición para los parámetros evaluados.
Fuente: Res 2254/2017
La ciudad de Bogotá ha presentado alertas de calidad del aire con altas concentración de material
particulado con mayor frecuencia desde hace 3 años, la ultima reportada en marzo del 2020. La

3. importancia de esta concentración de material particulado es su efecto en la salud. Un estudio
realizado por Mikael Skou Andersen, integrante de un importante grupo científico de la
Universidad de Aarhus (Dinamarca), concluyó que los altos niveles de contaminación presentes
en el aire de los países del estudio (como China y Mexico) reducen la experanza de vida en las
persoans expuestas entre 8 a 10 años. Además se asocia a enfermedades cardivasculares y
problemas respiratorios agudos [5].
El el 2019 un informe del Instituto Nacional de Salud reportó que anualmente en Colombia
mueren 17.549 personas por causas asociadas a la contaminación del aire [6]. Con base en lo
presentado anteriormente se concluyente que la contaminación del aire de Bogotá es ahora una
problemática relevante.
Las fuentes de emisión de material particulado al aire en las ciudades son de dos tipos: fuentes
fijas y moviles. La primera se refiere a las emisiones desde la industria y la segundas desde los
vehiculos. El 70% de la emisión de material particulado se debe a las fuentes moviles, según
informe de la Direccion Nacional de Planeación [7]. Sobre estas fuentes móviles, la Secretaria de
Medio Ambiente de Bogotá, estableció que el 21% de fuentes de emision moviles de la ciudad
son los buses del Trasmilenio y del el Sistema Integrado de Transporte Público (SITP).
Frente a esta problemática, desde hace 20 años la administración de la ciudad promueve la
movilidad sostenible basada en el uso del trasporte público, la bicicleta y viajes a pie. En ese
sentido la ciudad ha incrementado la participacion de estos medios de transporte donde el caso
de la bicicleta se incrementó hasta llegar al 13% de los viajes diarios [8].
Para los biciusuarios, la Universidad Libre realizó un estudio exploratorio sobre material
particulado respirable en una cicloruta de Bogotá [9], con el fin de medir el nivel de riesgo por
exposición [10], que concluye que esta población esta expuesta a altas dosis de material
particulado respirable en su viaje respecto al nivel establecido como límite. Se observó que es
necesario identificar la correlación entre la medición de Material particulado de la ciudad en las
estaciones de calidad del aire y las mediciones en microambientes como los viajes de
biciusuarios, por que mientras a nivel de la ciudad la calidad del aires es aceptable, a nivel de
mediciones de biciusurios es superior al nivel permitido.
El presente estudio presenta la correlación entre las medición de material particulado a nivel de
estaciones de la secretaria de salud de Bogotá con mediciones de exposición personal a nivel de
Biciusuarios de una cicloruta de la ciudad, con mediciones directas y análisis cuantitativo, con el
fin de identificar aspectos comunes y diferenciales que ayuden a proponer estratégias de política
publica de gobernanza del aire en la ciudad de Bogotá.
DESARROLLO
1-. Metodología de Muestreo

4. Se tomaron datos de medición durente 7 meses y tres mediciones por dia en el viaje de
biciusuarios, de doisis de material particulado respirable, de una muestra de los biciusuarios
en su proceso de movilidad diariamente sobre una ruta en la Localidad de Engativá, con un
tamaño de muestra representativo. Se definión el nivel de concentración del material
particulado (PM 10), teniendo en cuenta los métodos ACGIH y toma de muestras con la
norma NIOSH 600, se usan los protocolos de laboratorio y muestreo, identificando y evitando
el impacto de las variables perturbadoras. Se usaron equipos que consisten de bombas de
muestreo portátiles utilizadas por 3 biciusuarios en su viaje diario en bicicleta de lunes a
viernes, con duración promedio de 1 hora.
2-. Metodología estadística
El tratamiento estadístico de los datos inicia con el análisis exploratorio de las variables Material
Particulado-PM10 (µg/m3) para una cicloruta de Bogotá bajo estudio Ruta 1: Avenida Ciudad de
Cali - Avenida Calle 63 - Avenida Boyacá - Universidad Libre) y las estaciones de mediciones de
calidad del aire (Ruta 1: Estaciones de calidad del aire: Kennedy, Puente Aranda, Fontibón).
Considerando las mediciones realizadas en el mismo período de tiempo y bajo la misma franja
horaria. Por lo que se abordan los análisis de la variable Material Particulado-PM10 (µg/m3) bajo
el enfoque temporal, de tal manera que se presente el comportamiento de las mediciones de
esta variable para los Biciusuarios y calidad del aire en el tiempo. Además, se incluye el análisis
correlacional entre las mediciones de material particulado y las variables Velocidad del Viento
(Km/h), Temperatura (°C), Humedad Relativa (%) y Precipitaciones (mm). Teniendo en
consideración que se estandarizaron las mediciones de material particulado a 24 horas.
Finalmente, bajo el enfoque del supuesto de existencia de asociaciones entre las distintas
mediciones de material particulado por cada ruta y estación e mediciones de calidad de aire, se
utiliza el modelamiento lineal basado en regresión lineal simple que permite estudiar la relación
entre el material particulado por exposición a Biciusuarios y el material particulado medido con
el protocolo de calidad del aire, e inclusive permite cuantificar la asociación entre estas variables.
Estos resultados implican la validación de supuestos distribucionales y la estimación del ajuste
del modelo (Gujarati, D. y Porter, D., 2010).
El procesamiento de la información se realizó utilizando Excel 2016 y el software libre estadístico
R-Project vs 4.0.2. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Econometría: Damodar N. Gujarati y
Dawn C. Porter (5a.ed). México: McGraw Hill.
3. Resultados y análisis

5. Los resultados y sus análisis se presentan en tres partes. En la primera, se hace un análisis
exploratorio de las variables relacionadas a la medición del material particulado en los
Biciusuarios la calidad del aire. Luego de manera separada se presenta el análisis correlacional
para las mediciones de material particulado en Biciusuarios y la calidad del aire para cada una de
las estaciones dispuestas a lo largo de cada ruta analizada contra las variables climáticas
disponibles. Y finalmente, se muestran los resultados del análisis del modelo lineal, de tal manera
que se puede definir con claridad la asociación entre las distintas mediciones de material
particulado.
3.1. Análisis exploratorio del material particulado medido a Biciusuarios y
Calidad del aire
En esta sección se presentan los análisis de los datos relacionados a las mediciones de material
particulado sobre Biciusuarios en la la Ruta de Biciusurios(Avenida Ciudad de Cali - Avenida Calle
63 - Avenida Boyacá - Universidad Libre).
Tabla 1. Estadísticos descriptivos de PM10 (µg/m3
) para mediciones en la Ruta
Estación Variable Mes Media±ee
Desv.
Estándar
Mínimo Mediana Máximo
IC al 95%
LI LS
Fontibón
PM 10
(µg/m3
)
Biciusuarios
Abril 62.9±2.4 10.2 42.0 63.2 80.7 57.7 68.2
Mayo 53.1±1.9 8.9 38.4 51.4 74.3 49.1 57.0
Junio 47.3±1.7 7.4 34.7 47.4 59.9 43.6 51.0
Julio 52.3±2.0 10.7 40.8 47.6 69.8 45.8 58.7
PM 10
(µg/m3
)
Calidad del
aire
Abril 44.3±2.9 11.8 24.8 45.4 67.6 38.3 50.4
Mayo 34.6±1.9 9.2 23.2 31.9 56.5 30.5 38.7
Junio 25.8±1.7 7.3 15.6 30.2 41.7 24.9 32.1
Julio 36.7±2.8 10.0 25.1 36.0 56.1 30.6 42.2
Kennedy
PM 10
(µg/m3
)
Biciusuarios
Abril 66.5±2.6 10.8 44.1 66.5 83.0 60.9 72.1
Mayo 60.1±2.0 9.4 44.4 60.4 79.9 67.1 96.1
Junio 50.7±2.2 8.6 39.8 48.7 71.0 46.5 55.0
Julio 54.0±3.1 11.1 38.2 53.2 77.6 47.3 60.7
PM 10
(µg/m3
)
Calidad del
aire
Abril 42.5±2.2 10.2 28.3 42.1 62.2 37.9 47.0
Mayo 48.0±2.8 11.5 27.0 46.8 68.2 42.1 53.9
Junio 32.0±1.9 8.0 20.1 32.4 44.0 28.0 36.0
Julio 38.5±2.5 8.9 27.5 39.5 54.6 33.1 43.9
Puente
Aranda
PM 10
(µg/m3
)
Biciusuarios
Abril 62.6±2.8 11.7 38.5 61.2 80.0 56.6 68.6
Mayo 53.4±2.8 14.1 35.1 52.9 83.1 47.5 59.2
Junio 39.6±2.1 8.8 24.1 36.9 57.2 35.3 44.0
Julio 37.4±3.2 11.6 27.0 34.8 61.0 30.3 44.4
PM 10
(µg/m3
)
Calidad del
aire
Abril 48.7±2.9 11.1 25.4 45.4 70.4 42.4 54.9
Mayo 39.5±2.9 12.0 18.3 39.9 64.3 33.3 45.7
Junio 24.7±2.2 9.1 11.7 25.3 42.3 20.1 29.2
Julio 25.9±2.9 10.3 14.0 22.7 47.3 19.7 32.2
ee: Error estándar de estimacián del promedio. IC al 95%: Intervalo de confianza para el promedio con una sgnificaión del 0.05.
Fuente: Calculos propios

6. En esta ruta, en la estación de medicion de calidad del aire ubicada en el barrio Fontibón (el más
cercano a la cicloruta analizada) se tienen mediciones de material particulado sobre bicusuarios
con mayores valores promedio para el mes de abril con 62.9 µg/m3
, y con una verdadera
estimación promedio de material particulado entre los 57.7 µg/m3
y 68.2 µg/m3
con un nivel de
confianza del 95%, con un valor máximo de un máximo de 80.7 µg/m3
tal como se muestra en la
Figura 1 . Por el contario, en la información de calidad del aire en esta estación, el material
particulado con mayores valores promedio para el mes de julio con 36.7 µg/m3
, y con una
verdadera estimación promedio de material particulado entre los 30.6 µg/m3
y 42.2 µg/m3
con
un nivel de confianza del 95% y una variabilidad de 10 µg/m3
.
La Figura 1 muestra los datos de las series de material particulado por estaciones para las
mediciones en biciusuarios y calidad del aire. El comportamiento es similar en las tres estaciones
para las dos variables de interes, donde en el mes de abril se registra un pico de material
particulado en la primea semana del mes y luego se presenta una estabilidad en la serie, que
cambia en la ultima semana del mes de abril.
En general, el material partculado en exposicion a biciusuarios exceden el limite permisible de
esta variable en la primera semana de del mes de abril y ultima semana del mes de junio en todas
las estaciones.
abr. may. jun. jul.
0
20
40
60
80
100
Meses
Material
Particulado
Estación
Fontibón
Biciusuarios
Calidad del aire

7. Figura 1. Evolución del PM 10 (µg/m3
) por ruta para mediciones en Biciusuarios en la ruta estudiada
Fuente: Calculos propios
3.2. Análisis correlacional de las variables climáticas y materia particulado
medido a Biciusuarios y Calidad del aire por Ruta
En esta sección se presentan los análisis correlacionales de las mediciones de material
particulado sobre Biciusuarios en la Ruta estudiada (Avenida Ciudad de Cali - Avenida Calle 63 -
Avenida Boyacá - Universidad Libre) y sus variables climáticas asociadas.
Analisis de correlacion separada por cada estacion de calidad del aire:
Aquí, se presentan las estructuras de correlaciones internas para los datos de Biciusuarios y
calidad del aire con los datos de la cicloruta, y luego se establecen las correlaciones conjuntas e
interpretación gráficas de las asociaciones entre las variables estudiadas, con énfasis en el
comportamiento de la variable material particulado (PM10). Analizando de manera separada los
resultados para cada una de las estaciones de calidad del aire (Fontibón y Puente Aranda)1
.
Biciusuarios Estación Fontibón Estación Puente Aranda
1
Se omite en esta sección los datos de la estación Kennedy, dado que su ubicación geográfica pudiera no generar resultados asertivos.
abr. may. jun. jul.
0
20
40
60
80
100
Meses
Material
Particulado
Estación
Puente
Aranda Biciusuarios
Calidad del aire

8. Figura 2. Matriz de correlaciones para las mediciones en Biciusuarios y Calidad del aire en la ruta 2
Fuente: Calculos propios
La Figura 2. muestra que, para el caso de las mediciones en Biciusuarios, existe una correlación
negativa baja (-0.3) entre las mediciones de material particulado (PM10) y la velocidad del viento.
Y una correlación positiva baja (0.3) entre las mediciones de material particulado (PM10) y las
precipitaciones (0.3). Dentro de las variables climáticas se encuentra que la humedad relativa
tiene una muy alta correlación positiva con las precipitaciones (0.9) indicando que a mayor
precipitación mayor humedad relativa, y una muy alta correlación negativa con la velocidad del
viento (-0.9) indicando que a mayor velocidad del viento menor humedad relativa. Es importante
citar que las correlaciones analizadas son estadísticamente significativas al 5%.
En el centro de la Figura 2 encontramos con respecto a la calidad del aire que, existe una
correlación negativa baja (-0.3) entre las mediciones las mediciones de material particulado
(PM10) y la temperatura. Y, una correlación positiva baja (0.3) entre las mediciones las
mediciones de material particulado (PM10) y la velocidad del viento. Para las variables climáticas
se encuentra que, existe una correlación negativa baja (-0.3) entre la velocidad del viento y la
dirección del viento es importante destacar, que las correlaciones en la estación Puente Aranda
son muy bajas, y en algunos casos nulas, tal como se muestra al lado derecho de la Figura 2.
Para los datos de la ruta estudiada se tienen los coeficientes de correlaciones canónicos. La mayor
correlación entre las mediciones de Biciusuarios y calidad del aire en la estación Fontibón se
obtiene en la primera dimensión con un valor de 0.66, seguido de la segunda variable canónica
que obtiene un coeficiente de correlación canónico entre esta variable de 0.43. El test de Chi-
cuadrado de Bartlett indica que las dos primeras variables canónicas son estadísticamente
significativas al 5% (𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0.17 >∝= 0.05). Y con relación a los coeficientes de
correlaciones canónicos obtenidos entre las mediciones de Biciusuarios y calidad del aire en la
estación Puente Aranda se obtiene en la primera dimensión un valor de 0.57, seguido de la
1 0.2
1
0.2
-0.2
1
0.3
0.9
0
1
-0.3
-0.9
0.1
-1
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
Biciususarios
1 -0.3
1
0.2
-0.3
1
-0.3
0
0
1
0
-0.2
0.1
-0.2
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_Fo
velviento_Fo
Dirviento_Fo
Temperatura_Fo
HR_Fo
PM10_Fo
velviento_Fo
Dirviento_Fo
Temperatura_Fo
HR_Fo
Calidad de aire Estación Fontibón
1 0.2
1
0.2
-0.2
1
0.3
0.9
0
1
-0.3
-0.9
0.1
-1
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
Biciususarios
1 -0.3
1
0.2
-0.3
1
-0.3
0
0
1
0
-0.2
0.1
-0.2
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_Fo
velviento_Fo
Dirviento_Fo
Temperatura_Fo
HR_Fo
PM10_Fo
velviento_Fo
Dirviento_Fo
Temperatura_Fo
HR_Fo
Calidad de aire Estación Fontibón
1 -0.2
1
-0.1
0
1
-0.6
0.4
-0.1
1
-0.1
-0.3
0.1
-0.2
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_Ke
velviento_Ke
Dirviento_Ke
Temperatura_Ke
HR_Ke
PM10_Ke
velviento_Ke
Dirviento_Ke
Temperatura_Ke
HR_Ke
Calidad de aire Estación Kennedy
1 -0.2
1
0.1
-0.1
1
-0.2
0.2
0.2
1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
PM10_PA
velviento_PA
Dirviento_PA
Temperatura_PA
PM10_PA
velviento_PA
Dirviento_PA
Temperatura_PA
Calidad de aire Estación Puente Aranda

9. segunda variable canónica que obtiene un coeficiente de correlación canónico entre esta variable
de 0.29. El test de Chi-cuadrado de Bartlett indica que las dos primeras variables canónicas son
estadísticamente significativas al 5% (𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 = 0.17 >∝= 0.05).
Biciusuarios vs Calidad del aire en la
estación Fontibón
Biciusuarios vs Calidad del aire en la
estación Puente Aranda
Figura 3. Matriz de correlaciones para las mediciones en Biciusuarios y Calidad del aire en la ruta estudiada
Fuente: Calculos propios
La Figura 3 muestra el círculo de correlaciones para las mediciones de material particulado
(MP10) en Biciusuarios y el material particulado (MP10) medido en las estaciones de calidad del
aire Fontibón y Puente Aranda. De aquí que, el material particulado (MP10) medido en el caso
de los Biciusuarios tiene una correlación muy baja con relación inversa con las mediciones de
esta variable para la calidad del aire en la estación Fontibón, y ocurre de la misma manera
cruzando los datos de la estación de medición de Calidad del aire ubicada en Puente Aranda. Las
mediciones de material particulado (MP10) para Biciusuarios se asocia fuertemente con todas
las variables climáticas de las estaciones Fontibón y Puente Aranda.
Analisis conjunto entre mediciones de calidad del Aire y mediciones de Material
particulado de Biciusuarios
Como un paso previo a este análisis se revisa la distribucionalidad de los datos a través de la
prueba de normalidad de Shapiro-Wilks, en el que la hipótesis nula es que los datos provienen
de una población normal y con un nivel de confianza del 95% se obtienen algunos p-valores
menores a 0.05, lo que implica el rechazo de la hipótesis nula y con ello la no normalidad de las
variables. De aquí que, se decide usar el coeficiente de correlación de Sperman como una medida
no paramétrica y robusta ante esta estructura de datos.
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Dimension 1
Dimension
2
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
PM10_Fo
velviento_Fo
Dirviento_Fo
Temperatura_Fo
HR_Fo
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
-3
-2
-1
0
1
2
3
Dimension 1
Dimension
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12 13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42 43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54 55
56
57
58 59
60
61
62 63
64
65
66
67
68
69
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Dimension 1
Dimension
2
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
PM10_PA
velviento_PA
Dirviento_PA
Temperatura_PA

10. Biciusuarios
Calidad
del
aire
Figura 4. Correlación del PM 10 (µg/m3
) y las variables climáticas en la ruta 1 estación Las Ferias
Fuente: Calculos propios
En la Figura 4 se puede observar que, el material particulado en mediciones de Biciusuarios
muestra correlaciones muy bajas y no significativas al 5%. Mientras que el material particulado
en calidad del aire presenta una correlación lineal baja (0.34) y estadísticamente significativa al
5% con la dirección del viento, pero correlaciones lineales muy bajas y estadísticamente
significativas al 10% con las otras variables climáticas.
Biciusuarios
Calidad
del
aire
Figura 5. Correlación del PM 10 (µg/m3
) y las variables climáticas en la ruta 2 estación Fontibón
Fuente: Calculos propios
En la Figura 5 se puede observar que, el material particulado en mediciones de Biciusuarios tiene
una correlación lineal directa moderada (0.52) con la humedad relativa, una correlación lineal
indirecta moderada (-0.40) con la velocidad del viento, y una correlación lineal directa baja (0.33)
con las precipitaciones; acotando que estas correlaciones son estadísticamente significativas al
5%. Por su parte, el material particulado en calidad del aire presenta una correlación lineal
indirecta baja (-0.31) y estadísticamente significativa con la temperatura.
Biciusuarios
Corr:
-0.130
Corr:
0.213
Corr:
-0.466***
Corr:
-0.122
Corr:
0.736***
Corr:
-0.286*
Corr:
0.115
Corr:
-0.831***
Corr:
0.377**
Corr:
-0.895***
PM10_B HR_B Temperatura_B Precipitaciones_B velviento_B
PM10_B
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
50 100 150 75 80 85 90 95 10 12 14 60 80 100 120 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0
0.000
0.005
0.010
0.015
75
80
85
90
95
10
12
14
60
80
100
120
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
Corr:
0.261.
Corr:
-0.216
Corr:
-0.463***
Corr:
0.335*
Corr:
0.203
Corr:
0.067
Corr:
-0.264.
Corr:
-0.621***
Corr:
0.055
Corr:
-0.340*
PM10_LF HR_LF Temperatura_LF Dirviento_LF velviento_LF
PM10_LF
HR_LF
Temperatura_LF
Dirviento_LF
velviento_LF
10 20 30 40 50 60 60 65 70 75 80 85 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.50 100 200 300 1 2
0.00
0.01
0.02
60
65
70
75
80
85
11.0
11.5
12.0
12.5
13.0
13.5
0
100
200
300
1
2
Corr:
0.516***
Corr:
-0.157
Corr:
-0.207.
Corr:
0.332**
Corr:
0.858***
Corr:
-0.040
Corr:
-0.403***
Corr:
-0.905***
Corr:
0.077
Corr:
-0.953***
PM10_B_Fo HR_B Temperatura_B Precipitaciones_B velviento_B
PM10_B_Fo
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
40 50 60 70 80 0.8 0.9 10 12 14 30 60 90 120 5 6 7
0.00
0.01
0.02
0.03
0.8
0.9
10
12
14
30
60
90
120
5
6
7
Corr:
0.160
Corr:
-0.306**
Corr:
-0.169
Corr:
0.083
Corr:
0.122
Corr:
0.037
Corr:
-0.177
Corr:
-0.215.
Corr:
-0.009
Corr:
-0.342**
PM10_Fo HR_Fo Temperatura_Fo Dirviento_Fo velviento_Fo
PM10_Fo
HR_Fo
Temperatura_Fo
Dirviento_Fo
velviento_Fo
20 30 40 50 60 70 60 70 80 90 10 11 12 13 14 15 0 100 200 300 2 4 6
0.00
0.01
0.02
0.03
0.04
60
70
80
90
10
11
12
13
14
15
0
100
200
300
2
4
6
Corr:
0.528***
Corr:
-0.083
Corr:
-0.207.
Corr:
0.388***
Corr:
0.858***
Corr:
-0.040
Corr:
-0.460***
Corr:
-0.905***
Corr:
0.077
PM10_B_Ke HR_B Temperatura_B Precipitaciones_B velviento_B
PM10_B_Ke
HR_B
Temperatura_B
0.00
0.01
0.02
0.03
0.8
0.9
10
12
14

11. Calidad
del
aire
Figura 6. Correlación del PM 10 (µg/m3
) y las variables climáticas en la ruta 2 estación Kennedy
Fuente: Calculos propios
En la Figura 6 se puede observar que, el material particulado en mediciones de Biciusuarios tiene
una correlación lineal directa moderada (0.53) con la humedad relativa, una correlación lineal
indirecta moderada (-0.46) con la velocidad del viento, y una correlación lineal directa baja (0.39)
con las precipitaciones; acotando que estas correlaciones son estadísticamente significativas al
5%. Por su parte, el material particulado en calidad del aire presenta una correlación lineal
indirecta baja (-0.26) y estadísticamente significativa con la velocidad del viento.
Biciusuarios
Calidad
del
aire
Figura 7. Correlación del PM 10 (µg/m3
) y las variables climáticas en la ruta 2 estación Puente Aranda
Fuente: Calculos propios
En la Figura 7 se puede observar que, el material particulado en mediciones de Biciusuarios tiene
una correlación lineal directa alta (0.64) con la humedad relativa, una correlación lineal indirecta
alta (-0.60) con la velocidad del viento, y una correlación lineal directa moderada (0.54) con las
precipitaciones; acotando que estas correlaciones son estadísticamente significativas al 5%. Por
su parte, el material particulado en calidad del aire presenta una correlación lineal directa muy
baja (0.22) y estadísticamente significativa con la dirección del viento.
4-. Modelos lineales para las mediciones de material particulado
A fin de determinar la asociación entre el material particulado por exposición a Biciusuarios y
material particulado con mediciones de calidad del aire, se establece un modelo de regresión
lineal simple entre estas variables, y su evaluación de ajuste. Cabe mencionar que no se encontró
un modelo apropiado para explicar el material particulado en Biciusuarios en función del material
particulado de la calidad del aire. Y con relación a la ruta 2, los parámetros estimados son muy
similar por lo que en este informe se especifica el modelo para la estación Puente Aranda.
Corr:
0.221.
Corr:
-0.177
Corr:
0.190
Corr:
-0.145
Corr:
-0.225.
Corr:
-0.060
Corr:
0.203.
Corr:
0.116
Corr:
-0.080
Corr:
-0.007
Corr:
-0.256*
Corr:
-0.342**
Corr:
0.011
Corr:
0.425***
Corr:
-0.006
PM10_Ke HR_Ke Precipitaciones_Ke Temperatura_Ke Dirviento_Ke velviento_Ke
PM10_Ke
HR_Ke
Precipitaciones_Ke
Temperatura_Ke
Dirviento_Ke
velviento_Ke
20 30 40 50 60 70 60 70 80 0 2 4 6 11 12 13 14 0 100 200 300 1 2 3
0.00
0.01
0.02
0.03
60
70
80
0
2
4
6
11
12
13
14
0
100
200
300
1
2
3
Corr:
0.636***
Corr:
-0.106
Corr:
-0.207.
Corr:
0.538***
Corr:
0.858***
Corr:
-0.040
Corr:
-0.599***
Corr:
-0.905***
Corr:
0.077
Corr:
-0.953***
PM10_B_PA HR_B Temperatura_B Precipitaciones_B velviento_B
PM10_B_PA
HR_B
Temperatura_B
Precipitaciones_B
velviento_B
40 60 80 0.8 0.9 10 12 14 30 60 90 120 5 6 7
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.8
0.9
10
12
14
30
60
90
120
5
6
7
Corr:
-0.081
Corr:
-0.079
Corr:
-0.037
Corr:
0.220.
Corr:
0.008
Corr:
0.118
Corr:
-0.095
Corr:
0.059
Corr:
0.228.
Corr:
-0.122
PM10_PA Precipitaciones_PA Temperatura_PA Dirviento_PA velviento_PA
PM10_PA
Precipitaciones_PA
Temperatura_PA
Dirviento_PA
velviento_PA
20 40 60 0.0 0.5 1.0 10 11 12 13 14 0 100 200 300 1 2 3
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.0
0.5
1.0
10
11
12
13
14
0
100
200
300
1
2
3

12. Figura 8. Correlación del PM 10 (µg/m3
) y las variables climáticas en la ruta 2 estación Puente Aranda
Fuente: Calculos propios
En la Figura 8 se puede observar que, el material particulado en mediciones de Biciusuarios tiene
una correlación lineal directa muy alta (0.96) con el material particulado de la calidad del aire.
Esto sugiere un modelo lineal apropiado con una bondad de ajuste del 92% y a validación de los
supuestos distribucionales del modelo. Por lo tanto, se puede decir que por cada unidad adicional
de material particulado en la calidad de aire se da un aumento de 0.95 µg/m3
en el material
particulado en la exposición a Biciusuarios.
CONCLUSIONES
• En el estudio se concluye que los niveles de material particulado a los que se ven
expuestos los biciusuarios tienen correlación con el comportamiento de la calidad del aire
medido en las estaciones de Calidad del aire de la ciudad, en la ruta estudiada. Pero no es
suficiente para definir su valor.
• Además, el nivel de material particulado de los biciusuarios es resultado de una parte de
la calidad del aire de manera directa pero no es la única variable que define el nivel de
exposición.
• Las variables climáticas impactan los niveles de material particulado respirable de manera
menos relevante a biciusuarios en la ruta estudiada y aspectos como la velocidad del
viento y la humedad relativa son relevantes.
Corr:
0.957***
Datos_biciusuarios_Ajustado.PM10_B_PA Datos_biciusuarios_Ajustado.PM10_PA
Datos_biciusuarios_Ajustado.PM10_B_PA
Datos_biciusuarios_Ajustado.PM10_PA
40 60 80 20 40 60
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
20
40
60
PM_Biciususarios=15.4+0.95*PM_Calidad_Air
e
R2
=0.92

13. • Se debe complementar la información de la ciudad de la calidad el aire de las diferentes
estaciones de medición, en este caso las estaciones de medición de calidad de aire de
Fontibón y Puente Aranda con las mediciones en micro ambientes como lo es las
mediciones en ruta para poder determinar el nivel de exposición ajustado a Material
particulado.
• Se observa, que dentro del proceso de planeación de viaje en bicicleta es necesario
considerar el riesgo de exposición a material particulado respirable para tomar medidas
individuales.
• Con este estudio se espera que se aumenten las políticas publicas sobre la s medidas de
mejora del Calidad del Aire y se tomen medidas en el territorio mas especificas para evitar
exposiciones criticas o agudas en los biciusuarios.
Los AGRADECIMIENTOS a la UNIVERSIDAD LIBRE sede Bogotá por el apoyo técnico y financiero
de este proyecto.
Bibliografía
[1] O. R. Hernandez, «IDENTIFICACIÓN DE PROBLEMÁTICAS AMBIENTALES EN
COLOMBIA A PARTIR DE LA PERCEPCIÓN SOCIAL DE ESTUDIANTES
UNIVERSITARIOS LOCALIZADOS EN DIFERENTES ZONAS DEL PAÍS,» Revista
Int. Contaminación Ambiental, pp. 293-310, 2015.
[2] CEPAL, Alejandro Nadal, Francisco Aguayo, Los motores de la degradación ambiental El
modelo macroeconómico y la explotación de los recursos naturales en América Latina, I.
1684-0364, Ed., Ciudad de México: Naciones Unidas, 2020.
[3] Dirección Nacional de Planeación, «Valoración Económica de la Degradación Ambiental en
Colombia 2015 Contaminación del aire urbano, contaminación del aire interior y
deficiencias en el acceso al acueducto y el alcantarillado,» Dirección Nacional de
Planeación, Bogotá, 2015.
[4] IDEAM, Informe del Estado de calidad del aire en Colombia 2016, Bogotá: IDEAM, 2017.
[5] A. E. d. M. A. AEMA, El medio ambiente en Europa: Estado y perspectivas 2010 –
Síntesis, Copenhague: AEMA, 2010.
[6] Instituto Nacional de Salud, Informe Carga de Enfermedad Ambiental en Colombia,
Bogotá: INS, 2019.
[7] DNP, «Calidad del Aire: Una Prioridad de Política Pública en Colombia Febrero 2018,» 20
2018 2018. [En línea]. Available:
https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Prensa/Presentaci%C3%B3n%20Calidad%20del%20
Aire%2015_02_2018.pdf. [Último acceso: julio 2021].

14. [8] Alcaldia Mayor de Bogotá, «Alcaldia de Bogotá,» 28 septiembre 2020. [En línea].
Available: https://bogota.gov.co/mi-ciudad/numero-de-viajes-en-bicicleta-en-bogota-se-
duplico-en-siete-meses. [Último acceso: julio 2021].
[9] L. Á. C. D. M. V. S. Moya Rodríguez, «Estudio exploratorio de medición de material
particulado respirable en biciusuarios de Engativá, Bogotá.,» INVENTUM, vol. 15, nº 29,
pp. 37-48, 2021.
[1
0]
S. Meneses y A. Altamar, «Determinación del nivel de riesgo de material particulado
respirable en biciusuarios: reto de la movilidad sostenible en bicicleta en Bogotá,» de
AVANCES Y PERSPECTIVAS DE LA INGENIERÍA 4.0, Pereira, Corporación Universidad
Libre - Pereira, 2020, pp. 34-59.