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Morillo McAutor (correspondencia)Martínez-Cuevas S.Autor o CoautorGarcía-Aranda C.Autor o CoautorMolina I.Autor o CoautorQuerol JjAutor o CoautorMartinez E.Autor o Coautor

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6 de junio de 2022
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Artículo
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Spatial analysis of the particulate matter (PM10) an assessment of air pollution in the region of Madrid (Spain): spatial interpolation comparisons and results

Publicado en: International Journal of Environmental Studies. 81 (4): 1501-1511 - 2024-01-01 81(4), DOI: 10.1080/00207233.2022.2072585

Autores:

Morillo MC; Martínez-Cuevas S; García-Aranda C; Molina I; Querol JJ; Martínez E
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Afiliaciones

Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de MadridETSI Topografía - Autor o Coautor

Resumen

This paper reports a comparison of different spatial and statistical models to predict the concentrations of the particulate matter (PM10), measured by the environmental stations of the Community of Madrid (Spain). Three methods were compared: Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Empirical Bayesian Kriging (EBK). The most accurate spatial interpolation method was the EBK. An interpolation map obtained by applying the EBK geostatistical method is presented to identify the areas with the highest pollution of PM10.].
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Palabras clave

InterpolationKrigingPm10PollutionSpatialStatistics

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista International Journal of Environmental Studies debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Geography, Planning and Development.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 10 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/92847/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 30
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MORILLO BALSERA, M DEL CARMEN) y Último Autor (MARTINEZ IZQUIERDO, M.ESTIBALIZ).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MORILLO BALSERA, M DEL CARMEN.

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Narrativa contextual

This research compares various spatial and statistical models for predicting PM10 concentrations in Madrid, specifically evaluating Inverse Distance Weighting, Ordinary Kriging, and Empirical Bayesian Kriging. The findings indicate that Empirical Bayesian Kriging is the most accurate method, and an interpolation map highlighting areas of highest PM10 pollution is provided.

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