Thread by @lu_guzma

En nuestro último #PaperSur en @Transport_ELS, investigamos acerca de cómo los patrones de viaje en Bogotá tienen un efecto importante y desigual en la exposición a contaminantes de los viajeros en la ciudad en un día típico
#OpenAccess
doi.org/10.1016/j.cstp…
Algunos hallazgos👇

Primero hay que aclarar que el cambio de flota de @TransMilenio ha reducido mucho la exposición a contaminantes del aire en el transporte público de la ciudad:
doi.org/10.1021/acs.es…
(Este estudio usa datos anteriores a este cambio)
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Como ya sabemos, la configuración de la ciudad juega en contra de las personas de menos ingresos: si vivo en la periferia, es muy probable que mi ingreso sea bajo y mis tiempos de viaje mucho más largos👇

Qué hicimos? usando datos socioeconómicos, de movilidad de la última encuesta de movilidad y datos de exposición personal, calculamos y comparamos indicadores de desigualdad en la exposición a contaminantes (PM2.5, carbón negro y CO) en la movilidad diaria👇

Estimamos la dosis potencial de contaminante inhalado durante un viaje (μg/día) por persona, usando la concentración del contaminante en el microambiente, el tiempo de viaje, la tasa de inhalación que depende de la edad y el sexo del viajero en diferentes modos🚙🚌🛵🚲🚶🚶‍♀️
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Aunque hemos mejorado, los viajeros inhalamos en promedio, más de los tres contaminantes cuando usamos TM.
Quienes están menos expuestos a PM2,5 y BC son los que viajan en 🛵🏍️ y en 🚲🚶🚶‍♀️. Y a menos CO cuando viajan en 🚙🚗
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Alrededor del 20% de la población, independientemente de su nivel de ingreso, sufre una alta exposición a contaminantes diariamente. La equidad horizontal nos muestra grandes desigualdades (si vivo lejos del centro y uso 🚌 mi "consumo" de contaminación es muy alto)👇

Finalmente, estimamos un proxy de la cantidad total de contaminantes inhalados a nivel de hogar. El mapa muestra la dosis potencial inhalada por tipo de contaminante por cada hogar muestreado (de las personas que viajaron) según su ubicación.