Impacto de la cuarentena COVID-19 en la contaminación del aire en distritos costeros urbanos del Perú 2019 – 2020

Abstract

La presente investigación aborda el impacto de la cuarentena por COVID-19 en la contaminación del aire de los distritos urbanos costeros del Perú. Utilizando datos de imágenes satelitales descargados de Google Earth Engine, se examinaron los patrones cíclicos de la contaminación del aire (NO2), la actividad económica (luces de noche), la temperatura, la precipitación y la velocidad del viento entre los años 2019 y 2020. Se encontró una reducción inmediata promedio del 40.7% en la contaminación del aire después de la implementación de la cuarentena, seguida de una normalización gradual en las semanas posteriores. Además, se identificaron variaciones estacionales significativas en la actividad económica, la temperatura y la precipitación. Mediante el uso del Modelo de Regresión Discontinua en el Tiempo (RDiT) y el Modelo Panel Dinámico de Efectos Fijos (PDEF), se confirmó el impacto negativo de la cuarentena en la contaminación del aire, con reducciones del 16.66% en el corto plazo, y 18.18% teniendo en cuenta la estacionalidad. Se destacó la influencia de factores como la temperatura y principalmente la relevancia de los spillovers locales e internacionales. Esta investigación aporta nueva evidencia sobre la interacción compleja entre la crisis sanitaria, las medidas de contención y otros factores, subrayando la importancia de los spillovers en la determinación de los niveles de contaminación.

ABSTRACT This research addresses the impact of the COVID-19 quarantine on air pollution in the coastal urban districts of Peru. Utilizing satellite imagery data downloaded from Google Earth Engine, cyclic patterns of air pollution (NO2), economic activity (night lights), temperature, precipitation, and wind speed were examined between the years 2019 and 2020. An immediate average reduction of 40.7% in air pollution was observed after the implementation of the quarantine, followed by a gradual normalization in the subsequent weeks. Furthermore, significant seasonal variations were identified in economic activity, temperature, and precipitation. By employing the Regression Discontinuity in Time (RDiT) model and the Panel Dynamic Fixed Effects (PDEF) model, the negative impact of the quarantine on air pollution was confirmed, with short-term reductions of 16.66% and accounting for seasonality, 18.18%. The influence of factors such as temperature was highlighted, along with the significance of local and international spillovers. This research provides new evidence on the intricate interaction between the health crisis, containment measures, and other factors, emphasizing the importance of spillovers in determining pollution levels.