Los resultados revelaron cinco zonas de contaminaci\u00f3n como se muestra en el mapa, con los niveles de contaminaci\u00f3n m\u00e1s altos concentrados en el norte y centro, pero con niveles m\u00e1s bajos hacia el sur. La zona norte es la que contiene m\u00e1s industria y adem\u00e1s se encuentra cercana a una gran cantidad de industrias del estado de M\u00e9xico.<\/p>\n\n\n\n Alcald\u00edas<\/strong><\/p>\n\n\n\n A escala de alcald\u00eda, se observaron diferencias significativas en la carga y composici\u00f3n de la contaminaci\u00f3n entre las unidades administrativas. Las Magdalena Contreras, Cuauht\u00e9moc y Gustavo A. Madero presentan los valores m\u00e1s altos de contaminaci\u00f3n. Cuauht\u00e9moc y Gustavo A. Madero tambi\u00e9n muestran distribuciones amplias, lo que indica una gran variabilidad interna y la presencia de sitios altamente contaminados dentro del mismo distrito. En contraste, Xochimilco y Tl\u00e1huac presentan las concentraciones de metales pesados m\u00e1s bajos y distribuciones estrechas, lo que indica niveles de contaminaci\u00f3n relativamente homog\u00e9neos y bajos. La contaminaci\u00f3n por cada metal muestra que en los distintos distritos predominan diferentes elementos. Magdalena Contreras presenta los valores m\u00e1s altos para Pb, Cu, Cr, Ba, Ni y V, mientras que Cuauht\u00e9moc muestra valores altos para Fe, Cu, Mn y V, y Gustavo A. Madero se caracteriza por valores altos de Pb y Zn. Estas diferencias indican que las alcald\u00edas tienen perfiles de contaminaci\u00f3n con metales pesados distintos.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Sitios<\/strong><\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis a escala de sitio identific\u00f3 puntos cr\u00edticos localizados asociados con infraestructura de transporte, \u00e1reas industriales y corredores comerciales, lo que refleja la influencia de fuentes de emisi\u00f3n locales. A escala de sitio o los puntos de muestreo, varios puntos que presentan niveles de contaminaci\u00f3n mucho m\u00e1s altos que el promedio del distrito. Nueve de los 10 puntos m\u00e1s contaminados se encuentran en la parte norte de la ciudad, dentro de las zonas con los niveles de contaminaci\u00f3n m\u00e1s altos, mientras que un punto se encuentra en el sector central, en el distrito de Iztapalapa, que pertenece la zona de contaminaci\u00f3n intermedia. El punto m\u00e1s contaminado se encuentra en el distrito de Cuauht\u00e9moc, en un \u00e1rea caracterizada por tr\u00e1fico intenso y actividad comercial mixta. El segundo sitio se encuentra en Benito Ju\u00e1rez, y el tercero en Gustavo A. Madero. Todos los dem\u00e1s sitios con alto PLI est\u00e1n asociados con intersecciones de carreteras, corredores de transporte, instalaciones industriales, \u00e1reas ferroviarias o zonas comerciales. Varios de los sitios m\u00e1s contaminados se ubican cerca de importantes infraestructuras de transporte, incluyendo l\u00edneas de metro, terminales de autobuses, centros de distribuci\u00f3n y v\u00edas arteriales. Otros puntos cr\u00edticos se encuentran cerca de almacenes, v\u00edas f\u00e9rreas o \u00e1reas con intensa actividad comercial. Estas observaciones indican que las caracter\u00edsticas urbanas locales controlan fuertemente los patrones de contaminaci\u00f3n a escalas espaciales cortas. La presencia de puntos cr\u00edticos aislados dentro de distritos con contaminaci\u00f3n promedio moderada confirma que mapear solo los promedios de distrito subestimar\u00eda la complejidad espacial de la contaminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n Los resultados demuestran que los patrones de contaminaci\u00f3n operan simult\u00e1neamente a escalas de zona, distrito y sitio, y no pueden representarse adecuadamente solo mediante interpolaci\u00f3n. El marco propuesto proporciona un enfoque pr\u00e1ctico para visualizar conjuntos de datos de contaminaci\u00f3n heterog\u00e9neos, apoyando la toma de decisiones ambientales, y puede aplicarse a otras regiones metropolitanas caracterizadas por una autocorrelaci\u00f3n espacial d\u00e9bil y procesos de contaminaci\u00f3n localizados.<\/p>\n\n\n\n El marco propuesto ofrece una alternativa pr\u00e1ctica para mapear la contaminaci\u00f3n ambiental cuando la autocorrelaci\u00f3n espacial es d\u00e9bil y la contaminaci\u00f3n est\u00e1 controlada por procesos localizados. Al vincular los patrones de contaminaci\u00f3n con escalas espaciales relevantes para la gesti\u00f3n ambiental, este enfoque tambi\u00e9n puede aplicarse a otras regiones metropolitanas que enfrentan desaf\u00edos similares de heterogeneidad espacial y contaminaci\u00f3n urbana.<\/p>\n\n\n\n Referencia<\/p>\n\n\n\n Aguilera, A., Gallegos, \u00c1., Cejudo, R., Mart\u00ednez, M., Bautista, F., & Goguitchaichvili, A. (2026). Heavy Metals in Urban Street Dust in Mexico City: A Spatial Analysis by Zones, Districts, and Sites.\u00a0Land<\/em>,\u00a015<\/em>(7), 1249. https:\/\/doi.org\/10.3390\/land15071249<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La contaminaci\u00f3n por metales pesados en el polvo de las calles urbanas suele ser muy heterog\u00e9nea, lo que limita la eficacia de los enfoques de mapeo geoestad\u00edstico convencionales. 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