El ozono es un componente atmosférico que afecta no solo a la salud humana sino también a la vegetación, especialmente cultivos anuales. Por lo tanto, el ozono puede afectar el uso de la tierra y el agua. Es difícil detectar aumentos y disminuciones en el ozono y otros componentes dentro de un área o período de tiempo determinados. ¿Por qué? La señal de ozono se ve inundada por variaciones o ciclos naturales. Ahora, Los investigadores desarrollaron un método para optimizar la capacidad de detección de señales de la calidad del aire en gran parte del territorio continental de los Estados Unidos. Su método utiliza escalas promediadas espaciales y temporales.

El nuevo método de detección de señales de la calidad del aire podría mejorar la comprensión y la capacidad de los investigadores para rastrear las tendencias de la calidad del aire. Puede aplicarse no solo a los datos de ozono superficial, sino también a una amplia gama de datos de observación o modelados.

Trabajando con datos de ozono superficial simulados y observados dentro de los Estados Unidos que cubren un período de 25 años, los investigadores analizaron cómo la magnitud de la variabilidad de los datos debido a la meteorología dependía de la escala espacial (kilómetros) o temporal (años) sobre la que se promediaron los datos. A medida que se concentraron en la extensión de la región y el período de tiempo necesario para obtener una señal clara del cambio de calidad del aire dentro del conjunto de datos, determinaron efectivamente el riesgo de obtener una muestra insuficientemente representativa al promediar los datos en una región o período de tiempo demasiado pequeño.

Como se esperaba, descubrieron que promediando en un área y un período de tiempo mayores, que reduce el "ruido" de la variabilidad natural, aumentará la precisión de detección de la señal. El hallazgo más destacado de los investigadores fue que en gran parte del territorio continental de Estados Unidos, podrían lograr la capacidad de detección de señales más sensible combinando estratégicamente escalas de promediado espacial y temporal específicas. En otras palabras, desarrollaron una forma de identificar sistemáticamente el "punto óptimo" de un conjunto de datos:la cantidad de kilómetros y años durante los cuales se promedian los datos para detectar la señal de manera más eficiente. Para las señales más difíciles de detectar, recomendaron promediar los datos durante 10 a 15 años y en un área que se extiende hasta varios cientos de kilómetros.