UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ
FACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA
CARRERA PROFESIONAL INGENIERÍA QUÍMICA AMBIENTAL
VARIACIÓN ESPACIAL DEL RIESGO EN LA SALUD POR MATERIAL PARTICULADO PM2.5 Y PM10 EN LOS DISTRITOS DE HUANCAYO
METROPOLITANO
TESIS Presentado por:
BACH. QUISPE COQUIL, Gerson Karlo
PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERO QUÍMICO AMBIENTAL
HUANCAYO – PERÚ 2022
ASESOR
Dr. Pomalaya Valdez Jose Eduardo
DEDICATORIA
Dedico este trabajo en primer lugar a Dios, por haberme permitido llegar a este momento tan importante de mi formación profesional. A mi madre, Justina Coquil Bonifacio, por ser el pilar más importante, haberme mostrado siempre su apoyo y comprensión. A mi hermana Violeta, por su apoyo, comprensión, consejos, ayuda en mis momentos más difíciles. A ustedes familia querida, por haberme dado todo lo que soy como persona, mis principios, valores, mi perseverancia y coraje para conseguir mis objetivos.
AGRADECIMIENTO
Fue la universidad la que me dio la bienvenida, brindándome la oportunidad de desarrollarme profesional y personalmente. Agradezco a mis maestros, a todas las personas que pasaron por mi vida y yo pase por las suyas, quienes de una u otra manera significaron, significan y significaran mucho en mi vida.
RESÚMEN
Para el desarrollo de esta investigación, se implementó un sistema de monitoreo móvil usando sensores PurpleAir II SD, los mismos que brindan información en tiempo real de las concentraciones de material particulado, con ello se buscó estudiar y analizar la dinámica del material particulado PM2.5 y PM10 distribuidas por 46 puntos en cada una de los 3 distritos principales de Huancayo Metropolitano (Huancayo, El Tambo y Chilca) en el cual se realizó monitoreos móviles durante 5 días hábiles llevados a cabo por la mañana en un horario de 7:30 a 9:30 am, realizando recorridos previamente establecidos, misma hora en la que se presenta el aumento del parque automotor y mayor concurrencia de personas en las principales vías de la provincia de Huancayo. Se generó mapas de distribución espacial elaborado con el programa ArcGIS 10.6, usando el método de interpolación mediante distancia inversa ponderada (IDW) a partir de las concentraciones obtenidas de los valores de PM2.5 y PM10 monitoreadas simultáneamente en los 3 lugares mencionados. Los resultados obtenidos a partir de las concentraciones distribuidas mediante el sistema de información geográfica mostro que las concentraciones máximas registradas durante los días de monitoreo en cada uno de los puntos en los tres distritos se registraron en el distrito de Chilca, las cuales fueron asociadas a la alta presencia de transporte público que se aglomeran por la existencia de semáforos y expulsión de contaminantes al momento de parar o cuadrar el vehículo sin haber apagado el motor.
Finalmente, y como objetivo principal, se determinó el riesgo en la salud de las personas expuestas a material particulado de acuerdo a la metodología propuesta por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos, en la cual se utilizó data recopilada como son las concentraciones de PM2.5 y PM10 en las 3 zonas monitoreadas, es de esta manera que se pudo
comprobar que el contaminante PM2.5 si representa un riesgo en la salud de las personas debido a que en cada uno de las 3 zonas muestreadas teniendo el caso de Chilca en donde se obtuvo un Índice de peligro máximo igual a 1.2; El Tambo, con un valor de 1.02 y Huancayo en donde se obtuvo un valor de 1.016, valores que superaron el Límite seguro (IP< 1). Por otro lado, el PM10
no representa un riesgo significativo a la salud en ningún de las 3 zonas muestreadas ya que no se superaron el límite seguro propuesto por la U.S. EPA.
ABSTRACT
For the development of this research, a mobile monitoring system was implemented using PurpleAir II SD sensors, which provide real-time information on the concentrations of particulate matter, thereby seeking to study and analyze the dynamics of particulate matter PM2.5 and PM10
distributed by 46 points in each of the 3 main districts of Huancayo Metropolitan (Huancayo, El Tambo and Chilca) in which mobile monitoring was conducted during 5 working days carried out in the morning from 7:30 to 9:30 am, performing previously established routes, the same time in which there is an increase in the number of vehicles and greater concurrence of people in the main roads of the province of Huancayo. Spatial distribution maps were generated with the ArcGIS 10.6 program, using the inverse distance weighted interpolation method (IDW) from the concentrations obtained from the PM2.5 and PM10 values monitored simultaneously in the 3 places mentioned. The results obtained from the concentrations distributed by means of the geographic information system showed that the maximum concentrations registered during the monitoring days in each of the points in the three districts were registered in the district of Chilca, which were associated with the high presence of public transportation that agglomerate due to the existence of traffic lights and expulsion of pollutants when stopping or squaring the vehicle without having turned off the engine.
Finally, and as the main objective, the risk to the health of people exposed to particulate matter was determined according to the methodology proposed by the Environmental Protection Agency of the United States, using data collected such as the concentrations of PM2.5 and PM10 in the 3 monitored zones, thus proving that the pollutant PM2. 5 does represent a risk to people's health because in each of the three zones sampled, in the case of Chilca, where a maximum danger
index of 1.2 was obtained; El Tambo, with a value of 1.02 and Huancayo, where a value of 1.016 was obtained, values that exceeded the safe limit (IP<1). On the other hand, PM10 does not represent a significant health risk in any of the three areas sampled, since the safe limit proposed by the U.S. EPA was not exceeded.
INTRODUCCIÓN
La contaminación atmosférica es atribuida a diferentes agentes como el físico, químico y biológico, los mismos que generan a la salud humana una perturbación considerable. Así mismo, generan daños considerables al medio ambiente y entorno donde se manifiesta y presenta la contaminación al aire, siendo el PM2.5 y PM10 uno de los contaminantes con potencial a causar problemas en la salud, debido al diámetro que estas partículas presentan y habiendo demostrado el riesgo que tienen en investigaciones nacionales e internacionales (Hutton, 2013).
El departamento de Junín tiene una extensión territorial de 441972 km2, limitando al norte con Pasco, al sur con el departamento de Huancavelica y en el oeste y este con Lima y Ucayali, respectivamente. Huancayo la ciudad incontrastable, es la capital de esta región, que alberga una población de 54 5615 habitantes (INEI, 2018). Siendo según (Suárez Salas et al., 2017), el material particulado uno de los problemas principales que afectan la calidad de aire en Huancayo, siendo el aumento del parque automotor en estos últimos años el causante de la afectación de la calidad de aire en este lugar.
Es por ello que en esta investigación se evaluó el riesgo en la salud por la concentración del PM2.5 y PM10 en los distritos de Huancayo Metropolitano, escogiendo tres distritos representativos de acuerdo a las zonas en los que se presenta mayor número de vehículos y población expuesta al contaminante llamado material particulado, para cumplir dicho objetivos se diseñó e implemento un sistema de monitoreo móvil de bajo costo, capaz de monitorear el PM2.5 y PM10 de manera simultánea en los tres distritos representativos de la provincia de Huancayo. Así mismo, se elaboró una distribución espacial empleando el programa ArcGIS 10.6 a partir de las concentraciones obtenidas en cada distrito, los cuales dieron un aporte significativo para la
evaluación y comportamiento del PM2.5 y PM10. Finalmente, se relacionan las conclusiones y las referencias bibliográficas que fueron imprescindibles para el desarrollo de esta investigación.
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
• Evaluar el riesgo en la salud por la concentración del PM2.5 y PM10 en los distritos de Huancayo Metropolitano.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Diseñar e implementar un sistema de bajo costo para el monitoreo móvil del material particulado.
• Determinar la velocidad de sedimentación de las partículas presentes en el aire en los distritos de Huancayo metropolitano.
• Determinar la variación espacial en la concentración de material particulado PM2.5 y PM10
en los distritos de Huancayo metropolitano.
SIMBOLOGÍA UTILIZADA
DRf Dosis de referencia
CRf Concentración de referencia
IR Tasa de inhalación
DE Dosis de exposición
EF Factor de exposición
PM2.5 Material particulado menores a 2.5 micrómetros de diámetro
PM10 Material particulado menores a 10 micrómetros de diámetro
EPA Agencia de protección ambiental de los EE. UU ECA Estándares de calidad ambiental
𝜇𝑔
𝑚3 Microgramos sobre metros cúbicos SIG Sistema de información geográfica SBC Sensores de bajo costo
ÍNDICE
DEDICATORIA ... 3
AGRADECIMIENTO ... 4
RESÚMEN ... 5
ABSTRACT ... 7
INTRODUCCIÓN ... 9
OBJETIVOS ... 10
SIMBOLOGÍA UTILIZADA ... 11
ÍNDICE DE TABLA ... 16
ÍNDICE DE FIGURAS... 18
I REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA ... 21
1.1 Antecedentes de la investigación ... 21
1.1.1 Antecedentes nacionales ... 21
1.1.2 Antecedentes internacionales ... 25
1.2 Marco teórico ... 28
1.2.1 Contaminación del aire ... 28
1.2.2 Origen del material particulado en el aire ... 29
1.2.3 Material particulado ... 29
1.2.4 Propiedades físicas del material particulado ... 30
1.2.5 Principales fuentes de emisión ... 31
1.2.6 Efectos del material particulado ... 32
1.2.7 Monitoreo de calidad del aire ... 34
1.2.8 Sensores de bajo costo ... 35
1.2.9 Sensor PurpleAir PA-II ... 37
1.2.10 Sedimentación de partículas ... 40
1.2.11 Velocidad de sedimentación ... 41
1.2.12 Evaluación del riesgo para contaminantes en el aire ... 42
1.2.13 Caracterización del lugar de exposición ... 45
1.2.14 Caracterización del riesgo ... 47
1.2.15 Interpolación espacial ... 48
1.2.16 Modelos de interpolación espacial ... 49
1.3 Marco conceptual ... 51
1.3.1 Concentración ... 51
1.3.2 Material particulado (PM) ... 51
1.3.3 Material particulado PM2.5 ... 51
1.3.4 Material particulado PM10 ... 51
1.3.5 Dosis de referencia (DdR) ... 52
1.3.6 Dosis de exposición (DE) ... 52
1.3.7 Índice de peligro (IP) ... 52
1.3.8 Estimación del riesgo ... 52
1.3.9 Riesgo en la salud ... 52
1.3.10 Variación espacial ... 53
II PARTE EXPERIMENTAL ... 53
2.1 Materiales y equipos ... 53
2.2 Metodología experimental ... 53
2.2.1 Ubicación de las zonas de muestreo ... 53
2.2.2 Diseño e implementación del sistema de bajo costo para monitoreo móvil ... 55
2.2.3 Monitoreo de las partículas PM2.5 y PM10 ... 56
2.2.4 Estimación del riesgo en la salud por PM2.5 y PM10 ... 59
Determinación del factor de exposición (FE) ... 60
2.2.5 Variación espacial de las concentraciones de PM2.5 y PM10 usando IDW ... 61
2.2.6 Cálculo de la velocidad de sedimentación del material particulado PM2.5 y PM10 66 III TRATAMIENTO DE DATOS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS ... 67
3.1 Resultados ... 67
3.1.1 Análisis de resultados a partir de las concentraciones promedio en Huancayo Metropolitano ... 67
3.1.2 Análisis de resultados a partir de las concentraciones máximas en Huancayo Metropolitano ... 97
3.1.3 Velocidad de sedimentación de PM2.5 y PM10 en Huancayo metropolitano .. 114
3.2 Contrastación de hipótesis ... 115
3.2.1 Hipótesis general ... 115
3.3 Discusión de resultados ... 117
3.3.1 Evaluación del riesgo en la salud por la concentración de material particulado PM2.5 y PM10 en Huancayo Metropolitano ... 117
3.3.2 Diseño e implementación de un sistema de bajo costo para el monitoreo móvil de material particulado ... 119
3.3.3 Determinación de la variación espacial de la concentración de PM2.5 y PM10 en los distritos de Huancayo Metropolitano ... 121
IV CONCLUSIONES ... 125
V RECOMENDACIONES ... 127
VI BIBLIOGRAFÍA ... 128
VII ANEXOS ... 133
ÍNDICE DE TABLA
Tabla 1 Fuentes de contaminación en las principales ciudades... 32
Tabla 2 Áreas de muestreo en Huancayo Metropolitano ... 54
Tabla 3 Valores establecidos para la velocidad de sedimentación de material particulado PM2.5 y PM10 ... 66
Tabla 4 Datos de las concentraciones promedio de PM2.5 en Chilca ... 67
Tabla 5 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM2.5 en Chilca ... 71
Tabla 6 Datos de las concentraciones promedio de PM10 en Chilca ... 73
Tabla 7 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM10 en Chilca ... 76
Tabla 8 Datos de las concentraciones promedio de PM2.5 en Huancayo ... 78
Tabla 9 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM2.5 en Huancayo ... 81
Tabla 10 Datos de las concentraciones promedio de PM10 en Huancayo ... 83
Tabla 11 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM10 en Huancayo ... 86
Tabla 12 Datos de las concentraciones promedio de PM2.5 en El Tambo ... 88
Tabla 13 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM2.5 en El Tambo ... 91
Tabla 14 Datos de las concentraciones promedio de PM10 en El Tambo ... 93
Tabla 15 Valores de riesgo según las concentraciones promedio PM10 en El Tambo ... 96
Tabla 16 Índice de peligro para el PM2.5 medido en el distrito de Chilca ... 97
Tabla 17 Índice de peligro para el PM10 medido en el distrito de Chilca ... 100
Tabla 18 Índice de peligro para el PM2.5 medido en el distrito de Huancayo ... 103
Tabla 19 Índice de peligro para el PM10 medido en el distrito de Huancayo ... 106
Tabla 20 Índice de peligro para el PM2.5 medido en el distrito de El Tambo ... 109
Tabla 21 Índice de peligro para el PM10 medido en el distrito de El Tambo ... 111
Tabla 22 Velocidad de sedimentación de PM2.5 en Huancayo Metropolitano ... 114
Tabla 23 Velocidad de sedimentación de PM10 en Huancayo Metropolitano ... 115
Tabla 24 Análisis de varianza para el riesgo en la salud por PM2.5 en los distritos de El Tambo, Huancayo y Chilca ... 116
Tabla 25 Análisis de varianza para el riesgo en la salud por PM10 en los distritos de El Tambo, Huancayo y Chilca ... 116
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 Diámetros comparados del material particulado con otros elementos ... 30
Figura 2 Efectos en el sistema respiratorio a causa de las diferentes fracciones de material particulado... 33
Figura 3 Sensor de anillos de medida de fuerzas en miniatura CSW para fuerzas de cizalla ... 36
Figura 4 Características físicas del sensor PurpleAir... 38
Figura 5 Fuerzas actuantes sobre una partícula en un fluido... 40
Figura 6 Etapas en la evaluación del riesgo ... 42
Figura 7 Etapas de la evaluación de la exposición ... 45
Figura 8 Justificación válida para eliminar el análisis de una ruta de exposición ... 46
Figura 9 Datos a considerar para la caracterización del riesgo ... 48
Figura 10 Criterios al aplicar el modelo de distancia inversa ponderada ... 50
Figura 11 Ubicación de las áreas de monitoreo ... 54
Figura 12 Implementación del sistema de monitoreo de bajo costo. a) vista de perfil. b) vista frontal ... 56
Figura 13 Distribución de los puntos de muestreo en el distrito de Huancayo ... 58
Figura 14 Distribución de los puntos de monitoreo en el distrito de El Tambo ... 58
Figura 15 Distribución de los puntos de monitoreo en el distrito de Chilca ... 59
Figura 16 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº1 ... 61
Figura 17 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº2 ... 62
Figura 18 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº3 ... 62
Figura 19 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº4 ... 63
Figura 20 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº5 ... 64
Figura 21 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº6 ... 64 Figura 22 Captura de pantalla del programa Microsoft Excel en el paso Nº7 ... 65 Figura 23 Mapa de la variación espacial de concentración de PM2.5 en el distrito de Chilca 70 Figura 24 Mapa de la variación espacial de concentración de PM10 en el distrito de Chilca 75 Figura 25 Mapa de variación espacial de la concentración de PM2.5 en el distrito de Huancayo 80 Figura 26 Mapa de la variación espacial de concentración de PM10 en el distrito de Huancayo85 Figura 27 Mapa de la variación espacial de concentración de PM2.5 en el distrito de El Tambo 90 Figura 28 Mapa de la variación espacial de concentración de PM10 en el distrito de El Tambo. 95 Figura 29 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM2.5 en el distrito de
Chilca ... 100 Figura 30 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM10 en el distrito de
Chilca ... 103 Figura 31 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM2.5 en el distrito de
Huancayo ... 106 Figura 32 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM10 en el distrito de
Huancayo ... 108 Figura 33 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM2.5 en el distrito de El
Tambo ... 111 Figura 34 Mapa de la variación espacial de concentración máxima de PM10 en el distrito de El
Tambo ... 114 Figura 35 Índice de peligro por PM2.5 y PM10 en Huancayo Metropolitano ... 119 Figura 36 Comparación de concentraciones de PM2.5 de cada día en los distritos de Huancayo
Metropolitano ... 123
Figura 37 Comparación de concentraciones de PM10 de cada día en los distritos de Huancayo Metropolitano ... 124
I REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 1.1 Antecedentes de la investigación
1.1.1 Antecedentes nacionales
(Camayo Oré & Canturin Cabrera, 2021)“Evaluación de la concentración de las partículas atmosféricas PM10 y PM2,5 para la formulación de su plan de acción en Huancayo Metropolitano”, Facultad de Ingeniería Química, Universidad Nacional del Centro del Perú, Huancayo, Tesis de Pregrado; se realizó la evaluación de las concentraciones de PM2.5 y PM10 para realizar un plan de acción de acuerdo a los resultados esperados. El presente trabajo fue llevado a cabo en tres puntos de la ciudad de Huancayo, estos puntos fueron la Universidad Nacional del Centro del Perú, Municipalidad Provincial de Huancayo y Municipalidad Distrital de Chilca, en un tiempo comprendido desde febrero del 2018 hasta enero del 2019, las mismas que fueron recolectadas con el sensor PurpleAir en diferentes horarios y humedades relativas. En conclusión, se pudo saber que las concentraciones PM2.5 sobrepasaron el ECA Aire - 24 horas en las estaciones de la MPH y MDCH en únicamente el 01 de enero por motivos de celebraciones por año nuevo, con una concentración de 51,91 μg/m3 y 62,77 μg/m3, respectivamente. De la misma manera se calculó la concentración promedio de PM10 la cual fue de 2,48 μg/m3 y el PM2.5 de 19,22 μg/m3.Finalmente, propuso un plan de acción de manejo para estos contaminantes, planificando que en el plazo de 5 años se pueda mejorar la calidad de aire en la cuenca atmosférica de Huancayo.
(Lizarraga Isla et al., 2019)“Dispersión de material particulado 2.5 emitido por pollerías usando el modelo AERMOD en Huancayo Metropolitano, Perú” en donde se evaluó la dispersión de material particulado 2.5 alrededor de la ciudad de Huancayo emitida por las pollerías.
Para esta investigación se empleó algunos datos topográficos con 30 m de resolución, datos de
estructura vertical y datos meteorológicos, empleándose también el modelo AERMOD. Fue necesario tomar algunas muestras de referencia (CHI, HYO y UNCP). Al término de la investigación se concluyó que existe una relación entre la dirección del viento, velocidad y la dispersión de PM2.5, encontrando así diferencias significativas como es el caso de CHI (Chilca) el cual obtuvo los valores más altos. Finalmente se demostró que el modelo AERMOD presentaron concentraciones bajas en relación a las muestreadas debido a que el modelo solo fue trabajada en pollerías mientras que las muestras fueron recolectadas de otros emisores. Sin embargo, AERMOD demostró ser una opción importante a tener en cuenta para modelamiento de dispersión de contaminante atmosférico en regiones montañosas.
(Mosqueira Estraver, 2019)“Evaluación de las partículas PM2.5 y PM10 en la construcción de la carretera Chota – Cochabamba (Cajamarca)”, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Cajamarca, Cajamarca, tesis de posgrado; evaluaron la concentración de las partículas PM2.5 y PM10 en la ejecución de la carretera Chota – Cochabamba en cinco lugares diferentes: Cantera, El Molino, Plaza de Armas de Cochabamba, Chancadora Ajipampa, Plaza de Armas de Lajas y Chancadora Doñana, Esta investigación fue desarrollada en los meses de abril, diciembre del 2012 - abril, octubre y diciembre del 2013, se empleó el equipo HANDHELD 3016AQ. Al finalizar la investigación se pudo precisar que los valores encontrados de concentración de pm2.5 Y PM10 no superaron los estándares de calidad ambiental para aire. La máxima concentración alcanzada de PM2.5 y PM10 fue en el mes de abril del 2012con 46.00 µg/m3 y 66.70 µg/m3 respectivamente, mientras que la concentración mínima registrada de PM2.5 y PM10 fue en el mes de abril (2013) con 1.80 µg/m3 y 28.00 µg/m3 para cada uno de los
contaminantes. . Finalmente, si bien las concentraciones no superan el ECA más dicha presencia de contaminantes si represente un peligro latente a la salud ambiental y ecosistemas.
(De La Cruz et al., 2019)“Caracterización química de MP2.5 en zonas rurales y Sitios Urbanos alrededor del Área Metropolitana de Huancayo (Andes centrales del Perú)” esta investigación fue desarrollada en cuatro estaciones ubicadas en la provincia de Huancayo:
Universidad Nacional del Centro del Perú (UNCP), Chilca (CHI), Huancayo (HYO) y el Instituto Geofísico del Perú (IGP); basándose como principalmente objetivo la determinación de la concentración másica de MP2.5, El tiempo de monitoreo (campaña) desarrollada en esta investigación fue de nueve meses (marzo de 2017 a noviembre del mismo año), empleando el método clásico (método gravimétrico para determinar la concentración másica de material particulado de 2.5 micrómetros de diámetro. Posteriormente los datos obtenidos fueron evaluados mediante una prueba ANOVA. Concluyendo finalmente que las concentraciones anuales más altas fueron encontradas en (CHI) y (HYO) con 25.8 µg/m3 y 19.1 µg/m3, respectivamente. Por otro lado, se demostró que CHI Y HYO superaron los estándares internacionales de la Organización Mundial de la Salud y los propios estándares nacionales de calidad de aire del Perú.
(Suárez Salas et al., 2017) realizaron una investigación titulada “Caracterización química del material particulado atmosférico del centro urbano de Huancayo, Perú”, tuvo como objetivo caracterizar la composición química del material particulado atmosférico que fue recolectado con un equipo de bajo volumen (Partisol FRM 2000), dicha estación fue instalada en el centro de Huancayo. Así mismo se determinó las concentraciones de partículas que van desde los 2.5 micrómetros a 10 micrómetros de diámetro trabajadas durante cuatro meses. Al finalizar la
investigación se obtuvieron concentraciones tanto el MP2.5 y MP1O de (34,47 ±14,75 µg/m3) y (64,54 ±30,87 µg/m3), respectivamente. Resultados que sirvieron para demostrar cuantitativamente que se supera la normativa anual de calidad del aire peruano; evidenciando un mayor riesgo a la salud de su población generada principalmente por el contaminante MP2.5, siendo éste el de mayor peligrosidad e importancia en la problemática de calidad de aire debido al riesgo latente que representa en la salud de los pobladores de la ciudad de Huancayo; identificando de este modo como la fuente de emisión principal al parque automotor de la ciudad de Huancayo.
(Vara Licona, 2017)“Contaminación atmosférica con material particulado en la ciudad del Cusco - y su comportamiento – 2016”, Facultad de ciencias naturales y formales, Universidad Nacional San Agustín de Arequipa, Arequipa, 2017, tesis de posgrado; se determinó los niveles de contaminación generadas por PM10, composición química y su comportamiento en el tiempo, trabajada con una metodología descriptivo explicativo y llevada a cabo en la ciudad del Cuzco;
Estación de Av. La Cultura, Estación de Limacpampa y la Estación de Calle Ayacucho, las mismas que fueron seleccionadas de acuerdo a la presencia de centros comerciales y la afluencia vehiculas.
Se utilizó como recolector un equipo Hi Vol ubicada en cada uno de las tres estaciones mencionadas anteriormente. Como resultado de esta investigación se determinaron las concentraciones obtenidas en la Estación de Av. La Cultura, Estación de Limacpampa y la Estación de Calle Ayacucho, las cuales fueron: 57.1µg/m3, 25.8 µg/m3 y 31.7µg/m3 respectivamente, evidenciando de esta manera que estos datos se encuentran por debajo de los estándares de calidad de aire en PM10 la cual corresponde a 100 µg/m3 en 24 Hrs. Sin embargo la dentro de la composición química de estas muestras se detectó la presencia de metales pesados como plomo, aluminio y cadmio, las cuales representa una alta peligrosidad en los seres humanos.
(De la Cruz Lezama, 2015) “Concentración de contaminantes del aire generado por las fuentes móviles en la ciudad de Huancayo-2012” Escuela de posgrado, Universidad Nacional del Centro del Perú, Huancayo, 2015, tesis de posgrado; el trabajo se basó en determinar las concentraciones de contaminantes atmosféricos en la ciudad incontrastable, ocasionado específicamente por fuentes móviles y su comparación con los estándares nacionales de calidad de aire. Se manejó un tipo de investigación no experimental y de nivel explicativo, de la misma manera se consideró un 98% como nivel de confianza y un 5% como error máximo permisible.
Contando con una muestra de 539 vehículos los cuales fueron clasificados según el tipo de combustible que utiliza. Concluyendo al final que las concentraciones de los contaminantes de aire en la ciudad incontrastable excedieron los estándares de calidad ambiental en aire, siendo el principal emisor el parque automotor (vehículos a gasolina) teniendo como mayor contaminante al monóxido de carbono con un 54,21%, seguido por los compuestos orgánicos volátiles (COV) con un 29,10% y otros (16,69%).
1.1.2 Antecedentes internacionales
(Salinas Vio, 2012) manifiesta en la “Contaminación atmosférica por material particulado y consultas de urgencia por morbilidad respiratoria en menores de 5 años en la ciudad de Valdivia, periodo mayo-julio del año 2010”. Obteniendo como resultado que la exposición a distintos niveles de PM 2.5 es decir el aumento de su concentración no guarda relación con el incremento de casos por atención de enfermedades respiratorias. No pudiendo probar la hipótesis planteada, recomendando de ser necesario seguir evaluando los efectos de las variables atmosféricas y meteorológicas en la salud de la población.
(Baena Hamburger & Campos Morales, 2020) realizaron una investigación titulada
“Evaluación de las concentraciones internas y externas de material particulado PM2.5 en dos instituciones educativas de la ciudad de Barranquilla, Atlántico”, Departamento de Civil y Ambiental, Corporación Universidad de la Costa, Colombia, 2020, tesis de pregrado; se evaluaron las concentraciones de PP2.5 en dos instituciones educativas, medidas con sensores de bajo costo (PA-II-SD)-PurpleAir durante 5 meses en el año 2019, estos sensores fueron previamente validadas y calibradas con otro equipo de referencia (T640X). Al concluir la investigación se obtiene un promedio de las concentraciones de PM 2.5 para la IEA de 14,46 y 17,26 µg/m3, mientras que para la IEB fue de 19,18 y 18,95 µg/m3 en los ambientes internos y externos de las instituciones en donde se desarrolló la investigación. La relación entre interiores y exteriores nos dicen que la IEA es poco afectada por las concentraciones exteriores (I/E= 0,83), mientras que para la IEB arroja cifras igualitarias para ambos ambientes (I/E=1,01). La existencia de variaciones en los resultados obedecería al tipo de arquitectura de los puntos de muestreo y el tipo de ventilación que se presenta.
(Susz et al., 2020) en la investigación titulada “Monitoreo en tiempo real de material particulado en suspensión en el aire interior: Validación y aplicación de un sensor de dispersión de luz” se evaluó el rendimiento de unos sensores de aerosoles DustTrak DRX en interiores y ver su factibilidad para medir aerosoles complejos, para este propósito se emplearon tres dispositivos DustTrak DRX delas cuales se midieron el aire ambiente, humo de cigarrillo (ETS) y látex de poliestireno (PSL), haciendo una comparación con los resultados con los datos que se obtuvo mediante el método gravimétrico. Obteniendo así una variación con respecto al método gravimétrico entre el 2% -15% y que luego de ser calibrado se procedió a encontrar los límites de
detección de 5 µg/m3 y una cuantificación equivalente al 15 µg/m3. Finalmente se demostró la validación del Aerosol DustTraak DRX y su utilidad en el monitoreo de aire en los interiores.
(Castiblanco Avendaño & Cañon Alfonso, 2019) realizaron una investigación titulada
“Prototipo de bajo costo para monitoreo de calidad del aire en ambientes interiores”, Facultad de Ingeniería, Universidad Piloto de Colombia, Bogotá,2019, tesis de pregrado; este proyecto de basa en el diseño e implementación de un prototipo de bajo costo que realice el monitoreo de aire en espacios o ambientes interiores. Se determinó que el sensor óptimo para realizar el monitoreo es el sensor MQ4, el cual detecta la concentración de contaminantes gaseosos como el dióxido de carbono, benceno, etc. Así mismo se realizaron cálculos y conversiones de tal manera que la señal voltaica (Resistencia de carga) obtenida por el sensor sea convertida a partículas por millón (ppm) obteniendo de este modo que las concentraciones que se desea conocer de los contaminantes presentes en ambientes interiores tengan las unidades correspondientes.
(I. Magi et al., 2019)“Evaluación de PM2.5 medido en un entorno urbano utilizando una óptica de bajo costo contador de partículas y un monitor de atenuación beta del método equivalente federal “Se presentan los resultados de la evaluación realizada en varios puntos con la ayuda del sensor PurpleAir PA-II la cual almacena la concentración másica de partículas de diámetro inferiores a 2.5 micrones (PM2.5) y puesta en marcha a la vez con un equipo federal equivalente (BAM-1022) con la cual se realizó comparaciones y correcciones para realizar su posterior modelo predictivo con el modelo de regresión lineal múltiple. La metodología empleada es la que se maneja internacionalmente (OMS) con los monitores que se tienen con los equipos de referencia y estándares correspondientes. Se concluye finalmente que los resultados arrojan un 27-
57% de mejora en la precisión con el equipo PurpleAir-II en relación con los datos obtenidos con el equipo de referencia. Por otro lado, con este trabajo se sugiere hacer uso de estos sensores para razones de investigación en calidad, salud y aerosoles urbanos.
(Rodríguez Reales & Nuñez Blanco, 2016) “Nivel de exposición personal a material particulado inhalable PM2.5 proveniente de vías de alto tráfico vehicular de la ciudad de Barranquilla”, Facultad de Ciencias Ambientales, Corporación Universidad de la Costa, Colombia, 2016, tesis de pregrado; se tuvo como objetivo cuantificar las concentraciones de PM2.5
en las vías de mayor concurrencia vehicular de Barranquilla, para ello se empleó bombas personales de muestreo de aire TUFF™ de la marca Casella que presenta espumas y filtro de poliuretano y politetrafluoroetileno. Se trabajó en 3 estaciones de monitoreo en las cuales tenemos, Parque Jardín Botánico, Calle 72 y Zona Centro. Así mismo, se realizó la comparación de las dosis de exposición en mujer y varón en las calles más concurridas de la ciudad de Barranquilla. Finalmente, en esta investigación se concluye que se obtuvo una concentración máxima proveniente de la estación de la Calle 72, con una concentración de 238.10 µg/m3. Por otra parte, se presentó una mayor dosis de exposición en el género masculino presentado en la estación de la calle 72, lugar de mayor riesgo de contraer cáncer de pulmón y demás enfermedades respiratorias.
1.2 Marco teórico
1.2.1 Contaminación del aire
Se puede definir como la aparición de componentes químicos toxico en la atmosfera que pueden ser perjudiciales en los vegetales, animales, predios y personas que están expuestos a esta contaminación, En pocas palabras, manifiesta la presencia de componentes químicos presentes en
el aire, que debido a ello se evidencia una disminución en la calidad de aire. La contaminación atmosférica origina diversos cambios en la calidad de vida, como es el caso del calentamiento global y debilitamiento de la capa de ozono. Como principales contaminantes gaseosos tenemos al óxido de azufre (SO2), nitrógeno, monóxido de carbono y los componentes orgánicos volátiles (COV). Tanto el transporte, centros industriales y las viviendas son las fuentes principales de este contaminante liberado a la atmosfera (Ukaogo et al., 2020).
1.2.2 Origen del material particulado en el aire
Dentro de la naturaleza de las partículas en suspensión existen las primarias, éstas son emitidas de manera directa por procesos naturales o antropogénicos. Por otro lado, están las secundarias, aquellas que se originan desde fuentes artificiales, oxidaciones y reacciones complejas de óxidos de nitrógeno y dióxido de azufre. La principal fuente que generan el material particulado es la antropológica, presentes en la zona rural. Dentro de la fuente mencionada tenemos al parque automotor, actividades mineras, incendios forestales provocado por el hombre, centrales eléctricas, etc (Araújo et al., 2014).
1.2.3 Material particulado
Uno de los contaminantes atmosféricos más estudiados alrededor del mundo, conjunto de partículas en estado líquido y/o gaseosos presentes en la atmosfera, originada a partir de diferentes fuentes de contaminación con propiedades tanto físicas, químicas, morfológicas y termodinámicas.
Al estar presente en la atmosfera ocasiona gran variedad de cambios en la vegetación, cosas y humanos, como mayor impacto se tiene al incremento del riesgo en la salud por problemas cardiovasculares (Arciniégas Suárez, 2012).
1.2.4 Propiedades físicas del material particulado
1.2.4.1 Tamaño. Dentro del material particulado se tiene como propiedad el tamaño, el cual es algo compleja, por lo que se emplean diferentes métricas operacionales, entre ellas el diámetro aerodinámico. El tamaño de las partículas está relacionado con la acumulación presente en la coagulación y condensación. Es así que encontramos las partículas gruesas, aquellas que son reconocidas como partículas primarias. En pocas palabras el tamaño está clasificado en función de su diámetro, siendo las de menor diámetro las que representan mayor riesgo en la salud de las personas (Bloss, 2014).
Figura 1
Diámetros comparados del material particulado con otros elementos
1.2.4.2 Composición. Dentro de las muestras de material particulado se encuentran se encuentran los silicatos y carbonatos que están presentes en la corteza terrestre como componentes orgánicos, mientras que dentro de los inorgánicos tenemos a los nitratos (NO3 –), sulfatos (SO4 2–), cloruro, potasio, sodio y amonio (NH4 +). Así mismo, procedente de los desgastes de neumáticos y frenos del mismo tenemos la presencia de cantidades muy pequeñas (traza) de cobre, zinc, vanadio y arsénico como inorgánicos. Los componentes orgánicos están presentes en la combustión incompleta como, por ejemplo, el carbón negro, hollín, hidrocarburos aromáticos policíclicos y los aerosoles orgánicos proveniente de la oxidación y condensación de los compuestos orgánicos volátiles (COV) (Bloss, 2014).
1.2.4.3 Abundancia. Se han desarrollado y ajustado los limites legislativos desde una perspectiva de la calidad del aire adecuada ara cada situación geográfica y nacional, estas se relacionan en la abundancia (concentración de masa) por debajo del límite de acuerdo a los tamaños. Se tiene el PM2.5 y PM10 las cuales presentan diámetros aerodinámicos menores a 2,5 y 10 μm para cada uno, son estos diámetros aquellos que representan mayor riesgo en las personas por tratarse de partículas inhalables para el PM10 y respirables (alveolares) para el PM2.5. La abundancia de material particulado es determinada de acuerdo a la concentración promedio que se maneja en cada ciudad y se asume una altura de un kilómetro de altura respecto a la capa limite (Bloss, 2014).
1.2.5 Principales fuentes de emisión
Las fuentes de emisión del material particulado presentes en el aire comprenden las industrias manufactureras, sector laboral (agricultura). Un aproximado del 31% de emisiones de PM10 se originan de las calefacciones y la quema de residuos. Del mismo modo es que se liberan
del motor, como es el caso de los motores diésel, la cual le corresponde el 13% de las emisiones PM10 (Morand & Maesano, 2012).
Tabla 1
Fuentes de contaminación en las principales ciudades
Nota. (Ministerio del ambiente, 2014).
1.2.6 Efectos del material particulado
En la actualidad la información referente a la contaminación ambiental de aire es tomado con poca importancia en la mayoría de países en desarrollo y son ellas mismas las que sufren de toda la contaminación. Algunas de las razones para que ello se debe a sus sistemas de gestión que son poco confiables y deficientes en el manejo de su base de datos, la poca consideración que le dan a las posibles consecuencias que conlleva la contaminación atmosférica en la salud y el medio ambiente. Alrededor del mundo se presentan ciertos problemas originados por la contaminación, es el caso de algunos lugares de África en el cual se presentan problemas en la salud como son as enfermedades respiratorias y muertes a causas respiratorias. Sin embargo, le dan la atención debida ya que lo atribuyen a sus creencias y lo denominan como un acto de los Dioses. Por lo tanto, son en los países de bajos recursos económicos en donde no le dan la debida importancia ya que, por
Zona prioritaria Principales fuentes de contaminación Arequipa Ladrilleras, cementeras y el parque automotor.
Ayacucho Fuente natural, móviles y de área (comercio y servicios).
Cajamarca Parque automotor (vehículos), fuente de área y natural.
Huancayo Parque automotor (vehículos).
Lima- Callao Parque automotor e industrias.
Trujillo Parque automotor, industrias, ladrilleras, quemas de caña de azúcar.
encima esta la alimentación, vivienda y en último lugar queda algo que debería ser lo fundamental pero que debido a la realidad y necesidades del propio lugar se ve opacado (Ukaogo et al., 2020).
1.2.6.1 Efectos en la salud humana. La contaminación ambiental es una originario de los problemas de salud que las personas tienen a lo largo de sus vidas, las evidencias son cada vez más y las asocian directamente a la contaminación atmosférica reflejados en la delicada salud de muchas personas. Según el informe presentado por la OMS el año 2018 revela que la contaminación de aire interior por incendios en la cocina acarreo 3,8 millones de muertes. Así mismo, Global Burden of Disease compartió al mundo una información revela que el quinto factor de riesgo principal de muerte se le atribuyo al PM2.5 con un aprox. de 4.2 millones de muertes y 103 millones de años perjudicados y perdidos por dicha contaminación. Finalmente, mencionan que la exposición a PM2.5 podría originar anomalías genéticas y posibles fibromas uterinos, en el caso de las mujeres (Ukaogo et al., 2020).
Figura 2
Efectos en el sistema respiratorio a causa de las diferentes fracciones de material particulado
Nota. (Encyclopedia of the Environment, 2009)
1.2.6.2 Efectos en el medio ambiente. Las consecuencias de llegar a tener un contacto entre la contaminación y los cuerpos de agua conllevan a modificar sus propiedades físicas, fisiológicas y químicas. Un ejemplo es en el aumento de la salinidad de cloruro de sodio que se empela en la perforación, al aumentar los metales de carácter toxico se origina la excesiva presencia de nutrientes y plantas, la propia disminución de oxígeno en el agua. Al final se tiene como resultado aguas con olores desagradables y repulsivos, llevando al abandono del lugar por completo (Ukaogo et al., 2020). El material particulado al entrar en contacto con la luz se generan las llamadas neblinas que oscurecen el contorno debido a las reacciones q producen al contacto de diferentes contaminantes presentes en los aerosoles. La partícula al hacer su deposición en suelo tiene contacto con algunos animales como las lombrices, quienes al estar en contacto directo manifiestan problemas en su sistema inmunológico, la biomasa y la fertilidad del propio suelo (Lin et al., 2019).
1.2.7 Monitoreo de calidad del aire
Para desarrollar un sistema de monitoreo se tiene como principal necesidad la determinación de manera eficiente y eficaz las concentraciones de lo contaminantes atmosféricos, manteniendo como única finalidad, la información objetiva y oportuna para su debida toma de decisión, planteando así las debidas medidas correctivas y/o preventivas enfocándose en la mejora continua. Asi mismo se cuenta con métodos de medición, como es el caso de la alternativa, en el cual se hace uso de sensores de bajo costo. Los cuales cumplen con los objetivos y metas de acuerdo al Protocolo Nacional de Monitoreo de la Calidad Ambiental del Aire (MINAM, 2019).
1.2.8 Sensores de bajo costo
El concepto de sensores de bajo costo (SBC) va variando de acuerdo a cada autor, como bien su nombre lo dice, estos tienen un costo muy menor a comparación de los equipos de referencia ya conocidos, este precio varía ente 100.00 y 500.00 dólares. Como una de sus principales ventajas a parte del costo, es que presentan un tamaño menor y cómodo, haciendo estas características a los sensores de bajo costo como las más usadas en el mercado en muchas industrias y otras más áreas que guaran elación con el monitoreo ambiental del aire. Otra de las razones para emplear este tipo de sensores es que la información que se obtiene en las mediciones es en tiempo real, facilitando de esta manera el manejo y disponibilidad completa de los datos registrados. Sin embargo, al ser este una tecnología que tiene poco tiempo en el campo de la medición de la calidad del aire, presenta como una de su mayor desventaja la validación y de estandarización de la información. Es de esta manera que partir de la información generada por el sensor y las características de su transductor que cada uno lo conformas se le puede dar una clasificación como, ópticos, electroquímicos y piezoeléctricos (Ron, 2019).
1.2.8.1 Clasificación de los sensores de bajo costo
a) Sensores piezoeléctricos. Es elaborado por un material piezoeléctrico sometido a oscilación. Basado en el principio de micro gravimetría la cual registra la variación presentada en la masa de la interacción de las tantas especies químicas del sensor. Para su fabricación es necesaria conocer y estudiar profundamente la piezoelectricidad, que no es más que el efecto producido en los cristales que, luego de pasar por ciertas tensiones mecánicas, llega a presentar en su masa una polarización de tipo eléctrica, dando finalmente una diferencia de potencial y cargas eléctricas producidas en su superficie (García Navarrete & Rico Soto, 2019).
Figura 3
Sensor de anillos de medida de fuerzas en miniatura CSW para fuerzas de cizalla
Nota. (HBM, s.f)
a) Sensores electroquímicos. Dentro de este tipo de sensor a su vez se divide de acuerdo a su principio de funcionamiento y diseño mecánico en 3 subtipos, voltimétricos, potenciométricos y conductimétricos (García Navarrete & Rico Soto, 2019).
Potenciométricos. Sensor tipo electroquímico, el cual es utilizada en las industrias para la determinación de compuestos, basando su función en la detección de moléculas y átomos iónicos presentes en el momento que se lleva la carga eléctrica. No es necesario que se cuente con un flujo de corriente, debido a que es el propio compuesto el que pasa por los electrodos de este sensor. A la vez es posible subdividir de acuerdo a cómo se comporta el electrodo, los cuales son (García Navarrete & Rico Soto, 2019):
• Sensor de electrodos selectivos de iones (ISE, Ion Selective Electrodes).
• Sensor de transistor de efecto campo
Voltimétricos. Trabaja bajo el principio de la relación voltaje – corriente, este tipo de sensor trabaja con uno de nombre amperométrica, el mismo que trabaja con un voltaje constante.
Su funcionamiento radica en la señal eléctrica generada por el fluido que se encuentra en proporción con la concentración de este mismo fluido (Ron, 2019).
Conductimétricas. Este tipo de sensor se basa principalmente en la conductividad que da lugar a una serie de frecuencias, del cual la conductividad eléctrica es registrada en una capa o parte del material que se manifiesta en los cambios originados por la presencia de la sustancia objetivo (Escalona et al., 2012).
b) Sensores ópticos. Este tipo de sensor trabaja bajo el principio de operación por medio de la detección de ondas electromagnéticas (haz de luz), que son puestas en interacción con el agente químico de interés. Se tiene gran variedad de principios físicos y arreglos en este tipo de sensor, del mismo modo que los métodos de detección como es el caso del uso de los infrarrojos y fotoionizantes que operan en espectros infrarrojos y ultravioleta, respectivamente. Dentro de la variedad de sensores de este tipo, se cuenta como la de mayor comercialización y usabilidad en muchos países al sensor PurpleAir, mencionada y presentada a continuación de manera detallada (Escalona et al., 2012).
1.2.9 Sensor PurpleAir PA-II
Sensor de calidad de aire que mide en tiempo real las concentraciones de material particulado PM2.5 y PM10 empleado de manera industrial, comercial o residencial. Para el caso de instalaciones en lugares fijos, este equipo cuenta con un WiFi el cual permite los datos recopilados del monitoreo de aire sea transmitida al mapa de PurpleAir, en el cual es recopilado y almacenado para su posterior empleo con fines de investigación o control de la calidad de aire.
Presenta dos ediciones, una sin registrador micro SD, mientras la otra si cuenta con dicha memoria y sirve para usarla en lugares donde no se cuente con una conexión WiFi y sea necesario contar con ese tipo de almacenamiento. Funcionan correctamente al ser instalada a una fuente de alimentación USB de 5voltios (Wallace, 2022)
Figura 4
Características físicas del sensor PurpleAir
Nota. (AQ-SPEC, 2015)
1.2.9.1 Características del sensor
• Color: Blanco
• Dimensiones: 85 mm x 85 mm x 125 mm
• Requerimientos de energía: Micro USB de 5 V, 0,18 A continuo, pico de 600 mA
• Eficiencia de conteo: 50 % a 0,3 μm y 98 % a ≥0,5 μm
• Rango efectivo: 0 a 500 μg/m³
• Alcance máximo: ≥1000 μg/m³
• Error máximo de consistencia: ±10 % de 100 a 500 μg/m³ y ±10 μg/m³ de 0 a 100 μg/m³
• Tiempo total de respuesta: ≤10 segundos
1.2.9.2 Principio de funcionamiento. Este sensor de bajo costo trabaja con PMSX003 como contadores laser, las cuales realizan lecturas cada 5 segundos en un tiempo de 120 segundos, que es registrada en la tarjeta MicroSD y/o en la plataforma de la empresa del mismo nombre. Es el ventilador que al ser utilizado por el contador laser y haber tomado una muestra de aire es captado por el rayo láser, el mismo que refleja la luz de las partículas que están presentes en la muestra de la placa de detección. Dicha placa mide el reflejo provocado y lo transmite como un impulso, siendo la longitud de este impulso la encargada de determinar el tamaño de la partícula, del mismo modo el número de impulsos determinado permite determinar la concentración másica del material particulado en tres diámetros, PM1.0, PM2.5 y PM10 expresado en μg/m3 como unidad y medidas en exteriores o interiores
1.2.9.3 Componentes y aplicativos del sensor PurpleAir PA-II
Contador de partículas láser El equipo PurpleAir emplea contadores de partículas láser PMS1003, PMS6003 y PMS5003 las cuales cuentan partículas que se encuentran suspendidas en los tamaños 0,3, 0,5, 1,0, 2,5, 5,0 y 10 um. El conteo de partículas es procesado por el sensor trabajado por algoritmos complejos, llevando finalmente a calcular la concentración másica de material particulado. Los sensores PMS vienen calibrados de fábrica. Estos contadores de partículas empleados en los sensores de PurpleAir vienen calibrados de fábrica. El cual después de su fabricación y distribución no es posible realizar otra calibración en los contadores laser.
Sensor tipo BME280: Sensor que mide la presión, temperatura y humedad que está incluido de manera interna en cada sensor PurpleAir.
ThingSpeak y HighCharts: ThingSpeak, encargado de realizar el almacenamiento de datos del PurpleAir a la nube. Mientras que el ThingSpeak es el que crea los mapas a partir de los datos en la interfaz de PurpleAir.
Mapbox: Encargada de la interfaz de mapas de PurpleAir.
1.2.10 Sedimentación de partículas
La sedimentación de partículas es un factor importante que depende del tamaño de la partícula (diámetro aerodinámico) que tiene una significancia importante para las partículas pequeñas en la sedimentación gravitacional. La sedimentación es también dependiente de la superficie a la cual llegara y sus características, la sedimentación en superficies seca es mayor que en superficies húmedas. Los factores que afectan la sedimentación de partículas son, el tipo de superficie, la conducción de la sedimentación, gradiente de temperatura, etc (Estokova &
Stevulova, 2012).
Figura 5
Fuerzas actuantes sobre una partícula en un fluido
1.2.11 Velocidad de sedimentación
La deposición por difusión se observa principalmente en superficies verticales y orientadas hacia abajo (techos). La deposición inducida por la fuerza gravitacional se observa en las superficies orientadas hacia arriba (capa de desgaste de las construcciones de pisos, áreas de muebles orientadas hacia arriba). La fuerza de arrastre del aire en comparación con la sedimentación de partículas está determinada por el flujo de aire. Para la sedimentación observada en aire quieto (es decir, Re < 1 flujo de aire laminar), la ley de Stokes es válido. Si el flujo de aire es turbulento (Re > 1000), la baja resistencia de Newton es válida para la sedimentación de partículas. La velocidad de sedimentación terminal de la sedimentación de partículas debido a la fuerza gravitatoria es el resultado del equilibrio entre la resistencia y la gravedad, expresada en la siguiente ecuación 1 (Estokova & Stevulova, 2012):
𝑉
𝑠=
(𝜌𝑝−𝜌𝑓)𝐷𝑃2𝑔 18𝜇
(1)
Donde:
Vs: Velocidad de sedimentación (m/s) Pf: Densidad del fluido (kg/m3) Dp: Diámetro de la partícula, m
g: Constante de gravedad, (9.807 m/s2) μ: Viscosidad del aire
1.2.12 Evaluación del riesgo para contaminantes en el aire
Dentro de la evaluación del riesgo de una sustancia tóxica se manejan los componentes tales como la exposición de las personas a dicha sustancia y toxicidad. De acuerdo a la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (U.S EPA) nos manifiesta que os componentes que presenta el material particulado presente en el aire originarían posibles problemas en la salud de las personas. Así mismo, la Agencia para sustancias toxicas y registro de enfermedades conocido por sus siglas ATSDR nos dice que es el proceso en el cual se recopila información de efectos de acuerdo a las sustancias química con el fin de determinar el riesgo conjuntamente a la exposición.
Entre los métodos empleados por la EPA y ATSDR, la que mayor difusión y uso tiene es la de EPA la cual desarrolla una metodología científica, mientras que la ATSDR es una más particular trabajado en un lugar preciso contaminado por muchas sustancias toxicas (Rodríguez Reales &
Nuñez Blanco, 2016).
Figura 6
Etapas en la evaluación del riesgo
Nota. (U.S EPA, 1991)
1.2.12.1 Identificación del riesgo. Al determinar los efectos que produce una sustancia estamos identificando el riesgo y/o riesgo. Al igual estaríamos caracterizando toxicología de los agentes químicos para ello se requiere recopilar información de sus propiedades mediante técnicas diversas. Tales como ensayos de toxicidad y ensayos fisicoquímicos (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.12.2 Estudios epidemiológicos. Consiste en el estudio de factores que determinan la frecuencia de las enfermedades de las personas de un determinado lugar. Así mismo el análisis y descripción de dichas enfermedades y todo ello en el ámbito de la epidemiología, relacionado a la incidencia, la cual son los casos de una enfermedad en un determinado periodo o lapso de tiempo, mientras que la prevalencia está ligada a los casos que ya existen en un determinado lugar en específico (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.12.3 Evaluación de la relación dosis-efecto. Una relación dosis-respuesta describe cómo la probabilidad y la gravedad de los efectos adversos para la salud (las respuestas) se relacionan con la cantidad y las condiciones de exposición a un agente (la dosis suministrada).
Aunque esta página web se refiere a la relación "dosis-respuesta", los mismos principios generalmente se aplican a los estudios en los que la exposición es a una concentración del agente (p. ej., concentraciones en el aire aplicadas en estudios de exposición por inhalación) (Zuk & Ize, 2010).
1.2.12.4 Datos toxicológicos. Todos aquellos estudios realizados, como es el área de la epidemiologia, ensayos in vitro y ensayos realizados en animales son algunos de los cuales sirven para obtener los índices de toxicidad elaborados e la evaluación del riesgo. Manejar información variada conlleva tener que diferenciar muchas informaciones irrelevantes y enfocarse en lo que se tiene, la información que se quisiera siempre manejar son los datos trabajados sen humanos, las demás informaciones son consideradas como auxiliares y con poca importancia (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.12.5 Efectos no cancerígenos. Es la dosis de referencia crónica (RfD), el índice de toxicidad que se emplea para evaluar el riesgo no cancerígeno, de acuerdo a este parámetro que al ser determinado por dicha dosis es casi imposible que durante toda la vida de la población expuesta llegue a provocar un riesgo importante en su salud. Debido al cuidado y protección a la
población ante dichas exposiciones a causa de un agente contaminante es que la dosis de referencia es tan importante y tiene un objetivo claro. El valor de RfD es particular para cada sustancia, sin embargo, varía de acuerdo a la vía por el cual es depositada, sea vía respiratoria o digestiva. En el caso de contaminantes presentes en el aire que tengan una acción toxica se le atribuye el nombre de “concentración” a cambio de la palabra “dosis” y generando de ese modo el nuevo concepto
“concentración de referencia” (RfC) (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.12.6 Evaluación de la exposición. Para realizar la evaluación de una exposición a cualquier contaminante significa realizar una descripción cualitativa y cuantitativamente la interacción que tiene el individuo con el contaminante (agente) al igual de la cantidad de contaminante que ingresa al cuerpo (dosis). Existen diferentes tipos de exposiciones, sin embargo, la que los mantiene en total semejanza es que se tiene personas expuestas a determinadas concentraciones de contaminante por un periodo determinado de tiempo, para ello es trascendente conocer los factores de acuerdo al componente en el cual se trabajara, por ejemplo, conocer la fuente de origen, la ruta y las vías por las cuales se expande. Por ello se sigue un orden secuencial para lograr entender y controlar la exposición (UAP, 2015):
Figura 7
Etapas de la evaluación de la exposición
Nota. (CEPIS/OPS, 2005)
1.2.13 Caracterización del lugar de exposición
Para llevar bien una caracterización del lugar de exposición debe de adjuntarse los datos necesarios del medio en el cual se desarrollará la exposición (zona de estudio), del mismo modo reconocer las relaciones existentes entre el contaminante y las personas que se encuentren expuestas. Para la caracterización se requiere en primer lugar identificar las personas que se encuentran completamente expuestas, como las que trabajen y /o residan en la fuente, de la misma manera determinar la dirección y distancia de dichas personas en el área de estudio (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.13.1 Identificación de la ruta de exposición. En la identificación de la ruta tenemos a consideración las fuentes primarias y secundarias. Se considera significativa como para realizar una evaluación completa de las exposiciones efectivas. La sustancia toxica al estar en contacto con las personas encontrara una forma de ingresar al cuerpo, como la vía cutánea, inhalación e ingestión. En el caso que se requiera la eliminación del análisis de dicha ruta se pueden considerar lo siguiente (García Reynoso et al., 2007):
Figura 8
Justificación válida para eliminar el análisis de una ruta de exposición
Nota. (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.13.2 Cuantificación de la exposición. Para este fin el objetivo principal es determinar la magnitud, duración, frecuencia y la vía en el cual se da la exposición. Por tal motivo, se procede a determinar la concentración del contaminante al igual que la dosis de exposición del contaminante (García Reynoso et al., 2007).
a) Concentración del contaminante: Tanto en el aire, agua y suelo se encuentra presente la concentración (cantidad de masa), del mismo modo puede tratarse de una muestra biológica como es el caso de la leche, alimentos, sangre, etc. Muchas veces el agente no entra de manera directa al cuerpo como debería de ser, que el contaminante ingrese mediante un medio que contenga un agente diluido. La concentración de exposición se manejan varias unidades como es el caso de mg/m3, mg/kg, mg/l) (García Reynoso et al., 2007).
b) Dosis de exposición al material particulado: No es otra cosa que la cantidad de contaminante que ingresa al cuerpo, dentro del evaluación de riesgo se da por medio de la inhalación, esta expresada en la unidad de (mg/kg.día). En el caso particular del material particulado menores a 10 y 2.5 micrómetros de diámetro, la concentración es determinado de acuerdo a los métodos establecidos por el ente encargado nacional (Acevedo Garcia, 2016).
1.2.14 Caracterización del riesgo
Es la situación de riesgo en la cual al identificar el contaminante se relaciona el nivel de exposición (concentración) y el nivel de referencia máximo en el cual no se espera ningún efecto en la salud y ecosistema. El riesgo es cuantificado por medio del cociente de peligrosidad que es obtenido a partir de las concentraciones y el valor de toxicidad de cada contaminante (Gobierno Vasco, 2020)
La caracterización del riesgo comienza por una evaluación de la información recopilada en
las fases anteriores, con el doble objetivo de verificar que se ha obtenido toda la información necesaria y de comprobar la consistencia interna de los resultados obtenidos
Así como tener la debida información recopilada como parte de la evaluación, verificar si la información obtenida es suficiente y necesaria son indispensables para la caracterización correcta del riesgo (Acevedo Garcia, 2016).
Figura 9
Datos a considerar para la caracterización del riesgo
1.2.15 Interpolación espacial
Este proceso matemático algorítmico no facilita la estimación de un dato espacial de la variable llamada “variable Z” en el cual se define por medio de un dominio espacial representado por S (x, y), teniendo un sistema de proyección geográfica representados por x e y. Entre las características que representa la variable Z en S es que al encontrase más cercanos los puntos entre sí, los valores serán mucho más similares; denominando autocorrelación espacial a este principio (Gomariz Castillo, 2013).
1.2.16 Modelos de interpolación espacial
∑ 𝑑
a) Distancia Inversa Ponderada (IDW): En este modelo se estiman valores que se desconocen a partir de los datos que, si son conocidos, de esta manera se asume que están más relacionados los valores más cercanos que otros. Dentro de las características tenemos los siguientes (Gomariz Castillo, 2013):
• Univariante no geoestadístico
• Determinístico
• Gradual
• Exacto
• Local
La variable Z es estimada por medio de la siguiente función:
∑𝑛 𝑧(𝑥𝑖).𝑑−∞
𝑧^(𝑥 ) =
𝑖=1 𝑖𝑗 (2)Donde:
𝑗 𝑛 −∞
𝑖=1 𝑖𝑗
𝒛^: Valor estimado en el punto 𝑥𝑗
𝒙𝒋: Punto a estimar el valor de la variable 𝒙𝒊: Puntos vecinos muestrales
𝒛: Valor a observar del punto muestral en la vecindad 𝒏: Número de puntos muestrales
𝒅𝒊𝒋: Distancia entre 𝑥𝑖 y 𝑥𝑗
∞: Exponente de ponderación, ∞ = 2
𝑖=1 Figura 10
Criterios al aplicar el modelo de distancia inversa ponderada
Nota. a) Los “n” puntos más cercanos al punto de interpolación. b) Umbral “r” al punto de interpolación. Fuente: (Alonso Sarría, 2014).
b) Geoestadístico/ Kriging: Este método inferencial espacial, es aplicable cuando no tenemos muestreados los valores de la variable, este nos ofrece una estimación lineal no sesgado con varianza para nada elevada, sin embargo, no es el único método que cuente con esta característica, teniendo a otros métodos que manejan el mismo nivel de varianza.
Si tomamos el caso en que una medición de variable Z, que tiene como punto a xi y buscamos predecir Z(x0) al cual desconocemos, esta puede ser desarrollada por medio de una combinación lineal de variables (Porras Velázquez, 2017):
𝑍
∗(𝑋
0) = ∑
𝑛𝜆
𝑖𝑧(𝑥
𝑖)
(3)Dentro de sus principales características, encontramos que se desempeña como una univariante y multivariante a la vez, pertenece al tipo geoestadístico es exacto y gradual al momento de procesar los datos en el mapa (Gomariz Castillo, 2013).
