Trabajo Fianl aire
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UNIVERSIDAD CIENTÍFICA DEL SUR Facultad de: Ingeniería y gestión ambiental EVALUACIÓN DE LAS CONCENTRACIONES DEL MATERIAL PARTICULADO: PM 10. UN ANÁLISIS COMPARATIVO DE LAS CONCETRACIONES DE PM10 ENTRE LA ZONAS DE SAN BORJA Y SANTA ANITA EN EL PERIODO DEL 2013 (LIMA, PERÚ- 2014) CURSO: Contaminación de Aire INGENIERO: José Silva Cotrina INTEGRANTES: Casimiro Saire Raúl Córdova Rosales , Yanina Olivera , Edilene Noriega Pacheco , Diana Ramírez Vega, Katherine 2014
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UNIVERSIDAD CIENTÍFICA DEL SURFacultad de: Ingeniería y gestión ambiental
EVALUACIÓN DE LAS CONCENTRACIONES DEL MATERIAL PARTICULADO: PM
10. UN ANÁLISIS COMPARATIVO DE LAS CONCETRACIONES DE PM10 ENTRE
LA ZONAS DE SAN BORJA Y SANTA ANITA EN EL PERIODO DEL 2013 (LIMA,
PERÚ- 2014)
CURSO: Contaminación de Aire
INGENIERO: José Silva Cotrina
INTEGRANTES:
Casimiro Saire Raúl
Córdova Rosales , Yanina
Olivera , Edilene
Noriega Pacheco , Diana
Ramírez Vega, Katherine
2014
ÍNDICE
Resumen
I. INTRODUCCIÓN
II. HIPÓTESIS DEL TRABAJO
III. OBJETIVOS
III.1 OBJETIVOS GENERALES
III.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
IV. ASPECTOS GENERALES
IV.1ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
IV.2MARCO TEÓRICO
V. MATERIALES Y MÉTODOS
V.1 MATERIALES : ZONA DE ESTUDIO Y EQUIPO
V.1.1 ZONA DE ESTUDIO
V.1.2 DESCRIPCIÓN DEL EQUIPO
V.2 MÉTODOS Y PROCEDIMIENTOS
V.2.1 MÉTODOS
V.2.2 PROCEDIMIENTOS
VI. RESULTADOS : DISCUSIÓN E INTERPRETACIÓN
VI.1RESULTADOS E INTERPRETACIONES
VI.2DISCUSIONES
VII. CONCLUSIONES
VIII. RECOMENDACIONES
IX. ANEXOS
X. REFERENCIAS : BIBLIOGRÁFICAS Y WEB
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Caracterización de las fracciones del material particulado presente en el aire
troposférico
Tabla 2 Estándares Nacionales de Calidad Ambiental del Aire es preciso indicar que
todos los valores son concentraciones en microgramos por metro cúbico
Tabla 3 Valores de concentración de PM 10 en ppm establecidos por la Organización
mundial de la salud
Tabla 4 Se organizan los valores límite de PM10 para la protección de la salud pública
en América Latina, el Caribe, Canadá, China, Estados Unidos, Japón y la Unión
Europea
Tabla 5 Se muestra la ubicación de las estaciones de monitoreo de la calidad de aire
de Santa Anita y San Borja
Tabla 6 Medias mensuales de la concentración de PM 10 y los factores
meteorológicos del año 2013
Tabla 7 Escalas de Beaufort de la intensidad de viento
Tabla 8 Matriz de correlación del PM 10 en función de los factores meteorológicos
realizados con un análisis de regresión lineal múltiple
Tabla 9 Matriz de correlación del PM 10 en función de los factores meteorológicos en
un modelo de regresión Potencial o Logarítmico
Tabla 10 Escalas de Beaufort de la intensidad de viento
ÍNDICE DE IMÁGENES Y GRÁFICAS
IMÁGENES
Imagen 1 Ubicación del distrito de Santa Anita
Imagen 2 Ubicación del distrito de Santa Anita
Imagen 3 Ubicación de las estaciones automáticas de monitoreo de calidad de aire en
los distritos de Santa Anita y San Borja
Imagen 4 Thermo Scientific Ambient Particulate Monitor TEOM® 1405-F
GRÁFICAS
Gráfica 1 Representación esquemática de la distribución del particulado según
diámetro en términos de masa
Gráfica 2 Variación del PM 10 por estaciones del año Santa Anita y San Borja
Gráfica 3 Variación mensual de PM 10 durante el periodo del 2013
Gráfica 4 Variación diaria del PM10 en el mes de mayor concentración del
contaminante
Gráfica 5 Variación anual del PM10 en Santa Anita y San Borja
Gráfica 6 Concentración de material particulado PM10 y su relación con la velocidad
del viento en la estación de Santa Anita
Gráfica 7 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Enero
Gráfica 8 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Febrero
Gráfica 9 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Marzo
Gráfica 10 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Abril
Gráfica 11 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Mayo
Gráfica 12 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Junio
Gráfica 13 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Julio
Gráfica 14 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Agosto
Gráfica 15 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Setiembre
Gráfica 16 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Octubre
Gráfica 17 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Noviembre
Gráfica 18 Concentraciones de PM 10 diarias correspondientes al mes de Diciembre
Gráfica 19 Gráfica de dispersión de PM vs Presión
Gráfica 20 Gráfica de dispersión de PM vs Velocidad de Viento
Gráfica 21 Gráfica de dispersión de PM vs Temperatura
Gráfica 22 Gráfica de dispersión de PM vs Precipitación Total
Gráfica 23 Gráfica de dispersión de PM vs Humedad Relativa
Gráfica 24 Gráfica de dispersión de PM vs Dirección del viento
Gráfica 25 Calificación de la calidad de aire por parte de la población de San Borja
Gráfica 26 Percepción sobre el problema de contaminación de aire por parte de la
población de San Borja
Gráfica 27 Principal factor de contaminación según la población de San Borja
Gráfica 28 Disposición de la población por mejorar la calidad de aire en San Borja
Gráfica 29 Frecuencia de enfermedades respiratorias de la población de San Borja
Gráfica 30 Percepción sobre la afección del aire contaminado sobre la salud según la
población de San Borja
Gráfica 31 Clasificación de la población entrevistada de Santa Anita
Gráfica 32 Porcentajes de la población de Santa Anita según la frecuencia con la que
contra enfermedades respiratorias
Gráfica 33 Grupo etáreo con frecuencia de contraer enfermedades respiratorias en
Santa Anita
Gráfica 34 Factor contaminante del aire según la población de Santa Anita
Resumen
La contaminación atmosférica en Lima es un problema con el que los residentes
luchamos día a día, en este trabajo de investigación se obtuvieron datos referentes a
PM 10 del periodo 2013 de las estaciones automáticas de monitoreo de calidad de aire
ubicados en Santa Anita y San Borja.
Luego de haberse evaluado los datos obtenidos se encontró que el mes en el que se
presentaron las mayores concentraciones del contaminante en estudio para ambas
estaciones fue el mes de Abril, sin embargo , las mayores concentraciones de PM 10
fueron obtenidas en la estación de Santa Anita .Los rangos anuales de concentración
del contamínate en estudio para la estaciones de Santa Anita y San Borja fueron de :
66 µg/m3 a 120 µg/m3 y 46 µg/m3 a 66 µg/m3 respectivamente , sin embargo, ambas
estaciones superaron los estándares establecidos por la normativa nacional e
internacional para el periodo del 2013.
Abstract
Air pollution in Lima is a problem that residents struggle daily this research have used
the data of MP 10 during the period of 2013 derived of the automatic monitoring
stations for air quality located at Santa Anita and San Borja .
After having evaluated the data obtained it was found that the month in which were
presented the highest concentrations of the pollutant was the month of April for both
stations, however, the highest concentrations of MP10 were obtained in Santa Anita .
The annual ranges of the contaminant in Santa Anita and San Borja were 66 µg/m3 to
120 µg/m3 and 46 µg/m3 to 66 µg/m3 respectively, however, both stations exceeded
standards established by national and international regulations for the period of 2013.
I. INTRODUCCIÓN
La población de Lima está experimentando los efectos de una creciente contaminación
del aire, especialmente en la capital y alrededores donde se concentran la mayor parte
de la población y también del parque automotor; por lo que la cuenca atmosférica es
receptora de altos niveles de contaminantes gaseosos, metales tóxicos, entre otros. Su
ubicación en pleno desierto costero hace que gran parte de las partículas suspendidas
por acción de los vientos sean transportadas a las zonas suburbanas creando núcleos
de contaminación (SENAMHI PERÚ 2006).
La Organización Mundial de la Salud publicó este año un informe realizado durante el
periodo del 2008 y 2012 en 1600 ciudades del mundo y 91 países dicho informe tuvo
como resultado que la capital peruana, tiene el aire más contaminado de
Latinoamérica, sin embargo este resultado fue refutado por las autoridades
competentes en materia de calidad de aire de nuestro país. Sin embargo la
contaminación a la que estamos expuestos los limeños no podrá ser la que registra los
mayores valores a nivel de Latinoamérica pero estos valores generan factores de
riesgo sobre la salud de los residentes limeños.
Uno de los contaminantes más peligrosos es el material particulado atmosférico este se
origina de una variedad de fuentes y posee un amplio rango de propiedades químicas,
físicas y termodinámicas; ellas se forman mediante subdivisiones o roturas de
fragmentos mayores de materia y/o por aglomeración de fragmentos pequeños
incluyendo moléculas (Hidy y Brock, 1971; Jaenicke, 1980; Prospero y Charlson, 1983;
Stocker y Seager, 1981, Ondov y Wexler, 1998).
Debido al alto grado de contaminación atmosférica en muchos centros urbanos, resulta
necesario implementar acciones para mejorar la calidad del aire y proteger la salud de
la población. Para ello se necesita monitorear la calidad del aire. El monitoreo
atmosférico recurre a un conjunto de metodologías para la toma de muestras del aire
para analizarlas y procesarlas de forma permanente con el fin de conseguir la
información necesaria sobre las concentraciones de los ―contaminantes criterio (Korc
1999 & UNEP/WHO 1994).
II. HIPÓTESIS DEL TRABAJO
En el contexto del presente trabajo de investigación se ha formulado la siguiente
hipótesis: la concentración de PM10 en la zona de Santa Anita es más elevada que la
reportada en la zona de San Borja.
El fundamento de la hipótesis anteriormente expuesta tiene relación con las
características geográficas y meteorológicas que la zona de Santa Anita posee, como
también la predominancia del parque industrial y automotor en la zona
anteriormente mencionada.
Las variables consideradas de acuerdo a la estructura que se exhibe en la hipótesis
son:
A. Variable independiente: características meteorológicas y parque automotor
B. Variable dependiente: Contaminación atmosférica por PM 10
Pero, además, es conveniente dejar establecido cuáles son las variables intervinientes o
extrañas que también incidirán en los resultados del estudio:
C. Variables intervinientes: Parque industrial y 1 Transporte público alternativo de
pasajeros ( mototaxis)
3.- OBJETIVOS
3.1 Objetivo general
Realizar un análisis comparativo de los datos de concentración de PM 10
proporcionada por el SENAMHI a través de la Red de Monitoreo de Calidad de
Aire con el de contribuir a la gestión de la calidad de aire en las zonas de Santa
Anita y San Borja.
1 Según la municipalidad de Santa Anita existen más de 1500 mototaxis que generan impactos negativos al ambiente como los ruidos molestos, emisión de gases y material particulado
3.2 Objetivos específicos
Comparar los datos obtenidos referente al contaminante en estudio: PM 10 con
la ley correspondiente en el ámbito nacional e internacional y evaluar si se
cumplen los estándares establecidos.
Realizar un análisis estadístico con el programa MINITAB 17 para evaluar la
correlación entre las concentraciones de PM10 y los factores meteorológicos
mediante análisis de regresión y matrices de correlación.
Analizar las condiciones meteorológicas de ambas zonas para interpretar el
comportamiento del contaminante PM 10.
Realizar una encuesta a la población de los distritos de Santa Anita y San Borja
con el fin de evaluar la percepción de esta con respecto a la contaminación
atmosférica.
4. ASPECTOS GENERALES
4.1 ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACION
El 2010 Lexuri Urrebaso realizó un diagnóstico de la calidad del aire en el barrio de
Añorga de Donostia, principalmente del material particulado (PM10) el contaminante
que en el año 2009 en la estación de Añorga G.V. y según el R.D 1073/2002, ha
incumplido la legislación vigente en materia de protección de la salud humana. El
método desarrollado es la utilización de software para la georreferenciación y
elaboración de mapa de emisiones. El resultado fue que en los últimos años no se ha
superado el valor límite anual (40 μg/m3) establecido para PM10 en la estación de
Añorga G.V.en ninguna ocasión. Por ello, en lo que se refiere a la media anual de
PM10, en la estación de Añorga G.V.se ha cumplido la normativa vigente; en la
evolución diaria de PM10 de Añorga GV destaca el cambio de hora del valor máximo
de la mañana, indicando un cambio en la afección de focos emisores en el entorno de
la estación (Lexuri Yurrebaso,2010).
El 2008 Walsh con el propósito de evaluar el impacto potencial a la calidad del aire,
durante la etapa de operación del proyecto Nitratos Del, ha realizado un monitoreo de
calidad del aire para determinar los niveles actuales de los siguientes parámetros:
partículas en suspensión menores a 10 micras (PM10), gases (SO2, CO, NO2, O3 y
H2S) e hidrocarburos totales (HT).La medición de los parámetros mencionados se
realizó en el mes de diciembre del año 2008. La ubicación de las estaciones de
monitoreo de calidad del aire fueron seleccionadas sobre la base de los siguientes
criterios: Se utilizaron los procedimientos de calibración señalados en los manuales de
los analizadores de gases y equipos para monitoreo de partículas. Estos
procedimientos tienen como base el Quality Assurance Handbook for Air Pollution
Measurement Systems y los siguientes documentos 40 CFR 50 y 40 CFR 58 de la
EPA. El calibrador para partículas de Flujo Streamline. Los resultados de la evaluación
mostraron que no hay impacto al medio por parte del proyecto Nitratos del Perú
( Walsh Smith, 2008).
El año 2008 Gonzales López, realizo un estudio de la valoración económica de la
calidad del aire en Guayana, Venezuela en la zona industrial Matanzas, el objetivo fue
la valoración integral para mejorar la calidad del aire, donde se considera al PM10
como principal contaminante, la metodología que uso fue investigación documental,
recolección de datos de los conglomerados de las industrias, y el método de
gravimetría inercial para medir PM10. Los resultados de este estudio se basa en el
impacto que genera las industrias a la atmosfera y a la población existe alrededor, se
obtuvo valores altos que estaban por encima de la normal venezolana (Gonzales
Lopez, 2008) .
El 2005 Rojas Y Galvis, realizaron mediciones simultáneas de material particulado PM
2.5 y PM 10 durante periodos de hasta dos meses, en varias estaciones de la red de
monitoreo de calidad del aire de la ciudad de Bogotá y se analizaron los resultados con
herramientas estadísticas. Los resultados del análisis muestran una correlación positiva
y lineal entre los dos parámetros (Rojas y Galvis, 2005).
El 2009, M. Gaitán Y E. Behrentz, realizaron un análisis de los registros contenidos en
la red de calidad del aire de Bogotá, emplearon herramientas estadísticas formales y
programas especializados en el análisis de información geográfica. Los resultados de
los análisis realizados surgieren que el principal problema de contaminación del aire en
la ciudad de Bogotá se debe a las elevadas concentraciones de PM10, estos valores se
encuentran muy por encima de los niveles sugeridos por las normas de la calidad del
aire; a través de análisis geo estadísticos se identificó que el PM10 se concentra en la
zona centro occidental de la cuidad. Asimismo se observó que este fenómeno presenta
variaciones temporales relacionadas con variables meteorológicas como la dirección y
velocidad del viento (Gaitán Y Behrentz, 2009).
El 2012, el Ministerio del Medio Ambiente, Agricultura y Alimentación de España ,
realizó una evaluación de la calidad del aire, centrándose en PM10, las estaciones del
para la medición emplean el método de gravimetría inercial. Los resultados dicen que
se mantuvo la tendencia positiva de los últimos años en los niveles de concentración de
material particulado (PM10), con una ligera disminución en cuanto a las superaciones
del VLD respecto al año 2011. Tras descontar el aporte de material particulado debido
a fuentes naturales se han producido nueve superaciones del VLD y una del VLA
(Suarez ,2012).
El 2013, Granada, Pérez y Valencia presentaron el diseño de un sistema para el
manejo de la calidad del aire: caso Cali – Colombia. Este sistema facilita a las partes
interesadas establecer políticas de emisión e inmisión de contaminantes atmosféricos
de fuentes móviles y fijas, definir las prioridades ambientales y sanitarias y adoptar las
estrategias para reducir su deterioro. Se utilizaron técnicas de gestión ambiental como
la evaluación del riesgo para identificar las fuentes de emisión, evaluar el nivel de
emisión y concentración de contaminantes atmosféricos, estimar su efecto en el aire y
población y valorar las acciones apropiadas para reducir las emisiones atmosféricas y
se estructuró con base a lo establecido en la norma ISO 9000-2008. El sistema permite
de una manera integrada y simplificada articular las medidas de control para obtener
información de los efectos en la calidad del aire y de la población expuesta
considerándolas condiciones tecnológicas, jurídicas y organizacionales de la zona de
estudio para adoptar acciones que permitan su mitigación. ( Granada et.al , 2013)
4.2 MARCO TEÓRICO
Definición y origen del material particulado
Para Saralegui Antonio (2003) “El material articulado es una mezcla compleja de
partículas sólidas y líquidas. Esta mezcla puede variar considerablemente de tamaño,
composición, y concentración. Esto depende de las fuentes naturales como por
ejemplo: el polvo, el rocío de mar y volcanes. Pero también depende de actividades
antropogénicas como son la combustión de petróleo y sus derivados”.
Por otro lado Wark Kenneth y Cecil F( 1994) , definen al material particulado como:
Partículas sólidas o líquidas suspendidas en el aire. Esas partículas tienen
una composición química diversa y su tamaño varía de 0.005 a 100 mm de
diámetro aerodinámico. El MP se produce por la quema incompleta del
combustible para motores Diesel y los combustibles sólidos, como la madera
y el carbón. El MP también se puede producir por la condensación de vapores
ácidos y compuestos orgánicos semivolátiles y mediante una serie de
complejas reacciones del NO2 y SO2 en la atmósfera que finalmente forman
nitratos y sulfatos, respectivamente.
La contaminación del aire por partículas se compone fundamentalmente de especies
tales como nitratos, sulfatos, carbono orgánico, carbono elemental, Hidrocarburos
Aromáticos Policíclicos (HAP´s) y metales como el silicio, calcio, zinc, plomo, cadmio,
hierro entre otros.
Características del material particulado y su impacto en la salud
La característica más importante de las partículas es su tamaño. Esta propiedad tiene
el mayor impacto en el comportamiento de las partículas en el equipo de control, la
atmósfera, y el tracto respiratorio.
Antes se creía que todas las partículas suspendidas en el aire (partículas totales en
suspensión, PTS) afectaban la salud de la misma forma. Sin embargo estudios
publicados recientemente han demostrado que las partículas que más afectan la salud
son aquellas con diámetro aerodinámico menor de 10 μm (PM10) y, más aún, aquéllas
con diámetro aerodinámico menor de 2,5 mm (PM2,5).
La organización mundial de la salud por su siglas OMS (2010) argumenta que “El
material particulado PM 10 puede agravar enfermedades respiratorias y cardíacas
preexistentes y causar daño al tejido pulmonar. Los grupos más vulnerables a los
efectos del PM son las personas con influenza, con enfermedades pulmonares y
cardíacas crónicas, asmáticos, adultos mayores y niños”.
No obstante la OMS todavía no ha podido establecer un nivel umbral para los efectos
del material particulado en la salud. Por esa razón, las guías para material particulado
se representan por asociaciones estadísticamente significativas entre el incremento de
los efectos observados y el incremento de las concentraciones de PM10, PM 2,5 y
sulfatos.
Es de destacar la importancia del material particulado, el cual consta de partículas o
gotas en suspensión presentes en la atmósfera. El material particulado se divide en
grueso (PM10 o menor a 10 micras) y fino (PM 2,5 o menor a 2,5 micras) y está
asociado a enfermedades respiratorias agudas y crónicas, como enfermedades
cardiopulmonares y cáncer de pulmón ( ver figura 1).
Gráfica 1 Representación esquemática de la distribución del particulado según
diámetro en términos de masa (Fuente: Hardvard University)
La tabla 1 resume las características de ambos materiales particulados, cabe resaltar
que el presente estudio estará basado en el PM 10, sin embargo existe una correlación
entre el PM10 y PM 2.5 dado que el PM 2.5 forma parte del PM 10.
Particulado fino Particulado grueso
Se forma a partir de : Gases Solidos grandes , gotas
Se forma a través de: Reacciones químicas o
vaporización.
Nucleación, condensación sobre
núcleos, y coagulación.
Evaporación de gotitas de neblina
y nubes en que se han disuelto
gases
Disrupción mecánica
(aplastamiento, molienda,
abrasión de superficies, etc.).
Evaporación de sprays.
Suspensión de polvos
Están compuestas de: Sulfato, nitrato, amonio, carbono
elemental. Compuestos orgánicos
como los HAP. Metales como
plomo, cadmio, vanadio, níquel,
cobre, zinc, manganeso, hierro)
Polvo re suspendido del suelo y
las calles. Ceniza del carbón y
petróleo. Óxidos de elementos de
la corteza (sílice, aluminio, titanio
y hierro). Sal, carbonato de calcio,
polen, esporas de hongos, moho.
Fragmentos de plantas y
animales. Detritus del desgaste de
los neumáticos.
Solubilidad Predominantemente solubles,
higroscópico y delicuescente
Predominantemente insolubles y
no higroscópicos
Fuentes
Combustión del carbón, petróleo,
gasolina, diésel o madera.
Procesos a altas temperaturas
como fundiciones y siderúrgicas.
SO
Re suspensión del polvo industrial
y del suelo en carreteras y calles.
Suspensión del suelo en minería,
caminos no pavimentados.
Fuentes biológicas. Construcción
y demolición. Spray oceánico.
Combustión de carbón y petróleo.
Vida media en la atmosfera Días a semanas Minutos a horas
Distancia de viaje 100 a 1000 Km 1 a 10 Km
Tabla 1 Caracterización de las fracciones del material particulado presente en el aire
troposférico (Fuente: Harvard University)
Según la agencia de protección ambiental, por sus siglas en inglés EPA (2009):
Existe plena evidencia científica acerca de la relación entre la presencia de
PM en el aire y efectos negativos en la salud respiratoria y cardiovascular de
las personas. La peligrosidad del material particulado se encuentra asociado
con su tamaño y con las sustancias tóxicas que se pueden adherir a su
superficie (entre las que se incluyen metales pesados y bacterias). Dentro del
sistema respiratorio de las personas las partículas más pequeñas pueden
entrar y alcanzar lugares más profundos en las paredes de la tráquea,
bronquios y bronquiolos. En especial para el material particulado se ha
acumulado evidencia que apoya su relación causal con mortalidad prematura
de causa cardiovascular, respiratoria y cáncer pulmonar, así como un
sinnúmero de efectos en la morbilidad: aumento de las hospitalizaciones por
cardiopatía coronaria, insuficiencia cardiaca, asma bronquial, EPOC, efectos
sobre el peso al nacer, la tasa de prematuridad, etc.
Normativa Ambiental
Estándares nacionales de calidad ambiental del aire
Los Estándares de Calidad Ambiental (ECA) establecidos por el MINAM, fijan los
valores máximos permitidos de contaminantes en el ambiente. El propósito es
garantizar la conservación de la calidad ambiental mediante el uso de instrumentos de
gestión ambiental sofisticados y de evaluación detallada. Para controlar las emisiones
de agentes contaminantes.
Principios
Con el propósito de promover que las políticas públicas e inversiones públicas y
privadas contribuyan al mejoramiento de la calidad del aire se tomarán en cuenta las
disposiciones del Código del Medio Ambiente y los Recursos Naturales, así como los
siguientes principios generales:
i. La protección de la calidad del aire es obligación de todos
ii. Las medidas de mejoramiento de la calidad del aire se basan en análisis costo
- beneficio .
iii. La información y educación a la población respecto de las prácticas que
mejoran o deterioran la calidad del aire serán constantes, confiables y
oportunas.
Tabla 2 Detalla los estándares Nacionales de Calidad Ambiental del Aire es preciso
indicar que todos los valores son concentraciones en microgramos por metro cúbico y
NE significa no exceder (Fuente: Ministerio del Ambiente)
World Health Organization ( Organización Mundial de la Salud)
Las Directrices fijan por primera vez un valor de referencia para las partículas en
suspensión (PM). El objetivo consiste en reducir al máximo las concentraciones. Como
no se conoce un umbral de PM por debajo del cual desaparezcan los efectos nocivos
para la salud, el valor recomendado debe representar un objetivo aceptable y
alcanzable a fin de minimizar dichos efectos en función de las limitaciones, las
capacidades y las prioridades locales en materia de salud pública.
CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS VALORES FIJADOS EN LAS
DIRECTRICES
PM 2.5 10 μg/m3de media anual
25 μg/m3 de media en 24h
PM 10 20 μg/m3 anual mean
50 μg/m3 de media en 24h
O3
100 μg/m3 de media en 8h
NO2
40 μg/m3 de media anual
200 μg/m3 de media en 1h
SO2
20 μg/m3 de media en 24h
500 μg/m3 de media en 10 min
O3
100 μg/m3 de media en 8h
Tabla 3 se muestran los valores establecidos en las directrices de la organización
mundial de la salud (Fuente: Organización Mundial de la Salud).
América Latina, el Caribe, Canadá, China, Estados Unidos, Japón y la
Unión Europea
La elaboración de las normas con respecto al PM10 es muy variada en todos los
países del mundo. Lógicamente nuestro país es más permisible en las
concentraciones de contaminantes establecidas en la ley. Las naciones europeas
son las más estrictas con las normas referentes a contaminación atmosférica son
las que presentan menores valores limites en comparación a otros países.
País Valor limite(µg/m3)
Tiempo promedio de muestreo
Frecuencia de excedencia permitida
Argentina
Belice
Bolivia150 24 horas Ninguna
50 1 año
Brasil150 24 horas Solo una vez por año
50 1 año Ninguna
Chile150 24 horas El percentil 98 anual no debe superar el valor
limiteColombia
Costa Rica150 24 horas Solo una vez por año
50 1 año NingunaCuba
Ecuador
México150 24 horas Solo una vez por año
50 1 año NingunaVenezuela
Canada
China24 horas Ninguna
1 año
Estados Unidos
150 24 horas El promedio de tres años consecutivos del percentil 99 anual no debe superar el valor
limite.
50 1 año El promedio de tres años consecutivos no debe superar el valor limite.
Japón200 1 hora Ninguna
100 24 horas
Union Europea
50 24 horas El valor limite no podra superarse en mas de 35 ocasiones por año.
40 1 año El valor limite no podra superarse en mas de 3 ocasiones por año.
Tabla 4 Se organizan los valores límite de PM10 para la protección de la salud pública
en América Latina, el Caribe, Canadá, China, Estados Unidos, Japón y la Unión
Europea(Fuente: Biblioteca Nacional de Desarrollo Sostenible y Salud Ambiental)
V. MATERIALES Y MÉTODOS
5.1 MATERIALES : ZONA DE ESTUDIO Y EQUIPO
5.1.1 ZONA DE ESTUDIO
Los distritos seleccionados en el presente estudio son : Santa Anita y San Borja , en
ambos se han implementado estaciones automáticas de vigilancia de la calidad de aire
de las cuales se obtendrán los datos correspondientes a PM10 para el periodo del año
2013.
Tabla 5 Se muestra la ubicación de ambas estaciones de vigilancia (Fuente: Servicio
Nacional de Hidrología y Meteorología)
Santa Anita
El distrito de Santa Anita es un distrito perteneciente a Lima este, este cuenta con una
población de 218 486 Habitantes (INEI - Censo 2013).
El desarrollo económico del distrito se basa principalmente en las actividades
comerciales ubicadas en este. Santa Anita es un distrito que tiene una alta humedad
atmosférica y nubosidad casi constante en invierno. Al pertenecer a la capital presenta
bajos valores pluviométricos a lo largo del año. La temperatura media anual es de
18ºC. Las temperaturas máximas en verano pueden llegar a 30ºC y las mínimas en
invierno a 12ºC; en cada caso producen sensación de excesivo calor o de frío, debido a
la alta humedad atmosférica (Municipalidad de Santa Anita, 2010).
Imagen 1 Ubicación del Distrito de Santa Anita, referenciada a la municipalidad
(Fuente: Google Earth)
San Borja
El distrito de San Borja es un distrito perteneciente a Lima Sur Este, el cual cuenta con
11 688 habitantes (INEI-Censo 2013). Con respecto a las actividades económicas se
destacan tres núcleos de tendencia comercial de Nivel Inter Distrital: Javier Prado,
Aviación y Las Artes (Centro Comercial San Borja). El crecimiento económico de los
residentes del distrito presentan un alto índice de profesionales, la población tiene una
clase económica media alta.
San Borja es un distrito que en comparación a los demás se encuentra preocupado por
el cuidado del medio ambiente por lo que es un distrito que cuenta con una gran
cantidad de áreas verdes que se encuentran en constante mantenimiento, no obstante
en las grandes vías hay concentración de contaminación del aire por emisiones
vehiculares y de contaminación sonora por el ruido del tráfico.
Imagen 2 Ubicación geográfica del distrito de San Borja, referenciada al polideportivo
de Limatambo (Fuente: Google Earth)
En el siguiente mapa se ubican cuatro de las estaciones de monitoreo de calidad de
aire , se observa en rojo las estaciones dos y cuatro , las cuales son las estaciones
correspondientes al presente trabajo de investigación. Cabe recalcar que la red de
vigilancia de la calidad del aire del SENAMHI inició su funcionamiento a partir del 2010
y las cinco estaciones que actualmente la integran terminaron de instalarse en 2012,
estas incluye a las estaciones de Santa Anita y San Borja.
Imagen 3 Nótese en rojo las estaciones de monitoreo de calidad de aire de Santa Anita
y San Borja ( Fuente: SENAMHI)
5.1.2 DESCRIPCIÓN EL EQUIPO
Los datos han sido obtenidos de las estaciones automáticas del Servicio Nacional de
Meteorología e Hidrología (SENAMHI), estos monitorean el contaminante criterio PM10
en forma automática y tiempo real.
El equipo que usa en la medición es el equipo TEOM 1405 “Continuous Ambient
Particulate Monitor” . El sistema 1405-F se compone de un sistema de filtro de la
Dinámica de medición (EMDC) y un sensor de masa TEOM ubicado en un solo
armario, configuración preparada para la red, que incluye el sistema de control con
interfaz de usuario de pantalla táctil.
Este equipo toma medidas continuas de masa directa de partículas usando la
microbalanza oscilatoria. Este monitor mide TSP, PM-10, PM-2.5 y PM-1 con una
excelente precisión a corto plazo.
Imagen 4 Thermo Scientific Ambient Particulate Monitor TEOM® 1405-F (Fuente:
Thermo Scientific ).
5.2 MÉTODO Y PROCEDIMIENTO
5. 2.1 MÉTODO
El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) describe el método
de medición del contaminante de la siguiente manera:
Microbalanza oscilatoria de elementos cónicos. La muestra de aire pasa a
través de un filtro que es parte de un sistema que vibra a su resonancia
característica. El material particulado colectado sobre el filtro aumenta la
masa vibrante y por lo tanto decrece la frecuencia de oscilación en forma
proporcional. La concentración del material particulado es calculado a partir
de una calibración que relaciona la frecuencia de vibración y la cantidad de
material particulado, teniendo en cuenta el volumen de la muestra de aire.
5.2.2 PROCEDIMIENTOS
Para cumplir con el objetivo general se prosiguió de la siguiente manera:
Se completaron los datos faltantes correspondientes a los meses de Setiembre,
Octubre, Noviembre y Diciembre de la estación Santa Anita, así como los datos
correspondientes de los meses de Noviembre y Diciembre de la estación San
Borja utilizando el programa MINITAB con el fin de realizar el análisis de
correlación (se utilizó el coeficiente de correlación lineal de Pearson), y se
seleccionaron los datos que tenían mayor correlación. Una vez identificada la
correlación se procedió a hallar las ecuaciones de regresión, cabe resaltar que
los datos fueron ajustados a un modelo de regresión lineal de esta manera se
favoreció la correlación, por ende los datos obtenidos estadísticamente son más
verídicos.
Se calcularon los promedios diarios y mensuales referentes al contaminante de
estudio PM 10 con el programa EXCEL.
Se determinó cuáles fueron los picos de mayor contaminación en ambas zonas
identificándose los meses con mayor concentración de PM10.
Finalmente se elaboraron las gráficas donde se muestran la concentración de
PM10 de las zonas de estudio agrupándolas por estaciones del año.
Para cumplir con el primer objetivo específico se procedió de la siguiente manera:
Se recolectó la información del portal web del Ministerio del Ambiente (MINAM),
específicamente el DS. N° 074-2001 PCM , el 003-2008 MINAM , y los
parámetros establecidos por la Organización Mundial de la Salud , con el fin de
evaluar si se cumplen los valores establecidos por el estado peruano y la
normativa internacional.
Se compararon los datos obtenidos de PM 10 con los estándares de calidad
ambiental para aire.
Para cumplir con el segundo objetivo específico se procedió de la siguiente manera:
Se revisó la información proporcionada por el SENAMHI de los datos
meteorológicos y se sacaron promedios mensuales referentes a la velocidad del
viento, temperatura, humedad relativa, presión y dirección del viento.
Se introdujo los datos anteriormente mencionados en el software estadístico
MINITAB de la siguiente manera: Y (Variable dependiente): PM 10 y X (Variable
independiente): Factores Metrológicos.
Se realizó un análisis de regresión lineal múltiple dado que existen más de tres
variables independientes.
Posteriormente se obtuvieron los datos: matrices de correlación y los
coeficientes de Pearson, con el fin de averiguar que variables aportan más al
modelo.
Para cumplir con el tercer objetivo específico se procedió de la siguiente manera:
Se utilizó los datos estadísticos: matrices de correlación y los coeficientes de
Pearson para determinar que factor meteorológico influye más sobre el
comportamiento del contaminante , esta información fue completada con la
información bibliográfica consultada.
Para cumplir con el último objetivo específico, se procedió de la siguiente manera:
Se determinaron las zonas que aparentemente estaban sometidas a una mayor
contaminación.
Se seleccionó una muestra de población igual a 20 personas
Se le realizaron preguntas referentes a la contaminación atmosférica y a
enfermedades respiratorias.
En principio se tenía una encuesta uniforme para ambos distritos, pero debido a
que la población de Santa Anita se mostró reacia al contestar las preguntas,
estas fueron reformuladas a menos preguntas con el fin de poder obtener mayor
cantidad de personas entrevistadas.
VI. RESULTADOS
6.1 RESULTADOS E INTERPRETACIONES
A continuación se presenta la gráfica referente a la concentración del contaminante
PM 10 de las zonas Santa Anita y San Borja agrupadas por estaciones del año , es
preciso indicar que no se pueden realizar comparaciones con los estándares
nacionales dado a que solo existen dos parámetros de comparación : valores anuales y
valores diarios.
Gráfica 2 Se muestra la variación de PM10 en las estaciones Santa Anita y San Borja
agrupadas por estaciones del año.
Interpretación de la gráfica
Se observa mayor concentración de PM10 en la época de otoño con 104.952 µg/m³
registrado en la estación de Santa Anita y con 60.332 µg/m³ registrado en la estación
de San Borja. Las concentraciones mínimas se dan en la época de primavera con
70.685 µg/m³ en la estación Santa Anita y 49.783 µg/m³ en la estación de San Borja.
VERANO OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA
EST. SANTA ANITA (µg/m³)
92.982 104.952 97.809 70.685
EST. SAN BORJA(µg/m³) 53.491 60.332 56.97 49.783
10
30
50
70
90
110
VARIACION DE PM10 POR ESTACIONES DEL AÑO SANTA ANITA - SAN BORJA (LIMA,2013)
CONC
ENTR
ACIO
N (µ
g/m
³)
Gráfica 3 Se muestra la variación de PM10 por meses de las estaciones Santa Anita y
San Borja
Interpretación de la gráfica
Se observa la mayor concentración de PM10 en el mes de abril con 120.42 µg/m³
registrado en la estación Santa Anita y una concentración de 66.27 µg/m³ en la
estación San Borja. La mínima concentración de PM10 se da en el mes de octubre con
66.03 µg/m³ registrado en la estación Santa Anita y 57.14 µg/m³ registrado en la
estación San Borja.
EN-ERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL MAYO
JUNIO JULIO AGOSTO
SETIEMBRE
OC-TUBR
E
NOVIEM-BRE
DI-CIEMBRE
ESTACIÓN SANTA ANITA
71.07 90.96 111.66
120.42
102.11
92.32 92.23 103.83
97.37 66.03 74.54 71.49
ESTACIÓN SAN BORJA
47.85 52.3 60.32 66.27 56.85 57.87 53.44 60.33 57.14 53.08 49.38 46.89
10
30
50
70
90
110
130
VARIACIÓN MENSUAL DE PM10 - ESTACIONES DE SAN BORJA Y SANTA ANITA ( LIMA,2013)
Conc
entra
ción (
µg/m
³)
Gráfica 4 Se muestra la variación de PM10 del mes de abril del año 2013 de las
estaciones Santa Anita y San Borja
Interpretación de la gráfica
Se muestra la variación diaria de PM10 del mes de abril porque este mes fue el que
registro las mayores concentraciones del contaminante durante el periodo del 2013 .
En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 3 de abril
con un valor de 208.308 µg/m³ valor que supera el ECA 24HRS (µg/m³) para aire, al
igual que en los días 1,2,3,4,5,12 y 19. En la estación de San Borja la concentración
máxima diaria se dio el día 12 con 101.020 µg/m³, este valor está por debajo del ECA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES SANTA ANITA-SAN BORJA (ABRIL,2013)
ESTACION SAN BORJA ESTACION SANTA ANITAECA 24 HRS( µg/m³)
24HRS para aire. Realizando la comparación con el estándar internacional establecido
por la OMS todos los valores de concentración de PM 10 referentes al mes de abril se
encuentran por encima del valor establecido para las 24 horas ( 20 µg/m³) .
Gráfica 5 Se muestra la variación anual de PM10 en las estaciones San Borja y
Santa Anita
Interpretación de la gráfica
Se muestra la variación anual de PM10 de las estaciones de Santa Anita y San Borja,
así como los valores del ECA y de la OMS . Siendo el valor máximo anual establecido
por la normativa nacional e internacional de 50 µg/m³ y 20 μg/m3 respectivamente, el
registro anual de la concentración de PM 10 en la estación Santa Anita fue de 91.195
µg/m³ valor que sobrepasa los valores nacionales e internacionales establecidos,
mientras que la concentración anual de la estación San Borja es 55.143 µg/m³ valor
que está ligeramente por encima del ECA , pero supera por casi el doble al valor
máximo establecido por la OMS.
6.2 DISCUSIONES
De acuerdo con los resultados presentados en la gráfica 2, los niveles de
contaminación atmosférica por PM10 en las estaciones ubicadas en los distritos de
Santa Anita y San Borja presentan estacionalidad. Para el año en mención, los meses
en los que se registraron mayores concentraciones de dicho contaminante
corresponden a la estación de otoño, época en las que se reportan valores menores de
velocidad de viento (ver gráfica 6).A partir de esta variable meteorológica se deduce
que para esta estación de otoño, el contaminante pudo haber presentado un efecto
estático y por ello las concentraciones de PM10 son mayores a comparación de las
otras estaciones.
En el mismo sentido en la gráfica 3,, se presenta los niveles promedio por mes de
PM10 del año 2013. Donde es evidente que la concentración máxima se dio en el mes
de abril en las dos zonas de estudio, cabe resaltar que la agrupación por estacionalidad
comprende el mes de abril como parte de la época de otoño, razón que se vincula con
lo discutido con anterioridad.
En la gráfica 4, se muestra la variación diaria del material particulado del mes de abril,
mes que hubo mayor concentración del contaminante, y la relación con el valor
establecido por el estándar de calidad ambiental para aire para el período de 24 horas
(150 µg/m3) donde se puede evidenciar que en la estación Santa Anita se presentaron
días que superan los valores establecidos, se asume que la causa de estos resultados
fue por el flujo vehicular, ya que la zona es transcurrida, también se pudo registrar
construcciones alrededor de la estación meteorológica en el año 2013. En la gráfica 5,
se observa el promedio anual de las concentraciones de PM10 de las estaciones de
Santa Anita y San Borja, como también, el valor del ECA anual, donde se observa que
las concentraciones del contaminante en las dos estaciones sobrepasan con el valor
establecido, pero la estación con mayores niveles de contaminación es Santa Anita,
esta zona se caracteriza por presentar un alto flujo vehicular incluyendo a los vehículos
de carga y a las moto taxis, el problema de la zona y del distrito es que el tráfico
vehicular no es controlado a comparación de la zona de San Borja.
Cuenca atmosférica de Lima-Callao
El clima de la cuenca atmosférica de Lima- Callao, como consecuencia de la
interacción de tres factores climáticos semipermanentes: El Anticiclón del océano
Pacífico suroriental, la cordillera de los Andes y la corriente de Humboldt (fría), es de
permanente aridez debido de lo siguiente:
Establecimiento de un fenómeno de inversión térmica durante todo el año en
los niveles bajos de la tropósfera de la costa peruana, por lo general con
menor altitud, espesor e intensidad durante los meses de verano (la base a
255 msnm. y el tope a 596 msnm. y muy débil intensidad), evoluciona hasta
alcanzar su mayor altitud, espesor e intensidad al final del invierno (con base
a 675 msnm. y tope a 1490 msnm. e intensidad de 5°C.
Temperatura anual multianual, durante el verano, en las zonas cercanas a la
costa, oscila entre 20,2 a 25,8ºC y entre 19,8 a 28,2ºC en los distritos del
este. En el invierno varía entre los 15,5 a 18,3ºC en la zonas cercanas a la
costa y entre 13,1 a 18,6ºC en los distritos del este.
Precipitación media mensual multianual que varía desde 10 mm/año cerca de
la línea costera a 40 mm/año en los distritos del este.
La velocidad del viento superficial varía entre 3 y 5 m/s con 4 a 8% de
calmas, de direcciones S, SSW y SSE en la zona costera; en la parte central
el viento varía entre 2 y 4 m/s, de direcciones SSW y WSW, con calmas entre
21 a 42%; y en el lado oriental el viento varía entre 3 y 5 m/s, de direcciones
W, SSW y WSW con calmas en porcentaje de 20 y 40%.
En la estación de verano los días tienen más de 50% de horas de sol; y en el
periodo promedio desde inicios de otoño hasta finales de primavera, menos
de 20%, debido a la nubosidad estratiforme que se debilita solamente durante
la estación de verano (SENAMHI,2010).
Factores meteorológicos que influyen en el transporte y dispersión del PM 10
La velocidad del viento influye en gran medida la concentración de contaminantes en
cualquier área , mientras mayor sea la velocidad del viento menor será la concentración
de contaminantes ( ver gráfica 6), dado que el viento diluye y dispersa rápidamente los
contaminantes.
Gráfica 6 Se muestra la concentración de material particulado PM10 y su relación con
la velocidad del viento en la estación de Santa Anita
Se muestra las concentraciones de PM10 y los valores de la velocidad del viento
registrado en la estación Van Humboldt ubicado en la Molina colindante con Santa
Anita, en la gráfica es evidente la influencia de la velocidad del viento, donde a mayor
velocidad del viento la concentración de material particulado es menor esto coincide
con la bibliografía consultada. Este resultado sugiere que la velocidad del viento es la
ENER
O
FEBRER
O
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
JULIO
AGOSTO
SEPTIE
MBRE
OCTUBRE
NOVIEMBRE
DICIEM
BRE60
80
100
120
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
CONCENTRACION DE PM10 Y LA RELACION CON LA VE-LOCIDAD DE VIENTO
PM10 µg/...
CO
NC
ENTR
AC
ION
µg/
m³
VEL
VIE
NTO
(m
/s)
variable meteorológica que es más influyente en los niveles de contaminación por
PM10. Para la obtención de los datos se realizaron cálculos estadísticos con el
coeficiente de correlación de Pearson,
Se debe indicar que en la zona de Santa Anita se encuentran cerros estos pueden
desviar la dirección del viento un escenario positivo sería que la máxima velocidad del
viento se vea acompañado con la máxima humedad de esta manera, los aires
húmedos podrían ascender las barreras orográficas, enfriarse y precipitar por ende se
disminuiría la concentración del contaminante,
Sin embargo los valores referentes a la velocidad del viento de la estación Von
Humboldt corresponden según la escala de Beaufort a una “brisa débil a moderada” ,
hecho que podría no ser muy favorable dado a que existe valores de velocidad del
viento bajos que se ven más perturbados con los factores orográficos lo que puede
originar que la zona de Santa Anita experimente concentraciones superiores con
respecto a otras zonas , sin embargo , sería importante un posterior estudios sobre
fuentes de contaminación en ambas zonas con el fin de realizar discusiones más
argumentadas.
La precipitación genera un efecto beneficioso porque lava las partículas contaminantes
del aire y ayuda a minimizar las partículas provenientes de las actividades
antropogénicas .Sin embargo este factor no es un factor determinante en el estudio
dado que la precipitación media mensual multianual en la cuenca atmosférica de Lima
varía desde 10 mm/año cerca de la línea costera a 40 mm/año en los distritos del este.
Según los datos obtenidos pertenecientes a la estación Von Humboldt durante el
periodo del 2013 el rango de precipitación varío de 0.001 a 6.8mm .
Debido a la intensa garúa registrada el día de año nuevo del 2013 las concentraciones
de PM 10 disminuyeron con respecto a la misma fecha del año anterior pasando de
199.1 µg/m³ a 85.6 µg/m³ (SENAMHI,2014) . Es preciso indicar que en el estudio el
valor obtenido para el día de año nuevo del 2013 fue de 70.7 µg/m³, dado a que
existirán diferencias ya que el especialista es el encargado de ajustar los datos al
modelo más conveniente con el fin de completar las series mensuales; en el caso
descrito anteriormente se nota la influencia de esta variable meteorológica a pesar de
que sus valores sean mínimos en la ciudad de Lima esta puede influir sobre la
concentración de PM 10 .
Según el SENAMHI las oscilaciones diarias de PM 10 en la estación de Santa Anita
2013 oscilación entre 30 y 100 µg/m³ valores que se encontrarían por debajo de los
ECA’s.
Sin embargo en nuestro estudio el rango fue de 21.2 y 234.4 µg/m³ y existen 25 días
que superan los ECA’s esto se debe a que se completaron las series diarias ,
revisando la información disponible en los boletines mensuales del SENAMHI en las
gráficas existieron datos que fueron dejados en blanco y son precisamente los que se
completaron a través de análisis estadísticos los cuales son ajustados al modelo que
más se asemeje al estudio según el investigador lo que puede generar este tipo de
situaciones discordantes.
VII. CONCLUSIONES
Según los resultados de este trabajo, de las dos zonas de estudio, Santa Anita
presento mayor problema de contaminación del aire por PM10. Las
concentraciones registradas por la red de monitoreo automática mayormente
están por encima de los valores establecidos por los estándares de calidad del
aire considerando el período diario, siendo el flujo vehicular de la zona la
principal fuente de emisión de PM10.
El análisis de los datos de calidad del aire en conjunto con la información
meteorológica permitió establecer que la velocidad del viento es el parámetro
más influyente en los niveles de contaminación por PM10.
Con respecto a la norma anual para PM10, las dos estaciones superan el ECA.
Esto significa que los habitantes de estas zonas se encuentran expuestos a
distintas enfermedades como fibrosis pulmonar, por los altos niveles de
contaminación por material particulado.
El promedio anual de concentración de PM 10 en la estación de Santa Anita fue
de 91.2 µg/m³, dicha cifra supera el valor del ECA y la OMS en 41.2 µg/m³ y
71.2 µg/m³.
EL promedio anual de PM 10 en la estación de San Borja fue de 55.1 µg/m³ .
dicha cifra supera el valor del ECA y la OMS en 5.1 µg/m³ y 35.1 µg/m³.
En el periodo del 2013 se obtuvieron las mayores concentraciones mensuales
de PM 10 en la estación de Santa Anita el rango de concentración anual del
contaminante fue de 66 µg/m³ a 120 µg/m³.
En el periodo del 2013 se obtuvieron las menores concentraciones mensuales
de PM 10 en la estación de San Borja cuyo rango de concetración anual del
contaminante fue de 46 µg/m³ a 66 µg/m³.
Durante el periodo del 2013 existieron días en donde los datos obtenidos en la
estación de Santa Anita superan el ECA para 24 horas , los días fueron el 23 de
Febrero ; 27 ,28 y 31 de Marzo ; 1, 2, 3 4, 5 , 12 y 19 de Abril ; 29 y 30 de Mayo
; 6 y 7 de Junio ; 1 y 17 de Julio ; 7, 14 , 26 y 29 de Agosto y por último el 4 de
Setiembre .
Durante el periodo del 2013 en la estación de San Borja no existieron días en
donde se supere el ECA establecido para 24 horas, los datos se mantuvieron
por debajo del ECA diario durante todo el año.
Las directrices establecidas por la OMS son las más estrictas junto a las
establecidas por los países Europeos, un gran porcentaje de los valores diarios
superan los valores establecidos por este organismo internacional. Por otro lado
también se supera el valor anual de PM 10 establecido por el organismo
internacional anteriormente mencionado en ambas estaciones.
Existe evidencia científica sobre los efectos causados en la salud a causa del
material particulado, sin embargo, esta se ha realizado de manera correlacional
entre el incremento de PM 10 en la atmósfera y el incremento de enfermedades
relacionadas al sistema respiratorio.
Las principales fuentes de PM10 son la combustión en los automóviles, los
humos y los desechos producidos por la industria, la construcción y el comercio.
Las oscilaciones diarias durante el periodo del 2013 en la estación de San Borja
fueron entre 30 y 100 µg/m³.
Las oscilaciones diarias durante el periodo del 2013 en la estación de Santa
Anita fueron ente 21.2 y 234.4 µg/m³
La precipitación es un factor meteorológico que influye sobre la concentración
del contaminante hecho que se fue registrado el día de año nuevo en el año
2013.
La velocidad del viento influye sobre la concentración del PM 10 dado a que este
ayuda a dispersar y diluir los contaminantes sin embargo en la zona de Santa
Anita existen factores orográficos (cerros) que pueden interferir sobre la
influencia de este factor meteorológico con respecto a la concentración de PM10.
La población encuestada de San Borja muestra más interés sobre la calidad del
aire de su distrito que la población de Santa Anita.
VIII. RECOMENDACIONES
Se recomienda tener los datos anuales completos dado que las series para completar
los datos estadísticamente tienen un margen de error y el ajuste del modelo estadístico
depende del investigador por ende los datos se pueden ver distorsionados.
Se debe implementar estaciones de monitoreo para la calidad del aire en todos los
distritos, para que no haya errores en los resultados y en el análisis de los datos, por
factores geográficos, distancias significativas, edificaciones y características propias
de la zona.
Se debe implementar un plan de gestión de la calidad del aire en el distrito de Santa
Anita dado que fue la zona que presento mayores valores de concentración del PM10,
se deben contratar especialistas del tema en su municipio dado que se realizó una
visita y no existía personal con conocimiento del tema referente a contaminación de
aire, es decir se deben fortalecer las políticas con el fin de contribuir a la mejora de la
calidad de aire de los residentes como de la cuidad.
Se deben también elaborar inventarios de los focos de contaminación en ambos
distritos dado a que no se obtuvo información referentes a ambos aspesctos estos
podrían ayudar a realizar estudios sobre contaminación de aire más completos porque
la meta principal es prevenir o reducir la contaminación en la fuente.
Se deben de implementar estrategias de control, según Aragón (2007) Las estrategias
de control son las acciones que deben realizarse a fin de disminuir la contaminación del
aire y comprenden las siguientes acciones:
Operación de un sistema de monitoreo de la calidad del aire. Se refiere a un
sistema continuo de vigilancia de la calidad del aire y de las emisiones. Es
necesario para conocer si las fuentes cumplen con las normas y si las
estrategias son adecuadas para mantener y mejorar la calidad del aire.
Estimación de los niveles existentes de emisión de las fuentes fijas y móviles, y
proyección de los futuros niveles de emisión. Se basa en los inventarios de
emisiones de fuentes puntuales.
Estimación de las condiciones futuras. Las estimaciones se lleva a cabo a
través del cálculo de la proyección del crecimiento de la población, industria,
transporte, economía y modelos de dispersión.
Determinación del grado de mejoría requerido para cumplir con las normas de
calidad del aire. Se compara el nivel actual y futuro de la calidad del aire; la
reducción necesaria para cumplir con las normas se estima mediante modelos.
Es importante mencionar que los datos obtenidos a través del SENAMHI deben de
ser aprovechados al máximo y ser considerados como instrumentos de gestión y
diseño de políticas que sirvan de soporte técnico y científico, sin embargo existe
una política débil referente al tema de contaminación de aire , ya que a
comparación de otro tipo de contaminación esta no se puede ver , por ende se le
da una mínima importancia y se olvida los efectos negativos que este tipo de
contaminación genera sobre la salud.
IX. ANEXOS
A) Se presentan las gráficas referentes a la concentración de PM 10 en los doce meses del año 2013
Gráfica 7 En la estación Santa Anita, la concentración máxima diaria se presentó el día 17 con 100.407 µg/m³, en la estación San
Borja, la concentración máxima diaria se presentó el día 16 con 85.565 µg/m³, en ambas estaciones los valores están por debajo del
valor considerado por el ECA.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 310
20
40
60
80
100
120
140
160
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(ENERO,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA ESTACIÓN SAN BORJA C
on
cen
tra
cio
n (
µg
/m³)
Gráfica 8 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 23 con 157.373 µg/m³, este valor supera los
valores del ECA establecidos en 7.373 µg/m³. Mientras que en la estación de San Borja la concentración máxima diaria se
presentó el día 23 con 71.344 µg/m³, con respecto al ECA , este valor está por debajo del valor establecido.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 280
20
40
60
80
100
120
140
160
180
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES SANTA ANITA-SAN BORJA
(FEBRERO,2013)
ESTACION SAN BORJA
ESTACION SANTA ANITA
Co
nce
ntr
aci
on
(µ
g/m
³)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 310
50
100
150
200
250
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(MARZO,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA ESTACIÓN SAN BORJA ECA 24 HRS( µg/m³)
Co
nce
ntr
acio
n (
µg/
m³)
Gráfica 9 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 27 de marzo con 205.668 µg/m³, valor que
supera el ECA al igual que en los días 22,27,28 y 31 donde las concentraciones de PM10 fueron elevados. En la estación San
Borja la concentración máxima diaria se presentó el día 15 con 90.862 µg/m³,este valor está por debajo de los estándares de la
calidad del aire.
Gráfica 10 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 3 de abril con un valor de 208.308 µg/m³
valor que supera el ECA para aire, al igual que en los días 1,2,3,4,5,12 y 19. En la estación de San Borja la concentración máxima
diaria se dio el día 12 con 101.020 µg/m³, este valor está por debajo del ECA del aire.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829300.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES SANTA ANITA-SAN BORJA
(ABRIL,2013)
ESTACION SAN BORJAESTACION SANTA ANITAECA 24 HRS( µg/m³)
Co
nce
ntr
ació
n (
µg/
m³)
Gráfica 11 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 30 de mayo con 163.189 µg/m³
superando el ECA de aire, el día 29 también tuvo pico alto de concentración de PM10 que está por encima de lo permitido por el
ECA. En la estación San Borja la concentración máxima diaria se presentó el día 30 con 74.562 µg/m³, sin embargo este valor está
por debajo de los estándares de calidad del aire.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 310.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(MAYO,2013)
ESTACION SAN BORJAESTACIÓN SANTA ANITA
Co
nce
ntr
aci
ón
(µ
g/m
³)
Gráfica 12 En la estación de Santa Anita se presentó la concentración máxima diaria el día 7 de junio con 176.187 µg/m³, y el día
6 con 156.51 µg/m³, estando estos valor por encima de los valores establecidos por el ECA. En la estación San Borja la
concentración máxima diaria se presentó el día 7 con 95.849 µg/m³, estando este valor por debajo del estándar de calidad
ambiental.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829300
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
VARIACIÓN DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(JUNIO,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA
Co
nce
ntr
acio
n (
µg/
m³)
Gráfica 13 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 1 de julio con 175.49 µg/m³, valor que
sobrepasa el ECA del aire. Mientras que en la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el 1 con
95.203 µg/m³, pero este valor está por debajo del ECA.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930310
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(JULIO,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA
Co
nce
ntr
aci
on
(µ
g/m
³)
Gráfica 14 En la estación santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 26 de agosto con 234.798 µg/m³, valor que
supera al ECA en 84.798 µg/m³, mientras que en la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el día
26 con 132.818 µg/m³, valor que está por debajo del ECA del aire.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930310
50
100
150
200
250
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(AGOSTO,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA ESTACIÓN SAN BORJA
Co
nce
ntr
ació
n (
µg/
m³)
Gráfica 15 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 4 de setiembre con 171.201 µg/m³, valor
que supera al ECA. En la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el día 4 con 97.798 µg/m³ valor
que está por debajo del ECA del aire.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
20
40
60
80
100
120
140
160
180
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(SETIEMBRE,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA ESTACIÓN SAN BORJA
Gráfica 16 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 11 de octubre con 85.157 µg/m³, mientras
que en la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el día 11 con 75.446 µg/m³, ambos valores están
por debajo de los estándares de calidad del aire.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930310
20
40
60
80
100
120
140
160
VARIACION DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(OCTUBRE,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA
Co
nce
ntr
aci
ón
(µ
g/m
³)
Gráfica 17 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 12 de noviembre con 101.911 µg/m³,
mientras que en la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el día 12 con 65.216 µg/m³, ambos
valores están por debajo del ECA del aire.
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 290
20
40
60
80
100
120
140
160
VARIACIÓN DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(NOVIEMBRE,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA ESTACIÓN SAN BORJA Series3Series4ECA 24 HORAS (ug/m3)
con
cen
traci
on
(µ
g/m
³)
Gráfica 18 En la estación Santa Anita la concentración máxima diaria se presentó el día 23 de diciembre con 89.838 µg/m³,
mientras que en la estación San Borja la concentración máxima diaria también se presentó el día 23 con 58.085 µg/m³, ambos
están por debajo del ECA del aire.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930310
20
40
60
80
100
120
140
160
VARIACIÓN DIARIA DE PM10 EN LAS ESTACIONES DE SANTA ANITA-SAN BORJA
(DICIEMBRE,2013)
ESTACIÓN SANTA ANITA
ESTACION SAN BORJA
Tabla 7 Escala de Beaufort para la intensidad del viento ( Fuente :Universidad de Chile)
B) ANÁLISIS ESTADÍSTICOS
Análisis de regresión lineal múltiple del PM 10 en función de las variables
meteorológicas
Se realizó el análisis con el objetivo de determinar cuál es la influencia de las variables
meteorológicas sobre el contaminante en estudio PM10 y cuál de ellas ejerce mayor
efecto sobre el comportamiento y/o concentración del contaminante en estudio.
MESES PM 10 T° PresiónVelocidad
delviento
Dirección del viento
PpHumedadRelativa
ENERO 71.07 22.6 983.7 3.26 245.68 0.001 72FEBRERO 90.96 24 948.34 2.94 249.77 0.8 69
MARZO 111.66 23.4 983.2 2.57 267.54 0.8 71
ABRIL 120.42 20.8 984.37 2.48 265.15 0.9 73
MAYO 102.11 18.6 986.1 2.14 246.19 1.3 78
JUNIO 92.32 16.5 984.35 2.07 237.96 3.7 83
JULIO 92.23 15.1 986.42 2.18 244.63 3.9 85
AGOSTO 103.83 15 986.38 2.39 232.81 6.8 84
SETIEMBRE 97.37 16 985.97 2.35 251.59 3.6 83
OCTUBRE 66.03 17.4 985.78 2.5 251.55 0.001 77
NOVIEMBRE 74.54 18.7 985.13 2.36 245.1 0.6 75
DICIEMBRE 71.59 21.8 984.49 2.61 236.88 0.3 70
Tabla 8 Se muestran los datos de los factores meteorológicos en análisis, todos los valores son medias mensuales (Fuente: Elaboración Propia)
Se obtuvo la ecuación de regresión del PM 10 en función a las variables
meteorológicas:
PM 10 = -399 + 4.75 T° -0.04 HR +8.99 Pp + 0.122 Presión +1.098 Dv-26.7 Vv
Es importante saber que se trabajó α = 0.05 y con un nivel de confiabilidad igual al
95% , se obtuvo la siguiente matriz de correlación:
VariablesMeteorológicas
PM 10 T° Promedio HR Prom Pp Total
T° Promedio-0.0340.917
HR Promedio 0.166 -0.9610.606 0.000
Precipitación Total
0.391 -0.746 0.8290.209 0.005 0.001
Presión 0.001 -0.540 0.478 0.2160.996 0.070 0.116 0.500
Dirección del viento
0.465 0.457 -0.416 -0.4680.127 0.136 0.179 0.125‘
Velocidad del viento
-0.333 0.736 -0.704 -0.5040.290 0.006 0.011 0.095
Tabla 9 Matriz de correlación en amarillo se muestran los coeficientes de Pearson ( Fuente : Elaboración propia)
De la tabla 7 confirma estadísticamente que no existe correlación entre el PM 10 y los
factores meteorológicos , a continuación se muestran los diagramas de dispersión que
ratifican el resultado obtenido:
990980970960950
120
110
100
90
80
70
60
PRESION
PM 1
0
Gráfica de dispersión de PM 10 vs. PRESION
Gráfica 19
3.43.23.02.82.62.42.22.0
120
110
100
90
80
70
60
VELOCIDAD DEL VIENTO
PM 1
0
Gráfica de dispersión de PM 10 vs. VELOCIDAD DEL VIENTO
24232221201918171615
120
110
100
90
80
70
60
TEMPERATURA PROMEDIO
PM 1
0Gráfica de dispersión de PM 10 vs. TEMPERATURA PROMEDIO
Gráfica 21 Gráfica 22
868482807876747270
120
110
100
90
80
70
60
HUMEDAD RELATIVA PROMEDIO
PM 1
0
Gráfica de dispersión de PM 10 vs. HUMEDAD RELATIVA PROMEDIO
Gráfica 23 Gráfica 24
76543210
120
110
100
90
80
70
60
PRECIPITACIÓN TOTAL
PM 1
0
Gráfica de dispersión de PM 10 vs. PRECIPITACIÓN TOTAL
270260250240230
120
110
100
90
80
70
60
DIRECCIÓN DEL VIENTO
PM 1
0
Gráfica de dispersión de PM 10 vs. DIRECCIÓN DEL VIENTO
De los gráficos expuestos se aprecia que los puntos se encuentran distribuidos
aleatoriamente por ende no se observa ningún tipo de correlación.
Entonces cabe la posibilidad de que el modelo, no sea un modelo lineal, sino un
modelo “no-lineal”, realizando las pruebas correspondientes se realizó un ajuste del
modelo lineal al “Modelo de regresión potencial o logarítmico”, obteniéndose lo
siguiente:
Ecuación de regresión potencial o logarítmica del PM 10 en función de los factores
meteorológicos:
VariablesMeteorológicas
Log PM 10Log T°
PromedioLog HR Prom Log Pp Total
Log T° Promedio
-0.0770.812
Log HR Promedio
0.200 -0.9710.534 0.000
Log Precipitación Total
0.705 -0.371 0.427
0.010 0.235 0.166
Log Presión 0.023 -0.371 -0.410 -0.1370.045 0.235 0.186 0.671
Log Dirección del viento
0.408 0.462 -0.729 -0.6260.040 0.431 0.007 0.029
Log Velocidad del viento
-0.347 0.728 -0.428 -0.0340.030 0.007 0.107 0.917
Tabla 10 Matriz de correlación del PM 10 en función de los factores meteorológicos en
un modelo de Regresión Potencial en amarillo se muestran los valores del coeficiente
de Pearson ( Fuente: Elaboración Propia)
PM 10 = -15.5 + 1.92 Log Presión +0.316 Log Vv +2.34 Log Dv + 0.0522 Log Pp +2.54LogHR +0.979 Log T°
De los resultados se obtiene que el PM 10 tiene una correlación estadística con los
siguiente factores meteorológicos: la velocidad del viento, dirección del viento, presión
y precipitación . No obstante es preciso revisar la información bibliográfica referente a
la influencia de estos factores sobre el comportamiento o distribución del contaminante
en estudio.
C) ENCUESTAS REFERENTES A SALUD Y CALIDAD DE AIRE
Se quiso evaluar la percepción por parte de la población respecto a la calidad del aire.
San Borja
primero segundo cuarto quinto sexto séptimo oxtavo0%
5%
10%
15%
20%
25%
Calificación de la calidad de aire en su distrito
PORCENTAJES
Grafica 25 Nótese que la calidad del aire es percibida por la población del 1 al 10 en
un estado intermedio
Opinión de la población respecto al problema de contaminación del aire
Sí90%
No10%
¿Le importa la contaminación del aire?
Gráfica 26 El 90% de la población muestra interés sobre el problema de contaminación atmosférica
Se buscó saber cuál es la principal fuente de contaminación según la población
Parque automotor Industrias Desechos sólidos0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
Principal fuente de contaminación
PORCENTAJES
Gráfica 27 El 70% de estas ubica al parque automotor como la principal fuente de
contaminación atmosférica
En esta pregunta se busca saber si la población estaría dispuesta a contribuir con la
reducción de la contaminación atmosférica, mediante el cambio de su medio de
transporte.
Sí70%
No30%
¿Reemplazaría su vehículo por una bicicleta?
Gráfica 28 Se observa que el 70% de los encuestados estaría dispuesto a cambiar su
medio de transporte no obstante estos sugieren la implementación de vías para su
adecuada circulación
Se formuló esta pregunta con el fin de saber la frecuencia con que la población sufre de
enfermedades respiratorias.
ninguna 1 vez 2 veces 3 veces 4 veces 5 veces 6 veces0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
¿Cuántas veces al año tiene enfermedades respitatorias?
Gráfica 29 Se observa que la población encuestada no sufre de este tipo de
enfermedades de manera constante
Se les preguntó si la contaminación podría producir efectos negativos sobre su salud y
la respuesta fue la siguiente.
85%
15%
¿Afecta a la salud el aire contaminado?
Sí No
Gráfica 30 El 85% asumió que las raras veces que sufren de enfermedades
respiratorias son a causa del aire contaminado que respiran día a día
Santa Anita
Se replantearon las preguntas realizadas en el distrito de Santa Anita con el fin de
modificar la estructura de las encuestas, dado a que esta población se no se
encontraba dispuesta a responder las preguntas planteadas anteriormente.
FEMENINO MASCULINO0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
60%40%
POBLACIÓN POR GÉNERO
Gráfica 31 Clasificación a la población entrevistada según su género
Población según la frecuencia con la que contraen enfermedades respiratorias
ninguna6%
1 vez19%
2 veces6%
3 veces44%
4 veces13%
6 veces13%
POBLACIÓN QUE CONTRAE ENFERMEDADES RESPIRA-TORIAS POR AÑO
Gráfica 32
Identificación de la población que contrae las enfermedades con mayor frecuencia
20%
40%10%5%
25%
GRUPO ETÁREO CON FRECUENCIA DE CONTRAER ENFERMEDADES
Recién nacido Niño(a) AdolescenteAdulto Anciano Mujer gestante
Gráfica 33 Se observa que la población más vulnerable a sufrir de estas enfermedades
respiratorias son los niños, según lo declarado por los encuestados
Identificación de la fuente de contaminación según los pobladores
Gases tóxicos emitidos por parque automotor
Gases tóxicos emitidos por desechos sólidos
Aerosoles Humo de cigarro
80%
20% 0% 0%
FACTOR CONTAMINANTE
Gráfica 34 El 80% de la población declara que la principal fuente de contaminación
del aire es el parque automotor, se obtuvo la misma percepción de fuente contaminante
declarada en San Borja
X.REFERENCIAS
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%2F57c59a889ca266ee6533c26f970cb14a%2FEstadocalidad_%2520aireBogot
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