“Concentraciones de ozono troposférico y dióxido de nitrógeno

UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN
VICERRECTORADO
Centro de Levantamientos Aeroespaciales
y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales
“Concentraciones de ozono troposférico y dióxido
de nitrógeno (enfoque geoestadístico y
multitemporal), en Cercado, Cochabamba”
Ing. Julio Cesar Barrionuevo Cossio
Cochabamba - Bolivia
Diciembre de 2010
i
“Concentraciones de ozono troposférico y dióxido
de nitrógeno (enfoque geoestadístico y
multitemporal), en Cercado, Cochabamba”
Por
Ing. Julio Cesar Barrionuevo Cossio
Asignación Final Individual (Trabajo de Grado) presentado al Centro de Levantamientos
Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales en
cumplimiento parcial de los requisitos para la obtención del grado académico de Máster en Ciencias de
la Geo - Información y Observación de la Tierra, en la mención en: Información de Tierras para la
Planificación del Territorio
Comité de evaluación del AFI:
Examinador 1 (Presidente)
Examinador 2 (Asesor 2)
Examinador 4 (Docente CLAS)
Examinador 5 (Docente ITC)
Lic. Benjamín Gossweiler H. Msc.
Lic. J. Stephan Dalence M. MSc.
Ing. Nelson J. Sanabria S. Msc.
Ir. Arno M. van Lieshout
Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales Cochabamba, Bolivia
ii
Aclaración
Este documento describe el trabajo realizado como parte del programa de estudios de Maestría
en el Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales. Todos los puntos de vista y opiniones expresadas en el mismo son
responsabilidad exclusiva del autor y no representan necesariamente las del Centro
.
iii
Resumen
El presente estudio estimó las concentraciones de ozono troposférico y dióxido de nitrógeno
en base a imágenes termales de la zona central de Cochabamba y los datos de de
concentración de los contaminantes para evitar efectos negativos en la salud de las personas.
Las imágenes utilizadas fueron las termales infrarroja (TIR14) del satélite ASTER del año
2007 y 2008 que permitieron el cálculo de las temperaturas en las distintas estaciones de
monitoreo de los contaminantes, es así que se realizó un análisis de correlación entre las
temperaturas y las concentraciones para poder realizar un ajuste de regresión.
La correlación para el dióxido de nitrógeno fue muy baja llegando solamente a 0,3, en cambio
la del ozono troposférico presentó una correlación entre 0,6 y 0,7. EL ajuste de regresión sólo
se realizó para el ozono troposférico, en cambio para el dióxido de nitrógeno se realizó
interpolaciones con el método moving average debido a que se cuenta con sólo seis estaciones
de monitoreo.
Los mapas obtenidos permiten una visualización clara de la variación de las concentraciones
en distintas zonas del área de estudio de donde se puede inferir que existen distintas fuentes de
contaminación en algunos lugares más que en otros, y que además por las características
meteorológicas propias del valle, el ozono se concentra más en la zona norte y
consecuentemente la concentración de dióxido de nitrógeno decrece en esta zona.
Los resultados obtenidos para las concentraciones de dióxido de nitrógeno en el año 2007
considerando el efecto crónico como la amenaza principal, en el mes de abril no llegó a
superar valor guía promedio anual de 40 µg m-3, en cambio para el mes de agosto del 2008 las
estaciones del Parque Kanata, Viaducto y la Universidad Católica superan el valor guía, es
decir en estas regiones próximas se deben tomar medidas de mitigación para evitar efectos
negativos crónicos en la salud de las personas.
Los niveles de ozono muestran una marcada tendencia a la disminución en prácticamente
todos los puntos. Esta disminución se mantiene desde el año 2006, pero, no necesariamente
significa una mejora en la calidad del aire, pues, lo más probable es que esta disminución se
deba al aumento de las emisiones de compuestos orgánicos volátiles (COV) debido al
incremento en la flota vehicular y al uso de gas natural.
i
Dedicatoria
Quiero dedicar este trabajo a las personas que más quiero: mi
papá Julio, mi mamá Edna, mi hermana Ada, y de forma muy
especial a mi novia Carolina, quienes son mi fuerza e
inspiración en mi vida.
ii
Agradecimientos
A Dios agradezco la oportunidad de haber realizado la maestría y el
de conocer a buenas personas en ella.
Al Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG
para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales por
brindarme la oportunidad de realizar esta maestría.
A mis profesores Carlos, Nelson y Stephan por su amistad y
colaboración a lo largo de la maestría.
Al Dr. Marcos Luján coordinador de la red MoniCa, por su amistad,
confianza y colaboración para realizar el trabajo de grado referente a
contaminantes en el aire.
A mi tía Linda por brindarme su apoyo en todo momento cual si
fuera su hijo.
iii
Tabla de contenidos
1
INTRODUCCIÓN........................................................................................................................... 1
1.1
Antecedentes ........................................................................................................................... 1
1.2
2
Justificación .............................................................................................................................. 1
OBJETIVOS ................................................................................................................................... 2
2.1.1
Objetivo general............................................................................................................... 2
2.1.2
3
4
MARCO TEÓRICO......................................................................................................................... 2
3.1
Contaminación del aire ............................................................................................................ 2
3.2
Ozono troposférico .................................................................................................................. 2
3.3
Dióxido de nitrógeno................................................................................................................ 3
3.4
Material particulado................................................................................................................. 4
3.5
Análisis geoestadístico ............................................................................................................. 4
3.6
Análisis de correlación.............................................................................................................. 4
3.7
Efectos en la salud por contaminación del aire ....................................................................... 5
MARCO METODOLÓGICO............................................................................................................ 7
4.1
Fuente de la información ......................................................................................................... 7
4.2
5
Objetivos específicos........................................................................................................ 2
Descripción de los instrumentos.............................................................................................. 8
4.2.1
Análisis estadístico ........................................................................................................... 8
4.2.2
Análisis exploratorio de datos.......................................................................................... 8
4.2.3
Ensayos de correlación..................................................................................................... 9
4.2.4
Transformación a temperatura superficial ...................................................................... 9
4.2.5
Modelación geoestadística............................................................................................. 10
4.2.6
Análisis multitemporal ................................................................................................... 11
RESULTADOS Y DISCUSION........................................................................................................ 11
5.1
Descripción de la red MoniCA ................................................................................................ 11
5.2
Análisis estadístico ................................................................................................................. 13
iv
5.3
Análisis de correlación............................................................................................................ 14
5.4
Dióxido de Nitrógeno ............................................................................................................. 14
5.5
Ozono troposférico ................................................................................................................ 15
5.6
Análisis geoestadístico ........................................................................................................... 16
5.7
Análisis multitemporal ........................................................................................................... 25
6 CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 27
7 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................................. 27
8 ANEXOS ..................................................................................................................................... 28
Tabla 1 Guías de la OMS para contaminantes tradicionales............................................................... 3
Tabla 2 Valores límite y tiempos promedio de muestreo para las normas de países americanos..... 4
v
Lista de cuadros
Cuadro 1. Longitud de onda por banda espectral para Landsat 5 (TM) y 7 (ETM+), expresadas en μm 5
Cuadro 2. Constantes para el cálculo de temperatura para Landsat (Yale Center for Earth observation,
2010) ........................................................................................................................................................ 9
Cuadro 3. Constantes para el cálculo de temperatura
para el satélite Aster .................................... 10
Cuadro 4. Estaciones de monitoreo de la Red MoniCA que fueron instaladas desde su creación el año
2000........................................................................................................................................................ 12
Cuadro 5. Análisis estadístico para abril del 2007 y agosto del 2008 .................................................... 13
Cuadro 6. Correlación de NO2 y temperatura, año 2007 ........................................................................ 14
Cuadro 7. Correlación NO2 y temperatura, año 2008............................................................................. 14
Cuadro 8. Correlación O3 y temperatura, año 2007................................................................................ 15
Cuadro 9. Correlación O3 y temperatura, año 2008................................................................................ 15
Cuadro 10. Correlación entre la temperatura medida en estacione metereológicas próximas y la
calculada por sensores remotos (°C)
................................. 16
Cuadro 11. Monitoreo de dióxido de nitrógeno por tubos pasivos del año 2007 en µgNO2/m3 ............ 25
Cuadro 12. Monitoreo de dióxido de nitrógeno por tubos pasivos del año 2008 en µgNO2/m3 ............ 25
Cuadro 13. Monitoreo de ozono troposférico por tubos pasivos del año 2007 en µgO3/m3 .................. 26
Cuadro 14. Monitoreo de ozono troposférico por tubos pasivos del año 2008 en µgO3/m3 .................. 26
vi
Lista de figuras
Figura 1. Flujograma metodológico ......................................................................................................... 7
Figura 2. Fórmula para el cálculo de temperatura para Landsat (Yale Center for Earth observation,
2010) ........................................................................................................................................................ 9
Figura 3. Ecuación de bondad de ajuste ................................................................................................ 11
Figura 4. Ubicación de estaciones de monitoreo de la red MONICA, 2007-2008 ................................. 13
Figura 6 . Concentraciones de dióxido de nitrógeno año 2007 .............................................................. 17
Figura 7. Efectos del NO2 en la salud humana según la OMS, abril de 2007 ......................................... 18
Figura 8. Concentración de dióxido de nitrógeno año 2008 .................................................................. 19
Figura 9. Efectos del NO2 en la salud humana según la OMS, agosto de 2008...................................... 20
Figura 10. Concentraciones de ozono troposférico año 2007 ................................................................ 21
Figura 11. Efectos del ozono troposférico en la salud humana según la OMS, abril de 2007 ............... 22
Figura 12. Concentraciones de ozono troposférico año 2008 ................................................................ 23
Figura 13. Efectos del ozono troposférico en la salud humana según la OMS, agosto de 2008 ........... 24
Palabras Clave: Contaminación del aire, Correlación, análisis geoestadístico, análisis, multitemporal,
vii
1 INTRODUCCIÓN
1.1 Antecedentes
En una consultoría realizada por la Organización Panamericana de la salud (OPS) en el
municipio de Cercado en Cochabamba, sugieren educación ambiental y sanciones a los que
contaminan en materia de aire. En la misma se encontró que el agua y aire presentan un nivel
de contaminación de 14%, con efectos negativos sobre la salud de la población. Según la
evaluación de impactos realizada el sector urbano e industrial son los que generan mayor
cantidad de contaminación, con el 37% y 21% respectivamente (OPS y OMS, 2006).
Uno de los más grandes problemas en el aire es la concentración de ozono troposférico. En
consecuencia se desarrollaron distintos modelos no paramétricos y no lineales multi
temporales que son una aproximación a la realidad debido a la compleja dinámica entre el
ozono y las variables meteorológicas como la temperaturas (Bordignon et al. 2002).
Un estudio realizado en España revela la aplicación y validación de un modelo de predicción
de concentraciones diarias de ozono troposférico a partir de variables de datos meteorológicos,
emisiones y concentraciones iniciales a través de un método fotoquímico que permite realizar
ajustes en la sensibilidad de las simulaciones (Beneito et al. 2007).
1.2
Justificación
La calidad del aire en la ciudad de Cochabamba es uno de los problemas ambientales más
relevantes que afectan negativamente a la salud de las personas, es así que se requiere generar
información de la contaminación a través de las concentraciones de gases presentes en el aire
y su distribución espacial en el área de estudio que permita identificar zonas que puedan ser
consideradas como una amenaza.
En el estudio se analizará un contaminante primario y un secundario que son el dióxido de
nitrógeno (NO2) y el ozono troposférico (O3), que son dos indicadores de la calidad en el aire
que fueron monitoreados por la red de monitoreo de la calidad del aire (MoniCA) y que
presentan una buena medición en campo y análisis en laboratorio.
Los resultados obtenidos serán suficientes para poder realizar un análisis cuantitativo espacial
de las concentraciones de ozono troposférico y dióxido de nitrógeno, que pueda ser útil en la
toma de decisiones para la implementación de medidas de mitigación por parte de la
municipalidad y/o gobernación si fueran necesarias.
1
2
OBJETIVOS
2.1.1 Objetivo general
 Determinar la distribución espacial de las concentraciones de ozono troposférico y
dióxido de nitrógeno para la provincia Cercado, Cochabamba.
2.1.2 Objetivos específicos
 Analizar la correlación entre los datos de temperatura de las bandas termales producto
de percepción remota satelital y las concentraciones de los contaminantes en estudio.
 Modelar geoestadísticamente los distintos puntos de medición de los parámetros de
estudio.
 Analizar multitemporalmente los contaminantes en el periodo 2007-2009 en distintas
épocas del año.
3
MARCO TEÓRICO
3.1 Contaminación del aire
La niebla fotoquímica o más conocida como smog fotoquímico provoca enfermedades
respiratorias en la población y también graves daños a las plantas. El smog se forma a través
de un proceso fotoquímico a partir de los gases presentes en la tropósfera (7-15 km sobre la
superficie terrestre). Los gases principales son los óxidos de nitrógeno (NO y NO2, los
compuestos orgánicos volátiles COVs (CH4 y CO). La luz solar al interactuar con estos
precursores forma una variedad de oxidantes fotoquímicos, de los cuales el compuesto más
importante por su abundancia y toxicidad es el ozono O3 (EEA, 2010).
La atmósfera está compuesta mayoritariamente por nitrógeno (78%) y en segundo lugar por
oxígeno (21%) el porcentaje restante corresponde a numerosos gases traza, entre los cuales se
encuentra el ozono, en cantidades ínfimas de pocas moléculas por millón de partículas de aire
(0,01%); Sin embargo, cumple un rol esencial en la conservación de la vida en el planeta tal
como la conocemos, pues nos protege de la radiación ultravioleta que es el carcinógeno físico
más importante para el hombre, animales y ecosistemas marinos (Sánchez, 2006).
3.2 Ozono troposférico
El ozono es considerado un contaminante secundario debido a su formación a partir de otros
de otros contaminantes, como los óxidos de nitrógeno y los hidrocarburos, después de un
tiempo de exposición a la radiación solar. Es un gas irritante de las mucosas, que puede tener
efectos sobre los ojos y sobre el sistema respiratorio. Afecta también a los vegetales, dañando
sus hojas y limitando su crecimiento (CEPIS-OMS, 2003).
El ozono es una molécula formada por tres átomos de oxígeno y se crea en dos lugares de la
atmósfera. Noventa por ciento o más del ozono se produce en la parte alta de la estratosfera, a
50 km de la superficie terrestre y corresponde al ozono benéfico, protector de la radiación
ultravioleta. Diez por ciento es considerado ozono troposférico y se forma en las grandes
2
ciudades a nivel de la superficie terrestre y es un componente del smog. Este es muy irritativo
de las vías aéreas, conjuntivas y pulmones (Sánchez, 2006).
El ozono de la estratosfera tiene la propiedad de absorber selectivamente longitudes de onda
en el rango de la radiación ultravioleta. La radiación ultravioleta se ha dividido arbitrariamente
en: UVC (longitudes de onda menores a 280 nm), UVB (280 nm - 315 nm) y UVA (315 nm
400 nm)2. El ozono de la estratosfera absorbe 100% de UVC, bloquea el paso de alrededor de
90% de UVB y no afecta para nada la transmisión de UVA13. Además 90% o más del ozono
estratosférico se concentra entre los 15 y 30 km de altitud, formando lo que llamamos capa de
ozono (Sánchez, 2006).
Los modelos de predicción de ozono presentan un comportamiento no lineal y no paramétrico
respecto a factores meteorológicos debido a que sería muy complejo introducir las variables
como ser viento, humedad del aire, topografía, etc. Debido a estas dificultades, los modelos
estocásticos, principalmente basados en métodos de regresión que incluyen los valores
pasados de los precursores del ozono como NO2 y NO, y las condiciones meteorológicas como
las entradas han sido ampliamente empleado como alternativa de modelos deterministas para
pronosticar las concentraciones de ozono (Beneito et al. 2007).
Estudios realizados en Portugal indican que una variación de entrada de las emisiones de NOx
del 63% y 59% de los COV produce la desigualdad de 37% para los campos de concentración
de ozono, es decir confirma la dinámica de formación del ozono en base a los compuestos
mencionados (Borrego, 2002).
3.3 Dióxido de nitrógeno
El dióxido de nitrógeno es un contaminante primario producto de procesos de combustión a
altas temperaturas, que deben a procesos industriales y en la combustión interna de los
motores del parque automotor. Este gas es sumamente irritante, y puede ocasionar sobre el
sistema respiratorio humano, haciéndolo más susceptible a infecciones. Los niños, ancianos y
personas que padecen asma son especialmente susceptibles a este gas (Luján, 2010).
Estudios experimentales realizados con animales y con personas indican que el NO2, en
concentraciones de corta duración superiores a 200 μg m-3, es un gas tóxico con efectos
importantes en la salud. Los estudios toxicológicos con animales también parecen indicar que
la exposición prolongada al NO2 en concentraciones por encima de las ahora presentes en el
medio ambiente tiene efectos adversos (OMS, 2005).
Estudios toxicológicos y epidemiológicos muestran que el NO2 tiene un efecto tóxico agudo y
un efecto tóxico crónico. Los estudios toxicológicos demuestran que los efectos tóxicos
agudos son notorios a concentraciones superiores a los 500 µg/m3, y estudios de meta-análisis
indican efectos detectables a concentraciones por encima de los 200 µg/m3. La toxicidad
crónica del NO2 se manifiesta en las poblaciones sensibles como niños y ancianos a
concentraciones mayores a 40 µg/m3. Partiendo del análisis de diversos estudios la
Organización mundial de la salud (OMS) establece los valores guía para este contaminante en
200 µg/m3 para el máximo diario de 1 h y, en 40 µg/m3 para el promedio anual (Luján, 2010).
3
La legislación boliviana en su ley de Medio Ambiente N° 1333 dentro su reglamento de
Contaminación Atmosférica establece como norma 400 µg/m3 para promedios diarios
máximos de 1h y 150 µg/m3 para promedios de 24h. No establece una normativa para
intoxicaciones crónicas, a pesar de que existen claras evidencias de ello (Luján, 2010).
3.4 Material particulado
Las partículas menores a 10 micras, PM10 están constituidas generalmente por polvo, cenizas,
humo de tabaco en el ambiente, condensación de vapores así como otros derivados de las
emisiones de hidrocarburos, dióxido de azufre y dióxido de nitrógeno. En el hombre, sus
efectos consisten principalmente en una exacerbación de patologías pulmonares y cardiacas
crónicas (Luján, 2010).
La fracción monitoreada es llamada toráxica, pues las partículas de esas dimensiones pueden
llegar hasta la tráquea y los pulmones. Diámetros más grandes son generalmente retenidos en
la nariz o la faringe (Luján, 2010).
El material particulado es considerado una composición heterogénea de distintos tamaños de
partículas con propiedades químicas específicas, es así que las propiedades físicas se
realacionan con el transporte y el depósito de las partículas en el sistema respiratorio humano,
en cambio la composición química sobre los efectos en la salud (Venegas, 2010).
3.5 Análisis geoestadístico
El marco teórico referente al análisis geoestadístico se basa en los distintos métodos de
interpolación:
Interpolación
o Nearest point, es un método que asigna valores a los pixeles de acuerdo a la
distancia euclidiana, los valores del mapa de puntos no requieren ser de tipo
valor.
o Trend surface, calcula los valores de píxeles mediante el ajuste de una
superficie a través de todos los valores de punto.
o Moving average,(inverse distance) asigna a los píxeles la media ponderada de
valores del punto.
o Moving Surface, calcula un valor de píxeles mediante el ajuste de una
superficie para cada píxel de salida a través de los valores de puntos
ponderados.
3.6 Análisis de correlación
La radiación solar entre 0,280 y 0,430 mm es la fuente de energía que disocia a las moléculas
de de dióxido de nitrógeno (NO2) en oxígeno atómico (O) y en óxido de nitrógeno (NO). El
oxígeno atómico al reaccionar con una molécula común de oxígeno del aire da origen al ozono
(O3), éste último se destruye con las moléculas de NO alcanzando un equilibrio, sin embargo
4
cuando estas reacciones se realizan en presencia de hidrocarburos reactivos el NO reacciona
con ellos permitiendo que el ozono quede libre y aumente su concentración en el aire (Bravo,
2000)
La correlación entre las concentraciones de ozono y la temperatura indica valores negativos en
las primeras horas de la mañana debido al efecto de la inversión térmica que impide la
dispersión rápida de los contaminantes, es decir que el valor máximo de ozono podría ser una
variable que explica el máximo de temperatura ó que la radiación solar es la causa común para
la variación de ambos. Asimismo se encontró que la radiación solar esta altamente
correlacionada con la temperatura de donde se tiene que la radiación solar tiene correlación
más significativa que la temperatura respecto a las concentraciones de Ozono (Bravo, 2000)
El proceso de estimación de temperatura superficial puede ser realizado por la banda térmica
(banda 6) del satélite Landsat TM 5 y 7, y permite captar a la superficie terrestre en un rango
térmico del espectro electromagnético(10,4-12,5 µm) para cada píxel (Olave-Solar et al. 2008)
Cuadro 1. Longitud de onda por banda espectral para Landsat 5 (TM) y 7 (ETM+), expresadas en μm
Sensor
Banda 1
Banda 2
Banda 3
Banda 4
Banda 5
Banda 6
Banda 7
Banda 8
TM
0,45-0,52
0,52-0,60
0,63-0,69
0,76-0,90
1,55-1,75
10,4-12,5
2,08-2,35
No existe
ETM+
0,45-0,52
0,53-0,61
0,63-0,69
0,78-0,90
1,55-1,75
10,4-12,5
2,09-2,35
0,52-0,90
Región
Visible
azul
Visible
verde
Visible
rojo
Infrarrojo
próximo.
infrarrojo
lejano
térmico
lejano
térmico
próximo
visible
(Olave-Solar et al. 2008)
3.7 Efectos en la salud por contaminación del aire
En cuanto a los daños a la salud humana, estudios toxicológicos y epidemiológicos muestran
que el ozono tiene esencialmente un efecto tóxico agudo, existen pocas evidencias de un
efecto tóxico crónico. La última actualización de los valores guía de la OMS el año 2005 ha
reducido el valor guía, para el promedio diario máximo de 8h, de 120 µg/m3 a 100 µg/m3; esto
en base a los últimos estudios que evidencia una efecto tóxico agudo a partir de este nivel de
exposición mediante estudios epidemiológicos de series de tiempo. La legislación boliviana
sólo establece una norma para el promedio diario máximo de 1h en 236 µg/m3, no se tiene una
norma el promedio diario máximo de 8h (OMS, 2005).
La mayor parte del NO2 atmosférico se emite en forma de NO, que se oxida rápidamente a
NO2 por acción del ozono. El dióxido de nitrógeno en presencia de hidrocarburos y luz
ultravioleta, la principal fuente de ozono troposférico y de aerosoles de nitratos, que
constituyen una fracción importante de la masa de MP2,5 del aire ambiente (OMS, 2005)
La OMS estableció un valor guía de contaminación por NO2 de 40 μg/m3 (media anual) y 200
μg/m3 para la media de una hora, con el objetivo de proteger la salud de las personas (OMS,
2005).
5
Estudios epidemiológicos comprobó que los síntomas de bronquitis de los niños asmáticos
aumentan en asociación con la concentración anual de NO2, además que la función pulmonar
de los niños es menor con concentraciones elevadas de NO2 en comunidades en el medio
ambiente urbano de América del Norte y Europa (EEA, 2010).
6
4 MARCO METODOLÓGICO
La metodología se basa en el siguiente flujograma que trata de explicar la secuencia de los procesos
realizados en el presente estudio:
Figura 1. Flujograma metodológico
4.1 Fuente de la información
En respuesta a la necesidad de conocer los niveles de contaminación del aire en Cochabamba
se creó la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire, Red MoniCA, el año 2000, mediante un
acuerdo interinstitucional entre la Honorable Alcaldía Municipal, la Universidad Católica
Boliviana y Swisscontact. El objetivo general de la Red MoniCA es determinar los niveles de
contaminación atmosférica a los que están expuestos los pobladores de la ciudad de
Cochabamba, informar a la población sobre estos niveles de contaminación y respaldar las
acciones y políticas para la gestión de la calidad del aire en la región (Luján, 2010).
El número de estaciones de la Red MoniCA ha variado notoriamente desde sus inicios hasta la
fecha. En sus inicios y hasta enero de 2002 se contaba con un total de dieciséis (16) estaciones
de monitoreo pasivo, el número de estaciones de monitoreo se ha ido reduciendo por motivos
de presupuesto por una parte, y por otra parte porque algunas estaciones presentaban
7
concentraciones similares o se tenía dificultades operativas para poder mantenerlas.
Actualmente, se cuenta con seis (6) estaciones de monitoreo pasivo, dos estaciones de
monitoreo de PM10 y tres estaciones de monitoreo con equipos automáticos (Luján, 2010).
Los principales contaminantes de la atmósfera que tienen efectos directos sobre la salud, son
las partículas suspendidas, el dióxido de nitrógeno, el monóxido de carbono, el ozono y
dióxido de azufre. Estos contaminantes son monitoreados por la Red MoniCA en 6 estaciones
diferentes repartidas en toda la ciudad, utilizando analizadores automáticos, activos y pasivos
(Luján, 2010).
La información base de las concentraciones de los contaminantes en estudio fue proporcionada
por la red MoniCA, el mapa base de la ciudad de Cochabamba fue proporcionado por el
CLAS a través de una composición a color de las bandas visibles des satélite Aster, además
los datos de temperatura serán obtenidos de las imágenes de las bandas termales del mismo
satélite en abril del 2007 y agosto del 2008 (Luján, 2010).
4.2
Descripción de los instrumentos
4.2.1 Análisis estadístico
El análisis estadístico contempla el cálculo de los siguientes parámetros:
 Medidas de tendencia central:
 Media muestral.
 Mediana.
 Medidas de dispersión:
 Varianza.
 Desviación típica.
 Medida de distribución:
 Asimetría (a través del coeficiente de Fisher).
 Curtosis (coeficiente de curtosis).
 Prueba de normalidad.
4.2.2 Análisis exploratorio de datos
 Revisión y recopilación de datos.
Los datos de las concentraciones de ozono troposférico y Dióxido de Nitrógeno serán
proporcionados por Red MoniCA, que realizó la medición a través de un monitoreo
pasivo.
 Descripción de la red MOniCA y las bandas termales.
La red de monitoreo de la calidad del aire (red MONICA), es una organización
conformada con el apoyo de la Fundación Suiza de cooperación para el desarrollo
técnico (Swisscontact), Universidad Católica Boliviana (UCB), y el Gobierno
Municipal del Cercado cuyo objetivo general es determinar los niveles de
contaminación atmosférica a los que están expuestos los pobladores de la ciudad de
8
Cochabamba, informar a la población sobre estos niveles de contaminación y respaldar
las acciones y políticas para la gestión de la calidad del aire en la región.
4.2.3 Ensayos de correlación
Se correlacionaron las bandas termales (LANDSAT y/o ASTER) con valores puntuales
de concentraciones de O3 y NO2 medidas en campo por la red MONICA.
Posteriormente, se determinaron curvas de regresión que relacionaron la variable
independiente (bandas termales) y la dependiente (concentraciones).
4.2.4 Transformación a temperatura superficial
El proceso de estimación de temperatura superficial fue realizado a través de de los
datos de la banda TIR 14 del satélite ASTER, en un rango térmico del espectro
electromagnético(10,4-12,5 µm) para cada píxel según al metodología de Olave-Solar
del año 2008.
La transformación de números digitales a temperatura requirió de algoritmos de
transformación; es así que se aplicaron los utilizados para la banda térmica lejana del satélite
LANDSAT 7 ETM + dentro de un rango de longitud de onda de 10,40 y 12,50 µm. En
consecuencia a lo mencionado se utilizó la banda TIR 14 del satélite ASTER que se encuentra
en un rango de 10,95 y 11,65 µm, debido a que su longitud de onda se encuentra en el rango
utilizado por LANDSAT.
Figura 2. Fórmula para el cálculo de temperatura para
Landsat (Yale Center
for Earth observation, 2010)
)
T es temperatura en Kelvin
CVR valor de celda como radianza
K1 y K2 Constantes
Cuadro 2. Constantes para el cálculo de temperatura
para Landsat (Yale Center for Earth observation, 2010)
9
Cuadro 3. Constantes para el cálculo de temperatura
para el satélite Aster
(Jimenez, 2010)
4.2.5 Modelación geoestadística
Cada punto de toma de muestras con sus respectivas coordenadas espaciales, será asociado a
sus concentraciones determinadas para el lapso de dos años (2007-2008).
Una interpolación de puntos se realizó a partir de valores de puntos conocidos distribuidos
espacialmente y devolvió los valores de puntos distribuidos regularmente.
 Identificación espacial de los puntos de medición.
Se realizó a través de una visita de campo a todas las estaciones de medición, donde se
tomaron sus coordenadas geográficas con ayuda de un GPS.
 Interpolación de variables y ajustes a curvas de regresión.
La interpolación de puntos se realizó a partir de valores de las concentraciones
registradas en las estaciones de monitoreo distribuidos espacialmente y devolvió los
valores de puntos distribuidos regularmente, lo que en el Ilwis es conocido como
grillado. Se puede entender también como la construcción de nuevos puntos a partir de
un conjunto discreto de puntos.
 El ajuste a una ecuación entre el NO2 y O3 con la temperatura en superficie se realizó
cuando existía una buena correlación con la finalidad de predecir las concentraciones
de los contaminantes en toda el área de estudio.
 Verificación de resultados a través de un análisis de bondad de ajuste.
La bondad de ajuste es una prueba no paramétrica que se realiza para medir el grado de
eficiencia de predicción entre una distribución teórica y otra observada.
10
2 
k

f
oi
i 1
 f ei

2
f ei
Figura 3. Ecuación de bondad de ajuste
Oi = Valor observado en la i-ésimo dato.
Ei = Valor esperado en la i-ésimo dato.
K = Categorías o celdas.
4.2.6 Análisis multitemporal
El análisis multitemporal realizó la comparación de las concentraciones obtenidas en el
análisis geoestadístico en un periodo de tiempo conocido (2007-2008) donde se analizó el
comportamiento de las concentraciones de los contaminantes.
o Comparación de las concentraciones del NO2 y O3 y su evolución en el tiempo
o Mapa vs mapa, tabla vs tabla, gráfico vs gráfico
5
RESULTADOS Y DISCUSION
Los resultados obtenidos fueron la obtención de los datos de la red MoniCA, los análisis de correlación
y estadísticos entre variables de estudio y temperatura, el análisis geoestadístico y el análisis
multitemporal.
5.1 Descripción de la red MoniCA
Para el monitoreo pasivo, se utilizan tubos de difusión fabricados por la empresa PASSAM
AG con los que se monitorea NO2 y O3, Los tubos son expuestos durante una semana y luego
recolectados para ser analizados en el laboratorio de la Universidad Católica Boliviana (UCB).
El monitoreo pasivo realizado para el O3 y el NO2 en el periodo 2007-2008 utilizó seis
estaciones de medición distribuidas en distintos puntos de la ciudad.
11
Cuadro 4. Estaciones de monitoreo de la Red MoniCA que fueron instaladas desde su creación el año 2000
Código
Zona
Ubicación
DC
Cala – Cala
Parque Demetrio Canelas
PK
Parque Kanata
PT
Parque Tunari
SE
Temporal
UC
Tupuraya
VI
Viaducto
(Hipódromo)
Parámetros
durante el 2009
medidos
O3, NO2 (método pasivo)
NO2, (método automático y
pasivo)
O
(método
pasivo)
Parque
Kanata 3
SO2
(método
automático)
Av. 6 de Agosto esq. Av. Ayacucho
CO
(método
automático)
PM10
(método
activo
y
automático)
Programa de Manejo Integral de
O,
(método
pasivo)
Cuencas
(PROMIC) 3
NO2 (método pasivo)
Av. Atahuallpa final s/n
SEMAPA
O , NO2 (método automático y
Av. Circunvalación esq. Av. 3
pasivo)
Atahuallpa s/n
Universidad Católica Boliviana
Campus
Tupuraya O3, NO2 (método pasivo)
Av. Gral. Galindo
Consultorio
ProSalud
Av. Melchor Pérez de Olguín esq. O3, NO2 (método pasivo)
Acre
12
Figura 4. Ubicación de estaciones de monitoreo de la red MONICA, 2007-2008
Estación
Abril, 2007 Agosto, 2008
µg m-3
Promedio
Mediana
Desv. Standart
Varianza
Curtosis
23,48
23,48
5,84
34,1m2
1,83
16,36
14,48
5,58
31,17
-0,56
5.2 Análisis estadístico
Este análisis permitió observar las características estadísticas de los datos como referencia
para los análisis posteriores realizados.
Cuadro 5. Análisis estadístico para abril del 2007 y agosto del 2008
Estación
Abril, 2007 Agosto, 2008
µg m-3
Promedio
Mediana
Desv. Standart
Varianza
Curtosis
23,48
23,48
5,84
34,1m2
1,83
16,36
14,48
5,58
31,17
-0,56
13
Los resultados de la prueba de curtosis indican que las concentraciones de abril del 2007
presenta una distribución leptocúrtica, es decir que existe una gran concentración de valores
próximos a al valor medio; en cambio las de agosto del 2008 presentan una distribución
platicúrtica que presentan una concentración normal.
5.3 Análisis de correlación
Se analizó la correlación entre la temperatura y las concentraciones de NO2 y O3 de forma
independiente, para este fin se realizó primero el cálculo de la temperatura superficial con las
bandas termales del satélite ASTER.
5.4 Dióxido de Nitrógeno
La obtención de las temperaturas superficiales se realizó a través de los números digitales de
las bandas TIR 14 del satélite Aster correspondientes a los puntos de medición de la red
MoniCA a los cuales se aplicaron algoritmos de transformación utilizados también por el
satélite LANDSAT.
Cuadro 6. Correlación de NO2 y temperatura, año 2007
Estación
NO2
µg m-3
ASTER
DC
PK
PT
SE
VI
UC
CORRELACION
23,57
30,93
5,02
26,68
29,03
25,56
24,62
26,00
24,68
22,98
27,60
21,74
0,15
LANDSAT
°C
24,82
26,19
24,88
23,19
27,79
21,95
0,15
Cuadro 7. Correlación NO2 y temperatura, año 2008
Estación
DC
PK
PT
SE
VI
UC
CORRELACION
NO2
µg m-3
ASTER
33,6
44,9
8,3
35,6
40,1
40,0
24,7
22,5
19,4
19,7
22,7
18,8
0,3
LANDSAT
°C
24,9
22,7
19,6
19,9
22,9
19,0
0,3
14
5.5 Ozono troposférico
Cuadro 8. Correlación O3 y temperatura, año 2007
Estación
DC
PK
PT
SE
VI
UC
CORRELACION
O3
µg m-3
ASTER
21,64
22,23
25,21
33,04
15,04
23,74
24,62
26,00
24,68
22,98
27,60
21,74
-0,71
LANDSAT
°C
24,82
26,19
24,88
23,19
27,79
21,95
-0,71
Cuadro 9. Correlación O3 y temperatura, año 2008
Estación
O3
µg m-3
ASTER
DC
PK
PT
SE
VI
UC
CORRELACION
13,44
14,48
25,02
21,17
10,03
14,00
24,68
22,46
19,41
19,67
22,67
18,77
-0,60
LANDSAT
°C
24,88
22,67
19,63
19,90
22,88
18,99
-0,60
Como se puede apreciar en los cuadros, la correlación entre el dióxido de nitrógeno y la
temperatura para el año 2007 y 2008 es demasiado baja llegando como máximo un
coeficiente de correlación de 0,3.
En cambio el análisis de correlación entre el ozono y la temperatura presentó coeficientes de
0,71 y 0,60 en el 2007 y 2008 respectivamente, lo cual confirma grado de correlación
aceptable para un ajuste de regresión.
Al igual que en el análisis realizado por Bravo (2000), se encontró correlaciones negativas que
indican que las concentraciones de ozono debido a la inversión térmica fueron aumentando en
horas de la mañana con el incremento de emisiones de NO2.
Adicionalmente se realizó la correlación entre la temperatura calculada a través de la banda
termal y la temperatura registrada en estaciones meteorológicas próximas al área de estudio.
15
Cuadro 10. Correlación entre la temperatura medida en estaciones
meteorológicas próximas y la calculada por sensores remotos (°C)
DC
PK
PT
SE
VI
UC
24,62
26,00
24,68
22,98
27,60
21,74
ÁSTER
2008
°C
24,68
22,46
19,41
19,67
22,67
18,77
Correlación
-0,82
-0,43
Estación
ÁSTER
2007
Estaciones
19,90
19,60
19,90
19,90
19,60
19,90
El análisis de correlación realizado para abril del 2007 y agosto del 2008 entre la temperatura
calculada a partir de los datos obtenidos por los sensores remotos y la medida en campo por
estaciones meteorológicas determinaron una correlación de 0,82 y 0,43 respectivamente, de
donde se puede concluir que el año 2007 los sensores de la banda termal ASTER permitieron
una mejor estimación de la temperatura superficial.
5.6 Análisis geoestadístico
El análisis geoestadístico realizado tuvo como resultados mapas de interpolación y mapas de
ajuste a curvas de regresión de las concentraciones en función de la temperatura. Las
concentraciones de dióxido de nitrógeno para los años 2007 y 2008 fueron estimadas a través
de interpolaciones de tipo moving average (inverse distance) al no existir una buena
correlación con la temperatura, en cambio las de ozono fueron estimadas mediante un ajuste
de regresión debido a que tenían una buena correlación.
16
Figura 5 . Concentraciones de dióxido de nitrógeno, abril de 2007
17
Figura 6. Efectos del NO2 en la salud humana según la OMS, abril de 2007
18
Figura 7. Concentración de dióxido de nitrógeno, agosto de 2008
19
Figura 8. Efectos del NO2 en la salud humana según la OMS, agosto de 2008
20
Figura 9. Concentraciones de ozono troposférico, abril de 2007
21
Figura 10. Efectos del ozono troposférico en la salud humana según la OMS, abril de 2007
22
Figura 11. Concentraciones de ozono troposférico, agosto de 2008
23
Figura 12. Efectos del ozono troposférico en la salud humana según la OMS, agosto de 2008
24
Los mapas de concentraciones obtenidos para el NO2 a través de interpolaciones visualizan en
fluctuaciones generales de valores (contínua), es por esta razón que no es de mucha utilidad
para la identificación de lugares específicos que pueden representar una amenaza para la salud,
sin embargo permite conocer de forma general las concentraciones en el área de estudio.
Los mapas de concentraciones de ozono troposférico obtenidos a través de un ajuste de
regresión modelan mejor las concentraciones de forma tal que es posible la identificación de
zonas con mayor concentración dentro de una región que parecía tener un patrón más bajo.
En ambos casos los resultados permitirán la toma de medidas de control y/o mitigación por
parte de las autoridades pertinentes, logrando identificar regiones que representen una
amenaza para la salud de las personas principalmente.
5.7 Análisis multitemporal
Cuadro 11. Monitoreo de dióxido de nitrógeno por tubos pasivos del año 2007 en µgNO2/m3
Estación
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
anual
DC
PK
PT
SE
VI
UC
16,0
14,8
3,5
19,7
24,0
19,9
18,1
18,1
8,0
23,4
25,9
23,5
21,4
21,6
4,9
23,9
29,5
25,0
23,6
30,9
5,0
26,7
29,0
25,6
24,1
33,6
6,7
27,4
31,8
28,2
33,8
46,3
9,4
37,6
38,3
36,3
31,4
40,2
4,3
29,2
34,5
30,8
35,2
46,1
10,5
39,1
40,9
39,7
35,5
52,2
9,0
34,3
40,4
42,5
14,4
21,2
3,3
16,9
18,1
15,0
30,6
42,9
13,2
38,8
41,5
36,0
32,1
40,6
14,6
34,2
36,1
36,2
26,4
34,2
7,7
29,3
32,5
29,9
Dic
Prom.
anual
Cuadro 12. Monitoreo de dióxido de nitrógeno por tubos pasivos del año 2008 en µgNO2/m3
Estación
Ene
DC
20,7
PK
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
21,0
17,0
23,5
37,7
39,7
34,6
30,2
34,1
26,0
32,6
53,9
60,8
PT
8,5
6,1
6,5
5,9
14,7
SE
26,5
25,8
24,6
27,2
VI
35,5
29,2
24,4
UC
25,0
24,3
25,4
Ago
Sep
Oct
Nov
33,6
27,2
9,2
26,6
22,8
26,1
50,8
44,9
34,9
16,8
39,8
33,7
38,2
15,0
5,0
8,3
5,7
1,3
6,6
7,1
7,5
39,8
42,0
35,6
35,6
29,5
13,1
32,5
28,7
30,1
31,2
39,5
46,1
41,6
40,1
33,3
15,5
35,0
33,0
33,7
28,7
41,0
43,8
37,4
40,0
32,7
16,6
33,9
28,9
31,5
Los resultados obtenidos para las concentraciones de NO2 en el año 2007 considerando el
efecto crónico como la amenaza principal, en el mes de abril no llegó a superar valor guía
promedio anual de 40 µg m-3, en cambio para el mes de agosto del 2008 las estaciones del
Parque Kanata, Viaducto y la Universidad Católica superan el valor guía, es decir en estas
25
regiones próximas se deben tomar medidas de mitigación para evitar efectos negativos
crónicos en la salud de las personas.
Cuadro 13. Monitoreo de ozono troposférico por tubos pasivos del año 2007 en µgO3/m3
Estación
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom.
anual
DC
24,4
n.d.
n.d.
21,6
13,7
13,9
19,0
28,2
42,7
18,0
36,8
26,8
24,1
PK
23,7
n.d.
n.d.
22,2
18,0
15,6
17,0
25,8
33,7
16,9
28,6
29,1
22,6
PT
26,3
n.d.
n.d.
25,2
20,5
27,2
32,8
42,9
51,5
23,6
38,0
29,5
31,2
SE
48,3
n.d.
n.d.
33,0
24,1
26,2
23,5
36,8
47,8
23,1
50,5
37,7
34,8
VI
16,5
n.d.
n.d.
15,0
8,0
10,9
13,5
18,8
28,9
14,3
27,0
21,1
17,1
UC
29,5
n.d.
n.d.
23,7
11,7
17,6
16,6
25,7
44,6
19,7
41,5
32,8
26,2
Cuadro 14. Monitoreo de ozono troposférico por tubos pasivos del año 2008 en µgO3/m3
Estación
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom.
anual
PK
11,3
15,2
16,3
20,5
14,9
13,9
19,6
14,5
27,6
12,4
28,1
24,6
18,0
PT
14,7
7,2
15,5
21,7
31,1
36,7
38,8
25,0
35,6
16,8
32,4
27,3
25,2
SE
20,2
22,7
23,5
31,7
23,3
19,8
28,1
21,2
44,8
16,1
42,3
33,1
26,9
VI
8,5
9,1
13,0
12,9
9,9
11,0
13,5
10,0
20,7
7,1
21,5
17,4
12,7
UC
20,3
16,9
18,9
21,2
17,1
17,4
15,1
14,0
29,9
13,1
37,6
31,3
20,7
Los niveles de ozono muestran una marcada tendencia a la disminución en prácticamente
todos los puntos. Esta disminución se mantiene desde el año 2005, pero no necesariamente
significa una mejora en la calidad del aire, pues, lo más probable es que esta disminución se
deba al aumento de las emisiones de COV debido al incremento en la flota vehicular y al uso
de gas natural. Aún considerando el valor límite, existe una tendencia a disminuir el número
de días que se supera este valor guía.
Desde el punto de vista de los riesgos para la salud, las guías de la OMS han revisado el valor
guía del máximo diario de 8h reduciéndolo de 120 a 100 g/m3, esto implica que un mayor
número de días se supera el valor límite.
26
6 CONCLUSIONES
 La correlación entre la temperatura calculada y el dióxido de nitrógeno no supera un
coeficiente de 0,3; es decir es muy baja, es por esta razón que se realizaron
interpolaciones para poder estimar las concentraciones en el área de estudio.
 El coeficiente de correlación entre la temperatura calculada y el ozono troposférico
oscila entre 0,60 y 0,71; es decir es aceptable, por esta razón se realizó un ajuste de
regresión que permitió estimar las concentraciones en el área de estudio.
 Los mapas obtenidos permiten observar la tendencia que tiene el ozono a incrementar
su concentración en la zona norte y oeste (del año 2007 al 2008) en un 1,6%, asimismo
la concentración de dióxido de nitrógeno decrece en un 0,8% en estas regiones.
 El mapa ajustado permite apreciar de forma particular regiones en el área de estudio
que presentan niveles de concentraciones mayores respecto a zonas vecinas próximas,
en cambio los mapas interpolados visualizan las concentraciones de forma de
fluctuaciones generales en valores.
 El dióxido de nitrógeno representa una amenaza importante de intoxicación crónica, el
mismo ha incrementado en todas las zonas de la ciudad en relación al año 2007, salvo
en la estación de Parque Tunari donde los niveles de NO2 son similares a los del 2007.
En cambio el riesgo de intoxicación aguda por NO2 es reducido y presente solamente
en la zona central de la ciudad.
 Los niveles de ozono se han mantenido relativamente estables, con una marcada
tendencia a la disminución respecto al año 2007 en prácticamente todos los puntos en
los que las fuentes de contaminación primaria han aumentado. El riesgo de
intoxicación por ozono es reducido en todas las zonas de la ciudad.
7 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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27
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dióxido de nitrógeno y el dióxido de azufre (Actualización mundial 2005)."Revisado
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Opinión.
Peña, R. M., S. García, et al. (2000). "Spatial and Temporal Ozone Pattern
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Shmitz, R. and m. Falvey (2007), "Diseño de Plan Operacional de Seguimiento de
Calidad del Aire para Ozono Troposférico (O3) en la Región Metropolitana."
Venegas, Laura E. (2010). Concentración de material particulado en aire en la ciudad de
Buenos Aires
8 ANEXOS
Los anexos contemplan la información sobre el monitoreo de calidad del aire, historial de monitoreo
de O3 y dióxido de nitrógeno proporcionado por la red MoniCA y los valores guía establecidos por la
OMS.
28
ANEXOS
1
Monitoreo de dióxido de nitrógeno por tubos pasivos
RESUMEN ANUAL
2005
Cochabamba
UNIDADES:
Estación
Enero
DC
JH
PC
PT
SE
VI
UC
Febrero Marzo
21,3
16,9
66,6
4,7
25,5
32,9
27,8
18,7
15,8
54,4
3,8
19,8
26,7
17,4
Abril
22,8
19,9
50,6
7,7
23,7
24,6
23,8
Mayo
11,7
9,6
34,2
4,5
15,7
17,6
10,4
Junio
17,5
16,1
38,7
4,5
24,9
24,8
18,9
Julio
29,9
27,6
54,5
6,4
32,6
35,5
32,6
Agosto
41,3
42,1
76,3
10,3
45,5
50,5
42,4
Sept.
44,6
42,5
77,9
16,2
46,1
45,3
47,9
Oct.
23,7
19,9
55,2
7,1
27,3
30,5
28,4
Nov.
21,7
19,8
59,8
2,5
26,2
32,7
29,3
Dic.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
13,2
13,5
49,0
4,8
25,0
21,9
22,3
mgNO2/m3
Promedio
anual
25,0
22,5
59,5
6,5
29,1
32,9
28,5
RESUMEN ANUAL
2007
Cochabamba
UNIDADES:
Estación
DC
PK
PC
PT
SE
VI
UC
Enero
Febrero Marzo
16,0
14,8
n.d.
18,1
18,1
n.d.
3,5
19,7
24,0
19,9
Abril
21,4
21,6
n.d.
8,0
23,4
25,9
23,5
Mayo
23,6
30,9
n.d.
4,9
23,9
29,5
25,0
Junio
24,1
33,6
n.d.
5,0
26,7
29,0
25,6
Julio
33,8
46,3
n.d.
6,7
27,4
31,8
28,2
Agosto
31,4
40,2
n.d.
9,4
37,6
38,3
36,3
Sept.
35,2
46,1
n.d.
4,3
29,2
34,5
30,8
Oct.
35,5
52,2
n.d.
10,5
39,1
40,9
39,7
Nov.
14,4
21,2
n.d.
9,0
34,3
40,4
42,5
Dic.
30,6
42,9
n.d.
3,3
16,9
18,1
15,0
32,1
40,6
n.d.
13,2
38,8
41,5
36,0
14,6
34,2
36,1
36,2
mgNO2/m3
Promedio
anual
26,4
34,2
n.d.
7,7
29,3
32,5
29,9
RESUMEN ANUAL
2008
Cochabamba
UNIDADES:
Estación
DC
PK
PC
PT
SE
VI
UC
Enero
Febrero Marzo
20,7
30,2
n.d.
21,0
34,1
n.d.
8,5
26,5
35,5
25,0
17,0
26,0
n.d.
6,1
25,8
29,2
24,3
Abril
23,5
32,6
n.d.
6,5
24,6
24,4
25,4
Mayo
37,7
53,9
n.d.
5,9
27,2
31,2
28,7
Junio
39,7
60,8
n.d.
14,7
39,8
39,5
41,0
Julio
34,6
50,8
n.d.
15,0
42,0
46,1
43,8
Agosto
33,6
44,9
n.d.
5,0
35,6
41,6
37,4
Sept.
27,2
34,9
n.d.
8,3
35,6
40,1
40,0
Oct.
9,2
16,8
n.d.
5,7
29,5
33,3
32,7
Nov.
26,6
39,8
n.d.
1,3
13,1
15,5
16,6
Dic.
22,8
33,7
n.d.
6,6
32,5
35,0
33,9
7,1
28,7
33,0
28,9
mgNO2/m3
Promedio
anual
26,1
38,2
n.d.
7,5
30,1
33,7
31,5
1
Monitoreo de ozono por tubos pasivos
RESUMEN ANUAL
2006
Cochabamba
mgO3/m
UNIDADES:
Estación
Enero
DC
JH
PC
PT
SE
UC
VI
Febrero Marzo
17,6
14,0
8,8
21,8
46,0
9,1
19,5
31,7
29,5
24,6
39,1
47,3
28,4
35,0
Abril
43,2
31,2
33,9
54,9
42,3
29,3
48,7
Mayo
29,5
28,8
31,2
57,9
37,4
19,7
34,5
Junio
27,7
26,0
21,3
40,9
33,8
22,1
30,9
Julio
7,3
7,3
2,2
30,0
16,4
6,5
12,8
Agosto
21,6
28,4
12,1
43,5
40,1
11,6
25,7
Sept.
Oct.
Nov.
Dic.
26,2
32,8
18,5
34,9
28,5
36,1
32,9
15,7
33,4
28,5
19,8 n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
49,6
48,2
23,1
41,9
33,4
50,9
48,4
18,9
43,4
46,8
17,4
25,8
12,0
24,2
19,4
37,2
21,4
16,0
37,1
36,3
3
Promedio
anual
26,5
25,9
n.d.
40,4
39,1
18,7
29,5
RESUMEN ANUAL
2007
Cochabamba
UNIDADES:
Estación
DC
PK
PC
PT
SE
UC
VI
Enero
Febrero Marzo
24,4 n.d.
23,7 n.d.
n.d.
n.d.
26,3 n.d.
48,3 n.d.
16,5 n.d.
29,5 n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
n.d.
Abril
Mayo
21,6
22,2
n.d.
Junio
13,7
18,0
n.d.
25,2
33,0
15,0
23,7
Julio
13,9
15,6
n.d.
20,5
24,1
8,0
11,7
Agosto
19,0
17,0
n.d.
27,2
26,2
10,9
17,6
Sept.
28,2
25,8
n.d.
32,8
23,5
13,5
16,6
Oct.
42,7
33,7
n.d.
42,9
36,8
18,8
25,7
Nov.
18,0
16,9
n.d.
51,5
47,8
28,9
44,6
Dic.
36,8
28,6
n.d.
23,6
23,1
14,3
19,7
26,8
29,1
n.d.
38,0
50,5
27,0
41,5
29,5
37,7
21,1
32,8
mgO3/m3
Promedio
anual
24,1
22,6
n.d.
31,2
34,8
17,1
26,2
RESUMEN ANUAL
2008
Cochabamba
UNIDADES:
Estación
DC
PK
PC
PT
SE
UC
VI
Enero
Febrero Marzo
9,1
11,3
n.d.
6,1
15,2
n.d.
14,7
20,2
8,5
20,3
11,4
16,3
n.d.
7,2
22,7
9,1
16,9
Abril
18,7
20,5
n.d.
15,5
23,5
13,0
18,9
Mayo
13,3
14,9
n.d.
21,7
31,7
12,9
21,2
Junio
14,1
13,9
n.d.
31,1
23,3
9,9
17,1
Julio
18,5
19,6
n.d.
36,7
19,8
11,0
17,4
Agosto
13,4
14,5
n.d.
38,8
28,1
13,5
15,1
Sept.
27,8
27,6
n.d.
25,0
21,2
10,0
14,0
Oct.
9,9
12,4
n.d.
35,6
44,8
20,7
29,9
Nov.
30,1
28,1
n.d.
16,8
16,1
7,1
13,1
Dic.
22,2
24,6
n.d.
32,4
42,3
21,5
37,6
27,3
33,1
17,4
31,3
mgO3/m3
Promedio
anual
16,0
18,0
n.d.
25,2
26,9
12,7
20,7
2
Tabla 1 Guías de la OMS para contaminantes tradicionales
Compuesto
Monóxido de
carbono
Plomo
Dióxido de
nitrógeno
Ozono
Dióxido de
azufre
Concentración
anual en el aire
ambiental
[µg/m3]
500-7000
Efectos sobre la
salud
Nivel crítico de
COHb < 2,5%
Nivel de efecto
observable
[µg/m3]
n.a
Factor de
incertidumbre
n.a.
Valor Guía
[µg/m3]
Tiempo
promedio de
exposición
100 000
15 minutos
60 000
30 minutos
30 000
1 hora
10 000
8 horas
0,5
1 año
200
1 hora
40
1 año
0,01-2
Nivel crítico de Pb
en la sangre <
25µg Pb/l
10-150
Ligeros cambios
en la función
pulmonar de
individuos
asmáticos
365-565
Respuestas de la
función del
sistema
respiratorio
n.a.
n.a.
100
8 horas
1000
2
500
10 minutos
250
2
125
24 horas
100
2
50
1 año
10-100
Cambios en la
función pulmonar
de individuos
asmáticos
5-400
Exacerbaciones
de síntomas
respiratorios en
individuos
sensibles
n.a.
n.a.
0,5
3
Tabla 2 Valores límite y tiempos promedio de muestreo para las normas de
países americanos
O3
Tiempo
muestreo
Argentina
Bolivia
Brasil
Colombia
Chile
Estados
Unidos
México
Venezuela
1 hora
195
236
160
170
160
235
216
240
80 365/1
8 horas
SO2
160
24 horas
Mensual
1 hora
365
400
365
365
341
80
80
100
80
80
79
400
320
70/2
Anual/3
NO2
365
846/4
24 horas
PM10
Plomo
395
100-300/5
150
Anual/3
CO
470
100
100
100
100
1 hora
57.000
30.000
40.000
50.000
40.000
40.000
8 horas
11.000
10.000
10.000
15.000
10.000
10.000
13.000
150
150/8
150
50/9
50
24 horas
150
Anual/3
50
10.000
40.000/5
1,5 2,0/5
24 horas
Mensual
3 meses
1,5
1,5
1,5
Anual/3
/1 El valor bajo se puede exceder en 50% de las mediciones y el alto en 0,5%
/2 Promedio aritmético mensual
/3 Promedio aritmético anual
/4 NOx expresado como NO2
/5 El valor bajo se puede exceder en 50% de las mediciones y el alto en 5%
/6 No se ha establecido ningún valor de referencia para PTS y PM10 porque no existe un umbral evidente en cuanto a sus efectos en la salud
/7 Promedio geométrico anual
/8 Estados Unidos también tiene una norma para PM2,5 de 65 ug/m3
/9 Estados Unidos también tiene una norma para PM2,5 de 15 ug/m3
Fuente: Modificado de CEPIS-OMS4, 2003
4