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E C O N O M Í A
TESIS de MAGÍSTER
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www.economia.puc.cl
TESIS DE GRADO
MAGISTER EN ECONOMIA
Atal Chomali, Raimundo
Diciembre 2008
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATO LICA DE CHILE
INSTITUTO
MAGISTER EN
DE
ECONOMIA
ECONOMIA
EFECTO DE LAS MEDIDAS DE GESTIÓN DE EPISODIOS
CRÍTICOS EN LA CALIDAD DEL AIRE
Raimundo Atal Chomali
Comisión
JUAN PABLO MONTERO, SALVADOR VALDÉS
Julio, 2009
Efectos de las medidas de Gestión de Episodios Crı́ticos
en la Calidad del Aire en Santiago, Chile
Raimundo Atal Chomali
Resumen
With the goal of reducing air pollution levels on days that ventilation
conditions are adverse, authorities of Santiago, Chile impose restrictions on
movement of vehicles and on some industries obliging them to stop their
production processes temporarily. This study measures the effect of those
contingency policies on air quality, using high frequency data from monitoring
stations. Evidence shows that concentrations of Particulate Matter (MP10 )
and Carbon Monoxide (CO), mainly emitted by vehicles, are reduced, while
no significant reduction is seen in Sulphur Dioxide (SO2 ), mainly emitted by
industry.
1
Resumen
Con el objetivo de disminuir los niveles de contaminación atmosférica,
en dı́as que se pronostica que las condiciones meteorológicas serán muy desfavorables para la ventilación de la ciudad, las autoridades de Santiago de
Chile imponen restricciones a la circulación de vehı́culos y a ciertas industrias obligándolas a paralizar temporalmente sus procesos productivos. Este
trabajo mide el impacto de dichas medidas de contingencia en la calidad del
aire, utilizando datos de alta frecuencia de estaciones de monitoreo. La evidencia muestra que efectivamente se logra reducir la concentración promedio
de Material Particulado Grueso (MP10 ) y de Monóxido de Carbono (CO),
ambos contaminantes emitidos principalmente por vehı́culos, mientras que no
se observa un efecto significativo en la concentración de Dióxido de Azufre
(SO2 ), del cual es responsable la industria.
2
1.
Introducción
Los altos niveles de concentración de contaminantes presentes en la Región Metropolitana llevaron a las autoridades del gobierno de Chile a declararla, en 1996, “Zona
Saturada” por Material Particulado Grueso (MP10 ), Partı́culas Totales en Suspensión (TPS), Monóxido de Carbono (CO) y Ozono (O3 ), y “Zona Latente” por
Dióxido de Nitrógeno (NO2 ). Lo anterior significa que diversas acciones debı́an ser
tomadas con el fin de reducir los niveles de contaminación.1 Ası́, se elaboró el Plan
de Prevención y Descontaminación Atmosférica (PPDA) para la ciudad de Santiago, capital regional. Entre las medidas contempladas hay: mediciones periódicas
de la concentración de contaminantes, metas de reducciones, exigencias y controles para fuentes existentes y nuevas, y la elaboración de un plan especial para
enfrentar el problema de la contaminación entre el 1 de abril y el 31 de agosto de
cada año, perı́odo durante el cual, las condiciones de ventilación de la ciudad empeoran considerablemente, favoreciendo la ocurrencia de Episodios Crı́ticos (EC),
con dı́as de contaminación por MP10 excepcionalmente alta. Durante ese perı́odo,
hay medidas de carácter permanente, como que las fuentes puntuales y grupales
no podrán emitir MP10 en concentraciones superiores a 56 mg/m3 y 112 mg/m3 ,
respectivamente. Además, hay restricciones de circulación para los vehı́culos. Por
ejemplo, los vehı́culos sin convertidor catalı́tico (S/SV) no pueden circular por
la ciudad los dı́as de semana, entre las 7:30 y las 21:00 horas, en base a los dos
últimos dı́gitos del número de patente (similar al programa “Hoy No Circula”
de Ciudad de México). Están afectos a estas restricciones los vehı́culos particulares de todo tipo y los taxis; y exentos los que cuenten con convertidor catalı́tico
1
DS N°131 de 1996, Ministerio Secretaria General de la Presidencia (MINSEGPRES)
3
(C/SV),2 los de la policı́a, ambulancias, a gas y otros de emergencia.
Otras medidas se aplican sólo cuando se prevee un EC, en el que las concentraciones serán especialmente altas, debido a malas condiciones de ventilación en
la ciudad, en cuyo caso la autoridad decreta de forma preventiva Alerta, Premergencia o Emergencia Ambiental -dependiendo de la gravedad de la situaciónde manera de evitar que la contaminación se eleve por sobre ciertos parámetros
predeterminados. En esos dı́as, se agregan números de patente con prohibición
de circular y, en el caso que el deterioro de las condiciones de ventilación sean
muy severas (Preemergencia o Emergencia), junto con aumentar nuevamente la
cantidad de números de patente que no pueden salir a la calle, se agregan restricciones a algunas industrias, obligándolas a paralizar temporalmente sus fuentes
de emisión. Se estima que, en el año 2007, las restricciones excepcionales a la
circulación afectaron a 46 mil y 296 mil automóviles por dı́a, en Alerta y Preemergencia, respectivamente.3 En 2008, las restricciones afectaron a 794 fuentes
fijas de emisión.4
El interés de este trabajo es medir el efecto de estas medidas extraordinarias de
restricción, en los dı́as que se ha decretado un EC, sobre las concentración de
Material Particulado Grueso (MP10 ), Monóxido de Carbono (CO) y Dióxido de
Azufre (SO2 ),5 utilizando promedios diarios de concentración de contaminantes
2
S/SV: Sin sello verde. C/SV: Con sello verde. Los autos ecológicos (con convertidor catalı́tico)
tienen un sello verde que los identifica.
3
De acuerdo a cálculos propios en base a datos de Instituto Nacional de Estadı́stica (INE),
2009.
4
Secretaria Regional Ministerial de Salud Región Metropolitana (SEREMI RM).
5
Hubiese sido interesante evaluar las medidas para otros contaminantes, sin embargo, por
disponibilidad de datos y por las caracterı́sticas de las fuentes emisoras, se trabaja solamente
con MP10 , CO y SO2 . No obstante, al existir alta correlación entre MP10 y MP2,5 (fracción fina
del material particulado -más peligrosa-) los resultados para el MP10 podrı́an también aplicarse
para este contaminante.
4
obtenidos de la red de monitoreo (MACAM II) durante el perı́odo 2000-2008.
Se evalúa si se les puede atribuir una disminución de la concentración promedio
diaria y máxima, controlando por los factores meteorológicos que determinan las
condiciones de ventilación de la ciudad.
Los resultados indican que las restricciones adicionales en Preemergencia sı́ tienen
efecto -aunque inferior al esperado- en la concentración de MP10 y de CO, principalmente emitidos por vehı́culos, pero no en la concentración promedio de Dióxido
de Azufre (SO2 ) cuyo principal emisor son las industrias. En cambio, no se observa
ningún efecto en dı́as de Alerta Ambiental.
Este trabajo constituye el primer intento de medir el efecto de las polı́ticas de
contingencia aplicadas en dı́as de EC utilizando datos de concentración de contaminantes.6 Permitirá, además, identificar cuáles son los sectores que sı́ cumplen
con las restricciones destinadas a disminuir la contaminación y cuáles no lo hacen. En efecto, la caracterización de las fuentes de emisión de cada contaminante
sugiere que las industrias no cumplirı́an las restricciones con la misma intensidad
que los vehı́culos.
Existen algunos estudios que investigan los efectos de restricciones a la circulación
de vehı́culos en los niveles de contaminación, aunque en circunstancias diferentes
a las estudiadas aquı́. Por ejemplo, Davis [2008] estima el impacto del plan “Hoy
No Circula” (HNC) en Ciudad de México. Este plan comenzó en 1989, prohibiendo la circulación de la mayorı́a de los automóviles en base a los dos últimos
dı́gitos de su placa de patente. Analizando las concentraciones antes y después
6
En realidad, no se ha estudiado el efecto a través de ningún indicador. La autoridad las
supone exitosas de acuerdo a las reducciones esperadas por fuente de contaminación.
5
del plan, encuentra que la concentración de Monóxido de Carbono habrı́a aumentado en un 30 por ciento y la de Dióxido de Azufre en un 17 por ciento.
Esto se explicarı́a porque se incentivó la compra de un segundo automóvil, más
contaminante y barato, para ser utilizado los dı́as que toca restricción. En efecto, encuentra evidencia de un aumento en la venta de automóviles usados y de
gasolina, una vez implementado el plan. Por otro lado, documenta un fuerte desplazamiento de los viajes hacia las horas en que la restricción no está activa,
estimando que la concentración promedio aumentó durante la noche y los fines de
semana. Si bien la naturaleza de las restricciones del plan HNC son diferentes a
las estudiadas en este trabajo, sus resultados muestran razones por las cuáles las
medidas de contingencia aplicadas en Santiago podrı́an no ser efectivas. Aunque
no se prueba directamente, si las restricciones a la circulación contempladas en el
PPDA incentivaron la compra de un vehı́culo usado -más barato y contaminante-,
la reducción en las emisiones durante un EC podrı́a ser sustancialmente menor
a la esperada. Además, podrı́a ser cierto que, tal como lo muestra Davis [2008],
los automovilistas desplacen intertemporalmente sus viajes hacia las horas en que
la restricción no está activa, lo que también contribuirı́a a que la medidas sean
menos efectivas. En Ciudad de México, la prohibición de circulación rige de 5.00
a.m. a 10.00 p.m., mientras que en Santiago rige de 7.30 a 10.00 p.m. por lo que,
a pesar que las polı́ticas estudiadas son diferentes, hay razones para pensar que la
sustitución intertemporal puede ser importante. En esa lı́nea, Vecchi et al. [2006]
estudian un episodio de contaminación particularmente alta, que derivó en la prohibición total -salvo algunas excepciones menores- de la circulación de vehı́culos
entre las 8.00 a.m. y las 8.00 p.m. del dı́a domingo 23 de febrero de 2003 en Milán,
Italia. Los autores estudian el comportamiento de la circulación y de los niveles
6
de MP10 y CO, encontrando que, comparados con el dia anterior, la cantidad de
autos en circulación y la concentración de contaminación fue significativamente
mayor a partir de las 8.00 p.m..
Por otro lado, Vickrey [1969] describe un modelo en el cual el costo marginal
social de manejar es mayor en horas “peak” a causa de las extrenalidades de
la congestión vehicular. Los agentes se asumen con preferencias sobre el tiempo
que les llevarı́a completar un viaje, e incurren en un costo por cambiar su horario
preferido de llegada a destino. Ası́, el óptimo social se deriva de la minimización de
los costos por tiempo de viaje y de los costos por cambiar sus horarios. De acuerdo
a Davis [2008], en ciudades con alta congestión vehicular, como Ciudad de México
(y Santiago), pueden existir grandes beneficios sociales de mover los viajes fuera
de las horas peak. Este es un punto no menor, que debiese ser considerado al
estudiar la efectividad de las medidas descritas en este trabajo.
Otras experiencias de restricciones vehiculares son los planes “ pico y placa” en
Bogotá, Colombia y “rodı́zio” en Sao Paulo, Brasil. No existe una evaluación
empı́rica sobre el efecto de estos planes en los niveles de contaminación.
Por otra partem, varios autores han reportado las deficiencias de la regulación a
las fuentes fijas, en el marco del sistema de Compensación de Emisiones (CE), implementado en Santiago a partir de 1992. Por ejemplo, según Palacios and Chávez
[2005], muchas firmas no habrı́an cumplido las restricciones de emisión, sobre todo
en los primeros años de implementado el sistema, debido a estas falencias. Mientras que, el sobre-cumplimiento en años posteriores (en términos agregados) se
habrı́a debio más a la introducción del Gas Natural en las industrias que a mejoras en la fiscalización. Asimismo, Montero et al. [2002] señalan que, junto con la
7
introducción del Gas Natural -más barato y menos contaminante- proveniente de
Argentina, una de las principales razones por las cuales el mercado de permisos
transables no se ha desarrollado en Chile es justamente por incertidumbre y problemas en la regulación. O’Ryan [2002] y Lents et al. [2006] destacan a su vez que
uno de los mayores problemas para la implementación del programa de CE es
la falta de capital humano en los organismos vigilantes del cumplimiento de las
reducciones.
Lógicamente, es esperable que el esfuerzo regulatorio en dı́as de EC sea mayor y
más exigente, por tratarse de dı́as especiales crı́ticos de contaminación y el estudio
del programa de Compensación de Emisiones no es un buen referente para saber
lo que sucederı́a en dı́as de Preemergencia o Emergencia.
El único trabajo encontrado que hace referencia a la regulación en dı́as EC es el
deCoria [2009]. En él, se estudia el efecto de la regulación en dı́as de Preemergencia
en la probabilidad que las industrias se cambien a Gas Natural, insumo menos
contaminante, que reducirı́a potencialmente sus niveles de emisión y permitirı́a
evitar tener que parar. Encuentra que, un aumento de un 10 por ciento en el
número de dı́as que una caldera industrial tuvo que parar en un año, se traduce
en un aumento de un 0.36 por ciento en la probabilidad de cambiarse a Gas Natural
al año siguiente. Según la autora, el pequeño impacto de los planes de contingencia
podrı́a deberse a bajos esfuerzos de monitoreo por parte de la autoridad, aunque,
serı́a difı́cil obtener datos para testear dicha hipótesis.
No obstante los esfuerzos por disminuir los niveles de contaminación atmosférica, ésta sigue siendo un problema mayor, y las medidas de restricción vehicular
siguen en entredicho. A pesar de no estar comprobada su efectividad, en 2008 se
8
agregaron 2 dı́gitos a la restricción permanente de vehı́culos S/SV. Más aún, en
2009, ante la creciente proporción de vehı́culos C/SV que circulan por la ciudad,
se agregaron dos dı́gitos de patente a la restricción cuando se decreta Preemergencia.7 Con esto, se estima que, durante esos dı́as, saldrán de circulación alrededor
de 490 mil vehı́culos.8 Mientras, parece ser que las restricciones a las industrias
no están en discusión, quizás por la percepción que, dado que Santiago es una
ciudad muy contaminada, simplemente no es aceptable que hayan industrias que
operen en ella y menos en un dia de EC.9
Los efectos en salud de la contaminación por Material Particulado Grueso en Santiago han sido largamente estudiados. Por ejemplo, Ostro et al. [1999] documentan
que, un incremento de 50 mg/m3 en la concentración de MP10 está asociado a un
aumento de entre un 4 y un 12 por ciento en las visitas a hospitales por sı́ntomas
respiratorios bajos10 en niños menores de 2 años. Asimismo, para los niños de
entre 3 y 15 años, el aumento es de 3 a 9 por ciento. Por otro lado, Cifuentes
et al. [2000] encuentran que un aumento de magnitud igual a la media de la concentración de Monóxido de Carbono y Dióxido de Azufre en invierno, incrementa
el riesgo de mortalidad en 5 y 3 por ciento respectivamente.
El trabajo se divide de la siguiente forma: En la sección 2 se explica con mayor detalle las polı́ticas de descontaminación en dı́as de Episodios Crı́ticos. En la sección
3, se revisan algunas estadı́sticas agregadas de la evolución de la concentración de
7
La proporción de autos con convertidor catalı́tico sobre los autos sin convertidor era de 1.3
a 1 en 2000, con un total de 880,000 vehiculos, de 2.37 a 1 con un total de 1,050,000 vehiculos
en 2005 y de 5.5 a 1 con un total de 1,200,000 vehı́culos en 2008. FUENTE: INE.
8
Esto representa aproximadamente el 40 % del parque automotriz de la ciudad en 2008.
FUENTE: INE (2009).
9
Se ha discutido bastante sobre la necesidad de incentivar la relocalización de las industrias
fuera de la ciudad.
10
Por ejemplo tos y secreciones. Las enfermedades que tienen estos sı́ntomas pueden ser tan
graves como neumonia y bronco-neumonia.
9
contaminantes en Santiago y se muestra quiénes son los principales responsables
de las emisiones. En la sección 4, se presenta evidencia gráfica preliminar del comportamiento promedio de las concentraciones en dı́as de Alerta, Preemergencia y
en dı́as en que no se ha declarado un EC. Las secciones 3 y 4 proveen ciertas luces
para la estrategia de estimación de la sección 5, donde se presentan también los
resultados. Las conclusiones están en la sección 6.
2.
Polı́ticas
En esta sección se revisan las medidas excepcionales contempladas por la autoridad para hacer frente a los EC. Utilizando un modelo de pronóstico para la calidad
del aire
11 ,
el Centro Nacional del Medio Ambiente de Chile (CENMA) elabora
una recomendación de polı́tica a la autoridad de gobierno regional (Intendencia de
la Región Metropolitana), encargada de decretar Alerta, Preemergencia o Emergencia para el dı́a siguiente. Los criterios para la determinación y las consecuencias
de una Alerta o Preemergencia en el perı́odo 2001 - 2007 se resumen en el cuadro
1. Por ejemplo, si para un dı́a se espera que la concentración de MP10 puede alcanzar niveles entre 241 y 285 mg/m3 , entonces se decreta una Preemergencia. Esto
implica que, a la restricción permanente, se agregan dos dı́gitos para vehı́culos
C/SV y cuatro para vehı́culos S/SV. Estas restricciones rigen entre 7:30 y 21:00
horas para vehı́culos livianos y entre 10:00 y 18:00 horas para vehı́culos pesados.
En dı́as de Preemergencia, también hay restricciones para las industrias más contaminantes. Tal como en el programa de Compensación de Emisiones (CE), cada
fuente fija debe informar a la autoridad el nivel de concentración de sus emisiones.
11
Se utiliza el modelo de pronostico elaborado por Joseph Cassmassi, ver Cassmassi [1999]
10
Una vez reportado, deberán paralizar en Preemergencia y Emergencia todas aquellas que tengan concentraciones mayores a 32 y 28 mg/m3 , respectivamente.12 No
hay restricciones a las industrias en dı́as de Alerta. Además de las medidas antes
mencionadas, en dı́as que se ha decretado un EC, se aumenta la frecuencia de
lavado y aspirado de calles, se prohı́be el uso de leña para calefacción en hogares
y se pone especial énfasis en el control de quemas ilegales. Es importante mencionar que las medidas han cambiado durante el perı́odo estudiado. Por ejemplo,
sólo a partir del año 2001 se impusieron retricciones a la circulación de vehı́culos
C/SV y, a partir del 2008, además de incluir dos dı́gitos de vehı́culos S/SV en la
restricción permanente, se prohibe la circulación de seis números de patente de
vehı́culos S/SV los fines de semana. En el anexo A, se presenta un cuadro resumen
de las restricciones adicionales a vehı́culos e industrias durante Episodios Crı́ticos
para todo el perı́odo 2000-2008.
12
De acuerdo a los parámetros para el año 2008. Quedan excluidas también, las fuentes clasificadas por la autoridad como “mayores emisores”, que certifiquen que han cumplido con metas
indiviudales de reducción de emisión de MP10 y las fuentes nuevas que hayan compensado sus
emisiones. También deberán parar aquellas fuentes que no hayan declarado su nivel de concentración. FUENTE: SEREMI de SALUD (RM)
11
Cuadro 1: Criterios Para la Determinación y Restricciones Adicionales en EC (2001-2007)
MP10 esperado (ug/m3)
Episodio
Horario
Multas (US$)
2 dı́gitos
no tienen
no tienen
7:30 - 21:00
70 - 100
2 dı́gitos
4 dı́gitos
MP10 > 32 ug/m3
7:30 - 21:00
70 - 100
00:00 - 24:00
n/d
7:30 - 21:00
70 - 100
00:00 - 24:00
n/d
Restricciones Adicionales
Veh. Livianos
entre 151 y 240
Alerta
C/SV
S/SV
Industrias
no tienen
Veh. Livianos
entre 241 y 285
Preemergencia
C/SV
S/SV
Industrias
Veh. Livianos
mayor que 286
Emergencia
C/SV
S/SV
Industrias
4 dı́gitos
6 dı́gitos
MP10 > 28 ug/m3
Este cuadro reporta las polı́ticas durante Episodios Crı́ticos de acuerdo al Plan de Prevención y Descontaminación
Atmosférica (PPDA). La restricción a las industrias indica que aquellas que han reportado una concentración de sus
emisiones superior a 32 ug/m3 (28 ug/m3), deberán paralizar sus procesos durante Preemergencia (Emergencia), entre
las 00:00 y las 24:00. También deberán paralizar las fuentes fijas que no hayan sus concentraciones de emisión. Las
restricciones a los vehı́culos pesados es igual a la de vehı́culos livianos, pero rige de 10:00 a 18:00 horas.
n/d: no hay datos. C/SV: Con sello verde. S/SV: Sin sello verde.
FUENTE: CONAMA, 32°Comisarı́a del Tránsito.
La fiscalización del cumplimiento de las restricciones a la circulación de vehı́culos
está a cargo de Carabineros de Chile, tanto en dı́as en que no se ha decretado
ningún EC, como en Alerta, Preemergencia o Emergencia. El valor de las multas
por conducir en dı́as en que está prohibido es de entre 70 y 100 dólares, más la
probabilidad de la suspensión de la licencia.13 Durante 2007, se cursaron 328 infracciones por no respetar la restricción vehicular en 2 dı́as de Preemergencia (164
infracciones diarias), 103 multas en 27 dı́as de Alerta (3.8 infracciones diaras) y
sólo 33 infracciones en 125 dias que no se decretó ningún EC (3.8 infracciones
diarias). En 2008, se cursaron 1254 infracciones en 8 dı́as de preemergencia (esto
es 156 infracciones diarias), 445 multas en dı́as 21 de Alerta Ambiental (21 infrac13
No obstante, el monto final de la multa la determina un juez, los valores antes mencionados
sirven de referencia. La incertidumbre respecto del monto de la multa puede ser tomada en cuenta
por los usuarios al decidir si utilizar o no el automóvil en dı́as de EC. A medida que crece la
preocupación por la calidad del medio ambiente, es esperable que los jueces sean más duros al
definr el valor final de la multa.
12
ciones diarias) y 1415 infracciones en 125 dı́as que no hubo restricción adicional
(11.3 infracciones diarias).14 En dı́as de Preemergencia (no ası́ en Alerta) es visible
el aumento del control en las avenidas más transitadas.
La fiscalización de las fuentes fijas, en cambio, está a cargo de la Secretarı́a Regional Ministerial de Salud de la Región Metropolitana (SEREMI de Salud RM).
Las multas por no cumplir la normativa son poco claras y dependen de la emisión
de cada fuente.15
El cuadro 2 muestra la cantidad de episodios decretados durante el perı́odo 20002008. No se decretaron Emergencias en dicho perı́odo.
Cuadro 2: Cuadro Histórico de Episodios (2000-2008)
Año Alertas Preemergencias
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
27
21
22
21
13
7
21
27
21
11
4
11
5
2
2
3
4
8
Total
180
50
Este cuadro muestra la cantidad de episodios decretados durante el perı́odo 2000-2008. No se decretaron Emergencias en
dicho perı́odo.
FUENTE: Unidad Operativa de Control de Tránsito (UOCT)
14
FUENTE: 32° Comisarı́a del Tránsito.
FUENTE: De acuerdo a encargados de la empresa ECOWORLD, uno de los mayores emisores
de MP10 que deben paralizar en Preemergencia y SEREMI de Salud RM.
15
13
3.
3.1.
Medición de la Calidad del Aire en Santiago
Medición de la Calidade del Aire
La calidad del aire en Santiago se mide a través de la Red de Monitoreo Automático de Calidad del Aire y Meteorologı́a (MACAM II) a cargo de SEREMI
de Salud RM. Establecida en 1989 (MACAM I) y actualizada en 1997 (MACAM
II), la red consiste de 8 estaciones, distribuidas en el territorio de la Región
Metropolitana.16 Se reportan promedios horarios de Material Particulado Grueso
y Fino (MP10 y MP2.5 ), Monóxido de Carbono (CO), Óxidos de Nitrógeno (NOx ),
Ozono (O3 ) y Óxidos de Azufre (SOx ). Estos valores horarios están disponibles
en diferentes fuentes públicas.17
Las Figuras 1 a 3 muestran la evolución del promedio diario de MP10 , CO y SO2
en los inviernos entre 2000 y 2008.
16
De las 8 estaciones, 7 están clasificadas como “de representatividad poblacional”. Esto significa que i) debe existir un área edificada en un radio de 2 kms; ii) está ubicada a más de 15
mts. de la calle o avenida más cercana y a más de 50 mts. de distancia de la calle o avenida más
cercana con flujo superior a 2500 vehiculos/dı́a, y iii) está ubicada a más de 50 m de la salida de
un sistema de calefacción. Para el perı́odo estudiado, la red no ha cambiado ni en número ni en
metodolgı́a de medición. En el Anexo B se muestra un mapa con la localización de las estaciones.
17
Por ejemplo en www.conama.cl.
14
Figura 1: Concentración de MP10 (Invierno 2000-2008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
Figura 2: Concentración de CO (Invierno 2000-2008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
En la Figura 1 se observa que, a pesar de los esfuerzos por disminuir las concentraciones de MP10 , no se ven mayores avances desde el año 2000. No obstante
la incorporación de tecnologı́as más limpias18 y la pavimentación de calles, el
18
Ver nota 7
15
Figura 3: Concentración de SO2 (Invierno 2000-2008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
incremento del parque automotriz ha contribuido a que se sigan observando niveles altos. Esto porque gran parte de la fuente de este contaminante es el polvo
resuspendido de calles por el uso de vehı́culos livianos y camiones.19 En efecto,
durante este perı́odo, en el 89 % de las horas totales observadas, alguna estación
registró concentraciones por sobre la norma vigente de 150 mg/m3 .
Como se observa en la Figura 2, la concentración promedio de CO muestra una
tendencia negativa, consistente con el recambio del parque automotriz hacia tecnologı́as más limpias,20 aunque se aprecia un estancamiento, y posible aumento,
de los niveles máximos desde 2006. Es interesante señalar que los niveles observados de concentración de CO están dentro del rango que la Organización Mundial
de la Salud (OMS) considera como aceptables para la salud de la población. De
hecho, entre 2000 y 2008, sólo se observó una hora en la que alguna estación
superó el promedio de 30 mg/m3 recomendado por la OMS y sólo el 3 por ciento de las observaciones registraron un promedio móvil de 8 horas por sobre los
19
20
Ver sección 3.2
Ver nota 18
16
estándares.21
En la Figura 3, se puede ver que la tendencia negativa del SO2 es consistente con
la incorporación del Gas Natural en Chile. En 2004, año en que se redujo el envı́o
desde Argentina, muchas firmas debieron volver a producir con contaminantes más
sucios como el Diesel.22 Se superó la recomendación de la OMS para la media de
24 horas en un 12 por ciento de las observaciones.23
Cuadro 3: Calidad del Aire, Estadı́sticas Descriptivas (Invierno 20002008)
Observaciones
Media
Desv. Estándar
Mı́nimo
Máximo
10685
10269
10547
1377
1377
1376
1362
1.95
12.50
93.43
1.98
11.67
62.1
0.87
(1.22)
(7.48)
(44.03)
0.45
3.51
19.97
(0.651)
0.005
0.250
3.375
0.662
1.5
16.433
-1.387
13.79
375.2
277.45
4.646
20.96
100
3.56
Monóxido de carbono (CO)
Dióxido de Azufre (SO2 )
Material ParticuladoGrueso (MP10 )
Velocidad del Viento (m/s)
Temperatura (Celsius)
Humedad ( %)
Inversión Térmica (Celsius)
Este cuadro reporta estadı́sticas promedio diarias para el periodo del 1 de abril al 31 de agosto del 2000 al 2008. Las
concentraciones de contaminantes provienen de 8 estaciones de monitoreo, mientras que las estadı́sticas reportadas de
meteorologı́a corresponden al promedio de 3 estaciones de monitoreo. La concentración de Monóxido de Carbono (CO)
se reportan en mg/m3 . La concentracóns de Material Particulado Grueso (MP10 ) y Dióxido de Azufre (SO2 ) se reportan
en mg/m3 .
FUENTE: Elaboración Propia con datos DICTUC.
El cuadro 3 muestra que, en invierno, las condiciones meteorológicas de la ciudad
son desfavorables a la ventilación y dispersión de contaminantes. Esto se debe
principalmente a la presencia de una capa de Inversión Térmica (medida como
el diferencial de temperatura a una altura de 8 o 22 metros y el nivel del suelo), dentro de la cual, la temperatura aumenta con la altura, lo que genera un
21
Para el promedio de 8 horas, la OMS considera aceptable un nivel de concentración de CO
inferior a 10 mg/m3 .
22
Las restricciones de Gas Natural desde Argentina, respecto de las necesidades normales
alcanzaron un 40 por ciento en 2004, un 50 por ciento en 2005, un 80 por ciento en 2006 y el
entre el 95 y 98 por ciento en el 2007 y 2008. FUENTE: Comisión Nacional de Energı́a (CNE).
23
La recomendación para el SO2 es una media móvil de 24 horas inferior a 20 mg/m3 .
17
verdadero efecto “tapón”, que impide que los contaminantes suban por sobre las
altas montañas que rodean la ciudad y luego se desplacen fuera de ella por acción
del viento. A lo anterior se suma una baja velocidad del viento y temperaturas
moderadas.24
3.2.
Responsables de la Contaminación
Parte esencial de la estrategia empı́rica es identificar cuáles son las principales
fuentes de emisión de cada contaminante. Para ello, se utiliza el Inventario de
Emisiones (IE) elaborado por el Centro Nacional de Medición del Medioambiente (CENMA) y la Dirección de Investigaciones Cientı́ficas y Tecnológicas de la
Pontificia Universidad Católica DICTUC (Tabla 4), que identifica el aporte de
cada fuente en el total de emisiones. Esto, junto con el detalle de las restricciones
asociadas a cada EC (Tabla 1 y Anexo A), permitirá construir una estimación
de la reducción esperada de emisiones de cada contaminante en dı́as de Alerta y
Preemergencia (Tabla 5).
24
Para un análisis detallado de cómo las condiciones meteorológicas y la morfologı́a de la
ciudad determinan las condiciones de ventilación, véase Morales [2006]
18
Cuadro 4: Responsables de la Contaminación 2005 (En % del Total
Emitido)
MP10
CO
SO2
Industria
Combustión Leña Residencial
Otros Fuentes Estacionarias
5.02
6.10
1.3
3.25
7.77
1.72
90.75
0.20
3.81
Total Fuentes Estacionarias
12.42
12.74
94.75
Catalı́ticos*
No Catalı́ticos**
Otras Fuentes Móviles
56.10
23.53
7.95
33.30
53.96
0
4.91
0.34
0
Total Fuentes Móviles
87.58
87.26
5.25
100
100
100
Total
Este cuadro muestra un resumen del Inventario de Emisiones del año 2005.
* y ** incluye vehı́culos livianos, taxis, motos y camiones. Además, se incluye el polvo resuspendido de la utilización de
vehı́culos, no sólo emisiones directas.
FUENTE: Elaboración Propia con datos DICTUC (2007)
De acuerdo al cuadro 4, el 91 por ciento de las emisiones de Dióxido de Azufre
proviene de la actividad industrial, mientras que casi la totalidad de la emisión de
Monóxido de Carbono proviene de fuentes móviles (87 por ciento). Esto significa
que, si las restricciones a los vehı́culos se cumplen, entonces deberı́a observarse
un efecto negativo significativo en la concentración de CO. Lo mismo se puede
decir de la concentración de SO2 y las restricciones a las fuentes fijas en dı́as de
Preemergencia. Más aún, con la información de los IE y el detalle de las restricciones asociadas a cada evento, se puede elaborar una estimación de la reducción
de emisiones en cada EC, que se presenta en el cuadro 5. Tanto las medidas como
la composición del parque automotriz han cambiado durante el perı́odo estudiado,
lo que resulta en diferentes reducciones esperadas para cada año.25
25
Los IE no se elaboran todos los años, por lo que sólo es posible mostrar una estimación para
el 2000, 2005 y 2010. No obstante, esto no debiese ser problema pues las fuentes de emisión no
cambian radicalmente año a año.
19
Por ejemplo, de acuerdo al IE del año 2005, los vehiculos S/SV son responsables
del 53.96 por ciento de las emisiones de Monóxido de Carbono, y en un episodio de
Alerta -en dı́a de semana- hay restricción adicional para dos dı́gitos de patente de
ese tipo de vehı́culos, por lo que, en el escenario ideal, debiera salir de circulación
el 25 por ciento del parque de no catalı́ticos que circula en un dı́a normal.26 Ası́,
en un dı́a de Alerta se esperarı́a una reducción de las emisiones de CO de 13.49
por ciento.27
Para estimar la reducción de emisiones esperada de MP10 en Preemergencia,
además del inventario de emisiones, se utilizó el registro de firmas que deben paralizar sus procesos, que elabora la autoridad fiscalizadora (SEREMI de Salud).28
Con esto, se estima que la reducción de la emisión de MP10 en dı́as de Preemergencia por parte de las industrias representa el 23 % de sus emisiones diarias.29
Se asume que la reducción de emisión de SO2 en dı́as de Preemergencia también
es de 23 %.
El cuadro 5 presenta un resumen con la estimación de las reducciones esperadas
según episodio para el perı́odo 2000-2008. En el Anexo B, se muestra un mapa de
la ciudad que identifica las comunas en las cuales hay más paralización de fuentes
fijas.
26
En 2005 regı́a una restricción vehicular base de 2 dı́gitos de patente para vehı́culos S/SV. Por
lo tanto, sacar de circulación 2 dı́gitos adicionales implica reducir el parque en un 25 % respecto
de un dı́a normal.
27
Las estimaciones de las reducciones esperadas, por fuente, se presentan en el Anexo D..
28
El listado está disponible en http://www.seremisaludrm.cl/sitio/pag/aire/indexjs3airemainffprueba.asp
29
Cabe señalar lo siguiente. Según SEREMI de Salud, la reducción en Preemergencia por parte
de las industrias, corresponde al 46 % de sus emisiones totales de MP10 en 2008. No obstante, esa
estimación considera los Grupos Electrógenos de Respaldo (GER) de las industrias fiscalizadas,
que se utilizan sólo de forma ocasional (por ejemplo, en caso de cortes de luz). Si se excluye de
las estimaciones los GER, la reducción de emisiones esperada en dı́as de Preemergencia se reduce
a la mitad. De ahı́ la cifra del 23 %.
20
Cuadro 5: Reducciones Esperadas por Episodio y Año ( %)*
MP10
CO
SO2
2000
2005
2008
2000
2005
2008
2000
2005
2008
0
8.24
0
5.88
0
0
0
17.67
0
13.49
0
0
0
0.11
0
0.09
0
0
8.24
5.88
0
17.67
13.49
0
0.11
0.09
0
0.72
16.47
1.86
22.99
5.84
17.31
1.27
35.32
1.20
33.64
1.45
19.55
25.75
0.21
33.58
1.15
33.98
0.48
17.19
24.85
23.15
36.59
34.84
21.00
25.96
34.73
34.46
Alerta
Industria
Vehı́culos**
Total Alerta
Preemergencia
Industria
Vehı́culos**
Total Preemergencia
Este cuadro presenta las reducciones esperadas en dı́as de semana asociadas a los distintos tipos de episodios, en base al
inventario de emisiones elaborado por CENMA y DICTUC. Las estimaciones para el año 2007 se hicieron en base a una
versión del inventario de emisiones del 2010, considerando la composición del parque automotriz del año 2007. Las cifras
para el MP10 consideran el polvo resuspendido de las calles, que es alrededor de nueve veces la cantidad que se emite
directamente. Asimismo, no se considera la conformación de MP10 de forma secundaria (a través de NOx y SOx ) por lo
que las reducciones esperadas del cuadro debiesen estar sub-estimadas.
*reducciones sobre el nivel de restricción base en cada año en dı́a de semana. ** incluye vehı́culos livianos, taxis, motos
y camiones (catalı́ticos y no catalı́ticos).
FUENTE: Elaboración Propia con datos CENMA (2001, 2007), INE (2009).
Sorprendentemente, en lo que respecta a la reducción de emisiones de MP10,
el aporte esperado de la paralización de las industrias (1.2 por cento) es muy
bajo comparado con el aporte de las restricciones a los vehı́culos (33 por ciento).
A diferencia de los informes de la autoridad que justifican la paralización de
las fuentes fijas en dı́as de Preemergencia,30 en las estimaciones del cuadro 5 se
considera también el polvo que se levanta de las calles producto de la circulación
de vehı́culos (polvo resuspendido). En efecto, si sólo se considera la emisión directa
de MP10, el aporte de las emisiones de la actividad industrial es de 61 por ciento,
mientras que de acuerdo a los resultados del cuadro 4, alcanza sólo el 5 por ciento.
30
Ver por ejemplo el informe de resultados del PPDA para el año 2007 o 2008. CONAMA
21
4.
Evidencia Preliminar
La Figuras 4 a 6 muestran la evolución diaria de la concentración de los 3 contaminantes estudidados, en dı́as de semana, para tres casos diferentes: cuando se
ha decretado Alerta (alerta) y Preemergencia (pree) y cuando no se ha decretado
ningún Episodio (no ep).31 La alta variabilidad inter-diaria de la concentración,
sugiere que es muy sensible a cambios en las emisiones y condiciones de ventilación
(Davis [2008]). La forma de la trayectoria de la contaminación es el resultado de
dos fenómenos. Por un lado, es de noche y madrugada, cuando no hay viento y el
fenómeno de inversión térmica es más intenso, que las condiciones de ventilación
son peores. Por otro lado, los “peaks” de circulación de vehı́culos se producen
entre las 8:00 y 9.00 horas y entre las 18:00 y 19:00 horas.
Figura 4: Concentración Promedio Horaria de MP10 (Invierno 200020008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
31
Se presentan los promedios de 7 de las 8 estaciones. Se excluyó la estación de LC, por
presentar un comportamiento inter-diario sustancialmente diferente al resto. Gramsch et al. [2006]
22
Figura 5: Concentración Promedio Horaria de CO (Invierno 200020008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
Figura 6: Concentración Promedio Horaria de SO2 (Invierno 200020008)
FUENTE: Elaboración propia datos DICTUC
Es interesante notar también, que la trayectoria de la contaminación es muy similar en dı́as de Alerta y Preemergencia (sobre todo para el CO y el MP10 ). Esto
podrı́a estar señalando que, dado que las condiciones de ventilación en Preemergencia tienden a ser peores que en Alerta (por eso se decreta), las restricciones
23
sı́ tienen algún efecto, al impedir que la concentración en esos dı́as sea aún mayor.
Las estimaciones de la sección siguiente deberán determinar si esta similitud se
debe efectivamente a las medidas contempladas en el PPDA o a que, por ejemplo,
el pronóstico de las condiciones de ventilación -en base al cual se decretan los ECno es certero y en realidad éstas no difieren mucho entre un dı́a de Alerta y uno
de Preemergencia.
5.
5.1.
Efectos en la calidad del aire
Estrategia Empı́rica
Siguiendo a Davis [2008], en la especificación general se estima el nivel de concentración en logaritmo yt , contra un set de regresores xt y variables indicativas de
restricción adicional, l(P REEt ) y l(ALERT At ). Se incorpora además, explı́citamente, la posibilidad de que las firmas anticipen los dı́as de paralización y que,
en compensación por las restricciones del dı́a siguiente, intensifiquen o alarguen
sus procesos productivos , con la variable indicativa l(SU St ). Esto podrı́a hacer
aumentar la concentración de contaminantes el dı́a anterior a una Preemergencia.
yt = β0 + β1 l(P REE t ) + β2 l(ALERT At ) + β2 l(SU S t ) + β4 xt + µt
El vector xt contiene variables indicativas para año, mes y dı́a. Además, incluye
variables meteorológicas, entre las cuales están los valores promedio del dı́a de
velocidad del viento, temperatura, humedad, precipitaciones (indicador si hubo
o no precipitación en el dı́a), proxys de la inversión térmica, radiación, presión
24
y el potencial meteorológico.32 Se incluye también un polinomio de cuarto grado de las variables rezagadas y corrientes de los controles meteorológicos (Davis
[2008]). Se incorpora dos rezagos de la variable dependiente, para considerar el
hecho que la contaminación permanece más de un dı́a en la atmósfera.33 La lista
completa de los controles meteorológicos se encuentra en el ANEXO D. Las variables l(P REEt ) y l(ALERT At ) son indicadores que toman valor 1 cuando se ha
declardado Preemergencia o Alerta, respectivamente, y 0 cuando no se ha decretado ningún EC. Se incluye además una interacción entre estos indicadores y un
indicador de fin de semana pues se espera que las medidas, si efectivas, lo sean
menos los fines de semana, cuando circulan menos vehı́culos por las calles y menos
industrias están operando y, posiblemente, la fiscalización sea menos intensa. La
variable indicativa l(SU St ) toma valor 1 cuando se podrı́a esperar anticipación de
parte de las industrias a las restricciones del dı́a siguiente y 0 en cualquier otro
caso.34
Se estiman distintas especificaciones, que consideran como variable dependiente la
32
El potencial meteorológico (PMCA) es un ı́ndice que elabora CENMA que resume las condiciones de ventilación de la ciudad. Toma valores de 1 a 5, de mejores a peores condiciones de
ventilación.
33
Sólo 2 rezagos fueron significativos. Al incluirlos, los errores no muestran autocorrelación. El
MP10 parece presentar una permanencia mayor en la atmósfera. Esto podrı́a explicar a su vez
por qué se observan muchos EC que duran más de un dı́a, a pesar de las restricciones impuestas.
34
No es evidente cuándo las firmas intuyen que tendrán que cerrar al dı́a siguiente producto de
una Preemergencia. Se testearon dos especificaciones para la variable l(SU St ). En primer lugar
se supuso que las firmas sospecharı́an que al dı́a siguiente habrı́a Preemergencia, en dos casos:
i) cuando se ha declarado una Alerta y ii) cuando efectivamente, independiente que hoy se haya
declarado una Alerta, al dı́a siguiente se decreta Preemergencia. Esto, siempre y cuando hoy y
mañana sea un dı́a de semana. En segundo lugar, se generó un modelo probit, con l(P REEt )
como variable dependiente y un rezago de velocidad del viento y potencial meteorológico como
variables explicativas. Si la predicción para t+1 es que habrı́a una Preemergencia, entonces se
consideró que las firmas sospechan que al dı́a siguiente tendrán que parar. Los resultados no
cambian con ninguna de las dos especificaciones para l(SU St ). Más aún, se contactó a algunos
industriales que deben paralizar en dı́as de Preemergencia y revelaron que no anticipan los dı́as
de Preemergencia y que, cuando deben paralizar, se programan otras tareas, como limpieza de
máquinas, etc.
25
concentración promedio diaria de todas las estaciones, la concentración máxima
medida durante el dı́a entre todas las estaciones y la concentración promedio diaria
entre las estaciones que se sitúan dentro del perı́metro de cada una de las cuatro
zonas de la ciudad sugeridas por Gramsch et al., 2006, definidas por condiciones
meteorológicas y topográficas comunes y dentro de las cuales la contaminación
muestra un comportamiento similar. El mapa presentado en el Anexo B las grafica.
35
5.2.
Resultados
Los cuadros 6 a 8 resumen los resultados obtenidos para cada contaminante. En
cada uno se reportan los resultados de 6 regresiones por separado: tomando como
variable dependiente el logaritmo de la concentración promedio de todas las estaciones de monitoreo (salvo la estación de LC), (PROMEDIO); de la concentración
máxima del dı́a entre todas las estaciones de monitoreo (MAX) y del promedio
de la concentración diaria de cada una de las cuatro zonas definidas por Gramsch
et al., 2006 (Zona 1, 2, 3 y 4). Los coeficientes estimados corresponden al efecto en
la concentración de decretar Preemergencia (PREE) y Alerta (ALERTA), junto
con una interacción para los dı́as de fin de semana (PREE*FDS y ALERTA*FDS)
y al cambio en la concentración en los dı́as que se podrı́a suponer que las industrias anticipan las restricciones del dı́a siguiente (SUSTITUCIÓN). Los errores
estándar entre paréntesis son robustos a heteroscedasticidad y autocorrelación
según Newey and West [1987].
35
Es interesante notar que dos de las cuatro zonas definidas por Gramsch et al., 2006 (z1 y
z2) comprenden estaciones que se sitúan en las comunas en las que se deberı́an observar fuertes
reducciones de emisión por parte de las industrias según el registro de SEREMI de Salud RM.
26
Cuadro 6: Efecto de Restricción Adicional en MP10
PREE
PREE*FDS
ALERTA
ALERTA*FDS
SUSTITUCIÓN
PROMEDIO
MAX
Zona 1
Zona 2
Zona 3
Zona 4
-0.0940***
(0.0344)
0.0428
(0.0462)
0.0223
(0.0336)
0.0107
(0.0410)
-0.0516
(0.0335)
-0.0406
(0.0437)
0.00417
(0.0643)
-0.0321
(0.0453)
0.0998*
(0.0574)
0.0418
(0.0453)
-0.0939**
(0.0407)
0.0689
(0.0496)
0.0387
(0.0376)
0.00912
(0.0468)
-0.0702*
(0.0382)
-0.120***
(0.0383)
0.0304
(0.0549)
-0.00556
(0.0318)
0.0182
(0.0404)
-0.0379
(0.0307)
-0.0803**
(0.0338)
0.00150
(0.0521)
0.00260
(0.0383)
0.0175
(0.0445)
-0.0374
(0.0395)
-0.131***
(0.0456)
-0.108
(0.0871)
0.00299
(0.0460)
-0.00886
(0.0554)
-0.00718
(0.0470)
Los R² de las estimaciones por OLS de cada una de las 6 regresiones son, respectivamente: 0.867, 0.702, 0.859, 0.817,
0.848 y 0.775.
*** significancia al 99 %, ** significancia al 95 %, * significancia al 90 %.
Cuadro 7: Efecto de Restricción Adicional en CO
PREE
PREE*FDS
ALERTA
ALERTA*FDS
SUSTITUCIÓN
PROMEDIO
MAX
Zona 1
Zona 2
Zona 3
Zona 4
-0.102**
(0.0424)
0.0766
(0.0535)
0.00818
(0.0326)
-0.00399
(0.0434)
-0.0403
(0.0350)
-0.112*
(0.0600)
0.139*
(0.0731)
0.000371
(0.0487)
-0.0120
(0.0602)
-0.0546
(0.0512)
-0.0988*
(0.0591)
0.0794
(0.0658)
0.00181
(0.0498)
0.00523
(0.0612)
-0.0471
(0.0532)
-0.148***
(0.0553)
0.102
(0.0680)
0.0400
(0.0419)
-0.0110
(0.0625)
-0.0622
(0.0410)
-0.0803*
(0.0447)
0.0371
(0.0653)
-0.00610
(0.0353)
0.00843
(0.0453)
-0.0111
(0.0374)
-0.118***
(0.0442)
-0.0853
(0.0668)
0.00751
(0.0303)
-0.0238
(0.0426)
-0.0114
(0.0302)
Los R² de las estimaciones por OLS de cada una de las 6 regresiones son, respectivamente: 0.897, 0.733, 0.867, 0.799,
0.848 y 0.742.
*** significancia al 99 %, ** significancia al 95 %, * significancia al 90 %.
27
Cuadro 8: Efecto de Restricción Adicional en SO2
PREE
PREE*FDS
ALERTA
ALERTA*FDS
SUSTITUCIÓN
PROMEDIO
MAX
Zona 1
Zona 2
Zona 3
Zona 4
-0.0330
(0.0406)
0.00822
(0.0457)
0.0444
(0.0345)
-0.0623
(0.0435)
-0.0179
(0.0387)
-0.0988
(0.0665)
0.105
(0.123)
0.0102
(0.0592)
0.0266
(0.0787)
-0.0521
(0.0580)
-0.0257
(0.0479)
0.0402
(0.0540)
0.0617
(0.0421)
-0.0596
(0.0514)
-0.0331
(0.0464)
-0.108**
(0.0474)
0.0559
(0.0661)
0.00836
(0.0382)
-0.0667
(0.0533)
0.0106
(0.0432)
0.00902
(0.0474)
-0.0505
(0.0603)
0.0175
(0.0390)
-0.0375
(0.0524)
0.0120
(0.0429)
-0.0315
(0.0684)
-0.0371
(0.113)
-0.0334
(0.0566)
0.0293
(0.0792)
0.0897
(0.0624)
Los R² de las estimaciones por OLS de cada una de las 6 regresiones son, respectivamente: 0.843, 0.509, 0.834, 0.805,
0.737 y 0.616.
*** significancia al 99 %, ** significancia al 95 %, * significancia al 90 %.
Los resultados del cuadro 6 sugieren que, decretar una Preemergencia, reduce significativamente la concentración promedio diaria de Material Particulado Grueso
en un 9.5 por ciento, y en las cuatro zonas de la ciudad, pero no logra reducir
su concentración máxima del dı́a. Asimismo, en el cuadro 7, se observa que la
Preemergencia también reduce significativamente la concentración promedio y
máxima de Monóxido de Carbono, en 10.2 por ciento, y en cada una de las zonas
estudiadas. No hay reducciones asociadas a las medidas contempladas en dı́as de
Alerta, en ningún caso. Comparando con las reducciones esperadas del cuadro 5,
hay una diferencia considerable para ambos contaminantes, que podrı́a explicarse
tanto por el incumplimiento de las restricciones como por errores en los inventarios de emisiones, por el uso de un segundo vehı́culo o, tal como sugiere Davis
[2008], por algún grado de sustitución intertemporal hacia las horas en las que las
restricciones no están activas.
Los resultados para el Dióxido de Azufre -principalmente emitido por industrias28
son diferentes. No se observa una reducción del promedio diario ni del máximo,
y sólo se observa una reducción significativa, de 10 por ciento, en la Zona 2.
En la Zona 1, donde, de acuerdo al listado de fuentes fijas que deben paralizar
en Preemergencia, se esperarı́a una fuerte reducción de emisiones, no se observa
ningún efecto de la Preemergencia. Esto contrasta radicalmente con la reducción
esperada de 30 por ciento.
La Zona 2, donde se observan reducciones significativas de SO2 comprende solamente la estación de monitoreo LP, ubicada muy cerca del centro de la ciudad.
La Zona 1 en cambio, comprende no sólo la estación PO, ubicada en el centro de
la ciudad, sino que también, estaciones situadas en la periferia (PU, CN y CE),
donde podrı́a ser que la fiscalización sea menos intensa.
En suma, la evidencia sugiere que el grado de cumplimiento de las medidas de
paralización de las industrias parece ser menor que el de los vehı́culos.
No obstante, no es fácil argumentar que la fiscalización a las industrias es menos
intensa que a los vehı́culos, y más investigación sobre este punto es necesaria.36
Finalmente, no hay evidencia de que las firmas anticipen y ajusten sus procesos
productivos los dı́as que sospecharı́an que se decretarı́a una Preemergencia al dı́a
siguiente.
Es importante recordar que el objetivo de las medidas contempladas en el PPDA para los Episodios Crı́ticos es disminuir el nivel de concentración de MP10 .
Por lo tanto, es necesario preguntarse qué tan significativas son las reducciones
que se muestran en el cuadro 6. Pues bien, en un dı́a de semana, habiéndose
36
El único estudio encontrado que se refiere a la fiscalización en dı́as de EC es el de Coria
[2009].
29
decretado una Preemergencia, en promedio, la concentración de MP10 es de 142
mg/m3 , por debajo del lı́mite para decretar Alerta Ambiental.37 Dado que la concentración promedio disminuye en un 9 por ciento cuando rige una Preemergencia,
de no decretarse la medida, la concentración hubiese sido de aproximadamente 156
mg/m3 . Esta cifra está dentro de los valores de una Alerta, sin alcanzar niveles de
una Preemergencia Ambiental. Lo anterior quiere decir que, al implementarse las
medidas contempladas en una Preemergencia, efectivamente se reduce la contaminación promedio por MP10 hasta niveles considerados buenos por la autoridad
(por debajo de los niveles de Alerta Ambiental), pero que, de no decretarse la
Preemergencia, se seguirı́an observando niveles de Alerta.
No obstante, y más importante aún, es que no se logra reducir la concentración
máxima, que en dı́as de Preemergencia, en promedio, es de 383.4 mg/m3 , muy por
sobre los lı́mites considerados de Emergencia (286 mg/m3 ). Esto sugiere que hay
estaciones de la ciudad en las que persistentemente se sobrepasa la norma a pesar
de las restricciones. En este sentido, es difı́cil calificar la medida como “exitosa”,
puesto que siguen existiendo estaciones que no ven reducidos sus niveles máximos.
Un último comentario merece el hecho que la mayor reducción porcentual de MP10
se observa en la zona 4, donde el nivel promedio de concentración es el más bajo
de toda la ciudad (70.6 mg/m3 en dı́as de Preemergencia). Esta zona comprende a
los sectores de mayores ingresos de la ciudad, donde hay mayor cantidad de autos
y, probablemente, una mayor proporción de vehı́culos C/SV.38
37
Considerando el promedio de todas las estaciones salvo la estación LC (que pertenece a la
zona 4). En esta estación, el promedio diario de concentración de MP10 en dı́as de Preemergencia
es de 70.5 mg/m3 . En cambio, en las otras 3 zonas, el promedio en dı́as de Preemergencia varı́a
entre 130 y 146 mg/m3 .
38
La comuna de Las Condes, donde se ubica la estación de monitoreo LC, y su vecina, comuna
de Vitacura, en 2007, tenı́an la mayor cantidad de vehı́culos, 82.781 y 82.627, respectivamente. Si
30
Evidentemente, la verdadera relevancia de las medidas debiese ser estimada a
partir de un análisis costo-beneficio, que estime el efecto de las reducciones de
contaminación en la salud de la población. En ese sentido, este trabajo debe
considerarse como el punto de partida de un análisis completo de las medidas
contempladas en el PPDA para la gestión de EC, que incorpore tanto su efecto
en la salud como los costos asociados a las restricciones a industrias y vehı́culos.
6.
Conclusiones
Aunque se han aplicado numerosas medidas para disminuir la concentración de
Material Particulado Grueso en la Santiago, es evidente que queda mucho por hacer para solucionar el problema. El año 2008, se registró nuevamente un aumento
en la cantidad de Episodios Crı́ticos de contaminación y las normas vigentes para
la calidad del aire siguen siendo superadas regularmente. El parque automotriz,
en constante aumento, contribuye a la creciente generación de polvo resuspendido
de las calles, principal fuente de la contaminación que hoy se observa en la ciudad. Especial interés -y confianza- se ha puesto en las restricciones adicionales a
la circulación de vehı́culos e industrias para evitar la exposición a concentraciones
extremas de MP10 . No obstante, ningún estudio -hasta ahora- ha mostrado evidencia empı́rica respecto de la efectividad de estas medidas. Los resultados de este
trabajo indican que, en dı́as de Preemergencia, hay una disminución significativa del nivel de concentración promedio diario de Monóxido de Carbono (CO) y
de Material Particulado Grueso (MP10 ) asociada a las restricciones, pero que no
se observan reducciones significativas de la concentración de Dióxido de Azufre
bien no hay datos sobre la composición del parque, al ser éstas las comunas de mayores ingresos,
es esperable que tengan también la mayor proporción de vehı́culos C/SV. FUENTE: INE (2009).
31
(SO2 ). A pesar de lo anterior, es difı́cil calificar las medidas como exitosas pues
sólo se observa una reducción en la concentración máxima de CO, que no es el objetivo de las polı́ticas. Además, la caracterización de las fuentes de emisión sugiere
que son las restricciones a los vehı́culos las principales responsables de la disminución de la contaminación, mientras que las industrias no estarı́an cumpliendo las
medidas impuestas con la misma intensidad. Es importante mencionar además,
que no se observan las mayores reducciones en las zonas más contaminadas. Por
el contrario, se observan en las zonas con menores niveles de concentración.
Varias extensiones parecen necesarias.
En primer lugar, es fundamental incluir en el análisis al MP2.5 , fracción fina y
más peligrosa del Material Particulado, sobre todo en momentos en que se estudia
regular las emisiones y definir normas de concentración para este contaminante.
En segundo lugar, a pesar de que existe evidencia para creer que el grado de
cumplimiento de las restricciones es mayor en los vehı́culos que en las industrias,
persiste una diferencia significativa entre la reducción de emisiones estimada y la
observada en MP10 y CO. Deberı́a estudiarse con mayor detalle la posibilidad de
sustitución intertemporal del uso del vehı́culo hacia las horas en que la restricción
no está activa como explicación a esta diferencia, utilizando datos de circulación
de vehı́culos.
En tercer lugar, un análisis interesante serı́a el de la dinámica espacial de la contaminación, identificando cuáles son sus movimientos entre las distintas zonas de
la ciudad, para poder determinar quiénes son, geográficamente, sus responsables
y generar polı́ticas sectoriales, que podrı́an resultar más efectivas que las que hoy
existen. Como lo indican los resultados, las restricciones son más efectivas en las
32
zonas menos contaminadas, por lo que puede ser deseable, en un contexto de
recursos limitados, concentrar esfuerzos en lugares donde el problema sea más
importante.
Como se mencionó anteriormente, este estudio debe ser tomado como el punto
inicial para la elaboración de un análisis costo-beneficio que tome en cuenta el
impacto efectivo en la salud de la población y los costos asociados a las restricciones impuestas a vehı́culos e industrias en dı́as de Episodios Crı́ticos. Sólo ası́ se
podrán dimensionar realmente los resultados mostrados en este trabajo y avanzar
en un diseño más eficiente de las polı́ticas destinadas a reducir la contaminación
en Santiago.
33
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35
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36
A.
Detalle Restricción Vehicular en Alerta y Preemergencia 2000 - 2008
Cuadro 9: Detalle Restricción Vehicular en Alerta, Preemergencia y
Emergencia (2000-2008)
PERÍODO
VEHÍCULO
DÍA
BASE
ALERTA
PREEMERGENCIA
EMERGENCIA
2000
S/SV
Dı́a de Semana
2 (20 %)
2 (25 %)
4 (50 %)
6 (75 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
6 (60 %)
Dı́a de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
0 (0 %)
0 (0 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
0 (0 %)
0 (0 %)
Dı́a de Semana
2 (20 %)
2 (25 %)
4 (50 %)
6 (75 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
6 (60 %)
Dı́a de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
Dı́a de Semana
4 (40 %)
0 (0 %)
2 (33 %)
4 (66 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
6 (60 %)
8 (80 %)
Dı́a de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
Fin de Semana
0 (0 %)
0 (0 %)
2 (20 %)
4 (40 %)
C/SV
2001-2007
S/SV
C/SV
2008
S/SV
C/SV
Este cuadro muestra el detalle de la evolución de las restricciones a los vehı́culos livianos y vehı́culos
pesados como camiones. Las restricciones son las mismas para ambos tipos de vehı́culos, pero rigen
en distintos horarios. Para los vehı́culos livianos rige de 7:30 a 21:00 hrs y para camiones de 10:00 a
18:00 horas. La restricción base se refiere a la restricción en dı́as que no hay decretado ningún episodio
crı́tico. Entre parentésis se muestra el porcentaje del parque automotriz que sale de circulación en cada
episodio. En el caso de la restricción base, el porcentaje es sobre el total de vehı́culos, mientras que en el
caso de restricciones adicionales (Alerta, Preemergencia y Emergencia), el porcentaje es sobre el parque
automotriz de un dı́a normal (una vez aplicada la restricción base). C/SV: vehı́culos con sello verde
(convertidor catalı́tico). S/SV: vehı́culos sin sello verde.
37
B.
Mapa de Santiago, Chile
Figura 7: Reducción de Emisiones Industriales, Red Macam II y Zonas
de Contaminación, Santiago de Chile
La Figura 7 muestra cuáles son las zonas dónde se esperarı́a mayor reducción de emisiones en dı́as
de Preemergencia por parte de las industrias. El mapa se construyó en base al listado de fuentes fijas
que deben paralizar que reporta el SEREMI de Salud. No se consideran las reducciones de los Grupos
Electrógenos de Respaldo (GEC) que funcionan en su mayorı́a, sólo en casos excepocionales como durante
un corte de luz. Tomando en cuenta lo anterior, la estimación es que las emisiones industriales de MP10
en dı́as de Preemergencia se reducirı́an en un 23 %. Se muestra además la localización de las diferentes
estaciones de monitoreo de la calidad del aire de la Red MACAMII. CE: Cerrillos. CN: Cerro Navia.
EB: El Bosque. LC: Las Condes. LF: La Florida. LP: La Paz. PO: Parque O’Higgins. PU: Pudahuel. Se
presenta además cuáles son los clusters de contaminación de acuerdo a Gramsch et al. [2006]. La zona 1
comprende las estaciones de PU, CN, CE, PO. La zona 2 comprende sólo la estación LP. La zona 3 a EB
y LF, y la zona 4 sólo la estación LC.
38
C.
Inventario de Emisiones 2000, 2005, 2008
C.1.
Inventario de Emisiones (2000-2008)
Cuadro 10: Inventario de Emisiones ( % del Total)
2000
MP10
FUENTES ESTACIONARIAS
CO
2005
SO2
MP10
%
CO
2008
SOx
MP10
%
CO
SOx
%
Industria
Combustión Leña Residencial
Otros Estacionaria
1.95
0.99
1.90
3.45
1.19
3.71
69.59
0.87
2.89
5.02
6.10
1.30
3.25
7.77
1.72
90.75
0.20
3.81
6.32
3.68
1.60
3.93
5.07
2.10
91.83
0.29
3.54
Total Estacionaria
4.84
8.35
73.35
12.42
12.74
94.75
11.60
11.10
95.67
FUENTES MÓVILES
%
%
%
Vehı́culos Pesados C/SV
Vehı́culos Pesados S/SV
Vehı́culos Livianos C/SV
Vehı́culos Livianos S/SV
Otros Móvil
2.18
1.69
0.58
0.07
0.08
5.32
19.09
13.73
51.54
1.97
13.91
5.56
5.51
1.58
0.10
3.37
1.43
1.74
0.56
0.63
5.32
1.61
32.31
52.35
0.00
13.91
0.15
2.12
0.19
0.00
3.47
0.54
2.32
0.22
0.76
2.03
0.46
69.64
15.21
1.56
1.13
0.03
1.76
0.06
1.36
Total Móvil
4.60
91.65
26.65
7.73
87.26
5.25
7.41
88.90
4.33
POLVO FUGITIVO
%
%
%
Construcción y Demoliciones
Polvo Resuspendido Vehı́culos S/SV
Polvo Resuspendido Vehı́culos C/SV
Otros
19.94
39.44
31.18
n/d
0
0
0
0
0
0
0
0
5.96
50.98
21.54
1.37
0
0
0
0
0
0
0
0
8.07
60.77
11.15
0.99
0
0
0
0
0
0
0
0
Total Polvo Fugitivo
90.56
0
0
79.85
0
0
80.99
0
0
TOTAL
100
100
100
100
100
100
100
100
100
n/d: no hay datos disponibles
C/SV: Con Sello Verde. S/SV: Con Sello Verde
FUENTE: Elaboración Propia con datos de CENMA (2001), DICTUC (2007), INE (2009).
39
Cuadro 11: Resumen Inventario de Emisiones ( % del Total)
2000
Industria
Combustión Leña Residencial
Otros Fuentes Estacionarias
2005
2008
MP10
CO
SO2
MP10
CO
SOx
MP10
CO
SOx
1.95
0.99
1.90
3.45
1.19
3.71
69.59
0.87
2.89
5.02
6.10
1.30
3.25
7.77
1.72
90.75
0.20
3.81
6.32
3.68
1.60
3.93
5.07
2.10
91.83
0.29
3.54
Total Estacionaria
4.84
8.35
73.35
12.42
12.74
94.75
11.60
11.10
95.67
Vehı́culos C/SV
Vehı́culos S/SV
Otras Fuentes Móviles
42.20
32.94
0.08
19.05
70.63
0
19.42
42.20
32.94
56.10
23.53
0.63
33.31
53.96
0
4.91
0.34
0
66.57
12.01
0.76
71.67
15.67
1.56
2.28
0.09
1.36
Total Móviles
75.14
87.26
5.25
75.14
87.26
5.25
79.34
88.9
4.33
Otros**
19.94
TOTAL
100
100
100
7.32
100
100
100
9.06
100
100
Este cuadro incluye la resuspensión de polvo por tránsito vehicular.
**Generación de polvo resuspendido por causa de Demoliciones y Construcción.
C/SV: Con SelloVerde. S/SV: Sin Sello Verde.
FUENTE: Elaboración Propia con datos de CENMA (2001), DICTUC (2007), INE (2009).
40
100
C.2.
Reducción de Emisiones esperadas (2000-2008)
Cuadro 12: Reducciones de Emisión por Tipo de Vehı́culo ( %)*
2000
MP10
CO
2005
SO2
MP10
2008
CO
SO2
MP10
CO
SO2
Alerta
C/SV
S/SV
0
8.24
0
17.66
0
0.11
0
5.88
0
13.49
0
0.09
0
0
0
0
0
0
TOTAL
8.24
17.66
0.11
5.88
13.49
0.09
0
0
0
Preemergencia
C/SV
S/SV
0
16.47
0
35.32
0
0.21
11.22
11.77
6.67
26.98
0.98
0.17
13.31
4.00
14.33
5.22
0.46
0.03
TOTAL
16.47
35.32
0.21
22.99
33.64
1.15
17.32
19.56
0.49
*En Relación a un dı́a que no se ha decretado un Episodio Crı́tico
C/SV: Con Sello Verde. S/SV: Sin Sello Verde
FUENTE: Elaboración Propia, datos CENMA (2001), INE (2009).
41
D.
Regresores, Variables Meteorológicas Relevantes
Cuadro 13: Variables Independientes
Variable Independiente
Explicación
lvvprom
logaritmo de la velocidad promedio del viento del dı́a (m/s)
ltempprom
logaritmo de la temperatura promedio del dı́a (C°)
lhumprom
logaritmo de la humedad relativa promedio del dı́a ( %)
radprom
radiacón promedio del dı́a (w/m2 )
dtemp8
diferencia de temperatura entre 8 metros de altura y el nivel del suelo (C°)
dtemp22
diferencia de temperatura entre 22 metros de altura y el nivel del suelo (C°)
pmca101-105
potencial meteorológico observado en la madrugada y la mañana (variable indicativa de 1 a 5)
pmca221-225
potencial meteorológico observado durante la tarde y la noche (variable indicativa de 1 a 5)
dprecdia
variable indicativa que toma valor 1 si durante el dı́a se observaron precipitaciones
a2000-2008
variable indicativa para año
abr-aug
variable indicativa para mes
fds
variable indicativa que toma valor 1 si es un fin de semana o feriado
l.c
logaritmo de la concentración de c (CO, MP10 , SO2 )
L1.x, L2.x
valor rezagado de 1 y 2 perı́odos de la variable x
q2.z, q3.z, q4.z
valores al cuadrado, cubo y a la cuarta de la variable z
42
E.
E.1.
Resultados
Resultados para Material Particulado Grueso (MP10 )
VARIABLES
lvvprom
q2lvvprom
q3lvvprom
q4lvvprom
L1lvvprom
q2L1lvvprom
q3L1lvvprom
q4L1lvvprom
ltempprom
q2ltempprom
q3ltempprom
PROMEDIO
MAX
Zona 1
Zona 2
Zona 3
Zona 4
-0.158
1.199***
-0.306
-0.269
-0.0671
-0.141
(0.403)
(0.418)
(0.462)
(0.463)
(0.390)
(0.666)
-0.460
-3.169***
0.154
-0.669
-0.816
0.409
(1.028)
(1.210)
(1.187)
(1.145)
(1.012)
(1.682)
0.186
2.515*
-0.483
0.722
0.441
-1.288
(1.073)
(1.376)
(1.241)
(1.170)
(1.090)
(1.734)
-0.0413
-0.621
0.190
-0.291
-0.0909
0.594
(0.375)
(0.512)
(0.436)
(0.405)
(0.391)
(0.598)
-0.721*
-0.613
-0.412
-0.681
-1.104***
-1.714***
(0.376)
(0.434)
(0.385)
(0.472)
(0.370)
(0.550)
2.365**
2.312**
1.581
2.469*
3.124***
5.369***
(1.003)
(1.094)
(1.018)
(1.311)
(1.031)
(1.458)
-2.771**
-2.517**
-1.984*
-2.935*
-3.488***
-6.078***
(1.124)
(1.166)
(1.119)
(1.524)
(1.182)
(1.617)
1.011**
0.843**
0.743*
1.064*
1.250***
2.201***
(0.420)
(0.414)
(0.405)
(0.598)
(0.445)
(0.605)
-3.563**
-0.411
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MAX
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-0.0274
-0.0514**
0.0393
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(0.0290)
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-0.124***
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0.0462**
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-0.128***
(0.0171)
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0.282***
56
(0.0306)
L2lcoprom
0.0377**
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L1lcomax
0.263***
(0.0416)
L2lcomax
-0.0567***
(0.0218)
L1lco zona 1
0.265***
(0.0297)
L2lco zona 1
0.0392**
(0.0163)
L1lco zona 2
0.222***
(0.0417)
L2lco zona 2
0.0863***
(0.0242)
L1lco zona 3
0.269***
(0.0330)
L2lco zona 3
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(0.0169)
L1lco zona 4
0.366***
(0.0334)
L2lco zona 4
-0.0260
(0.0219)
Constant
-159.5***
-182.4*
-150.9*
-212.8***
-186.5**
-223.7***
(61.51)
(94.72)
(79.88)
(81.45)
(88.02)
(67.43)
57
Observations
1167
1167
1167
1157
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
58
1167
1164
E.3.
Resultados para Dióxido de Azufre (SO2 )
VARIABLES
lvvprom
q2lvvprom
q3lvvprom
q4lvvprom
L1lvvprom
q2L1lvvprom
q3L1lvvprom
q4L1lvvprom
ltempprom
q2ltempprom
q3ltempprom
PROMEDIO
MAX
Zona 1
Zona 2
Zona 3
Zona 4
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-0.474
-1.154**
-1.718***
-1.271***
-1.903***
(0.350)
(0.498)
(0.464)
(0.456)
(0.412)
(0.597)
3.015***
2.022
2.927***
4.127***
3.339***
4.696***
(0.839)
(1.339)
(1.098)
(1.090)
(1.032)
(1.434)
-3.163***
-2.461*
-3.046***
-4.163***
-3.626***
-4.608***
(0.840)
(1.468)
(1.081)
(1.086)
(1.087)
(1.471)
1.018***
0.856
0.991***
1.319***
1.199***
1.421***
(0.285)
(0.532)
(0.359)
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(0.413)
(0.634)
(0.527)
(0.452)
0.0896
-1.511
-0.423
1.597
0.0774
3.066***
(0.966)
(1.693)
(0.967)
(1.424)
(1.314)
(1.150)
-0.313
1.869
0.352
-2.076
-0.0654
-3.924***
(0.945)
(1.836)
(0.977)
(1.359)
(1.346)
(1.240)
0.168
-0.689
-0.105
0.845*
-0.00176
1.485***
(0.315)
(0.645)
(0.336)
(0.447)
(0.457)
(0.444)
-1.919
-3.409
-1.529
-3.013**
-1.059
-0.735
(1.292)
(2.289)
(1.338)
(1.453)
(1.881)
(2.195)
2.039
3.150
1.531
2.931**
1.716
1.483
(1.327)
(2.337)
(1.369)
(1.466)
(1.927)
(2.187)
-0.793
-1.132
-0.594
-1.099*
-0.729
-0.687
(0.519)
(0.928)
(0.538)
(0.575)
(0.753)
(0.841)
59
q4ltempprom
L1ltempprom
q2L1ltempprom
q3L1ltempprom
q4L1ltempprom
dtemp8
q2dtemp8
q3dtemp8
q4dtemp8
L1dtemp8
q2L1dtemp8
q3L1dtemp8
q4L1dtemp8
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0.144
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0.154**
0.100
0.0964
(0.0700)
(0.128)
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(0.102)
(0.112)
2.532*
6.207**
1.878
1.855
3.174
1.700
(1.371)
(2.826)
(1.398)
(1.439)
(2.169)
(1.737)
-2.405*
-5.869**
-1.709
-1.537
-3.253
-1.583
(1.355)
(2.798)
(1.402)
(1.431)
(2.121)
(1.750)
0.876*
2.190**
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1.243
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-0.118*
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0.456***
0.227***
0.266***
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0.181*
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7.20e-05
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60
dtemp22
q2dtemp22
q3dtemp22
q4dtemp22
L1dtemp22
q2L1dtemp22
q3L1dtemp22
q4L1dtemp22
lhumprom
q2lhumprom
q3lhumprom
q4lhumprom
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0.120
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-0.0856*
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0.140**
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(0.0156)
(0.0210)
42.93
6.503
59.01
80.09
47.90
80.29
(37.34)
(69.99)
(40.46)
(49.28)
(54.65)
(57.77)
-17.36
-2.831
-24.05
-33.40*
-19.74
-33.42
(14.96)
(28.28)
(16.23)
(19.76)
(21.98)
(23.19)
3.146
0.569
4.380
6.188*
3.624
6.178
(2.648)
(5.048)
(2.875)
(3.502)
(3.906)
(4.116)
-0.216
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-0.300
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-0.429
(0.175)
(0.336)
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(0.259)
(0.272)
61
L1lhumprom
q2L1lhumprom
q3L1lhumprom
q4L1lhumprom
radprom
q2radprom
q3radprom
q4radprom
L1radprom
q2L1radprom
q3L1radprom
q4L1radprom
pmca102
-8.617
-10.18
-53.75
-19.13
22.99
29.09
(43.15)
(72.39)
(46.72)
(53.35)
(64.27)
(56.02)
3.919
5.439
21.60
8.728
-8.912
-12.15
(17.16)
(29.20)
(18.69)
(21.14)
(25.63)
(22.58)
-0.797
-1.238
-3.853
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1.506
2.200
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3.981**
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6.454***
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62
pmca103
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pmca223
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a2003
a2004
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-0.0494
-0.231***
(0.0256)
(0.0534)
(0.0295)
(0.0327)
(0.0350)
(0.0472)
-0.106***
-0.151***
-0.114***
-0.0813***
-0.111***
-0.237***
(0.0269)
(0.0561)
(0.0291)
(0.0308)
(0.0364)
(0.0422)
63
a2005
a2006
a2007
a2008
apr
may
-0.0507**
-0.114**
-0.0249
-0.151***
-0.106***
-0.301***
(0.0256)
(0.0557)
(0.0279)
(0.0345)
(0.0359)
(0.0428)
-0.0473
0.0368
-0.0448
-0.0875***
-0.0627
-0.212***
(0.0299)
(0.0641)
(0.0342)
(0.0326)
(0.0391)
(0.0484)
-0.251***
-0.298***
-0.210***
-0.271***
-0.305***
-0.161**
(0.0366)
(0.0913)
(0.0345)
(0.0499)
(0.0680)
(0.0641)
-0.182***
-0.200***
-0.198***
-0.212***
-0.151***
-0.200***
(0.0282)
(0.0630)
(0.0319)
(0.0323)
(0.0398)
(0.0464)
-0.0335
-0.0415
-0.0155
-0.0250
0.0194
(0.0250)
(0.0580)
(0.0272)
(0.0375)
(0.0468)
-0.0255
-0.0539*
-0.000203
-0.0422
-0.00822
-0.00624
(0.0164)
(0.0318)
(0.0178)
(0.0344)
(0.0239)
(0.0295)
jun
0.0240
(0.0368)
jul
aug
-0.00897
4.35e-05
0.0203
-0.00161
-0.00560
-0.0716***
(0.0177)
(0.0411)
(0.0183)
(0.0360)
(0.0286)
(0.0274)
0.0114
-0.00589
0.0163
0.00657
0.0400
-0.0639*
(0.0203)
(0.0436)
(0.0222)
(0.0320)
(0.0325)
(0.0355)
dsem
0.160***
(0.0159)
fds
L1lso2prom
-0.0984***
-0.124***
-0.0973***
-0.0834***
-0.179***
(0.0137)
(0.0289)
(0.0141)
(0.0201)
(0.0208)
0.390***
(0.0275)
L2lso2prom
0.0219
64
(0.0185)
L1lso2max
0.226***
(0.0546)
L2lso2max
0.0316
(0.0316)
L1lso2 zona 1
0.340***
(0.0294)
L2lso2 zona 1
0.0301
(0.0187)
L1lso2 zona 2
0.435***
(0.0296)
L2lso2 zona 2
0.00247
(0.0218)
L1lso2 zona 3
0.373***
(0.0322)
L2lso2 zona 3
0.0746***
(0.0256)
L1lso2 zona 4
0.412***
(0.0357)
L2lso2 zona 4
0.0447
(0.0322)
Constant
Observations
-84.15
-75.66
-54.19
-110.1
-172.9*
-90.70
(61.04)
(102.3)
(63.88)
(80.52)
(95.20)
(74.16)
1167
1167
1167
1068
1167
1044
65
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
66
F.
Resumen Estadı́sticas de Contaminación
Cuadro 18: Estadı́sticas Resumen MP10 (Dı́as de Semana)
Dı́a Sin EC
Variable
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
promedio
908
92.89891
41.28043
8.140278
246.0778
max
908
277.3528
107.2337
33.5
685.0833
zona 1
908
92.5053
44.56495
8.542161
257.401
zona 2
908
89.91987
36.35719
5.541667
220.9125
zona 3
908
95.88435
41.26123
6.895833
252.2917
zona 4
908
58.38936
25.01414
6.829906
163.7647
Preemerencia
Variable
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
promedio
32
142.0279
28.03585
79.96528
215.4405
max
32
383.432
112.8958
200.0417
650.1083
zona 1
32
146.4771
35.03784
69.33333
219.3229
zona 2
32
129.3812
24.9317
81.05138
182.0833
zona 3
32
140.4168
25.6247
89.33333
224.3542
zona 4
32
70.55923
25.44355
33.66388
133.125
promedio: concentración promedio diaria de todas las estaciones salvo la estación LC (z4).
max: concentración máxima diaria de todas las estaciones.
zi: promedio de la concentracón promedio diaria de las estaciones de la zona i.
FUENTE: Elaboración Propia datos DICTUC.
67
Cuadro 19: Estadı́sticas Resumen CO (Dı́as de Semana)
Dı́a Sin EC
Variable
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
promedio
908
1.83192
1.013397
.145
5.371667
max
908
7.323899
3.978965
.79
33.14
zona 1
908
1.86558
1.196256
.1149522
6.230417
zona 2
905
1.697478
.9096663
.1008333
5.61
zona 3
908
1.873565
.880782
.2003478
5.2925
zona 4
906
1.118511
.4524567
.2033333
3.6525
Std. Dev.
Min
Max
5.297083
Preemerencia
Variable
Obs
Mean
promedio
32
3.143698
1.041957
1.17625
max
32
12.30813
4.835269
3.11
22.31
zona 1
32
3.573759
1.478984
.8890218
6.3075
zona 2
32
2.527122
.7807938
1.4025
4.497083
zona 3
32
2.841863
.7005519
1.426629
3.989375
zona 4
32
1.423823
.4120345
.6829166
2.514167
promedio: concentración promedio diaria de todas las estaciones salvo la estación LC (z4).
max: concentración máxima diaria de todas las estaciones.
zi: promedio de la concentracón promedio diaria de las estaciones de la zona i.
FUENTE: Elaboración Propia datos DICTUC.
68
Cuadro 20: Estadı́sticas Resumen SO2 (Dı́as de Semana)
Dı́a Sin EC
Variable
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
promedio
908
12.65335
5.698244
3.535836
42.33903
max
908
47.04002
49.44047
10.1
783.1
zona 1
908
12.64723
6.079812
2.862592
46.38856
zona 2
843
14.45728
6.843828
2.872842
47.05083
zona 3
908
11.87834
6.055678
2.487304
53.43833
zona 4
841
7.568475
3.293168
.7757409
29.25667
Std. Dev.
Min
Max
31.68952
Preemerencia
Variable
Obs
Mean
promedio
32
18.1681
6.278671
6.804203
max
32
62.25375
60.74925
23.58
375.2
zona 1
32
18.8542
6.986786
6.365066
31.25805
zona 2
30
20.25585
8.146434
7.5325
38.42667
zona 3
32
21.77961
31.69514
7.150417
192.8763
zona 4
28
9.572708
3.773848
5.18475
19.9775
promedio: concentración promedio diaria de todas las estaciones salvo la estación LC (z4).
max: concentración máxima diaria de todas las estaciones.
zona i: promedio de la concentracón promedio diaria de las estaciones de la zona i.
FUENTE: Elaboración Propia datos DICTUC.
69