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 Ballester, F., J. Tenías, et al. (1999). "EFECTOS DE LA CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA SOBRE LA SALUD: UNA INTRODUCCIÓN." Información tecnológica. Retrieved 10/9/2010, from http://www.scielosp.org/pdf/resp/v73n2/efectos_contam.pdf. Beneito, Jordi, Soler, Maria Rosa, y Alarcón, Martha (2007), 'A Simple Modelling System to Forecast Tropospheric ozone concentrations', Física de la Tierra. Bordignon, Silvano, Gaetan, Carlo, y Lisi, Francesco (2002), 'Nonlinear models for groundlevel ozone forecasting', Statistical Methods &amp; Applications, 11 (2), 227-45. EEA (2010), 'Ozono troposférico', Agencia Europea de medio ambiente CEPIS-OMS. (2003). Guías y normas de calidad del aire en exteriores. Revisado: 04.10.08: http://www.cepis.ops-oms.org. Jimenez, J. C. and J. A. Sobrino (2010). "A Single-Channel Algorithm for Land-Surface Temperature Retrieval From ASTER Data." IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, VOL. 7, NO. 1. 27 Olave-Solar, Carlos, et al. (2008), 'VARIABILIDAD TÉRMICA EN LA REGIÓN NORORIENTAL DE LA PENÍNSULA DE BRUNSWICK, MAGALLANES, CHILE, EMPLEANDO DATOS LANDSAT', Anales del Instituto de la Patagonia, 36, 5-12. OMS (2005). "Guías de calidaddel aire de la OMSrelativas al material particulado,el ozono, el dióxido de nitrógeno y el dióxido de azufre (Actualización mundial 2005)."Revisado en 4/12/2010 en: http://whqlibdoc.who.int/hq/2006/WHO_SDE_PHE_OEH_06.02_spa.pdf OPS y OMS (2006), 'Contaminación del agua y aire de Cochabamba es de 14 por ciento', Opinión. Peña, R. M., S. García, et al. (2000). "Spatial and Temporal Ozone Pattern Concentrations in a NW Region of Spain." Water, Air, &amp; Soil Pollution 117(1): 289-303. Sánchez C, Francisca (2006), 'Consideraciones sobre la capa de ozono y su relación con el cáncer de piel', Revista médica de Chile, 134, 1185-90. 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