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Introducción
La contaminación atmosférica por material particulado (PM), es uno de los mayores problemas en la actualidad (Santillán et al., 2016). Se presenta en todos los lugares, especialmente en sitios urbanos con mayor actividad industrial y donde se conjugan el transporte vehicular (Celis et al., 2007). Esta última se ha convertido en un fenómeno de constante crecimiento, ocasionando una amenaza para el medio ambiente, así como para la salud y la calidad de vida de sus habitantes (Palacio et al., 2014).
El PM atmosférico y sedimentable ocasiona daños a la salud y su peligrosidad va a depender de la concentración, tamaño y persistencia en el aire (Ubilla & Yohannessen, 2017). Cabe indicar también que el PM 2.5 µm y 10 µm son partículas que al ingresar a la caja torácica causan efectos agudos y crónicos en la salud de las personas (Salinas, 2012). Por ello vale la pena mostrar que más del 80% de la población en países en vías de desarrollo están expuestos a niveles peligrosos de calidad del aire, que con frecuencia los contaminantes exceden los límites máximos permisibles (Hinojosa et al., 2019).
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), la contaminación atmosférica a nivel mundial causa aproximadamente 4.2 millones de muertes prematuras al año (Scapini et al., 2018). La contaminación por PM es un problema a nivel global, se ha convertido en una amenaza tanto para la salud humana como para el ambiente; debido a que ocasiona enfermedades respiratorias (Ubilla & Yohannessen, 2017). Es decir la incesante exposición a grandes concentraciones de PM, puede agravar enfermedades crónicas, cardiacas y pulmonares (Canales et al., 2014; Ubilla & Yohannessen, 2017). Es por ello que se debe monitorear permanentemente y aplicar políticas en materia ambiental y de salud en todos los ámbitos desde locales, nacionales y mundiales para prever consecuencias (García & Rojas, 2016).
La ciudad de Riobamba durante los últimos años ha tenido un crecimiento poblacional, ha pasado de tener 193.315 habitantes en el año 2001 a 225.741 habitantes en el 2010 (INEC, 2010). Este crecimiento poblacional se orienta al desarrollo acelerado de la urbe producto de la nueva ruralidad, donde un gran número de familias deciden migrar de la zona rural a la ciudad a fin de cambiar su actividad económica y mejorar sus ingresos que permiten obtener nuevos bienes y servicios (GADM Riobamba, 2020).
Este crecimiento poblacional en especial el parque automotor y la actividad industrial generan un grave problema de contaminación atmosférica. Además, la ciudad por ubicarse en la parte central de la cordillera andina está rodeada de volcanes, uno de ellos es el volcán Tungurahua que desde la época colonial, ha tenido varios períodos de actividad eruptiva entre: 1640 - 1641, 1773 - 777, 1886 - 1888, 1916 - 1918 y desde 1999 hasta el 2016 (Few et al., 2017). Este fenómeno natural está ligado con la contaminación de PM, en especial la ceniza volcánica que tiene un tamaño inferior a 2 mm, lo que afecta directamente a la población y es fácilmente perceptible en las personas, convirtiéndose en una de las principales causas de infecciones respiratorias (Bustillos et al., 2018).
El objetivo de la presente investigación es determinar la concentración de PMV y PMS en los campus de la Universidad Nacional de Chimborazo, región sierra centro del Ecuador, mediante el método fotométrico utilizando el DustTrack II y método pasivo con el establecimiento de estaciones de monitoreo implementadas en sectores con mayor incidencia de vehicular. Las partículas de PM sedimentable fueron analizadas mediante el microscopio electrónico de barrido y la espectroscopia de energía de fotones dispersas.
Metodología
Sitios de muestreo
El presente trabajo de investigación se realizó en los tres campus de la Universidad Nacional de Chimborazo (Unach), de la ciudad de Riobamba, en la región sierra centro del Ecuador, a una altitud de 2850 m.s.n.m. Según datos obtenidos de los anuarios del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología del Ecuador la temperatura promedio en la ciudad de Riobamba varía entre 9 y 21 °C; con una precipitación anual de 491 mm con rangos mensuales de (3-83 mm); una presión atmosférica promedio de 545 mm de Hg y una humedad relativa del 72% (INAMHI, 2019).
En el área de estudio se colocaron ocho estaciones de monitoreo pasivo para determinar PMS y por un mes se monitoreó el PMV. La estación RF1 fue ubicada en el campus norte Edison Rivera (b); la RF2 en el campus centro (a) y la RF3 en el campus sur La Dolorosa (c) (Figura 1).
Método de muestreo
Para el muestreo de PMS se instalaron 3 puntos por área de estudio; la muestra fue recolectada por un periodo de 30 días de forma continua como se establece en el Libro VI Anexo IV del TULSMA; con el propósito de evaluar la concentración de partículas sedimentables en los sitios de monitoreo (Tabla 1).
Tabla 1: Localización de los puntos de muestreo.
| Estaciones de muestreo | Localización | Observaciones |
|---|---|---|
| Campus Norte Edison Rivera: RF1 | S: 1°39'7.8" O: 78°38'33.7" S: 1°39'6.2" O: 78°38'32.3" S: 1°39'14.7" O: 78°38'37.7" | Alto tráfico vehicular |
| Campus Centro: RF2 | S: 1°39'58.9" O: 78°39'41.9" S: 1°39'59.4" O: 78°39'42.3" S: 1°39'58.5" O: 78°39'42.7" | Medio tráfico vehicular |
| Campus Sur La Dolorosa: RF3 | S: 1°40'50.4" O: 78°38'27.9" S: 1°40'51.3" O: 78°38'25.4" S: 1°40'52.0" O: 78°38'26.3" | Alto tráfico vehicular |
Determinación de material particulado volátil
Para el análisis de PMV se utilizó el equipo DustTrak™ II (TSI Incorporated/500 Cardigan Road/Shoreview, MN 55126/USA). Antes de iniciar con la medición el equipo fue previamente calibrado (ZERO CAL), con el filtro 0 µm de elaboración del fabricante. Una vez calibrado el equipo se puso el filtro de 2.5 µm y 10 µm individualmente y se inició con la medición de PM. El análisis por muestra tarda 2 minutos aproximadamente y los valores son expresados en mg/m3, que posteriormente son convertidos a µm. Hay que destacar que las lecturas con el equipo DustTrak™ II, empiezan al momento de que el PM se dispersa por el aire. El tiempo de monitoreo fue de tres veces al día (8:00; 13:00 y 15:00), durante 24 días consecutivos.
Determinación de material particulado sedimentable
Para el análisis de PMS se empleó el método pasivo propuesto por Almirón et al., (2008). El cual propone colocar papel filtro en cajas Petri previamente secado, pesado y determinado su área. El tiempo establecido para el monitoreo es de 30 días. El resultado se alcanza mediante el cálculo de los pesos final e inicial y dividiendo para el área donde se recogió la muestra; obteniendo valores en unidades de mg/cm2 durante 1 mes (Ecuación 1).
Dónde:
PAS: Polvo Atmosférico Sedimentable
Pi: Peso del papel filtro después de salir de laboratorio
Pf: Peso del papel filtro después de estaré expuesto al periodo de muestreo
Área del papel filtro: 𝐴=𝜋× 𝑟 2 (Santillán et al., 2016).
Análisis de microscopia electrónica de barrido de material particulado sedimentable
Para comprender las composiciones elementales de partículas finas de PMS, se utilizó el microscopio electrónico de barrido (VEGA 3 SEM - EDX Tescam Company Alemania), el cual toma imágenes a 100x y 200x, 50x, 20x y 10x. El análisis de las imágenes se desarrolló con el software Essence ™ de TESCAN. Esta combinación simplifica significativamente la adquisición de datos morfológicos y elementales de la muestra, lo que convierte a VEGA SEM en una solución analítica eficiente para la inspección de materiales de rutina. Las muestras de papel filtro fueron cortadas de 1 cm y colocadas sobre el porta muestras de aluminio y recubiertas (metalizadas) con partículas de oro para obtener las mejores condiciones de imagen. Este pre tratamiento permite que la superficie de la muestra fuera conductora. Las observaciones se realizaron en un SEM - EDX modelo Essence™ 3D Collision, a un voltaje de aceleración de 5-10 kV. Las imágenes muestran la morfología, composición química, tamaño y distribución de las partículas. En las imágenes se puede observar la morfología, composición química, tamaño y distribución de las partículas presentes en las muestras recolectadas en los campus de la Unach.
Modelo geoestadístico
El análisis de distribución espacial se desarrolló con el software ArcGIS 10.x, el cual utiliza modelos de datos inteligentes que permiten representar variables continuas en el espacio. Este programa incluye varias herramientas; pero para nuestro análisis de interpolación de datos se utilizó las herramientas Spatial Analyst y Geostatistical Analyst. Para programar la interpolación se consideró valores de PM2.5, el cual fue obtenido mediante el muestreo durante 24 días consecutivos. Además, se utilizó valores de velocidad del viento que para la ciudad de Riobamba fue de 2.1 m/s y dirección del viento en la mayoría de los casos sopla principalmente desde el norte hacia el sur (N-S).
Análisis estadístico
Se realizaron pruebas de normalidad para verificar los supuestos del análisis ANOVA agrupando los datos de PMV asociado a las fracciones de PM2.5 y PM10. Se realizó un ANOVA de una sola vía, (p<0,05), para detectar diferencias estadísticas entre tratamientos y pruebas de medias de Tukey. Para este análisis estadístico se utilizó el software MINITAB V17 (Minitab, 2016).
Resultados
Material particulado volátil
La concentración de PM2.5 y PM10, en las tres estaciones de monitoreo RF1, RF2, y RF3, establecidas en la Unach, se muestran en la figura 2a, figura 2b y figura 2c En el campus Edison Riera (RF1) la concentración diaria de PM2.5 vario de 8 µg/m3 a 74 µg/m3. En el campus Centro (RF2), los valores fluctuaron entre 7 µg/m3 a 54 µg/m3 y en el campus la Dolorosa (RF3), la concentración diaria mostro valores que van desde 7 µg/m3 a 37 µg/m3. Estos valores no exceden los límites máximos permisibles establecidos por la legislación ecuatoriana (65 μg/m3) y la OMS (25 μg/m3).
Con respecto a la concentración de PM10, en la estación RF1, durante los 24 días de monitoreo, presento un valor medio de 10 µg/m3, con un valor máximo de 15 µg/m3 y un mínimo de 6 µg/m3; la estación RF2 el valor medio fue de 10 µg/m3, con un máximo de 14 µg/m3 y un mínimo de 8 µg/m3 y en la estación RF3 mostro un valor medio de 10 µg/m3, con un valor máximo de 14 µg m3 y un mínimo de 7 µg/m3. Sin embargo, en las estaciones RF1 y RF2, se obtuvieron valores máximos de PM2.5 (74 µg/m3 y 54 µg/m3), los días 12 y 24 respectivamente. El valor registrado el día 12 fue el único que sobrepaso el límite permisible de acuerdo a la legislación ecuatoriana (Bayas, 2017). Mientras tanto el PM10 alcanzó su máximo valor el día 1 con 15 µg/m3 en la estación RF1 lo que obedece al alto tráfico vehicular característico del área en estudio y el mínimo valor se registró los días 20 y 24 con 6 µg/m3 cada uno.
Comparación de material particulado volátil asociado a las fracciones de PM2.5 y PM10
Las concentraciones medias de PM2.5 registradas en el área de estudio, así como los valores de desviación estándar obtenidos para cada uno de los sitios se indican en la Tabla 2.
Tabla 2: Estadística descriptiva de PMV asociado a la fracción PM2.5.
| Campus | Media | SD | Mínimo | Máximo | IC de 95 % |
|---|---|---|---|---|---|
| RF1 | 10.82 | 6.61 | 2.67 | 24.67 | (8.74; 12.89) |
| RF2 | 5.25 | 3.16 | 2.17 | 12.33 | (3.17; 7.33) |
| RF3 | 7.27 | 4.92 | 2.33 | 18.00 | (5.20; 9.35) |
En la tabla 3 se muestra la concentración media asociada a la fracción PM10. En el área de estudio podemos notar que uno de los factores que aporta al incremento de la contaminación atmosférica es la combustión del parque automotor que continuamente se incrementa y no recibe un adecuado mantenimiento. También la emisión de polvos de sectores aledaños son las principales fuentes de emisiones. Con ello el presente estudio proporciona información importante que puede ser utilizada para ayudar a las autoridades institucionales a tomar decisiones y definir planes locales para la gestión de la calidad del aire y para aumentar la conciencia de la población.
Tabla 3: Estadística descriptiva de PMV asociado a la fracción PM10.
| Campus | Media | SD | Mínimo | Máximo | IC de 95 % |
|---|---|---|---|---|---|
| RF1 | 3.17 | 0.82 | 2.00 | 4.93 | (2.91; 3.43) |
| RF2 | 3.28 | 0.60 | 2.33 | 4.67 | (3.02; 3.54) |
| RF3 | 3.44 | 0.42 | 2.67 | 4.67 | (3.18; 3.70) |
La figura 3 muestra el valor medio e intervalo de confianza del 95% para la concentración de PM2.5. encontradas a partir de las mediciones gravimétricas, en las áreas de estudio. Este valor corresponde a las tres mediciones diarias obtenidas con el equipo DustTrak™ II, donde se observa que las concentraciones medias de PM2.5. y PM10 obtenidas en los campus universitarios no evidencian cambios significativos (Figura 3). Los valores diarios obtenidos gravimétricamente para PM2.5. y PM10 estuvieron entre los 7 a 74 µg/m3 y 6 a 15 µg/m3 respectivamente. Estas diferencias pueden estar asociadas con el tipo y cantidad de tráfico vehicular que circula por las vías internas de los campus universitarios. Por lo que esta evidencia puede convertirse en un indicador de la importancia y el impacto que ocasionan las emisiones de los vehículos que circulan por el interior de la institución de educación superior.
Caracterización química
El análisis de composición química mediante microscopía electrónica de barrido, fue realizado en muestras representativas para los 3 campus de la Unach (Figura 4). Los valores indican la presencia de 11 elementos característicos y recurrentes en las muestras recolectadas. La composición elemental de las muestras contiene partículas identificadas en menor proporción (Al, Ca, Na, K, Mg y Ti), pero también existen partículas que varían considerablemente y comprende componentes elevados de O, Si, Fe y C.
Figura 4: Análisisde composición molecular: (a) Campus Edison Riera; (b) Campus Centro; (c) Campus La Dolorosa.
El análisis cuantitativo de las diferentes morfologías de partículas PMS, confirman la presencia de varios elementos presentes en el aire como: Al, Na, Ca, Fe y K, encontrándose con mayor porcentaje al O, Si y C. La tabla 4 muestra la composición cuantitativa de elementos en diferentes partículas obtenidas en el papel filtro, en las tres estaciones de monitoreo RF1, RF2, y RF3. La presencia de C en las muestras analizadas, atribuye a que es un componente principal del PMS (polvos) y de combustibles fósiles provenientes principalmente del tráfico vehicular (Talbi et al., 2017). Así mismo este elemento puede concentrarse en el aire por varios días y semanas, para posteriormente precipitar al suelo (Manso & Carrillo, 2018). Sin embargo, vale la pena indicar que la presencia de Au, se debe al recubrimiento con este elemento realizado sobre la muestra como pretratamiento, con el objetivo de otorgar carácter conductor al material analizado (Ipohorski & Bozzano, 2013).
Tabla 4: Composición química elemental de las muestras de PM. Los valores se expresan con porcentaje en peso.
| Campus Edison Riera (RF1) | Campus Centro (RF2) | Campus La Dolorosa (RF3) | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Elemento | p.p. , % | Elemento | p.p., % | Elemento | p.p., % |
| O | 43.5 | O | 45.0 | O | 51.5 |
| C | 35.7 | Si | 21.1 | Si | 21.6 |
| Si | 11.2 | Fe | 8.2 | C | 10.6 |
| Al | 3.7 | Al | 7.6 | Al | 6.8 |
| Na | 1.7 | C | 7.4 | Na | 3.6 |
| Fe | 1.5 | Ca | 3.5 | Fe | 2.0 |
| K | 1.1 | Na | 2.2 | K | 1.8 |
| Ca | 1.0 | K | 1.8 | Ca | 1.5 |
| Au | 0.5 | Mg | 1.6 | Au | 0.8 |
| - | - | Ti | 1.1 | - | - |
| - | - | Au | 0.6 | - | - |
De igual manera el Si, combinado con otros minerales como Al, Ti y Ca, son elementos que forman parte de la composición del suelo y que a su vez provienen del polvo de vías y de áreas de construcción. Este polvo al ser arrastrado por el viento queda suspendido en el aire por varios días el cual se convierte en un riesgo para las personas (Quijano et al., 2010). Estos resultados concuerdan con otros estudios relacionados con el transporte del viento y la contaminación del aire por polvo en ciudades europeas (Chin et al., 2007).
Los elementos tales como Fe, K y Na, provienen de la combustión de vehículos, desgaste de ruedas y frenos (Machado et al., 2008). El PM emitido a la atmosfera en concentraciones mayores a los límites permisibles produce efectos nocivos en la salud de las personas, el cual causando daños a los pulmones ocasionando afecciones respiratorias, muertes prematuras, cáncer, entre otras (Oyarzún, 2010; Ubilla & Yohannessen, 2017). Al comparar los metales hallados en los campus de la Unach observamos cierta similitud en cuanto a la presencia de: O, C, Si, Al y Fe. Los sitios en estudio presentan propiedades antropogénicas (tráfico vehicular, industria y construcción) y natural (partículas de polvo, producto de la caída de ceniza del volcán Tungurahua). La presencia de Fe puede provenir de la resuspensión del polvo al paso de automóviles y de su combustión en el caso de vehículos a diésel. También existe una pequeña contribución de actividades antropogénicas en esta área por estar rodeada de una gran densidad habitacional (el hierro producto de la actividad constructora y metalúrgica). Los niveles más altos del contenido de C en las estaciones de muestreo RF1 y RF3 está relacionado con el alto tráfico vehicular y su proceso de combustión incompleta. Por lo contrario, los niveles bajos de este elemento en la estación RF2 obedecen a la reducida área del campus universitario que impide la movilización vehicular.
Caracterización física
Las micrografías SEM de PMS, recolectadas en las estaciones de monitoreo de la Unach se muestran en la figura 5. Las micrografías revelan que las muestras analizadas se caracterizan por poseer partículas de forma irregular y de diferentes tamaños, predominando. De acuerdo a su diámetro, las partículas dominantes corresponden a la fracción de menos de 10 µm.
Las micrografías muestran que estas partículas tienen forma de prismas rectangulares con predomino de ancho de 4 a 5 µm (Figura 5). Se puede observar dos tipos de partículas según su morfología: (a) naturales; partículas de polvo (minerales) que tienen superficies rugosas, a veces forman agregados estructurales con formas y tamaños irregulares; (b) antropogénicas; su morfología por lo general es de forma esférica y redondeada con una superficie lisa, lo que revela combustión u otro proceso desarrollado a alta temperatura (Radulescu et al., 2017).
El análisis de las diferentes micrografías confirma la presencia de varios elementos como: O, Si, Fe, Al, C, Ca, Na, K, Mg, Ti; que se originan a partir de fuentes naturales y antropogénicas (por ejemplo, SiO2, CaCO3 y CaSO4, este último producido por la reacción química entre CaCO3 y SO2 durante la combustión de combustibles). Los sulfatos son derivados del combustible diésel y en pequeñas cantidades de aceites lubricantes. También se forman por la oxidación del dióxido de azufre (SO2) emitido por los procesos de combustión, ya que, por los alrededores de los campus de la Unach, no se localizan industrias de gran magnitud que puedan aportar con partículas a la atmosfera; esto se ve reflejado por la cantidad de vehículos que entran y salen de los campus universitarios.
Modelo geoestadístico
La distribución espacial de PM2.5 predicho por el método kriging, para el campus Edison Riera, muestra un patrón o tendencia espacial similar. El mapa resultante del modelo muestra cinco áreas con diferentes distribuciones espaciales que van desde los 0.28 μg/m3 hasta 31.0 μg/m3 y con una dirección del viento en sentido norte a sur (Figura 6).
El primer valor está representado por un área mínima distribuida en la parte centro y norte de la zona de estudio. En esta área, la concentración media de PM2.5 fue de 1.29 μg/m3con un rango que va desde 0.28 a 2.3 μg/m3. La segunda y más grande está representada por una diagonal que va de norte a sur cubriendo la mayor área de la zona de estudio. La concentración media de PM2.5 normalizado fue de aproximadamente 4.35 μg/m3 con un rango de 2.3 a 6.4 μg/m3. La tercera zona presenta un valor medio de 9.7 μg/m3 con un rango que va de 6.4 μg/m3 a 13.0 μg/m3 y se ubica en la parte norte del campus Edison Riera. La cuarta escala de distribución cubre las áreas del centro y norte, más la parte sur del campus Edison Riera. La concentración media de PM2.5 normalizada fue de 17.0 μg/m3 con un rango intercuartílico entre 13 μg/m3 y 21 μg/m3.
La quinta y última área está en la parte centro y sur del campus; donde la concentración media fue de 26 μg/m3 con un rango que va desde 21 μg/m3 a 31 μg/m3. Esta área mostro las mayores concentraciones de PM2.5 normalizado. Finalmente, es importante resaltar que los valores altos están relacionados con la frecuente concurrencia de vehículos los cuales realizan emanaciones producto de la combustión incompleta de combustibles fósiles. Por lo contario la menor concentración de PM2.5 se encontró principalmente en la zona central en donde se exhibieron valores por debajo de 2.4 μg/m3.
El análisis geoestadístico de PM2.5 en el campus Centro (Figura 7), demostró que los niveles promedio más altos se dieron en el área de estacionamiento (4.7 - 6.4 µg/m3). Esta franja abarca las horas pico del tráfico en el campus universitario, es decir que en estas horas se presentan los mayores niveles de desplazamiento vehicular.
La Figura 8, muestra la distribución espacial de PM2.5 en el campus La Dolorosa, en donde se puede observar la presencia de 3 zonas, que presentan valores por encima de 10.0 μg/m3. Estos valores están relacionados con zonas de entrada de vehículos y áreas de estacionamientos; lo cual indica una relación directa con el parque automotor que ingresa a la institución. Los resultados de distribución espacial de PM2.5 estimados con la interpolación kriging, fueron comparados con la legislación ecuatoriana MAE (2017), en donde se establece como límite máximo permisible de PM2.5 el valor de 65 μg/m3; así como también con el límite internacional de 25 μg/m3 propuesto por la OMS (2005). Esta comparación indicó que los valores de distribución espacial obtenidos para el campus no sobrepasan los límites máximos permisibles, por lo que no son considerados como nocivos para la salud.
Discusión
Los resultados obtenidos del monitoreo de PM, indican que los valores están dentro de los límites máximos permisibles establecidos por la legislación ecuatoriana (65 μg/m3) y por la OMS (25 μg/m3). Es importante indicar también que existen valores que están muy cercanos a los límites establecidos por la OMS y por ello resulta importante realizar posteriores estudios que permitan descubrir al PM, como un predictor de los efectos sobre la salud de las personas. La presencia de valores bajos de PM2.5 y PM10, obedecen a lo descrito por Hernández et al., (2013), quienes mencionan que en sectores donde se levantó la información presentan suelos pavimentados y escasos en polvaredas.
De igual forma nuestros hallazgos coinciden con lo descrito por Hinojosa et al., (2019), en un estudio realizado en la ciudad de México a partir de 37 exposiciones personales. Por lo contrario, en la estación RF1 se logró identificar uno de los valores medios más altos (10.82 µg/m3), lo que indica que existe contaminación a causa de estas partículas por lo que son motivo de preocupación debido a su alta dimensión, así como a sus características fisicoquímicas. Por ello el tamaño de partículas juega un papel preponderante al momento de su ingreso en las vías respiratorias; por lo que se menciona, que a medida de que su tamaño se reduce mayor es su capacidad de penetrar directamente en las vías respiratorias y ocasionar alteraciones en este sistema (Candanoza et al., 2013; Oyarzún, 2010). Así mismo se ha demostrado que la morfología esférica de las partículas está asociada con los niveles de hierro, que se originan a partir de fuentes naturales y antropogénicas, lo que les convierten en un factor de riesgo asociado a la salud de las personas (Radulescu et al., 2017).
De hecho al clasificar los valores de los promedios diarios y anuales sugeridos en las guías de la OMS, se estableció que el promedio de las 24 horas no se excedió la concentración de dichas guías de 25 µg/m3 (Rodríguez et al., 2020). Sin embargo, se sabe que una de las mayores fuentes de PM es la combustión que proviene de los vehículos que ingresan y salen de los campus universitarios. En base a lo anterior las estaciones de monitoreo fueron ubicadas estratégicamente en los sitios de acceso principal de la zona de estudio donde permitió registrar gran afluencia vehicular, la cual contribuye considerablemente en las emisiones de PM.
Para identificar el efecto causal del PMS, se realizó un análisis de RDX que muestran la presencia de elementos metálicos los cuales presentan resultados que concuerdan con otros estudios realizados en áreas urbanas en donde se demuestra que el polvo y las partículas presentes en la vías están relacionados con el tráfico vehicular, la quema de combustible y otros procesos industriales (Talbi et al., 2017). La composición elemental de PMS realizado a las muestras indican que cerca del 28 % de los elementos presenta valores superiores a 10 respecto al rango de su peso y alrededor del 72 % muestran valores por debajo de 8.
En cuanto al análisis de la distribución espacial de PM2,5 se ha demostrado que la contaminación está relacionada directamente con los vehículos automotores como fuente de emisión. Por esta razón el presente estudio ha intentado demostrar la ocurrencia de la contaminación del aire mediante el uso del modelo de interpolación Kriging. Este modelo se puede utilizar como un enfoque alternativo a un modelo de dispersión que permite obtener una relación estadística entre las características de sector y las concentraciones de PM2,5 medidas mediante un equipo móvil y en un número determinado de sitios. Con ello se pudo predecir la concentración de PM2,5 en los campus de la Unach, donde se observaron valores que van desde 0.28 μg/m3 hasta 31.0 μg/m3. En las figuras se observa un diagnóstico general del comportamiento de PM2,5 en donde la coloración rojiza indica áreas de mayor concentración; sin embrago no quiere decir que su valor está por encima de los límites permisibles estipulados en la legislación ecuatoriana MAE (2017) y en lo propuesto por la OMS (2005).
En general, del presente estudio podemos concluir que la contaminación causada por partículas finas (PM) es motivo de preocupación debido a su gran dimensión y sus características fisicoquímicas, por lo que los datos generados son una herramienta importante que puede ser utilizada para ayudar a las autoridades de la institución y a los tomadores de decisiones a definir planes locales para la gestión de la calidad del aire y aumentar la conciencia de la población.
Conclusiones
La evaluación de PMS en el área de estudio no supera la legislación ecuatoriana (65 μg/m3), pero muestra una tendencia muy cercana a los límites establecidos, en especial a lo que recomienda la OMS. Esto determina la necesidad de seguir con los monitoreos; así mismo, que se realice la difusión de la información obtenida, para concientizar a la población universitaria incluidas sus autoridades ante los riesgos de exposición en especial en los días que se presentan emisiones de polvo producto de la fuerza de las ruedas de los vehículos y corrientes fuertes de aire.
La caracterización morfológica de las partículas de PM, mostro formas de tipo esférica, redondeada, irregular, placas angulares y porosas las cuales indican combustión incompleta u otro proceso realizado a altas temperaturas. La presencia de partículas finas menores a 10 µm, tiene su explicación en el desarrollo de actividades antropogénicas (tráfico vehicular, industria y construcción) y naturales (partículas de polvo, producto de la caída de ceniza del volcán Tungurahua). Esta situación es preocupante debido a que estas partículas representan mayor riesgo para la salud, especialmente en la población más vulnerable.
La composición química de PM2.5 proporciona datos relevantes con respecto a la evaluación de fuentes de emisión. El análisis SEM-EDS de las muestras de PM2.5 revela detalles importantes sobre el grupo orgánico e inorgánico de las partículas en el aire. Los peligros de los metales tóxicos para la salud humana son bien conocidos, considerando el riesgo carcinogénico de elementos como el Al y Fe.
Los mapas de distribución espacial de PM2.5 generados por software ArcGIS 10.x, permitieron definir que los radios críticos de concentración de PM2.5 se encuentran aproximadamente a 50 metros de los focos de emisión de contaminantes. Este radio de deposición tan pequeño, está condicionado por los mayores niveles de desplazamiento vehicular, vientos y sobre todo porque en las zonas no se produce emisiones de contaminantes en altura, sino que se producen las emisiones a pocos metros de la superficie. Con ello se demuestra que la modelación de PM a través de herramientas Spatial Analyst y Geostatistical Analyst, brinda resultados cercanos a la realidad y que puede convertirse en uno de los modelos más usados para estudiar el comportamiento de las partículas.
Contribución de los autores
En concordancia con la taxonomía establecida internacionalmente para la asignación de créditos a autores de artículos científicos (https://casrai.org/credit/). Los autores declaran sus contribuciones en la siguiente matriz:
Santillán, P.
Rodríguez, M.
Orozco, J.
Ríos, I.
Bayas, K.
Conceptualización
Análisis Formal
Investigación
Metodología
Recursos
Validación
Redacción - revisión y edición
Conflicto de Interés
Los autores deben declarar que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna o en su defecto declarar el tipo de conflicto de interés que el autor (o autores) mantenga con la presente investigación.
Agradecimiento
Los autores agradecen a la Universidad Nacional de Chimborazo por permitir desarrollar la presente investigación y al Laboratorio de Microscopía Electrónica de la Universidad Nacional de Chimborazo en la persona de su director el Dr. Víctor Julio García por haber tomado las micrografías y realizado el análisis EDX a las muestras.
