Anales Cientícos, 79 (1): 81 - 91 (2018)
ISSN 2519-7398 (Versión electrónica)
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v79i1.1143
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/index
© Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima - Perú
Presentado: 07/07/2017
Aceptado: 01/05/2018
Modelamiento geoestadístico de mediciones de concentración de material particulado
(PM10) para la validación de un método simplicado
Geostatistical modeling of particulate matter (PM10) concentration measurements for validation of
a simplied method
Lenin Javier Ramírez-Cando
1,2
*, Miguel Armijos
1
, Michelle Crespo
1
, Sandra Paulina Pino-Casignia
1
y César Iván
Álvarez-Mendoza
1,2
* Autor de correspondencia
Resumen
El material particulado (PM10), es un contaminante atmosférico capaz de ocasionar una grave problemática en cuanto
a calidad del aire y afecciones en la salud humana. Por lo que en la presente investigación se presenta el análisis de las
concentraciones de material particulado (PM10) en el sector del aeropuerto de Tababela en el Distrito Metropolitano de
Quito, cuyo objetivo es determinar el método más apropiado para la medición de concentración de material particulado
(PM10), mediante análisis geoestadístico de tres métodos: IDW, Spline y Kriging por medio del Software ArcGIS, con
la nalidad de identicar los puntos de mayor concentración de PM10 en la zona de estudio. La toma de datos se realizó
utilizando un muestreador casero, al igual que los datos obtenidos de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico
de Quito (REMMAQ) ubicada en el sector de Carapungo; con estos se valida la metodología de muestreo mediante el
método de regresión lineal o mínimos cuadrados, se muestra la utilidad del muestreador casero. Se recolectó los datos de
concentración en 16 puntos estratégicos con duplicados cada uno que cubren la ruta Collas, con los que se obtuvo mapas
de la zona analizada uno por cada método propuesto, los mismos se validaron mediante la aplicación de la herramienta
Arctoolbox relacionando los datos obtenidos con respecto al blanco, se presenta que el valor de incertidumbre indica una
proximidad en relación a la concentración real; siendo el modelo Inverse distance weighted (IDW) el que respondió de
mejor manera al comportamiento de PM10 en la zona permitiendo así obtener el mejor modelo que diferencie los puntos
de menor y mayor concentración de PM10, a diferencia de los modelos Spline y Kriging.
Palabras clave: material particulado; geoestadístico; Inverse distance weighted; kriging; spline; validación; calidad del
aire.
Abstract
The particulate material (PM10), is one atmospheric pollutant capable of causing a serious problem in terms of air quality
and human health conditions. For this reason, the present investigation presents the analysis of particulate material
concentrations (PM10) in the Tababela airport sector in the Metropolitan District of Quito, whose objective is to determine
the most appropriate method for the measurement of particulate matter concentration. (PM10), by geostatistical analysis
of three methods: IDW, Spline and Kriging by means of the ArcGIS Software, in order to identify the points with the
highest concentration of PM10 in the study area. The data collection was done using a home sampler, as well as the data
obtained from the Metropolitan Atmospheric Monitoring Network of Quito located in the Carapungo sector; with these
the sampling methodology is validated by the linear regression or least squares method, the utility of the home sampler
is shown. The concentration data was collected in 16 strategic points with duplicates each covering the Collas route,
with which maps of the analyzed area were obtained one for each proposed method, they were validated by applying the
Arctoolbox tool relating the data obtained with respect to the target, it is presented that the uncertainty value indicates a
proximity in relation to the real concentration; The Inverse Distance Weighted (IDW) model was the one that responded
better to the behavior of PM10 in the area, thus allowing us to obtain the best model that differentiates the points of lower
and higher concentration of PM10, unlike the Spline and Kriging models.
Keywords: particulate matter; geostatistics; Inverse distance weighted; kriging; spline; validation; air quality.
1
Carrera Ingeniería Ambiental, Universidad Politécnica Salesiana Av. Morán Valverde s/n y Rumichaca, Quito, Ecuador. Email: lramirez@ups.edu.ec
2
Grupo de investigación ambiental para el desarrollo sustentable (GIADES), Universidad Politécnica Salesiana Av. Morán Valverde s/n y Rumichaca,
Quito, Ecuador.
1. Introducción
El material particulado se dene como el conjunto de
materia dispersada en la atmósfera y condensada en
forma sólida o líquida emitidas directamente al aire, tales
como el hollín de diésel, polvo de vías y las partículas
resultantes de procesos productivos (Arciniégas, 2012),
Modelamiento geoestadístico de mediciones de concentración de material particulado (PM10) para la validación de un método simplicado
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es denominado como un contaminante primario generado
por la combustión ineciente de combustibles fósiles, el
mayor precursor es la combustión de diesel (Gaviria et
al., 2011). El material particulado está formado por una
mezcla compleja de componentes cuya composición
incluye compuestos orgánicos, sulfatos, nitratos u óxidos
de silicio (Seinfeld, 2006).
Dependiendo de su fuente de origen, se componen
de una mezcla de sustancias orgánicas e inorgánicas que
presentan una composición física y química variable
(Vivar, 2014). El material particulado 2,5 o PM 2.5 es
aquel que tiene un diámetro aerodinámico menor a 2,5
micrómetros y PM10 a aquel cuyo diámetro aerodinámico
es menor a 10 micrómetros (Diaz, 2015). El material
particulado sedimentable, es el material particulado, sólido
o líquido, cuyo tamaño es mayor a 10 micrómetros y que
es capaz de permanecer en suspensión temporal en el aire
ambiente (Maldonado, 2012).
El desarrollo del estudio se da en base a la inuencia que
tiene el Aeropuerto de Tababela como foco de emisión de
material particulado PM10 debido al despegue y aterrizaje
de aviones (Urbaneja, 2016)
El departamento Social Europeo y la Aviación
Danesa, nos indica, que los aeropuertos son considerados
como fuentes de contaminación del aire, debido a los
gases de escape, emitidos por los aviones y los motores
diésel, las emisiones directas de combustible durante el
reabastecimiento de los aviones y las partículas de mayor
tamaño generadas por los frenos, los neumáticos, el asfalto,
el suelo, etc. Como emisores de altas concentraciones
de material particulado (PM10) (The ecological council,
2012).
Las pruebas relativas al material particulado
suspendido en el aire y sus efectos en la salud pública
coinciden en poner de maniesto efectos adversos para la
salud con las exposiciones que experimentan actualmente
las poblaciones urbanas, tanto en los países desarrollados
como en los que se encuentran en vías de desarrollo, y estas
afecciones causan un daño mayor al sistema respiratorio.
(Organización Mundial de la Salud [OMS], 2005)
Por esta razón se han establecido umbrales y límites
permisibles en cuanto a las normativas que rigen en
cada país, para evitar consecuencias graves en cuanto a
problemas de salud pública (Vivar, 2014). Los factores más
importantes para la absorción en el sistema respiratorio de
los contaminantes presentes en partículas son su tamaño
y solubilidad en agua (Ruiz, 2006), las partículas de
tamaño inferior a 10 µm penetran en los pulmones. Las
de tamaño comprendido en el intervalo 2,5 10 µm se
depositan en la tráquea, bronquios y bronquiolos (Gaviria
et al., 2011). El sistema respiratorio puede ser dañado
directamente por material particulado que entra al sistema
sanguíneo o linfático a través de los pulmones. Además, los
componentes solubles del material particulado pueden ser
transportados a órganos distantes y causar efectos nocivos
sobre estos. (Golato et al,. 2012).
El material particulado es considerado como uno de
los principales problemas de contaminación del Distrito
Metropolitano de Quito. Los límites máximos permitidos
establecidos en la legislación ecuatoriana son 50μg/m
3
como promedio anual y 100μg/m
3
como promedio en 24
horas para PM 10 (Maldonado, 2012).
En ArcGIS, se ingresa información sobre los atributos
la cual sirve para crear mapas, los cuales se pueden
analizar de manera visual (ESRI, 2016). Así, el análisis
geoestadístico ayuda a extraer los datos que no se pueden
apreciar a simple vista en un GIS, revelando características
de un conjunto de entidades como uno solo, se utiliza para
analizar la distribución que tiene un atributo en particular,
para encontrar valores que sean extremadamente bajos o
altos (ESRI, 2016).
La interpolación puede utilizarse para predecir valores
no conocidos de cualquier dato en un punto geográco a
partir de una cantidad limitada de datos obtenidos para
una muestra (ESRI, 2016). Los métodos de interpolación
disponibles para ArcGIS son: ponderación de distancia
inversa (IDW), el cual interpola una supercie de un ráster
a partir de los valores de los puntos muestreados, calcula
promedios de estos valores utilizando como técnica la
distancia inversa ponderada (ESRI, 2016).
Spline estima valores utilizando una función matemática
que minimiza la curvatura de la supercie generada con los
datos muestreados, la cual pasa por los puntos de entrada
(ESRI, 2016). Kriging, a partir de un conjunto de datos
genera una supercie, los datos que utiliza se encuentran
dispersados con valores distintos de z, razón por la cual este
método requiere una investigación más exhaustiva antes
de seleccionar el método de estimación más conveniente
(ESRI, 2016).
El objetivo principal de este artículo, es determinar el
método más apropiado para la medición de concentración
de material particulado (PM10), mediante análisis
geoestadístico de tres métodos (IDW, SPLINE, KRIGING)
por medio del Software ArcGIS, con la nalidad de
identicar los puntos de mayor concentración de PM10 en
la zona de estudio.
2. Materiales y metodología
El inicio del ensayo se realizó de 8:00 a 16:00, debido
a la iluminación. En un lugar donde la sombra de los
alrededores no se proyecte sobre la supercie del ltro
muestreador. El método es más eciente, cuando no se
registran vientos fuertes, ni precipitaciones, durante el
muestreo, de tal manera que la supercie del aparato no se
vea alterada. La medición se realizó cada 24 horas debido a
la dicultad de movilización a la zona de muestreo.
Proceso de fabricación del muestreado
Colocar el papel ltro alrededor del tubo PVC y jarlo
con una banda elástica. Luego, realizar una especie de caja
hueca de cuatro caras y proceder a forrar la caja con papel