Universidad de La Salle Universidad de La Salle

Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle

Ingeniería Ambiental y Sanitaria Facultad de Ingeniería

2015

Evaluación del impacto en calidad del aire, asociado a Evaluación del impacto en calidad del aire, asociado a

resuspensión de material particulado por la pavimentación de la resuspensión de material particulado por la pavimentación de la

vía principal de Caracolí - Ciudad Bolívar, Bogotá D.C vía principal de Caracolí - Ciudad Bolívar, Bogotá D.C

Laura Catalina Pinto Herrera Universidad de La Salle, Bogotá

Juan Felipe Méndez Espinosa Universidad de La Salle, Bogotá

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Citación recomendada Citación recomendada Pinto Herrera, L. C., & Méndez Espinosa, J. F. (2015). Evaluación del impacto en calidad del aire, asociado a resuspensión de material particulado por la pavimentación de la vía principal de Caracolí - Ciudad Bolívar, Bogotá D.C. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_ambiental_sanitaria/325

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EVALUACIÓN DEL IMPACTO EN CALIDAD DEL AIRE, ASOCIADO A

RESUSPENSIÓN DE MATERIAL PARTICULADO POR LA PAVIMENTACIÓN DE LA

VÍA PRINCIPAL DE CARACOLÍ – CIUDAD BOLÍVAR, BOGOTÁ D.C

LAURA CATALINA PINTO HERRERA

JUAN FELIPE MENDEZ ESPINOSA

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÁ D.C.

2015

2

EVALUACIÓN DEL IMPACTO EN CALIDAD DEL AIRE, ASOCIADO A

RESUSPENSIÓN DE MATERIAL PARTICULADO POR LA PAVIMENTACIÓN DE LA

VÍA PRINCIPAL DE CARACOLÍ – CIUDAD BOLÍVAR, BOGOTÁ D.C

LAURA CATALINA PINTO HERRERA

JUAN FELIPE MENDEZ ESPINOSA

Trabajo de Grado para optar por el título de Ingeniero Ambiental y Sanitario

Director

JORGE EDUARDO PACHÓN QUINCHE

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÁ D.C.

2015

3

AGRADECIMIENTOS

Este nuevo pasó en este camino que llenaremos de éxitos, debemos atribuirlo a nuestros núcleos

familiares que nos brindaron las herramientas suficientes para el desarrollo de las dimensiones

del ser humano integral, que busca el cambio positivo de la realidad actual. Nos inunda de

orgullo y admiración saber que Dios los eligió para guiar nuestros pasos y ser el motor de

inspiración y sustento.

Gracias al Doctor Jorge Eduardo Pachón Quinche por guiarnos, liderar el desarrollo de esta

investigación e inspirar nuestros proyectos futuros. Gracias al Doctor Boris René Galvis

Remolina y al Doctor Hugo Sarmiento Vela por sus enseñanzas, aportes y observaciones.

Gracias a la Ingeniera María Paula Pérez Peña por su acompañamiento y apoyo.

Esta investigación hace parte del proyecto “Vías para superar la segregación” que surge como

iniciativa de la Bogotá Humana, La Unidad de Mantenimiento Vial y nuestra Alma máter, la

Universidad de la Salle, a quienes agradecemos por apoyarnos y llenarnos de experiencias que

nos construyen como profesionales integrales.

4

TABLA DE CONTENIDO

Glosario ........................................................................................................................................... 7

Resumen ........................................................................................................................................ 11

Abstract ......................................................................................................................................... 13

1. Introducción .............................................................................................................................. 15

2. Justificación .............................................................................................................................. 18

3. Objetivos ................................................................................................................................... 20

3.1. Objetivo General ................................................................................................................ 20

3.2. Objetivos específicos.......................................................................................................... 20

4. Marco de Referencia ................................................................................................................. 21

4.1. Marco Teórico .................................................................................................................... 21

4.2. Marco Legal ....................................................................................................................... 33

4.3. Marco de Antecedentes ...................................................................................................... 36

5. Metodología .............................................................................................................................. 41

6. Resultados ................................................................................................................................. 57

7. Protocolo para la generación de factores de emisión de polvo resuspendido a partir de

mediciones de material particulado y la aplicación de modelos de dispersión ............................. 79

8. Conclusiones ............................................................................................................................. 92

9. Recomendaciones ..................................................................................................................... 94

10. Bibliografía ............................................................................................................................. 96

Anexo 1. Datos y procesamiento del Primer Objetivo ............................................................... 105

Anexo 2. Datos y procesamiento del Segundo Objetivo ............................................................ 106

Anexo 3. Datos y procesamiento del Tercer Objetivo ................................................................ 107

Anexo 4. Archivos correspondientes a la Modelación AERMOD-SCREEN3 .......................... 108

5

Lista de Tablas

Tabla 1. Fuentes de emisión según relación PM2.5/PM10 .............................................................. 22

Tabla 2. Principales mecanismos de supresión del material particulado fugitivo asociado a vías

despavimentadas ........................................................................................................................... 27

Tabla 3. Normatividad sobre el recurso atmosférico aplicable en la investigación ...................... 34

Tabla 4. Resultados de análisis antes de la pavimentación ........................................................... 57

Tabla 5. Resultados de análisis después de la pavimentación ...................................................... 61

Tabla 6. Resultados de análisis comparativos entre el antes y después de la pavimentación ....... 64

Tabla 7. Resultados de análisis durante los días más representativos del proceso de

pavimentación ............................................................................................................................... 67

Tabla 8. Resultado de análisis de Correlación entre las concentraciones de material particulado

asociadas a resuspensión y variables meteorológicas ................................................................... 71

Tabla 9. Concentraciones de material particulado y factores de emisión (FE) obtenidos para las 3

etapas según modelos de dispersión. ............................................................................................ 86

Tabla 10. Comparación entre factores de emisión (FE) para vía sin pavimentar (Antes) y vía

pavimentada (Después) ................................................................................................................. 90

Tabla 11. Comparación de factores de emisión durante proceso de pavimentación .................... 91

Lista de Ilustraciones

Ilustración 1. Tamaño relativo de partículas ................................................................................. 21

Ilustración 2. Distribución típica del tamaño de las partículas encontradas en la Atmósfera ...... 24

Ilustración 3. Esquema de funcionamiento del DustTrak DRX 8533 (Izq.) y operación del mismo

en campo (Der.) ............................................................................................................................ 42

Ilustración 4. Monitor de Carbón negro ........................................................................................ 43

Ilustración 5. Estación meteorológica automática Davis Vantage Pro 2™ .................................. 43

Ilustración 6. Ubicación geográfica Ciudad Bolívar..................................................................... 44

Ilustración 7. Ubicación geográfica de Caracolí - Ubicación de equipos de monitoreo y estación

meteorológica ................................................................................................................................ 44

Ilustración 8. Rosa de los vientos para el período Enero-Febrero del 2014 estación Ciudad

Bolívar........................................................................................................................................... 45

Ilustración 9. Establecimiento de punto de monitoreo y proyección de intervención de obra ..... 47

Ilustración 10. Ubicación de estaciones meteorológicas alternativas. .......................................... 48

Ilustración 11. Resuspensión de material particulado en la vía principal de caracolí .................. 52

Ilustración 12. Resuspensión de material particulado por circulación de vehículos .................... 59

Ilustración 13. Presencia de quema en el área circundante al punto de muestreo ....................... 63

Ilustración 14. Condiciones generales antes de la pavimentación en Caracolí ............................. 65

Ilustración 15. Irrigación de agua sobre el afirmado .................................................................... 65

Ilustración 16. Situación ambiental antes vs. después de la pavimentación ................................. 66

Ilustración 17. Excavación por métodos mecánicos ..................................................................... 68

Ilustración 18. Paso vehicular sobre el carril más lejano al punto de monitoreo.......................... 69

6

Ilustración 19. Presentación y aplicación de fresado estabilizado ................................................ 70

Ilustración 20. Riego de agua por carro tanque durante la pavimentación ................................... 70

Ilustración 21. Serie temporal de temperatura ante la concentración de material particulado

asociado a fuente geológica .......................................................................................................... 73

Ilustración 22. Serie temporal de Velocidad del viento ante la concentración de material

particulado asociado a fuente geológica ....................................................................................... 74

Ilustración 23. Rosas de contaminación de PM2.5 asociado a resuspensión para el 22/12/2014

(Izq.) y de la etapa de pre-pavimentación (Der.) .......................................................................... 75

Ilustración 24. Rosas de contaminación de PM2.5 asociado a resuspensión para el 13/01/2015

(Izq.) y de la etapa de pavimentación (Der.) ................................................................................. 76

Ilustración 25. Serie temporal de Radiación Solar ante la concentración de material particulado

asociado a fuente geológica .......................................................................................................... 78

Ilustración 26. 13/01/2015: Comparativo entre concentración de PM10 y radiación solar ............ 78

Ilustración 27. Elección de Down-Wind y Up-Wind según la ubicación de la fuente-receptor

(equipo de monitoreo) y la dirección predominante del viento. ................................................... 84

Ilustración 28. Modelación en AERMOD para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 1

(Antes de la pavimentación) ......................................................................................................... 88

Ilustración 29. Modelación en SCREEN3 para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 1

(Antes de la pavimentación) Fuente: Autores (2015). .................................................................. 88

Ilustración 30. Modelación en AERMOD para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 3

(Después de la pavimentación) ..................................................................................................... 89

Ilustración 31. Modelación en SCREEN3 para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 3

(Después de la pavimentación) ..................................................................................................... 89

7

Glosario

Abrasión: Proceso de desgaste que se genera cuando las ruedas de un vehículo ejercen en

movimiento una fuerza sobre la superficie, formando de esta forma material particulado

asociado al deterioro del neumático, como a la pulverización del material depositado

previamente en la superficie.

Aerosol: "Sistema de partículas sólidas o liquidas suspendidas en el aire u otro gas

ambiental, que varían en tamaño y composición (Washington University in St.Louis).

Afirmado: "capa compactada de material granular natural o procesado con gradación

específica que soporta directamente las cargas y esfuerzos del tránsito" (PROVÍAS

NACIONAL, 2008)

Área-Fuente: Es una determinada zona o región, urbana, suburbana o rural, que por albergar

múltiples fuentes fijas de emisión, es considerada como un área especialmente generadora de

sustancias contaminantes del aire (Alcaldía Mayor De Bogotá D.C, 2015).

Carbono Negro: Es un subproducto de la combustión incompleta, Conocido como hollín,

siendo la segunda causa principal de calentamiento global, después del dióxido de carbono y

una de las causas principales de enfermedades respiratorias y muertes prematuras (AethLabs,

2015). Sus partículas son incluidas en la categoría de partículas ultrafinas o submicrónicas

(<0.1micras) y varían su cantidad de emisión según tipo de combustible, proceso de

combustión y del sistema de control empleado (Secretaría del Medio Ambiente, 2010).

Cañón urbano: configuración que se forma en la dirección de una calle limitada por

edificios (Mazeo et al., 2002). En la calle de un cañón urbano los automotores emiten

contaminantes que se distribuyen en forma de plumas con empuje, e influyen sobre la

dispersión inicial de éstos debido a su movimiento. Luego, los contaminantes son dispersados

8

por la turbulencia del aire dentro del cañón (Mazeo et al., 2002). El aspecto dinámico

característico más distintivo del aire en un cañón urbano, es la formación de un vórtice en su

interior, que induce a que el flujo del aire a nivel de la calle, tenga dirección contraria a la del

viento que circula sobre los edificios y/o rascacielos (Mazeo et al., 2002).

Delicuescente: "Que tiene la propiedad de atraer la humedad del aire y disolverse

lentamente" (Real Academia Española, 2014).

Diámetro aerodinámico: "El diámetro de una esfera de densidad 1g/cm3 que tiene la misma

velocidad final debida a la fuerza gravitatoria, en el aire en calma, que la que tiene la

partícula, bajo las condiciones existentes de temperatura, presión y humedad relativa".

(Observatorio de Salud y Medio Ambiente de Andalucía, 2015).

Enfermedad Respiratoria Aguda (ERA): "Conjunto de infecciones del Aparato

Respiratorio causadas por microorganismos virales, bacterianos y otros, en un período

inferior a 15 días, con la presencia de uno o más síntomas o signos clínicos como: tos,

rinorrea, obstrucción nasal, odinofagia, otalgia, disfonía, respiración ruidosa, dificultad

respiratoria, los cuales pueden estar o no acompañados de fiebre. Dependiendo de la

intensidad y el compromiso del estado general, pueden ser leves, moderados o graves, siendo

estas últimas responsables de una mortalidad importante en lactantes y menores de cinco

años" (Instituto Nacional de Salud).

Flujo de envoltura (Sheath air): Corriente de aire limpio (filtrado), que rodea el flujo de

muestra (de aerosol), con el fin de que este último no genere flujos turbulentos o no deseados

dentro de la cámara óptica, o en ultimas se deposite en esta (TSI Inc., 2012)

Hidrocarburos aromáticos policíclicos: "Los hidrocarburos aromáticos policíclicos (HAPs)

son un grupo de más de 100 sustancias químicas diferentes que se forman durante la

9

combustión incompleta del carbón, petróleo y gasolina, basuras y otras sustancias orgánicas

como tabaco y carne preparada en la parrilla. Los HAPs son asociados a sustancias

mutagénicas y carcinogénicas" (Agency for toxic substances and disease registry, 2011).

Higroscópico: Capacidad de absorber agua que hay en la atmósfera a partir de un

determinado grado de humedad de la misma. Así, ciertos minerales como el cloruro de calcio

absorben o condensan el vapor acuoso (La Enciclopedia Libre Universal).

Kerbside: "Monitoreo o muestreo muy difundido en Alemania, que se lleva a cabo a la orilla

del andén (aproximadamente hasta 2 m de la misma) a una altura entre 1,5 a 3 m como

máximo. Se utiliza principalmente para monitorear partículas PM10 y obtener la

concentración máxima a la que están expuestas las personas que transitan por la calle o

trabajan en ella" (Estrucplan, 2015).

Ley de Henry: En general, las moléculas orgánicas no polares con cadenas estructurales más

pequeñas van a preferir el aire que el agua (Pachón, 2014).

Media Móvil: Se calcula del mismo modo que el promedio aritmético para una cantidad n de

datos y se va recalculando a medida que se agregan nuevos datos, partiendo del último dato

agregado y manteniendo siempre el número de datos correspondiente a la cantidad definida

(Alcaldía Mayor De Bogotá D.C, 2015).

Meteoro: Es cualquier fenómeno que tiene lugar en la atmósfera o en la superficie del globo.

Ejemplo de ello son las precipitaciones, la suspensión de partículas en la atmósfera, calimas,

entre otros (…) (Organización Meteorológica Mundial).

Morbilidad atendida: Visitas diarias a la sala de emergencia o de admisión hospitalaria

(Secretaria Distrital de Salud, 2009).

10

Norma de Calidad del Aire o Nivel de Inmisión: "Es el nivel de concentración legalmente

permisible de sustancias contaminantes o fenómenos contaminantes presentes en el aire,

establecido por el Ministerio del Medio Ambiente, con el fin de preservar la buena calidad

del medio ambiente, los recursos naturales renovables y la salud humana" (MADS, 2006).

Norma promedio horaria: "Establece la concentración máxima permisible de un

contaminante, de las mediciones realizadas en un periodo de tiempo establecido (media hora,

una hora, tres horas, 6 horas y 8 horas)" (MADS, 2006).

Neumoconiosis: "Acumulación de polvo en los pulmones y la reacción o cambio del tejido

celular ante su presencia" (Comisión de Salud Pública, 2001). Ejemplo de ello es la

asbestosis a causa del amianto (asbesto).

Polvo particulado fugitivo: Material particulado que es generado o emitido de operaciones

al aire libre, sin que estas estén relacionadas a una chimenea o alguna válvula (Alaska DEC,

2011).

Resuspensión: Acción por la cual un contaminante depositado en una superficie es

depositado nuevamente a la atmósfera, por acciones de una fuerza mecánica o por acción del

viento.

Sibilancia: Sonido silbante y chillón durante la respiración, que ocurre cuando el aire se

desplaza a través de vías respiratorias estrechadas (University of Maryland -Medical Center,

2012).

11

Resumen

En Bogotá D.C., la Unidad de Planeación Zonal Ismael Perdomo (UPZ- N°69), en la que

se encuentra el Barrio Caracoli (zona estrato uno), es catalogada según Decreto 623 de 2011,

como área-fuente de contaminación Clase I por PM10 (SDA, 2012), por lo que se hace

imperativo según Resolucion 601/2006 (Art 9.), la ejecución de programas que contribuyan a la

reducción y control de la resuspensión de material particulado, acciones encaminadas a

pavimentación de calles, asi como la implementación de criterios ambientales por parte de

entidades públicas como la Unidad Administrativa Especial de Rehabilitación y Mantenimiento

Vial (UAERMV), el Instituto de Desarrollo Urbano (IDU) y la Empresa de Acueducto y

Alcantarillado de Bogotá (EAAB) en la ejecución de obras de infraestructura. En esta

investigación se valoro cuantitativamente el impacto en calidad del aire asociado a material

particulado, vinculado a la incidencia de la pavimentacion de la via principal del barrio Caracoli

por parte de la UAERMV, teniendo en cuenta entre otras cosas, la influencia de las condiciones

meteorologicas y su fuente de generación estimada (geologica o por combustión). Tambien se

analizaron las concentraciones durante el reemplazo de la superficie en afirmado, por una

estructura de pavimento por parte de la UAERMV en el frente de obra. Se realizaron campañas

de monitoreo de material particulado, teniendo en cuenta criterios específicos de

microlocalización de estaciones de monitoreo de calidad del aire (MADS, 2008). Posteriormente

se efectuó el procesamiento de datos que consistió en emplear cuatro criterios para asegurar que

el material particulado provenía de la fuente en cuestión, entre ellos se encuentra la relación

PM2.5/PM10, la relación de PM2.5/BC, además de la ubicación del punto de monitoreo según la

dirección predominante del viento (Upwind-Downwind). Con el fin de estimar factores de

emisión empleando modelación inversa, se utilizaron 2 modelos basados en la dispersión

12

gaussiana, SCREEN3 y AERMOD. Estos modelos estiman concentraciones en receptores

específicos a partir de la entrada de emisiones de fuentes determinadas en conjunto con las

condiciones meteorológicas y geográficas presentes en la zona de estudio que a su vez

permitieron determinar la dispersión de los contaminantes en la atmósfera. Este procedimiento

permitio el desarrollo de un protocolo para la generación de factores de emisión de polvo

resuspendido, a partir de mediciones de material particulado y la aplicación de modelos de

dispersión, acorde a lo realizado por Orozco et al. (2015).

Finalmente se concluyó que la pavimentación impacto positivamente en la calidad del

aire, reduciendo en un 95% las concentraciones de PM2.5 y PM10 asociadas a resuspensión y en

más de un 37% las concentraciones asociadas a fuente por combustión y no definidas. Para el

caso de los factores de emisión se obtuvieron resultados en el mismo orden de magnitud para

ambos modelos (AERMOD - SCREEN3)

Palabras clave: Calidad del aire, Resuspensión de material particulado, pavimentación,

modelación, factores de emisión

13

Abstract

According to Act 623 of 2011, the Zonal Planning Unit, Ismael Perdomo (UPZ-

N°69), located in Bogotá D.C., is listed as area source of air pollution Class I by PM10

(SDA, 2012). Hence, the enforcement of Resolution 601/2006 (Art 9.) is essential to

cooperate in the improvement of air quality. Programs to reduce and control the

resuspension of particulate matter need to be achieved, as well as, street paving and

environmental criteria. Public entities such as the Special Administrative Unit for Road

Rehabilitation and Maintenance (UAERMV), the Urban Development Institute (IDU) and

the Water and Sewer Company of Bogota (EAAB) are in charge of the development

infrastructure of the city. The suburb of Caracoli (low-income zone) is situated within the

UPZ-N°69, reason why it was selected as the research area for this thesis. The air quality

impact associated with the incidence of paving the main road of Caracoli was evaluated

quantitatively. Meteorological conditions and generation sources (i.e. geological,

combustion) were taken into account. Furthermore, concentrations of PM during the

replacement of the surface in stated were evaluated by a pavement structure of the

UAERMV located in front of the jobsite. Monitoring campaigns of particulate matter

were also made by specific micro-localization stations (MADS, 2008). Likewise, four

criteria were employed for data processing purposes (PM2.5/PM10 ratio, PM2.5/BC ratio,

monitoring point and wind direction; Upwind-Downwind). Inverse modeling was used to

estimate emission factors. Two models based on Gaussian dispersion, SCREEN3 and

AERMOD, were employed. These models estimate pollutant concentration, in specific

receptors, from the input source of emissions that are determined. Along with, present

14

meteorological and geographical conditions. It was also allowed to determine the dispersion of

contaminants in the atmosphere. This procedure permitted the development of a protocol for

generating emission factors of re-suspended dust by PM measurements and dispersion models

(according to what has been done by Orozco et al. [2015]).

It was concluded, that paving had a positive impact in the air quality of Caracoli. It was

evidenced a 95% reduction of PM2.5 and PM10, associated to re-suspension. Also, a decrease of

37% in concentrations from combustion and non-defined sources was demonstrated. Emission

factors were obtained with the same magnitude for both models AERMOD and SCREEN3.

Key Words: air quality, resuspension of particulate matter, paving, modeling, emission

factors

15

1. Introducción

Una de cada 8 muertes en el mundo está asociada a la mala calidad del aire, es decir, más

de 7 millones de muertes al año (OMS, 2014), especialmente de grupos vulnerables como niños

y ancianos expuestos al material particulado (Rodríguez et al., 2013; OMS, 2014). Colombia, no

siendo ajena a la problemática, enfrento en el 2009 un costo asociado a la mala calidad del aire

de 5,7 billones de pesos, según el estudio más reciente del Banco Mundial (Pachón, 2013). Si

bien se sabe que una de las mayores fuentes de MP en las ciudades como Bogotá es el polvo

resuspendido, especialmente de vías despavimentadas y en menor proporción pavimentadas

(Beltran et al., 2012; Ballesteros et al., 2015; Orozco et al., 2015), las medidas de reducción de

su concentraciones no han sido ampliamente abordadas desde la investigación.

La UPZ Ismael Perdomo donde se encuentra el barrio Caracolí, fue catalogada en el 2011

como una de las zonas de Bogotá más afectadas por la contaminación del aire, dado los niveles

violatorios de inmisión de PM10 (SDA, 2012); a su vez, según Decreto 623 de 2011(Art. 4), la

UPZ en mención, es catalogada como Área fuente de contaminación Clase I por el mismo

contaminante. Dentro del programa "Vías para superar la Segregación", la Unidad

Administrativa Especial de Rehabilitación y Mantenimiento Vial (UAERMV) estableció la

intervención de la vía arterial de Caracolí, uno de los 75 barrios más violentos de Bogotá, según

plan 75/100 (Secretaria Distrital de Gobierno de Bogotá, 2014). Esta vía posee una alta

movilidad peatonal y vehicular (UAERMV, 2014) debido a que este es un corredor comercial-

habitacional multifamiliar, da acceso a varios equipamientos (colegios, jardines infantiles, entre

otros), y a su vez conecta a Bogotá con el municipio de Soacha. Estudios realizados por

Succarieh (1992), Watson & Chow (2000) muestran que el paso continuo de vehículos

16

motorizados sobre una vía contribuyen a la generación de resuspensión de material particulado,

que a su vez tiene graves afectaciones en la salud de la comunidad, económicas y ambientales

(Canter, 1998; Harrison & Jianxin, 2000; Larsen, 2004; SDS, 2009; Pachón, 2013).

Considerando la poca información acerca de las concentraciones de material

particulado resuspendido proveniente de vías sin pavimentar en Bogotá, resulta conveniente

realizar una evaluación de las concentraciones de PM10 y PM2.5 antes, durante y después del

proceso de pavimentación, con el fin de definir el impacto en la calidad del aire que esta

actividad produce teniendo en cuenta las condiciones meteorológicas en los eventos de

resuspensión; además del diseño de un protocolo para la obtención de factores de emisión a

partir de concentraciones medidas en el respectivo frente, acorde a lo establecido por Orozco et

al. (2015).

Con el fin de estimar factores de emisión empleando modelación inversa, se utilizaron 2

modelos basados en la dispersión gaussiana, uno de estos; SCREEN3, puede aplicarse para

modelar las emisiones de 3 tipos de fuente: fuentes puntuales, fuentes de área (integración

numérica) y fuentes de volumen. (EPA, 2006). Adicionalmente este modelo permite

seleccionar coeficientes de dispersión rural o urbana, para el caso de la vía de Caracolí se

eligió el coeficiente de dispersión urbano, acorde a las características de la zona. En este modelo

se calculan las concentraciones de la material particulado en un perfil longitudinal a partir de la

tasa de emisión (g/m2*s), utilizando los datos de longitud y ancho de la fuente (m), las

condiciones de meteorológicas (velocidad de viento y categoría de estabilidad de la atmósfera),

la altura de la emisión es la altura del monitor DustTrak; en este caso debido a que el monitoreo

fue tipo Kerbside, y finalmente la especificación la orientación de la dirección relativa del

viento (EPA, 1995; EPA, 2006).

17

El otro modelo utilizado es AERMOD, el cual es un modelo Gaussiano de pluma en

estado estacionario que simula la dispersión de los contaminantes en el aire y su deposición;

realiza cálculos tomando en cuenta las características del terreno, aunque este modelo tiene en

cuenta el building downwash, la altura de las edificaciones ubicadas alrededor de la fuente en

cuestión no está asociada a configuración de cañón urbano por lo tanto la turbulencia no estaría

asociada a las construcciones, sino a la estabilidad atmosférica de la zona. Este modelo

regulatorio de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos también utiliza datos del

clima de la capa superior atmosférica (Modelos Ambientales, 2011)

Analizando los estudios de caso en Bogotá donde se evalúa el material particulado

resuspendido asociado a vías sin pavimentar, pavimentadas y en construcción, es pertinente

mencionar que Beltrán et al. (2012) en los inventarios de emisiones de material particulado

realizados para vías pavimentadas, obtienen que más del 50% de las emisiones totales están

asociadas a resuspensión, para el caso de PM10 su origen predominante es la abrasión de

superficies y en el caso de las partículas finas (PM2.5) su origen predominante es desgaste

de Neumáticos y Frenos y en un pequeño porcentaje (12%) el origen es asociado al desgaste

del suelo o abrasión de superficies; posteriormente Ballesteros et al. (2015) al realizar la

actualización de los inventarios de emisiones de la malla vial de Bogotá obtienen las emisiones

más altas de material resuspendido en vías dentro del perímetro urbano de la ciudad,

encontrando que las localidades más afectadas fueron: Puente Aranda 3321.65 𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜, Ciudad

Bolívar 3094.34 𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜 , Kennedy 2637.28

𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜, Fontibón 2373.3

𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜, Suba 1527.62

𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜 y Bosa

860.35 𝑇𝑜𝑛

𝑎ñ𝑜, las cuales poseen características en común como son la cantidad de tramos viales

sin pavimentar, uso industrial del suelo y el alto flujo de vehículos. Finalmente Orozco et al.

(2015) determinaron factores de emisión para PM10 proveniente de construcción de vías,

18

edificaciones y canteras mediante el uso de SCREEN3 y un método heurístico a partir de

exploración y tanteo, donde vincularon las concentraciones medidas en campo con la obtención

de tasas de emisión.

2. Justificación

La exposición a elevadas concentraciones de material particulado por parte de los seres

vivos en ambientes extramurales, es una de las mayores preocupaciones para las autoridades

ambientales y de salud pública, ya que dadas las múltiples fuentes de emisión de material

particulado PM10 y PM2.5 existentes, y su inherente impacto negativo social, económico y

ambiental Canter (1998), es de gran relevancia generar estrategias para prevenir, mitigar,

corregir o en el peor de los casos, compensar. Por otro lado cabe resaltar que una de las fuentes

principales de contaminación del aire por PM es la resuspensión de polvo y abrasión superficial

(Beltran et al., 2012; Ballesteros et al., 2015; Orozco et al., 2015), por ello, se presenta la

intervención de vías como estrategia para disminuir la resuspensión de polvo, sin embargo no

existen estudios suficientes que demuestren la variación estadística entre las concentraciones de

MP obtenidas antes y después de realizadas las obras de intervención en Bogotá. Esta

investigación fue delimitada con respecto a la construcción de 6 segmentos de la vía principal de

Caracolí [Ciudad Bolívar] a cargo de la UAERMV en el programa "Vías para superar la

segregación en Bogotá D.C.". El presente proyecto investigativo abarco el antes, durante y

después de la pavimentación, además de definir la influencia de las condiciones meteorológicas

en las concentraciones de polvo resuspendido en la zona de estudio. Conjuntamente se desarrollo

un protocolo para la generación de factores de emisión de polvo resuspendido, a partir de

mediciones de material particulado y la aplicación de modelos de dispersión (Técnica top-Down)

19

acorde a lo establecido por Orozco et al. (2015), facilitando a las autoridades gubernamentales e

investigadores, la identificación y generación de factores de emisión de polvo resuspendido,

permitiendo contribuir de esta forma a la toma de decisiones en cuanto al control de la

contaminación del aire por material resuspendido en vías sin pavimentar y con alto tráfico

vehicular.

Los factores de emisión se obtuvieron a través de la modelación de dispersión inversa

donde se utilizaron dos modelos (AERMOD - SCREEN3), los cuales predicen las

concentraciones máximas para escenarios locales, como el de la vía principal de Caracolí.

Teniendo en cuenta que la concentración máxima resultante por modelo debía compararse con la

concentración obtenida en los monitoreos Kerbside realizados en campo, mediante un método

heurístico se introdujeron diferenciadas tasas de emisión para fuente área hasta obtener una

concentración símil al valor obtenido en campo. Es pertinente mencionar que las mediciones

fueron enfocadas a material particulado fugitivo proveniente de vía, por lo que se utilizaron los

criterios de selección de datos de Galvis & Rojas 2006 y Orozco et al. (2015).

20

3. Objetivos

3.1. Objetivo General

Evaluar el impacto en calidad del aire, asociado a resuspensión de material particulado

por la pavimentación de la vía principal de Caracolí – Ciudad Bolívar, Bogotá D.C

3.2. Objetivos específicos

Evaluar la influencia de las condiciones meteorológicas en las concentraciones de

polvo resuspendido en la zona de estudio.

Valorar el impacto en calidad del aire que tendría la pavimentación de la vía arterial

no pavimentada en la Localidad de Ciudad Bolívar.

Desarrollar un protocolo para la generación de factores de emisión de polvo

resuspendido, a partir de mediciones de material particulado y la aplicación de

modelos de dispersión.

21

4. Marco de Referencia

4.1. Marco Teórico

El material particulado inhalable (PM) es una mezcla de polvo, polen, hollín, ceniza,

metales y muchos otros productos químicos sólidos-líquidos y/o elementos biológicos (EPA,

2013; NDEP, 2014). Este contaminante, usualmente se clasifica en: 1. las particulas gruesas

inhalables (PM10) con diametros aerodinamicos mayores a 2.5 micrometros y menores o iguales

a 10 micrometros, directamente emitidas de actividades que perturban principalmente el suelo

desnudo, entre otras (NDEP, 2014). 2. las particulas finas (PM2.5) con diametros aerodinamicos

iguales o menores a 2.5 micrometros, provenientes de fuentes de combustion, conversión de gas

a particula, condensación de especies volatiles y/o polvo fino del suelo (Galvis & Rojas, 2006;

EPA, 2013); 3. las particulas ultra finas (UFPM) o (PM0.1) cuyo diametro aerodinamico es igual

o menor a 0.1 micrometros, tal y como se representa graficamente en la figura 1. Cabe

mencionar que las UFPM son principalmente subproductos de la combustión de combustibles

fósiles y en cierta medida, resultado de la condensación de gases enfriados muy rapidamente

(Galvis & Rojas, 2006; BAAQMD, 2014).

Ilustración 1. Tamaño relativo de partículas Fuente: Elaboración propia a partir de BAAQMD (2014).

22

El material particulado posee una composición quimica muy diversa, pudiendose

encontrar en él, tanto componentes de origen antropico como del medio natural (Galvis & Rojas,

2006), por lo cual se han establecido métodos como la relación de PM2.5/PM10 para evaluar si su

origen es geologico (< 0,4) o por combustión (>0,6) (Querol et al., 2004; EPA, 2006; Cheng et

al., 2014), o caracterizar los procesos atmosféricos subyacentes al entorno local (Chu et al.,

2015). De acuerdo al estudio realizado en Bogotá por Rojas y Galvis (2006), una relación

superior a 0,60 demuestra una influencia directa de fuentes de combustión, mientras que valores

inferiores a 0,30 son afines a particulas de origen natural (sobre todo por resuspensión [natural

y/o artificial], y a la erosión de terrenos circundantes). Aunque exista variedad de valores en

torno a esta relación (Tabla 1), a causa de factores meteorologicos y geograficos (Galvis &

Rojas, 2006), existe una relación esperada para diferentes origenes; las fuentes estacionarias,

móviles, y en si, los procesos que involucran reacciones químicas de oxidación rapida, tienden a

emitir una alta concentración de PM2.5 con respecto a la concentración de PM10, mientras que las

fuentes de polvo fugitivo, aportan principalmente particulas gruesas inhalables.

Tabla 1. Fuentes de emisión según relación PM2.5/PM10

FUENTE DE EMISIÓN RELACIÓN

PM2.5/PM10

Fuentes estacionarias

Combustión de combustibles 0.96

Procesos industriales 0.56

Fuentes fugitivas

Pilas de almacenamiento y

manipulación de agregados 0.314

Construcción y demolición 0.208 (WRAP*) y 0.15

Calles pavimentadas 0.25

Operaciones agrícolas 0.2

Calles no pavimentadas

(industriales y públicas) 0.15

23

Procesos varios

Quema de desechos 0.96

Quema de residuos agrícolas 0.93 - 0.96

Incendios forestales 0.93

Fuentes móviles

En carretera 0.98 Nota:*Western Regional Air Partnership (WRAP)

Fuente: Orozco et al. (2015), Echeverri & Maya (2008) a partir de Galvis & Rojas (2006)

Las particulas de diametro aerodinamico menor a 2.5 micrometros están asociadas a

sulfatos, nitratos, metales pesados, carbono organico fino y elemental, provenientes

principalmente de fuentes antropicas, mientras que las particulas mayores a este diametro

aerodinamico son asociadas a material geologico y fuentes antropogénicas (Figura 2) (Watson &

Chow, 2000), en la que podemos encontrar uno o mas especies quimicas de los grupos minerales

(elementos nativos metalicos, no metalicos y/o semimetalicos, sulfuros, haluros, oxidos

metalicos, carbonatos, sulfatos y/o silicatos), cuya existencia y porcentaje varia en torno a la

distribución espacio-temporal en la que nos encontremos; asi como tambien elementos asociados

al carbono organico como polen, fragmentos de celulosa, entre otros.

Por otro lado, el tiempo de residencia atmosferica del material particulado, depende entre

otras cosas, del estado de agregación (fase) actual de este, su diametro aerodinámico, su

degradación o generación <cinética química>, procesos de transporte de difusión molecular y

advectivos, las condiciones meteorologicas y espaciales, como tambien de sus propiedades

fisicoquimicas (ley de Henry, solubilidad, su carácter higroscópico y delicuescente, entre otras);

sin embargo en la literatura se encuentran tiempos de horas para particulas de diametro

aerodinamico mayor a 20 µm y de 2 a 4 días para particulas de 2 a 3 µm (Viana, 2003). La

Organización Mundial de la Salud (OMS), en relación a los estudios realizados por la EPA,

indico tiempos de dias a semanas, con distancias de viaje de cientos a miles de Kilometros para

24

particulas finas, y de minutos a horas con distancias de viaje de hasta decenas de kilometros para

particulas gruesas (OMS, 2004).

Ilustración 2. Distribución típica del tamaño de las partículas encontradas en la Atmósfera Fuente: Watson & Chow (2000).

Debido a que las particulas de tamaño igual o menor de 10 micras, penetran de manera

ágil y rápida los mecanismos de defensa del sistema respiratorio, y llegan hasta los bronquios o

incluso al alveolo pulmonar (Harrison & Jianxin, 2000; EPA, 2013), y las PM0.1 penetran muy

profundamente en los pulmones y por ultimo al torrente sanguíneo (BAAQMD, 2014), este

contaminante se ha relacionado con el aumento de eventos de morbilidad atendida y mortalidad

(Schwartz et al., 1996; SDS, 2009), sobre todo en las poblaciones mas vulnerables y de menor

estrato socioeconómico (Rodríguez et al., 2013; OMS, 2014). Estudios cientificos acerca del

material particulado, lo han relacionado a nivel mundial con sustancias toxicas: quimicas,

biologicas y físicas (Harrison & Jianxin, 2000), como tambien, con enfermedades respitatorias

agudas (ERA), cardiovasculares, crisis de asma, sibilancia, expectoración, neumoconiosis,

cancer y la muerte (Harrison & Jianxin, 2000; SDS, 2009).

25

Investigaciones del grupo de Salud Publica de la Universidad de Harvard, por su parte,

relacionan el aumento en la exposición de material particulado fino y ultra fino, por parte de la

madre en el embarazo, con el aumento de riesgo de un hijo autista, sin embargo este estudio es

susceptible de una comprobación mas clara (Gallagher, 2014). Otros estudios, como los de

Calderón et al. (2004) en Mexico, Rodrigues et al. (2008) en Brazil, García & Carreras (2008) en

Argentina, indican que el MP esta asociado a compuestos mutagenicos, carcinogenicos y

genotoxicos (Arciniégas, 2012). Ademas, según el estudio mas reciente del Banco Mundial

(2009), la mala calidad del aire (sobre todo por PM10 y PM2.5) (Larsen, 2004; Pachón, 2013) le

costo a Colombia el 1,1% de su PIB Nacional, asociados con 5000 muertes prematuras y la

perdida de 65 millones de años de vida.

Como resultado de estos impactos negativos en salud, económicos y ambientales, como

los recopilados por Canter (1998), se han propuesto medidas de prevención y control, ejemplo de

ello, son los enfoques de diseño de Cooper & Alley (2002) para fuentes fijas (extramurales

[puntuales, de área, difusas y naturales] e intramurales); o los programas enmarcados dentro del

sistema de control de emisiones (SCE) para fuentes móviles, por parte de la Secretaría Distrital

de Ambiente. No obstante, en diferentes ciudades del mundo, como en Bogotá, existe un

porcentaje (%) muy alto de contaminación por PM10 y PM2.5 (Jiménez, 2013; OMS, 2014;

RMCAB, 2014), asociado principalmente a la resuspensión y abrasión en vías (Beltran et al.,

2012). A pesar de esto, las vias despavimentadas -las mayores aportantes de polvo particulado

fugitivo- (Watson & Chow, 2000; Succarieh, 1992), siguen estando presentes en zonas de

Bogotá, sin tener en cuenta que la malla vial pavimentada, se encuentra aproximadamente en un

40,4 % en condición regular y un 19.9 % en mal estado (IDU, 2013). Si bien se ha avanzado en

el inventario de emisiones por resuspensión de PM, por parte de la Secretaria Distrital de

26

Ambiente (Ballesteros et al., 2015; Orozco et al., 2015), los mecanismos de supresión y/o control

a cargo de la autoridad ambiental competente, son aun susceptibles de mejoramiento e

investigación.

El material particulado resuspendido asociado a vias despavimentadas tiene basicamente

dos mecanismos de generación: natural y artificial. El primero se debe a procesos erosivos y/o

meteoros; mientras que el segundo es a causa del rodamiento vehícular, el cual a su vez, genera

arrastre de polvo por vortice vertical (resultado de la compresión y expansión de masas de aire),

arrastre de polvo por agarre y deslizamiento de neumaticos (aportando a procesos abrasivos), y

arrastre superficial con saltación geológica, siendo esta ultima, aplicable para particulas mayores

a 10 micrometros (Succarieh, 1992). El aporte de material particulado resuspensido, ademas de

generar los efectos mencionados en esta investigación, disminuye notablemente la visibilidad,

impacta negativamente el comercio, la calidad visual, las fuentes de agua, e impide que la flora

transpire e incremente su absorción energetica, determinando asi su muerte (Succarieh, 1992).

Los mecanismos mas eficientes de supresión del material particulado fugitivo, asociado a vias

despavimentadas son: la pavimentación y la estabilización quimica, sin embargo, como se

describe resumidamente en la tabla 2, su eficacia esta en función de variables externas y su costo

directo varia de un pais a otro (Succarieh ,1992; Watson & Chow 2000).

27

Tabla 2. Principales mecanismos de supresión del material particulado fugitivo asociado a vías

despavimentadas

Técnica de

control Eficiencia

Costo

Directo Descripción Característica

Estabilización

química ± 90% Alto

Uso de agentes químicos* que

permiten la unión de partículas,

que a su vez forman agregados

de mayor tamaño, con el fin de

reducir los reservorios de polvo

particulado fugitivo.

Eficiencia en función de:

Uso de la calzada y las

prop. superficiales del

mismo, las condiciones

meteorológicas locales,

así como del tipo y

frecuencia de aplicación

del supresor*. Es la

medida que más

impactos ambientales

negativos puede generar.

Pavimentación > 90% Alto

Mejoramiento de la malla vial,

mediante el cubrimiento de una

superficie solida con pavimento.

Económicamente

factible para vías con

alto flujo vehicular y/o

comercial. Permite

disminuir tiempos de

viaje.

Controles de

tráfico ≤ 80% Mínimo

Reducción del límite de

velocidad (80% de eficiencia

con velocidades: ≤ 6,7056m/s);

y/o restricción vehicular (según

ancho y numero de llantas).

Costos indirectos altos,

asociados al incremento

de tiempos de viaje.

Nota: *Los supresores son agrupados en: químicos delicuescentes e higroscópicos, aglutinantes orgánicos,

aglutinantes derivados del petróleo, así como agua dulce o salada con un agente humectante. El costo es analizado

para un año según costo de m2.

Fuente: Elaboración propia a partir de Succarieh (1992), Watson & Chow (2000)

Por otra parte, como es esperable, las condiciones meteorológicas intervienen en la

dispersión de los contaminantes PM10 y PM2.5. El viento particularmente, es un elemento

meteorológico clave, ya que cuando los contaminantes son emitidos a la atmósfera, son

transportados en la dirección predominante del mismo, y dispersados por las corrientes

perpendiculares de aire de la corriente principal, o por turbulencia (Salas, 2004); en el caso de

presentarse fenómenos especiales, como las ráfagas (principalmente en Cañones Urbanos), los

contaminantes son dispersados a medida que la turbulencia aumenta (OMS, 2004). Así mismo,

las inversiones de temperatura son esenciales para controlar la profundidad de la capa de aire

28

adyacente a la superficie donde se mezclan los contaminantes, también conocida como altura de

mezcla, puesto que esta determina el alcance vertical del proceso de dispersión (PAHO, 2005;

OMS, 2004). De igual forma, es necesario conocer el grado de estabilidad de la atmósfera, si se

desea estimar la capacidad de esta capa gaseosa, para dispersar los contaminantes que recibe de

las fuentes antrópicas. Ya que si una atmósfera es estable, sus movimientos verticales tienden a

disminuir en el tiempo, por lo que los contaminantes emitidos cerca de la superficie del suelo,

tienden a permanecer ahí; además, evita la generación de hidrómetros, como la precipitación, que

en ultimas, contribuye al lavado efectivo de la atmosfera (Nimbus Weather Services, 2001).

Dado que la temperatura, radiación solar y precipitación pueden afectar las

concentraciones de los contaminantes en la atmosfera y controlar a su vez la velocidad con la que

se realizan las reacciones químicas atmosféricas (Ramos et al., 2010), y la velocidad y dirección

del viento influir en la dispersión de los contaminantes y en la estabilidad que predomina en la

atmósfera (Salas, 2004; Ramos et al., 2010), estas variables meteorológicas fueron

correlacionadas estadísticamente con las concentraciones de polvo resuspendido con el fin de

evaluar su posible influencia en la zona de estudio.

Si bien un coeficiente de correlación estadística mide el grado de relación o asociación

existente generalmente entre dos variables aleatorias (Restrepo & González, 2007), es posible

que a pesar de que exista alta correlación, entre ellos puede no existir la relación de causa y

efecto (Restrepo & González, 2007). La técnica no paramétrica Spearman es de libre distribución

no probabilistica (Restrepo & González, 2007), permite ciertos desvíos del patrón normal lo que

se ajusta un poco mas a la comprensión de la relación natural, en contra posición a la tecnica

parametrica que presenta supuestos mas estrictos (Restrepo & González, 2007). La tecnica de

Spearman es utilizada cuando los datos presentan valores extremos y no siguen una distribución

29

normal (Martínez et al., 2009). En estudios en torno a calidad del aire se ha encontrado que la

distribución menos conveniente para describir distribuciones de partículas es la normal

(Jaramillo, 2001; Sanfeliu et al., 2005; Behrentz et al., 2006). Sin embargo es indispensable

realizar la prueba de normalidad Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov (según tamaño de

muestra) (Universitat de Barcelona, 2009), ya que si el T-valor es mayor a 0,05, la variable x en

la población presenta una distribución normal, lo que indicaria que se ajusta a un estudio de

correlación por la tecnica parametrica (Pearson) (Restrepo & González, 2007). El coeficiente de

correlación de Spearman (ecuación 1) puede ser nulo o escaso (0 - 0,25), debíl (0,26 - 0,5), entre

moderado y fuerte (0,51 - 0,75) y entre fuerte y perfecto (0,76 - 1) (Martínez et al., 2009). Para la

prueba estadística se tuvo como area de rechazo los dos extremos de la distribución muestral y

una regla de decisición: si p≤0,05 se rechaza la hipotesis de Ho (No hay relación lineal entre la

concentración de material particulado y la variable meteorologica) (Rodríguez, 2007).

𝑟𝑠 = 1 −6 ∑ 𝑑2

𝑁3 − 𝑁 (1)

Donde:

𝑟𝑠 = 𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑆𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛

𝑑2 = 𝐷𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑠 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠, 𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑎𝑙 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑜

𝑁 = 𝑇𝑎𝑚𝑎ñ𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎 𝑒𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑎𝑑𝑎 𝑒𝑛 𝑝𝑎𝑟𝑒𝑗𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠

Estimación experimental de Factor de emisión

Un factor de emisión es una relación entre la cantidad de contaminante emitido a la

atmósfera y una unidad de actividad, tiempo, distancia recorrida, persona, trabajador, o masa de

combustible (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales, 2005; Jones & Harrison,

30

2006). En general, los factores de emisión se clasifican en dos tipos: los basados en procesos

para hacer estimaciones de las emisiones de fuentes puntuales, y los basados en censos para

obtener estimaciones de emisiones de fuentes área (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos

Naturales, 2005). La fuente más completa de factores de emisión específicos de los E.U. para los

contaminantes criterio es la publicación AP-42 Compilation of Air Pollutant Emission Factors.

Existen otras fuentes como la Base de Datos de Factores de Emisión de Contaminantes Tóxicos

del Aire de California (CATEF), el Sistema de Información de Factores de Emisión de la EPA

(FIRE), el inventario Nacional de Emisiones Atmosféricas del Reino Unido (NAEI), Existen

factores de referencia Internacional como los publicados por la Organización Mundial de la

Salud (1993), en la guía “Rapid Source Inventory Technique”, entre otros. Sin embargo, como lo

expresa Belalcázar, et al., (2004), los factores de emisión son válidos solamente para los países

en donde fueron obtenidos.

Los factores de emisión por resuspensión de material particulado primario en vías

pavimentadas y no pavimentadas pueden ser estimados mediante la metodología establecida por

el modelo AP-42 de la US EPA, el Fugitive Dust Background Document and Technical

Information Document for Best Available Control Measures (U.S. EPA, 1992), así como por el

principio de la modelación de dispersión inversa <<enfoque top-down>>. La técnica de

modelación inversa, aunque es ventajosa sobre otras, debido a que es calculada bajo condiciones

urbanas reales de microescala, enfrenta limitaciones e incertidumbres a causa de la exactitud del

modelo usado para reproducir la dispersión del contaminante, como también, de la calidad de los

datos con que se alimente el modelo y de los supuestos en que se base (Secretaría de Medio

Ambiente y Recursos Naturales, 2005; Belalcazar et al., 2010). Cabe resaltar que los factores de

31

emisión deben usarse para cada país, y estimarse a partir de muestreos representativos. De otra

forma, su aplicación se limita geográficamente, tendiendo a generar tasas de emisión

subestimadas o muy por debajo del valor real, sobre todo en paises como Colombia, debido a su

diversidad geografica y diferenciadas condiciones meteorologicas.

Para la determinación de factores de emisión para PM10 y PM2.5 proveniente de

construcción de vías, edificaciones y canteras en Bogotá, Orozco et al. (2015) realizaron

campañas de monitoreo para la obtención de concentraciones de material particulado en tiempo

real, estos datos fueron posteriormente filtrados con el fin de seleccionar los datos asociados a

polvo fugitivo de la fuente de estudio. La diferencia entre la tendencia central de concentraciones

de material particulado coligado a vientos abajo y vientos arriba con respecto al punto de

monitoreo sirvió de insumo para la corrida del modelo SCREEN3 a partir de un método

heurístico de exploración y tanteo de la tasa de emisión para una fuente área.

Para poder determinar el factor de emisión en el presente proyecto, se utilizaron los

criterios de selección de datos y el método heurístico a partir de exploración y tanteo (Orozco et

al., 2015), en la corrida de los modelos de dispersión gaussiana AERMOD y SCREEN3. El

modelo gaussiano, se basa en la distribución probabilista normal, para simular los procesos

físicos que afectan a los contaminantes cuando se dispersan en el ambiente, en un estado

estacionario (Alcaide, 2000). La ecuación de difusión gaussiana relaciona los niveles de

inmisión en un punto, con la cantidad de contaminantes vertidos a la atmósfera desde el foco

emisor, teniendo en cuenta las condiciones de emisión del contaminante, y las características

meteorológicas y topográficas del medio receptor (Manzur et al., 2012).

32

El modelo de dispersión gaussiano para estado estable para una fuente elevada continua,

está dado por la ecuación 2 (EPA, 1995):

𝐶 =𝑄 ∗ 𝐾 ∗ 𝑉 ∗ 𝐷

26 ∗ 𝜇𝑠 ∗ 𝜎𝑦 ∗ 𝜎𝑧

∗ 𝐸𝑋𝑃 (−𝑟2

2 ∗ 𝜎𝑦2

) (2)

Donde:

𝐶 = 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛𝑡𝑒 (𝜇𝑔

𝑚3)

𝜇𝑠 = 𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑣𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑎𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑚𝑖𝑡𝑒 (𝑚

𝑠)

𝜎𝑦𝜎𝑧 = 𝑑𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑙𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎𝑙 𝑦 𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑎𝑡𝑚𝑜𝑠𝑓é𝑟𝑖𝑐𝑎

𝑄 = 𝑒𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (𝑔

𝑠)

𝑉 = 𝑇é𝑟𝑚𝑖𝑛𝑜 𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙 𝐷 = 𝑇é𝑟𝑚𝑖𝑛𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑐𝑎𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜

𝐾 = 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑟 𝑑𝑒 (𝑔)𝑎 (𝜇𝑔): 1𝐸 + 6

𝑟 = 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑣𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑐𝑟𝑢𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒𝑠𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜𝑟

Simulación de la dispersión

El modelo SCREEN3, puede aplicarse para modelar las emisiones de 3 tipos de fuente:

fuentes puntuales por medio del modelo gaussiano de fuente puntual, fuentes de área por medio

de una integración numérica y fuentes de volumen por medio de un método de fuente virtual

(EPA, 2006).

Adicionalmente el modelo permite seleccionar coeficientes de dispersión rural o

urbana. La interfaz del modelo pide determinados datos dependiendo del tipo de fuente. Por

ejemplo, para el modelo de fuente de área SCREEN3 calcula las concentraciones de la emisión

en un perfil longitudinal a partir de la tasa de emisión (g/m2*s), los datos de longitud y ancho de

la fuente (Km), las condiciones de meteorológicas (velocidad de viento y categoría de

estabilidad de la atmósfera), la altura de la emisión, y la especificación la orientación de la

dirección relativa del viento (EPA, 1995; EPA, 2006)

33

La ecuación (3) de difusión gaussiana (EPA, 1995) relaciona los niveles de inmisión en

un punto con la cantidad de contaminantes vertidos a la atmósfera desde el foco emisor,

teniendo en cuenta las condiciones de emisión de los gases y las características climáticas y

topográficas del medio receptor (Manzur et al., 2012).

𝐶 =𝑄𝐴𝐾

26𝜇𝑠∗ ∫

𝑉𝑑 𝐷

𝜎𝑧𝜎𝑦

𝑎

𝑦

∫ 𝐸𝑋𝑃𝑎

𝑦

(−12

(𝑟

𝜎𝑦)

2

)

𝑑𝑦 𝑑𝑥 (3)

Donde:

𝑄𝐴 = 𝑡𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑒𝑚𝑖𝑠𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 á𝑟𝑒𝑎 (𝑔

𝑚2 ∗ 𝑠)

𝑉𝑑 = 𝑇é𝑟𝑚𝑖𝑛𝑜 𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛 𝑠𝑒𝑐𝑎

𝐷 = 𝑇é𝑟𝑚𝑖𝑛𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑐𝑎𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜

𝐾 = 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑡𝑖𝑟 𝑑𝑒 (𝑔)𝑎 (𝜇𝑔): 1𝐸 + 6

𝑟 = 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑣𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑐𝑟𝑢𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒𝑠𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑢𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑝𝑡𝑜𝑟

4.2. Marco Legal

La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha sido el ente pionero a nivel mundial, en

la regulación de concentraciones de contaminantes en la atmosfera, mediante la publicación de

guías en torno a la calidad del aire; por otro lado, existen otros aportes a nivel internacional,

como el de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA), con los índices de

calidad del aire, entre otros.

En Colombia, algunas instituciones del sistema Nacional Ambiental (SINA), entre ellas,

autoridades territoriales y ambientales, en cabeza del Ministerio de Ambiente y Desarrollo

Sostenible (organismo rector de la política y la normatividad ambiental), establecen los

lineamientos jurídicos en materia del recurso atmosférico. A continuación en la tabla 3, se

describe la legislación ambiental pertinente al proyecto:

34

Tabla 3. Normatividad sobre el recurso atmosférico aplicable en la investigación

NORMA

EXPEDIDO

POR

ARTICULO

RELACIÓN

Constitución

Política de

Colombia de

1991.

(Julio 04)

Asamblea

Nacional

Constituyente

Artículos 8,

11, 79, 80,

88, 95 y 333

Por conexidad la contaminación por PM10,

PM2.5 y PM0.1 viola el derecho a la vida, a

gozar de un ambiente sano, por lo cual el

Estado debe proteger la integridad del

ambiente, además debe prevenir y controlar

los factores de deterioro ambiental (interés

colectivo), imponer sanciones legales y exigir

la reparación de los daños causados. Todas

las personas deben proteger los recursos

naturales del país.

Decreto 623 de

2011

(Diciembre 26)

Alcaldía

Mayor de

Bogotá,

Secretaria

Distrital de

Ambiente

Artículos 4,

8, 16 y 17

La Unidad de Planeación zonal N° 69 (Ismael

Perdomo), es catalogada área-fuente de

contaminación Clase I (Contaminación alta

por PM10), por lo que se establecen medidas

de contingencia como: límites permisibles

especiales para fuentes fijas, suspensión de

nuevas fuentes fijas de emisión sin

tecnologías limpias y la implementación de

programas de reducción de la contaminación

(con extensión máx. de 10 años). Por otro

lado el IDU, la UMV y la EAAB deben

incluir criterios ambientales para priorizar la

ejecución de obras de infraestructura para

áreas fuente clase I, II y III.

Decreto 456 de

2008

(Diciembre 23)

Alcaldía

Mayor de

Bogotá,

Secretaria

Distrital de

Ambiente

Artículos 1,

8 y 9

El Plan de Gestión Ambiental es el

instrumento de planeación de largo plazo de

Bogotá, D.C., en el área de su jurisdicción,

para promover el desarrollo sostenible del

territorio distrital y de la región. Por tanto

persigue objetivos de calidad ambiental, eco-

eficiencia y de armonía socio-ambiental. Para

ello son estrategias de la gestión ambiental la

investigación científica, el fortalecimiento y

captación de aportes de distintos actores

como las instituciones educativas.

Decreto 979 de

2006

(Abril 3)

Ministerio del

Interior y de

Justicia,

Ministerio de

la Protección

Social,

Ministerio de

Ambiente,

Vivienda y

Desarrollo

Articulo 5 El área-fuente de contaminación Clase I

(Contaminación alta), a la que hace parte el

barrio Caracolí, se ha considerado como tal,

debido a la cantidad, características de las

emisiones y/o grado de concentración de

PM10, a partir de mediciones históricas con

que cuenta la autoridad ambiental Distrital.

La concentración de MP10, "dadas las

condiciones naturales o de fondo y las de

ventilación o dispersión, excede con una

35

Territorial y

el Ministerio

de Transporte

frecuencia igual o superior al (75%) de los

casos de la norma de calidad anual". Cabe

resaltar que la estimación de la frecuencia de

excedencias se realiza con medias móviles,

las cuales se calculan con base en las

mediciones diarias.

Decreto 948 de

1995

(Junio 05)

El Presidente

de la

República,

Ministerio de

Gobierno,

Ministerio de

Defensa,

Ministerio de

Agricultura y

Desarrollo

Rural,

Ministerio de

Desarrollo

Económico,

Ministerio de

Minas y

Energía,

Ministerio de

Comercio

Exterior,

Ministerio de

Medio

Ambiente,

Ministerio de

Salud Pública

y el

Ministerio de

Transporte

Artículos 3,

4, 5, 6, 41 y

132

Norma Marco. El material particulado es un

contaminante de primer grado, que debe ser

regulado según la norma de calidad del aire

(nivel de inmisión), sobre todo en actividades

de especial control, como las realizadas en la

cantera, que se encuentra aproximadamente a

0,55 Km del punto de muestreo en Caracolí.

Por otro lado "Las entidades públicas, como

la UMV, o sus contratistas, que desarrollen

trabajos de reparación, mantenimiento o

construcción en zonas de uso público de áreas

urbanas, deberán retirar cada veinticuatro

horas los materiales de desecho que queden

como residuo de la ejecución de la obra,

susceptibles de generar contaminación de

partículas al aire. En el evento en que sea

necesario almacenar materiales sólidos para el

desarrollo de obras públicas y éstos sean

susceptibles de emitir al aire polvo y

partículas contaminantes, deberán estar

cubiertos en su totalidad de manera adecuada

o almacenarse en recintos cerrados para

impedir cualquier emisión fugitiva". También

está obligada a cubrir las cargas

contaminantes de sus vehículos de transporte,

de lo contrario se impondrán sanciones

previstas por la ley 1333 del 2009 a él o a los

funcionarios que incurran en el

incumplimiento de los términos y actuaciones

previstas en el Decreto.

Resolución

2154 de 2010

(Noviembre 02)

Ministerio de

Ambiente,

Vivienda y

Desarrollo

Territorial

Artículo 1 Modifica el Protocolo de monitoreo y

seguimiento de calidad del aire, adoptado a

través de la Resolución 650 de 2010. "El

protocolo establece las directrices,

metodologías y procedimientos necesarios

para llevar a cabo las actividades de

monitoreo y seguimiento de la calidad del aire

en el territorio nacional".

Resolución 610

de 2010

(Marzo 24)

Ministerio de

Ambiente,

Vivienda y

Desarrollo

Territorial

Artículos 1,

2 y 6

Establece términos generales más recientes a

la fecha para el entendimiento de la norma del

recurso aire en Colombia. Por otro lado,

establece los niveles máximos permisibles

para los contaminantes criterio de la presente

investigación (PM10 y PM2.5), así como los

niveles de prevención, alerta y emergencia en

36

torno a los mismos. <<Valores de referencia

en Colombia>>.

Resolución 601

de 2006

(Abril 04)

Ministerio de

Ambiente,

Vivienda y

Desarrollo

Territorial

Artículo 9 Por razón del Art. 9, El programa de

reducción de la contaminación elaborado por

la Secretaria Distrital de Ambiente (según

jurisdicción), identifica al PM10, como

contaminante que excede el nivel de inmisión

en el área-fuente (UPZ N°69), Ismael

Perdomo. En esta zona debe establecerse las

acciones y medidas a aplicar, dirigidas entre

otros puntos a: control a la resuspensión de

material particulado, pavimentación de calles

y avenidas, cobertura y reforestación de áreas

afectadas por la erosión, prevenir a la

población respecto a la exposición a niveles

altos de contaminación y programas de

ordenamiento vial. Nota: Se guarda relación entre el año y el nombre original de la entidad que expide la norma

Fuente: Alcaldía Mayor De Bogotá D.C. (2015)

4.3. Marco de Antecedentes

En los últimos años se han realizado numerosos estudios en países y ciudades

latinoamericanas y del mundo, donde se evidencia que la emisión directa de material particulado

en los gases de escape de los vehículos es sólo una fracción de las partículas emitidas a la

atmósfera, y que una proporción importante del material particulado al que las poblaciones se

encuentran expuestas, proviene de la resuspensión de polvo de calles sin pavimentar, lo cual

puede representar entre el 22 y el 47% de la emisión total (Venegas, 2005).

Complementariamente, O’Ryan y Larraguibel (2000) añaden que un agente contribuyente

del 50% del material particulado menor a 10 micras, proviene de polvo resuspendido en vías sin

pavimentar. Como agente contribuyente al material particulado menor a 2.5 micras cerca del

50%, proviene de partículas de combustión generadas por vehículos y un 25% proviene de polvo

resuspendido en vías sin pavimentar; por lo tanto, el tráfico vehicular es responsable de la mayor

37

contribución, ya sea de polvo en resuspensión (la principal fuente de PM10) o de partículas de

combustión (las principales contribuyentes al PM2.5).

Según los estudios de la composición química del MP en la ciudad de Bogotá, las

fracciones que más aportan al material particulado son la geológica, asociada a polvo fugitivo y

resuspendido, entre el 37 y 42%; las fracciones carbonáceas, que son las que más aportan, entre

un 11 y 12% para el carbono elemental y un 34 y 43% para materia orgánica (Vargas & Rojas,

2010).

Continuando con los estudios de caso en Bogotá, Beltrán et al. (2012) al realizar el

inventario de emisiones de material particulado, concluyeron que más del 50% de las emisiones

totales de Material Particulado son por Resuspensión, Abrasión de superficies y desgaste de

Neumáticos y Frenos; en donde, para PM10 hay un alto porcentaje proveniente de la

resuspensión de polvo (86%), mientras que para las partículas finas (PM2.5) hay un aporte

distintivo por desgaste de neumáticos y frenos al representar el 17% y 12 % por desgaste del

suelo o abrasión de superficies; posteriormente Ballesteros et al. (2015) realizaron una

actualización de los inventarios de emisiones por la resuspensión de material particulado, en

este caso se utilizó un modelo de la AP-42 de la US EPA y se generaron factores de emisión

locales que traen implícito el desgaste de frenos y erosión de suelo o pavimento. Por otra parte

Orozco et al. (2015) determinaron factores de emisión para PM10 proveniente de construcción de

vías, edificaciones y canteras mediante el uso de SCREEN3 y un método heurístico a partir de

exploración y tanteo, donde vincularon las concentraciones medidas en campo con la obtención

de tasas de emisión.

38

O’Ryan y Larraguibel (2000) mencionan que la limpieza de calles con máquinas de

tecnología avanzada (aspiradoras húmedas o secas) no reduce la resuspensión de PM10, porque

aquéllas máquinas no son capaces de eliminar las partículas finas de las superficies viales. Para

Succarieh (1992) uno de los métodos más eficaces de control de polvo de las superficies sin

pavimentar, es pavimentar la superficie. Este método de supresión de polvo tiene una eficiencia

de control de hasta 90 % (Orlemann et al., 1983). Sin embargo, sólo sería factible pavimentar

ciertas vías de acuerdo a la frecuencia de uso de las mismas, puesto que en una vía con baja

frecuencia de tráfico de vehículos pesados y livianos se pueden usar otras técnicas diferentes a la

pavimentación, como Watson & Chow (2000) lo establecen, mediante estabilización química y/o

controles de tráfico (Tabla 2).

Por otro lado, se ha determinado la influencia de los elementos meteorológicos sobre las

concentraciones de material particulado resuspendido alrededor del mundo. En Bogotá, Galvis y

Rojas (2006), infieren que las concentraciones de PM10 pueden estar influenciadas por el mismo

tipo de fuentes, la existencia de condiciones meteorológicas similares, y que factores

meteorológicos como la lluvia, los vientos y de la actividad humana como las horas pico de

tráfico vehicular, el día y la noche dan como resultado, una variación en las relaciones

PM2.5/PM10. Según Silva y Cánchala (2013), las concentraciones de PM10 son inversamente

proporcionales a la velocidad del viento, la humedad relativa y la precipitación.

Por otro lado Meza y Quintero (2010) en Mexicali, Baja california, estudiaron el material

particulado presente en las vías discriminadas en vías pavimentadas y no pavimentadas

utilizando la metodología AP 42 de la EPA por barrido de calles, mediante la cual obtuvieron los

valores de carga y porcentaje de sedimento menor a 75 μm en laboratorio, En este caso para la

determinación de factores de emisión es necesaria ciertas variables como la constante del

39

multiplicador del tamaño de partícula (k) para PM10 y PM2.5 un valor de 4.6 y 2.1 g/VKT,

respectivamente; además del contenido de sedimentos del material de la superficie del camino

(g/m2) y el peso promedio del vehículo (Mg), lo anterior para vías pavimentadas, mientras que

para las vías no pavimentadas, el contenido de sedimento en la superficie del camino, el cual es

medido a través del porcentaje de material (s) que queda retenido en una malla No. 200. Además

de la velocidad promedio del vehículo (v, km /h), número promedio de ruedas (r) y número de

días con una precipitación mayor a 0.25 mm (p), por las características de la región y los días de

monitoreo. Sin embargo los valores de los FE estimados difieren a los obtenidos en las dos

ciudades de México (Chihuahua y D.F.), y cercana a la del Estado de Nevada, EEUU, por los

cálculos deberían considerar el tipo de textura de suelo de la región (arena, arcilla y limo),

limpieza de avenidas, control de vialidades, entre otros elementos.

Para el caso de la estimación de emisiones a partir de concentraciones medidas en campo,

se han propuesto métodos mediante el uso de modelos de dispersión inversa. Según Belalcázar,

Manzi y su grupo de trabajo (2004), el modelo de caja no reproduce adecuadamente los

fenómenos presentes en el cañón urbano con el modelo "Operational Street Pollution Model"

(OSPM), debido a los bajos coeficientes de correlación, mientras que al emplear el modelo

STREET, los coeficientes de correlación eran significativamente mayores, por lo cual es

seleccionado para la estimación de los Factores de Emisión (FE). Cabe resaltar que este último,

es un modelo analítico que estima la concentración de contaminantes en un cañón urbano a partir

del balance entre la variación temporal de la masa transportada horizontalmente, la dispersada

verticalmente y la emitida desde los vehículos (Venegas, 2012).

40

Por otra parte Zhiling et al. (2009) utilizaron el modelo Lagrangiano inverso estocástico

(Flesch et al., 1995; Flesch et al., 2004) puesto que la principal ventaja de esta técnica es el

hecho de que las emisiones se pueden calcular a partir de una única medición de la concentración

y la información del viento como elemento meteorológico principal, además de que no es

sensible a la forma y al tamaño de la fuente. Sin embargo, la tasa de emisión uniforme ha de ser

asumida dentro del área de la fuente.

Para referirse al modelo gaussiano, es importante mencionar la experiencia de Tricio

(2005), quien utilizo el modelo SCREEN3 para realizar todos los cálculos de corto plazo para

una sola fuente, incluyendo la estimación de concentraciones máximas a nivel de suelo y la

distancia; además, en este trabajo se incorporan los efectos del flujo de caída por edificios, en las

concentraciones máximas para las regiones cercanas de la pluma, estima las concentraciones en

la zona de recirculación de cavidad, además en este documento se recomienda el uso de los

modelos SCREEN3 y Berlyand para análisis de sondeo, como parte de un Estudio de Impacto

Ambiental de un nuevo Proyecto de Explotación Minero Metalúrgico. Por otra parte el método

Screening simple, es recomendado como una primera fase para la evaluación de impactos en la

calidad de aire ya que su uso permite el ahorro de recursos en modelaciones más detalladas para

fuentes que posiblemente no contribuyen a sobrepasar la norma de calidad de aire, ni tienen

potencial de generar fuertes impactos en la calidad de aire a corto plazo (EPA, 2006).

Finalmente es importante referirnos al Departamento de Salud Pública y Medio Ambiente

de Colorado, puesto que en su guía de modelación de fuentes estacionarias, menciona que el

juicio profesional debe ser utilizado en base a cada caso que se esté tratando para decidir qué

fuentes en una instalación, deben ser modeladas como fuentes de "área". Es decir, se puede

asumir una fuente puntual elevada (pila de acumulación de material) como caminos de acarreo,

41

erosión eólica, y casi a nivel del suelo como actividades de explotación de canteras, que serían

apropiados para ejecutar el modelo SCREEN3 dos veces. En donde, la primera corrida del

modelo SCREEN3, sería modelar las emisiones de la fuente puntual elevada analizada como

fuente "puntual", y la segunda corrida del modelo sería modelar las fuentes "fugitivas" como

fuente de "área" (Colorado Department of Public Health and Environment, 2002).

5. Metodología

Equipos de campo utilizados

Para la presente investigación se utilizó un DustTrak DRX 8533 Desktop, el cual es uno

de los monitores de aerosol más avanzados de la compañía TSI y del mundo (TSI Inc., 2012).

Este monitor identifica de la muestra de aerosol (con flujo volumétrico controlado), fracciones de

tamaño (PM1, PM2.5, PM4 y PM10), mientras realiza de forma segregada para cada una de ellas,

mediciones fotométricas de concentraciones en masa en un amplio rango (0,001 -150 mg/m3),

todo en tiempo real (TSI Inc., 2012).

El equipo, a partir de una señal fotométrica, multiplicado por una constante de

calibración, obtiene concentraciones de masa para PM2.5 (TSI Inc., 2012); las concentraciones

de masa para los demás tamaños de partícula son calculados de la siguiente manera (TSI Inc.,

2012):

PM1 = PM2.5 - PM1-2.5

PM4 ("Respirable") = PM2.5 + PM2.5-4

PM10 ("Torácica") = PM4 - PM4-10

PM Total = PM10 + PM>10

42

Cabe resaltar que el monitor compensa el error de coincidencia, usando un algoritmo de

corrección de tiempo muerto; mientras que disminuye el error de cálculo de concentración de

masa, debido a que los cálculos no se realizan en torno a la densidad y forma de la partícula, ni al

índice de refracción (TSI Inc., 2012). Los componentes en el fotodetector están acorde a la

norma ISO 12103-1 estándar (TSI Inc., 2012) (Ilustración 3). El equipo tomo datos cada 10

segundos para un flujo total de 3 L/min (2 L/min de flujo de muestra y 1L/min de flujo de

envoltura) con ±5% de flujo de exactitud. El rango del tamaño de las partículas que mide este

monitor está entre 0.1 - 15 µm (aproximadamente).

Ilustración 3. Esquema de funcionamiento del DustTrak DRX 8533 (Izq.) y operación del mismo en

campo (Der.) Fuente: TSI Incorporated (2012).

También se utilizo un aetalometro portátil de bolsillo, conocido como microAeth®

Modelo AE51 (Ilustración 4), para la medición en tiempo real de las concentraciones de carbono

negro. Su principio de operación es el de espectrometría de absorción (teniendo en cuenta el

aumento en la densidad del material depositado en el filtro de vidrio recubierto de teflón), a

tiempos de intervalos regulares de 10 segundos y un flujo de 150 ml/min. Este equipo permitió

43

filtrar los datos asociados a fuente por combustión, según la metodología establecida por (Orozco

et al., 2015) para obtención experimental de factores de emisión.

Ilustración 4. Monitor de Carbón negro

Fuente: AethLabs (2015).

También se hizo uso de una estación meteorológica automática integrada Davis Vantage

Pro 2™ (Ilustración 5), para la medición de las variables meteorológicas específicas: velocidad y

dirección del viento (mediante anemómetro y veleta integrada), temperatura (mediante sensores),

precipitación (mediante pluviómetro integrado) y radiación solar (mediante sensor de radiación

solar)

Ilustración 5. Estación meteorológica automática Davis Vantage Pro 2™

Fuente: Davis Instruments (2015).

44

Área de estudio

El proyecto investigativo se realizo en el barrio Caracolí (Ilustración 7), el cual está

ubicado en la localidad de Ciudad Bolívar (Ilustración 6), dentro de la UPZ Ismael Perdomo, la

cual se localiza al extremo noroccidental de la localidad, limitando al norte con la autopista sur,

al oriente con la avenida Villavicencio, al sur con la avenida Jorge Gaitán Cortes, desarrollos de

Jerusalén, Zanjón de la Muralla y al occidente, con el Municipio de Soacha. Tiene una extensión

de 554,89 hectáreas, es de tipo residencial de urbanización incompleta, tiene zona industrial

localizada al norte de la UPZ y una zona dotacional en el sector de Sierra Morena. (SDA, 2012).

Ilustración 6. Ubicación geográfica Ciudad Bolívar

Fuente: Elaboración propia a partir de Google Earth (2015).

Ilustración 7. Ubicación geográfica de Caracolí - Ubicación de equipos de monitoreo y estación

meteorológica

Nota: El Punto de muestreo por seguridad, estará sobre la Calle 76 A sur, entre Carrera 73H y Carrera 73 HBIS

Fuente: Elaboración propia a partir de Google Earth (2015).

45

Posee un clima Frío Semiárido (Fsa) según modelo Climático Caldas -Lang, con

precipitación promedio multianual (2002-2014) de 67 mms, humedad relativa media mensual

multianual de 74%, y rango de temperatura media multianual entre los 14.5 - 17 °C. Acorde a los

únicos datos disponibles por parte del IDEAM, presenta direcciones predominantes del viento

hacia el SE con un 27% y NW con un 17%, con velocidades inferiores a 4 m/s en su mayor parte.

Las lluvias siguen un patrón bimodal, con precipitaciones concentradas en los periodos de Marzo

a comienzos de Mayo, y desde, finales de Septiembre a mediados de Diciembre; y un periodo

por debajo de la precipitación media de Junio - Agosto.

Ilustración 8. Rosa de los vientos para el período Enero-Febrero del 2014 estación Ciudad Bolívar

Fuente: Elaboración propia a partir de OpenAir (2015).

46

Desarrollo de la investigación

A continuación se presenta el diagrama de flujo propuesto para la metodología y se explican las

fases de manera más detallada:

47

Fase I: Recopilación, organización de información y preparación de equipos

En la presente fase se realiza la revisión bibliográfica de mediciones de concentraciones

de material particulado asociado a vías pavimentadas y no pavimentadas, la influencia de las

variables meteorológicas sobre las concentraciones de este contaminante primario, el uso de

modelos de dispersión gaussiana y la determinación de factores de emisión, especialmente lo

establecido por Orozco et al. (2015). Además se realizo el mantenimiento y configuración de

los equipos a utilizar en los monitoreos, y se estableció la ubicación más conveniente de los

equipos (Ilustración 7 y 9) para la evaluación del impacto en la calidad del aire asociado a

material particulado, teniendo como principal condición, la seguridad de los equipos.

Ilustración 9. Establecimiento de punto de monitoreo y proyección de intervención de obra

Fuente: Autores a partir de AutoCAD (2015).

48

Por otro lado, las estaciones meteorológicas alternativas a la Estación meteorológica

automática Davis Vantage Pro 2™ son (Ilustración 10): 1. Estación del IDEAM Ciudad Bolívar

Automática [21206940] por su cercanía y ser de equivalente corriente, 2. La estación Tunal de la

Secretaría Distrital de Ambiente, dada su cercanía a la fuente y las variables meteorológicas con

que cuenta, además de estar también en la corriente Tunjuelito.

Ilustración 10. Ubicación de estaciones meteorológicas alternativas.

Fuente: Autores a partir de Google-Earth (2015).

Fase II: Campañas de monitoreo y tratamiento de datos

Se determinan las concentraciones de material particulado y paralelamente se obtienen

los datos de las variables meteorológicas: velocidad y dirección del viento, precipitación,

radiación solar y temperatura. El desarrollo de estas campañas de monitoreo (antes, durante y

después de la pavimentación de seis segmentos de vía), se desarrollaron mediante una

49

metodología mixta, utilizando técnicas de recolección de información cuantitativas en la (fase

exploratoria), y métodos analíticos (Hueso & Cascant, 2012; Orozco et al., 2015).

Los monitoreos mencionados anteriormente se realizaron durante la jornada laboral (siete

horas por día aproximadamente- variando en ocasiones por aspectos de transporte y seguridad),

por un período de seis días para el antes (16, 17, 18, 19, 20, 22 de Diciembre de 2014) y de seis

días para el después (27, 28, 29, 30 de Abril de 2015 - 2, 4 de Mayo de 2015); mientras que para

la etapa del durante, la etapa se ajusto al avance en obra, seguridad y representatividad del

monitoreo Kerbside por actividad (excavación, aplicación de fresado estabilizado y colocación

de la carpeta asfáltica) (Tabla 7), entendiendo el manejo cronológico de las obras en Caracolí,

Ciudad Bolívar por parte de la UAERMV.

Acorde a lo señalado en la Fase I, las coordenadas de ubicación del monitor de polvo

suspendido (DustTrak DRX 8533) fueron:

Este: 89494.7271 Norte: 97478.0498 (MAGNA-SIRGAS).

Altitud de 2720 m.s.n.m.

La estación meteorológica se ubico dentro de una distancia máxima de aproximadamente

5 m (variando con respecto al punto más seguro), asumiendo como punto de referencia el

monitor de polvo suspendido, y teniendo en cuenta que es un estudio a microescala. La vía sujeta

a pavimentar, tiene una longitud de 860 m y un ancho de 5,9 m, dividida en seis segmentos. En

esta investigación se ubicaron los equipos en uno de estos segmentos. Como la mencionada área

está afectada principalmente por fuentes móviles (acorde a visita de campo), y la zona de estudio

se constituye como corredor de tráfico, los equipos de monitoreo se ubicaron directamente, o lo

más cercano posible a la vía, con el fin de obtener las concentraciones más representativas y altas

(MADS, 2008).

50

Al mismo tiempo, acorde al Protocolo para el monitoreo y seguimiento de la Calidad del

aire de Bogotá, el Código de Regulaciones Federales de Estados Unidos y el método EPA IO-

2.1, se establecieron los siguientes criterios para la localización de los equipos previamente

mencionados, afines al objetivo del presente proyecto:

Altura de la toma de muestra sobre el piso (campana del DustTrak): 2 metros.

Debido a la ausencia de material vegetal, y debido a que la zona de monitoreo es una

zona netamente residencial, se tiene en cuenta para la ubicación de la estación

meteorológica, la mínima cantidad de obstáculos y una altura máxima de 3 metros.

Equipo con flujo de aire sin restricciones, 270º alrededor de la toma de muestra y/o un

ángulo de 120º libre por encima del equipo.

La distancia a las carreteras/caminos debe ser de 2 a 10 m del borde a la línea de tráfico

más cercana.

Nota: Es importante resaltar que dentro de un radio de 1 Km del punto de monitoreo no hay

presencia de industrias, además la presencia de chimeneas en el área no es representativa.

Por otra parte los datos de concentración de material particulado fueron descargados y

recopilados en una base de datos de Excel, posteriormente fueron procesados disyuntivamente a

través de dos filtros generales: 1. filtro estadístico (a partir de la desviación estándar) con el fin

de establecer la tendencia central de los datos mediante la media muestral cortada y eliminar los

valores outlier; 2. Filtro analítico (a partir de la relación de PM2.5/ PM10 y de la correlación entre

el Black Carbon y el PM2.5) esto con el fin de dividir las concentraciones de MP acorde a su

origen asociado, y descartar datos correlacionados con combustión. Los filtros fueron usados

51

para obtener dos series de resultados diferentes, debido a que el filtro analítico eliminaba valores

de concentración asociados a resuspensión, ya que representaron la menor cantidad de datos con

los valores más altos (convirtiéndose estadísticamente en valores outlier). Sin embargo esto

permitió comparar las concentraciones de MP asociado a resuspensión con los valores de

tendencia central por etapa.

Es importante mencionar que para el filtro analítico, los datos de concentración de

material particulado asociados a fuente geológica (resuspensión de polvo fugitivo) obtenidos en

los monitoreos Kerbside se diferenciaron de otros datos ya que debían presentar una relación de

𝑃𝑀2.5

𝑃𝑀10 menor a 0,4 (Querol et al., 2004; EPA, 2006; Cheng et al., 2014) y una correlación entre

Black Carbon y PM2.5 menor o igual a 0,6 (Orozco et al., 2015). Los datos de concentración de

material particulado que presentaron una relación de 𝑃𝑀2.5

𝑃𝑀10> 0,6 (Querol et al., 2004; EPA,

2006; Cheng et al., 2014) se asociaron a fuente por combustión (esencialmente fuentes móviles);

mientras que los datos que no se relacionaban a fuente geológica o a fuente por combustión se

agruparon en el grupo de fuente no definida. En esta zona no hay presencia de fuentes fijas

representativas que colinden con la vía, mas sin embargo acorde al trabajo de campo en la Fase I,

el aporte principal de polvo fugitivo en la vía se da por resuspensión (Ilustración 11), como

tambien se ha encontrado en otras zonas de Bogotá (Vargas & Rojas, 2010; Beltrán et al., 2012)

y en otras partes del mundo (Succarieh, 1992; Watson & Chow, 2000; O’Ryan & Larraguibel,

2000). Conjuntamente se estableció el número de datos en total (por día y por etapa <antes,

durante y después>) según fuente asociada (geológica, por combustión o no definida). Es preciso

mencionar que se tuvo en cuenta la existencia de una cantera a 0,6 Kilómetros

(aproximadamente) de distancia del punto de monitoreo, puesto que el material particulado

52

proveniente de esa zona pudo ser depositado en la vía, y posteriormente resuspendido por flujo

vehicular.

Por el contrario, teniendo en cuenta .que los valores aberrantes (outlier) afectaban la

media muestral, se crearon los limites de control/confianza (inferior y superior) haciendo uso de

la desviación estándar. Esto permitió determinar la media muestral cortada (valor promedio de

distribución más representativo y menos sesgado por valores atípicos). Con esta estrategia para

evitar distorsión en la media muestral, se descartaron aproximadamente entre el 5% y 10% de los

datos por día acorde a los lineamientos de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (Rodríguez,

2007), a excepción del día 17/01/2015 donde se descarto el 15% de los datos, dados los valores

de desviación estándar que se presentaron. Vale la pena señalar que el valor mínimo para el

límite inferior de control se estableció en 0, ya que ningún dato de concentración de MP podía

llegar a ser negativo.

Ilustración 11. Resuspensión de material particulado en la vía principal de caracolí

Fuente: Autores (2015).

Para el tratamiento de los datos, en pro del desarrollo de un protocolo para la generación

de factores de emisión de polvo resuspendido a partir de mediciones de material particulado, se

consideraron las direcciones predominantes del viento, además de excluir fuentes potenciales de

53

producción de material particulado diferentes al resuspendido en el antes, durante y después de la

pavimentación. Para esto se utilizo una rosa de vientos, donde se asumió que el equipo de

monitoreo se encontraba en el centro de la misma y las posibles fuentes ubicadas en cada

dirección, de esta forma se tuvo en cuenta como fuente de resuspensión de material particulado

la vía principal del barrio Caracolí, de la Localidad de Ciudad Bolívar (Ilustración 6). Por otro

lado, se considero la ubicación del equipo de monitoreo de material particulado, con el fin de

definir las concentraciones provenientes viento abajo (downwind) y viento arriba (upwind) del

punto de monitoreo. Estas concentraciones se promediaron para cada etapa de la construcción de

la vía, para posteriormente calcular la diferencia de las mismas y determinar cuánto es el aporte

de la vía, este valor constituyo uno de los insumos a utilizar en la corrida del modelo, mediante la

técnica top-down. Así mismo se seleccionaron las direcciones del viento que pudieran arrastrar

MP de la fuente principal.

Se calculo y analizo la relación de PM2.5/PM10 para cada dato obtenido, para evaluar si su

origen era el deseado, es decir geologico (< 0,4), o por el contario por combustión (>0,6), en

cuyo caso era descartado, contribuyendo de esta forma a elegir los datos más adecuados para el

modelo de dispersión gaussiano, provenientes de las actividades monitoreadas. Igualmente la

tendencia lineal entre PM2.5/PM10, debía presentar un valor de R cuadrado ≥ 0,9, dentro de un

conjunto al azar mínimo de cinco parejas de datos consecutivos, ya que de esto se puede inferir

que se registraba una misma fuente y comportamiento. Por otro lado la tendencia lineal entre

PM2.5/Carbón negro, debía presentar un valor de R cuadrado ≤ 0,6, con el propósito de excluir

las concentraciones de MP provenientes directamente de fuentes de combustión (R2 > 0,6)

(Orozco et al., 2015). Para determinar la estabilidad atmosférica de la zona, se tuvo en cuenta las

54

tablas de Pasquill-Girfford. Esto se calculo con el fin de obtener uno de los insumos para el uso

del modelo de dispersión SCREEN3.

Fase III a. : Evaluación del impacto en Calidad del aire

Para valorar el impacto en calidad del aire que tendría la pavimentación de los segmentos

de la vía arterial no pavimentada en la Localidad de Ciudad Bolívar, se compararon los

promedios aritméticos muéstrales de concentración por fuente (geológica, por combustión y no

definida), de las etapas del antes y después de la construcción vial, mediante el uso del programa

estadístico Excel, así mismo se compararon los promedios aritméticos de los valores medios

muéstrales cortados (95% al 99% de confianza) del antes vs. después de la pavimentación.

Conjuntamente se analizaron las concentraciones durante el reemplazo de la superficie en

afirmado, por una estructura de pavimento por parte de la UAERMV en el frente de obra.

Una vez realizado el tratamiento de datos para valorar el impacto, se evaluó la influencia

de las variables meteorológicas (velocidad y dirección del viento, temperatura, precipitación y la

radiación solar sobre superficie), sobre las concentraciones de material particulado asociado a

fuente geológica, calculando el coeficiente de correlación y su nivel de significancia por día

(Vararey, 2005). Previamente a esta correlación se hallaron los promedios minutales de

concentración obtenidos cada diez segundos, ya que la periodicidad de las variables

meteorologicas con la que se contaba era minutal y diez minutal. Una vez fue equivalente la

periodicidad entre concentraciones de MP y las variables meteorologicas por día, se usaron

mínimo ocho datos asociados a fuente geológica (𝑃𝑀2.5

𝑃𝑀10< 0,4) (Querol et al., 2004; EPA, 2006;

Cheng et al., 2014). Posteriormente el conjunto de datos que cumplía por día era procesado en la

55

herramienta estadística "Statistical Package for the Social Sciences" (SPSS). Al mismo tiempo

fue correlacionado el PM2.5 con el PM10 con el fin de corroborar su asociación cuando las

concentraciones eran asociadas a resuspensión de polvo fugitivo.

Dado que los datos de concentración presentan valores extremos toda vez que es un

monitoreo Kerbsite y los valores de concentración mas altos estan asociados a fuente geologica,

se utilizo el coeficiente de correlación de Spearman (𝑟𝑠) (Martínez et al., 2009), ademas se ha

encontrado que la distribución de las particulas no es por lo general normal, sino log-normal

(Jaramillo, 2001; Sanfeliu et al., 2005; Behrentz et al., 2006). Conjuntamente al realizar la

prueba de normalidad Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov (según tamaño de muestra)

(Universitat de Barcelona, 2009) ambas o una de las variables de correlación no presento

distribución normal (Sobre todo el MP) por lo que se procedio a utilizar la correlación de

Spearman, exceptuando las variables PM2.5, PM10 vs. velocidad del viento del 16/01/2015, por lo

que se correlacionaron mediante la tecnica parametrica de Pearson. El coeficiente de correlación

de Spearman (ecuación 1) puede ser nulo o escaso (0 - 0,25), debíl (0,26 - 0,5), entre moderado y

fuerte (0,51 - 0,75) y entre fuerte y perfecto (0,76 - 1) (Martínez et al., 2009). Para esta prueba

estadistica se tuvo como area de rechazo los dos extremos de la distribución muestral y una regla

de decisición: si p≤0,05 se rechaza la hipotesis de Ho (No hay relación lineal entre la

concentración de material particulado y la variable meteorologica) (Rodríguez, 2007). El

procesamiento estadistico de datos se realizo en el programa estadistico SPSS.

FASE III b. : Desarrollo de un protocolo para la generación de factores de emisión

de polvo resuspendido

Se implementó la metodología para la generación de factores de emisión acorde a lo

realizado por Orozco et al. (2015) teniendo en cuenta las concentraciones encontradas y los

56

resultados de las fases anteriores, y el uso de modelos de dispersión tipo screening, puesto que

acorde al diseño metodológico (Fase II) se obtuvieron las concentraciones más representativas y

altas del corredor de tráfico. Los modelos propuestos tipo screening son: SCREEN 3 (simple) y

AERMOD (refinado) (Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2008).

Los criterios para la selección de datos en pro de la estimación experimental de factores de

emisión asociados a resuspensión fueron: 1. la relación de PM2.5/PM10 (< 0,4) para asociar su

origen a resuspensión de material particulado, 2. La tendencia lineal entre PM2.5/PM10, con un

valor de R cuadrado ≥ 0,9, dentro de un conjunto al azar mínimo de cinco parejas de datos

consecutivos, con lo que se podía inferir que se registra una misma fuente y comportamiento

para PM2.5 y PM10. 3. la tendencia lineal entre PM2.5 y BC, con un valor de R2 ≤ 0,6, con el

propósito de excluir las concentraciones de MP provenientes directamente de fuentes de

combustión (R2 > 0,6) (Orozco et al., 2015). Posteriormente cada dato aceptado era asociado a

vientos abajo (DW) o a vientos arriba (UW) acorde a cada resultado singular de dirección del

viento con respecto al punto de monitoreo. Se promediaron los valores de concentración

asociados a DW y UW para seguidamente obtener un valor delta (ΔC) (ΔC= DW - UP). Este

valor constituyo uno de los insumos a utilizar en la corrida de los modelos screening (SCREEN3

- AERMOD), escogidos por predecir las concentraciones más altas a la que está expuesto un

peatón (monitoreo Kerbside). Se simulo una fuente de área (Colorado Department of Public

Health and Environment, 2002; Orozco et al., 2015) mediante la técnica top-down, acorde al

método heurístico de exploración y tanteo (Orozco et al., 2015). El presente procedimiento fue

ejecutado para las tres etapas analizadas (antes, durante, después de la pavimentación).

57

La modelación en AERMOD se realizó utilizando la meteorología medida in-situ y se utilizaron

radiosondeos del Aeropuerto el Dorado (Bogotá), en el caso de SCREEN3 se calculó la

estabilidad de la atmósfera a través de las tablas Pasquill-Gifford (Nevers, 2000)

FASE IV: Preparación del documento final

Discusión de resultados acorde a las deducciones obtenidas en la Fase III, generación de

conclusiones y recomendaciones. Posteriormente es diseñado el documento final acorde a lo

establecido en el anteproyecto.

6. Resultados

Tabla 4. Resultados de análisis antes de la pavimentación

Clasificación

16/12/2014 17/12/2014 18/12/2014 19/12/2014 20/12/2014 22/12/2014

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³)

Fuente

Geológica*

388 1027 7 250 663 468 348 914 133 1000 2732 20 213 569 75 134 364 1100

Fuente por

combustión*

66 88 865 79 113 696 126 170 1326 120 165 1566 57 72 1891 73 93 235

Fuente no

definida*

122 246 184 133 290 983 212 461 932 288 594 786 87 176 558 119 269 961

Datos Totales 1056 Datos Totales 2147 Datos Totales 2391 Datos Totales 2372 Datos Totales 2524 Datos Totales 2296

Límite

superior de

control

135 265

364 905

414 894

378 804

151 315

314 782

Límite

inferior de

control

21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Media

muestral

Cortada

68 98 98 206 132 220 145 231 56 83 78 190

(%) Datos

descartados

5,96 5,77 7,60 7,60 6,25 7,12 7,25 7,67 5,48 4,89 8,28 8,40

Nota:*Promedio aritmético

Fuente: Autores (2015)

58

Antes de la pavimentación, la mayor concentración promedio de PM2.5 y PM10 se asocio a

fuente geológica (Tabla 4), a pesar de que en la mayoría de los días es el origen que menos se

presenta (14,1 % del total de datos), a excepción del último día de campaña (donde registra la

mayor proporción de datos de MP asociado a esta fuente). La resuspensión del recebo

superficial, acorde a la visualización en tiempo real de los registros de concentración de MP

(material particulado) en el analizador automático y al paso vehicular fue directamente

proporcional al aumento en velocidad de los vehículos, la ubicación del exosto con salida de

gases contra la superficie afirmada seca (Ilustración 12) y al aumento de flujo vehicular, tal y

como se ha encontrado en las investigaciones de Succarieh (1992), Beltrán et al. (2012),

Ballesteros et al. (2015); además, según observaciones en campo, a velocidades del viento

mayores a 1 m/s y menores a 3 m/s y al aumento en temperatura, las concentraciones de MP

tendían a incrementarse, lo que posteriormente se pudo especificar y constatar en el análisis de la

influencia de las variables meteorológicas sobre las concentraciones de MP resuspendido. Como

era esperable acorde a lo anterior, los valores de concentración más altos registrados por día para

esta etapa, resultaron de la fuente geológica con valores de PM10 desde 2270 µg/m³ (16/12/14)

hasta 14800 µg/m³ (17/12/2014) (Anexo 2), sin embargo es en el monitoreo del 19/12/2014

(Tabla 4), cuando por las razones inicialmente expuestas se obtienen las concentraciones

promedio más altas de PM10 y de PM2.5 con 2732 µg/m³ y 1000 µg/m³ respectivamente.

59

Ilustración 12. Resuspensión de material particulado por circulación de vehículos Fuente: Autores (2014).

A partir del cálculo del número total de datos asociados a cada fuente sobre el número

total de datos analizados se obtuvo que el 51,5 % de datos del MP antes de pavimentar es

asociado a fuente por combustión (Tabla 4) (Tabla 6), seguido de la fuente no definida (no

asociado a fuente geológica o a fuente por combustión) con un 34,4 % (Tabla 4) (Tabla 6) con

concentraciones relativamente bajas comparadas a las concentraciones de fuente geológica, pero

mayores a las obtenidas para la fuente por combustión (Tabla 4). Por otro lado, durante los

monitoreos de antes de la pavimentación (Tabla 4) las concentraciones más altas de MP

asociadas a fuente por combustión se presentaron el 18/12/2014 y 19/12/2014, posiblemente a

causa del tráfico lento o estático presentado (Ledesma, 2009)

Las concentraciones más altas asociadas a fuente geológica son atribuidas al estado de la

vía y a las condiciones para que los mecanismos de resuspensión se conciban (natural y/o

artificial) (Succarieh, 1992), mientras que la alta cantidad de datos asociados a fuente por

combustión son atribuidos al paso vehicular, que se da en gran medida ya que este es un punto de

60

conexión entre el Municipio de Soacha y el Distrito Capital, además de ser de alta actividad

comercial. De la misma manera, se denota que el material particulado se asocia en gran medida a

la fuente por combustión cuando la fuente geológica presenta un numero de datos muy inferior

respecto a las otras dos clasificaciones (Tabla. 4); cuando no se presentan estas grandes

diferencias en número de datos como en el 17/12/2014 (Tabla 4), es la fuente no definida la que

mas es asociada al MP, coligado posiblemente a que las fuentes móviles, promovieron en gran

medida la generación artificial del MP resuspendido (Succarieh, 1992), dadas las condiciones

favorables de la superficie no pavimentada para que esto ocurriera.

Por otra parte, los valores promedio de concentración de MP asociados a fuente geológica

del 16-19-20/12/2014 (Tabla 4) sobrepasan el valor del límite superior de control para PM2.5 y

PM10, lo que no ocurre con la fuente por combustión y la no definida (Tabla 4), lo que indica que

los límites de control a partir de la desviación estándar (filtros estadísticos) no son aplicables

para descartar datos y asociarlos a una fuente específica, ya que analíticamente están excluyendo

las concentraciones asociadas a fuente geológica por el bajo número de datos y las altas

concentraciones que presentan, lo que apoyaría el uso de los filtros analíticos empleados en la

presente investigación y en la realizada por Orozco et al. (2015). El comportamiento del

sobrepaso del límite superior de control es atribuible a valores de concentración altos asociados a

resuspensión de polvo fugitivo por mecanismos naturales y/o artificiales. Por otro lado para el

antes de la pavimentación, los promedios de los valores de distribución más representativos y

menos sesgados por valores atípicos (Tabla 4) son de 96 µg/m³ y 171 µg/m³ de PM2.5 y PM10

respectivamente. Vale recalcar que los valores atípicos descartados corresponden a datos

asociados a eventos de resuspensión de material particulado, los cuales representan o contienen

las concentraciones más altas del contaminante.

61

Tabla 5. Resultados de análisis después de la pavimentación

Clasificación

27/04/2015 28/04/2015 29/04/2015 30/04/2015 02/05/2015 04/05/2015

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos

PM2.5 PM10 No.

Datos (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³) (µg/m³)

Fuente

Geológica*

1 5 17 - - 0 32 92 1 - - 0 - - 0 - - 0

Fuente por

combustión*

59 86 1704 34 45 2327 32 44 2488 40 54,1 2457 90 104 2527 71 85 2516

Fuente no

definida*

29 52 804 32 57 81 32 57 57 43 75,3 86 219 431 1 160 296 4

Datos Totales 2525 Datos Totales 2408 Datos Totales 2546 Datos Totales 2543 Datos Totales 2528 Datos Totales 2520

Límite

superior de

control

143 206

84,6 107

83 107

97 122

152 174

121 151

Límite

inferior de

control 0 0 0 0 0 0 0 0 29 35 21 20

Media

muestral

Cortada

36 55 24 33 25 34 31 42 80 92 63 75

(%) Datos

descartados 4,67 5,03 7,143 8,10 5,15 5,85 5,82 7,15 7,59 7,71 5,56 5,75

Nota:*Promedio aritmético

Fuente: Autores (2015)

Después de la pavimentación, al contrario de la etapa 1 antes de la pavimentación, la

mayor concentración promedio de PM2.5 y PM10 se asocio a fuente no definida (para los 3 últimos

días de la suscitada campaña) (Tabla 4) (Tabla 5), seguida de la fuente por combustión para los

dos primeros días (únicamente PM2.5 en el segundo día). Únicamente en el tercer día se presento

la mayor concentración de PM10 asociado a un dato de fuente geológica (Tabla 5),

probablemente por el aporte de la construcción de un segundo piso de vivienda, por el barrido

manual de la zona peatonal cercana al punto de monitoreo o a la resuspensión de MP por un

mecanismo de generación natural y/o mecánico en la zona peatonal (despavimentada) o a una

zona despavimentada circundante. La disminución de concentraciones de MP asociado a fuente

geológica (Tabla 4) (Tabla 5) (Tabla 6) fue asociada a la reducción de los reservorios de polvo

particulado fugitivo y a la unión de partículas superficiales, una vez se colocó la carpeta asfáltica

con una proporción de vacíos menor al 6% (mezcla asfáltica densa) (Succarieh, 1992; Watson &

Chow, 2000). Al igual que en la antes de la pavimentación (Tabla 4), la mayoría de valores de

62

concentración de MP se asociaron a fuente por combustión (Tabla 5), sin embargo en esta última

etapa su presencia aumento 41,6 puntos porcentuales (siendo la fuente asociada que más datos

registro por día), mientras que las fuentes geológica y no definida presentaron una reducción de

14 y 27,6 puntos porcentuales, respectivamente. Como era esperable acorde a estos resultados,

los valores de concentración más altos registrados por día para esta etapa, resultaron asociados a

la fuente por combustión, con valores de PM2.5 desde 1090 µg/m³ (04/05/15) hasta 1990 µg/m³

(02/05/15), y de PM10 desde 1040 µg/m³ (28/04/15) hasta 3050 µg/m³ (27/04/15) (Anexo 2).

Particularmente estos dos últimos días (27/04/2015-28/04/2015) sucedieron al proceso de

pavimentación, el cual fue caracterizado por las actividades de excavación, aplicación de fresado

estabilizado y colocación de carpeta asfáltica (Tabla 7) (Ilustración 17). En el monitoreo luego

de la pavimentación después del 28/04/2015, al normalizarse el flujo vehicular y presentarse una

superficie pavimentada, fue por asociación la fuente por combustión y la no definida las que

presentaron las concentraciones de PM2.5 mas altas, sin embargo disminuyeron en comparación a

los valores de concentración de la antes de la pavimentación (Tabla 6) (Anexo 2).

Conjuntamente los valores máximos de MP disminuyeron en comparación a los valores

presentados antes de la construcción vial.

Por otra parte, únicamente los dos últimos días de la campaña llevada a cabo después de

la pavimentación, presentaron valores promedio de concentración que superaron los límites

superiores de control con asociación a una fuente no definida entre geológica y por combustión,

atribuido posiblemente al paso vehicular y a un aporte de material geológico proveniente de vías

circundantes o zonas peatonales que aún se encuentran sin pavimentar. A pesar de ello en estos

63

días no se presentó una asociación de MP definida esencialmente a una fuente geológica, como sí

ocurrió en el primer día con apenas 17 datos (Tabla 5).

En adición, los valores promedio muéstrales por día, obtenidos en función de los límites

de control tienden a presentar valores símiles (Tabla 5), a excepción de los dos últimos días

donde los valores asociados a fuente por combustión y fuente no definida son más altos.

Posiblemente el material particulado del último día (4/05/2015) se asoció a una quema que se

presentó en horas de la mañana aproximadamente a menos de 400 metros del punto de monitoreo

(Ilustración 13), apoyando el resultado de un 99,8 % de datos asociados a fuente por combustión

(Tabla 5).

Ilustración 13. Presencia de quema en el área circundante al punto de muestreo Fuente: Autores (2015).

Al realizar el promedio de los valores medios muéstrales (cortados) de concentración

(Tabla 5) se obtiene para el después de la pavimentación valores de 43 µg/m³ y 55 µg/m³ de

PM2.5 y PM10 respectivamente. Esto demuestra una reducción del 55,2% para PM2.5 y del 67,95%

para PM10 en comparación a la antes de la pavimentación (Tabla 4). Aunque se alcanzaron

menores concentraciones de PM10 evidenciando el mejoramiento en la calidad del aire, se siguen

64

presentando concentraciones altas (Tabla 5) a causa de la presencia de zonas circundantes sin

pavimentar. Por ello se recomienda como método complementario a la pavimentación, la

limpieza de calles con máquinas de tecnología avanzada (barredora -aspiradora húmeda o seca)

(O’Ryan & Larraguibel, 2000) que permitan el lavado efectivo, evitando de esta manera la

suspensión de polvo cada vez que pasa un automóvil (Agencia de Noticias UN, 2012)

pequeña

Tabla 6. Resultados de análisis comparativos entre el antes y después de la pavimentación

Medida de

tendencia

Central

Clasificación

asociada

ANTES DE

PAVIMENTAR

DESPUÉS DE

PAVIMENTAR % de

Cambio

en PM2.5

% de

Cambio

en PM10 PM2.5

(µg/m³)

PM10

(µg/m³)

% de

Datos

PM2.5

(µg/m³)

PM10

(µg/m³)

% de

Datos

Promedio

aritmético

Fuente

Geológica 381 1025 14,1 17 48 0,1 -95,7 -95,4

Fuente por

combustión 87 117 51,5 54 70 93 -37,4 -40,3

Fuente no

definida 160 339 34,4 86 161 6,9 -46,3 -52,5

Media

muestral

cortada por

día 212 500 52 93

-75,3 -81,4

Nota: Se obtuvieron en total 12.786 datos antes de la pavimentación y 15.070 datos después de la pavimentación

Fuente: Autores (2015)

Al comparar las concentraciones promedio de MP del antes vs. después de la

pavimentación, se aprecian reducciones en fuente geológica, por combustión y no definida

(Tabla 6), a pesar de que en la antes de la pavimentación la superficie estaba todos los días

húmeda (Ilustración 14), dadas las lloviznas que se presentaban en horas de la tarde y/o a las

aplicaciones rutinarias de agua a medio día por parte de sus habitantes (Ilustración 15).

Justamente estas aplicaciones se realizaban cuando la visibilidad disminuía por causa del

65

contaminante primario (Succarieh, 1992; Canter, 1998) y se registraban las concentraciones más

altas de PM10 (12 pm. ± 2 horas) (Anexo 2); contrario a esto, en la campaña de monitoreo de

después de la pavimentación, no se aplicó agua sobre la superficie, pero se presentó una

atmósfera inestable y las máximas concentraciones por día para esta etapa también se

presentaron a las 12 pm ± 3 horas (Anexo 2).

Ilustración 14. Condiciones generales antes de la pavimentación en Caracolí Fuente: Autores (2015).

Ilustración 15. Irrigación de agua sobre el afirmado Fuente: Autores (2015).

Por otro lado, como se visualiza en la Tabla 6, el material asociado a fuente geológica

(polvo fugitivo resuspendido) obtuvo el mayor porcentaje de reducción en concentración (95,7%

66

para PM2.5 y 95,4% para PM10), lo que apoyaría otras investigaciones en las que se han

encontrado reducciones mayores al 90% (Succarieh, 1992; Watson & Chow, 2000). Este impacto

positivo, traducido en menos efectos adversos al comercio, mejoramiento en la calidad visual

(Ilustración 16), aumento en la visibilidad y en si en el mejoramiento en la calidad del aire es

atribuible a la construcción vial por parte de la UAERMV (Canter, 1998; Succarieh, 1992:

Watson & Chow, 2000). No obstante, disminuyeron las concentraciones de MP asociado a fuente

por combustión y a fuente no definida en más de un 37%, influenciado por la disminución del

tráfico parado (Ledesma, 2009) y a la supresión de reservorios de polvo fugitivo. Resultado de

esto, los promedios aritméticos de las medias muéstrales cortadas por día disminuyeron en un

75,3% para PM2.5 y un 81,4% para PM10. Se presentó de forma generalizada una disminución

mayor en PM10 que en PM2.5, ya que el polvo fugitivo (aportante principal de partículas gruesas

inhalables) se suprimió, el flujo vehicular cambio y la perturbación del suelo desnudo que se

presentaba antes de la pavimentación al paso del flujo vehicular y a las condiciones

meteorológicas disminuyo gracias a la intervención vial. Cabe resaltar que los valores de

concentración de MP pueden llegar a bajar una vez se pavimenten los andenes y en si las zonas

circundantes que se encuentran sin pavimentar.

Ilustración 16. Situación ambiental antes vs. después de la pavimentación Fuente: Autores (2015).

67

Igualmente el número de datos de MP asociado a fuente geológica (polvo fugitivo

resuspendido) disminuyo 14 puntos porcentuales, conjuntamente el número de datos de MP

asociado a fuente no definida (entre geológico y por combustión) disminuyo 27,6 puntos

porcentuales; mientras que el número de datos de MP asociado a fuente por combustión aumento

41,6 puntos porcentuales. (Tabla 6).

Tabla 7. Resultados de análisis durante los días más representativos del proceso de pavimentación

Nota:*Promedio aritmético

Fuente: Autores (2015)

Acorde a los resultados de análisis durante la rehabilitación vial completa (Tabla 7), en la

excavación por métodos mecánicos frente al punto de monitoreo (Ilustración 17) se obtuvieron

los máximos valores promedios para PM2.5 con 233 µg/m³ y para PM10 con 627 µ/m³ asociados a

fuente geológica (Tabla 7), dado su aporte a la generación y trituración de detritos geológicos.

68

Ilustración 17. Excavación por métodos mecánicos

Fuente: Autores (2015).

Por su parte el MP asociado a fuente por combustión tuvo su mayor presencia (No.

datos/día) cuando se colocó la carpeta asfáltica (23/04/2015) con un 98,3% del total de datos

(Tabla 7), sin embargo en dicho día no se presentó la mayor concentración/día de la etapa de

pavimentación; en ese aspecto, fue el día 13/01/2015, posiblemente a la maquinaria (Ilustración

17) que estuvo al frente del punto de monitoreo la mayor parte del tiempo y al cuello de botella

vehicular que se presentó. Causa de las altas concentraciones promedio de MP en el primer día

de campaña del durante asociadas a fuente geológica y por combustión (Tabla 7), también se

presentaron las mayores concentraciones promedio para la fuente no definida (Tabla 7). En

consecuencia, la media muestral (cortada) más alta por día se presentó en la excavación frente al

punto de monitoreo con 126 µg/m³ y 298 µg/m³ para PM2.5 y PM10 respectivamente (Tabla 7), en

un período de monitoreo de aproximadamente 7 horas (Anexo 2). Los valores promedio de

concentración de MP asociados a fuente no definida del 17/01/2015 (Tabla 7) superaron el límite

superior de control ya que presentan un bajo número de datos con concentraciones más altas a las

presentadas por la fuente por combustión, que contiene el 97,4% del total de datos en dicha fecha

(Tabla 7). En este día las actividades de excavación y aplicación de fresado estuvieron alejadas

del punto de monitoreo con respecto a los anteriores días en la que se realizaron las mismas

69

actividades, conjuntamente el paso del flujo vehicular se mantuvo sobre el carril más lejano y

dividida del carril contiguo con tela para cerramiento (Ilustración 9) (Ilustración 18). Esto

también pudo incidir en la presencia nula de concentraciones asociadas a fuente geológica.

Ilustración 18. Paso vehicular sobre el carril más lejano al punto de monitoreo Fuente: Autores (2015).

Al comparar los promedios de las medias muéstrales cortadas de MP (teniendo en cuenta

las fuentes de clasificación) del antes (Tabla 4) y del durante la pavimentación (Tabla 7), se

denoto una disminución en las concentraciones del durante, pasando de 96 µg/m³ a 74 µg/m³

para PM2.5 y de 171 µg/m³ a 0,139 µg/m³ para PM10. Esto se pudo dar gracias a que después de

la aplicación del fresado estabilizado las concentraciones tendieron a tener valores por debajo de

los registrados en la excavación (Tabla 7) ya que el fresado estabilizado posee una superficie

pegajosa y se presenta como conglomerado (Ilustración 19), haciendo más difícil su

resuspensión. Cabe resaltar que también se evitó la acción erosiva del viento, las emisiones

fugitivas y se interrumpió el transporte de MP procedente de fuentes móviles con tela para

cerramiento, muestra de ello están las concentraciones del 21/01/2015 (Tabla 7), las cuales

fueron más bajas con respecto a los otros días donde también se excavo, posiblemente porque se

realizo esta actividad en el carril más lejano y el MP fugitivo era bloqueado en cierta medida por

70

la tela para cerramiento, sin embargo esta tela pudo ser igual a 1,5 metros para ser una medida

más efectiva como control de la resuspensión de material particulado (Área Metropolitana del

Valle de Aburrá, 2009); Asimismo, durante el proceso de pavimentación se irrigo agua sobre los

segmentos en proceso y zonas circundantes (Ilustración 20) como estrategia de control ambiental

atmosférico, no obstante se recomienda tener en cuenta el rotulado y etiquetado en el carro

tanque y/o contenedor del material en estado líquido.

Ilustración 19. Presentación y aplicación de fresado estabilizado Fuente: Autores (2015).

Ilustración 20. Riego de agua por carro tanque durante la pavimentación Fuente: Autores (2015).

71

Tabla 8. Resultado de análisis de Correlación entre las concentraciones de material particulado

asociadas a resuspensión y variables meteorológicas

ETAPA Día Contaminante

Vel. del Viento Dirección del Viento Temperatura Precipitación Rad. Solar 𝑟𝑠 entre

PM2,5 y PM10

𝑟𝑠 p-valor 𝑟𝑠 p-valor 𝑟𝑠 p-valor 𝑟𝑠 p-valor 𝑟𝑠 p-valor

Antes de Pavimentar

17/12/2014 (n= 13)

PM2,5 0,094 0,760 0,127 0,679 -0,261 0,388 - - -0,187 0,541

0,995** PM10 0,072 0,815 0,110 0,719 -0,256 0,399 - - -0,242 0,426

22/12/2014 (n= 27)

PM2,5 0,404* 0,037 -0,549** 0,003 0,429* 0,025 - - 0,080 0,690

0,997** PM10 0,413* 0,032 -0,546** 0,003 0,412 0,033 - - 0,078 0,697

Durante la

pavimentación

13/01/2015 (n= 8)

PM2,5 0,903** 0,002 0,905** 0,002 0,755* 0,031 - - -0,286 0,493

1,000** PM10 0,903** 0,002 0,905** 0,002 0,755* 0,031 - - -0,286 0,493

14/01/2015 (n= 162)

PM2,5 0,119 0,136 0,033 0,684 -0,135 0,91 - - -0,174* 0,028

0,998** PM10 0,118 0,139 0,029 0,717 -0,123 0,125 - - -1,71* 0,032

15/01/2015

(n= 11)

PM2,5 -0,150 0,659 0,289 0,388 -0,430 0,187 - - 0,211 0,532

0,998** PM10 -0,136 0,690 0,289 0,389 -0,438 0,177 - - 0,211 0,533

16/01/2015

(n= 9)

PM2,5 0,434 0,243 0,237 0,539 0,172 0,659 - - 0,221 0,567

0,979** PM10 0,458 0,215 0,234 0,545 0,170 0,662 - - 0,220 0,569

21/01/2015

(n= 159)

PM2,5 -0,141 0,076 0,059 0,464 0,033 0,679 - - -0,005 0,952

0,998** PM10 -0,133 0,095 0,055 0,493 0,051 0,525 - - 0,017 0,832

Nota: *La correlación es significativa al nivel 0,05 (Bilateral); **La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). (n)

Número de datos

Fuente: Autores (2015).

Se obtuvieron correlaciones (𝑟𝑠) entre PM2.5 y PM10 (asociados a resuspensión) con

significancia menor o igual a 0,01 para todos los días (Tabla 8), y un comportamiento semejante

entre estos dos contaminantes vs. las variables meteorológicas (Tabla 8), lo que permitió valorar

el MP= [ PM2.5, PM10] como conjunto frente a las variables meteorológicas y corroborar su alta

asociación lineal directa cuando se presentaron eventos de resuspensión. Al evaluar la influencia

de las variables meteorológicas en las concentraciones de material particulado asociadas a fuente

geológica <<polvo fugitivo-resuspendido>> (Vargas & Rojas, 2010) (Tabla 8) se encontró que

para la etapa de pre-pavimentación el día 22/12/2014 mostro una correlación débil directamente

proporcional entre material particulado y velocidad del viento ( =1,84 m/s con error típico de

0.07) (Anexo 2) a partir de las 9 am. Conjuntamente se muestra una asociación moderada

inversamente proporcional con la dirección del viento y correlación positiva con la temperatura

(Tabla 8). Estos resultados asocian el material particulado resuspendido con el mecanismo de

generación natural, en el que la procedencia de la masa de aire permite el ascenso de MP

72

almacenado en superficie, y las condiciones de la superficie a su vez evitan el aglutinamiento de

las partículas, dadas unas condiciones de temperatura en el ambiente y la falta de algún

mecanismo de supresión del material particulado fugitivo en la vía (Tabla 2) (Succarieh, 1992;

Watson & Chow, 2000).

La correlación positiva más alta entre MP y temperatura (0,75) (Tabla 8) se presentó

cuando se obtuvieron los valores de temperatura más altos (13/01/2015) (Ilustración 21) y fue

disminuyendo en algunos casos conforme disminuía el valor en la distribución de temperatura.

Se pasó de una correlación fuerte (𝑟𝑠) de 0,75 para una mediana de 20,6 °C (13/01/2015)

(Ilustración 21), a una correlación débil (𝑟𝑠) de 0,4 para una mediana de 19,7 °C (22/12/2014), y

finalmente a una correlación nula (𝑟𝑠) de 0,03 para una mediana de 16,2 °C (21/01/2015), lo que

podría sugerir inicialmente que las concentraciones asociadas a resuspensión pueden llegar a

estar en función del aumento en temperatura, mas sin embargo hay otras variables que inciden

directa o indirectamente en la resuspensión y en la relación lineal entre MP y temperatura, ya que

si bien es cierto que el MP y la temperatura pueden llegar a ser directamente proporcionales, hay

días como el 15/01/2015 que a pesar de presentar una mediana de temperatura alta de 19,5 °C

(Ilustración 21) demuestra una correlación negativa débil (Tabla 8), como también ocurre en los

días 17/12/2014 y 15/01/2015.

73

Ilustración 21. Serie temporal de temperatura ante la concentración de material particulado

asociado a fuente geológica Fuente: Autores (2015).

En el caso de la velocidad del viento, se obtuvieron correlaciones positivas escasas

(17/12/2014-14/01/2015) (Tabla 8) caracterizadas por presentar las velocidades más bajas (no

atípicas) y menores a 3,7 m/s (Ilustración 22); correlaciones positivas débiles (22/12/2014-

16/01/2015) (Tabla 8) caracterizadas por presentar la mayor cantidad de valores atípicos (fuera

del 95% de confianza) y en el que el 100% de datos no atípicos son mayores a 1 m/s pero

menores a 2,5 m/s; una correlación positiva fuerte (13/01/2015) (Tabla 8) caracteriza por

presentar valores de velocidad del viento entre un mínimo de 1,6 m/s y un máximo de 3,6 m/s

(Ilustración 22). Estos resultados sugieren que las concentraciones asociadas a resuspensión de

MP presenta una correlación positiva con la velocidad del viento siempre y cuando esta no

presente valores mayores a 3,6 m/s, en cuyo caso generaría dispersión del contaminante. Esto se

puede evidenciar en los días 15/01/2015 y 21/01/2015 (Ilustración 22), que presentaron valores

no atípicos mayores a 3,6 m/s y demostraron correlaciones negativas escasas (tabla 8).

Específicamente el 15/01/2015, al presentar los valores de velocidad del viento más altos

74

(Ilustración 22) demostró una correlación de Spearman mas tendiente a -1 con un p-valor de

0,659 para PM2,5 y de 0,690 para PM10 (Tabla 8).

Ilustración 22. Serie temporal de Velocidad del viento ante la concentración de material

particulado asociado a fuente geológica Fuente: Autores (2015).

En el caso de la dirección del viento, las concentraciones de material particulado

asociadas a resuspensión mostraron una relación directamente proporcional con el rumbo de las

masas de aire de manera escasa (17/12/2014-14/01/2015-16/01//2015) (Tabla 8), de manera débil

(15/01/2015) y de manera fuerte (13/01/2015) con p-valor de 0,003 <<relación lineal alta>>

(Tabla 8); a excepción del 22/12/2015 en cuyo caso se correlaciono con la procedencia del viento

de manera moderada con p-valor de 0,003 <<relación lineal alta>> (Tabla 8). Los días

(22/12/2014-13/01/2015) que presentan la correlación más fuerte entre dirección del viento y

concentración asociada a resuspensión de MP demuestran un comportamiento (𝑟𝑠) opuesto entre

ellos a pesar de que tengan similaridades de correlación en velocidad del viento, temperatura y

precipitación, y ser disímiles en radiación solar (Tabla 8). Esta situación demuestra que a pesar

de que exista una alta correlación entre dos eventos, entre ellos puede no existir la relación de

75

causa y efecto (Restrepo & González, 2007), estar en función de otras variables, o ser causa de

las diferencias en las condiciones ambientales entre etapas. El día de correlación negativa

moderada (22/12/2014) (Tabla 8) presentó un comportamiento no análogo al que se mostró en

general en la etapa de pre-pavimentación (Ilustración 23) con dirección del contaminante por el

viento hacia el SSE-SE y S, y en la etapa de pre-pavimentación se obtuvieron direcciones hacia

SSW-SW-WSW con un rango de concentración de 300 - 570 µg/m3 y frecuencia de 10 a 20%

(Ilustración 23). El día de correlación positiva fuerte-perfecta (13/01/2015) (Tabla 8) (en gran

medida por la baja cantidad de datos, n=8) se presento un comportamiento opuesto al que se

presento en general en el etapa del durante (Ilustración 24) con dirección del contaminante hacia

S y SW con concentraciones más altas (Tabla 7) (Ilustración 24) con respecto a las que se

presentaron en la etapa de construcción vial (Tabla 7) con direcciones de N, NW y NE.

Ilustración 23. Rosas de contaminación de PM2.5 asociado a resuspensión para el 22/12/2014 (Izq.) y

de la etapa de pre-pavimentación (Der.) Fuente: Elaboración propia a partir de OpenAir (2015).

76

Ilustración 24. Rosas de contaminación de PM2.5 asociado a resuspensión para el 13/01/2015 (Izq.) y

de la etapa de pavimentación (Der.) Fuente: Elaboración propia a partir de OpenAir (2015).

En el caso de la precipitación, no se presentaron valores de correlación (Tabla 8) ya que

se presentó una constante de 0 litros de agua lluvia por metro cuadrado de terreno cuando las

concentraciones de material particulado se asociaron a fuente geológica (polvo fugitivo-

resuspensión). Estos resultados se presentaron, como eran esperables, porque la generación de

precipitación evitaría la resuspensión de MP, generando en gran medida un lavado efectivo de la

atmosfera (Nimbus Weather Services, 2001).

Por otra parte la radiación solar sobre superficie fue la variable meteorológica que más

bajo se correlaciono con las concentraciones de MP asociadas a resuspensión (Tabla 8), en parte

por la intermitencia del pasar de las nubes, por la posible generación de resuspensión de material

particulado por un mecanismo ajeno al natural (artificial), como tambien por la irrigación de

agua sobre la superficie (mecanismo de supresión de MP fugitivo) (Ilustración 15) (Ilustración

20) (Succarieh, 1992; Watson & Chow 2000). Estas consideraciones pudieron alterar el posible

comportamiento correlacional entre variables. Los días (22/12/2014-15/01/2015-16/01/2015)

presentaron una correlación positiva escasa - casi nula, y los días (17/12/2014-14/01/2015-

21/01/2015) presentaron una correlación negativa escasa - casi nula (Tabla 8), por lo que se

77

infiere que la radiación solar puede no incidir directamente sobre las concentraciones de MP

resuspendido ya que requiere del movimiento de masas de aire para generar el proceso de

resuspensión, mas puede llegarlo a ser de forma indirecta aumentando la temperatura en

superficie, evitando y/o disminuyendo el aglutinamiento de las partículas en superficie por el

agua o por la emulsión asfáltica que cubre el pavimento reciclado, dadas sus características

químicas de adhesión, también puede incidir en la meteorización del material geológico y del

pavimento reciclado. Esto permitiría que la resuspensión natural y/o artificial de las partículas se

realice con mayor facilidad, en contra posición del conglomerado que presentaría un mayor peso

y por lo tanto se requeriría un mayor trabajo (mayor unidad de fuerza). El día que mostro una

correlación más cercana a |1| fue el 13/01/2015 con una correlación negativa débil (Tabla 8)

(Ilustración 26), el cual no mostro diferencia significativa con respecto a los demás días

(Ilustración 25), que en su mayoría también presentan una correlación negativa. Se ha

encontrado que el material particulado es quien incide sobre la radiación solar sobre superficie,

ya que dispersa los fotones y absorbe las longitudes de onda corta, reduciendo la visibilidad

(Ilustración11) (Ilustración 12) y modificando el albedo (Viana, 2003; Martin, 2005; Red de

Control de la Contaminación atmosférica de Valladolid, 2015; Fundación Centro de Recursos

Ambientales de Navarra, 2015). Sin embargo se desconoce la altura a la que se resuspendia el

material particulado con respecto la estación meteorológica automática que se ubicó a una altura

que no superó los 3 metros.

78

Ilustración 25. Serie temporal de Radiación Solar ante la concentración de material particulado

asociado a fuente geológica Fuente: Autores (2015).

Ilustración 26. 13/01/2015: Comparativo entre concentración de PM10 y radiación solar Fuente: Autores (2015).

500

600

700

800

900

150

350

550

750

950

1150

1350

1 2 3 4 5 6 7 8

Rad

iaci

ón

so

lar

(W/m

^2)

PM

10

(µ

g/m

^3)

Tiempo

Comparación entre PM10 y Radiación Solar

PM10 Radiación solar

79

7. Protocolo para la generación de factores de emisión de polvo resuspendido a partir de

mediciones de material particulado y la aplicación de modelos de dispersión

A partir de la metodología propuesta por Orozco et al. (2015) se desarrolló este protocolo

con el fin de determinar factores de emisión para vías sin pavimentar, en construcción y

pavimentadas, mediante modelación de dispersión inversa con AERMOD y SCREEN3. Los

contaminantes en cuestión son el material particulado menor a 10 micras (PM10) y el material

particulado menor a 2.5 micras (PM2.5).

Este protocolo puede ser utilizado bajo un escenario donde las concentraciones de los

contaminantes estén asociadas a resuspensión de material particulado. En esta investigación los

eventos de contaminación antes y durante la pavimentación, estuvieron asociados a un número

de datos superior a 10000. Sin embargo para la etapa 3 (Después de la pavimentación) aunque se

presentó un numero de datos similar, solo el 0.1% de datos estuvo asociado a concentraciones de

material particulado coligado a resuspensión, asimismo las concentraciones asociadas a Up-

Wind (Background) fueron mayores que las concentraciones asociadas a Down-Wind

(Background + Fuente), lo que implicaría que la metodología no se ajusta a un bajo número de

datos de concentración asociados a resuspensión de material particulado de la fuente en cuestión,

en este caso la vía pavimentada.

Por otra parte es conveniente poseer la información meteorológica in situ de la fuente

analizada, puesto que la misma es un insumo determinante para la corrida de los modelos

gaussianos utilizados en esta investigación. Además, para la aplicación de esta metodología se

deben realizar campañas de monitoreo a microescala con una resolución de toma de datos alta,

que para el presente estudio fue diez segundal para un tiempo mínimo de ocho horas con el fin de

80

tener un tiempo amplio de análisis. Si bien la metodología planteada posee limitaciones, se

espera que se pueda aplicar en condiciones similares a las presentadas en esta investigación.

Procedimiento de descarga de datos

Se permite la comunicación del DustTrak DRX 8533 Desktop con la aplicación

informática TrakPro (TSI), eligiendo en “Instrument Setup - communications”, haciendo uso del

IP del monitor de aerosol en cuestión, y finalmente obteniendo un estado de comunicación

exitosa (Verde), dar clic al botón “Test”. Una vez se tiene vía de comunicación tanto por

software como por Hardware (USB), se procede a recibir datos, ejecutando el comando “Ctrl+R”

o dando clic en el símbolo . Seguidamente a la aparición de la ventana “Receive Test from

Instrument”, se escogen las pruebas según fecha de monitoreo necesarias, y se reciben a la

aplicación. Utilizando TrakPro se pueden generar cálculos y gráficos sencillos, o por el contrario

pueden ser exportados a Excel o SPSS, para análisis más rigurosos, teniendo en cuenta que los

datos deben ser delimitados por tabulación y guardados con la extensión de archivo (.txt).

Para el caso del aetalometro portátil de bolsillo (microAeth® Modelo AE51), este debe

estar prendido, y posteriormente conectado a la aplicación informática microAethCOM vía USB.

Realizado esto, se procede a dar clic en “Download data” y a seleccionar el tipo de archivo

(CSV para trabajar en Excel). Asimismo, se debe tener en cuenta que una vez se descarguen los

datos, el equipo debe ser nuevamente ajustado antes del monitoreo, de acuerdo a las

posibilidades de configuración en “Options - settings” con el fin de que el monitor desempeñe

su labor de medición habitual.

81

Para poder descargar en su equipo la información meteorológica de la estación

meteorológica Davis Pro Plus y configurarla, es necesario que instale el software “WeatherLink

5.9.3”.

Para configurar la consola proceda a conectarla mediante el puerto USB, luego elija en la

barra de herramientas la opción “Setup -Walkthrough”, esta opción lo llevará paso a paso por

todas las opciones convenientes según su monitoreo, es importante resaltar que es necesario que

el SERIAL BAUD RATE (velocidad de línea en baudios) esté siempre en 19200. Para proceder

a descargar la información meteorológica, debe crear una estación, para esto elija en la barra de

herramientas la opción “File - New Station”, a continuación se generará una carpeta para que el

programa logre guardar con facilidad los archivos pertinentes, se coloca el nombre de la estación

según elección, luego de creada la estación, conecte la consola mediante el puerto USB de su

computador y elija en la barra de herramientas la opción “File - open station” o dando clic en el

símbolo , y elija la carpeta que creó previamente, ahora elija la opción “File -Download” o

dando clic en el símbolo , con esta herramienta se descargará la información meteorológica

en la estación previamente abierta, para observar la información en el software, elija la opción

“Window – Browse” o dando clic en el símbolo , para guardarla en formato de texto (edición

posterior), es pertinente que elija en la barra de herramientas la opción archivo “Browse –Export

records”, elija los periodos de tiempo que desea y guárdelos según elección, esta información

puede abrirse en formato Excel.

Debido a la capacidad de almacenamiento de la consola, se recomienda descargar la

información meteorológica diariamente, además al encontrarse en el sitio de medición se

82

recomienda no alejar más de 2 metros la consola de la estación meteorológica, de lo contrario

pueden existir intervalos de tiempo en los que no se recibirán datos.

Es importante que tanto el DustTrak, el aetalometro y la estación meteorológica tengan la

misma fecha y hora, esto evitará que hayan incongruencias en el momento de organizar los

datos. Además se sugiere la calibración de los equipos DustTrak, y el aetalometro según la

saturación de los filtros que ambos poseen, o en su defecto realizarla una vez por año.

Cálculo de concentraciones Delta

A continuación se presentan los pasos para la determinación de concentraciones Delta,

correspondientes a la diferencia de las concentraciones promedio para ciertas direcciones del

viento; Upwind (viento arriba de la fuente) y Downwind (viento abajo de la fuente).

La periodicidad de la información meteorológica a utilizar, debe ser igual a la

periodicidad con la que se registran los datos de concentración. Dado que la información que

registra la estación meteorológica es minutal, se sugiere que esta se replique para cada 10

segundos hasta completar un minuto, de esta forma se pueden observar con más detalle los

eventos pico de concentraciones que como se argumenta en este trabajo, se asocian a material

particulado resuspendido de origen geológico.

Luego de que la información meteorológica y las concentraciones queden organizadas

con la misma periodicidad se procede a corregir las concentraciones, hallando el percentil 10 de

las mismas (PM2.5 PM10 y Black Carbon), todos los valores de concentración menores o iguales

83

al percentil 10 se promedian y este promedio (absoluto) es utilizado en la corrección de las

concentraciones, este valor es sumado a cada dato de concentración registrado.

Después de corregidas las concentraciones se procede a convertir unidades, en el caso del

PM10 y PM2.5 se convierten de mg/m3 a µg/m3, y en el caso del Carbón Negro se convierten de

ng/m3 a µg/m3.

A continuación se elegirán grupos de 5 datos consecutivos para aplicar los 4 criterios de

control:

El primer paso es obtener el coeficiente de correlación (R2) para PM2.5/ PM10, dado que

es necesario que la variabilidad entre las concentraciones sea baja y se pueda demostrar un ajuste

lineal casi perfecto entre los datos, el R2 debe ser igual o mayor a 0.9 (Molina, et al. 2010). Este

será el primer criterio para elegir datos, los valores que estén asociados a un R2 menor a 0.9

pueden ser de un origen diferente al deseado.

El segundo criterio para elegir datos es la pendiente (m) para PM2.5/ PM10, puesto que a

través de esta herramienta se puede cumplir con la relación establecida por Rojas y Galvis

(2006), donde se define que valores inferiores o iguales a 0.4 de esta relación, son afines a

particulas de origen natural (sobre todo por resuspensión [natural y/o artificial], y a la erosión de

terrenos circundantes).

El tercer criterio es el coeficiente de correlación (R2) para BC / PM2.5 el cual es

experimental, en este caso debido a que las fracciones de Black carbon (BC) suelen ser emitidas

directamente a la atmósfera por procesos de combustión incompleta y por tanto su origen es

esencialmente antropogénico (Inza et al. 2006) , al igual que las fracciones de PM2.5, por lo tanto

este criterio podría definir que los valores de R2 menores o iguales a 0.6 podrían estar asociados

84

a fuentes No antropogénicas (combustión), debido a que la relación entre los dos contaminantes

es altamente variable y no poseería un ajuste lineal perfecto.

Finalmente el cuarto criterio es la dirección del viento, puesto que es pertinente asegurar

que las concentraciones registradas de material particulado provienen de la fuente en cuestión,

por esta razón se determinó que todos los datos asociados a las direcciones del cuadrante 1

(Ilustración 27) son equivalente a material particulado que proviene de la vía y también

corresponde a las concentraciones de fondo del área de estudio. Por el contrario cuando el viento

provenía de las direcciones del cuadrante 2 (Ilustración 27) el material particulado que arrastraba

se considera concentraciones de fondo y no incluyen la fuente.

Por lo tanto la diferencia de las concentraciones promedio asociadas a cada cuadrante,

permite develar una concentración delta que está asociada al material particulado resuspendido

en la vía principal de Caracolí (Área de estudio). Esto es relevante puesto que las actividades

relacionadas a la rehabilitación de la vía, están asociadas al segmento analizado durante las 3

etapas de monitoreo.

Ilustración 27. Elección de Down-Wind y Up-Wind según la ubicación de la fuente-receptor

(equipo de monitoreo) y la dirección predominante del viento.

Fuente: Autores (2015).

85

Obtención de Información meteorológica adicional para AERMOD

Debido a que el modelo AERMOD necesita información correspondiente a la capa límite

planetaria, se sugiere la búsqueda de Radiosondeos en la bases de datos de la Administración

Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) en conjunto con el Laboratorio de Investigación de

Sistemas Terrestres (ESRL), en la página http://esrl.noaa.gov/raobs/ donde podrá seleccionar la

estación pertinente y que más se adecue a sus intereses para el desarrollo de su investigación.

Por otra parte si desea obtener la nubosidad horaria en porcentaje para posteriormente

convertirla a décimas, se sugiere la búsqueda de la misma en la página

https://weatherspark.com/#!dashboard;ws=33556;t0=1/1;t1=12/31;graphs=clouds:1, donde podrá

elegir la estación más adecuada según su investigación.

Cálculo de la incertidumbre

La incertidumbre obtenida para los factores de emisión de material particulado menor a

10 micras y menor a 2.5 micras es originada de la fase de monitoreo, por consiguiente esta fue

calculada con los datos seleccionados según los 4 criterios, esta incertidumbre se calcula para

todos los datos para Downwind y Upwind, según la siguiente fórmula:

𝜹𝑫𝑾 𝒚 𝑼𝑾 =𝝈∗𝒕

√𝑵 (Ecuación 1)

𝐷𝑜𝑛𝑑𝑒: 𝛿 = 𝑖𝑛𝑐𝑒𝑟𝑡𝑖𝑑𝑢𝑚𝑏𝑟𝑒

𝜎 = 𝑑𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑡á𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠

𝑡 = 𝑒𝑠 𝑙𝑎 𝑡 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑡 𝑑𝑒 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑒𝑛𝑡 𝑒𝑛 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑦 𝑙𝑜𝑠 𝑔𝑟𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑖𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑑

𝑁 = 𝑒𝑠 𝑒𝑙 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑢𝑠𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 ℎ𝑎𝑐𝑒𝑟 𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜𝑠

Nota: La t de student es calculada desde Excel con la siguiente función:

𝒕 = 𝑫𝑰𝑺𝑻 𝑹. 𝑻. 𝑰𝑵𝑽 (𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅: 𝒈𝒓𝒂𝒅𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝒍𝒊𝒃𝒆𝒓𝒕𝒂𝒅) (Ecuación 2)

86

Donde la probabilidad usada es del 95% y los grados de libertad corresponden al número de

datos usados para el cálculo de la concentración promedio.

Luego del cálculo de la incertidumbre de los valores anteriormente mencionados, se

calcula la incertidumbre de una suma la cual corresponde a la incertidumbre de las

concentraciones PM10 y PM2.5

𝛿𝑃𝑀10 𝑜 𝑃𝑀2.5 = √𝛿𝐷𝑊 𝟐 + 𝛿𝑈𝑊

𝟐

Aplicación de la metodología propuesta.

Al usar la metodología para la estimación de factores de emisión (Orozco et al., 2015) se

obtuvieron concentraciones delta (Tabla 9) (Anexo 3) para las 3 etapas de medición, estas

concentraciones se basan en 4 criterios mencionados anteriormente.

Tabla 9. Concentraciones de material particulado y factores de emisión (FE) obtenidos para las 3

etapas según modelos de dispersión.

ETAPA VARIABLES PM10

PM2.5

ANTES

(1)

PROMEDIO DW (µg/m3) 381.5

195.70

PROMEDIO UW (µg/m3) 302.0

190.2

DELTA (µg/m3) 79.5

5.5

AUTORES FE AERMOD (µg/m2*s ) 60.0 ± 0.50

4.3 ± 0.20

AUTORES FE SCREEN 3 (µg/m2*s ) 25.0 ± 0.50

1.7 ± 0.20

DURANTE

(2)

PROMEDIO DW (µg/m3) 257.0

124.51

PROMEDIO UW (µg/m3) 214.5

107.7

DELTA (µg/m3) 42.5

16.8

AUTORES FE AERMOD (µg/m2*s ) 28.0 ± 0.27

11.0 ± 0.13

AUTORES FE SCREEN 3 (µg/m2*s ) 13.0 ±0.27

3.6 ± 0.13

DESPUES

(3)

PROMEDIO DW (µg/m3) 79.4

62.11

PROMEDIO UW (µg/m3) 75.0

55.2

DELTA (µg/m3) 4.4

6.9

AUTORES FE AERMOD (µg/m2*s ) 0.2 ± 0.10

3.0 ± 0.08

AUTORES FE SCREEN 3 (µg/m2*s ) 0.8 ± 0.10

1.2 ± 0.08

Fuente: Autores (2015)

87

En el caso de la etapa 1 (antes de la pavimentación) se ingresaron 13132 datos de

concentración (para cada contaminante) de los cuales 8102 datos que equivalen a un 62% del

total, cumplieron los 4 criterios previamente establecidos, la radiación calculada es de 35,6

cal/cm2*h lo que corresponde a una radiación moderada, la estabilidad definida según Pasquill-

Gifford es tipo B, es decir una atmósfera moderadamente inestable, lo que acarrea una actividad

convectiva moderada.

En el caso de la etapa 2 se ingresaron 12480 datos de concentración (para cada

contaminante) de los cuales 10328 datos que equivalen a un 83% del total, cumplieron los 4

criterios previamente establecidos, la radiación calculada es de 41,3 cal/cm2*h lo que

corresponde a una radiación moderada, la estabilidad definida según Pasquill-Gifford es tipo A-

B, es decir una atmósfera extremadamente inestable a moderadamente inestable, lo que acarrea

una intensa actividad convectiva y fuerte mezclado.

Finalmente en la etapa 3 se ingresaron 15071 datos de concentración (para cada

contaminante) de los cuales 9777 datos que equivalen a un 65% del total, cumplieron los 4

criterios previamente establecidos, la radiación calculada es de 53,1 cal/cm2 *h lo que

corresponde a una radiación fuerte, la estabilidad definida según Pasquill-Gifford es tipo A, es

decir una atmósfera extremadamente inestable, lo que acarrea al igual que en la etapa 2 una

intensa actividad convectiva y fuerte mezclado.

De acuerdo con la configuración de salida de los modelos, se seleccionó tanto para

AERMOD y SCREEN3, la opción de cálculo de la mayor concentración para PM10 y PM2.5

(1st highest value), teniendo como resultado en ambos casos factores de emisión con el mismo

orden de magnitud, como se presenta en la Tabla 9 (Anexo 3).

88

En cuanto a la dispersión del contaminante, en ambos modelos se observó una reducción

homogénea de la concentración, a medida que aumenta la distancia de la fuente en cuestión. A

continuación se presenta el resultado de la modelación con AERMOD y SCREEN3 (Anexo 4).

Ilustración 28. Modelación en AERMOD para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 1 (Antes

de la pavimentación) Fuente: Autores (2015).

Ilustración 29. Modelación en SCREEN3 para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 1 (Antes

de la pavimentación) Fuente: Autores (2015).

0,0410,0420,0430,0440,0450,0460,0470,0480,04

5 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Co

nce

ntr

ació

n(µ

g/m

^3)

Distancia (m)

Distancia vs ConcentraciónAntes de la pavimentación

89

Ilustración 30. Modelación en AERMOD para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 3

(Después de la pavimentación) Fuente: Autores (2015).

Ilustración 31. Modelación en SCREEN3 para PM10 asociado a resuspensión para la etapa 3

(Después de la pavimentación)

Fuente: Autores (2015).

0,045,04

10,0415,0420,0425,0430,0435,0440,0445,0450,0455,0460,0465,0470,0475,0480,04

5 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

Co

nce

ntr

ació

n(µ

g/m

^3)

Distancia (m)

Distancia vs ConcentraciónDespués de la pavimentación

90

Para la obtención de factores de emisión en unidades de g

𝑉𝐾𝑇 se utilizó el promedio de de

vehículos que transitaban en el segmento analizado de la via principal del barrio Caracolí, para

cada etapa de monitoreo; para la etapa 1 Antes de la pavimentación se obtuvo un promedio de

837 𝑣𝑒ℎ

𝑑𝑖𝑎 , para la etapa 3 Después de la pavimentación se obtuvo un promedio de 835

𝑣𝑒ℎ

𝑑𝑖𝑎.

En el caso de los factores de emisión de una vía sin pavimentar es decir la etapa 1 (Antes

de la pavimentación) y los factores de emisión de una vía pavimentada etapa 3 (Después de la

pavimentación), la comparación (Tabla 11) se realizó con información del AP-42 “Compilación

de Factores de emisión de Contaminantes del aire” además se utilizó la investigación de Meza et

al. (2009) donde se obtienen factores de emisión para las principales vías transitadas de Baja

California, México. En este caso se observa mayor similitud entre los factores de emisión

obtenidos en AERMOD y los factores de emisión generados por la EPA (1995, 2006)

Tabla 10. Comparación entre factores de emisión (FE) para vía sin pavimentar (Antes) y vía

pavimentada (Después)

ETAPA FUENTE PM10

(g/VKT )

PM2.5

(g/VKT )

Antes de

Pavimentar

(1)

AUTORES (FE) AERMOD 7.8 ± 0.50 0.6 ± 0.20

BAJA CALIFORNIA

MEXICO Meza, et al (2009)

2330 580

EPA (2006) AP-42 MEXICO 6.45 1.1

Después de

Pavimentar

(3)

AUTORES (FE) AERMOD 0.3 ± 0.10 0.4 ± 0.08

BAJA CALIFORNIA

MEXICO Meza, et al (2009)

920 730

EPA (1995) AP-42 2.28 1.02

Fuente: Autores (2015)

91

Debido a que los factores de emisión obtenidos para la etapa 2 (Durante la

pavimentación) corresponden a la construcción de una vía, estos se comparan con los obtenidos

en la literatura, la diferencia entre los factores de emisión comparados puede asociarse al factor

de actividad de la zona, puesto que zonas con mayor tráfico vehicular, acarrearan mayores

emisiones. Por otra parte se puede observar que la diferencia entre los factores de emisión de

ambos modelos es muy baja, los valores se encuentran en el mismo orden de magnitud (Tabla

10), se compara el factor de emisión de PM2.5 obtenido con el modelo AERMOD para la etapa 2

(Durante la pavimentación) frente a lo obtenido por Orozco et al. (2015), al igual que se

encuentra valores similares para el modelo SCREEN3 comparando con los factores de emisión

obtenidos por CONAMA (2012) en la ciudad de Santiago de Chile. Esta información puede

compararse debido a que la actividad analizada es la construcción de una vía, lo que incluye

excavaciones, aplicación de la carpeta asfáltica entre otros movimientos mecánicos que aportan a

la resuspensión de material particulado.

Tabla 11. Comparación de factores de emisión durante proceso de pavimentación

ETAPA FUENTE PM10

(µg/m2*s )

PM2.5

(µg/m2*s )

Proceso de

Pavimentación

(Durante)

AUTORES (FE)

AERMOD 28.0 ± 0.27 11.0 ± 0.13

OROZCO et al (2015) 191.7 14.5

EPA (1995) 101.0 -

AUTORES FE SCREEN 3 13.0 ± 0.27 3.6 ± 0.13

CHILE CONAMA (2012) 4.3 2.5

Fuente: Autores (2015)

92

8. Conclusiones

La pavimentación parcial de la vía arterial en afirmado de la localidad de Ciudad Bolívar

por parte de la UAERMV impacto positivamente en la calidad del aire, reduciendo las

concentraciones de PM2.5 y PM10 asociadas a resuspensión en un 95%. Asimismo, disminuyeron

las concentraciones de PM2.5 y PM10 asociadas a fuente por combustión y a fuente no definida en

más de un 37%, influenciado por la disminución del tráfico parado y a la posible supresión de

reservorios de polvo fugitivo. Resultado de esto, los promedios aritméticos de las medias

muéstrales cortadas por día disminuyeron en un 75,3% para PM2.5 y un 81,4% para PM10.

Conjuntamente se presento una disminución en el porcentaje de datos de concentración de

material particulado asociado a fuente geológica y no definida, mientras que los asociados a

fuente por combustión aumentaron.

En la etapa de pavimentación disminuyo el promedio de valores medios muéstrales

cortados de concentración de PM2.5 en un 23% y de PM10 en un 19,1% con respecto al antes de la

pavimentación en parte por las medidas de control de emisiones atmosféricas por parte de la

UAERMV(tela para cerramiento y riego de agua) y a la disminución en el paso vehicular. Las

concentraciones más altas de material particulado asociadas a fuente geológica se presentaron

durante la excavación y tendieron a disminuir después de la aplicación del fresado estabilizado.

El material particulado se asocio principalmente con fuente por combustión en la etapa de

aplicación de mezcla asfáltica densa en caliente.

Se obtuvieron correlaciones (𝑟𝑠 = 0,9) entre PM2.5 y PM10 (asociados a resuspensión)

con una relación lineal alta con p-valor de 0,01, así como un comportamiento símil frente a las

93

variables meteorológicas. La resuspensión de material particulado llego a estar en función del

aumento en temperatura como comportamiento aislado de algunos conjuntos de datos por día,

mas no como patrón para toda la serie de datos analizada.

Las concentraciones asociadas a resuspensión de material particulado presentaron una

correlación positiva con la velocidad del viento mientras esta no presentaba valores mayores a

3,6 m/s, ya que igualado o superado este valor se obtuvieron correlaciones negativas asociadas a

dispersión del contaminante. Las concentraciones en general presentaron una correlación escasa

con el rumbo de las masas de aire con valores menores a (𝑟𝑠 = 0,127). Cuando las

concentraciones fueron asociadas a resuspensión, la precipitación registro una constante de 0

litros de agua lluvia por metro cuadrado de terreno. Por otra parte la radiación solar sobre

superficie fue la variable meteorológica que más bajo se correlaciono con las concentraciones de

material particulado asociadas a resuspensión, presentando sobre todo relaciones inversas.

Los factores de emisión (g/VKT), obtenidos para las etapas 1 y 3 (antes y después de la

pavimentación) al ser comparados con los generados por la EPA, tienen un porcentaje de

diferencia 11%, frente a las otras referencias el porcentaje de diferencia es mucho mayor debido

a que las fuentes analizados en otros estudios, poseen elementos tales como mayor tráfico

vehicular, uso industrial del suelo, entre otras características que contribuyen a que el tipo de

emisión sea mayor y así mismo el factor de emisión asociado al tipo de fuente. Por el contrario

los factores de emisión obtenidos para la etapa 2 (µg/m2*s) en el caso de AERMOD vs. Orozco

et al se obtiene un porcentaje de diferencia del 19% para FE PM2.5. En el caso de SCREEN 3 vs.

CHILE CONAMA se obtiene un porcentaje de diferencia del 66% para FE PM10 y un porcentaje

de diferencia del 28% para FE PM2.5. Finalmente en la comparación con el FE para vías en

construcción de la EPA hay una diferencia superior al 72% lo que podría relacionarse a las

94

actividades de mitigación de resuspensión de material particulado, como es el riego de la vía, el

cerramiento con tela verde en polipropileno de las obras, los monitoreos realizados en cada

proceso de rehabilitación de la vía, la ubicación de los equipos asociado a la protección de los

mismos, las características geográficas de la zona analizada, el uso del suelo, entre otros

aspectos.

9. Recomendaciones

Se recomienda a la UAERMV mantener la tela para cerramiento a una altura igual a 1,5

metros y en el mejor estado posible junto a una malla polisombra contigua horizontalmente, con

el fin de ser una medida mas efectiva de control de la resuspensión de MP (Área Metropolitana

del Valle de Aburrá, 2009) y disminuir las concentraciones de dosis de inmisión para el peatón.

Asimismo se sugiere usar un atomizador de agua vientos abajo del punto de obra durante

la pavimentación, sobre todo en procesos como la excavación por métodos mecánicos donde se

registraron los promedios más altos de concentración de MP2.5 y MP10 asociados a resuspensión.

Si bien la construcción vial completa disminuyo el MP asociado a resuspensión en más

de un 90% es importante tener en cuenta el papel de las áreas verdes urbanas, como en las zonas

peatonales ("calles sostenibles"), dados los desafíos de nuestro siglo y a los planteamientos del

plan de Desarrollo de Bogotá Humana 2012-2016. Conjuntamente puede aumentarse las

concentraciones de MP asociado a resuspensión debido al transporte aerodinámico del suscitado

contaminante y al arrastre del mismo por el flujo vehicular desde otras zonas, por ello se

recomienda la limpieza de calles por parte del distrito y/u operador privado con máquinas de

tecnología avanzada (barredora -aspiradora húmeda o seca) (O’Ryan & Larraguibel, 2000) que

95

permitan el lavado efectivo, evitando de esta manera la resuspensión de polvo fugitivo ante los

mecanismos de generación artificial y/o natural.

Para el uso de la metodología descrita en el protocolo, se recomienda que las

concentraciones y la meteorologia tengan la misma periodicidad, esto facilitará el análisis de los

eventos máximos de concentración. En cuanto al registro de la información meteorológica se

recomienda la obtención de la misma diariamente.

Si se busca obtener una ilustración del comportamiento de la dispersión del material

particulado, se recomienda la modelación con AERMOD, si por el contrario es suficiente el

cálculo del factor de emisión, se sugiere el uso de SCREEN 3, en ambos modelos se presenta una

valor de incertidumbre para los factores de emisión obtenidos, menores o iguales a ± 0,5 con un

nivel de confianza del 95%.

96

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Anexo 1. Datos y procesamiento del Primer Objetivo

(En medio magnético)

106

Anexo 2. Datos y procesamiento del Segundo Objetivo

(En medio magnético)

107

Anexo 3. Datos y procesamiento del Tercer Objetivo

(En medio magnético)

108

Anexo 4. Archivos correspondientes a la Modelación AERMOD-SCREEN3

(En medio magnético)