Evaluación del aporte de fuentes de emisión a la contaminación del aire por material particulado en la zona urbana de Manizales a partir de información de caracterización química y modelos de receptor

Abstract

Este trabajo tuvo como objetivo identificar las principales fuentes de material particulado (PM10 y PM2.5) en la zona urbana de Manizales, a partir del análisis de información de su composición química y la aplicación del modelo receptor PMF. En el periodo comprendido entre diciembre del 2018 y junio del 2019 se recolectaron 83 muestras de concentración en aire ambiente de PM10 y PM2.5, en las estaciones de monitoreo Gobernación, Liceo y Milán del Sistema de Vigilancia de Calidad del Aire de Manizales. Los filtros obtenidos fueron analizados en convenio con la Universidad de Costa Rica para obtener una caracterización química que constó de la determinación de la concentración de metales (Be, Na, Mg, Al, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Mo, Ag, Cd, Sb, Ba, Hg, Pb) por espectrometría masas por plasma acoplado inductivamente; iones (fluoruro, cloruro, nitrato, sulfato) mediante cromatografía iónica; carbono orgánico (OC) y elemental (EC) a través de método NIOSH. En este trabajo se procesaron y evaluaron los datos de composición química de PM10 y PM2.5 para desarrollar una reconstrucción másica y un balance de masa, y así determinar los aportes que tuvieron los diferentes compuestos analizados a la composición de las partículas. Posteriormente, se empleó dicha información como base para la aplicación un análisis de componentes principales (PCA) y el modelo receptor matriz de factorización positiva (PMF), que permitió inferir la contribución porcentual de las diferentes fuentes a la contaminación por material particulado (PM10 y PM2.5) en la ciudad de Manizales. Las estaciones de calidad de aire de interés presentaron concentraciones de PM10 y PM2.5 por debajo de los límites máximos permitidos por la resolución 2254 del 2017. Tras aplicar el modelo de recomposición másica, las 80 muestras iniciales fueron depuradas a un total de 57 muestras procesadas y validadas, con un rango de recuperación entre el 60 y el 120%. La estación Liceo presentó las concentraciones más altas de PM10, seguida de la estación Gobernación y Milán, hallazgo consistente con el de Velasco (2015) según el cual en Liceo se registró la peor calidad de aire en Manizales debido, entre otras, al alto tráfico vehicular presente en la zona. Respecto a la caracterización química, el grupo con la mayor participación en todas las estaciones estudiadas fue la materia carbonácea, con aportes superiores al 40% a la concentración total del PM10 y PM2.5. Por su parte, la modelación de receptores permitió evidenciar la influencia sobresaliente de las fuentes antropogénicas en la contaminación del aire. Los resultados sugieren que las condiciones meteorológicas y la topografía accidentada de la capital caldense desencadenan en una afectación significativa de las fuentes cercanas al receptor, de esta manera Manizales, a pesar de tratarse de una ciudad pequeña con un área urbana reducida (~54 km2), presenta una contaminación heterogénea sectorizada, en donde las emisiones de tráfico vehicular, industriales y los aerosoles secundarios, fueron las principales fuentes de contaminación, comunes a todos los sitios de interés. (Texto tomado de la fuente)

In this study the main sources of ambient particulate matter (PM10 and PM2.5) in the urban area of Manizales were proposed from the analysis of its chemical composition and the application of PMF receptor modeling. Between December 2018 and June 2019, 83 samples of ambient air concentration of PM10 and PM2.5 were collected at the Gobernación, Liceo and Milán monitoring stations of Manizales Air Quality Network. The filters were analyzed in collaboration with the Universidad de Costa Rica to obtain a chemical characterization, which included the determination of metal concentrations (Be, Na, Mg, Al, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Mo, Ag, Cd, Sb, Ba, Hg, Pb) by inductively coupled plasma mass spectrometry; ions (fluoride, chloride, nitrate, sulfate) by ion chromatography; organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) by NIOSH method. The chemical composition data of PM10 and PM2.5 were processed and analyzed to develop a mass reconstruction and mass balance, and to determine the contributions of the different analyzed compounds to particle composition. Subsequently, this information was used as a basis for applying a principal component analysis and a PMF receptor model for inferring the percentage contribution of different sources to the particulate matter pollution (PM10 and PM2.5) in the city of Manizales. The air quality stations of interest showed concentrations of PM10 and PM2.5 below the maximum limits reported by Resolution 2254 of 2017. After applying the mass reconstruction model, the initial 80 samples were refined to a total of 57 processed and validated samples, with a recovery range between 60% and 120%. Liceo station presented the highest concentrations of PM10, followed by Gobernación and Milán station, result consistent with that reported of Velasco (2015), which showed that Liceo sector had the worst air quality in Manizales, due in part to high vehicular traffic in the area. Regarding the chemical characterization, the group with the highest contribution in all studied stations, was carbonaceous matter, with contributions exceeding 50% to the total concentration of PM10 and PM2.5. On the other hand, receptor modeling allowed for the outstanding influence of anthropogenic sources on air pollution to be evidenced. The results suggest that meteorological conditions and the steep topography of Manizales trigger significant impacts from sources close to the receptor. Therefore, despite being a small city with a reduced urban area (~54 km2), Manizales exhibits sectorized and heterogeneous pollution, where traffic, industrial emissions, and secondary aerosols were common sources in all the stations of interest.