Estudio de la correlación de la dinámica de material particulado (PM10 y PM2.5) con las condiciones meteorológicas en el municipio de Pasto utilizando estaciones meteorológicas portátiles

Abstract

El objetivo fue analizar cómo las condiciones meteorológicas influyen en la dispersión y concentración de material particulado en el aire, en la calle17, específicamente en la dirección CL 17 No. 20-107, Pasto, Nariño; a un lado del Mister Pollo del centro y Almacén el Gran Calzado, se realizó el muestreo durante 20 días de 10 de la mañana a 6 de la tarde, con un promedio de 8 horas, y un periodo de muestreo de 5 segundos, se realizó un pre procesamiento de datos para realizar un resumen estadístico y obtener una visualización grafica de los datos , de la cual se concluyó que los datos no tenían un comportamiento normal y se procedió a realizar un análisis de covarianza y finalmente se realiza la matriz de correlación de Pearson donde responde a nuestra hipótesis en la cual se acepta parcialmente la hipótesis Ho: Existe correlación estadísticamente significativa entre las variables meteorológicas y las concentraciones de Material Particulado PM10 y PM2.5 en el municipio de Pasto. Mediante la matriz de correlación de Pearson se evidenció que el material particulado no tiene correlación positiva con la temperatura, y grado de correlación débil con la presión, la correlación entre el PM y humedad fue de una correlación positiva, la humedad puede afectar la capacidad del aire para sostener partículas en suspensión. Cuando la humedad aumenta, el aire se vuelve más denso y pesado, lo que puede hacer que las partículas se mantengan en el aire durante más tiempo antes de sedimentarse. Esto puede resultar en niveles más altos de partículas en el aire. El monóxido de Carbono (CO) con la temperatura tiene una correlación positiva con un valor de 0.41 lo que significa que, a temperaturas más altas, las moléculas de CO pueden moverse más rápidamente debido a la mayor energía cinética de las partículas. Esto puede aumentar la difusión del CO desde fuentes de emisión hacia la atmósfera, lo que resulta en una mayor concentración de CO; el CO con la humedad tiene una correlación positiva, que, aunque no son muy fuerte estas variables dependen la una de la otra de tal manera que La humedad puede actuar como un mecanismo de "lavado" para eliminar el CO de la atmósfera mediante la formación de lluvia o la absorción en gotas de agua, lo que podría reducir su concentración; y finalmente el CO con la presión que también en este caso es nula. Finalmente se determina que existe parcialmente correlación estadística entre las variables meteorológicas y las concentraciones de Material Particulado PM10 y PM2.5 en el municipio de Pasto. Con respecto a los niveles máximos permisibles de contaminación de material particulado según la norma 2254 de 2017, se determina que en horas pico de medio día y tarde exceden los niveles permisibles.

Por último, se realizó un modelo de regresión multivariado a través de Orange y se hace un análisis de los componentes principales, la cual estableció que las variables de mayor significancia eran PM10, PM1, CO y Humedad. El modelo de regresión obtuvo un valor de confianza de 0,98 para calcular los valores de la variable independiente, posteriormente se realizó el modelo de auto correlación cruzada ARIMA este modelo se lo utilizo para analizar y predecir series temporales, el cual utiliza un modelo autor regresivo que solo requiere de una serie de datos de la variable de interés, para identificar patrones predecibles en el tiempo. El modelo ARIMA tras realizar las diferentes pruebas que dieron viabilidad de aplicación arrojo un modelo de predicción con certezas de hasta el 95%.