EL SEM EN LA EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE A PARTIR DEL TRATAMIENTO ESTADISTICO DE SISTEMAS PM10

GUTIERREZ AYESTA CECILIA; GUILLON M DE LA PAZ; AVILA ANA JULIA; YAÑEZ MARIA JULIA; VILLARREAL FERNANDA; CANO CARINA; HERNANDEZ ALICIA; GARCIA LILIANA; JONES CARLOS; QUINTANA ALICIA

S C de Bariloche

Congreso; 4° Congreso Argentino de Microscopia Electronica SAMIC 2016; 2016

EL SEM EN LA EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE A PARTIR DELTRATAMIENTO ESTADISTICO DE SISTEMAS PM10Carina Cano (1), Carlos Jones (1), Fernanda Villarreal (2), Liliana García (2), M. de la Paz Guillon (2), AliciaHernández (2), Alicia Quintana (2), Ana Julia Avila (1), Cecilia Gutiérrez Ayesta (1), María Julia Yañez (1).(1) Lab. Microscopia Electrónica UAT-CCT Bahía Blanca. (2) Dpto. Matemática Universidad Nacional del Sur.Email: cgayesta@criba.edu.arLas partículas atmosféricas con tamaños menores a 10 micras (PM10) son objeto de estudio para el control de lacalidad del aire dada su potencial incidencia sobre la salud humana [1]. La caracterización de estas partículasempleando Microscopia Electrónica de Barrido (SEM) y análisis de imágenes (IA) es ampliamente utilizada paraestudiar forma, tamaño, composición química elemental y origen de las mismas [2]. Es frecuente en estudios desistemas particulados por SEM caracterizar los tamaños de las partículas mediante su media aritmética. Sinembargo, en sistemas PM10 este promedio puede conducir a interpretaciones erróneas sobre la calidad del aire y,por ende, su incidencia en la salud, debido a la dispersión y asimetría que frecuentemente presentan estossistemas en la distribución de los tamaños de las partículas. Por esta razón, el análisis estadístico adecuado de losdatos es de vital importancia para obtener medidas representativas de la muestra analizada, que conduzcan aresultados confiables. El objetivo de este trabajo es presentar los análisis realizados, conclusiones obtenidas yrecomendaciones para el tratamiento estadístico de una muestra de partículas atmosféricas colectadas en laciudad de Bahía Blanca, a partir de la información obtenida por SEM e IA. Se trabajó sobre una muestra PM10colectada sobre un filtro de Policarbonato Millipore de 0,8 µm ATTP utilizando un muestreador de bajovolumen Air Metrics, Modelo MiniVol Portable Sampler. Una sección del filtro de 1cm x 1cm se montó sobreun portamuestras de aluminio y posteriormente se metalizó con oro en un sputter coater (SPI). La observación serealizó en un SEM marca LEO EVO 40-XVP. Se trabajó con dos magnificaciones diferentes (3.500x y 20.000x)a fin de tener mayor precisión en la medición de las partículas. La Figura 1 muestra una vista general a 3.500x(área 5636,8 um2). La misma fue dividida en 30 cuadrículas de 187 um2aproximadamente. Este valorcorresponde al área de cada imagen tomada a 20.000x. La Figura 2 muestra el detalle de lo observado en unacuadrícula. El procesamiento y análisis de imágenes fue llevado a cabo mediante el software Analysis Pro. Seseleccionó como descriptor de tamaño al diámetro medio. En la foto a 3.500x se detectaron partículas condiámetro medio mayor a 0,26 µm. Este tamaño se seleccionó como limite inferior de detección, en función de lavisibilidad de las partículas pequeñas y la precisión al medirlas a esta amplificación. En las fotos a 20.000x sedetectaron partículas con diámetros menores al límite fijado. El análisis estadístico exploratorio de datos revelóque los tamaños de las partículas no se ajustaban a modelos de probabilidad conocidos, observándose unamarcada dispersión y asimetría, originada en una alta proporción de partículas muy pequeñas. En la Figura 3 seobserva el histograma del diámetro del total de partículas detectadas visiblemente asimétrico a derecha. Surgióentonces la conveniencia de estratificar las partículas PM10 de acuerdo a su tamaño en: ultrafinas (menores a 1micra), finas (entre 1 y 2,5 micras) y gruesas (entre 2,5 y 10 micras) [3]. Del análisis estadístico de cada uno delos estratos surgió la propuesta de caracterizar los tamaños mediante percentiles, los cuales brindan informacióndel tamaño de las partículas complementada con el porcentaje que abarca. De la tabla 1 se observa que, si bien laproporción de partículas finas y gruesas apenas representan el 3,77% de la muestra total, como estas fraccionesagrupan a las partículas más grandes, el tamaño promedio (0,3162) supera al percentil 75 (0,25), con lo cual estepromedio pierde representatividad en el conjunto de datos. Dado que las partículas ultrafinas son las másriesgosas para la salud y, en esta muestra, representa al 96,27% de la muestra total, la estratificación por tamañoes altamente recomendable. De la tabla se desprende que, por ejemplo, el percentil 25 para las ultrafinas indicaque el 25% de estas posee un tamaño inferior a 0,13, mientras que el percentil 75 señala que el 75% de ellastiene un tamaño inferior a 0,24. Conclusión. En el sistema PM10 analizado mediante microscopia Electrónica deBarrido, se observaron, además de los tamaños, la morfología y dispersión de las partículas en el filtro. Estainformación permitiría inferir acerca del origen de las mismas en futuros estudios. Del análisis del tamaño de laspartículas por IA, surgió la conveniencia de la estratificación. Los percentiles resultaron los descriptores másapropiados para caracterizar los tamaños de las partículas en cada caso