Source assesment of aerosols in Córdoba

M. ACHAD; M. LAURA LÓPEZ; S. CEPPI; G.G. PALANCAR; G. TIRAO; B.M. TOSELLI

Buenos Aires

Congreso; II Congreso Internacional de Ciencia y Tecnología Ambiental - II Congreso Nacional de la Sociedad Argentina de Ciencia y Tecnología Ambiental; 2015

Sociedad Argentina de Ciencia y Tecnología Ambiental

El material particulado (PM) atmosféricopuede causar efectos severos a la salud humana y modificaciones en el clima. Puedeprovenir de fuentes naturales, como los suelos, como así también de lasemisiones de diferentes actividades antropogénicas. Dependiendo de sus fuentes,el tamaño y la composición de las partículas varían, modificando su interaccióncon el medio ambiente. Por lo tanto, la identificación de las fuentesprincipales y el conocimiento de su perfil químico es muy importante. Para ello,se utilizan modelos basados en el establecimiento de correlaciones múltiples entrelos elementos analizados.Este trabajo tiene como finalidad identificary determinar la contribución de las principales fuentes que aportan al PM2.5 enCórdoba. Para ello, se realizaron cálculos de coeficientes de correlación,Análisis de Componentes Principales (PCA)(1) y FactorizaciónPositiva de Matríz (PMF)(2). Las concentraciones elementales fuerondeterminadas por Fluorescencia de Rayos X con Radiación Sincrotrón (SR-XRF). Los coeficientes de correlación proveenuna medida de la interdependencia de pares de variables químicas; así, coeficientesde correlación altos indican especies emitidas de fuentes próximas o similares,mientras que valores bajos indican especies emitidas de fuentes aisladas. Seencontró que Al, Si, Ti, Mn, Fe y Co se encuentran altamente correlacionadasentre sí (coeficientes >0,73), indicando un origen común (posiblemente suelos),mientras que por otra parte, se encuentran altamente correlacionados V, Cu y Zn,indicando un posible origen común. Por otra parte, los componentes principales sonrepresentativos de las especies químicas que muestran la mayor variabilidad.Dichos conjuntos de especies impactan intermitentemente en el sitio receptor acausa de condiciones meteorológicas variables. Son 4 los CP que explican el 81%de la varianza del conjunto de datos. El CP1 explica el 45% de la varianzamuestral, con principal contribución de especies encontradas frecuentemente enlos suelos, como Al, Si, Ca, Ti, Mn, Fe y Co, indicando contribucionesaltamente variables de esta fuente. El CP2 explica el 17% de la varianza, concontribuciones de S, K, V, Ni, Cu y Zn, indicando contribuciones variables dequema de combustible y tráfico. El CP3 y CP4 explican el 10 y 9%respectivamente, con altas contribuciones de Ni y Cr, indicando contribucionesintermitentes de alguna fuente industrial y/o del tráfico. Finalmente, a partirdel modelo PMF fue posible identificar los perfiles químicos de las fuentes deaerosoles, y su contribución a las muestras individuales. Se encontró que son 4las principales fuentes que aportan al PM2.5, siendo los procesos de combustióny el tráfico las mayoritarias, con contribuciones porcentuales del 34,7 y 30,4,respectivamente. Palabrasclave:aerosoles, PCA, PMF, fuentes.Referencias: 1. Le Maitre, R.W. Numerical Petrology, Statistical Interpretation of GeochemicalData. Elsevier Scientific. 1982. 2. Paatero, P., Tapper, U. Positive matrixfactorization: a non-negative factor model with optimal utilization of errorestimates of data values. Environmetrics 5 (1994) 111-126.