Distribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteorológicas en la Universidad de la Costa, CUC

Barranquilla is considered a major city in Colombia, because it is a growing epicenter of industries and one of the most important ports in the country, it is necessary to monitor its air quality, so in the present study the temporal variation of the respirable fraction PM10 and the influence of met...

Full description

Autores:
Doria Oviedo, Ranulfo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/216
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/216
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Palabra clave:
Contaminación
material particulado
monitoreo atmosférico
meteorología
Rights
openAccess
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Atribución – No comercial – Compartir igual
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description Barranquilla is considered a major city in Colombia, because it is a growing epicenter of industries and one of the most important ports in the country, it is necessary to monitor its air quality, so in the present study the temporal variation of the respirable fraction PM10 and the influence of meteorological variables such as temperature, relative humidity, precipitation and wind speed and direction in PM10 concentrations in a representative area of the city of Barranquilla. The monitoring station was located in the north of the historic center of the city, exactly inside the University of the Coast, CUC samples were taken of PM10 during the months of April, May, June and July every three days, with a Partisol 2000 sampler The filters were filtered through a desiccator for 24 hours to remove moisture and to be weighed, to determine the concentrations of the sampled days. For the meteorological variables that were used in the study the meteorological station of the IDEAM that is in the neighborhood the flowers of the city of Barranquilla was visited. The analysis was initiated with a graphical correlation between the concentration of particulate material and the meteorological variables. Statistically, the pearson correlation was established that the variables were not adjusted to a normal distribution, whereby they were correlated by spearman, which showed a percentage of significance of 0.05% in the variables that presented higher correlation values (-0.2599) and relative humidity (-0.1015) were also performed multivariate analysis using multiple linear regression that from the Stepweise method it was determined that temperature is the variable that has the highest relation with the PM10 According to its p-value of 0.071 and with an indicator of quality of adjustment of 13.5%. The multiple linear regression model indicated that the increase of 1 ° C in the maximum daily temperature implies a decrease of 8.63 μg / m3 in the concentration of particulate material. The principal component analysis was performed, of which three main components were obtained. The first component gave the explanation of 25.9%, the second of 23.2% and the third 18.6% of the data; Overall the main component test for the present study explained 67.7% of the data set. For the first component, which is the PM10 concentration, it showed a direct relationship, as opposed to the relative humidity and temperature, which showed an inverse relationship, with the temperature having the greatest influence on the PM10 respirable fraction. It can be said that correlations, multiple regressions were evident that temperature is the variable that most influence tube in PM10 concentration. This study has demonstrated the relationship of meteorological conditions and PM10 in the city of Barranquilla, despite being a coastal city without the presence of stations and for a short study period.
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The monitoring station was located in the north of the historic center of the city, exactly inside the University of the Coast, CUC samples were taken of PM10 during the months of April, May, June and July every three days, with a Partisol 2000 sampler The filters were filtered through a desiccator for 24 hours to remove moisture and to be weighed, to determine the concentrations of the sampled days. For the meteorological variables that were used in the study the meteorological station of the IDEAM that is in the neighborhood the flowers of the city of Barranquilla was visited. The analysis was initiated with a graphical correlation between the concentration of particulate material and the meteorological variables. Statistically, the pearson correlation was established that the variables were not adjusted to a normal distribution, whereby they were correlated by spearman, which showed a percentage of significance of 0.05% in the variables that presented higher correlation values (-0.2599) and relative humidity (-0.1015) were also performed multivariate analysis using multiple linear regression that from the Stepweise method it was determined that temperature is the variable that has the highest relation with the PM10 According to its p-value of 0.071 and with an indicator of quality of adjustment of 13.5%. The multiple linear regression model indicated that the increase of 1 ° C in the maximum daily temperature implies a decrease of 8.63 μg / m3 in the concentration of particulate material. The principal component analysis was performed, of which three main components were obtained. The first component gave the explanation of 25.9%, the second of 23.2% and the third 18.6% of the data; Overall the main component test for the present study explained 67.7% of the data set. For the first component, which is the PM10 concentration, it showed a direct relationship, as opposed to the relative humidity and temperature, which showed an inverse relationship, with the temperature having the greatest influence on the PM10 respirable fraction. It can be said that correlations, multiple regressions were evident that temperature is the variable that most influence tube in PM10 concentration. This study has demonstrated the relationship of meteorological conditions and PM10 in the city of Barranquilla, despite being a coastal city without the presence of stations and for a short study period.Barranquilla es considerada una ciudad importante en Colombia, por ser epicentro creciente de industrias y uno de los puertos más importantes del país, hace necesario un seguimiento a su calidad de aire por eso en el presente estudio se determinó la variación temporal de la fracción respirable PM10 y la influencia que tienen variables meteorológicas como temperatura, humedad relativa, precipitación y velocidad y dirección del viento en las concentraciones del PM10 en una zona representativa de la ciudad de Barranquilla. La estación de monitoreo fue ubicada en el norte centro histórico de la ciudad, exactamente dentro de la Universidad de la Costa, CUC se realizó un monitoreo atmosférico de PM10 durante los meses de abril, mayo, junio y julio cada tres días, con un muestreador Partisol 2000. Los filtros pasaron por un desecador durante 24 horas para retirar la humedad y ser pesados, para luego determinar las concentraciones de los días muestreados. Para las variables meteorológicas que se utilizaron en el estudio se acudió a la estación meteorológica del IDEAM que se encuentra en el barrio las flores de la ciudad de Barranquilla. El análisis se inició con una correlación grafica entre la concentración de material particulado y las variables meteorológicas. Estadísticamente se llevó a cabo la correlación de pearson se pudo establecer que las variables no se ajustaron a una distribución normal por lo cual se procedió a correlacionarlas mediante spearman que arrojo un porcentaje de significancia del 0,05% las variables que presentaron valores de mayor correlación fueron temperatura (-0,2599) y la humedad relativa (-0,1015) también se realizó el análisis multivariado mediante la regresión lineal múltiple que a partir del método Stepweise se determinó que la temperatura es la variable que mayor relación tiene con el PM10 de acuerdo a su p-valor de 0,071 y con un indicador de calidad de ajuste del 13,5%. El modelo de regresión lineal múltiple indico que el aumento de 1°C en la temperatura máxima diaria implica una disminución de 8,63 µg/m3 en la concentración de material particulado. Se llevó a cabo el análisis de componentes principales de los cuales se obtuvieron tres componentes principales el primer componente dio la explicación del 25,9 %, el segundo de 23,2 % y el tercero 18,6 % de los datos; en general la prueba de componentes principales para el presente estudio explico el 67,7% del conjunto de datos. Para el primer componente que es la concentración de PM10 arrojo una relación directa a diferencia de la humedad relativa y la temperatura las cuales evidenciaron una relación inversa, siendo la temperatura quien tuvo mayor influencia en la fracción respirable PM10. Se puede decir que las correlaciones, regresiones múltiples fue evidente que la temperatura es la variable que mayor influencia tuvo en la concentración de PM10. Este estudio tiene demostró la relación de las condiciones meteorológicas y del PM10 en la ciudad de Barranquilla, a pesar de ser una ciudad costera sin la presencia de estaciones y por un periodo de estudio corto.Doria Oviedo, Ranulfo-406772f1-6897-4ce3-9394-a312ca552ef2-0spaAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Contaminaciónmaterial particuladomonitoreo atmosféricometeorologíaDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteorológicas en la Universidad de la Costa, CUCTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionIngeniería AmbientalPublicationORIGINALDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdfDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdfapplication/pdf2328282https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/81c34010-7294-4db2-b663-92ad1dfafd1e/downloaded10261ccd654b6d61e27f43ac4e9606MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/0f1d36ac-cff0-4b36-97a5-cd5e8922d75e/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53THUMBNAILDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdf.jpgDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdf.jpgimage/jpeg21133https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/681bf070-e99d-4a30-941d-9d2d12bf290a/download5b5c133e5fa3aca69cbe14e9de066bc7MD55TEXTDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdf.txtDistribución Temporal de la Fracción Respirable PM10 y la Correlación con las Variables Meteoroló.pdf.txttext/plain140989https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/ce2369ab-ab0b-494c-a7b9-512c04915f78/download4d22eb8a3b0e723ac4f07858ada401f9MD5611323/216oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/2162024-09-17 12:47:58.151open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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