Determinación de fuentes de contaminantes del aire en un zona rural de fondo UNIX mediante modelos - medidas PMF aplicadas al tiempo en 3 años 64 COVS

Resumen

Actualmente, el conocimiento sobre la composición de compuestos orgánicos volátiles (COV) en zonas rurales es todavía escaso en comparación con zonas urbanas o industriales. Su determinación en aire ambiente es un tema de actualidad y de importancia en los últimos años debido, principalmente a la participación de estos compuestos en las reacciones químicas atmosféricas que
dan lugar a la formación de ozono troposférico y otros oxidantes fotoquímicos.

Valderejo, Álava (España), fue declarado parque natural en enero de 1992. El origen de los COV que se miden en la zona de muestreo es tanto antropogénico como biogénico. Dentro de las fuentes antropogénicas de COV destacan: la emisión por parte de vehículos, el uso de disolventes, la industria y el uso de gas natural y dentro de las fuentes biogénicas principalmente la vegetación. De entre la diversidad de emisiones biogénicas se han estudiado el isopreno y los monoterpenos por ser claramente las mayoritarias en la zona. Las parafinas son los compuestos mayoritarios de los detectados en este entorno, seguidas de las olefinas. Más de 30 compuestos presentan valores mínimo y promedio por debajo del límite de detección del equipo analítico, como es característico en una zona de fondo rural. Durante el periodo de medidas las concentraciones de los compuestos antropogénicos han ido disminuyendo debido al descenso de la actividad industrial en la región. Sin embargo, ciertos periodos con concentraciones algo más altas de lo habitual reflejan la incidencia del tráfico local, la intervención del hombre y fenómenos de transporte atmosférico como masas de aire contaminado.

Los modelos de receptor-fuente utilizan procedimientos estadísticos para identificar y cuantificar las fuentes de contaminación en una localización receptora. La USEPA ha desarrollado tres modelos: CMB (Chemical Mass Balance), UNMIX y PMF (Positive Matrix Factorization). Se ha utilizado este tipo de modelos de receptor porque no requieren un conocimiento previo del perfil de
cada fuente, precisando sólo datos de medidas ambientales y conocimiento de trazadores de fuente para interpretar los factores. Se trata de aplicar procedimientos estadísticos que permiten inferir, por ejemplo, la mezcla de fuentes de hidrocarburos que impactan en un punto dado con la ventaja de que se puede analizar un grupo de datos multivariante utilizando pocos componentes.