Informe Final Calidad AIRE PM10 ... - Universidad de Chilelgallard/VOCALS/MONITORING/Informe_Final_Calidad... · que entregaría un modelo de transporte para alimentar el modelo de

657145 División Ingeniería Química y Bioprocesos

División Ingeniería de Transporte

Vicuña Mackenna 4860, Macul, Santiago – Chile / Fono: (56-2) 354 4421 / Fax: (56-2) 686 5803 / www.dictuc.cl

DICTUC S.A.

“Análisis de la Calidad del Aire para MP-10 en Tocopilla”

Código B.I.P. 30060200-0

Informe Final

Octubre 2006



Informe Final Estudio: “Análisis de la calidad del aire para MP-10 en Tocopilla”

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1. Tipo Informe

Informe técnico

2. Cuerpo del Informe

232 hojas (no incluye portada)

3. Título del Proyecto “Análisis de la calidad del aire para MP-10 en Tocopilla”

4. Fecha Informe

20/10/2006 5. Autor (es) - Jaime Escobar (Jefe de Proyecto, Especialista inventarios y modelos de emisiones) Equipo de Trabajo: − Héctor Jorquera (Especialista contaminación atmosférica) − Francisco Fresard (Especialista en transporte) − Juan Carlos Bordones (Especialista emisiones de fuentes fijas) − Claudia Pfeng (Especialista emisiones de fuentes móviles) − Alvaro Espejo (Modelación de calidad del aire) − Marco Miranda (Programador) − Oscar Hinojosa (Recolección de información)

6. Contrato

Código B.I.P. 30060200-0

6. Nombre y Dirección de la Organización Investigadora

DICTUC; Pontificia Universidad Católica de Chile Vicuña Mackenna Nº 4860, Casilla 306 – Correo 22, Macul – Santiago www.dictuc.cl

7. Período de Investigación

22/12/2005 al 18/10/2006

8. Antecedentes de la Institución Mandante Nombre : Gobierno Regional de Antofagasta Dirección: Arturo Prat N° 384, Piso 2º, Antofagasta R.U.T. N° 72.224.100-2 Teléfono: Fax:

9. Contraparte Técnica SEREMI de Salud y CONAMA II, Antofagasta.

10. Resumen El presente documento corresponde al Informe Final del Estudio: “Análisis de la calidad del aire para MP-10 en Tocopilla”, en ejecución por DICTUC S.A. para el Gobierno Regional de Antofagasta.

Sr. Jaime Escobar M. DICTUC S.A. Jefe de Proyecto




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INDICE 1. RESUMEN EJECUTIVO.......................................................................................................... 5

2. OBJETIVOS DEL ESTUDIO................................................................................................. 17

2.1 OBJETIVO GENERAL............................................................................................................. 17 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...................................................................................................... 17 2.3 RESUMEN DE LA METODOLOGÍA EMPLEADA EN EL ESTUDIO............................................... 18 2.4 ACTIVIDADES DEL ESTUDIO................................................................................................. 21

3. INVENTARIO DE EMISIONES DE MP-10 PARA TOCOPILLA ................................... 21

3.1 FUENTES ESTACIONARIAS ................................................................................................... 21 3.1.1 Desarrollo de visitas a terreno................................................................................... 22 3.1.2 Estructuración de información base .......................................................................... 23 3.1.3 Estimación de factores de emisión. ............................................................................ 24 3.1.4 Cálculo de Emisiones desde Fuentes Estacionarias Puntuales. ................................ 25 3.1.5 Cálculo de Emisiones desde Fuentes Estacionarias Areales..................................... 33 3.1.6 Planta de almacenamiento y de transferencia de agroquímicos. .............................. 35 3.1.7 Resumen de emisiones estimadas............................................................................... 42

3.2 FUENTES MÓVILES.............................................................................................................. 44 3.2.1 Actividades Realizadas............................................................................................... 44 3.2.2 Metodología general .................................................................................................. 44 3.2.3 Clasificación de fuentes móviles en ruta.................................................................... 45 3.2.4 Contaminantes a considerar en los inventarios......................................................... 46 3.2.5 Tipos de emisiones a considerar en los cálculos ....................................................... 47 3.2.6 Metodología de cálculo de emisiones por arco ......................................................... 47 3.2.7 Metodología de cálculo de emisiones de polvo resuspendido desde calles pavimentadas.............................................................................................................................. 48 3.2.8 Metodología de cálculo de emisiones proveniente del desgaste de frenos y neumáticos.................................................................................................................................. 49 3.2.9 Metodología de cálculo de emisiones en caliente por tubo de escape....................... 49 3.2.10 Factores de emisión ................................................................................................... 68 3.2.11 Metodología de cálculo de emisiones desde calles sin pavimentar ........................... 71 3.2.12 Resultados de cálculo de emisiones de fuentes móviles en ruta ................................ 73

3.3 GENERACIÓN DE ARCHIVOS DE MODELACIÓN. ................................................................... 75 3.4 RESUMEN INVENTARIO DE EMISIONES DE TOCOPILLA ........................................................ 75

4. CAMPAÑA DE MONITOREO DE CALIDAD DEL AIRE EN TOCOPILLA................ 77

4.1 COMPARACIÓN DE LAS MEDICIONES HECHAS CON LOS EQUIPOS HARVARD IMPACTORS Y CON EQUIPOS DE PROTOCOLO EPA. ........................................................................................................ 82

4.1.1 Comparación entre el Harvard Impactor y el equipo de referencia EPA, sitio ........ 82 4.1.2 Comparación mediciones Harvard Impactor y Muestreador Alto Volumen, sitio 1. 83

4.2 RESULTADOS DE MEDICIONES EFECTUADAS EN LA CIUDAD DE TOCOPILLA........................ 86 4.2.1 Mediciones Material Particulado MP10/MP2.5........................................................... 86 4.2.2 Comparación de las mediciones de material particulado fino y grueso, sitios 1, 2 y 3. 89




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4.3 MEDICIONES DE LA COMPOSICIÓN ELEMENTAL Y DEL CARBONO ORGÁNICO Y ELEMENTAL EN LOS FILTROS DE MP10 Y MP2.5. ................................................................................................ 92

4.3.1 Mediciones de elementos mediante XRF.................................................................... 92 4.3.2 Resultados del análisis de carbono orgánico y elemental. ........................................ 93

5. CARACTERIZACIÓN QUÍMICA DEL MP10 Y DEL MP2.5 EN TOCOPILLA MEDIANTE APLICACIÓN DE MODELOS DE RECEPTOR. ................................................ 97

5.1 INTRODUCCIÓN. .................................................................................................................. 97 5.2 REVISIÓN EXPLORATORIA DE LOS DATOS DEL ANÁLISIS ELEMENTAL .................................. 98

5.2.1 Uso del cloruro como trazador .................................................................................. 98 5.2.2 Uso del silicio como trazador .................................................................................. 100 5.2.3 Uso del azufre como trazador .................................................................................. 102 5.2.4 Uso del vanadio como trazador ............................................................................... 104 5.2.5 Uso del cobre como trazador. .................................................................................. 105 5.2.6 Uso del potasio como trazador. ............................................................................... 108 5.2.7 Conclusiones del análisis exploratorio .................................................................... 109

5.3 APLICACIÓN DEL MODELO DE RECEPTOR........................................................................... 111 5.3.1 Descripción del modelo COPREM .......................................................................... 112

5.4 RESULTADOS PARA EL MP2.5 ............................................................................................. 113 5.4.1 Regresión lineal para las masas en los filtros de MP2.5......................................... 117 5.4.2 Aportes de las distintas fuentes al material particulado fino................................... 118 5.4.3 Variabilidad temporal y correlaciones de los aportes de fuentes al MP2.5. ............ 127

5.5 RESULTADOS PARA LA FRACCIÓN GRUESA (MP10-MP2.5). ................................................. 134 5.5.1 Aportes de las distintas fuentes al material particulado grueso.............................. 137 5.5.2 Aportes de fuentes naturales al material particulado grueso .................................. 144 5.5.3 Aportes de fuentes antropogénicas al material particulado grueso ........................ 144

5.6 APORTES DE FUENTES EMISORAS A LAS CONCENTRACIONES AMBIENTALES DEL MP10. ..... 145 5.6.1 Contribución del background al MP10.................................................................... 149 5.6.2 Contribución de fuentes antropogénicas al MP10: valores promedio. ................... 149 5.6.3 Concentraciones no explicadas por el modelo receptor.......................................... 150 5.6.4 Aportes de las distintas fuentes al MP10: comportamiento diario en cada sitio. ... 150 5.6.5 Variabilidad temporal y correlaciones de los aportes de fuentes al MP10. ............. 153

5.7 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DE LAS COMPOSICIONES QUÍMICAS. ................................... 161 5.7.1 Resultados específicos para el MP2.5 ....................................................................... 161 5.7.2 Resultados específicos para el material particulado grueso ................................... 162 5.7.3 Resultados específicos para el MP10....................................................................... 163

6. MODELACIÓN DE DISPERSIÓN DE CONTAMINANTES.......................................... 166

6.1 ENFOQUE METODOLÓGICO ................................................................................................ 166 6.2 MODELOS DE DISPERSIÓN ATMOSFÉRICA PARA LA CIUDAD DE TOCOPILLA. ...................... 166

6.2.1 Modelo de dispersión ISC3. ..................................................................................... 166 6.2.2 Modelo de dispersión AERMOD.............................................................................. 167 6.2.3 Dominio y geomorfología......................................................................................... 167

6.3 ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN METEOROLÓGICA. .............................. 170 6.3.1 Procesamiento de la información superficial. ......................................................... 170 6.3.2 Características del viento superficial. ..................................................................... 171 6.3.3 Características de la estabilidad atmosférica.......................................................... 174




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6.3.4 Procesamiento de la información meteorológica en altura..................................... 176 6.4 UBICACIÓN DE LAS FUENTES ESTACIONARIAS EN EL DOMINIO DE MODELACIÓN................ 176 6.5 VALIDACIÓN DE LOS MODELOS DE DISPERSIÓN: CASO DEL SO2 EN 2005. ......................... 179

6.5.1 Mapas de dispersión para SO2................................................................................ 183 6.5.2 Aportes del SO2 por fuente fija de emisión y receptor ............................................. 185

6.6 VALIDACIÓN DE LOS MODELOS DE DISPERSIÓN: CASO DEL MP10 EN 2005. ........................ 188 6.6.1 Mapas de dispersión para PM10.............................................................................. 189 6.6.2 Propuesta de zona de saturación para el MP10. ..................................................... 191

7. ANÁLISIS DE ESCENARIOS DE MITIGACIÓN DE EMISIONES.............................. 194

7.1 DETALLE DEL INVENTARIO CON MITIGACIÓN DE EMISIONES ATMOSFÉRICAS..................... 194 7.2 CALCULO DEL NUEVO ESCENARIO DE CALIDAD DEL AIRE.................................................. 196 7.3 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS ........................................................................................... 199

8. ANEXO 1. MONITOREO DE CALIDAD DEL AIRE. ..................................................... 201

8.1 MONITOREO DE ELEMENTOS MEDIANTE XRF.................................................................... 201 8.2 MONITOREO DE CARBONO ORGÁNICO Y ELEMENTAL. ....................................................... 211

9. ANEXO II: COMPARACIÓN MEDICIONES HARVARD IMPACTOR Y ALTO VOLUMEN..................................................................................................................................... 216




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1. RESUMEN EJECUTIVO En este Informe Final se reportan todas las actividades planificadas para este Estudio.

o Elaboración del inventario de emisiones de MP10 En primer lugar se construyó un inventario de emisiones atmosféricas para toda la zona de Tocopilla, incluyendo tanto fuentes estacionarias como móviles. Este inventario considera los contaminantes MP10, SO2, CO y NOx y, en los casos en los que se contaba con datos adicionales, se estimó las emisiones de PTS, MP2.5, HCT y NH3. Para el caso de las fuentes estacionarias se realizaron visitas a terreno y se consiguió la información a través de CONAMA; para el caso de las fuentes móviles se hizo una campaña de mediciones de flujos y composiciones de flota, de manera de disponer de los antecedentes necesarios para estimar las emisiones, lo cual implicó caracterizar el flujo vehicular y de esta manera obtener un resultado equivalente al que entregaría un modelo de transporte para alimentar el modelo de emisiones MODEM. El resumen general del inventario de emisiones obtenido se presenta en la siguiente tabla, en donde es posible apreciar el aporte mayoritario de las termoeléctricas a las emisiones de MP10 así como a las emisiones de los principales precursores de material particulado secundario, SO2 y NOx:

Tabla 1-1: Inventario de Emisiones Ciudad de Tocopilla

Aporte a las Emisiones (ton/año) PM10 SO2 NOx CO Norgener 427.89 8,910.85 5,799.10 120.82Electroandina 1,286.52 18,357.27 10,146.06 648.04Resto Estacionarias 69.28 125.05 1,697.34 27.66Fuentes Móviles 2.13 2.93 47.35 161.36TOTAL 1,785.82 27,396.10 17,689.85 957.88 Aporte Porcentual a las Emisiones Norgener 24.0% 32.5% 32.8% 12.6%Electroandina 72.0% 67.0% 57.4% 67.7%Resto Estacionarias 3.9% 0.5% 9.6% 2.9%Fuentes Móviles 0.1% 0.0% 0.3% 16.8%

Estos resultados corresponden al primer inventario que se construye para la ciudad e incorpora una serie de criterios y estimaciones que pueden ser mejoradas a futuro.

Las estimaciones de emisiones directas de material particulado, pueden ser mejoradas considerablemente si se cuenta con antecedentes respecto a la calidad de los carbones utilizados en la alimentación de las calderas, y las emisiones que generan.

De acuerdo a los antecedentes puntuales de mediciones disponibles para el año 2005, se puede concluir que las emisiones de material particulado primario, varían considerablemente, dependiendo de la calidad del carbón utilizado en la mezcla alimentada. A pesar de la poca información de emisiones disponible, se puede afirmar que si en la mezcla se incluyen carbones con alto porcentaje de cenizas, la eficiencia de los precipitadotes electrostáticos decae considerablemente, aumentando las emisiones.




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En el estudio no se dispuso de información respecto a la calidad de los combustible utilizados durante la medición1; para poder tener una conclusión fundamentada, se requiere conocer la calidad de la mezcla alimentada a la caldera durante el muestreo, este antecedente no se incluye en el informe de muestreo elaborado por el laboratorio autorizado, por lo cual se requiere que en el futuro sea incluido en los informes de muestreo.

Dado que las emisiones de material particulado, son controladas parcialmente por los precipitadores electroestáticos, ellas no dependen del nivel de generación ni consumo de combustible, las emisiones de CO y COV, dependen de la calidad de la combustión, las emisiones de SO2 dependen del contenido de azufre de las mezclas utilizadas, las emisiones de NOx dependen de la temperatura de combustión, por lo cual pueden verse afectadas por el nivel de generación.

Un estudio de mayor profundidad de las emisiones generadas por las termoeléctricas, permitiría por un lado contar con información para mejorar la evaluación de su impacto en la calidad del aire, así como para definir posibles estrategias de control de sus emisiones.

o Desarrollo del monitoreo de MP10 fino y grueso. La campaña de monitoreo se realizó durante cinco semanas (13 Marzo al 16 de Abril) en cuatro sitios; los tres primeros corresponden a un transepto sur-centro-norte de Tocopilla (Sitio 1: Escuela E10, sitio 2: Escuela Gabriela Mistral (centro), sitio 3: Junta Vecinal Padre Hurtado), mientras que el cuarto sitio está ubicado a 10 Km. al sur de Tocopilla (Sector Punta Blanca, camping del Ejército). El sitio 1 corresponde al sitio donde se ha superado la norma anual de 50 (µg/m3) en los últimos años, y donde se ha detectado latencia para la norma diaria de 150 (µg/m3). El sitio 2 corresponde a otro lugar de monitoreo de MP10, estando los sitios 1 y 2 viento debajo de las principales fuentes industriales y actividades portuarias. El sitio 3 se agregó por estar cerca del borde sur de la ciudad y el sitio 4 se escogió por estar lejos de actividades antropogénicas relevantes. Los promedios de mediciones de MP10 y de MP2.5 se muestran en la siguiente Tabla resumen

Tabla 1-2. Resumen del monitoreo ambiental realizado en este Estudio.

Sitio Promedio MP10 (µg/m3) Máximo valor de MP10 (µg/m3) Promedio MP2.5 (µg/m3) 1 78.8 173 22.6 2 79.7 134 20.1 3 117.0 198 23.6 4 60.8 103 23.3

Los resultados obtenidos en el sitio 3 agregaron más antecedentes respecto a los niveles de calidad del aire en la zona sur de Tocopilla, ya que se desconocía que hubiese esos altos niveles de MP10 en dicho sector, los que incluyeron ocho excedencias de la norma diaria de 150 (µg/m3). En comparación, en el sitio 1 se registró una excedencia de la norma diaria y ninguna en el sitio 2.

o Caracterización química de los filtros de MP10 (fino/grueso) y Aplicación del modelo receptor.

1 En los antecedentes disponibles por CONAMA, se tiene antecedentes de las calidades de los combustibles descargados de barcos, en el terminal portuario, no de la calidad de los combustibles alimentados a las fuentes.




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Los análisis químicos de los filtros incluyeron la medición de elementos químicos desde el sodio al uranio (51 elementos en total), mediante la técnica de fluorescencia de rayos X (XRF), y además se añadió la determinación de carbono orgánico y elemental en algunos de los sitios muestreados (aproximadamente un tercio de los datos). Esta base de datos es la primera medición sistemática de este tipo de composiciones del material particulado en la zona. Los análisis químicos fueron realizados en el DRI (Desert Research Institute, Reno, Nevada, http://www.das.dri.edu/ ), un centro de excelencia internacional en medición de la composición química del material particulado. Para el análisis de las composiciones químicas se ha empleado el modelo COPREM (Constrained Physical Receptor Model), desarrollado por el National Environmental Research Institute (NERI), de Dinamarca. Este modelo fue capaz de hallar soluciones físicas, que cumplieron con las restricciones impuestas a los perfiles de composición química de las fuentes analizadas, utilizando 21 especies químicas para el material particulado fino (MP2.5) y 17 especies químicas para el material particulado grueso (MP10 - MP2.5). Los aportes a las concentraciones ambientales de MP10 se obtuvieron agregando los resultados obtenidos para las fracciones fina y gruesa.

Los resultados del análisis de modelo de receptor realizado en esta parte del Estudio nos han entregado los siguientes resultados generales:

Hay seis fuentes relevantes en la zona, las cuales son capaces de explicar un alto porcentaje de las concentraciones de ambientales de MP10. Estas seis fuentes son: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas, LIPESED, SQM y Otras fuentes finas; éstas últimas corresponden a una mezcla de emisiones de vehículos, emisiones de material particulado de las termoeléctricas, combustión de petróleo, resuspensión de polvo de calles, panaderías, etc. que son fuentes que aparecen agrupadas en los resultados del análisis, y que están compuestas de partículas finas. En el caso del MP2.5 sólo cuatro fuentes fueron identificadas: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas y las Otras fuentes recién mencionadas.

Resultados específicos para el MP2.5

1) Las cuatro fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado fino, con porcentajes promedio (masa modelada / masa observada) de 99.6, 102.8, 96 y 98.6% para los sitios 1 a 4, respectivamente.

2) La fuente que domina los impactos por MP2.5 son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte al MP2.5 de 55, 52, 57 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones los valores respectivos son 12.5, 10.5, 13.5 y 18.8 (µg/m3). Estas emisiones corresponden en su gran mayoría a sulfatos secundarios generados por oxidación de las emisiones de SO2 de las centrales.

3) El aporte de las Otras fuentes en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 28, 32, 8 y 6 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. Es decir, corresponden a la segunda fuente más relevante en la zona. En términos de concentraciones los valores respectivos son 6.3, 6.4, 1.9 y 1.4 (µg/m3).

4) Las fuentes naturales aportan poco a las concentraciones ambientales. El aerosol marino aporta en porcentaje 5.4, 6, 15.3 y 5.4 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 1.2, 1.2, 3.6 y 1.3 (µg/m3), respectivamente. Las diferencias son pequeñas entre los distintos sitios, lo que concuerda con la idea que sea un aporte uniforme en toda la zona. El polvo geológico aporta en porcentaje 4, 3.4, 8.8 y 1.1 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 0.9, 0.7, 2.1 y 0.3 (µg/m3), respectivamente.

5) La magnitud de los aportes de las fuentes naturales al MP2.5 se estima sumando los aportes del aerosol marino y el polvo geológico, lo que da como resultado los siguientes porcentajes de aporte: 9.5, 9.3, 24.1 y 6.5 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos, el background natural de MP2.5 en promedio es de 2.1, 1.9, 5.7 y 1.5 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente.




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6) Respecto a las concentraciones no explicadas por el modelo, ellas corresponden en porcentaje al 7.2, 6.6, 11 y 7 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 1.6, 1.3, 2.6 y 1.6 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente.

7) Todo lo anterior significa que entre el 70 y el 90% del MP2.5 en la ciudad de Tocopilla se debe a fuentes antropogénicas, siendo el aporte natural minoritario.

8) Finalmente, los aportes de las cuatro fuentes son aproximadamente independientes entre sí (es decir, presentan poca correlación estadística), lo cual es una señal que el análisis hecho con el modelo receptor es correcto. Esto se verificó mediante criterios estadísticos objetivos.

Resultados específicos para el material particulado grueso

1) Se identificaron cinco fuentes que aportan a las concentraciones de material particulado grueso: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas, LIPESED y SQM.

2) Las cinco fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado grueso, con el modelo prediciendo porcentajes promedio (masa modelada / masa observada) de 92, 100, 99 y 107 % de la masa observada para los sitios 1 a 4, respectivamente.

3) Respecto a los aportes de fuentes, la magnitud de los aportes de las fuentes naturales a la fracción gruesa del MP10 es mucho mayor que en el caso del MP2.5, lo cual es lógico si se considera que las emisiones de aerosol marino y de polvo geológico son mayoritariamente (en masa) emisiones de partículas gruesas.

4) En el caso del aerosol marino, los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 31, 33, 27 y 74 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 20, 20, 25 y 28 (µg/m3), respectivamente. Para el polvo geológico los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 16, 15, 10 y 12 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 10.6, 8.9, 9.0 y 4.5 (µg/m3), respectivamente.

5) Luego, los aportes naturales (background) a la fracción gruesa del MP10 corresponden a los siguientes porcentajes de aporte: 48, 49, 37 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones ambientales, los valores respectivos son de 30.9, 29.0, 34.3 y 32.2 (µg/m3).

6) La primera fuente antropogénica en importancia son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte a la fracción gruesa de 19, 17, 13 y 11 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En valor absoluto estas contribuciones corresponden en promedio a 12.5, 10.3, 11.8 y 4.1 (µg/m3).

7) Los aportes de SQM a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 11, 15.6, 1.1 y 1.2 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones, los aportes estimados son de 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta sus mayores impactos en el sitio 2 (Escuela Gabriela Mistral), lo que da una indicación de la ubicación de las fuentes emisoras.

8) Los aportes de LIPESED a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 7.8, 13.9, 43.1 y 1.0 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. Esto corresponde, en concentraciones a los valores 5.1, 8.3, 40.3 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta una fuerte localización al sur de la ciudad, impactando mucho más la zona sur de la ciudad, como se ha detectado en el monitoreo del sitio 3.

9) En los casos en los cuales el modelo subestima la masa observada en el filtro, aparece entonces una parte de la concentración observada que no es explicada por el modelo. Esta componente no explicada en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 14.4, 4.7, 6.4 y 0.9% en los sitios 1 a 4, que en concentraciones de MP10 corresponden a los valores 9.4, 2.8, 5.9 y 0.3 (µg/m3), respectivamente. En promedio estos aportes son pequeños, pero en algunos días pueden contribuir a una gran proporción del material particulado grueso, como ocurre en el sitio 1 el día 10 de Abril (74%) y en el sitio 3 el día 7 de Abril (40%).




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Resultados específicos para el MP10

Los aportes a las concentraciones ambientales de MP10 se obtuvieron agregando los resultados obtenidos con el modelo de receptor para las fracciones fina y gruesa.

1) En términos promedio el aporte del background a las concentraciones ambientales de MP10 alcanza al 40.9, 41.0, 39.1 y 58 % en los sitios 1 a 4, respectivamente; en concentraciones esto equivale a 34.9, 32.7, 45.7 y 35.3 (µg/m3), respectivamente. El background se concentra en forma mayoritaria en la fracción gruesa del MP10. En base a estos resultados se puede estimar que el aporte del background en Tocopilla alcanza a los 35 (µg/m3), con una incertidumbre del 20%.

2) Este valor de background, mayor que los 29 (µg/m3) estimados por CONAMA R.M. para Santiago, se puede entender si se considera el entorno natural de Tocopilla, el cual carece de cobertura vegetal que limite el levantamiento de polvo fugitivo por acción eólica, y a la cercanía a la costa, que hace que el impacto del aerosol marino sea mayor en Tocopilla que en Santiago.

3) Estudios similares realizados en Iquique entre 1999 y 20002 encontraron para el aerosol marino y polvo geológico una contribución igual al 50% del MP10 medido en esas ciudad, y en términos de concentraciones ambientales los valores estimados usando modelos de receptor fueron de 23.8 y 8.6 (µg/m3), respectivamente, lo que significa un background de 32.4 (µg/m3). Luego, el estimador de 35 (µg/m3) obtenido en este Estudio se considera prácticamente idéntico al valor estimado para Iquique, considerando la incertidumbre típica que poseen estas estimaciones (ya que se obtienen a partir de regresiones lineales de los datos experimentales de la composición química del MP10).

4) La fuente antropogénica principal son las centrales termoeléctricas, con aportes de 28, 26, 22 y 38 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos esto corresponde a 24, 21, 25 y 23 (µg/m3), respectivamente. Para los tres sitios monitoreados en forma simultánea los valores son similares, lo que indica que los aportes promedio de las centrales abarcan prácticamente toda la zona urbana de Tocopilla con valores similares. Estos valores son estimaciones conservadoras, ya que se sabe que la fuente ‘Otras finas’ contiene también aportes de emisiones de las centrales termoeléctricas, aunque no se pueden desagregar más. En los tres sitios urbanos el aporte de las termoeléctricas se reparte aproximadamente en partes iguales en la fracción fina y gruesa del MP10, mientras que en el sitio 4 el predominio es claro para la fracción fina.

5) Una segunda fuente antropogénica importante es LIPESED, la que aporta con 6, 10, 34 y 0.6% del MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente; en cantidades absolutas esto corresponde a 5, 8, 40 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. En este caso se trata de emisiones a nivel de superficie, lo que explica que los impactos estén tan localizados en el sector sur de la ciudad, viento debajo de LIPESED, estos impactos están concentrados en la fracción gruesa del MP10.

6) La tercera fuente antropogénica en importancia es SQM, la que aporta el 8.4, 11.7, 0.9 y 0.8 % al MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente, lo que equivale a 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente predomina en la fracción gruesa del MP10, y como fuente de área tiene impactos muy localizados viento debajo de las fuentes emisoras y que decaen con la distancia, lo que claramente se aprecia al comparar los sitios 1 y 2 con 3 y 4.

7) La fuente ‘otras finas’ corresponde a una mezcla de fuentes emisoras, las que aportan en conjunto con 7, 8, 1.6 y 2.3 % de las concentraciones de MP10, en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos las concentraciones son de 5.9, 6.4, 1.9 y 1.4 (µg/m3), respectivamente. Esta combinación de fuentes aparece en la fracción fina del MP10.

8) Las concentraciones no explicadas por el modelo de receptor presentan un comportamiento muy variado, en algunos sitios y días constituyen un porcentaje alto del MP10 (66% para el sitio 1 el 10 de Abril; 36 y 32% en el sitio 3, 7 y 10 de Abril). En términos promedio los aportes porcentuales de estas situaciones corresponden a 12, 5, 7 y 3.2 % para los sitios 1 a 4, respectivamente; en

2 I. Kavouras, P. Koutrakis, F. Cereceda-Balic y P. Oyola, Source Apportionment of PM10 and PM2.5 in Five Chilean Cities Using Factor Análisis, J. Air & Waste Manage. Assoc. 51:451-464, 2001.




10

concentraciones ambientales los valores respectivos son de 10, 4, 8.5 y 1.9 (µg/m3), respectivamente. Estas contribuciones no siguen un patrón muy claro, ya que no aparecen correlacionadas excepto el 10 de Abril en los sitios 1 y 3.

9) Se concluye que en la zona de Tocopilla el MP10 depende de las siguientes fuentes en forma decreciente: aerosol marino, plantas termoeléctricas, LIPESED, polvo geológico, SQM, y otras fuentes antropogénicas.

10) La combinación de estos seis aportes en el sitio 1 causan que el promedio de la campaña de mediciones del MP10 exceda la norma anual de 50 (µg/m3) y la latencia en la norma diaria de 150 (µg/m3). Lo mismo se puede decir del sitio 2 (Escuela Gabriela Mistral). Sin embargo, los promedios observados en la campaña no son representativos de la media anual de MP10, debido a estacionalidad en las emisiones y en la meteorología.

11) En el sitio 3 (Junta Vecinal Padre Hurtado) se constata que los aportes de las emisiones de LIPESED contribuyen con un tercio del MP10 medido allí.

1) Modelación de dispersión de emisiones de MP10. Se usó información histórica del monitoreo ambiental de calidad del aire (MP10, SO2) y de meteorología para validar dos modelos de dispersión en la zona: ISC3 y AERMOD; de estos dos modelos, solo AERMOD mostró resultados consistentes con los valores monitoreados, por lo cual se descartó el uso de ISC3 en las demás actividades del Estudio. La información meteorológica se tomó de la estación Gobernación (valores superficiales) y del radiosondeo de Antofagasta (perfiles verticales de viento y temperatura), ambas para todo el año 2005. En términos generales el modelo AERMOD presenta sesgos en distintas zonas de la ciudad, tendiendo a sobre estimar impactos cerca de las fuentes (caso de la estación Gobernación) y a subestimarlos más lejos de las fuentes (caso de la estación E10). Sin embargo, al corregirse levemente la dirección del viento se obtuvieron mejores resultado para la modelación de los impactos del SO2 para el año 2005, como se muestra en la siguiente Tabla.

Tabla 1-3. Comparaciones entre modelaciones y observaciones de SO2, año 2005, (µg/m3).

Monitor Promedio observado

Promedio modelado

Promedio modelado (con dirección corregida)

Gobernación 9.4 16.6 16.4 Gabriela Mistral 22.1 18.5 19.2

Escuela E12 18.8 15.5 17.2 Escuela E10 30.1 17.6 25.6

Se aprecia que, a excepción de Gobernación (donde el modelo claramente sobreestima impactos), las demás estaciones son adecuadamente modeladas por AERMOD. La sobre estimación del modelo en Gobernación se debe a deficiencias en la representación del penacho cerca de la fuente emisora; esto se ha constatado también para el MP10, por lo que es una deficiencia del modelo, y tal vez en parte por errores en algunos de los parámetros de las fuentes emisoras. Los mapas de dispersión de SO2 generados por el modelo AERMOD indican que las emisiones de esas fuentes afectan la calidad del aire en toda la zona urbana, aunque con diferentes niveles de intensidad de impactos, los que tienden a decaer con la distancia a la fuente emisora, como es previsible. No se aprecia que haya problemas de excedencia de la normativa ambiental de SO2, en lo que respecta a norma anual o norma diaria. Los mapas tienen una tendencia a sobreestimar concentraciones en el sector cercano a la estación Gobernación, lo cual se debe a deficiencias en la modelación, como ya se ha mencionado.




11

En el caso del MP10, el desempeño del modelo AERMOD se mejora al corregir levemente la dirección del viento, al igual que en el caso del SO2. La siguiente Tabla muestra los resultados de la modelación para los diferentes sitios donde se tiene información para el año 2005. En esta simulación se consideraron todas las fuentes estacionarias, pero no las fuentes móviles, en el modelo de dispersión. Se compara también el porcentaje modelado con respecto al observado, con la estimación proveniente de los resultados del modelo de receptor, en forma porcentual. El límite inferior se estima sumando los % de aportes de Termoeléctricas (sin contabilizar sulfatos secundarios), SQM y LIPESED; el límite superior se construye agregando las Otras fuentes finas, las cuales incluyen impactos de fuentes estacionarias en la fracción fina del MP10. Además usando los cuocientes de concentraciones medidas en este Estudio se estimaron cuales habrían sido las concentraciones anuales en los sitios 2, 3 y 4 para el año 2005.

Tabla 1-4. Comparaciones entre modelaciones y observaciones de MP10, año 2005.

Sitio de monitoreo

Promedio observado (µg/m3)

Promedio modelado (µg/m3)

% modelado / observado

% de observado según modelo receptor

Sitio 1 50.5 16.8 33.3 29-36 Sitio 2 47.3(§) 18.9 40.0 27-35 Sitio 3 69.4(§) 22.4 32.3 36-38 Sitio 4 36.0(§) 0.7 1.9 8-10.5 Gobernación 40 18.2 45.5 27-36 Escuela E12 67.3 20.2 30.0 27-36

(#) : se han estimado agregando los aportes de los sitios 1 y 2 calculados en este Estudio (§) : valores estimados usando datos de la campana de monitoreo ambiental realizada en este Estudio

Luego, se aprecia que el modelo AERMOD nuevamente sobreestima los impactos en el sitio Gobernación, y que subestima los impactos en el sitio 4. Para los demás sitios urbanos el modelo predice impactos porcentuales que son consistentes con los aportes porcentuales calculados en este Estudio. Al confeccionarse mapas de la dispersión de emisiones de MP10 de las fuentes estacionarias, se aprecia que el modelo predice que en la zona suroriente de la ciudad hay impactos importantes de MP10, pero como no existe monitoreo allí, no se puede verificar esta predicción. El modelo predice máximos impactos diarios de MP10 de hasta 240 (µg/m3), aunque en escala de percentil 98 no hay valores superiores a 95 (µg/m3). A escala de promedios anuales el modelo predice concentraciones anuales de hasta 25 (µg/m3), en las cercanías de la Escuela E10, y otra zona de impactos hacia el suroriente de la ciudad. El modelo es capaz de mostrar que hay una zona de altos impactos en el entorno de la Escuela E10, lo cual es respaldado por el monitoreo ambiental, de manera que las concentraciones simuladas cerca de la estación Escuela E10 son mayores que las que se simulan en las estaciones Gobernación y Escuela Gabriela Mistral, lo que se constata también en el monitoreo.

o Propuesta de delimitación de la zona en condiciones de saturación. Por lo tanto, se utilizó AERMOD para estimar la distribución espacial de los impactos por MP10 de las fuentes emisoras, y así delimitar zonas de saturación de las concentraciones ambientales en la ciudad, con las consideraciones que ya hemos hecho respecto a las limitaciones de este modelo de dispersión. Las siguientes figuras muestran el área de influencia de concentraciones diarias de MP10 (percentil 98) y de media anual de MP10, para la zona de Tocopilla. Estas figuras se han construido agregando 35 (µg/m3) a las medias anuales (de acuerdo a las estimaciones del background en el Capítulo 5), y agregando 67.5 (µg/m3) a




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los valores diarios, siendo este valor el percentil 98 de los aportes del background a las concentraciones diarias de MP10, estimadas por el modelo de receptor.

Figura 1-1. Curvas de nivel del percentil 98 de los promedios de 24h de MP10 (µg/m3), año 2005, incluyendo todas las fuentes de emisión.

En primer lugar la figura 1-1 indica que hay una zona de latencia para la norma diaria de MP10, la que corresponde a la zona con valores iguales o superiores a 120 (µg/m3). Esta zona está compuesta por un área en el sector norte de la ciudad, alrededor de la ubicación de la Escuela E10 y que incluye además la Escuela E12, y por otra zona en el sector sur de la ciudad, alrededor del sitio 3. Esta zona de latencia se puede distinguir porque está rodeada de color verde, que corresponde a impactos por debajo de 120 (µg/m3). Para el caso de los promedios anuales de MP10, la figura 1-2 indica que nuevamente encontramos dos sectores con altos impactos: nororiente y sur oriente de la ciudad. Debido al alto valor del background con respecto a los valores simulados en Gobernación, en los gráficos del MP10 no se aprecia que haya una sobreestimación del modelo en esa estación. Por otra parte las simulaciones indican que toda la zona al sur de la ciudad está sometida a altos impactos por MP10 En esta figura se aprecia que prácticamente toda la zona urbana posee concentraciones anuales de MP10 mayores o iguales a 40 (µg/m3), por lo que se puede afirmar que toda la zona urbana está en latencia con




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respecto a la norma anual de MP10. La zona de saturación de la norma anual está dada por las dos zonas con bordes amarillos en la figura 1-2.

Figura 1-2. Curvas de nivel para el promedio anual de MP10 (µg/m3), año 2005, incluyendo todas las fuentes de

emisión.

o Identificación de medidas a ser incorporadas en un Plan de Descontaminación u otro

instrumento de gestión. Las siguientes corresponden a recomendaciones para implementar mejorías en la calidad del aire en la zona de Tocopilla. Estas recomendaciones surgen del análisis del aporte que cada fuente realiza sobre las emisiones directas de MP10 y sus precursores, especialmente NOx y SO2. Considerando el aporte de las termoeléctricas, se plantea que cualquier estrategia de control de emisiones para Tocopilla orientada a lograr el cumplimiento de las normas de calidad del aire, debe contemplar medidas que reduzcan emisiones tanto directas de MP10, como de sus precursores. Es relevante recalcar que en el caso de las termoeléctricas no basta con reducir emisiones de material particulado, sino que también hay que reducir las emisiones de SO2, ya que la formación de sulfatos secundarios queda claramente revelada por el análisis del modelo de receptor. Así también se contribuye a reducir las concentraciones ambientales de MP2.5 en todo el entorno de la ciudad, ya que esos impactos alcanzan distancias mucho más allá de los límites urbanos. Algunas recomendaciones para estas fuentes son:




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1) Exigencia de monitoreo continuo de MP10, NOx y SO2 para las fuentes de Norgener (Unidades 1 y 2) y Electroandina (Unidades 12, 13,14 y 15). Esto permitiría representar de manera fiel la gran variabilidad de esas emisiones, la que se debe a la calidad de los combustibles que utilizan.

2) Disponer de esta información permitiría obtener un monitoreo en línea de las emisiones y eventualmente del impacto en calidad del aire (si se implementa un modelo de dispersión). Con esto se podría realizar un adecuado monitoreo de los programas de reducción de emisiones e implementar un sistema para enfrentar contingencias (episodios de mala ventilación).

3) Para mejorar el inventario, y la posterior evaluación del impacto en la calidad del aire de las centrales termoeléctricas, se requiere identificar los consumos de mezcla mensual en cada unidad, los porcentajes y cantidades de mezcla utilizados (no solo separados en carbón y pet coke), y las calidades de la mezcla alimentada, durante el muestreo de emisiones.

4) Se sugiere realizar un muestreo de emisiones de MP, para cada tipo de carbón utilizado, o con porcentajes de ceniza y materia volante, que cubra todo el rango de calidades de carbones usados por las termoeléctricas, de forma de tener una curva que describa el comportamiento de los precipitadores electrostáticos, y por lo tanto de las emisiones de material particulado primario resultante.

5) Se sugiere que los muestreos de emisiones incluyan una caracterización del tamaño de partícula emitido, mediante un muestreo con impactador de cascada, que permita tener el perfil de tamaño emitido.

6) Programa de reducción de emisiones de MP10, NOx y SO2. En este caso la autoridad ambiental debe determinar cuales son los mecanismos que dispone para realizar tales exigencias (Planes de Descontaminación, SEIA, programas voluntarios, etc.) pero una exigencia de este tipo puede ser cumplida por las empresas por la vía de: Mejorar la calidad de los combustibles, implementar sistemas de control de emisiones más eficientes que los actuales y/o incorporar nuevos sistemas de control (SO2). Lo más relevante es determinar el nivel de reducciones de cada una de las sustancias mencionadas que se requiere para lograr restablecer el cumplimiento de las normas de calidad del aire.

7) Por otra parte, LIPESED, si bien aporta sólo el 2% de las emisiones de MP10 (según inventario) presenta según los análisis de modelo receptor, importantes impactos en algunos puntos de la ciudad, por lo cual se plantea la necesidad de exigir a esta planta un sistema de encapsulamiento de la planta de chancado, mediante galpón con control de emisiones por medio de equipo de control, tal como filtro de mangas. Complementariamente, la empresa debería implementar alternativas de mitigación para las emisiones provenientes de los caminos de acceso, los cuales deberían ser sometidos a humectación, estabilización o pavimentación, según se determine.

8) En el caso de SOQUIMICH, no obstante presenta un bajo nivel de emisiones, se recomienda mejorar el manejo de las pilas y la implementación de un sistema de control de la erosión eólica mediante barreras de viento sólidas. Adicionalmente, un mejoramiento del control de emisiones en las zonas de transferencia primarias.

9) Para las fuentes móviles, cuyo impacto relativo es menor en comparación con las fuentes industriales, se recomienda fiscalizar el cumplimiento de exigencias generales como la revisión técnica, fiscalizar emisiones por tubo de escape y mejorar inspección de la forma en que transportan materiales al interior de la ciudad. En relación a lo anterior, evaluar las rutas principales de los vehículos de transporte de carga y promover el mejoramiento de las carpetas de rodado (pavimentar o estabilizar aquellos tramos sin pavimentar).

10) Respecto de la práctica de quemar basura en el sitio de disposición de residuos de la ciudad, esta práctica debería ser eliminada mediante la creación de un adecuado sistema para la disposición de tales residuos, con el consiguiente impacto positivo en la calidad del aire.

Otras recomendaciones generales para mejorar el seguimiento del impacto de las emisiones de cada una de las principales actividades de Tocopilla se plantean a continuación: a) Agregar el sector sur de la ciudad al monitoreo del MP10, por ejemplo instalando un monitoreo

permanente en el sitio 3 o en sus cercanías.




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b) Seguir realizando campañas de medición de la composición química del MP10 y MP2.5, ya que es posible detectar las ‘huellas químicas’ de las fuentes emisoras más relevantes en la zona. Además la información de entrada a cualquier modelo de receptor es acumulativa, por lo que se recomienda seguir midiendo en al menos los sitios 1 y 2, de manera de poder disponer de un seguimiento de futuras medidas de reducción de emisiones.

c) Medir las composiciones químicas elementales de las emisiones de LIPESED y de SQM, con el fin de contar con mejores estimaciones de perfiles de emisiones de fuentes. Esto apoya muchísimo el buen desempeño de cualquier modelo de receptor que se desee aplicar, al contar con emisiones cuya composición química se conoce de antemano.

o Análisis de mitigación de emisiones para cumplimiento de normativa ambiental. Se efectuó un análisis de escenario de mitigación donde se asumieron tecnologías de control de emisiones en todas las fuentes cuyos aportes al MP10 fueron cuantificados en este Estudio. Las reducciones de emisiones varían entre un 75 y un 90% dependiendo del tipo de emisiones y de la tecnología de abatimiento disponible. Con este escenario de reducción de emisiones se calcularon las concentraciones que se obtendrían ahora para el MP10, con lo cual se obtienen los siguientes resultados para el periodo del monitoreo ambiental realizado en Marzo y Abril del presente (que es el periodo para el cual se han estimado aportes al MP10 empleando el modelo de receptor):

Tabla 1-5 Resultados de reducciones de concentraciones de MP10 al aplicar medidas de mitigación.

Concentración de MP10 (µg/m3) Días con concentraciones sobre 150 (µg/m3) Sitio Sin mitigación Con mitigación Sin mitigación Con mitigación

1 85.2 44.9 1 0 2 79.7 42.1 0 0 3 117.0 58.0 8 0 4 60.8 39.4 0 0

El resultado del análisis del escenario con mitigaciones es altamente positivo: con la sola excepción del sitio 3, los demás sitios cumplen con un promedio de concentraciones menor a la norma anual de 50 (µg/m3) para el MP10 y no se producen excedencias de la norma diaria de 150 (µg/m3), toda vez que el percentil 98 de las concentraciones se reduce a 86 (µg/m3) en estas nuevas condiciones. Hay que destacar que este resultado requiere que todas las fuentes de emisión de MP10 sean sometidas a estas medidas de mitigación, de lo contrario no se cumplirían los estándares ambientales. Lo mismo es válido para las reducciones de las emisiones de SO2, debido a los altos impactos por aerosoles secundarios en la zona. Con respecto a las concentraciones en el sitio 3, si bien es cierto que no cumplirían con estar por debajo de los 50 (µg/m3), también es cierto que se trata de un promedio de cinco semanas, que no es fácil de extrapolar a un año completo (o un promedio de largo plazo), por lo que no se puede entregar una respuesta tan definitiva (si se cumplirá o no con la norma en ese sector de la ciudad). La respuesta va a estar dada por los resultados del seguimiento ambiental que se adopte para Tocopilla, dentro del cual el monitoreo en el sitio 3 es una medida que se justifica dados los resultados obtenidos en este Estudio. La siguiente figura muestra como quedaría el mapa de dispersión con las medias anuales de MP10 en la zona de Tocopilla, en caso que se concretase el escenario de mitigación presentado en este Capítulo del Estudio. Para esto se corrigieron las concentraciones calculadas para el año 2005 usando las reducciones calculadas en




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la Tabla anterior, asumiendo que los porcentajes de reducción de concentraciones calculados para Marzo y Abril del 2006 se pueden usar en todo el año 2005. Se aprecia que no hay excedencia de la norma anual de 50 (µg/m3) y, como ya se ha mencionado, no se producen excedencias de la norma diaria de 150 (µg/m3). Con esto se confirma que el escenario de mitigaciones permitiría cumplir con la normativa ambiental en toda la zona de Tocopilla. En todo caso se deberá continuar con el monitoreo ambiental en la zona para hacer un seguimiento de la calidad del aire y constatar la efectividad de las medidas de mitigación recomendadas en este Estudio a medida que ellas se van implementando.

Figura 1-3 Mapa de dispersión de las concentraciones anuales de MP10 en Tocopilla, para el caso del escenario con mitigaciones de emisiones.




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2. Objetivos del Estudio

2.1 Objetivo general Contar con los antecedentes técnicos necesarios que permitan la declaración de zona saturada e iniciar un plan de descontaminación atmosférica si es pertinente o aplicar otros instrumentos de gestión para abordar el problema de contaminación atmosférica de la ciudad de Tocopilla.

2.2 Objetivos específicos

1. Contar con un inventario de las emisiones de material particulado, en especial, para todas las fuentes relevantes en la ciudad de Tocopilla.

2. Conocer las concentraciones background (nivel de base de concentraciones de calidad de aire que no se encuentran impactadas por fuentes emisoras antropogénicas), para la ciudad de Tocopilla.

3. Disponer de una evaluación cuantitativa de los aportes naturales y los aportes porcentuales de las fuentes de emisión antropogénicas en la calidad del aire mediante la caracterización de los filtros de material particulado respirable fino y grueso provenientes del monitoreo ambiental de este contaminante en Tocopilla, con la aplicación de un modelo receptor y el cruce de la información proporcionada por la caracterización química de los filtros de material particulado y el inventario de emisiones.

4. Conocer la distribución espacial de los impactos de las diferentes fuentes emisoras en las concentraciones de MP10 a través de la aplicación de un modelo de dispersión de las emisiones de MP10 en la zona de Tocopilla.

5. Disponer de una propuesta con la delimitación del área a declarar como saturada.

6. Contar con la identificación y su priorización de las medidas necesarias (cuantitativas y cualitativas) a incorporar en un Plan de Descontaminación o en la aplicación de otros instrumentos de gestión que permitan cumplir con la normativa de Material Particulado Respirable en la ciudad de Tocopilla.

Para cumplir con todos estos objetivos, se preparó una metodología, la cual ya se entregó en la Propuesta Técnica de este Estudio, por lo cual no se repetirá en este documento, salvo una breve reseña que se entrega a continuación, para después presentar las distintas actividades realizadas en este periodo inicial del Estudio, indicando las tareas realizadas, principales resultados y conclusiones y las tareas que han quedado pendientes.




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2.3 Resumen de la Metodología empleada en el Estudio Según los antecedentes disponibles, la zona de Tocopilla presenta a la fecha saturación de norma anual de MP10, aunque en los últimos años se ha constatado una evolución positiva de las concentraciones anuales de este contaminante. Las concentraciones de 24 horas son altas y los últimos antecedentes recopilados el año 2005 indican latencia. Para MP2.5 no se dispone de información, por lo que el presente Estudio constituirá la primera campaña de mediciones de esta fracción fina del material particulado respirable en la zona. De acuerdo a la experiencia del equipo consultor en proyectos similares desarrollados en la Región Metropolitana de Santiago y la Zona Metropolitana de Lima-Callao, el foco en un proyecto como este debe estar puesto en la construcción de las bases necesarias para sustentar la elaboración de Planes de Descontaminación Atmosféricos. Esto contempla en primer lugar la generación de un escenario base de emisiones y la caracterización fisicoquímica del MP10/MP2.5 que permita evaluar adecuadamente el aporte de los principales agentes contaminantes de la región. En segundo lugar, lograr la implementación de una herramienta de modelación de dispersión de contaminantes, la que integrada con un modelo dinámico de emisiones, permite la evaluación de escenarios presentes y futuros, definición de metas de calidad del aire y evaluación de medidas, el producto de esto es un grupo de medidas necesarias de implementar para alcanzar las metas establecidas. Con todos los elementos descritos previamente se ha estructurado un diagrama de flujos con las principales actividades del proyecto y las relaciones entre ellas. Cabe mencionar que se han identificado cuatro grandes ámbitos de especialidad para abordar los diferentes aspectos del estudio (enfoque multidisciplinario) estos son:

• Desarrollo de Inventarios de Emisiones

• Modelación de Dispersión de Contaminantes y Modelo Receptor

• Monitoreo de Calidad del Aire y Meteorología, Caracterización de filtros

• Análisis de Responsabilidades y proposición de estrategias de Control (Planes de Acción) En el diagrama siguiente cada uno de estos ámbitos está estructurado en forma separada pero complementaria, todos precedidos de la recopilación de datos previos y su análisis como primera actividad.




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Figura 2-1: Diagrama Lógico de las Actividades Contempladas en el Estudio

Determinar Area Interés

Mediciones deTráfico Existentes

Preparar datosentrada

Mapas/Planos/topografía

INVENTARIO CON PLAN

MODELACIÓNBASE

MODELACIÓNCON PLAN

EMISIONES

MONITOREO

Diseño de Campañade Monitoreo C.A.

Urbano/Background

Diseño de CampañaMeteorológica

Ejecución CampañaMeteorológica

Análisis Resultados

Análisis ResultadosMeteorológicos

Validación modelo

MeteorologíaDisponible Tocopilla

MODELACIÓN

Información de uso transversal, todos los datos deben ser procesados sobre base geográfica

Calidad de AireDisponible

Definición MedidasRecopilación Datos

Análisis Filtros

MODELOReceptor

SeleccionarModelos a usar

Ejecución CampañaMonitoreo C.A.

TORTAResponsabilidad

Por Sector

InformaciónIndustrial

InformaciónOtras Fuentes

Estudios de Impacto Ambiental

CampañasMedición de Tráfico

Definición deMedidas

INVENTARIO BASE

EvaluaciónMedidas con

Actores Públicos

Propuesta de Medidas con Eval. Impacto

Cálculo deReducciónEmisionesParque Vehicular

Consumos Comb.

Diseño CampañaMedición Tráfico

Diseño/Adaptación Metodología

Evaluación Impacto y

METAS C.A.

CaracterizaciónIndustrial

SelecciónFactores Emisión

Zona Saturada

Determinar Area Interés

Mediciones deTráfico Existentes

Preparar datosentrada

Mapas/Planos/topografía

INVENTARIO CON PLAN

MODELACIÓNBASE

MODELACIÓNCON PLAN

EMISIONES

MONITOREO

Diseño de Campañade Monitoreo C.A.

Urbano/Background

Diseño de CampañaMeteorológica

Ejecución CampañaMeteorológica

Análisis Resultados

Análisis ResultadosMeteorológicos

Validación modelo

MeteorologíaDisponible Tocopilla

MODELACIÓN

Información de uso transversal, todos los datos deben ser procesados sobre base geográfica

Calidad de AireDisponible

Definición MedidasRecopilación Datos

Análisis Filtros

MODELOReceptor

SeleccionarModelos a usar

Ejecución CampañaMonitoreo C.A.

TORTAResponsabilidad

Por Sector

InformaciónIndustrial

InformaciónOtras Fuentes

Estudios de Impacto Ambiental

CampañasMedición de Tráfico

Definición deMedidas

INVENTARIO BASE

EvaluaciónMedidas con

Actores Públicos

Propuesta de Medidas con Eval. Impacto

Cálculo deReducciónEmisionesParque Vehicular

Consumos Comb.

Diseño CampañaMedición Tráfico

Diseño/Adaptación Metodología

Evaluación Impacto y

METAS C.A.

CaracterizaciónIndustrial

SelecciónFactores Emisión

Zona Saturada




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El Consultor propone una metodología de análisis integrado de toda la información disponible y generada durante el Estudio, la que se basa en el esquema presentado en la siguiente figura, y que se desarrolla a continuación.

Figura 2-2. Esquema Metodológico del Análisis Integrado de la Calidad del Aire

En primer lugar se va a definir un dominio de análisis que incluya la ciudad de Tocopilla y sus alrededores, de manera de incluir en dicho dominio todas las fuentes emisoras relevantes y levantar el inventario de emisiones respectivo (para MP10), así como las ubicaciones de las estaciones de monitoreo de calidad del aire, las elevaciones del terreno, etc. todo en formato georeferenciado para poder incorporar el máximo de información al análisis integrado. Posteriormente el inventario de emisiones se va a validar a través de la modelación de la calidad del aire; esto permitirá establecer una relación cuantitativa entre las emisiones de MP10 a la atmósfera y las concentraciones ambientales de MP10 en la ciudad de Tocopilla. Además se va a realizar un análisis químico de muestras ambientales de material particulado fino y grueso, de




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manera de elaborar un análisis estadístico (de modelo de receptor) que permitirá establecer los aportes de las diferentes fuentes a la calidad del aire, con lo cual se mejorará también las estimaciones del inventario de emisiones, ya que se va a aplicar el análisis integrado descrito en la figura anterior, de manera de reconciliar las estimaciones de aportes de fuentes emisoras a las concentraciones ambientales de MP10 entregadas por los modelos de dispersión y por los modelos de receptor.

2.4 Actividades del estudio Con el objeto de cumplir con los objetivos de la presente propuesta, el consultor propone realizar las siguientes actividades principales:

1) Recopilación y análisis de antecedentes preliminares.

2) Elaboración del inventario de emisiones de MP10.

3) Desarrollo del monitoreo de background y urbano de MP10 fino y grueso.

4) Caracterización química de los filtros de MP10 fino y grueso.

5) Aplicación del modelo receptor.

6) Modelación de dispersión de emisiones de MP10.

7) Determinación de aporte porcentual de cada fuente emisora antropogénica a la calidad del aire en Tocopilla.

8) Propuesta de delimitación de la zona en condiciones de saturación.

9) Identificación de medidas a ser incorporadas en un Plan de Descontaminación u otro instrumento de gestión.

La actividad 1) de recopilación y análisis de antecedentes preliminares no se entrega como una actividad aislada, sino que se reporta dentro del contexto de cada una de las restantes actividades del Estudio reportadas en este Informe Final.

3. Inventario de emisiones de MP-10 para Tocopilla

3.1 Fuentes Estacionarias Para el desarrollo del inventario de fuentes estacionarias, se revisaron los siguientes antecedentes:




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• Antecedentes disponibles por CONAMA II Región, para la comuna de Tocopilla, informes de seguimiento de los proyectos con RCA, en el marco del SEIA.

• Estudios de impacto ambiental de las centrales termoeléctricas de las empresas Norgener S.A. y Edelnor S.A.

• Registro de locales comerciales según giro, base de datos de panaderías de la SEREMI Salud de la Segunda Región.

• Base de datos de Calderas de la SEREMI Salud de la Segunda Región.

• Generación diaria del SING (MWh), año 2005, pagina Web de la CNE.

• Base de datos proporcionada por Edelnor (DICTUC-A) Para la recopilación de la información base de las emisiones de las fuentes industriales, se utilizó el “Programa Cliente”, desarrollado por CONAMA VIII Región, con el aporte de la Autoridad Sanitaria, para recopilar la información general, de localización, características técnicas y emisiones medidas por las fuentes fijas. Con la información ingresada en el Programa cliente se generan los archivos de salida, que son ingresados posteriormente el software SAIE, para realizar la estimación de emisiones de cada una de las fuentes consideradas. 3.1.1 Desarrollo de visitas a terreno Durante los días 12 y 13 de Enero de 2006, se realizó una visita inicial donde se realizaron las actividades indicadas en la tabla 1.

Tabla 3-1. Detalle de actividades efectuadas en visita inicial a Tocopilla.

Actividades en visita inicial Visita a las instalaciones industriales Chequear parámetros críticos Reunión con la contraparte técnica (antecedentes precisos de niveles de actividad y otros

detalles técnicos) Reconocimiento de la zona para identificar posibles fuentes difusas Reconocimiento de

las inmediaciones de la ciudad a fines de identificar fuentes que impacten la calidad del aire de Tocopilla (actividades portuarias, etc)

Durante las visitas desarrolladas, se identificó la localización de las instalaciones, se presentó al equipo de consultores a los encargados de las empresas, se recopilaron antecedentes iniciales de las fuentes, niveles de actividad, consumos de combustibles y se presentó la metodología y alcances del estudio en desarrollo. Se visitaron las siguientes empresas:




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• NORGENER S.A. • ELECTROANDINA. S.A. • LIPESED. S.A. • CORPESCA S.A. • SOQUIMICH S.A. • Hospital de Tocopilla. También se visitaron las instalaciones del vertedero de Tocopilla administrado por la municipalidad, donde se identificó como fuente emisora, a los caminos de acceso al recinto y la incineración abierta de residuos. Se realizó una segunda visita a terreno los días 10,11 y 12 de Abril, donde se recopiló la información de detalle de las siguientes empresas: • Hospital de Tocopilla. • NORGENER SA. • Panaderías Santa Agustina, Rossana, La penquista, El Sol y Valerie. • Planta de molienda de algas. • Electroandina S.A. • Soquimich. S.A. Sin embargo no fue posible obtener información de detalle, dado que ella será proporcionada por las empresas en forma directa a CONAMA. 3.1.2 Estructuración de información base Las emisiones asociadas a las fuentes estacionarias y difusas son recopiladas y estructuradas dentro del modelo SAIE, dejando un registro digital de la información, se registra también la información de la localización geográfica de las fuentes de forma tal de elaborar los archivos de datos requeridos para la posterior modelación de la dispersión de los contaminantes. El inventario desarrollado reúne la información base y la estimación de emisiones de PTS y PM10 desarrolladas para el año calendario 2005, en la Tabla 3-2 se pueden ver las categorías de fuentes que se han incluido en el inventario.

Tabla 3-2. Categorías de fuentes estacionarias y difusas incluidas en el inventario de Tocopilla.

Fuentes estacionarias:

• Centrales de generación eléctrica. • Calderas industriales. • Actividades portuarias, incluyendo carga y descarga de materiales, acopios de

minerales, etc.




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• Procesamiento de minerales no metálicos. • Hospital. • Panaderías. • Procesamiento de alimentos.

Fuentes difusas: • Emisiones por la construcción de caminos. • Vertedero de cenizas. • Vertedero municipal.

3.1.3 Estimación de factores de emisión. La recopilación de información disponible, las vistas a terreno y las entrevistas desarrolladas con los representantes de las empresas, han permitido catastrar las fuentes especificas indicadas en la tabla 3-3, a partir de la información disponible, se realizó una primera estimación de emisiones, que representa las emisiones de las fuentes durante el año 2005. Basándose en la información de niveles de actividad, descripción de las fuentes, tipos de combustible y mediciones de emisiones, se seleccionan los factores de emisión a utilizar en el cálculo de emisiones, los que se indican en la tabla 3-3.

Tabla 3-3. Factores de emisiones utilizados Factor de emisión Fuentes Combustible

PTS3 ton/ton

MP10 ton/ton

Fuente de información

Carbón 0.0031 0.0021 AP 42, 1.1 Bituminous and Subbituminous Coal Combustion

Calderas Industriales

Petróleo Diesel 0.0002 0.0001 AP 42, 1.3 Fuel Oil Combustion Panaderías Leña 0.0032 0.0028 AP 42, Wood Residue Combustion in Boilers Molienda primaria de minerales

Electricidad 0.2 0.02 AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing

Molienda secundaria de minerales

0.6 0.06 AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing

Tamizado de minerales 1.2 0.16 AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing Molienda terciaria de minerales

1.4 0.08 AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing

Molienda de algas Electricidad 0.2 0.02 AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing Incinerador Petróleo diesel 0.00233 0.0015 AP 42, 2.3 Medical Waste Incineration 3 Se utilizan factores de PTS, dado que las mediciones isocinéticas miden el PTS; el estimar las emisiones en ambos tamaños de partícula permite realizar una comparación inicial en cuanto al aporte general a las emisiones de la zona.




25

3.1.4 Cálculo de Emisiones desde Fuentes Estacionarias Puntuales.

3.1.4.1 Plantas de generación eléctrica: Las plantas de generación eléctrica catastradas corresponden a las existentes en las empresas Electroandina S.A. y Norgener S.A. Empresa Norgener S.A. La planta “Central Nueva Tocopilla, cuenta en la actualidad con dos unidades de generación del tipo calderas de vapor acuotubular, de recirculación natural y quemadores tangenciales, que utilizan carbón pulverizado como combustible. Ambas unidades cuentan con Unidades de control de emisiones del tipo precipitador electrostático, de dos campos. La empresa no cuenta con cancha de acopio de carbón, manteniendo un contrato para descarga, almacenamiento y manejo con la empresa Electroandina. Las unidades de generación son utilizadas con porcentajes variables de Carbón bituminoso, sub-bituminoso y Pet Coke. a) estimación de emisiones de Material Particulado. La estimación de emisiones de material particulado para ambas unidades se realiza en base a las mediciones isocinéticas, realizadas los días 16 de Junio y 6 de Septiembre de 2005, en el recuadro siguiente se resumen los resultados. Unidades Fecha de la

medición Emisión PTS kg/hr Emisión PM-

10 kg/hr Producción energía

MW/día. 16 de Junio 6 2,25 1.584,37 Unidad 1 6 de Septiembre 5,5 5,5 1.571,25 16 de Junio 3,6 1,37 1.970,75 Unidad 2 6 de Septiembre 68,5 67,9 1.539,59

Con los valores de emisiones horarias y la información proporcionada de horas y días de operación al año se estiman los valores de emisión anual en el siguiente recuadro. Unidades Hrs

día Días año.

Emisión PTS T/año

Emisión PM-10 T/año

Unidad 1 24 273 37,67 25,39 Unidad 2 24 247 406,068 402,5

Se destaca que la emisión medida el día 6 de septiembre, en la unidad 2, está influenciada por la calidad del combustible empleado en esa fecha, de acuerdo a lo informado en la visita, la unidad trabajó con un carbón con alto contenido de finos, lo que implica que la fuente a pesar de contar con un precipitador electrostático de dos campos, aumenta considerablemente sus emisiones.




26

Para el cálculo de la emisión anual se considera entonces la peor condición de operación, dado que no fue informado por el titular el ciclo de operación con carbones de diferente calidad. Si se realiza la estimación usando factores de emisión de EPA, para “All pulverized coal-fired boiler, All PM controls”, con un carbón de 2,9 % de azufre, resulta un factor de 0,0031 kg/kg de carbón, la estimación de emisión anual se puede ver en el cuadro siguiente. Unidades Consumo 2005

T/año Emisión PTS

T/año Emisión PM-10

T/año Unidad 1 275.864 800,0 536,0 Unidad 2 249.424 723,3 484,6

b) estimación de emisiones de gases. La estimación de emisiones de SO2 es informada por la empresa a partir de un monitoreo continuo de emisiones mediante un monitor CODEL, ver siguiente recuadro. Unidades T/año Kg/hr Mg/m3N Unidad 1 4.799,44 732,52 1.334,57 Unidad 2 4.111,41 693,56 1.623,42

Las emisiones de SO2 no se ven influenciadas por la eficiencia del precipitador electroestático, ya que dependen solamente de la cantidad de azufre contenido en el carbón utilizado. Para la estimación de las emisiones de NOx y CO se usaron los siguientes factores:

Factor de emisión ton/ton Fuentes Combustible NOx CO

Fuente

Calderas Industriales

Carbón 0,01104 0,00023 AP 42, 1.1 Bituminous and Subbituminous Coal Combustion

La estimación de emisiones para estos contaminantes se realiza a partir de los consumos de combustible informados por la empresa y los factores de emisión identificados, los resultados estimados son los siguientes: Unidades T/año NOx T/año CO Unidad 1 3.045,5 63,45 Unidad 2 2.753,6 57,37

Empresa Electroandina S.A. La planta central térmica Tocopilla cuenta en la actualidad con las siguientes instalaciones: • Dos unidades de generación (Unidades 10 y 11) del tipo caldera de vapor acuotubular, de

37,5 MW de potencia, que operan con petróleo N° 6 como combustible, las que cuentan con




27

tolvas captadoras de hollín como equipos de control de emisiones.

• Dos unidades de generación (Unidades 12 y 13) del tipo calderas de vapor acuotubular, de 83,5 MW de potencia, que operan con carbón pulverizado como combustible, las que cuentan con un precipitador electrostático como equipo de control para ambas fuentes y descargan sus emisiones mediante una chimenea común.

• Dos unidades de generación (unidades 14 y 15) del tipo calderas de vapor acuotubular, de 130 MW de potencia promedio, que operan con una mezcla de carbón pulverizado como combustible (bituminoso, subituminoso y coke), las que cuentan con un precipitador electrostático como equipo de control para ambas fuentes y descargan sus emisiones mediante una chimenea común.

• Una unidad de generación (unidad 16) del tipo ciclo combinado, de 414 MW de potencia, que opera con gas natural como combustible, sin equipo de control de emisiones.

• Tres unidades de generación (unidades TG1, TG2 y TG3) del tipo turbinas de gas, de 24,7, 24,9 y 37,5 MW de potencia, que operan con petróleo diesel como combustible y no cuentan con equipos de control.

a) estimación de emisiones de Material Particulado. La estimación de emisiones de material particulado para las unidades 12, 13, 14 y 15 se realiza en base a las mediciones isocinéticas indicadas en el siguiente recuadro Unidades Fecha de la medición Concentración PTS

mg/m3N Emisión PTS kg/hr

Producción energía MW/día.

Unidad 12 y 13 02 de Junio 2005 56,13 68,13 3.170 03 de Junio 2005 33,2 35,9 4.859 Unidad 14 y 15 27 de Diciembre 2005 207,68 233,0 5.110

Con los valores de emisiones horarias y la información proporcionada de horas y días de operación al año se estiman los valores de emisión anual. Unidades Hrs día Días año. Emisión PTS T/año Emisión PM10

T/año Unidades 12 y 13 24 83 135,73 90,94 Unidades 14 y 15 24 308 1.722,33 1.153,9

Si se realiza la estimación usando factores de emisión de EPA, para “All pulverized coal-fired boiler, All PM controls”, con un carbón de 2,9 % de azufre, resulta un factor de 0,0031 kg/kg de carbón, la estimación de emisión anual se puede ver en el cuadro siguiente. Unidades Consumo

2005 T/año Emisión PTS

T/año Emisión PM-10

T/año Unidad 12 y 13 108.702 340,3 227,9 Unidad 14 y 15 749.349 2.148,0 1439,1




28

Las emisiones de material particulado de las unidades 10 y 11, ciclo combinado, TG1, TG2 y TG3, se estiman a partir de factores de emisión y consumos de combustible estimados. Unidades Combustible FE PM10 kg/kg

comb. Hrs día Días año. Emisión

PM10 T/año Unidad 10 24 1 0,01 Unidad 11

Petróleo N° 6

0,00088 24 2 0,01

Ciclo combinado Gas natural 0,00017 24 309 39,5 TG1 24 15 0,03 TG2 24 19 0,03 TG3

Petróleo N° 2

0,00014

24 106 2,1 b) estimación de emisiones de gases. Para las emisiones de NOx, CO y SO2 se usarán los siguientes factores:

Factor de emisión ton/ton Combustible NOx CO SO2

Fuente

Carbón 0,01104 0,00023 0,021 AP 42, 1.1 Bituminous and Subbituminous Coal Combustion

PET 6 0,00676 0,00061 0,02364 AP 42, 1,3 Fuel Oil Combustion. PET 2 0,00283 0,00071 0,0042 AP 42, 1,3 Fuel Oil Combustion. GNC 0,0016 0,00135 0,00019 AP 42, 1,4 Gas Natural Combustion.

La estimación de emisiones para estos contaminantes es la siguiente: Unidades NOx T/año CO T/año SO2 T/año Unidades 12 y 13 1.310,5 27,3 2.492,7 Unidades 14 y 15 8.272,8 172,4 15.736,3 Unidad 10 0,08 0,007 0,29 Unidad 11 0,09 0,008 0,31 Ciclo combinado 518,03 437,1 61,5 TG1 0,58 0,15 0,86 TG2 0,68 0,17 1,01 TG3 43,3 10,9 64,3

3.1.4.2 Planta de molienda de minerales Empresa LIPESED. La planta realiza operaciones de chancado de mineral de cobre, para su posterior procesamiento mediante lixiviación y electro-obtención, se identifica a la planta de molienda y al transporte de los minerales por los caminos de acceso a la planta, como las generadoras de emisiones de material particulado, cuenta en la actualidad con:




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• Chancador primario de mandíbulas 40”, de 75 HP de potencia.

• Chancador secundario de cono.

• Harnero vibratorio primario, 3/8 de selección.

• Chancador terciario. La planta procesa una media de 10.000 Ton mensuales de minerales de cobre, provenientes de la pequeña minería de la región y produce un promedio de 2.000 Ton/año de cátodos de cobre. Para la estimación de las emisiones de la planta de molienda se utilizan factores de emisión que proviene de AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing, en el siguiente recuadro se indican los resultados de la estimación.

Factor de emisión ton/ton

Emisión T/año Fuentes

PTS PM10 PTS PM10 Molienda primaria de minerales 0,2 0,02 24 2,4 Molienda secundaria de minerales 0,6 0,06 132 19,2 Tamizado de minerales 1,2 0,16 72 7,2 Molienda terciaria de minerales 1,4 0,08 168 1,68

Los factores utilizados no consideran equipos de control de emisiones, dado que en terreno se verificó su inexistencia. Para la estimación de emisiones de los caminos de acceso se utiliza la siguiente metodología de cálculo: E = k * (S/12)a

* (W/3)b * (365-p/365) Ecuación 3-1

Donde: E = Emisiones de material particulado (Kg/Kilómetros que viaja un vehículo, VKT) k = Multiplicador adimensional (para PTS = 1,38 y PM10 = 0,42) S= Contenido de Silt %, (partículas de diámetro menor a 75 µm, en el material particulado sobre la superficie de transito). W = Peso medio de los vehículos (Ton) p = Número de días del año con precipitaciones mayores o iguales a 0,25 mm. Se consideran las emisiones generadas por los camiones de transporte de minerales y de cátodos, cargados y vacíos. Camiones transporte mineral Camiones transporte cátodos Capacidad de carga Ton 13 Capacidad de carga Ton 27 Tara Ton 4 Tara Ton 5 Camión cargado 17 Camión cargado 32

Se considera los siguientes datos para la estimación de emisiones:




30

• Contenido de Silt: 4,8 %, promedio sugerido por EPA, para plantas de procesamiento de

arenas y grava.

• Días de lluvia sobre 0,25 mm, de acuerdo a datos meteorológicos se consideran 5 días.

• Se considera una ruta de 1,5 km de recorrido en total, dentro de la planta como ruta sin pavimentar.

• De acuerdo a la capacidad de los camiones y la carga promedio transportada, se estiman en 1.038 kilómetros al mes recorridos por los camiones de transporte de mineral y 9 kilómetros al mes recorridos por los camiones por sentido, con o sin carga.

Los factores calculados a partir de los datos considerados y las emisiones calculadas son: Emisiones de camiones FE PTS

kg/km FE PM10 kg/km

Emisiones PTS kg/año

Emisiones PM10 kg/año

Cargados con mineral 1,57 0,4 1626,04 414,42 Vacíos 0,82 0,21 847,92 216,10 Cargados con cátodos 2,08 0,53 19,31 4,92 Vacíos 0,9 0,23 8,38 2,13 Total Ton/Año 30,02 7,65

3.1.4.3 Hospital. Se incluyen en la estimación de emisiones al hospital de Tocopilla “Dr. Marcos Macuada”, que cuenta con las siguientes fuentes: • Dos calderas de agua caliente, que operan en paralelo, de lunes a viernes, para las

operaciones de lavado de utensilios, con petróleo diesel como combustible.

• Incinerador de residuos hospitalarios, que opera todos los días del año, con petróleo diesel como combustible.

Para la estimación de emisiones de estas fuentes no se cuenta con mediciones, por lo cual se utilizan factores de emisión, en el recuadro siguiente se resumen los factores de emisión utilizados. Fuentes FE PTS

ton/ton FE PM10 ton/ton

FE SO2 ton/ton

FE NOx ton/ton

FE CO ton/ton

Calderas 0,0002 0,00014 0,0042 0,00283 0,00071 Incinerador 0,00233 0,0015 0,00109 0,00178 0,00148

En el siguiente recuadro se resumen los resultados de las estimaciones realizadas. Fuentes PTS

Ton/año PM10 Ton/año

SO2 Ton/año

NOx Ton/año

CO Ton/año

Calderas 0,006 0,006 0,008 0,005 0,001




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Incinerador 0,017 0,011 0,008 0,013 0,01 Total 0,023 0,017 0,016 0,018 0,011

3.1.4.4 Panaderías. Se incluyen en el inventario los hornos de 5 panaderías que operan en Tocopilla, todos con residuos de madera como combustible, son las siguientes. • Panadería “El Sol”, que cuenta con un horno del tipo chileno. • Panadería “Santa Agustina”, que cuenta con un horno del tipo chileno y otro de

calentamiento indirecto marca “Fringand”, que utiliza petróleo diesel como combustible que opera solo en forma eventual.

• Panadería “Valery”, que cuenta con un horno del tipo chileno y un horno indirecto marca “Argental, que utiliza petróleo diesel como combustible que opera solo en forma eventual.

• Panadería “Rossana”, que cuenta con un horno del tipo chileno. • Panadería “La Penquista”, que cuenta con un horno del tipo chileno. Para la estimación de emisiones de estas fuentes no se cuenta con mediciones, por lo cual se utilizan factores de emisión, en el siguiente recuadro se resumen los factores de emisión utilizados. Fuentes FE PTS


FE SO2 ton/ton

FE NOx ton/ton

FE CO ton/ton

Hornos chilenos 0,032 0,0285 0,00004 0,00075 0,0068 Hornos indirectos 0,0002 0,00014 0,0042 0,00283 0,00071

En la tabla siguiente se resumen los resultados de las estimaciones realizadas. Fuentes PTS


SO2 Ton/año

NOx Ton/año

CO Ton/año

El Sol 1,17 1,04 0,001 0,03 0,25 Santa Agustina 1,87 1,66 0,002 0,04 0,40 Valery 1,52 1,35 0,002 0,04 0,32 Rossana 1,75 1,56 0,002 0,04 0,37 La Penquista 1,58 1,40 0,002 0,04 0,34

La estimación de emisiones anual considera que la totalidad de las panaderías operan con los hornos chilenos a leña, dado que la operación con hornos alternativos solo es eventual, por periodos de reparación de la fuente principal.




32

3.1.4.5 Procesamiento de Alimentos. Corpesca S.A. La planta Tocopilla de Corpesca S.A. produce harina y aceite de pescado, para lo cual cuenta en operación con cuatro calderas de vapor que utilizan petróleo N°6 como combustible. • Caldera industrial GEBRUDER WAGNER, con capacidad de producción de 10 ton vapor

hora.

• Caldera industrial SOCOMETAL con capacidad de producción de 9 ton de vapor por hora.

• Caldera industrial CLEAVER BROOKS con capacidad de producción de 26,8 ton de vapor por hora.

• Caldera industrial BABCOCK & WILCOX con capacidad de producción de 40 ton de vapor por hora.

Para la estimación de emisiones de estas fuentes no se cuenta con mediciones, por lo cual se utilizan factores de emisión, en el siguiente recuadro se resumen los factores de emisión utilizados. Fuentes FE PTS


FE SO2 ton/ton

FE NOx ton/ton

FE CO ton/ton

Calderas a petróleo N° 6 0,00125 0,00088 0,02364 0,00676 0,00061 En el siguiente recuadro se resumen los resultados de las estimaciones realizadas. Fuentes PTS

Ton/año PM10

Ton/año SO2

Ton/año NOx

Ton/año CO

Ton/año Caldera 1 1,4 1,0 27,2 7,8 0,7 Caldera 2 0,8 0,6 15,3 4,4 0,4 Caldera 3 0,2 0,2 4,0 1,2 0,1 Caldera 4 4,1 2,9 77,7 22,2 2,0

Planta de Molienda de Algas. La planta de molienda de algas de don Ernesto González, cuenta con una sola fuente, que corresponde a una molienda artesanal, mediante un molino de martillos. No se cuentan con factores de emisión para este tipo de fuentes, operando con ese tipo de producto, sin embargo para realizar esta estimación se utilizan factores de emisión que proviene de AP 42, 11.24 Metallic Minerals Processing. En la tabla siguiente se indican los resultados de la estimación.




33

Factor de emisión ton/ton Emisión T/año Fuente PTS PM10 PTS PM10

Molienda de algas. 0,2 0,02 0,0011 0,00011 Asadurías de aves. Las asadurías de aves corresponden a hornos de cocción de pollos al Spiedo, que operan con carbón vegetal como combustible. Fuentes FE PTS


FE SO2 ton/ton

FE NOx ton/ton

FE CO ton/ton

Asadurías de pollos 0,031 0,0208 0,00004 0,00375 0,003 En el siguiente recuadro se resumen los resultados de las estimaciones realizadas. Fuentes PTS


SO2 Ton/año

NOx Ton/año

CO Ton/año

Soc. Altamar S.A 1,17 1,04 0,001 0,03 0,25 Pedro Troncoso P 1,87 1,66 0,002 0,04 0,40

3.1.5 Cálculo de Emisiones desde Fuentes Estacionarias Areales.

3.1.5.1 Muelle de carga de carbón. La empresa Electroandina S.A. desarrolla en los terrenos de su propiedad las labores de descarga, almacenamiento y manipulación del carbón necesario para el desarrollo de sus actividades y las de Norgener S.A. Para la estimación de emisiones de esta actividad se consideran las siguientes fuentes de emisión: • Operaciones de descarga y manipulación del carbón. • Erosión eólica sobre las pilas de acopio. • Emisiones de la maquinaria en operación. El total de emisiones de MP10 estimado para la planta es de 4,99 T/año, no se disponen da factores de emisión para PTS.

3.1.5.2 Operaciones de descarga del carbón. La metodología para desarrollar esta estimación corresponde a la establecida en el AP-42 en el punto “11.9 Western Surface Coal Mining”, operación de apilado.




34

El factor de emisión se calcula usando la formula siguiente:

( )( ) 3.0

7.0

100029.075.0M

dEPM××

= Ecuación 3-2

Donde: EPM10 = Emisión (Kg/m3 de Carbón descargados a Cancha de Consumo). d = Altura máxima de caída del Carbón (m). M = Humedad del Carbón (%). Se considera una altura de descarga de 1,5 mt, la humedad del carbón de 23 % y del coke de 7 %. Fuente FE estimado

Kg/ton descargadaEmisión

PM10 T/año Carbón descargado 0,0015 1,93 Pet coke descargado. 0,0021 0,28

3.1.5.3 Erosión eólica sobre las pilas de acopio. La metodología para desarrollar esta estimación corresponde a la establecida en el AP-42 en el punto “11.9 Western Surface Coal Mining”, erosión eólica. El factor de emisión se calcula usando las siguientes formulas:

PTSPM EE ×= 5.010 Ecuación 3-3

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛×⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −

×⎟⎠⎞

⎜⎝⎛×=

15235365

5.19.1

fpsEPTS

Ecuación 3-4

Donde: E = Emisión (kg/ día / hectárea). S = Contenido de Silt del carbón %. P = número de días con precipitaciones superiores a 0,25 mm H2O. f = porcentaje de tiempo en que el viento excede 5,4 (m/s).




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Se considera un 10,3 % de Silt, un día con precipitaciones mayores a 0,25 mm y un 8,3 % del tiempo con vientos sobre 5,4 m/s. Se calcula un factor de emisión para PM10 de 5,6 kg/día/hectárea. Se estima una emisión de 1,58 T/año de PM10.

3.1.5.4 Emisiones de la maquinaria en operación. Las emisiones de PM10 provenientes de la operación de la maquinaria en operación en la planta de carbón, se estiman a partir de las horas de operación informadas por Electroandina S.A., para un cargador frontal y un buldózer. Los factores de Emisión de MP10 por tubos de escape de maquinarias en kg/hr hp, se obtienen del South Coast Air Quality Management District. CEQA Air Quality Handbook , Nov 1993, Tablas A 9-8-B, A 9-8-C y A 9-8-D. Fuente FE estimado

Kg/hr hp Emisión PM10

T/año Cargador frontal 0,00068 0,9 Buldózer 0,00045 0,34

3.1.6 Planta de almacenamiento y de transferencia de agroquímicos. La empresa Servicios integrales de transito y transferencia S.A. filial de la Sociedad química y minera S.A. (SQM), cuenta con un terminal portuario de transferencia de productos agroquímicos. Las emisiones estimadas corresponden a las generadas en 7 sectores de almacenamiento y 6 silos de acopio, por las actividades de:

• Carga y descarga de materiales en lotes.

• Carga de material entre correas de transporte.

• Transporte de material.

• Pilas de almacenamiento.

• Carga de material en silos.

• Transporte de material en silos.

• Uso de maquinaria. Los factores utilizados para la estimación provienen de la siguiente referencia: US EPA, “Compilation of Air Pollutant Emission Factors”, AP-42. Fifth Edition (1996-2002).




36

Los porcentajes de eficiencia en el control de las emisiones, fueron estimados por la empresa, de acuerdo a su experiencia.

3.1.6.1 Carga y descarga de material en lotes. Referencia: Manual EPA-42, Sección 13.2-Aggregate Handling and Storage Piles, Enero de 1995. Ecuación:

E = FE * flujo Ecuación 3-5

FE = k * 0,0016 * ((U/2,2)1,3/(M/2)1,4) Ecuación 3-6

Donde: E = Tasa de emisión de MP10 (kg/h) Flujo4: Flujo másico de material descargado (Ton/h) K = Constante para PM 10 de 0,35 (adimensional) U = Velocidad del viento. (m/s) Se usó un valor de 2,36 m/s, correspondiente a la media de velocidad anual medida en la región el año 2005. M = Contenido de humedad del material. (%) Se consideró un valor de 3%. FE = Factor de emisión de MP10 (kg/Ton). Usando los valores descritos antes se obtiene 0,00001449 kg/Ton. Calidad del factor de emisión: A (Según clasificación de la EPA, correspondería a Excelente).

3.1.6.2 Carga de material (entre correas) Referencia Manual EPA-42, Sección 11.19.2- Crushed Stone Processing, Tabla 11.19.2-1 [Conveyor transfer point]. 4 En Anexo II se presentan los flujos de material de ingreso y salida al puerto del año 2005.




37

Ecuación:

E = FE * actividad*(1-SC) Ecuación 3-7

Donde: E = Tasa de emisión de MP10 (kg/h). FE = Factor de emisión de MP10. (kg/Ton) Se consideró un valor de 0,00055 kg/Ton. Actividad = Flujo o pulso volumétrico de material (Ton/h). SC5 = Eficiencia del sistema de control (adimensional)

3.1.6.3 Transporte de material Referencia Manual EPA-42, Sección 11.12-Concrete Batching, Tabla 11.12-1 [Sand and aggregate transfer to elevated bin]. Ecuación:

E = FE * actividad*(1-SC) Ecuación 3-8

Donde: E = Tasa de emisión de MP10 (kg/h). FE = Factor de emisión de MP10. (kg/Ton) Se utiliza un valor de 0,00055 kg/Ton, para la carga de material entre correas y de 0,0017 kg/Ton, para el transporte de material. Actividad = Flujo de material transportado (Ton/h) SC = Eficiencia del sistema de control. (adimensional)

3.1.6.4 Pilas de almacenamiento Referencia Manual EPA-42, Sección 11.9-Western Surface Coal Mining, Tabla 11.9-1 [Active storage pile (wind erosion and maintenance), coal]. 5 El Anexo I contiene las tablas de fuentes de emisión y eficiencias de control utilizadas.




38

Ecuación:

E = FE * k * S * (1-SC) Ecuación 3-9

FE = 1,8 * U Ecuación 3-10

Donde: E = Tasa de emisión de MP10 (kg/h) K = Factor de conversión de PTS a MP10 (kg/kg). Se usa un valor de 0,45 kg/kg (Tabla 11.9-1) S = Superficie expuesta de la pila de almacenamiento. (há) SC = Eficiencia del sistema de control (adimensional) U = Velocidad media del viento. (m/s) Se consideró un valor de 2,36 m/s. FE = Factor de emisión de PTS. (kg/há-h) De los datos anteriores, y reemplazando en la ecuación se obtiene un valor de 4,25 kg/há-h. Calidad del factor de emisión: C (Según clasificación de la EPA, correspondería a Promedio)

3.1.6.5 Emisiones de la maquinaria en operación. Las emisiones de PM10 provenientes de la operación de la maquinaria en operación en la planta de carbón, se estiman a partir de las horas de operación informadas por SQM, para un buldózer de 185 HP, operando 8 horas diarias por 145 días de embarque. Los factores de Emisión de MP10 por tubos de escape de maquinarias en kg/hr hp, se obtienen del South Coast Air Quality Management District. CEQA Air Quality Handbook , Nov 1993, Tablas A 9-8-B, A 9-8-C y A 9-8-D. Fuente PM10 SO2 NOx CO FE Kg/hr hp 0,00045 0,00091 0,01043 0,005 Emisión Buldózer Ton/año 0,29 0,59 6,71 3,22

Las emisiones totales estimadas para la planta de almacenamiento y transferencia es la informada en el siguiente recuadro, no se cuenta con factores de emisión para PTS, para este tipo de fuentes. Fuente PM10 T/año SO2 T/año NOx T/año CO T/año




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Sectores de acopio 6,75 - - - Silos 0,31 - - - Maquinaria 0,29 0,59 6,71 3,22

3.1.6.6 Construcción de caminos. Para la construcción de caminos se utilizan los factores de emisión que provienen del Midwest Research Institute de California, año 1996 que pueden verse en el siguiente recuadro

Factores de emisión para construcción de caminos (kg/m2-mes)

Factores de emisión MP10 PTS Construcción de caminos 0,0247 0,0381

Fuente: CARB, California. El área que es afectada por la construcción de caminos se estima a partir de los kilómetros de caminos construidos y de la superficie intervenida por kilómetro. Para realizar este cálculo se han considerado la información proporcionada por la Unidad de vialidad urbana del MOP y por el SERVIU del MINVU, de la segunda Región. Esta información se resume en la siguiente Tabla.

Tabla 3-4 actividades de construcción de caminos.

Proyecto Localización Fecha Dimensión. Mejoramiento Ruta 1, Pasada por Tocopilla II Etapa, Sector Calle Quinta Poniente, Vialidad MOP

Tramo km 184.000 - km 184.387, Tocopilla II Región,

Inicio: 17.09.2005 Término: 15.05.2006

Ancho calzada: 14 mt; doble pista de 6,5 mt y bandejón central de 1 mt. Acera de ancho variable, totalizando máximo 16 mt de ancho total.

Conservación Red Vial Básica Nacional, II Región Año 2003, Conservación Periódica Ruta 1, Vialidad MOP

Pasada por Tocopilla, Sector Retén-Termoeléctrica (Segundo Llamado). Código BIP: 20188170-0

Inicio: 27.08.2005 Término: 24.04.2006

Largo total: 1,6 km Tramo 1: km 179,890 al km 181,499. Tramo 2: km 179,830 al km 179,890 (frente a Carabineros) ancho calzada: 15 mt

Pav. Particip. 13° Llamado, MINVU.

Pje. Esmeralda entre Washington y Freire, Gomez Carreño entre Pje. Esmeralda y Fin de calle, Pje. Washington entre Washington y Línea Férrea

Inicio 02-11-2004 Termino 31-05-2005

Pendiente, solicitud de información realizada a MINVU.

Las emisiones estimadas por la construcción de caminos en la zona se entregan en el siguiente recuadro




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Fuente m2 Emisión PM10 Ton/año

Mejoramiento ruta 1 6.192 0,61 Conservación periódica ruta 1 24.900 2,46 Pavimento participativo 1.800 0,18

3.1.6.7 Quema de residuos en vertedero. Los residuos municipales generados por la población de Tocopilla, son conducidos al vertedero municipal, donde un porcentaje es reciclado en forma informal (cartones, plásticos vidrio y metales) y otro porcentaje es consumido por aves de rapiña (restos de comida), dado que permanecen expuestos durante varios días. Periódicamente se recubren los residuos con una capa de tierra y son compactados mediante maquinaria. Se estima que no más del 5 % de los residuos recibidos en el vertedero son consumidos por incendios espontáneos o quema abierta intencional por los recicladores informales, para realizar la estimación de emisiones se utilizan los factores de emisión disponibles en el AP 42, capitulo 2,5 Open burning. De acuerdo a lo informado por la Municipalidad se recibieron durante el año 2005 un total de 9.000 toneladas anuales de residuos domiciliarios en el vertedero. Las emisiones calculadas son las siguientes. Fuentes PM10 SO2 NOx CO Factor de emisión kg/Ton 8 0,5 3 42 Emisión estimada Ton/año 3,60 0,23 1,35 18,90

3.1.6.8 Operación de canchas de acopio de cenizas. Las emisiones de las canchas de acopio de cenizas se deben al levantamiento por erosión eólica por lo cual se utiliza las misma formulas indicadas en el punto 2.2.1. Se considera un 10,3 % de Silt, un día con precipitaciones mayores a 0,25 mm y un 8,3 % del tiempo con vientos sobre 5,4 m/s. Se calcula un factor de emisión para PM10 de 5,6 kg/día/hectárea. Se estima una emisión de 0,01 T/año de PM10.

3.1.6.9 Operación del puerto de Tocopilla. En el puerto terminal de Tocopilla, se transfiere carga desde transporte marino, principalmente el




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carbón utilizado por las centrales termoeléctricas. La operación de los buques de carga en el puerto impacta por las emisiones de contaminantes producidos por su operación, de acuerdo a la regulación correspondiente, los barcos en puerto deben operar utilizando petróleo diesel, en reemplazo del petróleo bunker que usan en alta mar. Los factores de emisión propuestos son resumidos en la siguiente forma:

E (g/kW-hr) = a (factor carga) - x + b Ecuación 3-11 Donde E es la emisión por unidad de trabajo o factor de emisión. Los análisis estadísticos de los resultados no muestran diferencias significativas entre diferentes tamaños de motores o rangos de potencia. La tabla siguiente muestra un resumen con los parámetros necesarios para calcular factores de emisión para HC, CO, NOx, NO2, PM, CO2 y SO2, aplicando la ecuación anterior.

Tabla 3-5 Parámetros para calcular factores de emisión (todo tipo de motores)

CONTAMINANTE Exponente (X) Interceptación (b) Coeficiente (a) MP 1.5 0.2551 0.0059 NOx 1.5 10.4496 0.1255 NO2 1.5 15.5247 0.1887 SO2 N/A N/S 2.3735 CO 1 N/S 0.8378 HC 1.5 N/S 0.0667 CO2 1 648.6 44.1000

N/A es no aplicable, N/S es no estadísticamente significante Fuente: Analysis of Commercial Marine Vessels Emissions and Fuel Consumption Data, February 2000, EPA

Si no se tienen los datos de origen, para calcular la potencia (HP) de un navío es posible utilizar funciones que la relacionan con el peso DWT. El DWT es el peso total contenido considerando carga, combustible, pasajeros, comida, agua y tripulación. Para el caso de los navíos de altamar se establecieron relaciones peso potencia para cuatro tipos, estas son: Carga pesada y tanqueros: HP = 9070 + 0.101 (DWT) Carga general: HP = 3046 + 0.288 (DWT) Container/Autocarriers/Refrigerados: HP = 2581 + 0.719 (DWT) De Pasajeros: HP = -4877 + 6.81 (DWT) La tabla siguiente muestra los factores de carga sugeridos para el cálculo de emisiones de acuerdo al modo de operación que se este evaluando.




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Tabla 3-6 Factores de carga sugeridos (% de potencia máxima continua)

TIPO CRUCERO BAJO CRUCERO MANIOBRA

Carga Pesada y Tanqueros 80 40 20 Carga General 80 35 20 Pasajeros 80 20 10 Container/Autocarrier/refrigerado 80 30 15

Otros No altamar 80 40 20 Fuente: Analysis of Commercial Marine Vessels Emissions and Fuel Consumption Data, February 2000, EPA

Las emisiones calculadas son las entregadas en el siguiente recuadro. Fuentes PM10 NOx Factor de emisión g/kW-hr 0,23 105,9 Emisión estimada Ton/año 3,6 1653,4

3.1.7 Resumen de emisiones estimadas. Finalmente, la siguiente Tabla resume todos los cálculos hechos en esta parte del Estudio. Tabla 3-7. Resumen de emisiones de contaminantes atmosféricos, fuentes estacionarias de Tocopilla Ton/año.

Empresa Unidades PTS PM10 SO2 NOx CO

Unidad 1 37,67 25,39 4.799,44 3.045,5 63,45 Norgener

Unidad 2 406,068 402,5 4.111,41 2.753,6 57,37

Unidades 12 y 13 135,73 90,94 2.492,7 1.310,5 27,3

Unidades 14 y 15 1722,3 1.153,9 15.736,3 8.272,8 172,4

Unidad 10 0,01 0,29 0,08 0,007

Unidad 11 0,01 0,31 0,09 0,008

Ciclo combinado 39,5 61,5 518,03 437,1

TG1 0,03 0,86 0,58 0,15

TG2 0,03 1,01 0,68 0,17

Electroandina

TG3 2,1 64,3 43,3 10,9

Molienda primaria de minerales 24 2,4 Molienda secundaria de minerales 132 19,2

Tamizado de minerales 72 7,2 Molienda terciaria de minerales 168 1,68

Lipesed

Transporte 30,02 7,65 Calderas 0,006 0,006 0,008 0,005 0,001

Hospital Incinerador 0,017 0,011 0,008 0,013 0,01

Panaderías El Sol 1,17 1,04 0,001 0,03 0,25




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Santa Agustina 1,87 1,66 0,002 0,04 0,4

Valery 1,52 1,35 0,002 0,04 0,32

Rossana 1,75 1,56 0,002 0,04 0,37

La Penquista 1,58 1,4 0,002 0,04 0,34

Caldera 1 1,4 1 27,2 7,8 0,7

Caldera 2 0,8 0,6 15,3 4,4 0,4

Caldera 3 0,2 0,2 4 1,2 0,1

Corpesca Caldera 4 4,1 2,9 77,7 22,2 2

Molienda algas Molienda algas 0,0011 0,00011 Soc. Altamar S.A 1,17 1,04 0,001 0,03 0,25

Asadurias aves Pedro Troncoso P 1,87 1,66 0,002 0,04 0,4

Carbón descargado 1,93 Pet coke descargado. 0,28 Erosión eólica sobre las pilas de acopio 1,54 Cargador frontal 0,9

Muelle carbón Buldózer 0,34 Sectores de acopio 0,75 Silos 0,23

SQM Maquinaria 0,29 0,59 6,71 3,22

Mejoramiento ruta 1 0,61 Conservación periódica ruta 1 2,46

Caminos Pavimento participativo 0,18

Vertedero Quema abierta 3,6 0,23 1,35 18,9

Acopio cenizas

Erosión eólica sobre las pilas de acopio

0,01

Puerto Tocopilla Operaciones marítimas

3,6

1653,4

Total Ton/año 2745,2 1783,7 27393,2 17642,5 796,5 Las siguientes conclusiones se pueden establecer con respecto a esta parte del inventario de emisiones: Se han considerado emisiones de MP10, MP2.5, SO2, NOx y CO

Las mayores emisiones de MP10 provienen de Norgener (24%) y de Electroandina (72%), con un 96% del total estimado de 1,783 ton/año

Las mayores emisiones de SO2 provienen de Norgener (32%) y de Electroandina (67%), con un 99,5% del total estimado de 27,393 ton/año




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Solo en las emisiones de NOx hay aporte relevante del puerto (9.4%), las termoeléctricas aportan un 90% del total estimado de 17,636 ton/año

3.2 Fuentes Móviles 3.2.1 Actividades Realizadas Las actividades asociadas a fuentes móviles desarrolladas en este estudio, se presentan a continuación:

Tabla 3-8. Actividades Desarrolladas

N° Actividad 1 Campañas de caracterización de flujos 2 Caracterización de parque vehicular 3 Construcción de perfiles horarios 4 Construcción de matrices de composición vehicular 5 Caracterización de factores de emisión 6 Asignación de flujo vehicular a la red vial 7 Ingreso de información a MODEM 7 Cálculo de emisiones con MODEM

A continuación, se entrega la metodología de cálculo de emisiones vehiculares, en la que se basa el sistema MODEM, Modelo de Emisiones Vehiculares. Se detallan las metodologías de cálculo de emisiones específicas incorporadas en MODEM, según tipo de descarga, los tipos de categorías vehiculares a considerar y se describe la metodología de asignación de flujo vehicular a la red, que se empleó en el presente estudio, como método alternativo a la utilización de un modelo de transporte, considerando que Tocopilla carece de dicho modelo. 3.2.2 Metodología general La metodología general para estimar las emisiones vehiculares en ruta consiste en estimar los niveles de actividad de las diferentes categorías vehiculares y asociarles a cada una de ellas un nivel de emisión promedio o factor de emisión (ver Ec. 3-12) Para los vehículos motorizados, el nivel de actividad es representado, básicamente, por el kilometraje recorrido por el vehículo en el tiempo y área donde se desarrolla el inventario, mientras que los factores de emisión se expresan en unidades de gramos por kilómetro recorrido, los que generalmente son altamente dependientes de la velocidad media de circulación.




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Ei = Σk Nivel de actividadk x FEik Ecuación 3-12

Donde, Ei : Emisiones [gr] del contaminante considerado i Nivel de actividad : Nivel de actividad de la categoría vehicular k FE ik : Factor de emisión del contaminante i para la categoría k evaluada [gr/km] El nivel de actividad asociado a este tipo de fuentes, puede ser obtenido de una manera desagregada y en detalle estimando directamente la información a partir de datos de flujo vehicular (modelos de transporte, conteos vehiculares, etc), entre otras variables, generados por los modelos de transporte. Sin embargo, muchas veces estos datos no están disponibles y es necesario estimar el nivel de actividad vehicular de forma más agregada con la ayuda de otros parámetros alternativos, tales como las estadísticas de consumo de combustible regionales, caracterización detallada del parque y/o encuestas directas a usuarios, o bien aplicar una metodología alternativa de asignación de flujo a la red vial, como en el caso del presente estudio. 3.2.3 Clasificación de fuentes móviles en ruta Dentro de las fuentes móviles en ruta, considerando las características de las flotas locales de cada ciudad y la información disponible, se utilizan en términos generales las siguientes categorías básicas de vehículos: • Vehículos livianos particulares

• Vehículos livianos comerciales

• Vehículos de alquiler

• Taxis colectivos

• Buses transporte público

• Buses transporte interurbano y rural

• Camiones livianos, medianos y pesados

• Motocicletas Subcategorías más desagregadas se definen de acuerdo a las características locales y a la mejor información disponible, principalmente la correspondiente a factores de emisión. Analizando las características de las flotas locales y la información disponible en Tocopilla, se consideran dentro de este estudio las categorías que se listan en la siguiente Tabla, teniendo como referencia y en consideración al total de 61 categorías vehiculares definidas en el estudio “Actualización del Modelo de Cálculo de Emisiones Vehiculares, MODEM” desarrollado por MIDEPLAN-SECTRA, que es utilizado como referencia en nuestro país. Las composiciones o participaciones de cada una de estas categorías según la realidad local se describen en secciones siguientes de este informe.




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Tabla 3-9: Categorías vehiculares consideradas en Tocopilla Categorías vehiculares consideradas en PACIN III: Veh. Particulares Catalíticos Tipo1 Veh. Particulares No Catalíticos Veh. Particulares Otros* Veh. Alquiler Catalíticos Tipo1 Veh. Alquiler No Catalíticos Veh. Comerciales Catalíticos Tipo1 Veh. Comerciales No Catalíticos Veh. Comerciales Diesel Tipo 1 Veh. Comerciales Diesel Tipo 2 Taxis Colectivos Catalíticos Tipo1 Taxis Colectivos No Catalíticos Taxis Colectivos otros* Motos 2 Tiempos Convencional Motos 4 Tiempos Convencional Camiones Livianos Diesel Convencional Camiones Livianos Diesel Tipo 1 Camiones Livianos Diesel Tipo 2 Camiones Medianos Diesel Convencional Camiones Medianos Diesel Tipo 1 Camiones Medianos Diesel Tipo 2 Camiones Pesados Diesel Convencional Camiones Pesados Diesel Tipo 1 Camiones Pesados Diesel Tipo 2 Buses Interurbanos Diesel Convencional Buses Interurbanos Diesel Tipo 1 Buses Interurbanos Diesel Tipo 2

*Se refiere a vehículos a diesel 3.2.4 Contaminantes a considerar en los inventarios Los contaminantes que fueron considerados en el cálculo de emisiones vehiculares de Tocopilla se indican en el cuadro siguiente:

Tabla 3-10: Contaminantes considerados en el estudio Contaminantes considerados en el estudio

PM10 PM2.5*

CO NOx COV SO2 NH3

*El equipo consultor considera relevante su inclusión considerando que este es el contaminante que presenta los mayores impactos sobre la salud y que la tendencia mundial es avanzar hacia las normas de calidad ambiental de PM2.5. Además, esta norma debería ser discutida en Chile en los próximos años.




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3.2.5 Tipos de emisiones a considerar en los cálculos La metodología de cálculo implementada en MODEM asume que las emisiones provienen de tres fuentes fundamentales: las derivadas del motor cuando éste se encuentra en condiciones de operación estables (emisiones en caliente), aquellas provenientes del motor cuando éste se encuentra frío (emisiones por partidas en frío) y por último aquellas denominadas evaporativas (emisiones de hidrocarburos evaporados). Las emisiones totales son, en consecuencia, la suma de estos tres tipos de emisiones, como se observa en la tabla siguiente:

Tabla 3-11: Desagregación de las emisiones totales

Desagregación de las emisiones totales: Etotal = Ecaliente + Epartidas en frío + Eevaporativas Ecuación 3-13 Etotal : Emisiones totales del contaminante considerado [gramos]

Ecaliente : Emisiones en caliente, fase estabilizada del motor [gramos]

Epartidas en frío : Emisiones por partidas en frío [gramos]

Eevaporativas : Emisiones por evaporación6 [gramos]

A su vez, se considera que las emisiones evaporativas en fuentes móviles provienen de tres Debido al tipo de información de entrada que requieren los modelos de dispersión de contaminantes, es necesario calcular las emisiones mediante una metodología tipo Arco (explicada en ítem siguiente) y no tipo Zona, ya que esta última calcula emisiones en forma agregada por zonas geográficas más extensas y con estimaciones más gruesas acerca del nivel de actividad de las diferentes categorías involucradas. Por lo tanto, se va a generar el inventario con un nivel de detalle de las emisiones a nivel de cada arco incluido en el análisis, con el objetivo de alimentar los modelos de dispersión. 3.2.6 Metodología de cálculo de emisiones por arco La metodología tipo Arco se basa en la existencia de una red vial con asignación de flujos vehiculares en cada uno de sus arcos. Cada arco tiene asociado características de operación básicas7 asignadas en un horario determinado (por ejemplo punta mañana), lo que permite tener valores de velocidad y flujos para cada arco. A través de la aplicación de esta metodología se calculan con MODEM los siguientes tipos de emisiones:

6 Relevantes para especies de Compuestos Orgánicos Volátiles No Metánicos en vehículos a gasolina 7 velocidades, longitud, flujos entre otros.




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Tabla 3-12: Emisiones calculadas en MODEM con metodología tipo arco

Emisiones calculadas en MODEM II con metodología tipo arco: • Emisiones en caliente provenientes del sistema de escape de los vehículos

• Consumo de combustible (CC) Aunque no se trata de emisiones, bajo esta metodología también se calcula el consumo de combustible (CC) para las diferentes categorías.

• Emisiones provenientes de desgaste de frenos y neumáticos.

• Emisiones de polvo resuspendido desde calles pavimentadas

A continuación se entrega un resumen de las ecuaciones de cálculo de emisiones para las categorías de fuentes en ruta con metodologías del tipo arco asociadas a emisiones de material particulado que serán consideradas. Es importante destacar que la totalidad de las metodologías de cálculo o fórmulas para las categorías de fuentes en ruta, ya se encuentran incorporadas al sistema MODEM, con lo cual es posible su utilización de manera automatizada. Esto implica enormes ventajas en términos de calidad del inventario al no introducir errores de cálculo o de procesamiento de información base. 3.2.7 Metodología de cálculo de emisiones de polvo resuspendido desde calles

pavimentadas A continuación se describe la metodología de estimación de emisiones proveniente de la resuspensión de material particulado sobre calles pavimentadas, metodología presentada en la última edición del AP-42, correspondiente a diciembre de 20038.

Epa = Ed(1 – P/4N) Ecuación 3-14

Con, Ed e F L= * * Ecuación 3-15 Donde, Epa : tasa de emisión anual (o del período bajo estudio) de partículas para el tramo de calle

pavimentada [g/año]. Ed : tasa de emisión diaria de partículas para el tramo de calle pavimentada [g/día]. p : días con precipitaciones mayores de 0.254 mm. durante el periodo considerado. N : número de días del periodo de estudio (365 en el caso anual) Ed : tasa de emisión diaria por tramo [g/día]. e : factor de emisión de partículas por calles [g/vehículo-km]. F : flujo vehicular diario [vehículos/día]. L : longitud del tramo [km]. Los factores de emisión se presentan en la sección 3.2.11.6.

8 http://www.epa.gov/ttn/chief/ap42/ch13/final/c13s0201.pdf




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3.2.8 Metodología de cálculo de emisiones proveniente del desgaste de frenos y neumáticos

La metodología utilizada para calcular las emisiones de material particulado producto del desgaste de frenos y de neumáticos se resume en las siguientes ecuaciones:

MP frenos = 0.0128 * PSBRK Ecuación 3-16

Donde, PSBRK es la fracción del particulado menor o igual al punto de corte involucrado. Para el caso de PM10 corresponde al 98% (0.98).

MP neumáticos = 0.002 * PSTIRE * N°neum Ecuación 3-17

Donde PSTIRE corresponde a la fracción del particulado menor o igual al punto de corte involucrado que para el caso de PM10 corresponde al 100% y el N°neum corresponde al número de neumáticos promedio utilizado por la categoría evaluada. Los factores de emisión se presentan en la sección 3.2.11.6 3.2.9 Metodología de cálculo de emisiones en caliente por tubo de escape

La metodología general para este tipo de emisiones corresponde a:

Ehora ijk = Fjk ·L j ·FE(v)ik ·PFjk ·Cjk Ecuación 3-18

Ehora ijk : Emisiones [gr] del contaminante considerado i en un arco j para la categoría vehicular k en una hora determinada.

Fjk : Flujo vehicular [veh/h] total en el arco j a la hora en que se establecieron los parámetros por arco bajo el modelo de transportes utilizado como base

Lj : Largo del arco evaluado [km]. FE(v)ik : Factor de emisión en función de la velocidad [gr/km] del contaminante i para la

categoría k evaluada. PFjk : Perfil de flujo o fracción del flujo total (Flujo jk) correspondiente a la hora evaluada y

sector asociado al arco. Cjk : Composición o fracción del flujo total en el arco j perteneciente a la categoría k para el

sector asociado al arco. En la siguiente figura se presenta de manera esquemática esta metodología con información proveniente de modelos de transporte y para arcos agrupados por sectores geográficos (tipos asimilables según sectores específicos dentro del área de estudio) En esta ilustración es posible observar los requerimientos de datos adicionales a los niveles de actividad, especialmente la información correspondiente a composición vehicular.




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Información Red Vial Modelo estratégico de transporte

Red vial modeladaFlujos Fjk (Veh/h)Velocidades (v)

Factores de emisión segúncategoría vehicular y contaminante

FE (v)k

Composición vehicular

Cjk (hora, sector)

Expansión temporal del flujo

PFjk (hora, sector)

Emisiones anuales

(ton/año)




FE (v)k


Cjk (hora, sector)


PFjk (hora, sector)

Emisiones anuales

(ton/año)

DICTUC




FE (v)k


Cjk (hora, sector)


PFjk (hora, sector)

Emisiones anuales

(ton/año)




FE (v)k


Cjk (hora, sector)


PFjk (hora, sector)

Emisiones anuales

(ton/año)

DICTUC Figura 3-1 Esquema general para la aplicación de Metodología para Tubo de Escape

En la siguiente sección de esta propuesta, se describe la obtención de los parámetros a los que se hace referencia en la figura anterior.

3.2.9.1 Información de flujo vehicular en la red vial (Fjk) Para la información de transporte, relacionada con los niveles de actividad en cada arco de la red vial se utilizó una metodología alternativa de asignación de flujo a la red, metodología que reemplaza el tipo de información entregada por los modelos estratégicos de transporte. Tradicionalmente, la estimación de los niveles de actividad se determina a partir de los niveles de demanda vehicular sobre una red vial estratégica generada por modelos estratégicos de transporte. En el caso chileno, se emplea el modelo ESTRAUS para el Gran Santiago y los modelos ESTRABIO, VIVALDI, ESTRAVAL, entre otros, para el caso de las otras regiones del país. En síntesis, la metodología tradicional de estimación de emisiones de fuentes móviles se basa en la existencia de una red vial definida y caracterizada a partir de modelos estratégicos de transporte. Como en el caso de Tocopilla y de otras ciudades del país, no se ha desarrollado esta modelación de transporte, el problema de asignación de flujo vehicular a los arcos de la red debe ser resuelta mediante un método alternativo. Es importante señalar que el equipo consultor ha efectuado aplicaciones del modelo de emisiones con información de transporte diversa, tales como estudios específicos en ciudades con o sin modelos de transporte en las cuales se ha generado información de flujo vehicular de manera




51

directa9. Estas aplicaciones reflejan la flexibilidad tanto del sistema MODEM como del equipo consultor para operar en conjunto con información de transporte con distintos niveles de detalle.

3.2.9.2 Caracterización de flujo vehicular en la red vial de Tocopilla Para caracterizar la red vial global de Tocopilla se definieron redes específicas asociadas a Taxis Colectivos, Buses y Camiones. Estas redes se construyeron en virtud de lo catastrado en las visitas a terreno que se realizaron en Tocopilla y la observación y experiencia del equipo técnico adquirida sobre la ciudad. Esta definición de redes específicas se efectuó con el objetivo de desarrollar asignaciones de flujo vehicular adecuada en arcos que tuvieran características homogéneas de comportamiento vehicular o de los tipos de vehículos que circularan en ellos. Conforme al tipo de servicio, las rutas se clasifican en rutas fijas y variables. Las siguientes figuras indican los arcos identificados para los distintos modos de transporte considerados de ruta fija (taxis colectivos, buses y camiones pesados) Los demás arcos de la red vial no considerados dentro de las rutas fijas identificadas, no deberían considerar estas categorías, ya que corresponden a flujo variable (vehículos particulares, comerciales, de alquiler, camiones ligeros, etc.)

9 Pfeng, C. (2003) Metodología de estimación de emisiones de fuentes móviles en ruta en ciudades sin red vial modelada, Aplicación en Melipilla, Memoria para optar al Título de Ingeniero Civil en Geografía, Universidad de Santiago de Chile.




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Figura 3-2. Arcos de Taxis Colectivos

Figura 3-3. Arcos de Buses Interurbanos




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Figura 3-4. Arcos de Camiones

Para generar una apropiada asignación de flujos a la red, además de identificar arcos de ruta fija, se identificaron sectores que cumplieran con características homogéneas en cuanto a su comportamiento vehicular, frecuencia y definición de arcos característicos. La siguiente figura indica la sectorización que se utilizó para desarrollar una asignación del flujo vehicular lo más detallada posible.




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Figura 3-5. Agrupación de Arcos Homólogos Zonas

Las agrupaciones de arcos con características equivalentes mencionadas tendrán, entonces, flujo vehicular en órdenes de magnitud similares. Sobre los ejes estructurantes de distribución (Arturo Prat, 18 se Septiembre, Barros Arana, etc.) se asigna el valor medio del flujo entre estaciones de conteo. Sobre las vías transversales a estas arterias (calles, pasajes, etc.) se agregaron, homogéneamente, las pérdidas/ganancias, diferencias que se producen entre una estación de conteo y otra, y se validaron con el flujo vehicular en las estaciones de conteo dentro de la zona. La figura siguiente muestra la ubicación de las estaciones de conteo vehicular que fueron definidas sobre Tocopilla en el marco del presente estudio, y la tabla a continuación señala un cuadro comparativo entre los niveles de flujo (en relación al total) de cada estación. El cuadro indica claramente que el punto mas cargado (todo el tiempo) es el U12. Le siguen U09, U08, U13 U07. Todos sobre Arturo Prat. Le sigue en importancia a estos cinco, el U14; correspondiente a 21 de Mayo. Todo esto indica que el flujo vehicular "pivotea" en las inmediaciones de la rotonda y se distribuye hacia las zonas definidas en la figura. Los niveles de flujo en las otras estaciones son definitivamente bajos. Asimismo en la Tabla 3-16 se observa la continuidad de flujo vehicular sobre la Av. Arturo Prat y las diferencias entre zonas.




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Tabla 3-14 se observa la continuidad de flujo vehicular sobre la Av. Arturo Prat y las diferencias entre zonas.

Tabla 3-13: Distribución de Flujo Vehicular en Estaciones

NEC Hora 8-9 Hora 10-11 Ambas Semanal Laboral

U12 14,0% 13,9% 14,0% 13,7% 13,8% U09 12,0% 11,7% 11,9% 11,9% 12,1% U08 11,8% 11,7% 11,7% 11,4% 11,6% U13 10,8% 11,2% 11,0% 11,0% 10,9% U07 8,6% 8,7% 8,6% 8,7% 8,7% U14 7,1% 7,1% 7,1% 7,0% 6,9% U11 4,5% 4,5% 4,5% 4,7% 4,6% U10 4,5% 4,4% 4,4% 4,4% 4,4% U15 4,3% 4,3% 4,3% 4,1% 4,2% U19 3,4% 3,2% 3,3% 3,3% 3,4% U06 2,6% 2,6% 2,6% 2,6% 2,6% U04 2,4% 2,5% 2,4% 2,5% 2,5% U16 1,9% 2,0% 2,0% 1,9% 2,0% U03 1,7% 1,6% 1,7% 1,7% 1,7% U18 1,5% 1,5% 1,5% 1,5% 1,5% U02 1,5% 1,4% 1,5% 1,5% 1,5% U21 1,2% 1,3% 1,2% 1,2% 1,2% U01 1,2% 1,2% 1,2% 1,2% 1,2% U17 1,1% 1,2% 1,2% 1,2% 1,2% U23 0,9% 0,9% 0,9% 0,9% 0,9% U05 0,8% 0,8% 0,8% 0,8% 0,8% U22 0,7% 0,7% 0,7% 0,8% 0,8% U20 0,7% 0,7% 0,7% 0,8% 0,7% U25 0,6% 0,6% 0,6% 0,7% 0,7% U24 0,3% 0,3% 0,3% 0,4% 0,3%




56

Tabla 3-14: Continuidad de Estaciones Pares

Par Estación Veh/h Observaciones

U08-U07 U07 380 U08 523

Se agrega flujo entre el tramo Electroandina- Línea Férrea

U09-U08 U08 523 U09 533

Se observa continuidad

U13-U09 U09 533

U13 478

Se aprecia menor nivel de flujo cerca de la rotonda. Esto indica que hay movimiento de entrada y salida hacia el centro desde U09

U04-U12 U04 107 U12 621

El movimiento cerca del By Pass por 18 de Septiembre, es muy bajo (U04)

U10-U11 U10 199 U11 199

No hay cambios en el nivel de flujo. Poco movimiento en los pasajes cercanos

U19-U18 U18 65 U19 150

Sucre no es par de 21 de Mayo

U21-U16 U16 86 U21 53

El nivel de flujo cerca de U21 es más bajo. Zona con otras características y menores niveles de circulación.

U23-U22 U22 32 U23 38

Esta zona es la de menor flujo vehicular , donde las tres estaciones muestran similares niveles de flujo

U03-U07 U03 76 U07 380

Acceso sur con muy bajo nivel de flujo. Indica que todo lo que pasa por U07, viene del barrio residencial sur.

U06-U10 U06 114 U10 199

Se agrega flujo residencial a la costanera.

3.2.9.3 Caracterización de flujos vehiculares y composición vehicular (Ck) Con el objetivo de complementar los modelos es necesario utilizar datos provenientes de campaña de caracterización de flujos vehiculares que permitan generar las categorías vehiculares requeridas. Esta caracterización del flujo vehicular en cuanto a su composición hace posible obtener la mejor “fotografía” posible acerca de las diferentes clases de vehículos que circulan diariamente por cada ciudad y conocer sus proporciones relativas, vale decir, qué porcentaje del flujo total corresponde a vehículos livianos, camiones, buses, etc. Esto es necesario debido a que la estimación de emisiones debe desagregarse en diferentes categorías vehiculares debido a las apreciables diferencias de emisiones entre un tipo de vehículo y otro. En general, el alcance de esta actividad vendrá dado por la subdivisión de categorías entregadas por las mediciones de transporte y/o la información base disponible. En términos generales los modelos de transporte sólo distinguen los flujos asignados como aquellos que caracterizan el transporte de ruta fija, y aquellos de ruta variable, donde se encuentran agrupadas el grueso de las categorías vehiculares, como vehículos particulares y comerciales de todos los tipos. De esta manera, un trabajo de caracterización de flujos en terreno, más una caracterización del parque local basada en estadísticas sectoriales como parque vehicular, revisión de bases de datos provenientes de plantas de revisión técnica y bases generadas por los diferentes gobiernos locales




57

respecto a los permisos de circulación otorgados en cada uno de ellos, hicieron posible desagregar los flujos vehiculares en todas aquellas categorías que el modelo de estimación de emisiones requirió.

3.2.9.4 Caracterización del Flujo Vehicular en Tocopilla Esta tarea corresponde a la medición de flujo de tráfico vehicular, tanto continua como periódica, en diversos puntos de la red vial estratégica definida para la ciudad de Tocopilla. La definición estuvo enfocada a los requerimientos de información para la evaluación del modelo de emisiones. La medición del flujo vehicular aporta información básica para la gestión operativa del sistema de transporte; sin embargo, en el contexto de la evaluación de emisiones de fuentes móviles, representa la información básica para dicha evaluación. En efecto, aparte de entregar los volúmenes a evaluar, permite, en conjunto con la matriz origen-destino, asignar el flujo vehicular al resto de arcos de la red. La medición de flujo vehicular continuo fue complementada con medición automática de flujo vehicular. En este caso la información recolectada es almacenada por el instrumento en formato de archivo magnético. Para la recolección de la información desde terreno, se utilizó un sistema computacional de procesamiento, validación y administración de la información desarrollado por DICTUC, el cual emplea el software básico de manejo de información que dispone el fabricante para la operación del instrumento. La figura siguiente muestra la ubicación de los puntos de conteo sobre la red de Tocopilla. En cada punto seleccionado se efectuó una medición de una semana normal de medición automática de flujo vehicular, sin considerar festivos ni vacaciones escolares. Las mediciones periódicas de flujo vehicular se realizaron en conjunto con las mediciones automáticas, corresponden a medir el flujo vehicular circulante clasificado. La información recogida en terreno fue sometida al proceso de validación desarrollado por DICTUC y que ha aplicado con éxito en gran cantidad de proyectos anteriores. Este consiste en verificar el correcto llenado de los formularios, efectuando las correcciones pertinentes si se requiere. Luego, los formularios deben ser debidamente foliados y, posteriormente, ingresados al proceso de digitación, a fin de minimizar los posibles errores que se pueden generar en esta actividad. Posteriormente, se ejecuta el procesamiento de la información; éste consiste en obtener, para cada punto de control, el volumen vehicular por cuarto de hora.




58

#

#

#

#

##

#

##

#

#

##

##

##

#

#

#

#

# #

#

#

U06

U05

U01U04

U24U23

U22U10

U12U21U20

U11

U25U14U15U16

U17

U13

U09U19

U18U08

U07

U03

U02

N

EW

S

Red Vial de Tocopillla - Puntos de Conteos

Figura 3-6. Puntos de Conteo sobre Tocopilla




59

3.2.9.5 Caracterización de Parque Vehicular Sobre la Base de Datos Regionales en Tocopilla La Región de Antofagasta se conforma por tres provincias: Tocopilla, El Loa y Antofagasta, cuyas capitales son, respectivamente, las ciudades de Tocopilla, Calama y Antofagasta. Esta Región tiene una población que alcanza a 407,409 habitantes, en una superficie de 126,443.9 Km² y con una densidad de población del orden de 3.22 habitantes/Km² (Censo, 1992) La Provincia de Tocopilla está formada por las comunas de Tocopilla y María Elena. Se estima que entre ambas comunas no superan los 6.000 vehículos motorizados. La revisión de los antecedentes existentes respecto a las características del parque automotor local nos lleva a la revisión y análisis de dos grandes fuentes de información. La primera dice relación con la base de datos que cada una de las municipalidades maneja respecto a los permisos de circulación vehicular que otorgan cada año y que además es resumida por el Instituto Nacional de Estadísticas INE en boletines anuales. La segunda es la base de datos generada en el proceso de plantas de Revisión Técnica administrada por el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones. Las bases de datos de Plantas de Revisión Técnica fueron puestas a disposición del grupo consultor por el Departamento de Planes y Normas del Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones y corresponden a las indicadas mas abajo. Estas bases corresponden al período anual año 2004 que provienen de la última información disponible.




60

Tabla 3-15: PRTs en la Segunda Región – 2004

CODIGO LOCALIDAD PROPIETARIO DIRECCION TIPO PRT

A0206 TOCOPILLA JUAN PAEZ LOPEZ ARTURO PEREZ CANTO 1334 Convencional

A0210 ANTOFAGASTA ORMAZABAL HIJOS LTDA. AV. INDUSTRIAL 7200 Automatizada

A0211 ANTOFAGASTA

AUTOMOTORA VILLA ALEMANA LTDA.

FLUORITA S/N CON SIERRA NEVADA, LOTE 1, MANZANA 26

Automatizada

A0212 CALAMA ALEJANDRO DENHAM Y CIA. LTDA.

ARGENTINA 4166 Automatizada

A0213 CALAMA MIDDLETON Y CIA. LTDA. CIRCUNVALACIÓN S/N Automatizada

B0206 TOCOPILLA JUAN PAEZ LOPEZ ARTURO PEREZ CANTO 1334 Convencional

B0210 ANTOFAGASTA ORMAZABAL HIJOS LTDA. AV. INDUSTRIAL 7200 Automatizada

B0211 ANTOFAGASTA

AUTOMOTORA VILLA ALEMANA LTDA.

FLUORITA S/N CON SIERRA NEVADA, LOTE 1, MANZANA 26

Automatizada

B0212 CALAMA ALEJANDRO DENHAM Y CIA. LTDA.

ARGENTINA 4166 Automatizada

B0213 CALAMA MIDDLETON Y CIA. LTDA. CIRCUNVALACIÓN S/N Automatizada

A continuación, y a forma de presentar antecedentes más detallados del parque automotriz, se presentan tablas, gráficos y comentarios que permiten caracterizar el parque automotriz desde distintas perspectivas (caracterización cuantitativa general, composición vehicular de acuerdo a categorías, transporte público, etc.) Las bases de datos de las plantas de revisión técnica de la ciudad de Tocopilla indican que durante el año 2004 participaron de este procedimiento cerca de 7000 vehículos motorizados. Aunque, por otro lado, las bases de datos de los permisos de circulación obtenidos en las Municipalidades de Tocopilla y María Elena indican que obtuvieron este documento un total de 3275 vehículos, es decir, menos de la mitad. Lo anterior merece al menos una observación importante de considerar: es posible que una cantidad importante de vehículos estén realizando su revisión técnica en Tocopilla pero, sin embargo, provengan de centros urbanos más grandes, como por ejemplo la capital regional Antofagasta. Lo anterior es factible al considerar que las plantas de revisión técnica de la ciudad de Tocopilla son las únicas que tienen tecnología antigua del tipo convencional y, por lo tanto, podría concluirse que son menos estrictas en su revisión, a diferencia de las establecidas en Antofagasta y Calama.




61

La tabla a continuación muestra la evolución en los permisos de circulación obtenidos en las Municipalidades de Tocopilla y María Elena. Se aprecia que el parque de vehículos motorizados se ha mantenido casi constante durante los últimos años. Tabla 3-16: Evolución asociada al parque vehicular INE. Provincia de Tocopilla, Comunas

de Tocopilla y María Elena. TOCOPILLA TOCOPILLA TOCOPILLA Categoría Vehicular

INE 2000 2002 2004 Auto y SW 1792 1472 1323 Jeep 77 78 61 Furgón 149 134 110 Minibús 38 25 23 Camioneta 1194 1421 1056 Motocicletas 8 19 15 Taxi 375 370 332 Minibús 62 44 49 Taxi bus 30 3 2 Bus 4 29 29 Camión simple 309 269 213 Tractocamión 52 64 42 otros motorizados 32 109 20 total 4122 4037 3275

El gráfico a continuación muestra la participación de las principales categorías dentro del total de vehículos presentes en la ciudad de Tocopilla.

Composición Parque Vehicular Tocopilla

40%

40%

10%1% 8% 1%

vlp

vlc

taxi

bus

camion

otros motor

Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE VLP: Vehículos livianos de pasajeros particulares

VLC: Vehículos Livianos Comerciales (camionetas, jeep y furgones livianos) Figura 3-7. Composición parque vehicular Tocopilla




62

En especial destaca del gráfico anterior la participación cercana al 40% de los vehículos livianos particulares y en la misma proporción los vehículos livianos comerciales. Otro punto a destacar es la importancia en el transporte público de los taxis, así como la baja participación de buses. Este fenómeno generalmente se puede apreciar en ciudades chilenas del tipo ciudades intermedias, donde las distancias a recorrer son menores y el público objetivo es menor, entonces el transporte colectivo mayor con vehículos pesados como buses pasa a ser menos atractivo económicamente por lo que el crecimiento del parque de taxis es notable. Otro antecedente importante es la consideración de las diferencias tecnológicas entre cada una de las categorías. En especial los vehículos convencionales y aquellos con convertidor catalítico en en el sector de vehículos livianos gasolineros. En relación a lo anterior, la figura a continuación muestra la participación de vehículos catalíticos, no catalíticos y vehículos diesel.

Participación Según Tecnología Catalítica y según combustible

15%

27%

16%

5%

17%4% 1%

3%

12%

vlp gasolineros c/cc vlp gasolineros s/cc vlc gasolineros c/cc

vlc gasolineros s/cc vehículos livianos diesel vehículos pesados diesel

taxis gasolineros c/cc taxis gasolineros s/cc otros

Figura 3-8. Participación según tecnología catalítica y según combustible En cuanto a las composiciones tecnológicas del parque vehicular identificadas en Tocopilla luego del análisis y procesamiento de las bases de datos regionales la siguiente tabla resume las composiciones utilizadas en el presente estudio:




63

Tabla 3-17: Composición tecnológica del parque vehicular en Tocopilla Categoría Vehicular Composición

(%) Total

Veh. Partic. Cata T1 77.99 Veh. Partic. No Cata 20.01 Veh. Partic. Otros 2.00

100.00

Veh. Alqui. Cata T1 94.46 Veh. Alqui. No Cata 5.54

100.00

Veh. Com. Cata T1 64.23 Veh. Com. No Cata 21.73 Veh. Com. Diesel T1 8.42 Veh. Com. Diesel T2 5.61

100.00

Taxis Colectivos Catalíticos Tipo1 89.07 Taxis Colectivos No Catalíticos 3.93 Taxis Colectivos otros 7.00

100.00

Motos 2T T1 33.54 Motos 4T T1 66.46

100.00

Camiones livianos diesel convencional 49.13 Camiones livianos diesel tipo 1 26.74 Camiones livianos diesel tipo 2 24.13

100.00

Camiones medianos diesel convencional 49.13 Camiones medianos diesel tipo 1 26.74 Camiones medianos diesel tipo 2 24.13

100.00

Camiones Pesados Diesel Conv 42.03 Camiones Pesados Diesel Tipo 1 32.20 Camiones Pesados Diesel Tipo 2 25.76

100.00

Buses Interurbanos Diesel Convencional 44.55 Buses Interurbanos Diesel Tipo 1 21.64 Buses Interurbanos Diesel Tipo 2 33.82

100.00

3.2.9.6 Expansión temporal de flujos vehiculares (PFk) Para poder calcular emisiones a lo largo de todo el día y todo el año, es decir, llegar a estimar las emisiones anuales, es necesaria una expansión del flujo vehicular entregado por los modelos de transporte, al menos a todo el día. Los modelos de transporte (o en el presente caso, el modelo de simulación de flujo generado por el equipo consultor) entregan solamente evaluaciones o asignaciones de flujos para ciertas horas específicas de modelación (un horario de punta mañana y otro fuera de punta). Entonces, como el modelo de emisiones requiere calcular emisiones en un periodo continuo de tiempo, es necesario extrapolar estas asignaciones a todo el día y a todo el año, para lo cual se debe contar con perfiles de flujos diarios que caractericen el comportamiento a lo largo de los días y semanas característicos. En este sentido, los conteos continuos de flujos entregan la información relevante para su obtención.




64

Así, en la Ecuación 3-12, el flujo modelado está representado por la expresión “Fkj“, mientras que el factor de extrapolación denominado “perfil de flujo” o “PFjk (hora)” permite entonces expandir este flujo a cualquier otra hora del día.

3.2.9.7 Construcción de perfiles horarios para Tocopilla En este contexto, para ejecutar esta actividad de construcción de perfiles horarios por categoría vehicular, se requiere el input de los resultados de la actividad de caracterización de flujos vehiculares a partir de los conteos de flujos continuos tomados en terreno. A partir de dicha información se construyeron perfiles horarios para los distintos tipos de día de una semana normal (Lunes a Viernes, Sábado y Domingo) para un sector o zona específica, y según sentido de circulación, representativos de la red vial. Así, los perfiles mostrarán el comportamiento de los flujos vehiculares (veh/hr) durante las distintas horas de un día (24 hrs), representadas a través de un histograma de flujos horarios y transformados luego en perfiles normalizadas por el horario punta mañana para ser ingresados a MODEM. A continuación se presentan a modo de gráfico los perfiles semanales normalizados, promedio de todos los sectores identificados en Tocopilla y sentidos de circulación.

Perfil Vehiculos Particulares

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora

SABADODOM INGOLUNES - VIERNES

Figura 3-9. Perfil temporal vehículos particulares




65

Perfil Vehiculos de Alquiler

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

Hora


Figura 3-10. Perfil temporal vehículos de alquiler

Perfil Vehiculos Comerciales

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora


Figura 3-11. Perfil temporal vehículos comerciales




66

Perfil Taxi Colectivos

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23Hora


Figura 3-12. Perfil temporal taxis colectivos

Perfil Camiones Livianos

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora


Figura 3-13. Perfil temporal camiones livianos




67

Perfil Camiones Medianos

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora


Figura 3-14. Perfil temporal camiones medianos

Perfil Camiones Pesados

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora


Figura 3-15. Perfil temporal camiones pesados




68

Perfil Buses

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Hora


Figura 3-16. Perfil temporal buses

3.2.10 Factores de emisión Paralelo a la caracterización y expansión de flujos, composiciones vehiculares y todos aquellos aspectos que tienen que ver con la descripción y cuantificación del nivel de actividad de las fuentes móviles en ruta, es necesario incorporar al proceso de cálculo el nivel de emisión de contaminantes atmosféricos generados por las diferentes categorías vehiculares existentes, lo que se conoce como la tasa de emisión másica por unidad de desplazamiento o “factores de emisión”. Estos tienen en general la unidad de gramos por kilómetro recorrido y dependen, en su mayoría, de la velocidad media de circulación. Como el factor de emisión “FE(v)ik” depende de la velocidad, esta última puede ser obtenida directamente desde el modelo de transporte, de datos provenientes de la calibración del modelo o bien mediante el empleo de técnicas específicas para estos fines. En términos generales dependiendo del modelo de transporte, MODEM puede desarrollar sus propios cálculos mediante la incorporación de funciones flujo demora, para lo cual será necesario incorporar a MODEM los parámetros calibrados para dichas funciones o bien trabajar de manera directa con velocidades discretas entregadas por el modelo principalmente (velocidad de horario libre, punta y fuera de punta) Actualmente en nuestro país, se han generado curvas de emisiones para todas las categorías vehiculares, teniendo como referencia el estudio “Actualización de Inventarios de Emisiones




69

Atmosféricas de la Región Metropolitana”10, estudio “Actualización del Modelo de Cálculo de Emisiones Vehiculares”11, “Hot Emission Model for Mobile Sources: Application to the Metropolitan Region of the City of Santiago, Chile”12. El parque automotor chileno, y por consiguiente el de Tocopilla, es mucho más parecido al europeo y japonés que al de EUA, por lo tanto, se han de considerar principalmente los factores de emisión propuestos en el estudio europeo COPERT III13, considerando, en primer lugar los valores que se han empleado en los estudios “Investigación de Instrumentos de Planificación Ambiental para Ciudades Intermedias, Etapa I, II y III” desarrollados por MIDEPLAN-SECTRA ,y los ajustes o factores de emisión locales que se han desarrollado a nivel nacional y los que se puedan calcular a partir de COPERT III. Es importante destacar que los factores de emisión locales que se han generado, se han establecido experimentalmente en la ciudad de Santiago y que no existen estudios y evaluaciones similares en las ciudades objeto de este estudio, sin embargo dichas curvas pueden considerarse representativas para el desarrollo de este estudio. Factores de Especiación por Tamaño de Material Particulado Respecto a la especiación de material particulado en PM10 y PM2.5, se consideran los perfiles de especiación del AP-42 de la EPA, valores que se resumen en la siguiente tabla.

Tabla 3-18: Especiación de particulado para tubo de escape

Tipo de Vehículo PM10 PM2.5

Vehículos a diesel 100% 92%

Fte.: SPECIATE 3.2, EPA. Factores de Emisión de Polvo de Calles sin pavimentar Los factores de emisión de polvo desde calles pavimentadas, ecuación de cálculo de emisiones incorporadas a MODEM, corresponden a las versiones de diciembre del año 2003 del AP-42 de la EPA relativo a fuentes misceláneas de emisiones de polvo fugitivo desde calles pavimentadas14. El factor de emisión se puede obtener de la siguiente forma:

10 Conama RM – Diciembre 2000 11 Sectra – Enero 2002 12 Corvalan&Osses, Urrutia “Journal of the Air Waste Management Association (ISSN 1047-3289), 2002 13 Computer Programme to Calculate Emissions from Road Transport 14 http://www.epa.gov/ttn/chief/ap42/ch13/final/c13s0201.pdf




70

e k Sp W

= ⎛⎝⎜

⎞⎠⎟

⎛⎝⎜

⎞⎠⎟2 3

0.65 1 5.

Ecuación 3-19

Donde , Sp : contenido de material fino, fracción de polvo de diámetro ≤ 75 micrones [g/m2]. k : constante, depende del tamaño de partícula a considerar [gr/VKT]. W : peso promedio de la categoría de vehículo en movimiento [ton]. C : factor de emisión de ajuste, asociado a emisiones de escape y desgaste de frenos y neumáticos. El valor de la constante k varía según el tamaño de partícula como se indica en la siguiente tabla:

Tabla 3-19. Valores de k, según tamaño de partícula

Tamaño de partícula Valores de k en [gr/VKT].

PM 2.5 PM 10 PM 15

PM 30*

1.1 4.6 5.5 24

* Se asocia a PTS. Fte.: AP42.

Respecto a la carga de sedimentos de material fino de la superficie del camino, debido a la carencia de estudios sobre el tema en la mayoría de las ciudades de Chile, se evaluará considerar los valores por defecto del AP-42 Capítulo 13, Cuadro 13.2.1-3, valores que se indican en la siguiente tabla.

Tabla 3-20. Carga de finos

Flujo vehicular (v/día) ≤ 500 > 500 ≤ 10.000 > 10.000 Carga de finos (g/m2) 0,6 0,11* 0,03

* En AP-42 se encuentra separado en flujos entre 500-5000 y 5000-10000, con valores de 0,2 y 0,06 respectivamente. Fte.: AP42.

Factores de Emisión para Desgaste de Frenos y Neumáticos La metodología a emplear se basa en lo descrito en el AP42 de la EPA, cuyos valores asociados según tipo de vehículo se muestran en la tabla siguiente.




71

Tabla 3-21: Factores de emisión de MP por desgaste de frenos y neumáticos

Categoría Frenos gr/Km

Neumáticos gr/Km

Vehículos livianos 0.008125 0.005 Buses 0.008125 0.005

Camiones 0.008125 0.0075 Motocicletas 0.008125 0.0025

3.2.11 Metodología de cálculo de emisiones desde calles sin pavimentar La metodología propuesta por EPA respecto a la estimación de emisiones provenientes desde calles sin pavimentar, metodología que se utiliza en el presente estudio, indica que la tasa anual de emisiones para tramos de calle sin pavimentar, se estima como el producto ente la tasa de emisión diaria y el número de días con precipitaciones menores de 0.25 mm, es decir:

Espa= Ed (365 – (n/24 + 1)p) Donde : Epa : tasa de emisión anual de partículas para el tramo de calle sin pavimentar [g/año]. Ed : tasa de emisión diaria de partículas para el tramo de calle sin pavimentar [g/día]. p : días al año con precipitaciones mayores de 0.25 mm. n :número de horas que demora en secar la calle, después de la última lluvia.

Para el cálculo de la emisión específico se usa: Ed = Fe * F* L Donde : Ed : tasa de emisión diaria de partículas para el tramo de calle sin pavimentar [g/día]. Fe : factor de emisión de partículas por calle (gr/vehículo-km) F : flujo vehículo diario (vehículo/día) L :longitud del tramo (km)

La AP-42 de la EPA sección Unpaved Roads, año 2003, entrega las siguientes ecuaciones para estimar las emisiones en caminos sin pavimentar: Para los vehículos pesados que viajan en sitios industriales no pavimentados: Fe = K (s/12) a (W/3) b




72

Para vehículos livianos que viajan por accesos de servicio público: Fe = K (s/12) a (S/3) d (M/0.5) c

Donde: Fe: factor de emisión (Lb/VMT) K: factor de corrección por tamaño de partícula (Lb/VMT) s: Contenido de partículas finas en la superficie de la calle (%) W: Peso medio de los vehículos en toneladas S: velocidad media del vehículo M: contenido de humedad de la superficie (%) a;b;c, d : constantes

La conversión métrica de lb/VMT a los gramos (g) por kilómetro del vehículo recorrido (VKT) es: 1 lb/VMT = 281.9 g/VKT. Para realizar el cálculo del factor de emisión, es recomendable usar los datos recopilados en el estudio “Metodología para estimación y reducción de emisiones de polvo de calles” de INTEC-Chile, 1994, donde se realizaron muestreos de la concentración de polvo sobre la superficie de las calles no pavimentadas y se determinó el porcentaje y contenido de polvo fino en ellas. El porcentaje de contenidos de finos para calles no pavimentadas, determinado por el estudio INTEC corresponde a 12.1 %.

Tabla 3-22. Constantes para las ecuaciones a y b

Constantes Pm10 Pts Pm2.5 K 1,5 4,9 0,23 a 0,9 0,7 0,9 b 0,45 0,45 0,45

Fuente: AP-42, 2003




73

3.2.12 Resultados de cálculo de emisiones de fuentes móviles en ruta Las siguientes tablas resumen los resultados de emisiones obtenidos en Tocopilla para los contaminantes criterio, además de considerar el consumo de combustible calculado y el kilometraje recorrido por tupo de fuente móvil. Tabla 3-23 Emisiones de fuentes móviles en caliente por tubo de escape, Tocopilla, 2005 (Ton/año)

Categoría PM10 PM2.5 CO NOX HC SO2 NH3 Vehiculos Particulares Cat. Tipo 1 0.04 0.04 14.38 4.01 1.28 0.15 0.67Vehiculos Particulares No Cataliticos 0.03 0.04 58.76 5.40 3.91 0.04 0.00Vehiculos Particulares Otros 0.05 0.05 0.17 0.13 0.04 0.05 0.00Vehiculos de Alquiler Cat. Tipo 1 0.04 0.04 11.89 3.53 1.10 0.13 0.63Vehiculos de Alquiler No Cataliticos 0.01 0.01 10.78 1.14 0.77 0.01 0.00Vehiculos Comerciales Cat. Tipo 1 0.01 0.01 15.34 1.42 0.74 0.07 0.23Vehiculos Comerciales No Cataliticos 0.01 0.02 18.13 2.92 2.17 0.02 0.00Vehiculos Comerciales Diesel Tipo 1 0.03 0.03 0.18 0.50 0.06 0.09 0.00Vehiculos Comerciales Diesel Tipo 2 0.01 0.01 0.10 0.27 0.02 0.06 0.00Camiones Livianos Diesel Convencional 0.18 0.17 1.54 1.46 0.87 0.13 0.00Camiones Livianos Diesel Tipo 1 0.06 0.06 0.42 0.54 0.36 0.07 0.00Camiones Livianos Diesel Tipo 2 0.04 0.03 0.30 0.42 0.21 0.07 0.00Camiones Medianos Diesel Convencional 0.31 0.28 1.34 2.71 0.76 0.23 0.00Camiones Medianos Diesel Tipo 1 0.11 0.10 0.37 1.06 0.31 0.12 0.00Camiones Medianos Diesel Tipo 2 0.06 0.06 0.26 0.68 0.26 0.11 0.00Motos de Dos Tiempos Convencional 0.00 0.00 0.56 0.00 0.23 0.00 0.00Motos de Cuatro Tiempos Convencional 0.00 0.00 1.04 0.01 0.07 0.00 0.00Buses Interurbanos Diesel Convencional 0.14 0.13 0.67 2.35 0.39 0.14 0.00Buses Interurbanos Diesel Tipo1 0.05 0.04 0.18 0.64 0.09 0.07 0.00Buses Interurbanos Diesel Tipo 2 0.03 0.03 0.23 0.74 0.13 0.11 0.00Taxis Colectivos Cataliticos Tipo 1 0.04 0.04 12.89 3.80 1.18 0.14 0.65Taxis Colectivos No Cataliticos 0.00 0.01 8.69 0.90 0.62 0.01 0.00Taxis Colectivos otros 0.15 0.14 0.49 0.39 0.11 0.13 0.00Camiones Pesados Diesel Convencional 0.44 0.40 1.56 7.39 0.82 0.43 0.00Camiones Pesados Diesel Tipo 1 0.22 0.20 0.66 3.12 0.32 0.29 0.00Camiones Pesados Diesel Tipo 2 0.07 0.06 0.43 1.82 0.23 0.26 0.00

Total 2.14 2.00 161.36 47.35 17.08 2.93 2.20




74

Tabla 3-24 Consumo de combustible y Kilometraje recorrido, Tocopilla, 2005 (Ton/año)

Categoría CC (ton/año) KM REC año Vehiculos Particulares Cat. Tipo 1 755.31 9,504,650.32 Vehiculos Particulares No Cataliticos 220.03 2,438,621.01 Vehiculos Particulares Otros 15.18 243,740.23 Vehiculos de Alquiler Cat. Tipo 1 653.22 8,944,027.79 Vehiculos de Alquiler No Cataliticos 43.60 524,559.75 Vehiculos Comerciales Cat. Tipo 1 330.68 3,242,332.74 Vehiculos Comerciales No Cataliticos 111.86 1,096,760.44 Vehiculos Comerciales Diesel Tipo 1 30.46 424,975.74 Vehiculos Comerciales Diesel Tipo 2 20.29 283,148.92 Camiones Livianos Diesel Convencional 45.00 492,246.49 Camiones Livianos Diesel Tipo 1 24.16 267,915.15 Camiones Livianos Diesel Tipo 2 22.32 241,764.87 Camiones Medianos Diesel Convencional 75.86 425,094.21 Camiones Medianos Diesel Tipo 1 41.12 231,366.15 Camiones Medianos Diesel Tipo 2 37.07 208,783.29 Motos de Dos Tiempos Convencional 0.72 26,286.37 Motos de Cuatro Tiempos Convencional 1.49 52,086.83 Buses Interurbanos Diesel Convencional 49.91 257,230.28 Buses Interurbanos Diesel Tipo1 24.65 124,976.73 Buses Interurbanos Diesel Tipo 2 36.51 195,319.45 Taxis Colectivos Cataliticos Tipo 1 700.07 9,350,734.51 Taxis Colectivos No Cataliticos 34.85 409,291.41 Taxis Colectivos otros 42.93 734,625.61 Camiones Pesados Diesel Convencional 127.49 626,467.04 Camiones Pesados Diesel Tipo 1 98.29 480,291.40 Camiones Pesados Diesel Tipo 2 78.87 384,829.76

Total 3,621.95 41,212,126.50

Tabla 3-25 Emisiones de polvo resuspendido desde calles pavimentadas, Tocopilla, 2005 (Ton/año)

Categoría PTS PM10 PM2.5 Total polvo resuspendido calles

pavimentadas 255.13 48.90 11.69

Tabla 3-26 Emisiones de polvo resuspendido desde calles sin pavimentadas, Tocopilla, 2005 (Ton/año)

Categoría PTS PM10 PM2.5 Total polvo resuspendido calles no

pavimentadas 134.72 40.10 6.06




75

3.3 Generación de Archivos de Modelación. A partir de los archivos individuales de las fuentes catastradas (estacionarias y móviles), se genera el archivo de entrada a los modelos de dispersión a utilizar (Aermod), posteriormente se evalúa la consistencia de los archivos generados en el programa SAIE-MODEM con los resultados entregados por el modelo de dispersión y finalmente se verifican las magnitudes de las emisiones calculadas así como la distribución espacial y temporal de estas a partir de la comparación entre las concentraciones estimadas por el modelo (concentraciones modeladas) con las concentraciones observadas o medidas.

3.4 Resumen Inventario de Emisiones de Tocopilla Tabla 3-27 Inventario de Emisiones de Tocopilla, Escenario 2005

Fuentes PM10 SO2 NOx CO Norgener 427.89 8910.85 5799.10 120.82Electroandina 1286.52 18357.27 10146.06 648.04Lipesed 38.13 0.00 0.00 0.00Hospital 0.02 0.02 0.02 0.01Panaderías 7.01 0.01 0.19 1.68Corpesca 4.70 124.20 35.60 3.20Molienda algas 0.00 0.00 0.00 0.00Asadurias aves 2.70 0.00 0.07 0.65Muelle carbón 4.99 0.00 0.00 0.00SQM 7.35 0.59 6.71 3.22Construcción de Caminos 3.25 0.00 0.00 0.00Vertedero 3.60 0.23 1.35 18.90Acopio cenizas 0.01 0.00 0.00 0.00Puerto Tocopilla 3.60 0.00 1653.40 0.00Total Fuentes Estacionarias 1789.77 27393.17 17642.50 796.52 Vehículos Livianos 0.42 0.9 24.42 153.4Buses Interubanos 0.22 0.32 3.73 1.08Camiones Livianos-Medianos 0.76 0.73 6.87 4.23Camiones Pesados 0.73 0.98 12.33 2.65Total Fuentes Móviles 2.13 2.93 47.35 161.36 TOTAL 1791.90 27396.10 17689.85 957.88




76

Participación en Inventario de Emisiones Tocopilla

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

PM10 SO2 NOx CO

Contaminantes

Apo

rte a

las

emis

ione

s

Fuentes MóvilesResto EstacionariasElectroandinaNorgener

Figura 3-17: Participación en Inventario de Emisiones Tocopilla




77

4. Campaña de Monitoreo de Calidad del Aire en Tocopilla. En esta parte del Informe se entrega de resultados finales del Monitoreo efectuado en los cuatro sitios, para la fracción MP10 y fracción MP2.5. Esto también incluye monitoreo de meteorología superficial para el caso de dos de los cuatro sitios incluidos en el estudio (sitios 2 y 3). También se entrega resultados de especiación química efectuadas con la técnica XRF (Análisis de Elementos) y TORC (Análisis Térmico/Óptico para Carbono Orgánico/Elemental); estos resultados serán analizados más adelante en este Informe en el capítulo de análisis de la composición química del MP10 y del MP2.5. En la siguientes Tablas son descritos en forma general los equipos de medición utilizados en cada Sitio de Monitoreo. La siguiente figura muestra un mapa de las ubicaciones de los cuatro sitios escogidos en este Estudio.

Figura 4-1. Ubicación de los cuatro sitios de monitoreo ambiental desarrollados en el presente Estudio. Los sitios están destacados con color verde y corresponden a Escuela E-10 (o sitio 1), Escuela Gabriela Mistral (sitio 2), sur de Tocopilla (sitio 3) y zona rural (sitio 4)




78

Tabla 4-1: Descripción de los sitios de monitoreo. Descripción Sitio 1

1. Local. 2. Dirección. 3. Tipo Estación. 4. Equipos HI.

4.1 Tipo 4.2 Medición 4.3 Fracción 4.4 Marca 4.5 Especiación

5. Equipos Protocolo EPA.

5.1 Tipo 5.2 Medición 5.3 Fracción 5.4 Marca

6. Sensores Meteorológicos. 7. Fecha Inicio Mediciones MP. 8. Fecha Términos Mediciones MP. 9. Frecuencia Muestreo MP. 10. Hora Inicio Mediciones MP. 11. Hora Fin Mediciones MP. 12. Frecuencia Muestreo Meteorológico.

Escuela E-10 Av. 18 Septiembre s/n Urbana Equipo Semicontinuo Material Particulado MP10 y MP2.5 Harvard Impactors (HI). Conectados a Red eléctrica 220 V. MP10 y MP2.5 Elementos. Filtros Teflón 2 micrones para MP2.5 y filtros de 3 Micrones para MP10 (XRF). MP2.5 Carbono Organico/Elemental. Filtros de Cuarzo tratados en DRI (TORC). ------------------------------- No se instaló aquí. ------------------------------- 13-Marzo-2006 16-Abril-2006 Todos los días 00:00 24:00 -------------------------------




79

Descripción Sitio 2 1. Local 2. Dirección 3. Tipo Estación 4. Equipos HI 4.1 Tipo 4.2 Medición 4.3 Fracción 4.4 Marca 4.5 Especiación 5. Equipos Protocolo EPA. 5.1 Tipo 5.2 Medición 5.3 Fracción 5.4 Marca 6. Sensores Meteorológicos 6.1 Tipo 6.2 Medición 6.3 Marca 7. Fecha Inicio Mediciones MP. 8. Fecha Términos Mediciones MP. 9. Frecuencia Muestreo MP. 10. Hora Inicio Mediciones MP. 11. Hora Fin Mediciones MP. 12. Frecuencia Muestreo Meteorológico.

Escuela Gabriela Mistral Guillermo Matta 1840 Urbana Equipo Semicontinuo Material Particulado MP10 y MP2.5 Harvard Impactors (HI). Conectados a Red eléctrica 220 V. MP10 y MP2.5 Elementos. Filtros Teflón 2 micrones para MP2.5 y filtros de 3 Micrones para MP10 (XRF). MP2.5 Carbono Organico/Elemental. Filtros de Cuarzo tratados en DRI (TORC). ------------------------------- No se instaló aquí. Mecánico. Conectados a Red eléctrica 220 V. Velocidad y Dirección del Viento MR YOUNG. 13-Marzo-2006 16-Abril-2006 Todos los días 00:00 24:00 15 minutos.




80

Descripción Sitio 3 1. Local 2. Dirección 3. Tipo Estación 4. Equipos HI 4.1 Tipo 4.2 Medición 4.3 Fracción 4.4 Marca 4.5 Especiación 5. Equipos Protocolo EPA 5.1 Tipo 5.2 Medición 5.3 Fracción 5.4 Marca 6. Sensores Meteorológicos 6.1 Tipo y Modelo. 6.2 Marca.

Junta Vecinal Juan Daniel Ruiz Tronador # 2948 Urbana Equipo Semicontinuo Material Particulado MP10 y MP2.5 Harvard Impactors (HI). Conectados a Red eléctrica 220 V. MP10 y MP2.5 Elementos. Filtros Teflón 2 micrones para MP2.5 y filtros de 3 Micrones para MP10 (XRF). MP2.5 Carbono Orgánico/Elemental. Filtros de Cuarzo tratados en DRI (TORC). Equipo Semicontinuo. Conectado a Red eléctrica 220 V. Material Particulado MP10 (USEPA RFPS-1298-127) o MP2.5 (USEPA RFPS0498-118)R&P Temperatura y Humedad Modelo 083-D. Velocidad y Dirección del Viento Sónico Modelo 50.5 Radiación Neta Modelo 097 MET ONE




81

7. Fecha Inicio Mediciones MP. 8. Fecha Términos Mediciones MP. 9. Frecuencia Muestreo MP. 10. Hora Inicio Mediciones MP. 11. Hora Fin Mediciones MP. 12. Frecuencia Muestreo Meteorológico.

13-Marzo-2006 16-Abril-2006 Todos los días 00:00 24:00 15 minutos.

Descripción Sitio 4 1. Local 2. Dirección 3. Tipo Estación 4. Equipos HI 4.1 Tipo 4.2 Medición 4.3 Fracción 4.4 Marca 4.5 Especiación 5. Equipos Protocolo EPA 5.1 Tipo 5.2 Medición 5.3 Fracción 5.4 Marca 6. Sensores Meteorológicos 6.1 Tipo y Modelo. 6.2 Marca. 7. Fecha Inicio Mediciones MP. 8. Fecha Términos Mediciones MP.

Camping Punta Blanca Regimiento Reforzado 1 Topater. Punta Blanca s/n Rural Equipo Semicontinuo Material Particulado MP10 y MP2.5 Harvard Impactors (HI). Funcionaron con batería 12 Volts. MP10 y MP2.5 Elementos. Filtros Teflón 2 micrones para MP2.5 y filtros de 3 Micrones para MP10 (XRF). ------------------------------- No se instaló aquí. ------------------------------- 03-Julio-2006 16-Julio-2006




82

9. Frecuencia Muestreo MP. 10. Hora Inicio Mediciones MP. 11. Hora Fin Mediciones MP. 12. Frecuencia Muestreo Meteorológico.

Todos los días 10:00 10:00 -------------------------------

4.1 Comparación de las mediciones hechas con los equipos Harvard Impactors y con equipos de protocolo EPA. En esta sección se presenta la comparación entre las mediciones hechas con el equipo Harvard Impactor en el sitio 3, al compararse con las mediciones hechas con un equipo de referencia EPA Partisol para medir MP10 (USEPA RFPS-1298-127). Luego se comparan las mediciones de MP10 del sitio 1 (Escuela E-10) con las medidas en el mismo sitio por la empresa a cargo del monitoreo mediante metodología de muestreador Hi-Vol (cada tres días). 4.1.1 Comparación entre el Harvard Impactor y el equipo de referencia EPA, sitio La siguiente figura muestra la fuerte correlación lineal existente entre el Método de Referencia EPA (Partisol) y el Método de Screening de los Impactadores Harvard para el MP10.




83

Debe indicarse que todos los valores de Material Particulado están expresados a condiciones estándares de 25 (ºC) y 1 (Atmósfera). Por estar Tocopilla a nivel del mar, las diferencias entre ambas expresiones del volumen de aire son de pequeña magnitud.

Figura 4-2. Comparación Mediciones de MP10 de Partisol e Impactador Harvard del Sitio 03.

4.1.2 Comparación mediciones Harvard Impactor y Muestreador Alto Volumen, sitio 1. EL Sitio 01 fue emplazado a una distancia de aproximadamente 30 metros de la Estación Escuela E-10, la cual opera en forma rutinaria un Muestreador de Alto Volumen MP10 (un muestreo cada 3 días). Por requerimientos del objetivo del muestreo con HI, la unidad captadora de partículas (cabezal) fue emplazado a 6 (m) de altura. En total fueron realizados 11 muestreos en paralelo, el equipo HI (Sitio 1) y el equipos HI-VOL (Estación Escuela E-10), mostrando las siguientes estadísticas descriptivas.




84

Tabla 4-2. Estadística Descriptiva con todos los Muestreos en el sitio 1, Escuela E-10 (n=11).

ESTADÍSTICO SITIO 01 (este Estudio) ESCUELA E-10 Numero Muestreos 11 11 Máximo [µg/m3N] 97 99 Percentil 75 [µg/m3N] 85 94 Mediana [µg/m3N] 74 87 Promedio Aritmético[µg/m3N] 73 86 Percentil 25 [µg/m3N] 65 79 Mínimo [µg/m3N] 48 71 Rango [µg/m3N] 49 28 Desviación Estándar [µg/m3N] 15 9

Eliminando cuatro muestreos que presentan diferencias importantes15, obtenemos la siguiente estadística descriptiva para los siete muestreos restantes.

Tabla 4-3. Estadística Descriptiva con todos los Muestreos en el sitio 1, Escuela E-10 (n=7).

ESTADÍSTICO SITIO 01 (este Estudio) ESCUELA E-10 Número Muestreos 7 7 Máximo [µg/m3N] 97 99 Percentil 75 [µg/m3N] 86 98 Mediana [µg/m3N] 85 91 Promedio Aritmético[µg/m3N] 81 89 Percentil 25 [µg/m3N] 73 83 Mínimo [µg/m3N] 68 73 Rango [µg/m3N] 29 26 Desviación Estándar [µg/m3N] 9 9

En la Tabla 4-3 es posible apreciar una mejora importante entre las mediciones de MP10 de ambas Estaciones, al descartar como muestreos co-colocados (en paralelo) cuatro muestreos donde el Equipo HI entrega valores menores al Equipo de Alto Volumen. La Figura siguiente muestra la correlación entre las Estaciones Sitio 01 versus la Estación Escuela E-10, considerando el caso más restrictivo de muestreos en paralelo (n=7).

15 Esta diferencia podría deberse al impacto de una fuente muy localizada, debido a que en el caso de los Muestreos con HI, éstos mostraron valores menores de MP10 que los valores medidos por el Hi-Vol, para los cuatro casos descartados en la comparación de la Tabla 4-3.




85

Figura 4-3. Correlación Sitio 01 v/s Escuela E-10 para MP10.

En conclusión, podemos indicar, para niveles de concentración bajos e intermedios (0 a 240 [µg/m3N]) los Muestreadores HI dan resultados comparables y de ordenes de magnitud similares a la de los Muestreadores de Alto Volumen con designación de Método Protocolo EPA. En resumen, se considera que las comparaciones realizadas con ambos métodos de Protocolo EPA han mostrado que los equipos HI entregan resultados razonables y comparables, por lo que son considerados monitoreos válidos para la zona de Tocopilla. En este caso la metodología de los equipos HI mostró resultados ligeramente superiores (7%) al método de referencia en el sitio 3, y resultados ligeramente inferiores (11%) al método de referencia en el sitio 1. Por lo demás, los equipos HI han sido comparados en estudios internacionales y han mostrado buena correlación para medir MP10 en el ambiente.




86

4.2 Resultados de Mediciones efectuadas en la Ciudad de Tocopilla. 4.2.1 Mediciones Material Particulado MP10/MP2.5. Los resultados que son presentados a continuación corresponden a los promedios de 24 horas del Material Particulado fracción MP10 y MP2.5 efectuados en 4 Sitios de Tocopilla.

PROMEDIO 24 HORAS PARTICULAS MP10/MP2.5 [UG/M3N] EQUIPO HARVARD IMPACTORS SITIO 1 ESCUELA E10 - TOCOPILLA

12 MARZO AL 17 ABRIL 2006

02040

6080100120140

160180200

12/03

14/03

16/03

18/03

20/03

22/03

24/03

26/03

28/03

30/03

01/04

03/04

05/04

07/04

09/04

11/04

13/04

15/04

17/04

DIAS

[UG/M3N]

MP10-HI MP2.5-HINorma MP10 24 Horas Norma Futura 24 HorasNorma Ref EPA MP2.5

Figura 4-4: Mediciones Gravimétricas de Material Particulado en el Sitio 1 (S1) Escuela E10. Periodo del 12 de Marzo al 17 de Abril 2006. Tocopilla. La Figura 4-4 muestra los resultados de los muestreos efectuados en el Sitio 1 (S1), Escuela E10 fracción MP10 y MP2.5. Este Sitio presentó pérdida de muestreos debido a fallas en el suministro eléctrico atribuibles al colegio y a fallas en el sector donde está ubicado el establecimiento educacional. Analizando los resultados de los muestreos del material particulado fracción bajo 10 micrones (MP10), solo un muestreo promedio de 24 horas superó el valor de la Norma horaria de 150 [µg/m3N] y el resto de los muestreos registraron promedios bajo los 150 [µg/m3N]. Para los muestreos fracción 2.5 micrones (MP2.5), todos los promedios de 24 horas comparándolos con el valor de referencia EPA para MP2.5 de 65 [µg/m3N] registraron promedios por debajo de los 45 [µg/m3N].




87

PROMEDIO 24 HORAS PARTICULAS MP10/MP2.5 [UG/M3N] EQUIPO HARVARD IMPACTORS SITIO 2 GABRIELA MISTRAL - TOCOPILLA


020

406080100

120140160

180200

12/03

14/03

16/03

18/03

20/03

22/03

24/03

26/03

28/03

30/03

01/04

03/04

05/04

07/04

09/04

11/04

13/04

15/04

17/04

DIAS

[UG/M3N]


Figura 4-5. Mediciones Gravimétricas de Material Particulado en el Sitio 2 (S2) Escuela Gabriela Mistral. Periodo del 12 de Marzo al 17 de Abril 2006. Tocopilla. La Figura 4-5, muestra los resultados de los muestreos efectuados en el Sitio 2 (S2), Escuela Gabriela Mistral fracción MP10 y MP2.5. Analizando los resultados de los muestreos del material particulado fracción 10 micrones (MP10), todos los muestreos registraron promedios de 24 horas bajo el valor de la Norma de 150 [µg/m3N]. Para los muestreos fracción 2.5 micrones (MP2.5), todos los promedios de 24 horas comparándolos con el valor de referencia EPA para MP2.5 de 65 [µg/m3N], registraron promedios por debajo de los 40 [µg/m3N].




88

PROMEDIO 24 HORAS PARTICULAS MP10/MP2.5 [UG/M3N] EQUIPO HARVARD IMPACTORS SITIO 3 JUNTA VECINAL D. RUIZ-TOCOPILLA


020

4060

80100120

140160

180200

12/03

14/03

16/03

18/03

20/03

22/03

24/03

26/03

28/03

30/03

01/04

03/04

05/04

07/04

09/04

11/04

13/04

15/04

17/04

DIAS

[UG/M3N]


Figura 4-6: Mediciones Gravimétricas de Material Particulado en el Sitio 3 (S3) Junta Vecinal Daniel Ruiz. Periodo del 12 de Marzo al 17 de Abril 2006. Tocopilla. La Figura 4-6, muestra el valor de la Norma 24 horas para MP10, de 150 [µg/m3N] fue superada en 8 días durante el periodo de medición y si consideramos el valor de la Norma de 24 horas para MP10 que entraría en vigencia el año 2012 de 120 [µg/m3N], catorce días registrarían promedios igual o superior a 120 [µg/m3N]. Si consideramos el valor de referencia de la EPA para MP2.5, promedio 24 Horas de 65 [µg/m3N], todos los promedios de 24 horas están por debajo de este valor de referencia EPA. Estos resultados indican que en la zona sur de Tocopilla también hay una saturación de la normativa ambiental de MP10, esta vez con respecto a la norma diaria de 150 [µg/m3N], aspecto que no se tenía claro al comienzo de este Estudio. Dados estos resultados obtenidos en el Sitio 3, y a solicitud de la contraparte técnica, se procedió a efectuar mediciones en un Sitio más al sur de la ciudad de Tocopilla. Es así como fue implementado el Sitio 4, donde se monitoreó por dos semanas Material Particulado fracción MP10 y MP2.5 en el sector del Camping Punta Blanca que pertenece al Regimiento Reforzado 1 Topater. Los equipos fueron alimentados por baterías, ya que el Sitio no cuenta con suministro eléctrico. Este sector solo está el guardia del camping y un acompañante.




89

El Sitio 4 era cercano al borde costero, similar al emplazamiento de Tocopilla, estando ubicado al Sur de Tocopilla, vientos arriba de los vientos predominantes en el borde costero. El Sitio 4 distaba de las Centrales Térmicas de Tocopilla aproximadamente 10 (km) en línea recta.

PROMEDIO 24 HORAS PARTICULAS MP10/MP2.5 [UG/M3N] EQUIPO HARVARD IMPACTORS SITIO 4 PUNTA BLANCA - TOCOPILLA

03 AL 16 JULIO 2006

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

03/07 05/07 07/07 09/07 11/07 13/07 15/07

DIAS

[UG/M3N]


Figura 4-7: Mediciones Gravimétricas de Material Particulado en el Sitio 4 (S4) Camping Punta Blanca.

Periodo del 03 al 16 de Julio 2006. Tocopilla. La Figura 4-7, muestra que durante las casi dos semanas de medición (13 días), el MP10 mostró una tendencia de datos oscilatoria en torno a los 55 [µg/m3N]. El MP2.5 muestra una primera fase de descenso de los 4 primeros muestreos diarios, para posteriormente iniciar una segunda fase de ascenso lineal, mantenida hasta el último día de medición. Durante los días de la Campaña, la meteorología de Tocopilla es especialmente variable durante lo noche y la mañana. La cobertura nubosa varia durante los días de medición y la brumosidad de la mañana fue también variable. 4.2.2 Comparación de las mediciones de material particulado fino y grueso, sitios 1, 2 y 3. Si efectuamos una comparación de los muestreos de la fracción MP2.5 en los tres Sitios donde se midió en forma simultánea, estos presentan promedios diarios que van entre los 8 [µg/m3N], Sitio 2 (S2) y como máximo valor registrado de 42 [µg/m3N] Sitio 1 (S2) y Sitio 3 (S3). Promedio mensual de Sitio 1 (S1) fue de 23 [µg/m3N], del Sitio 2 (S2) fue de 20 [µg/m3N] y Sitio 3 (S3) fue de 24 [µg/m3N]. Esto se resume en la siguiente figura.




90

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

3/13/2

006

3/15/2

006

3/17/2

006

3/19/2

006

3/21/2

006

3/23/2

006

3/25/2

006

3/27/2

006

3/29/2

006

3/31/2

006

4/2/20

06

4/4/20

06

4/6/20

06

4/8/20

06

4/10/2

006

4/12/2

006

4/14/2

006

4/16/2

006

MP2

.5, µ

g/m

3

MP2.5 Sitio 1 MP2.5 Sitio 2 MP2.5 Sitio 3

Figura 4-8. Resultados muestreos de Material Particulado promedios 24 horas MP2.5. Sitio 1 (S1) Escuela E-10, Sitio2 (S2) Escuela Gabriela Mistral y Sitio 3 (S3) Junta Vecinal. 13 de Marzo al 17 de Abril 2006. Tocopilla. Además es posible apreciar que hay una alta correlación entre las mediciones de MP2.5 en estos tres sitios. Esta alta correlación se explicaría debido a que las fuentes que más aportan al MP2.5 son las mismas en esos tres sitios. Además no se aprecia que los niveles de material particulado fino sean sistemáticamente mayores en alguno de los sitios, los valores máximos en cada día se reparten entre los tres sitios. Para el caso del material particulado grueso se aprecia que también existe una alta correlación entre las mediciones en los tres sitios urbanos. En este caso, al contrario que en la figura anterior, se aprecia que los valores de la fracción gruesa medidos en el sitio 3 son sistemáticamente mayores que los medidos en los otros dos sitios, durante la mayor parte del monitoreo. Esto está indicando que hay una fuente de material particulado grueso que contribuye de manera relevante a las concentraciones de la fracción gruesa en el sitio 3, pero con menor intensidad en los otros dos sitios.




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Estos resultados son analizados en detalle más adelante en el Capítulo del análisis de la composición química del MP10 y del MP2.5, donde se proporcionan explicaciones para estos comportamientos observados en las fracciones MP10 y MP2.5. Los resultados del monitoreo ambiental se entregan en forma de Tablas resumen de concentraciones medidas en formato electrónico.




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4.3 Mediciones de la Composición Elemental y del Carbono orgánico y elemental en los filtros de MP10 y MP2.5. 4.3.1 Mediciones de elementos mediante XRF Los filtros fueron analizados mediante fluorescencia de rayos X (XRF en Inglés) para medir elementos desde el sodio hasta el uranio, totalizando 51 metales resueltos. Adicionalmente, se midió el carbono orgánico y elemental usando la técnica TORC (Análisis Térmico/Óptico para Carbono Orgánico/Elemental), ambas implementadas en el Desert Research Institute, centro de excelencia en mediciones de composición química del material particulado. En el Anexo 1 se presentan las Tablas con los resultados del análisis químico por XRF, mostrando solo las especies más abundantes en masa y que fueron empleadas en el análisis mediante modelos de receptor. La totalidad de los resultados se entrega en medio magnético, incluyendo aquellas especies menos abundantes, tales como lantánidos, escandio, cromo, selenio, rubidio, molibdeno, paladio, antimonio, oro, uranio, etc. Los análisis de las composiciones químicas de los filtros se presentan a continuación en el Capítulo de aplicación del modelo de receptor, donde se presentan visualizaciones de los resultados, correlaciones, etc.




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4.3.2 Resultados del análisis de carbono orgánico y elemental. Los análisis de carbono orgánico y elemental fueron hechos con los filtros de MP2.5 solamente, dado que esta componente del material particulado se encuentra presente solamente en esa fracción fina del MP10. No se analizaron datos para el sitio 4. En el caso del carbono elemental y orgánico, se pueden medir diversas fracciones a medida que se va calentando la mezcla y se va produciendo la combustión de carbono en el filtro, el que se detecta mediante el análisis del CO2 que se emite. Las fracciones determinadas en el DRI corresponden a las siguientes fracciones de carbono: Tabla 4-4. Definición de fracciones determinadas mediante métodos térmicos, mediciones de transmitancia y

reflectancia de luz. Todos los datos expresados en (µg/filtro).

O1TC Organic Carbon Fraction 1 concentration (µg/filter) O2TC Organic Carbon Fraction 2 concentration (µg/filter) O3TC Organic Carbon Fraction 3 concentration (µg/filter) O4TC Organic Carbon Fraction 4 concentration (µg/filter) OPTTC Pyrolyzed organic carbon, thermal method, transmittance concentration (µg/filter) OPTRC Pyrolyzed organic carbon, thermal method,reflectance concentration (µg/filter) OCTTC Organic carbon,thermal method, transmittance concentration (µg/filter) OCTRC Organic carbon,thermal method, reflectance concentration (µg/filter) E1TC Elemental Carbon Fraction 1 concentration (µg/filter) E2TC Elemental Carbon Fraction 2 concentration (µg/filter) E3TC Elemental Carbon Fraction 3 concentration (µg/filter) ECTTC Elemental carbon,thermal method, transmittance concentration (µg/filter) ECTRC Elemental carbon,thermal method, reflectance concentration (µg/filter) TCTC Total Carbon concentration (µg/filter)

En general los métodos entregan diferencias dependiendo si se utiliza transmisión de luz (TC) o reflectancia (RC) de la luz incidente en el monitor. Sin embargo el balance total de masa hace que se cumpla la condición:

TCTC = OCTTC+ ECTTC = OCTRC+ ECTRC Ecuación 4-1

En el Anexo 1 se entregan las Tablas con los resultados de este monitoreo en los sitios 1, 2 y 3. En esta sección se presenta un análisis descriptivo de los datos recolectados. En primer lugar, la siguiente figura presenta las correlaciones entre las cinco fracciones que aparecen en la ecuación




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4-1. Se puede apreciar que existe una elevada correlación entre las diferentes fracciones de carbono medidas en los filtros.

Figura 4-9. Gráficos de dispersión entre las distintas componentes de carbono orgánico y elemental medidas en los filtros. Todos los valores corresponden a (µg/filtro).

La alta correlación entre estas distintas fracciones era esperable, y el gráfico muestra que hay alta correlación entre los distintos métodos de determinación de las componentes del carbono (comparar ECT y ECR, y OCT y OCR). Las correlaciones entre carbono orgánico (ECR o ECT) y carbono elemental (OCR u OCT) son menos marcadas, probablemente debido a que cada fracción está dominada por diferentes contribuciones de fuentes emisoras (la relación de carbono orgánico a elemental en las emisiones varía dependiendo del combustible empleado). En segundo lugar, se ha graficado la distribución espacial de las mediciones, de acuerdo al sitio del monitor. Para esto se usan ‘box plots’, donde la distribución de los datos se resume mediante una caja vertical donde los límites de la caja son el percentil 25 (inferior) y 75 (superior), la línea




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dentro de la caja es la mediana de los datos, los corchetes corresponden a sumar o restar el rango intercuartil a la mediana y los valores extremos medidos (outliers) se grafican como líneas horizontales bajo o sobre la caja. Los siguientes gráficos muestran que los sitios 1 y 2 presentan valores muy similares de carbono orgánico, elemental y total. El sitio 3 consistentemente presenta menores valores, lo cual era esperable debido a su ubicación con respecto a las fuentes emisoras, los vientos predominanates en la zona y la topografía del terreno.

a) b)

c) d)




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Figura 4-10. Distribución estadística de las mediciones de las fracciones OCR (a), OCT (b), ECR (c), ECT (d) y carbono total TC (f) en los sitios 1, 2 y 3. Marzo y Abril 2006. Todos los valores corresponden a (µg/filtro).

f)




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5. Caracterización química del MP10 y del MP2.5 en Tocopilla mediante aplicación de modelos de receptor.

5.1 Introducción. El objetivo de esta parte del Estudio es obtener una evaluación cuantitativa de los aportes naturales y de las fuentes de emisión antropogénicas en la calidad del aire (MP10 y MP2.5) mediante la caracterización de los filtros de material particulado respirable fino y grueso provenientes del monitoreo ambiental de este contaminante en Tocopilla, con la aplicación de un modelo receptor y el cruce de la información proporcionada por la caracterización química de los filtros de material particulado y el inventario de emisiones. La campaña de monitoreo ambiental se realizó entre el 13 de Marzo y el 17 de Abril del 2006, cubriendo inicialmente tres sitios, los cuales se han descrito en el Capítulo anterior, ver figura 4-1 para la ubicación de los sitios. Las mediciones en los Sitios 1, 2 y 3 correspondieron a una Campaña de 5 semanas continuas de medición, entregando información relevante de:

i) concentraciones promedio de 24 horas para las fracciones MP10 y MP2.5 con equipos Harvard Impactors

ii) medición de la especiación Química de elementos en el MP10 y MP2.5, para lo cual se empleó la técnica de medición (XRF, fluorescencia de rayos X) empleando filtros de teflón

iii) medición de Carbono Orgánico/Elemental en el MP2.5, para lo cual se emplearon filtros de cuarzo

iv) mediciones meteorológicas a nivel superficial (Temperatura, Humedad, Radiación Neta, Velocidad y Dirección del Viento) en los sitios 2 y 3

Posteriormente se añadió un cuarto sitio, el cual corresponde al Sector Punta Blanca, que es un sitio de veraneo del Ejército. El sitio dista unos 10 km al sur del acceso sur de la ciudad, y corresponde a un sector con baja actividad antropogénica. La campaña duró entre el 4 y el 15 de Julio del 2006. Las mediciones realizadas allí son las mismas que las efectuadas en los otros tres sitios, excepto que no se midió la meteorología superficial. Los análisis químicos fueron realizados en el laboratorio del DRI (Desert Research Institute, Reno, Nevada, http://www.das.dri.edu/ ), un centro de excelencia en medición de la composición química del material particulado, donde han realizado estudios de modelos de receptor en muchas partes del mundo, incluyendo Chile. El Anexo 1 entrega las tablas con las composiciones que se han medido y que se utilizan en el análisis reportado en este Capítulo.




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5.2 Revisión exploratoria de los datos del análisis elemental La base de datos generada por el análisis químico consiste, para el caso del MP10, en una matriz de 101 filas (correspondientes a los análisis elementales hechos en los cuatro sitios de muestreo, excepto que en el sitio 1 se analizaron la mitad de los filtros de teflón) y de 51 elementos químicos determinados, desde el sodio hasta el uranio. Para el caso del MP2.5, la matriz es de 117 filas (en este caso, en el sitio 1 solo un día se dejó de analizar) y 51 columnas. Debido a la alta dimensionalidad de esta base de datos, se procedió primero a hacer una visualización de los datos empleando gráficos de dispersión entre pares de composiciones químicas, para lo cual se consideraron los elementos más abundantes en la muestra. De esta manera, cuando se detecta que dos elementos están muy correlacionados entre sí, esto indica que provienen de una misma fuente de emisión. Si no hay correlación aparente entre dos elementos, significa que provienen de fuentes emisoras diferentes, con distintos patrones de emisiones. Finalmente, si se aprecia una ‘cuña’ en la nube de puntos, esto significa que ambos elementos están asociados a más de una fuente emisora, y que la proporción relativa de las composiciones de esos dos elementos en cada fuente cambia según las pendientes mínima y máxima observadas en cada caso. Estas pendientes se destacan con líneas segmentadas de color rojo en las figuras que se presentan en esta sección. Para realizar estos gráficos se empleó el software UNMIX, desarrollado para la EPA de EEUU por Ronald Henry (University of Southern California) y que opera en ambiente de MATLAB. El programa posee un esquema de encontrar ‘bordes’ (edges) en el espacio multidimensional caracterizado por las ‘m’ especies químicas medidas. Una buena frontera (‘edge’) significa que se trata de una fuente con composición uniforme todo el tiempo, capaz de ser visualizada en gráficos de dispersión de los datos experimentales. A continuación se presentan varios gráficos para mostrar que es lo que los datos nos están revelando. En este tipo de gráficos la línea negra de segmentos representa una recta de mínimos cuadrados que pasa por el origen del gráfico. Una línea roja indica que hay correlación (parcial) entre ambos elementos. Dos líneas rojas envolviendo una nube de puntos indican que ese par de elementos aparecen en más de una fuente emisora, con concentraciones relativas que varían entre las dos pendientes de esas rectas. 5.2.1 Uso del cloruro como trazador Dado que se trata de una zona costera, es importante analizar el caso del cloruro, el cual es un excelente trazador del aerosol marino. El aerosol marino se genera por acción del viento sobre la superficie marina y se caracteriza por tener altas concentraciones de cloruro y sulfato como aniones y de sodio, magnesio, calcio y potasio como cationes, resultando en una solución salina cuya composición varía con la latitud. Las siguientes figuras, confeccionadas para el MP10 y el MP2.5, confirman que efectivamente el cloro está fuertemente correlacionado con el sodio, lo cual se nota más claramente en el MP10 que en el MP2.5 (recordar que el aerosol marino se distribuye aproximadamente en un 90% en la fracción gruesa y un 10% en la fracción fina del




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MP10)16. Otras especies correlacionadas con el cloro incluyen el magnesio y el bromo, aunque mezclados con otras fuentes (lo que está indicado por las dos líneas rojas en los respectivos gráficos).

Figura 5-1. Gráficos de dispersión de elementos analizados en las muestras de MP10 tomadas en Tocopilla (todos los sitios). Todos los valores de concentraciones están expresados en µg/filtro. Los gráficos se han hecho considerando al cloro como especie independiente. También se aprecia que los elementos geológicos tales como Al, Si, Fe, Ti, Ca poseen correlaciones significativas con el cloro, lo que indica que hay un enriquecimiento del contenido de cloro (y sodio eventualmente) en el suelo de la zona, causado por la depositación de aerosol marino, especialmente partículas gruesas. Hay que tener presente que en la zona hay escasa precipitación, por lo que las partículas gruesas de aerosol marino que depositan en la zona no son lavadas y arrastradas al subsuelo, sino que permanecen en el suelo, enriqueciendo los componentes geológicos con sales provenientes del aerosol marino. Notar que no se presenta una gran correlación entre el cloro y el azufre, lo que está indicando que hay procesos de oxidación de SO2 que forman sulfato (SO4-2) y que son independientes del

16 Gong, S. L., L. A. Barrie, y M. Lazare (2002), Canadian Aerosol Module (CAM): A size-segregated simulation of atmospheric aerosol processes for climate and air quality models—2. Global sea-salt aerosol and its budgets, J. Geophys. Res., 107(D24), 4779.




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aerosol marino, además de las emisiones fugitivas de sales de sulfato que se embarcan y almacenan en el puerto en las instalaciones de SQM. Estas contribuciones son aparentemente muy relevantes, ya que oscurecen la correlación que hay entre el sulfato (proveniente del aerosol marino) y el cloro.

Figura 5-2. Igual a la figura 5-1 pero para el caso de las muestras de MP2.5 (todos los sitios). 5.2.2 Uso del silicio como trazador El silicio es un trazador apropiado para caracterizar el material geológico (polvo superficial) que es levantado por acción de la erosión del viento, como parte de las fuentes naturales del material particulado, y que se supone relevante en la zona. Por esto, se confeccionaron los siguientes gráficos de dispersión usando este elemento como variable independiente (trazador).




101

Figura 5-3. Igual a la figura 5-1, pero para el caso del silicio como trazador.

Figura 5-4. Idéntico a figura 5-3, excepto que ahora las muestras analizadas corresponden a MP2.5.




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Se aprecia en primer lugar (en el caso del MP10) que el silicio aparece fuertemente correlacionado con el aluminio, titanio, hierro y cobre, indicando la presencia de una sola fuente emisora que contiene a estos elementos de la corteza terrestre. Con correlaciones menores (pero significativas) aparecen sodio, magnesio y cloro, evidenciando un enriquecimiento del suelo con aportes del aerosol marino en al zona, lo cual es plausible. También aparece el arsénico y bromo como correlacionados con el silicio, pero esto se asocia más bien a las emisiones antropogénicas asociadas a la combustión de carbón o petróleo, lo que se discute más adelante. Los elementos que aparecen ‘mezclados’ con el silicio en más de una fuente corresponden a azufre, calcio, vanadio, manganeso, níquel, zinc y arsénico. Como veremos más adelante, parte de estas correlaciones se deben a la presencia de plantas termoeléctricas a carbón, y otra parte corresponde a combustión de petróleo en las actividades portuarias y en calderas como las pertenecientes a Corpesca. En el caso del material particulado fino, los resultados son similares, incluso las pendientes de mínimos cuadrados entre silicio y los elementos aluminio, titanio, hierro y cobre son muy similares a las que se producen para el caso del MP10, confirmando que esta fuente posee la misma composición en ambas fracciones del MP10, y que se trata de material geológico. 5.2.3 Uso del azufre como trazador El azufre es uno de los elementos más abundantes en los análisis por XRF de los filtros, solo superado por el cloro. Luego, es muy importante entender de donde provienen los aportes de este elemento, el cual se va a presentar de manera mayoritaria como sulfato. En el caso del MP10, el azufre no presenta mucha correlación con sodio, magnesio y cloro, lo cual indica que el aporte del aerosol marino no puede explicar por sí solo la gran cantidad de azufre encontrado en los filtros analizados. Además, con la excepción del fósforo (presente en bajas cantidades como traza) no hay elementos que se correlacionen únicamente con el azufre, lo cual indica la presencia de varias fuentes de azufre en la zona. Los elementos que aparecen claramente mezclados con azufre en más de una fuente corresponden a aluminio, calcio, potasio, titanio, vanadio, manganeso, hierro, níquel, cobre y zinc. Esto indica combustión de carbono y de petróleo como candidatos potenciales. Además la alta correlación entre azufre y potasio (para altos valores de éste) indican emisiones de sulfatos y potasio desde las canchas de almacenamiento de SQM. El arsénico, plomo y bromo aparecen con correlaciones más débiles en este primer análisis de datos, siendo la asociación del plomo y el bromo con el azufre probablemente causada por los vehículos. En el caso del MP2.5, los gráficos muestran resultados similares para las correlaciones entre el azufre y otros elementos, pero dada la ausencia de pendientes ‘únicas’ (como en el caso del Silicio como trazador), no es sencillo comparar las correlaciones entre pares de especies para las dos fracciones de tamaño de partículas.




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Figura 5-5. Idéntica a la figura 5-1, excepto que ahora el trazador es azufre. Todas las muestras corresponden a MP10.

Figura 5-6. Idéntica a la figura 5-5, excepto que ahora las muestras analizadas corresponden a MP2.5.




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5.2.4 Uso del vanadio como trazador El vanadio es un elemento que es emitido en forma característica por plantas de potencia que queman carbón o petcoke, y también es producido en la combustión de petróleo, así que lo podemos usar como un trazador eficaz de este tipo de emisiones de procesos de combustión. En primer lugar, en el caso del MP10, el vanadio aparece claramente correlacionado con el níquel, formando una sola línea de puntos en el gráfico, lo que indica que una sola fuente es la responsable por estas especies, con una relación V:Ni=10:3 aproximadamente. Además, el vanadio aparece mezclado con las siguientes especies en más de una fuente: aluminio, silicio, azufre, potasio, calcio, titanio, manganeso, hierro, cobre y zinc. Para el caso del material particulado fino, estos resultados se mantienen, agregándose ahora el arsénico y el plomo como elementos asociados al vanadio en más de una fuente emisora. Ahora la pendiente entre V y Ni está dada por la expresión V:Ni=5:2 aproximadamente. Dada la correlación entre el vanadio y elementos geológicos, esto sugiere la combustión de carbón como fuente primaria, debido a la presencia de cenizas volantes con dichos elementos en esas emisiones. Sin embargo, debido a que no se puede descartar que haya aportes importantes de las fuentes que consumen petróleo en la zona, debido a que ellas también originan emisiones de vanadio.

Figura 5-7. Idéntica a la figura 5-1, excepto que ahora el trazador es Vanadio. Todas las muestras corresponden a MP10.




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Figura 5-8. Idéntico a la figura 5-7, excepto que se trata de las muestras de MP2.5. 5.2.5 Uso del cobre como trazador. El cobre es un elemento que aparece en cantidades relevantes en los datos analizados, por lo que a continuación se presentan los gráficos respectivos. En el informe final se empleó los datos de mediciones de polvo geológico determinados en Tocopilla en trece sitios dentro del marco del Proyecto CONAMA No. 22-0023-09: “Determinación de línea base nacional de contenido de arsénico en material particulado respirable”, año 2000. De esta forma se consideró explícitamente el contenido de cobre en el suelo de la zona, además de otros elementos tales como arsénico, sodio, potasio, etc. Esto se consideró en el re-análisis del modelo de receptor. En el caso particular del cobre, la concentración en el suelo resultó ser de 350 ppm en promedio, muy inferior, por lo tanto a los contenidos de Al, Si, Fe y Ca en el suelo.




106

Figura 5-9. Idéntica a la figura 5-1, excepto que ahora el trazador es cobre. Todas las muestras corresponden a MP10.

Figura 5-10. Similar a la figura 5-9, excepto que todas las muestras corresponden a MP2.5.




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En el caso de los datos del monitoreo de especies químicas del MP10, se aprecia que el cobre aparece fuertemente correlacionado con los elementos geológicos aluminio, silicio, titanio y hierro, pese a que el cobre no tiene tanta abundancia en la corteza terrestre. Esto solo se puede explicar por las actividades antropogénicas en la zona, correspondientes al manejo y transporte de concentrados de cobre y emisiones difusas provenientes de las actividades de LIPESED. En efecto, la siguiente figura nos muestra la distribución de Al, Si, Fe y Cu en los distintos sitios de monitoreo, donde se aprecia la mayor abundancia de esas especies en el sitio 3.

Figura 5-11. Distribución de los datos de aluminio (a), silicio (b), hierro (c) y cobre (d) en los cuatro sitios de monitoreo, para los filtros de MP10 y de MP2.5. Las observaciones corresponden a (µg/filtro), y la representación corresponde a un ‘box-plot’ donde la caja gris se extiende entre el percentil 25 y el percentil 75, los corchetes corresponden a sumar y restar el rango intercuartil de la mediana, y las líneas superiores corresponden a los valores extremos (outliers) que se presentan en los datos.

En el caso del material particulado fino, estas características se mantienen, aunque las pendientes entre el cobre y los materiales geológicos son diferentes para el MP10 y el MP2.5. Esto sugiere distintos tipos de fuentes emisoras en cada caso. Además, el cobre aparece mezclado con

a) b)

c) d)




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numerosos otros metales, en más de una fuente de emisión, perdiendo relevancia como trazador en esta fracción fina. 5.2.6 Uso del potasio como trazador. El análisis químico mostró altas concentraciones de potasio en el MP10, las cuales no se pueden explicar por la presencia de aerosol marino, debido a que en esa fuente natural el potasio es minoritario. Debido a esto se realizó un análisis exploratorio de este elemento como trazador, para detectar con qué especies aparece correlacionado. Esto fue motivado por resultados preliminares del modelo de receptor que indicaron la presencia de una fuente rica en potasio, con aportes relevantes al MP10, especialmente en los sitios 1 y 2. La siguiente figura muestra que el potasio aparece presente en al menos dos fuentes diferentes, debido a la presencia de pendientes mínimas y máximas para los elementos Cl, Ca, Ti, V, Mn, Zn, As y Pb. Por ejemplo, hay puntos con altos valores de potasio que se correlacionan muy bien con elementos geológicos, lo cual se debe a que el potasio es componente del polvo geológico. Por otra parte, el azufre (como sulfato) está presente en los productos almacenados y embarcados por SQM (ver siguiente sección de Conclusiones para más detalles), lo cual explicaría la correlación entre azufre y potasio, para altas concentraciones de éste último elemento.

Figura 5-12. Idéntica a la figura 5-1, excepto que ahora el trazador es potasio. Todas las muestras corresponden a MP10.




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Figura 5-13. Similar a la figura 5-11, excepto que todas las muestras corresponden a MP2.5. En el caso del MP2.5, el potasio aparece menos claramente asociado a las demás especies medidas en esa fracción, lo que está indicando que las fuentes emisoras de potasio están predominantemente asociadas a partículas gruesas. 5.2.7 Conclusiones del análisis exploratorio A partir de los resultados de esta sección, se puede considerar que las siguientes fuentes de MP10 están siendo relevantes en la zona:

i) Fuentes naturales: aerosol marino (alta correlación de cloro y sodio) y polvo geológico (alta correlación de Al, Si, Fe, Ca, Ti).

ii) Fuentes antropogénicas: plantas termoeléctricas, fuentes móviles, LIPESED y finalmente SQM.

En el caso de la presencia de potasio, la única fuente antropogénica capaz de explicar los altos valores de potasio medidos en filtros es SQM, debido a que almacena fertilizantes que corresponden en su mayoría a sales potásicas, como lo muestran las siguientes Tablas proporcionada por SQM. Notar también la alta presencia de sulfatos en estos productos, lo que se puede relacionar con los puntos con altas concentraciones de potasio en la figura 5-11, asociados a altas concentraciones de azufre. Se sabe que las canchas de acopio de SQM emiten material particulado, y por tratarse de una fuente de área, los impactos de esas emisiones pueden ser considerables en receptores cercanos a la fuente emisora.




110

Tabla 5-1. Productos almacenados en SQM, puerto de Tocopilla, Marzo y Abril 2006.

Producto almacenado Composición Química Clasificación Ulexita (Boronat 32 ) Boro como B2O3 32% PriladoCloruro de potasio (MOP) Pureza como KCl 95% CristalizadoNitrato de potasio cristalizado (NPC)

KNO3 99%; Cloruro de sodio 0,3% Cristalizado

Nitrato de potasio prilado (NPP) KNO3 97%; NaNO3 1-2% Cloruro de sodio 0,98%

Prilado

Sulfato de potasio (SOP) K2SO4 98%; Cloruro de sodio 2% Cristalizado

Nitrato de sodio potásico (SPO) NaNO3 67%; KNO3 33% PriladoNitrato de sodio agrícola (SSA) NaNO3 97%; Na2SO4 0,7%

Cloruro de sodio 1,6% Prilado

Nitrato de sodio industrial (SSI) NaNO3 98%; Na2SO4 0,2% Cloruro de sodio 0,7%

Prilado

Sulfato de potasio cristalizado (ULTRASOL -SOP)

K2SO4 98%; Cloruro de sodio 1,6% Insolubles 0.1%

Cristalizado

Fertilizante complejo cristalizado (NKS)

KNO3 92-93%; K2SO4 6-8% Cristalizado

Supernitro (SPN) NaNO3 70%; Urea 30% Prilado

Tabla 5-2. Productos embarcados en SQM, puerto de Tocopilla, Marzo y Abril 2006.

Periodo Producto Clasificación 13 al 16 de Marzo Nitrato de sodio potásico (SPO) Prilado

Ulexita (Boronat 32) Prilado16 al 19 de Marzo Nitrato de sodio industrial (SSI) Prilado

Nitrato de potasio cristalizado (NPC) Cristalizado20 al 22 de Marzo Sulfato de potasio (SOP) Cristalizado

Cloruro de potasio (MOP) Cristalizado9 al 13 de Abril Nitrato de potasio cristalizado (NPC) Cristalizado

Nitrato de potasio prilado (NPP) Prilado En el caso de LIPESED la situación del monitoreo de Cu es clara cuando se muestra la distribución de valores de Cu medidos en los diferentes sitios de muestreo, como ya se se ha presentado, en asociación con Al, Fe, Si y Ti. Hay un claro gradiente espacial de impactos de Cu, el cual no se puede asociar a una fuente regional, sino a una fuente local de emisión de Cu, es decir, a LIPESED. Para el caso del MP2.5 se va a probar con este mismo número (seis) de fuentes, ya que el análisis exploratorio identificó fuentes con las mismas características que en el caso del MP10.




111

En la sección siguiente se va a presentar el análisis hecho con un modelo de receptor a los datos del análisis químico del MP10 y del MP2.5. Los datos se han presentando en el Capítulo anterior del monitoreo ambiental.

5.3 Aplicación del modelo de receptor Esta actividad consiste en aplicar un modelo receptor para luego, a partir de la aplicación del modelo, cuantificar las fuentes de mayor contribución de material particulado, en sus fracciones fina (MP2.5) y gruesa (MP10-MP2.5). La metodología a emplear se presenta a continuación. Las mediciones de la composición química del material particulado respirable de los filtros del monitoreo ambiental se pueden poner como una matriz X, de dimensión n×m, donde n es el número de muestras y m es el número de especies químicas que se han seleccionado para el análisis. El problema de modelos de receptor se puede poner como sigue: encontrar las matrices G y F que permiten producir la siguiente representación de la matriz X

kj

p

kikij fgX ∑

=

=1

Ecuación 5-1

Donde Xij es la concentración del j-ésimo metal en la muestra i; gik es el aporte en masa de la k-ésima fuente a la masa total de la muestra i; finalmente fkj es la fracción másica del j-ésimo compuesto en la k-ésima fuente, es decir, la composición de la k-ésima fuente. En otras palabras, el objetivo de cualquier modelo receptor consiste en encontrar una combinación lineal de fuentes (de composición fija) que ‘mejor’ explica las observaciones X, mediante una combinación lineal de contribuciones de fuentes, tal como está expresado matemáticamente en la ecuación anterior. Para esto se han hecho las siguientes suposiciones: a) Las composiciones son estrictamente positivas y constantes durante toda la campaña de

medición. b) Las contribuciones de fuentes a la masa de los filtros son estrictamente positivas. c) Los datos contienen casos en los cuales algunas de las fuentes contribuyen muy poco (o

nada) a las concentraciones ambientales. Esto se debe garantizar mediante un adecuado diseño de la campaña de muestreo, en este caso añadiendo mediciones en diferentes sitios, sometidos a diferentes impactos por MP10.

El problema de optimización que corresponde a resolver la ecuación anterior con todas las restricciones de no negatividad es complejo de resolver y se debe acudir a técnicas especializadas para llevar a cabo el análisis y obtener los resultados en la forma de una solución factible del problema de optimización asociado a la ecuación anterior.

En general, para hallar una solución factible es necesario realizar un procedimiento de prueba y error, agregando o quitando especies al análisis, hasta encontrar una solución estadísticamente




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válida y que incorpore el mayor número de especies sin degradar la capacidad predictiva del modelo, medida empleando indicadores estadísticos.

Evidentemente, la solución del problema va a estar determinada directamente por la calidad de los datos monitoreados. Si lo datos poseen mucho ruido (errores de medición), va a ser difícil obtener una solución factible. En algunos casos no es posible obtener una solución factible, sobre todo cuando se desea aumentar el número de perfiles en la solución más allá de lo que los datos son capaces de dilucidar. Para seleccionar el número de fuentes o factores apropiados que se pueden estimar de los datos, hay criterios estadísticos, los que se van a mostrar en los resultados obtenidos en este estudio.

5.3.1 Descripción del modelo COPREM En una primera formulación de este Estudio se planteó el uso del modelo UNMIX. Sin embargo, UNMIX no fue capaz de entregar resultados factibles al intentar hacerse el análisis multivariable, lo cual se discute más abajo en este capítulo.

Debido a estas dificultades, se optó por emplear el modelo COPREM: Constrained Physical Receptor Model, desarrollado por Peter Wåhlin en el National Environmental Research Institute (NERI), Dinamarca.

El modelo COPREM efectúa una iteración en que se van modificando los perfiles de fuentes (fkj) y las contribuciones (gik) de fuentes de manera alternada:

i) Primero se suponen conocidos los perfiles de fuentes (fkj), por lo que se ajustan las contribuciones de fuentes (gik) usando balances de masas por especies químicas, y descartando fuentes que produzcan violaciones a las restricciones ya mencionadas y a las impuestas por el usuario.

ii) A continuación la matriz G se usa para calcular los residuos X-GF y se procede a mejorar los perfiles de fuentes (fkj), mediante regresión lineal multivariable, para hallar mejores valores.

iii) La iteración se sigue realizando hasta que se alcanza un mínimo de la función objetivo dada por la expresión

2

1 1

1∑∑∑

= =

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡−

=n

i

m

j ij

p

kkjikij fgX

Qσ

donde σij es el error de la medición de Xij.

La suma abarca las n muestras y m especies consideradas en el análisis.

Para más detalles del código y su representación gráfica, se recomienda consultar la referencia original: P. Wåhlin, COPREM—A multivariate receptor model with a physical approach, Atmospheric Environment, 37 (2003), 4861–4867.




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La gran ventaja del modelo COPREM es la facilidad de uso y la posibilidad de agregar todo tipo de restricciones en los perfiles de fuentes, desde fijar las composiciones de una fuente, o de destacar un elemento como trazador, o bien relajar las composiciones y dejar libre el análisis multivariable.

Una vez obtenida la solución, ésta queda indefinida por una constante multiplicativa libre en la suma, la que depende como se normalizan los datos. Para hallar el aporte de cada fuente identificada a la masa total en cada filtro, Mi , se hace la siguiente regresión lineal:

ik

p

kki gM ∑

=

⋅+=1

0 ββ Ecuación 5-2

Donde β0 representa la masa que es no explicada por la solución del modelo receptor y los términos en la sumatoria representan los aportes a la masa del filtro en la muestra ‘i’ (Mi) debido a las p fuentes identificadas en el análisis. Si se han identificado todas las fuentes relevantes, entonces β0 debería ser estadísticamente no significativo, lo cual se puede verificar fácilmente en los resultados de la regresión, en tal caso se vuelve a calcular la regresión asumiendo β0=0.

De la misma manera, los coeficientes βk de la regresión deben ser estadísticamente significativos y positivos, de acuerdo a la naturaleza física del modelo. Si alguno de estos coeficientes no resulta ser significativo, esto implica que la fuente respectiva no se debe incluir en el análisis, por lo cual el proceso se repite haciendo el cálculo del modelo receptor con una fuente menos.

A continuación presentamos los resultados del modelo COPREM, para las dos fracciones analizadas: fina (MP2.5) y gruesa (MP10 - MP2.5).

5.4 Resultados para el MP2.5 En el caso del MP2.5 se escogieron 21 elementos para realizar el análisis: Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Br y Pb. Solamente se dejaron fuera los elementos que están en muy baja concentración, tales como lantánidos, cromo, selenio, rubidio, molibdeno, paladio, antimonio, bario, oro, etc. Los elementos en bajas concentraciones no aportan más información relevante que la entregada por los demás elementos en mayor abundancia (la mayoría están asociados al suelo). Al contrario, al tener muchas observaciones bajo el límite de detección analítica, producen demasiado ruido en la minimización de la función objetivo, retardando la convergencia del método. Como ejemplo de la robustez del conjunto de elementos seleccionados, se probó agregar tres elementos en el análisis del MP2.5, con la intención de hallar mayor número de fuentes, cosa que no ocurrió (no se identificaron más de cuatro fuentes). Además, como veremos más abajo, las estadísticas de ajuste del modelo son bastante cercanas al 100%, tanto para elementos individuales como para las masas totales de los filtros, por lo que se puede justificar ‘ex post’ la selección de elementos aquí empleada.

Se trató de encontrar todas las fuentes estimadas del análisis exploratorio, pero no se encontraron soluciones estadísticamente significativas con cinco o seis fuentes, sólo se encontró una solución con cuatro fuentes: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas, y otras fuentes




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combinadas; éstas últimas no se pudieron resolver más17. Para poder encontrar una solución con sentido físico, se aplicaron las siguientes restricciones en la formulación de la optimización:

i) El aerosol marino no posee P, Ti, V, Mn, Ni ni Zn, los cuales se asumen despreciables en esta fuente.

ii) El polvo geológico no posee cantidades significativas de Ni, Zn, Br y Pb (que son trazadores de emisiones antropogénicas); además se usaron los datos tomados del estudio de línea base de arsénico nacional, donde se midieron en Tocopilla las concentraciones en el suelo en 13 sitios. Los promedios de concentraciones obtenidas en ese Estudio (en ppm) fueron los siguientes: Fe: 76,000; Na: 18,500; Cu: 350; V: 300; K: 17,700. De esta manera fue posible fijar los cuocientes Na/Fe, Cu/Fe, V/Fe, y K/Fe durante la optimización, para el perfil de polvo geológico.

iii) Para las plantas de potencia el cuociente V/Ni se deja fijo, usando el valor obtenido de los gráficos ya presentados (V/Ni=5/2 para el MP2.5).

iv) Finalmente, a las demás fuentes no se le impusieron más restricciones, debido a que se trata de una mezcla de emisiones de: vehículos, actividades portuarias, combustión de petróleo, polvo resuspendido de calles, etc.

La siguiente Tabla entrega el resumen de las contribuciones promedio de las cuatro fuentes identificadas a cada elemento usando en el análisis del modelo de receptor. Se añade el promedio de las mediciones de cada elemento y se calcula el % de masa de cada elemento que es explicado por el método.

Se aprecia que el modelo es capaz de explicar prácticamente en un 100% los valores observados de cada elemento empleado en el modelo receptor, lo cual se considera un buen ajuste, ya que el modelo ‘reproduce’ la masa observada mediante una suma de cuatro factores (perfiles) independientes. La diferencia con respecto al 100% corresponde al error de ajuste del modelo.

Tabla 5-3. Resumen de resultados del modelo COPREM para el caso del MP2.5, todos los sitios analizados.

Contribución promedio de cada fuente (µg/filtro) Desempeño estadístico del modelo

Elemento Aerosol Marino

Polvo geológico

Termo-eléctricas Otras

Promedio modelado

Promedio Observado

%explicado por modelo

Na 6.87512 0.422465 7.55985 4.0856 18.9430 19.6888 96.2 Mg 0.625776 0.507306 0.947629 0.446181 2.5269 2.5439 99.3 Al 0.100264 1.14686 0.335936 0.352177 1.9352 1.9318 100.2 Si 0.084355 2.37145 0.334651 0.506092 3.2965 3.3189 99.3 P 0 0 1.38116 0.247695 1.6289 1.614 100.9 S 0.962192 0 36.6057 6.88489 44.4528 44.5535 99.8 Cl 7.23347 0 0 0.136619 7.3701 7.3757 99.9 K 0.162513 0.404882 0.315043 0.9131 1.7955 1.8263 98.3 Ca 0.165887 0.688872 0.326305 0.58743 1.7685 1.7903 98.8

17 En el informe anterior se mencionan cinco fuentes, pero una de ellas (‘Industria’) posee un coeficiente de regresión no significativo, por lo que en la revisión final hubo que descartarla.




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Ti 0.001976 0.10037 0 0.042065 0.1444 0.1444 100.0 V 0 0.006851 0.003208 0.092328 0.1024 0.1011 101.3 Cr 0.000532 0.001198 0.000325 0.000844 0.0029 0.0028 103.5 Mn 0.00049 0.031785 0.005517 0.010488 0.0483 0.0484 99.8 Fe 0.033564 1.73553 0.065576 0.414111 2.2488 2.2455 100.1 Co 0.000138 0.000394 0.001193 0.000255 0.0020 0.0023 86.1 Ni 0.000956 0 0.001283 0.034513 0.0368 0.0345 106.5 Cu 0.215812 0.007993 0.211209 0 0.4350 0.4784 90.9 Zn 0 0.005041 0.05272 0.115568 0.1733 0.1765 98.2 As 0 0 0.072247 0.016711 0.0890 0.0853 104.3 Br 0.011065 0.009756 0.023668 0.037403 0.0819 0.0832 98.4 Pb 0.00597 0.010379 0.036951 0.055114 0.1084 0.109 99.5

A continuación se comentan los resultados obtenidos para las fuentes de emisión encontradas para el MP2.5.

El primer perfil (o fuente), contiene grandes cantidades de cloro y sodio, además de azufre, magnesio y bromo, es decir, elementos típicos del aerosol marino.

El segundo perfil es polvo geológico, caracterizado por Na, Si, Al, Fe, Ca, K, y en menores cantidades Cu y Ti. Notar que se preservan los cuocientes Na/Fe, Cu/Fe, V/Fe, y K/Fe (fijados al comienzo de la optimización) en este perfil.

El tercer perfil, planta termoeléctrica, domina en los aportes de azufre, y contiene cantidades relevantes de Na, Mg, Al, Si, K, Ca, asociados a cenizas volantes; aparecen además trazadores característicos como V y Ni, así como Zn y Pb, aunque en menores proporciones. La gran proporción de azufre indica que se trata de partículas de aerosoles secundarios (principalmente sulfatos), generadas por las emisiones de SO2 de las termoeléctricas.

Finalmente, el cuarto perfil, que se ha denominado ‘otras’ posee una mezcla de distintas fuentes. En primer lugar el potasio es mayoritario, y se asume que proviene de emisiones fugitivas de SQM. En segundo lugar el vanadio, zinc y el níquel predominan en este perfil, lo que indica que provienen de emisiones primarias de las termoeléctricas, del uso de petróleo en las actividades portuarias y en Corpesca. El bromo y el plomo también son dominantes en esta combinación de fuentes, y estos son claros trazadores de emisiones de vehículos. Finalmente, hay presencia de elementos geológicos tales como Al, Si, Ca, Fe y Ti, sólo superados en magnitud en el perfil de polvo geológico, lo que se interpreta como polvo resuspendido de caminos con y sin pavimento, debido a la asociación que poseen con el plomo y el bromo de emisiones de tubo de escape de vehículos.

La siguiente figura muestra la dispersión entre los distintos aportes de fuentes a la masa de los filtros de MP2.5 y el carbono total medido en los filtros de MP2.5, se aprecia que no hay correlación entre la fuente ‘termoeléctricas’ y el carbono total; además se constata que hay una alta correlación entre las fuentes ‘otras’ y el carbono total. Este resultado se repite para las demás fracciones de carbono medidas, por lo que se puede entonces afirmar que parte de las emisiones directas de las termoeléctricas aparecen mezcladas en este perfil denominado ‘otras’, y que el perfil ‘termoeléctricas’ corresponde mayoritariamente a partículas de sulfatos secundarios. Las contribuciones relativas de níquel y vanadio en esos dos perfiles confirman esto.




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Luego, hay que tener presente entonces, de aquí en adelante en el Informe, que los aportes de las termoeléctricas incluyen una contribución al MP2.5 en las fuentes ‘otras’ también.

Como ya se ha mencionado, no fue posible encontrar soluciones con cinco o seis fuentes, probablemente debido a que las contribuciones en ‘otras’ fuentes son difíciles de desagregar, probablemente porque son de carácter minoritario en el aporte al total de las concentraciones medidas de MP2.5.

A continuación se entregan los detalles del ajuste del modelo para predecir las masas medidas en los filtros de MP2.5.

Figura 5-14. Correlaciones entre los aportes de cada fuente al MP2.5 y las mediciones de carbono total (TC) para los sitios 1, 2 y 3. Todos los valores corresponden a (µg/filtro).




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5.4.1 Regresión lineal para las masas en los filtros de MP2.5

Luego de obtener la solución con cuatro fuentes de MP2.5, se procedió a hacerse el cálculo de regresión de acuerdo con la ecuación 5-2 para las masas de filtros de MP2.5 usadas en el análisis (ver valores en Tablas del Capítulo 4).

Una primera regresión entregó el siguiente resultado para el coeficiente libre:

Coeficiente Error

estándar P-value Límite inferior al

95% Límite superior al

95% Intercepto 47.637 29.072 0.104 -9.966 105.24

Esto significa que, con un 95% de confianza este coeficiente no es significativo, ya que su intervalo de confianza incluye el valor cero.

Luego, se volvió a calcular la regresión de la ecuación 5-2, pero esta vez sin incluir intercepto, con lo cual se obtuvo un ajuste del modelo lineal con un coeficiente R2 ajustado de 0.944, lo que implica que más del 94% de la variabilidad de la masa observada en los filtros fue capturada por el modelo receptor.

La siguiente Tabla muestra los coeficientes obtenidos en el ajuste de la regresión. Todos los coeficientes son positivos y estadísticamente significativos. Notar que el coeficiente correspondiente a Plantas Termoeléctricas posee un pequeño error relativo, lo mismo ocurre para las fuentes ‘Otras’; esto implica que las fuentes que más aportan en masa al MP10 son identificadas con precisión. Por el contrario, las fuentes que participan menos en los aportes a la masa son más difíciles de ser identificadas, de ahí la mayor imprecisión en sus coeficientes estimados. Estas dos características son típicas de los resultados de modelos de receptor.

Tabla 5-4. Coeficientes de la regresión lineal para los datos de MP2.5, todos los sitios. Los coeficientes tienen dimensiones de (µg/filtro) debido a que los aportes fueron normalizados a 1.0 por el modelo receptor.

Fuente Coeficiente

Error estándar P-value(*)

Límite inferior al 95%

Límite superior al 95%

Aerosol Marino 29.5 5.5 4.89E-07 18.5 40.4Polvo Geológico 17.2 8.5 0.044992 0.4 34.1Termoeléctricas 199.5 9.6 2.34E-40 180.4 218.5Otras 67.7 7.1 3.44E-16 53.7 81.8

(*) P-value estima la probabilidad que el coeficiente sea distinto de cero simplemente por efectos fortuitos (aleatorios). Se exige normalmente que esta probabilidad sea menor al 5% (0.05) para aceptar un coeficiente de regresión como estadísticamente significativo.

El ajuste entre la masa modelada y la masa observada en los filtros se muestra en la siguiente figura. Los resultados presentan una mayor dispersión para el sitio 3, con una ligera tendencia del modelo a subestimar la masa observada allí, consistente con el menor % de masa explicado por el modelo en este sitio (96%, ver Tablas a continuación).




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Figura 5-15. Gráfico de dispersión de la masa modelada por el análisis de receptor para el MP2.5. Ambas cantidades corresponden a µg/filtro. Los símbolos representan el sitio correspondiente donde se tomó la muestra.

5.4.2 Aportes de las distintas fuentes al material particulado fino

A partir de los resultados del ajuste del modelo de receptor, se calculan los aportes de cada fuente a la masa total medida en los filtros de MP2.5, en cada sitio donde se tomaron las muestras de MP2.5. Los aportes se calculan multiplicando los aportes en masa de cada fuente ‘k’ a la muestra ‘i’, (es decir los valores gik entregados por el modelo de receptor) por el coeficiente βk respectivo obtenido del ajuste estadístico presentado en la sección anterior.

ikkki gM ⋅= β, Ecuación 5-3

En primer lugar, en las siguientes Tablas se aprecia que las cuatro fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado fino, con porcentajes promedio de 99.6, 102.8, 96 y 98.6% para los sitios 1 a 4, respectivamente (estos porcentajes corresponden al cuociente masa modelada / masa observada). Esto quiere decir que el modelo está produciendo un buen ajuste promedio, ya que es capaz de explicar gran parte de la masa recolectada en los filtros de MP2.5. Las diferencias con respecto al 100% se deben al error de ajuste del modelo.




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Usando esta información se estima el aporte de cada fuente a las concentraciones ambientales, empleando para esto el valor monitoreado de MP2.5 y los aportes de fuentes calculados en la ecuación anterior. Para esto se debe tomar en cuenta que en algunos días el modelo subestima la masa observada y en otros días la sobreestima. Esto se debe a que el ajuste del modelo no es perfecto, sino que hay desviaciones que se producen porque los datos no cumplen exactamente con los supuestos del modelo de receptor. Por ejemplo, cambio en la concentración de una fuente, o una fuente intermitente que se manifiesta en algunos días.

Luego llamando CMP2.5,i a la concentración de MP2.5 medida el día ‘i’, entonces el aporte de la fuente ‘k’ a esa concentración (CMP2.5,i,k) se calcula de la siguiente manera:

⎩⎨⎧

≥×<×

=observadaieladaieladaikiiMP

observadaieladaiobservadaikiiMPkiMP MMsiMMC

MMsiMMCC

,mod,mod,,,5.2

,mod,,,,5.2,,5.2 )/(

)/( Ecuación 5-4

De esta manera, si el modelo estima una masa menor a la observada, esto significa que hay una fracción de la masa (y de las concentraciones) que no es explicada por el modelo en ese día, por lo que hay que reportar esos valores. Por otra parte, si el modelo estima una masa mayor o igual a la observada, entonces toda la masa (o concentración) observada es explicada por el modelo, para lo cual se hace la normalización respectiva en la ecuación anterior. De esta forma la suma de aportes coincide con la concentración ambiental observada cada día.

Las siguientes Tablas resumen los cálculos hechos para los resultados del modelo de receptor en los cuatro sitios de monitoreo. A continuación se discuten los resultados obtenidos.

Respecto a los aportes de fuentes, está claro que la fuente que domina los impactos por MP2.5 son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte al MP2.5 de 55, 52, 57 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones, esos porcentajes equivalen a 12.5, 10.5, 13.5 y 18.8 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente. Si se considera que el sitio 4 se midió en otro mes, entonces aparece un aporte bastante similar de las termoeléctricas a toda la zona, lo cual es consistente con las mediciones de MP2.5 presentadas en el Capítulo 4, donde se ven bastante correlación entre los sitios 1, 2 y 3. La similitud de los impactos se explica porque se trata de impactos dominados por la generación de sulfatos secundarios en las plumas de SO2 de las plantas termoeléctricas.

El aporte de las otras fuentes en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 28, 32, 8 y 6 % en los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 6.3, 6.4, 1.9 y 1.4 (µg/m3), respectivamente. Es decir, corresponden a la segunda fuente antropogénica más relevante en la zona. Estas fuentes corresponden a una mezcla de diversas fuentes antropogénicas tales como emisiones de SQM (alto contenido de potasio y azufre), emisiones directas de termoeléctricas, vehículos (tubo de escape y resuspensión de polvo de calles) y combustión de petróleo (en el puerto y en Corpesca).

Las fuentes naturales aportan poco a las concentraciones ambientales. El aerosol marino aporta en porcentaje 5.4, 6, 15.3 y 5.4 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 1.2, 1.2, 3.6 y 1.3 (µg/m3), respectivamente. Las diferencias son pequeñas entre los distintos sitios,




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lo que concuerda con la idea que sea un aporte uniforme en toda la zona. El polvo geológico aporta en porcentaje 4, 3.4, 8.8 y 1.1 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 0.9, 0.7, 2.1 y 0.3 (µg/m3), respectivamente.

La magnitud de los aportes de las fuentes naturales al MP2.5 se puede estimar sumando los aportes del aerosol marino y el polvo geológico, lo que da como resultado los siguientes porcentajes de aporte: 9.5, 9.3, 24.1 y 6.5% para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones, el background natural de MP2.5 en promedio es de 2.1, 1.9, 5.7 y 1.5 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente. Hay que tener presente que tanto el aerosol marino como el polvo geológico son emisiones en las que predominan (en masa) las partículas gruesas, por lo que era predecible que su aporte al material particulado fino iba a ser bajo18.

Respecto a las concentraciones no explicadas por el modelo, ellas corresponden en porcentaje al 7.2, 6.6, 11 y 7 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 1.6, 1.3, 2.6 y 1.6 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente. Notar además que las ‘otras’ fuentes decrecen su aporte a medida que nos alejamos de la ciudad, comparar sitios 1y 2 con 3 y 4. En contraste, los aportes de las plantas termoeléctricas no decrecen con la distancia, lo que contribuye a un background regional de MP2.5.

La figura 5-16 muestra la evolución temporal de las concentraciones medidas de MP2.5, así como el aporte de las diversas fuentes identificadas.

Se puede observar que en todos los sitios la tendencia temporal de las concentraciones está dominada por los aportes de las plantas termoeléctricas, y en segundo lugar por las ‘otras’ fuentes, las que en algunos días aportan más al MP2.5 que las termoeléctricas. Por contraste, en los sitios 3 y 4 los aportes de las ‘otras’ fuentes pasan a ser irrelevantes frente al predominio de las termoeléctricas.

Los aportes de las fuentes naturales son de importancia secundaria, excepto en el sitio 3 y en algunos días en los sitios 1 y 2. Los aportes no explicados por el modelo receptor se manifiestan de manera más importante en los sitios 1 y 3, en ambos casos ocurren en el mes de Abril y con mayor frecuencia en el sitio 3.

18 En el estudio de cinco ciudades chilenas, el porcentaje de aporte del background natural al MP2.5 en Iquique fue de 4.5%, y no se identificó aporte de polvo geológico, sólo de aerosol marino. Referencia: I. Kavouras, P. Koutrakis, F. Cereceda-Balic y P. Oyola, Source Apportionment of PM10 and PM2.5 in Five Chilean Cities Using Factor Análisis, J. Air & Waste Manage. Assoc. 51:451-464, 2001.




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En resumen, los niveles de PM2.5 en la zona de Tocopilla están explicados en forma mayoritaria por las fuentes antropogénicas, llegando a constituir hasta un 90% del total del MP2.5 medido en los sitios 1 y 2.




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Tabla 5-5. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 1, caso del MP2.5. Sitio 1 Aportes al MP2.5 en filtros (µg) Aportes a las concentraciones de MP2.5 (µg/m3) Fecha 1 2 3 4

Masa Simulada (µg)

Masa Observada (µg)

Simulado/Obs., % 1 2 3 4 5

20060313 5.4 15.3 170.0 49.7 240.4 160 150.2 0.25 0.70 7.78 2.27 0.0 20060314 6.3 16.4 166.7 86.4 275.8 270 102.1 0.44 1.13 11.48 5.95 0.0 20060315 8.2 14.1 120.1 51.2 193.6 220 88.0 0.56 0.96 8.19 3.49 1.8 20060316 26.4 5.8 100.2 126.7 259.1 270 96.0 1.86 0.41 7.05 8.92 0.8 20060317 65.0 3.2 40.2 164.0 272.4 270 100.9 4.53 0.23 2.80 11.44 0.0 20060318 16.1 10.8 194.3 113.5 334.8 350 95.6 1.15 0.77 13.88 8.11 1.1 20060319 22.6 12.4 217.9 99.8 352.6 330 106.9 1.48 0.81 14.21 6.51 0.0 20060320 31.4 10.3 142.0 148.2 331.9 320 103.7 2.08 0.68 9.41 9.82 0.0 20060321 9.6 19.6 157.2 109.4 295.8 340 87.0 0.68 1.39 11.09 7.72 3.1 20060322 2.0 16.7 242.8 91.0 352.5 320 110.1 0.13 1.09 15.84 5.94 0.0 20060323 2.5 11.6 219.7 34.0 267.8 250 107.1 0.16 0.74 13.95 2.16 0.0 20060325 4.8 15.4 167.4 42.4 230.0 250 92.0 0.35 1.11 12.05 3.05 1.4 20060326 16.6 16.0 204.8 95.9 333.4 330 101.0 1.15 1.11 14.13 6.62 0.0 20060327 1.4 9.9 241.1 61.8 314.2 340 92.4 0.10 0.70 17.02 4.36 1.8 20060328 1.2 12.0 358.8 78.4 450.3 410 109.8 0.08 0.77 23.10 5.05 0.0 20060329 4.6 7.9 298.8 134.6 446.0 440 101.4 0.32 0.55 20.77 9.36 0.0 20060330 8.4 20.2 184.8 137.0 350.3 280 125.1 0.48 1.15 10.55 7.82 0.0 20060331 34.1 8.1 66.3 198.1 306.7 330 92.9 2.38 0.56 4.62 13.81 1.6 20060401 22.7 11.7 91.5 89.6 215.6 390 55.3 1.57 0.81 6.34 6.21 12.1 20060402 82.2 15.4 76.2 69.2 242.9 210 115.7 5.07 0.95 4.70 4.27 0.0 20060403 100.3 18.9 119.5 88.1 326.7 580 56.3 7.09 1.33 8.44 6.23 17.9 20060404 25.7 13.1 145.7 133.1 317.6 360 88.2 1.79 0.91 10.12 9.24 2.9 20060405 4.4 12.6 187.4 74.5 278.7 350 79.6 0.30 0.86 12.85 5.11 4.9 20060406 21.8 4.0 169.4 93.1 288.4 250 115.3 1.36 0.25 10.57 5.81 0.0 20060407 50.1 8.6 123.9 169.9 352.6 380 92.8 3.56 0.61 8.80 12.07 1.9 20060408 1.0 0.7 255.8 75.5 333.1 300 111.0 0.06 0.05 16.13 4.76 0.0 20060409 0.0 6.7 410.1 79.6 496.4 420 118.2 0.00 0.39 23.96 4.65 0.0 20060410 4.9 12.2 231.6 82.7 331.4 290 114.3 0.30 0.74 13.98 4.99 0.0 20060411 7.5 27.3 162.6 129.6 327.0 300 109.0 0.48 1.75 10.44 8.32 0.0 20060412 0.6 20.2 268.4 75.8 365.1 300 121.7 0.04 1.16 15.44 4.36 0.0 20060413 1.4 29.5 311.7 77.6 420.2 360 116.7 0.09 1.76 18.54 4.62 0.0 20060414 1.4 14.9 210.5 49.5 276.2 320 86.3 20060416 7.1 26.6 149.4 46.1 229.3 260 88.2 0.49 1.84 10.34 3.19 2.1 20060417 0.0 33.8 443.7 25.2 502.7 400 125.7 0.00 1.89 24.71 1.41 0.0

Promedios 17.6 14.2 195.6 93.6 320.9 322.1 99.6 1.2 0.9 12.5 6.3 2.1 % aportes a las concentraciones de MP2.5 5.4 4.0 55.5 27.9 7.2

Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, Otras fuentes; 5, No explicadas.




123

Tabla 5-6. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 2, caso del MP2.5.

Sitio 2 Aportes al MP2.5 en filtros (µg) Aportes a las concentraciones de MP2.5 (µg/m3) Fecha 1 2 3 4

Masa Simulada (µg)



20060313 2.9 7.7 125.0 59.1 194.6 110 176.9 0.12 0.32 5.14 2.43 0.0 20060314 4.6 21.8 168.7 89.7 284.8 380 74.9 0.33 1.55 11.98 6.38 6.8 20060315 10.8 10.7 87.5 85.5 194.4 260 74.8 0.75 0.74 6.06 5.92 4.5 20060316 27.1 9.7 120.3 100.8 257.9 230 112.1 1.68 0.60 7.46 6.26 0.0 20060317 50.1 3.9 0.0 216.8 270.8 280 96.7 3.58 0.28 0.00 15.49 0.7 20060318 12.7 8.0 149.1 180.1 350.0 280 125.0 0.73 0.46 8.52 10.29 0.0 20060319 22.9 18.6 176.1 85.3 303.0 280 108.2 1.51 1.23 11.62 5.63 0.0 20060320 38.7 3.6 133.6 150.3 326.2 260 125.5 2.25 0.21 7.78 8.75 0.0 20060321 17.4 30.1 139.5 93.5 280.4 220 127.4 0.93 1.61 7.46 5.00 0.0 20060322 1.2 12.9 236.8 75.7 326.7 350 93.3 0.09 0.92 16.92 5.41 1.7 20060323 6.4 8.2 205.9 30.0 250.5 280 89.5 0.45 0.59 14.71 2.14 2.1 20060324 14.8 9.0 147.4 43.4 214.7 170 126.3 0.83 0.51 8.24 2.43 0.0 20060325 7.1 16.5 187.8 63.8 275.1 240 114.6 0.44 1.02 11.60 3.94 0.0 20060326 26.3 11.0 213.3 68.5 319.1 260 122.7 1.48 0.62 12.03 3.86 0.0 20060327 14.1 6.0 191.3 126.7 338.1 370 91.4 0.99 0.42 13.44 8.90 2.2 20060328 3.0 0.0 307.4 144.4 454.8 410 110.9 0.19 0.00 19.60 9.21 0.0 20060329 2.9 5.0 217.9 106.5 332.3 200 166.2 0.12 0.21 9.18 4.49 0.0 20060330 8.4 7.4 178.1 133.1 327.0 400 81.7 0.59 0.52 12.47 9.32 5.1 20060331 33.3 2.6 46.7 201.8 284.4 220 129.3 1.87 0.14 2.63 11.36 0.0 20060401 25.1 6.2 62.9 142.1 236.3 290 81.5 1.73 0.42 4.34 9.80 3.7 20060402 87.5 21.6 63.8 68.1 241.0 250 96.4 5.95 1.47 4.34 4.63 0.6 20060403 87.4 19.1 94.4 137.0 338.0 400 84.5 6.12 1.34 6.61 9.59 4.3 20060404 25.5 8.5 126.5 138.0 298.5 270 110.6 1.62 0.54 8.05 8.79 0.0 20060405 7.6 12.1 182.3 68.7 270.7 230 117.7 0.45 0.72 10.77 4.06 0.0 20060406 23.1 1.3 158.1 138.3 320.8 430 74.6 1.61 0.09 11.03 9.65 7.6 20060407 49.8 4.3 112.0 185.3 351.4 330 106.5 3.26 0.28 7.33 12.13 0.0 20060408 3.0 1.3 185.6 65.3 255.1 280 91.1 0.21 0.09 13.25 4.66 1.8 20060409 0.0 3.3 445.1 60.6 509.0 570 89.3 0.00 0.23 30.45 4.14 4.2 20060410 1.7 6.1 183.1 64.3 255.2 230 111.0 0.11 0.38 11.48 4.03 0.0 20060411 2.8 14.1 168.7 83.6 269.2 270 99.7 0.20 0.99 11.87 5.89 0.1 20060412 1.1 8.8 196.3 65.4 271.6 200 135.8 0.05 0.46 10.12 3.37 0.0 20060413 0.0 13.5 280.8 66.8 361.0 350 103.1 0.00 0.90 18.66 4.44 0.0 20060414 3.0 14.2 155.8 33.2 206.2 220 93.7 0.22 1.03 11.33 2.41 1.0 20060415 8.5 21.0 192.5 54.3 276.3 260 106.3 0.58 1.45 13.23 3.73 0.0 20060416 13.3 18.7 119.6 57.2 208.9 190 109.9 0.89 1.26 8.02 3.83 0.0

Promedios 18.4 10.5 164.6 99.5 293.0 284.9 102.8 1.2 0.7 10.5 6.4 1.9




124

% aportes a las concentraciones de MP2.5 6.0 3.4 52.4 31.7 9.3 Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, Otras fuentes; 5, No explicadas. Tabla 5-7. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 3, caso del MP2.5.


Masa Simulada (µg)

Masa Observada(µg)


20060313 39.8 31.1 195.9 22.0 288.7 270 106.9 2.62 2.04 12.89 1.45 0.0 20060314 22.4 27.9 165.0 26.0 241.2 260 92.8 1.64 2.04 12.06 1.90 1.4 20060315 28.0 23.0 134.0 17.9 202.9 130 156.1 1.38 1.13 6.60 0.88 0.0 20060316 166.3 26.6 138.8 44.1 375.8 360 104.4 11.51 1.84 9.60 3.05 0.0 20060317 124.4 45.8 140.8 14.9 325.8 340 95.8 8.78 3.23 9.94 1.05 1.0 20060318 112.3 41.6 212.7 9.0 375.6 350 107.3 7.48 2.77 14.16 0.60 0.0 20060319 146.1 79.9 280.3 0.0 506.3 440 115.1 8.66 4.73 16.61 0.00 0.0 20060320 175.1 31.9 172.8 20.7 400.6 270 148.4 8.31 1.51 8.20 0.98 0.0 20060321 68.7 62.8 167.4 0.0 298.9 370 80.8 4.83 4.41 11.77 0.00 5.0 20060322 14.0 95.3 297.7 0.0 407.0 340 119.7 0.83 5.62 17.55 0.00 0.0 20060323 11.5 17.2 191.5 14.1 234.3 210 111.6 0.74 1.10 12.26 0.91 0.0 20060324 44.6 26.5 122.4 14.7 208.3 250 83.3 3.21 1.91 8.81 1.06 3.0 20060325 24.5 32.1 203.5 12.7 272.8 240 113.7 1.53 2.00 12.68 0.79 0.0 20060326 152.6 30.0 223.6 41.9 448.1 380 117.9 9.20 1.81 13.47 2.52 0.0 20060327 24.2 45.3 273.8 39.1 382.4 380 100.6 1.71 3.20 19.33 2.76 0.0 20060328 2.9 17.1 367.6 24.4 412.0 280 147.1 0.14 0.83 17.85 1.18 0.0 20060329 6.8 31.1 373.1 48.4 459.3 380 120.9 0.40 1.83 21.93 2.84 0.0 20060330 57.0 37.7 234.8 22.9 352.4 370 95.2 4.00 2.65 16.50 1.61 1.2 20060331 77.1 31.0 124.9 18.9 251.8 320 78.7 5.30 2.13 8.59 1.30 4.7 20060401 40.8 28.4 110.7 53.1 233.1 310 75.2 2.90 2.01 7.86 3.77 5.5 20060402 65.9 25.0 0.0 0.0 91.0 90 101.1 4.35 1.65 0.00 0.00 0.0 20060403 171.9 51.4 124.9 4.7 353.0 330 107.0 11.20 3.35 8.14 0.31 0.0 20060404 33.1 38.8 199.1 14.6 285.7 280 102.0 2.32 2.72 13.94 1.03 0.0 20060405 11.9 30.7 208.3 13.1 264.0 250 105.6 0.81 2.09 14.20 0.89 0.0 20060406 129.4 13.4 158.4 74.8 376.0 400 94.0 9.38 0.97 11.48 5.42 1.7 20060407 104.7 27.4 160.6 59.4 352.1 380 92.7 7.44 1.95 11.41 4.22 2.0 20060408 1.1 5.8 293.5 59.0 359.4 360 99.8 0.07 0.40 20.38 4.10 0.0 20060409 1.0 10.5 403.3 32.2 447.0 420 106.4 0.07 0.68 26.16 2.09 0.0 20060410 5.7 20.9 257.5 33.9 318.0 580 54.8 0.40 1.48 18.20 2.40 18.5 20060411 10.4 22.1 173.7 49.3 255.5 250 102.2 0.69 1.47 11.56 3.28 0.0 20060412 0.6 18.9 270.6 44.3 334.3 360 92.9 0.04 1.31 18.79 3.07 1.8 20060413 10.1 10.5 250.4 77.1 348.1 510 68.3 0.71 0.74 17.67 5.45 11.4 20060414 15.7 32.2 206.6 25.6 280.0 530 52.8 1.09 2.25 14.42 1.78 17.5 20060415 28.2 26.0 198.9 11.1 264.2 490 53.9 2.01 1.86 14.21 0.79 16.1 20060416 7.8 19.2 181.0 24.5 232.5 230 101.1 0.54 1.32 12.46 1.69 0.0




125


Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, Otras fuentes; 5, No explicadas. Tabla 5-8. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 4, caso del MP2.5.


Masa Simulada (µg)



20060704 56.5 14.5 253.5 76.7 401.2 370 108.4 3.66 0.94 16.43 4.97 0.0 20060705 63.8 4.3 133.0 55.5 256.6 230 111.6 3.98 0.27 8.29 3.46 0.0 20060706 4.2 0.6 185.4 27.7 217.9 180 121.0 0.25 0.03 11.06 1.65 0.0 20060707 28.5 0.2 89.6 31.0 149.3 120 124.4 1.53 0.01 4.80 1.66 0.0 20060708 86.2 0.0 80.1 23.1 189.4 180 105.2 5.46 0.00 5.07 1.47 0.0 20060709 17.3 2.1 224.0 29.3 272.8 220 124.0 0.95 0.12 12.32 1.61 0.0 20060710 8.9 7.4 253.0 25.6 295.0 260 113.5 0.54 0.45 15.44 1.56 0.0 20060711 0.8 5.6 289.5 9.8 305.7 310 98.6 0.06 0.38 19.61 0.67 0.3 20060712 0.0 3.6 454.4 0.0 458.0 540 84.8 0.00 0.25 31.14 0.00 5.6 20060713 0.0 5.1 403.6 11.8 420.6 400 105.2 0.00 0.34 26.87 0.79 0.0 20060714 0.9 4.8 415.1 0.4 421.1 480 87.7 0.06 0.33 28.54 0.03 4.0 20060715 0.0 3.2 451.1 0.0 454.3 500 90.9 0.00 0.22 31.58 0.00 3.2 20060716 0.0 0.0 476.0 0.0 476.0 590 80.7 0.00 0.00 33.08 0.00 7.9


Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, Otras fuentes; 5, No explicadas.




126

MP2.5 Sitio 1

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

13/3/

0615

/3/06

17/3/

0619

/3/06

21/3/

0623

/3/06

25/3/

0627

/3/06

29/3/

0631

/3/06

2/4/06

4/4/06

6/4/06

8/4/06

10/4/

0612

/4/06

14/4/

0616

/4/06

Con

cent

raci

on M

P2.5

, µg/

m3 MP2.5 AerosolMarino

Polvo Geologico Termoelectricas

Otras No Explicada

MP2.5 Sitio 2

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

13/3/

0615

/3/06

17/3/

0619

/3/06

21/3/

0623

/3/06

25/3/

0627

/3/06

29/3/

0631

/3/06

2/4/06

4/4/06

6/4/06

8/4/06

10/4/

0612

/4/06

14/4/

0616

/4/06

Con

cent

raci

on M

P2.5

, µg/


Polvo Geologico TermoelectricasOtras No explicada

MP2.5 Sitio 3

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

13/3/

0615

/3/06

17/3/

0619

/3/06

21/3/

0623

/3/06

25/3/

0627

/3/06

29/3/

0631

/3/06

2/4/06

4/4/06

6/4/06

8/4/06

10/4/

0612

/4/06

14/4/

0616

/4/06

Con

cent

raci

on M

P2.5

, µg/


Polvo Geologico TermoelectricasOtras No explicada

MP2.5 Sitio 4

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

4/7/06

5/7/06

6/7/06

7/7/06

8/7/06

9/7/06

10/7/

0611

/7/06

12/7/

0613

/7/06

14/7/

0615

/7/06

16/7/

06

Con

cent

raci

on M

P2.5

, µg/

m3

MP2.5AerosolMarinoPolvo GeologicoTermoelectricasOtrasNo Explicada

Figura 5-16. Series temporales de mediciones de MP2.5 en los cuatro sitios, mostrando el aporte de las termoeléctricas y del background natural.




127

5.4.3 Variabilidad temporal y correlaciones de los aportes de fuentes al MP2.5. Con respecto a la similitud en los patrones temporales de estas componentes del MP2.5, los siguientes gráficos comparan los aportes del aerosol marino, polvo geológico, background natural, plantas termoeléctricas y de las otras fuentes para los sitios 1, 2 y 3, donde hubo mediciones simultáneas. Estos resultados se comentan a continuación.

Contribucion del aerosol marino al MP2.5

0

5

10

15

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

/06

10/4/

06

12/4/

06

14/4/

06

16/4/

06

Con

cent

raci

on d

e M

P 2.5

, µg/

m3

Sitio 1 Sitio 2 Sitio 3

Figura 5-17. Contribuciones del aerosol marino en los tres sitios donde se midió MP2.5 en forma simultánea.

Se aprecia que el aerosol marino sigue una tendencia similar en los tres sitios, presentando mayores valores en el sitio 3. Los sitios 1 y 2 poseen valores muy similares. Notar que estos aportes cambian día a día, llegando a ser en algunos días muy bajos. Los valores promedio del periodo son 1.2, 1.2 y 3.6 (µg/m3), respectivamente, pero notar que hay bastante variabilidad de los datos día a día.

La siguiente figura muestra que el polvo geológico sigue una tendencia similar a la del aerosol marino, presentando mayores valores en el sitio 3. Los sitios 1 y 2 poseen valores muy similares. Notar que estos aportes cambian día a día, llegando a ser en algunos días muy bajos. Los valores promedio del periodo son 0.9, 0.7 y 2.1 (µg/m3), respectivamente, pero notar que hay bastante variabilidad de los datos día a día.




128

Contribucion del polvo geologico al MP2.5

0

2

4

6

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

/06

10/4/

06

12/4/

06

14/4/

06

16/4/

06

Con

cent

raci

on d

e M

P 2.5

, µg/

m3 Sitio 1 Sitio 2 Sitio 3

Figura 5-18. Contribuciones del polvo geológico en los tres sitios donde se midió MP2.5 en forma simultánea.

La figura siguiente muestra que el background sigue una tendencia similar en los tres sitios, con mayores valores en el sitio 3. Los sitios 1 y 2 poseen valores muy similares de background. Notar que estos aportes cambian día a día, llegando a ser en algunos días muy bajos. Los valores promedio del periodo son 2.1, 1.9 y 5.7 (µg/m3), respectivamente.

La diferencia entre los aportes de background entre los tres sitios se puede explicar por las mayores velocidades promedio del viento en el sitio 3 que en el sitio 2. El sitio 2 está en una zona urbana, rodeado de estructuras que aumentan la rugosidad superficial y frenan el viento, mientras que el sitio 3 está en una zona más despejada de barreras viento arriba, por lo que el viento se manifiesta con mayor intensidad, tal como se aprecia en la figura siguiente. Además en las cercanías del sitio 3 se encuentra ubicado un camino sin pavimentar, el cual puede estar aportando cantidades importantes de polvo resuspendido de calles, lo que podría explicar también en parte este comportamiento.




129

Contribucion del background al MP2.5

0

5

10

15

3/13/2

006

3/15/2

006

3/17/2

006

3/19/2

006

3/21/2

006

3/23/2

006

3/25/2

006

3/27/2

006

3/29/2

006

3/31/2

006

4/2/20

06

4/4/20

06

4/6/20

06

4/8/20

06

4/10/2

006

4/12/2

006

4/14/2

006

4/16/2

006

Con

cent

raci

on d

e M

P 2.5

, µg/

m3

Sitio 1

Sitio 2

Sitio 3

Figura 5-19. Contribuciones del background (aerosol marino + polvo geológico) en los tres sitios donde se midió MP2.5 en forma simultánea.

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

0 4 8 12 16 20

Hora del dia

Velo

cida

d m

edia

en

m/s

Vmedia_2 Vmedia_3

Figura 5-20. Perfiles del viento promedio medidos en la campaña de monitoreo Marzo-Abril 2006, sitios 2 y 3.




130

Contribucion de termolectricas al MP2.5

0

10

20

30

40

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

/06

10/4/

06

12/4/

06

14/4/

06

16/4/

06

Con

cent

raci

on d

e M

P 2.5

, µg/

m3


Figura 5-21. Contribuciones de plantas termoeléctricas en los tres sitios donde se midió MP2.5 en forma simultánea.

Contribucion de otras fuentes al MP2.5

0

5

10

15

20

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

/06

10/4/

06

12/4/

06

14/4/

06

16/4/

06

Con

cent

raci

on d

e M

P 2.5

, µg/

m3


Figura 5-22. Contribuciones de otras fuentes en los tres sitios donde se midió MP2.5 en forma simultánea.




131

Por otra parte, los aportes de las termoeléctricas aparecen como una señal muy claramente correlacionada (espacialmente) en los tres sitios, lo cual es indicativo de que se trata de un mismo tipo de fuentes emisoras que están impactando esos tres sitios. La variabilidad temporal se debe a la influencia de la meteorología en los patrones temporales de los impactos en calidad del aire y en el proceso de oxidación del SO2 a sulfato particulado, que es el mayor componente de estas contribuciones al MP2.5.

En el caso de las otras fuentes, la figura anterior muestra que ellas presentan sus mayores impactos en los sitios 1 y 2, mientras que en el sitio 3 los aportes son menores. Esto indica que las fuentes poseen una distribución espacial tal que cuando sus emisiones son mayores ellas están ubicadas viento arriba de los sitios 1 y 2; recíprocamente los aportes al sitio 3 muestran que el sitio 3 se encuentra viento debajo de las fuentes cuando estas poseen relativamente menos emisiones. Esto unido a la variabilidad diurna y nocturna de la rosa de los vientos (ver Capítulo siguiente de dispersión de emisiones) claramente señala que estas fuentes están localizadas dentro del perímetro urbano, en particular incluyen las actividades de las termoeléctricas y de SQM en el puerto, como ya se ha comentado en la sección anterior de análisis exploratorio.

A continuación, la siguiente figura muestra gráficos de dispersión entre los aportes de las distintas fuentes al MP2.5, para todos los sitios. La figura indica que las cuatro fuentes no están correlacionadas entre sí, lo cual significa que el modelo ha sido capaz de separar las contribuciones de fuentes de manera que ellas son aproximadamente independientes entre sí. Se aprecia que las nubes de puntos no muestran tendencias, es decir, no se agrupan como una línea o curva con tendencia bien definida, para cada par de fuentes consideradas.

Estos resultados muestran que el ajuste del modelo es físicamente consistente con las características químicas medidas en el material particulado fino y con los supuestos básicos de todo modelo de receptor.




132

Figura 5-23. Gráfico de correlación entre los diferentes aportes de fuentes estimados por el análisis del modelo de receptor para el MP2.5 (todos los sitios incluidos). Todos los valores medidos están expresados en (µg/m3).

A continuación, se presenta los gráficos con los resultados de los ajustes del modelo de receptor para el material particulado fino, en forma de gráficos de torta. Esta figura nos muestra que el material particulado fino está explicado en su gran parte por los aportes de las plantas termoeléctricas, y en un segundo lugar por las ‘otras’ fuentes (que corresponden a diferentes fuentes antropogénicas con aportes combinados en este único factor), y las fuentes naturales contribuyen con un aporte menor.




133

MP2.5 Sitio 1

56.5%, 11.4

4.0%, 0.8

29.4%, 5.9

4.3%, 0.9 5.8%, 1.2

AerosolMarino Polvo Geologico TermoelectricasOtras No Explicada

MP2.5 Sitio 2

52.4%, 10.5

3.4%, 0.7

31.7%, 6.4

6.6%, 1.36.0%, 1.2


MP2.5 Sitio 357.0%, 13.5

8.8%, 2.1

7.9%, 1.9

11.0%, 2.615.3%, 3.6


MP2.5 Sitio 4

80.6%, 18.8

1.1%, 0.3

5.9%, 1.4

7.0%, 1.65.4%, 1.3


Figura 5-24. Reparto de la masa de MP2.5 para los cuatro sitios analizados, de acuerdo a la solución entregada por el modelo de receptor. Los aportes se indican en porcentajes y en unidades de concentración (µg/m3).




134

5.5 Resultados para la fracción gruesa (MP10-MP2.5). En este caso se escogieron 17 elementos para hacer el análisis: Na, Mg, Al, Si, S, Cl, K, Ca, Ti, V, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, Br y Pb. La matriz de datos se construyó restando los valores medidos para el MP2.5 a los valores medidos para el MP10, incluyendo la masa medida en los filtros, con lo cual se generó una matriz con 101 observaciones de material particulado grueso.

Se asumieron seis fuentes presentes: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas, LIPESED, SQM y otras fuentes, pero ésta última no se presentó en la solución en forma significativa, por lo que solamente se obtuvieron cinco fuentes.

En este caso de la fracción gruesa del material particulado, no fue necesario introducir restricciones a las composiciones de las fuentes emisoras, solamente se fijaron las relaciones Cl:Na:Mg para el aerosol marino, lo cual se determinó a partir de las pendientes de los respectivos gráficos en condiciones de altas concentraciones de cloro.

La siguiente Tabla entrega el resumen de las contribuciones promedio de las cinco fuentes identificadas a cada elemento usando en el análisis del modelo de receptor.

Se aprecia que el modelo es capaz de explicar prácticamente en un 100% los valores observados de cada elemento empleado en el modelo receptor, lo cual se considera un buen ajuste, ya que el modelo ‘reproduce’ la masa observada mediante una suma de cinco factores (perfiles) independientes. Las diferencias entre el % modelado y el valor 100% corresponden al error de ajuste del modelo.

Tabla 5-9. Resumen de resultados del modelo COPREM para el caso del material particulado grueso, todos los sitios analizados.

Contribuciones promedio de cada fuente a cada elemento (µg/filtro)

Desempeño estadístico del modelo

Aerosol Marino

Polvo Geológico

Termoeléc- tricas

LIPESED SQM Modelado Observado % explicado

NA 42.7117 3.2166 4.0176 0 0 49.946 48.127 103.8 MG 8.5423 0.2156 1.2224 1.7027 0.1046 11.788 11.352 103.8 AL 2.4129 0.8186 6.4826 6.5250 0.5076 16.747 16.944 98.8 SI 1.3900 1.1150 13.6423 14.4394 0.9320 31.519 31.806 99.1 S 2.8312 6.0753 6.3102 0 5.0029 20.220 21.017 96.2 CL 85.4233 19.1472 0 19.6831 0.7399 124.994 125.256 99.8 K 0.9418 2.4743 1.2194 1.1378 13.1162 18.889 18.887 100.0 CA 0 6.7679 5.6825 3.2328 0.2090 15.892 15.897 100.0 TI 0 0.0066 0.6755 0.7389 0.0556 1.477 1.569 94.1 V 0.0575 0.0047 0.1404 0 0.0168 0.219 0.240 91.6 MN 0 0.0141 0.1586 0.2656 0.0052 0.443 0.437 101.5 FE 0.6923 0 9.4444 15.5823 0.5754 26.294 26.376 99.7 NI 0.0157 0 0.0362 0 0.0003 0.052 0.043 120.4 CU 0 0.3270 0.0489 6.1236 0 6.500 6.527 99.6 ZN 0.0156 0.0398 0.0836 0 0.0154 0.154 0.175 88.4 BR 0.3388 0 0 0 0.0025 0.341 0.350 97.5 PB 0.0442 0.0101 0.0577 0 0.0022 0.114 0.121 94.3




135

A continuación se comentan las composiciones de las fuentes encontradas en este análisis.

La primera fuente, contiene grandes cantidades de cloro y sodio, además de azufre, magnesio y bromo, es decir, elementos típicos del aerosol marino.

La segunda fuentes corresponde a polvo geológico, caracterizado por Na, Si, Al, Fe, Ca, K, y en menores cantidades Cu y Ti. También se aprecia una contribución importante de cloruros, lo que se atribuye a enriquecimiento del suelo con aerosol marino, que deposita mayoritariamente como partículas gruesas en la cuenca.

Las tercera fuente, plantas termoeléctricas, domina en los aportes de azufre, posee trazadores característicos como V y Ni, y también presenta Mg, Al, Si, K, Ca, asociados a cenizas volantes, así como Cu, Zn y Pb, aunque en menores proporciones. La alta proporción de sodio podría estar indicando presencia de efectos de neutralización del ion sulfato con el sodio, para producir sulfato de sodio en la pluma de las plantas, lo cual representa una interacción de la alta cantidad de sodio en el aerosol marino con las emisiones de las plantas termoeléctricas. La cuarta fuente corresponde a la industria procesadora de minerales LIPESED, debido a que posee alto contenido de cobre, y elementos tales como Mg, Al, Si, Ca, y Fe característicos de polvo de superficie; veremos más adelante que esta fuente aporta masa fundamentalmente en el sitio 3, el cual está ubicado directamente viento abajo de LIPESED. La quinta fuente, denominada SQM, es separable del resto de las fuentes debido a su composición con alto contenido de potasio, azufre y cloro principalmente. Hay una contribución de material geológico (Al, Si, Ca y Fe). La siguiente figura muestra gráficos de dispersión entre pares de contribuciones de esos cinco factores a la masa en los filtros. La figura indica que las cinco fuentes no están correlacionadas entre sí, lo cual significa que el modelo ha sido capaz de separar las contribuciones de fuentes de manera que ellas son aproximadamente independientes entre sí. Ver por ejemplo la tercera fila que corresponde a las correlaciones entre los aportes de las plantas termoeléctricas y las demás fuentes, y se aprecia que las nubes de puntos no muestran tendencias, es decir, no se agrupan como una línea o curva bien definida.




136

Figura 5-25. Gráfico de correlación entre las diferentes fuentes identificadas por el análisis del modelo de receptor para el MP10 (todos los sitios incluidos). Todos los valores medidos están expresados en (µg/filtro). La validez estadística de esta solución del modelo de receptor se presenta a continuación. Al intentar ajustar la ecuación 5-2 usando las contribuciones gik y las masas de los filtros Mi, se obtiene el siguiente resultado para el intercepto

Coeficiente Error

estándar P-value Límite inferior al

95% Límite superior al

95% Intercepto 148.83 81.72 0.07 -13.41 311.07

Esto significa que, con un 95% de confianza este coeficiente no es significativo, ya que su intervalo de confianza incluye el valor cero.

Luego, se volvió a calcular la regresión de la ecuación 5-2, pero esta vez sin incluir intercepto, con lo cual se obtuvo un ajuste del modelo lineal con un coeficiente R2 ajustado de 0.94, lo que




137

implica que el 94% de la variabilidad de la masa observada en los filtros fue capturada por el modelo receptor.

La siguiente Tabla muestra los coeficientes obtenidos en el ajuste de la regresión. Todos los coeficientes βk son positivos y estadísticamente significativos.

Tabla 5-10. Coeficientes de la regresión lineal para los datos de material particulado grueso, todos los sitios. Los coeficientes tienen dimensiones de (µg/filtro) debido a que los aportes gik fueron normalizados a 1.0 por el

modelo receptor.

Fuente Coeficiente βk

Error estándar P-value(*)

Límite inferior al 95%

Límite superior al 95%

Aerosol Marino 344.6 35.9 1.07E-15 273.4 415.8 Polvo Geológico 130.2 34.5 0.000282 61.7 198.8 Termoeléctricas 156.6 39.8 0.000159 77.6 235.6 LIPESED 264.6 21.2 8.13E-22 222.5 306.6 SQM 72.2 12.1 3.72E-08 48.3 96.2

(*) P-value estima la probabilidad que el coeficiente sea distinto de cero simplemente por efectos fortuitos (aleatorios). Se exige normalmente que esta probabilidad sea menor al 5% (0.05) para aceptar un coeficiente de regresión como estadísticamente significativo.

5.5.1 Aportes de las distintas fuentes al material particulado grueso.

En las siguientes tablas se presentan los aportes de las fuentes al material particulado grueso tanto en los aportes en masa a los filtros como los aportes a las concentraciones ambientales, siguiendo la misma metodología que en el caso del material particulado fino, ver ecuaciones 5-3 y 5-4.

En primer lugar, en las siguientes Tablas se aprecia que las cinco fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado grueso, con el modelo prediciendo porcentajes promedio de 92, 100, 99 y 107 % de la masa observada para los sitios 1 a 4, respectivamente. Esto quiere decir que el modelo está produciendo un buen ajuste, ya que es capaz de explicar gran parte de la masa recolectada en los filtros de teflón.

En efecto, la siguiente figura muestra que el ajuste entre la masa modelada y la masa observada es muy bueno, y solo se aprecian dos días en que el ajuste del modelo no estuvo preciso, uno para el sitio 1 (10 de Abril) y otro para el sitio 3 (7 de Abril).




138

Figura 5-26. Gráfico de dispersión de la masa modelada por el análisis de receptor, caso del material particulado grueso. Ambas cantidades corresponden a µg/filtro. Los símbolos representan el sitio correspondiente donde se tomó la muestra.




139

Tabla 5-11. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 1, caso del material particulado grueso. Sitio 1 Aportes de fuentes a la masa de filtros (µg) Aportes a las concentraciones (µg/m3)Fecha 1 2 3 4 5

Masa model. (µg)

Masa obser. (µg) 1 2 3 4 5 6

20060313 262.7 142.3 157.8 49.6 33.1 645.5 720 18.2 9.9 11.0 3.4 2.3 5.220060315 392.0 121.6 155.2 96.2 183.0 948.0 1010 27.9 8.7 11.1 6.9 13.0 4.420060317 458.7 156.6 119.7 89.4 350.1 1174.5 1260 32.4 11.1 8.5 6.3 24.7 6.020060319 547.9 164.5 141.8 104.5 120.1 1078.7 940 33.0 9.9 8.5 6.3 7.2 0.020060321 301.6 170.8 82.3 248.0 626.5 1429.2 1500 21.3 12.1 5.8 17.5 44.3 5.020060323 283.9 227.6 186.7 58.3 19.0 775.6 710 18.7 15.0 12.3 3.8 1.3 0.020060325 135.8 120.6 185.1 59.4 53.5 554.4 480 8.3 7.4 11.4 3.6 3.3 0.020060327 202.0 196.2 229.4 62.2 41.4 731.2 690 13.5 13.1 15.4 4.2 2.8 0.020060329 131.0 267.8 234.5 37.9 87.8 759.0 610 7.4 15.2 13.3 2.1 5.0 0.020060331 502.1 123.7 345.4 121.9 41.7 1134.8 680 27.9 6.9 19.2 6.8 2.3 0.020060402 556.0 164.8 187.4 132.9 60.7 1101.7 1010 35.8 10.6 12.1 8.6 3.9 0.020060404 339.8 229.3 231.3 47.1 13.6 861.0 870 24.2 16.3 16.5 3.4 1.0 0.620060406 261.1 149.3 164.9 23.8 48.5 647.6 720 18.5 10.6 11.7 1.7 3.4 5.120060408 219.0 70.6 118.4 13.5 7.2 428.8 530 15.7 5.1 8.5 1.0 0.5 7.320060410 170.4 121.7 212.1 24.5 35.8 564.4 2200 11.8 8.5 14.8 1.7 2.5 113.720060412 135.9 151.1 231.1 43.9 43.2 605.3 770 9.5 10.6 16.2 3.1 3.0 11.620060416 312.0 135.1 242.5 91.6 12.6 793.8 750 21.2 9.2 16.5 6.2 0.9 0.0

Promedios 306.6 159.6 189.7 76.8 104.6 837.3 908.8 20.3 10.6 12.5 5.1 7.1 9.4Porcentaje de aportes de fuentes a las concentraciones de MP grueso: 31.3 16.3 19.2 7.8 11.0 14.4

Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED; 5, SQM; 6, No explicadas. Tabla 5-12. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 2, caso del material particulado grueso.

Sitio 2 Aportes de fuentes a la masa de filtros (µg) Aportes a las concentraciones (µg/m3)Fecha 1 2 3 4 5

Masa model. (µg)

Masa obser. (µg) 1 2 3 4 5 6

20060313 208.5 101.7 131.2 73.0 183.4 697.8 760 14.3 7.0 9.0 5.0 12.6 4.320060314 0.0 789.6 231.9 53.3 26.5 1101.3 880 0.0 45.2 13.3 3.1 1.5 0.020060315 348.9 124.1 76.6 139.2 347.0 1035.8 960 22.9 8.1 5.0 9.1 22.8 0.020060316 485.9 143.6 94.0 148.7 136.6 1008.7 990 33.7 10.0 6.5 10.3 9.5 0.020060317 463.9 145.6 104.2 171.0 661.4 1546.0 1660 32.7 10.3 7.3 12.1 46.6 8.020060318 443.5 136.3 64.8 185.4 520.7 1350.8 1300 30.2 9.3 4.4 12.6 35.5 0.0




140

20060319 393.2 160.5 171.5 230.3 160.1 1115.6 1100 26.8 10.9 11.7 15.7 10.9 0.020060320 473.3 161.3 70.4 105.6 388.2 1198.8 1120 31.2 10.6 4.6 7.0 25.6 0.020060321 212.4 128.6 67.5 494.7 858.5 1761.6 1680 14.3 8.7 4.6 33.4 58.0 0.020060322 239.4 108.8 162.2 213.1 83.4 806.9 700 14.5 6.6 9.8 12.9 5.1 0.020060323 350.7 127.4 104.3 55.1 50.9 688.5 670 23.9 8.7 7.1 3.8 3.5 0.020060324 363.6 136.0 56.5 150.2 75.6 782.0 810 25.1 9.4 3.9 10.4 5.2 1.920060325 221.9 156.6 170.0 205.5 124.7 878.7 830 14.9 10.5 11.4 13.8 8.4 0.020060326 297.7 120.9 139.4 73.1 43.8 674.8 650 20.3 8.2 9.5 5.0 3.0 0.020060327 273.3 112.6 182.6 73.8 65.6 708.0 670 18.1 7.5 12.1 4.9 4.4 0.020060328 157.3 108.0 153.1 54.6 38.8 511.7 500 10.8 7.4 10.5 3.7 2.7 0.020060329 231.0 135.8 183.1 97.7 160.5 808.2 950 16.3 9.6 12.9 6.9 11.3 10.020060330 354.5 132.3 172.6 129.8 100.6 889.8 800 22.7 8.5 11.1 8.3 6.4 0.020060331 435.5 101.2 194.7 150.5 133.2 1015.2 1060 30.0 7.0 13.4 10.4 9.2 3.120060401 334.7 99.6 209.9 83.0 22.3 749.5 700 22.3 6.6 14.0 5.5 1.5 0.020060402 554.8 146.4 192.6 251.4 76.7 1221.8 1310 39.4 10.4 13.7 17.8 5.4 6.320060403 458.9 130.1 261.1 200.0 127.8 1177.9 990 27.3 7.7 15.5 11.9 7.6 0.020060404 409.5 101.5 166.8 79.5 34.0 791.3 1040 29.1 7.2 11.9 5.7 2.4 17.720060405 169.0 46.7 169.5 149.9 44.1 579.1 660 11.8 3.3 11.8 10.4 3.1 5.620060406 409.2 109.7 144.9 52.2 102.0 817.9 620 22.0 5.9 7.8 2.8 5.5 0.020060407 416.4 151.2 201.2 108.4 14.1 891.3 950 29.4 10.7 14.2 7.6 1.0 4.120060408 363.7 105.6 113.3 20.9 10.4 613.8 800 25.5 7.4 7.9 1.5 0.7 13.020060409 9.2 78.9 100.9 68.2 15.3 272.4 200 0.5 4.3 5.6 3.8 0.8 0.020060410 146.8 68.9 145.0 25.9 32.8 419.5 480 10.1 4.7 10.0 1.8 2.3 4.220060411 195.9 88.5 169.0 86.1 16.9 556.5 510 12.3 5.6 10.6 5.4 1.1 0.020060412 120.9 72.0 184.0 76.8 39.6 493.3 590 8.6 5.1 13.1 5.5 2.8 6.920060413 82.8 88.5 181.5 26.1 49.5 428.4 570 6.0 6.4 13.1 1.9 3.6 10.220060414 229.4 119.6 234.9 68.3 32.6 684.7 720 15.9 8.3 16.3 4.7 2.3 2.420060415 266.2 101.5 203.9 94.3 36.4 702.3 700 18.6 7.1 14.2 6.6 2.5 0.020060416 305.4 101.2 175.9 135.9 9.0 727.3 720 21.4 7.1 12.3 9.5 0.6 0.0


Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED; 5, SQM; 6, No explicadas.




141

Tabla 5-13. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 3, caso del material particulado grueso. Sitio 3 Aportes de fuentes a la masa de filtros (µg) Aportes a las concentraciones (µg/m3)Fecha 1 2 3 4 5

Masa model. (µg)

Masa obser. (µg) 1 2 3 4 5 6

20060313 399.1 139.3 201.8 249.4 44.0 1033.6 920 24.7 8.6 12.5 15.4 2.7 0.020060314 319.4 236.5 199.2 294.2 3.1 1052.3 910 19.7 14.6 12.3 18.2 0.2 0.020060315 434.9 120.4 77.4 356.8 12.1 1001.6 990 30.0 8.3 5.3 24.6 0.8 0.020060316 523.2 249.8 25.4 676.9 38.4 1513.8 1570 36.7 17.5 1.8 47.4 2.7 3.920060317 442.8 152.2 297.3 848.6 62.6 1803.5 1810 31.3 10.8 21.0 60.0 4.4 0.520060318 630.6 58.2 255.6 793.1 4.9 1742.5 1860 44.4 4.1 18.0 55.9 0.3 8.320060319 490.5 168.0 245.1 1255.7 3.2 2162.5 2080 32.9 11.3 16.4 84.2 0.2 0.020060320 621.4 221.0 0.0 638.2 5.7 1486.3 1690 43.8 15.6 0.0 44.9 0.4 14.320060321 313.1 52.6 297.2 1241.7 101.7 2006.3 1980 21.8 3.7 20.7 86.6 7.1 0.020060322 0.0 13.3 509.9 1953.9 13.2 2490.4 2130 0.0 0.8 30.9 118.5 0.8 0.020060323 396.6 130.7 112.4 417.5 6.4 1063.6 1220 28.0 9.2 7.9 29.4 0.5 11.020060324 438.9 148.5 36.1 718.7 0.0 1342.3 1270 29.4 10.0 2.4 48.2 0.0 0.020060325 512.6 164.0 186.7 712.0 1.6 1576.9 1630 36.2 11.6 13.2 50.2 0.1 3.720060326 612.7 184.7 115.0 525.2 9.2 1446.7 1590 43.2 13.0 8.1 37.0 0.6 10.120060327 399.4 152.8 207.3 416.9 50.3 1226.6 1140 26.4 10.1 13.7 27.5 3.3 0.020060328 89.7 193.2 95.9 465.5 37.0 881.2 950 6.3 13.6 6.8 32.8 2.6 4.920060329 220.5 229.8 130.3 712.0 16.9 1309.6 1230 14.7 15.3 8.7 47.3 1.1 0.020060330 406.5 167.4 85.6 1165.9 15.2 1840.6 2010 28.7 11.8 6.1 82.4 1.1 12.020060331 535.1 17.8 161.1 795.5 13.7 1523.2 1540 37.2 1.2 11.2 55.3 1.0 1.220060401 314.1 155.9 247.8 485.9 4.2 1207.8 1100 20.0 9.9 15.8 31.0 0.3 0.020060402 462.8 159.0 274.5 558.8 5.5 1460.6 1470 32.7 11.2 19.4 39.5 0.4 0.720060403 510.8 191.5 423.4 813.6 4.1 1943.3 1940 36.3 13.6 30.1 57.8 0.3 0.020060404 365.9 128.6 296.5 542.5 6.8 1340.3 1290 24.8 8.7 20.1 36.8 0.5 0.020060405 229.4 0.0 253.2 575.3 12.3 1070.1 1500 15.9 0.0 17.6 39.9 0.9 29.820060406 845.3 170.3 98.0 343.6 13.6 1470.7 920 36.8 7.4 4.3 15.0 0.6 0.020060407 541.8 197.9 128.1 570.0 5.3 1443.1 2420 38.3 14.0 9.1 40.3 0.4 69.020060408 436.4 129.3 121.8 172.3 4.4 864.4 600 21.7 6.4 6.1 8.6 0.2 0.020060409 104.2 121.4 44.4 224.0 5.6 499.5 630 7.3 8.5 3.1 15.6 0.4 9.120060410 301.6 108.8 104.9 317.2 20.8 853.2 1130 20.8 7.5 7.2 21.9 1.4 19.120060411 246.2 73.4 93.7 340.6 2.3 756.3 870 17.3 5.1 6.6 23.9 0.2 8.0




142

20060412 206.6 87.1 181.8 375.6 8.7 859.9 860 14.7 6.2 12.9 26.6 0.6 0.020060413 54.8 52.5 144.2 71.8 6.1 329.4 300 3.5 3.3 9.2 4.6 0.4 0.020060414 311.8 120.6 232.9 529.7 14.5 1209.5 880 16.2 6.3 12.1 27.6 0.8 0.020060415 376.1 108.6 171.9 448.0 2.3 1106.9 1060 25.1 7.3 11.5 30.0 0.2 0.020060416 309.0 95.6 133.8 357.0 1.9 897.2 930 21.9 6.8 9.5 25.3 0.1 2.3


Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED; 5, SQM; 6, No explicadas. Tabla 5-14. Resumen de resultados del modelo de receptor para el sitio 4, caso del material particulado grueso.

Sitio 4 Aportes de fuentes a la masa de filtros (µg) Aportes a las concentraciones (µg/m3)Fecha 1 2 3 4 5

Masa model. (µg)

Masa obser. (µg) 1 2 3 4 5 6

20060704 874.1 76.4 173.6 1.6 26.6 1152.3 1100 58.4 5.1 11.6 0.1 1.8 0.020060705 654.4 73.7 56.2 0.0 5.0 789.3 740 42.3 4.8 3.6 0.0 0.3 0.020060706 348.6 58.8 16.3 0.0 4.2 427.9 380 21.2 3.6 1.0 0.0 0.3 0.020060707 351.3 53.5 0.0 0.0 1.2 406.0 380 23.4 3.6 0.0 0.0 0.1 0.020060708 770.2 105.5 9.2 0.0 2.5 887.4 760 46.0 6.3 0.5 0.0 0.1 0.020060709 695.4 106.4 26.7 0.0 4.6 833.1 800 46.7 7.2 1.8 0.0 0.3 0.020060710 668.0 104.6 91.7 0.3 7.3 871.9 810 43.7 6.8 6.0 0.0 0.5 0.020060711 301.0 46.7 91.7 4.5 7.4 451.3 380 18.0 2.8 5.5 0.3 0.4 0.020060712 178.0 55.8 56.8 23.0 6.9 320.5 290 11.7 3.7 3.7 1.5 0.4 0.020060713 391.6 99.0 62.6 14.1 5.1 572.4 530 25.3 6.4 4.0 0.9 0.3 0.020060714 260.6 68.7 74.8 7.6 8.8 420.5 410 18.0 4.7 5.2 0.5 0.6 0.020060715 65.3 29.0 85.5 13.0 6.2 199.0 210 4.7 2.1 6.1 0.9 0.4 0.820060716 12.1 24.0 61.3 8.1 4.5 110.1 160 0.8 1.7 4.2 0.6 0.3 3.4


Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED; 5, SQM; 6, No explicadas.




143

MPG Sitio 1

19.2%, 12.5

16.3%, 10.67.8%, 5.1

11.0%, 7.1

14.4%, 9.4

31.3%, 20.3

AerosolMarino PolvoGeologico TermoelectricasLIPESED SQM No explicadas

MPG Sitio 2

17.2%, 10.3

14.9%, 8.9

13.9%, 8.3

15.6%, 9.3

4.7%, 2.8

33.7%, 20.1


MPG Sitio 3

12.6%, 11.8

9.6%, 9.0

43.1%, 40.3

1.1%, 1.16.4%, 5.9

27.2%, 25.4


MPG Sitio 410.9%, 4.1

12.0%, 4.5

1.0%, 0.41.2%, 0.5 0.9%, 0.3

73.9%, 27.7


Figura 5-27. Reparto de la masa de material particulado grueso (MP10-MP2.5), de acuerdo a la solución entregada por el modelo de receptor. Los aportes se indican en porcentajes y en unidades de concentración (µg/m3).




144

5.5.2 Aportes de fuentes naturales al material particulado grueso Respecto a los aportes de fuentes, la magnitud de los aportes de las fuentes naturales a la fracción gruesa del MP10 es mucho mayor que en el caso del MP2.5, lo cual es lógico si se considera que las emisiones de aerosol marino y de polvo geológico son mayoritariamente (en masa) emisiones de partículas gruesas.

En el caso del aerosol marino, los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 31, 33, 27 y 74 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 20, 20, 25 y 28 (µg/m3), respectivamente. Para el polvo geológico los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 16, 15, 10 y 12 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 10.6, 8.9, 9.0 y 4.5 (µg/m3), respectivamente.

Luego, los aportes naturales (background) a la fracción gruesa del MP10 corresponden a los aportes del aerosol marino y el polvo geológico, lo que da como resultado los siguientes porcentajes de aporte: 48, 49, 37 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones ambientales, los valores respectivos son de 30.9, 29.0, 34.3 y 32.2 (µg/m3).

Luego, estos valores son todos similares en escala absoluta, lo que confirma la consistencia del análisis hecho con el modelo de receptor, las diferencias en los porcentajes se deben a la mayor o menor presencia de aportes antropogénicos, por esto en el sitio 4 el porcentaje es tan alto, ya que no hay mucha actividad antropogénica en esa zona.

5.5.3 Aportes de fuentes antropogénicas al material particulado grueso La primera fuente antropogénica en importancia son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte a la fracción gruesa de 19, 17, 13 y 11 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En valor absoluto estas contribuciones corresponden en promedio a 12.5, 10.3, 11.8 y 4.1 (µg/m3).

Los valores en los sitios urbanos son todos muy similares, debido a la cercanía a estas fuentes. El valor más bajo en el sitio 4 se debe a esa zona se encuentra más alejada de las plantas termoeléctricas y las direcciones predominantes del viento no apuntan hacia esa zona; de todas maneras hay horas en las cuales el viento tiene componente en la dirección del sitio 4 (condiciones nocturnas). En las cercanías del sitio 3 el impacto de las actividades de LIPESED hace aumentar las concentraciones ambientales de la fracción gruesa del MP10, incluso superando en promedio los valores medidos en los sitios 1 y 2 (tanto para los filtros de teflón como para los equipos Harvard Impactors). Esto hace aparecer con un menor porcentaje de aporte a las plantas termoeléctricas en el sitio 3.

Los aportes de SQM a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 11, 15.6, 1.1 y 1.2 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones, los aportes estimados son de 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta sus mayores impactos en el sitio 2 (Escuela Gabriela Mistral), lo que da una indicación de la ubicación de las fuentes emisoras.

Los aportes de LIPESED a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 7.8, 13.9, 43.1 y 1.0 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. Esto corresponde, en concentraciones a




145

los valores 5.1, 8.3, 40.3 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta una fuerte localización al sur de la ciudad, impactando mucho más la zona sur de la ciudad, como se ha detectado en el monitoreo del sitio 3.

En los casos en los cuales el modelo subestima la masa observada en el filtro, aparece entonces una parte de la concentración observada que no es explicada por el modelo. Esta componente no explicada en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 14.4, 4.7, 6.4 y 0.9% en los sitios 1 a 4, que en concentraciones de MP10 corresponden a los valores 9.4, 2.8, 5.9 y 0.3 (µg/m3), respectivamente. En promedio estos aportes son pequeños, pero en algunos días pueden contribuir a una gran proporción del material particulado grueso, como ocurre en el sitio 1 el día 10 de Abril (74%) y en el sitio 3 el día 7 de Abril (40%). Estas contribuciones ocurren porque lo que el modelo predice no se ajusta a los datos medidos en esos días, y uno o más de los supuestos del modelo no se cumplen. Por ejemplo, se puede manifestar el aporte de una fuente adicional que el modelo no es capaz de identificar (porque se trata de una fuente muy intermitente), o bien porque las fuentes emisoras reales cambian su composición de emisiones, mientras que son modeladas como fuentes de composición constante en el tiempo.

En resumen, los impactos de las fuentes antropogénicas en las concentraciones ambientales del material particulado grueso son del mismo orden de magnitud que los aportes de las fuentes naturales, en los sitios 1 y 2. En el sitio 3 aparece un mayor aporte antropogénico debido a la cercanía de LIPESED y finalmente en el sitio 4 los aportes de las emisiones antropogénicas son bajos, como era previsible debido a la ubicación de este lugar de monitoreo. Esto se refleja en el bajo porcentaje (13.2%) de aporte antropogénico al material particulado grueso allí.

Como resumen, la figura 5-27 presenta los gráficos de aportes porcentuales de las distintas fuentes emisoras a las concentraciones ambientales del material particulado grueso.

5.6 Aportes de fuentes emisoras a las concentraciones ambientales del MP10.

A partir de los resultados del modelo de receptor para las fracciones fina y gruesa, presentados en las secciones anteriores de este capítulo, es posible calcular el aporte a las concentraciones ambientales de MP10 debido a las fuentes emisoras que han sido identificadas, incluyendo una estimación cuantitativa de las contribuciones no explicadas por el modelo.

Las siguientes Tablas presentan los resultados agregados para el MP10, incluyendo las estimaciones del aporte de las fuentes naturales (o background) al MP10. Estos resultados se comentan a continuación.




146

Tabla 5-15 Aportes de las distintas fuentes a las concentraciones ambientales de MP10, sitio 1.

Sitio 1 Aportes al MP10 en concentraciones (µg/m3) Background (µg/m3) Día 1 2 3 4 5 6 7 Fino Grueso Total

20060313 18.5 10.6 18.7 3.4 2.3 2.3 5.2 0.9 29.1 30.020060315 28.5 9.6 19.3 6.9 13.0 3.5 6.2 1.5 38.1 39.720060317 36.9 11.3 11.3 6.3 24.7 11.4 6.0 4.8 48.2 53.020060319 34.5 10.7 22.8 6.3 7.2 6.5 0.0 2.3 45.2 47.520060321 22.0 13.5 16.9 17.5 44.3 7.7 8.1 2.1 35.4 37.520060323 18.8 15.7 26.2 3.8 1.3 2.2 0.0 0.9 34.5 35.420060325 8.7 8.5 23.4 3.6 3.3 3.1 1.4 1.5 17.2 18.620060327 13.6 13.8 32.4 4.2 2.8 4.4 1.8 0.8 27.5 28.320060329 7.7 15.7 34.0 2.1 5.0 9.4 0.0 0.9 23.5 24.320060331 30.3 7.4 23.8 6.8 2.3 13.8 1.6 2.9 37.7 40.620060402 40.9 11.6 16.8 8.6 3.9 4.3 0.0 6.0 52.5 58.520060404 26.0 17.2 26.6 3.4 1.0 9.2 3.6 2.7 43.2 45.920060406 19.9 10.8 22.3 1.7 3.4 5.8 5.1 1.6 30.7 32.320060408 15.8 5.1 24.6 1.0 0.5 4.8 7.3 0.1 20.9 21.020060410 12.1 9.2 28.7 1.7 2.5 5.0 113.7 1.0 21.3 22.420060412 9.6 11.8 31.6 3.1 3.0 4.4 11.6 1.2 21.3 22.520060416 21.7 11.0 26.8 6.2 0.9 3.2 2.1 2.3 32.8 35.1

Promedios 21.5 11.4 23.9 5.1 7.1 5.9 10.2 2.0 32.9 34.9% aportes 25.2 13.4 28.1 6.0 8.4 7.0 12.0 2.3 38.6 40.9Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED grueso; 5, SQM grueso; 6, Otras finas; 7, No explicadas. Tabla 5-16. Aportes de las distintas fuentes a las concentraciones ambientales de MP10, sitio 2.


20060313 14.4 7.3 14.1 5.0 12.6 2.4 4.3 0.4 21.7 22.120060314 0.3 46.7 25.2 3.1 1.5 6.4 6.8 1.9 47.0 48.920060315 23.6 8.9 11.1 9.1 22.8 5.9 4.5 1.5 32.5 34.020060316 35.4 10.6 14.0 10.3 9.5 6.3 0.0 2.3 46.0 48.320060317 36.3 10.5 7.3 12.1 46.6 15.5 8.7 3.9 46.8 50.720060318 30.9 9.7 12.9 12.6 35.5 10.3 0.0 1.2 40.7 41.920060319 28.3 12.2 23.3 15.7 10.9 5.6 0.0 2.7 40.5 43.220060320 33.4 10.8 12.4 7.0 25.6 8.8 0.0 2.5 44.3 46.820060321 15.3 10.3 12.0 33.4 58.0 5.0 0.0 2.5 25.6 28.120060322 14.6 7.5 26.8 12.9 5.1 5.4 1.7 1.0 22.2 23.220060323 24.4 9.3 21.8 3.8 3.5 2.1 2.1 1.0 33.7 34.720060324 26.0 9.9 12.1 10.4 5.2 2.4 1.9 1.3 35.9 37.220060325 15.3 11.5 23.0 13.8 8.4 3.9 0.0 1.5 26.9 28.320060326 21.8 8.9 21.5 5.0 3.0 3.9 0.0 2.1 30.6 32.720060327 19.1 7.9 25.6 4.9 4.4 8.9 2.2 1.4 27.0 28.520060328 11.0 7.4 30.1 3.7 2.7 9.2 0.0 0.2 18.3 18.520060329 16.4 9.8 22.1 6.9 11.3 4.5 10.0 0.3 26.2 26.520060330 23.3 9.0 23.5 8.3 6.4 9.3 5.1 1.1 32.3 33.4




147

20060331 31.9 7.1 16.0 10.4 9.2 11.4 3.1 2.0 39.0 41.020060401 24.1 7.1 18.3 5.5 1.5 9.8 3.7 2.2 31.1 33.320060402 45.3 11.9 18.0 17.8 5.4 4.6 6.9 7.4 57.2 64.620060403 33.4 9.1 22.1 11.9 7.6 9.6 4.3 7.5 42.5 49.920060404 30.8 7.8 19.9 5.7 2.4 8.8 17.7 2.2 38.5 40.720060405 12.2 4.0 22.6 10.4 3.1 4.1 5.6 1.2 16.2 17.420060406 23.6 6.0 18.8 2.8 5.5 9.6 7.6 1.7 29.6 31.320060407 32.6 10.9 21.5 7.6 1.0 12.1 4.1 3.5 43.6 47.120060408 25.7 7.5 21.2 1.5 0.7 4.7 14.8 0.3 33.2 33.520060409 0.5 4.6 36.0 3.8 0.8 4.1 4.2 0.2 5.1 5.320060410 10.2 5.1 21.5 1.8 2.3 4.0 4.2 0.5 15.3 15.820060411 12.5 6.6 22.5 5.4 1.1 5.9 0.1 1.2 19.1 20.320060412 8.7 5.6 23.2 5.5 2.8 3.4 6.9 0.5 14.2 14.820060413 6.0 7.3 31.7 1.9 3.6 4.4 10.2 0.9 13.2 14.120060414 16.2 9.3 27.6 4.7 2.3 2.4 3.5 1.3 25.5 26.720060415 19.2 8.5 27.5 6.6 2.5 3.7 0.0 2.0 27.7 29.720060416 22.3 8.4 20.4 9.5 0.6 3.8 0.0 2.1 30.7 32.8



20060313 27.3 10.7 25.4 15.4 2.7 1.4 0.0 4.7 38.0 42.720060314 21.4 16.6 24.4 18.2 0.2 1.9 1.4 3.7 38.0 41.720060315 31.3 9.4 11.9 24.6 0.8 0.9 0.0 2.5 40.8 43.320060316 48.2 19.3 11.4 47.4 2.7 3.0 3.9 13.3 67.5 80.920060317 40.1 14.0 31.0 60.0 4.4 1.0 1.5 12.0 54.1 66.120060318 51.9 6.9 32.2 55.9 0.3 0.6 8.3 10.2 58.8 69.020060319 41.5 16.0 33.0 84.2 0.2 0.0 0.0 13.4 57.5 70.920060320 52.1 17.1 8.2 44.9 0.4 1.0 14.3 9.8 69.1 79.020060321 26.7 8.1 32.5 86.6 7.1 0.0 5.0 9.2 34.8 44.020060322 0.8 6.4 48.5 118.5 0.8 0.0 0.0 6.4 7.3 13.720060323 28.7 10.3 20.2 29.4 0.5 0.9 11.0 1.8 39.0 40.820060324 32.6 11.9 11.2 48.2 0.0 1.1 3.0 5.1 44.5 49.620060325 37.7 13.6 25.9 50.2 0.1 0.8 3.7 3.5 51.3 54.820060326 52.4 14.8 21.6 37.0 0.6 2.5 10.1 11.0 67.2 78.220060327 28.1 13.3 33.0 27.5 3.3 2.8 0.0 4.9 41.4 46.320060328 6.5 14.5 24.6 32.8 2.6 1.2 4.9 1.0 20.9 21.920060329 15.0 17.1 30.6 47.3 1.1 2.8 0.0 2.2 32.1 34.420060330 32.7 14.5 22.5 82.4 1.1 1.6 13.2 6.7 47.2 53.920060331 42.5 3.4 19.8 55.3 1.0 1.3 5.9 7.4 45.8 53.320060401 22.9 12.0 23.7 31.0 0.3 3.8 5.5 4.9 34.9 39.820060402 37.1 12.9 19.4 39.5 0.4 0.0 0.7 6.0 50.0 56.020060403 47.5 16.9 38.2 57.8 0.3 0.3 0.0 14.6 64.4 79.0




148

20060404 27.2 11.4 34.1 36.8 0.5 1.0 0.0 5.0 38.6 43.620060405 16.7 2.1 31.8 39.9 0.9 0.9 29.8 2.9 18.8 21.720060406 46.2 8.4 15.7 15.0 0.6 5.4 1.7 10.4 54.5 64.920060407 45.7 15.9 20.5 40.3 0.4 4.2 71.0 9.4 61.7 71.020060408 21.8 6.8 26.4 8.6 0.2 4.1 0.0 0.5 28.6 29.120060409 7.3 9.2 29.3 15.6 0.4 2.1 9.1 0.7 16.5 17.320060410 21.2 9.0 25.4 21.9 1.4 2.4 37.6 1.9 30.2 32.120060411 18.0 6.6 18.1 23.9 0.2 3.3 8.0 2.2 24.6 26.720060412 14.7 7.5 31.7 26.6 0.6 3.1 1.8 1.4 22.2 23.520060413 4.2 4.1 26.9 4.6 0.4 5.4 11.4 1.5 8.3 9.720060414 17.3 8.5 26.6 27.6 0.8 1.8 17.5 3.3 25.9 29.220060415 27.2 9.1 25.7 30.0 0.2 0.8 16.1 3.9 36.3 40.120060416 22.5 8.1 22.0 25.3 0.1 1.7 2.3 1.9 30.6 32.4



20060704 62.1 6.0 28.0 0.1 1.8 5.0 0.0 4.6 68.1 72.720060705 46.3 5.0 11.9 0.0 0.3 3.5 0.0 4.2 51.3 55.520060706 21.4 3.6 12.1 0.0 0.3 1.7 0.0 0.3 25.0 25.320060707 24.9 3.6 4.8 0.0 0.1 1.7 0.0 1.5 28.5 30.020060708 51.5 6.3 5.6 0.0 0.1 1.5 0.0 5.5 57.8 63.220060709 47.7 7.3 14.1 0.0 0.3 1.6 0.0 1.1 55.0 56.020060710 44.2 7.3 21.4 0.0 0.5 1.6 0.0 1.0 51.5 52.520060711 18.1 3.2 25.1 0.3 0.4 0.7 0.3 0.4 21.2 21.720060712 11.7 3.9 34.9 1.5 0.4 0.0 5.6 0.2 15.6 15.820060713 25.3 6.7 30.9 0.9 0.3 0.8 0.0 0.3 32.1 32.420060714 18.0 5.1 33.7 0.5 0.6 0.0 4.0 0.4 23.1 23.520060715 4.7 2.3 37.7 0.9 0.4 0.0 4.0 0.2 7.0 7.220060716 0.8 1.7 37.3 0.6 0.3 0.0 11.4 0.0 2.5 2.5

Promedios 29.0 4.8 22.9 0.4 0.5 1.4 1.9 1.5 33.7 35.3% aportes 47.7 7.8 37.7 0.6 0.8 2.3 3.2 2.5 55.5 58.0Contribuciones: 1, Aerosol Marino; 2, Polvo Geológico; 3, Plantas Termoeléctricas; 4, LIPESED grueso; 5, SQM grueso; 6, Otras finas; 7, No explicadas.




149

5.6.1 Contribución del background al MP10. En términos promedio el aporte del background a las concentraciones ambientales de MP10 alcanza al 40.9, 41.0, 39.1 y 58 % en los sitios 1 a 4, respectivamente; en concentraciones esto equivale a 34.9, 32.7, 45.7 y 35.3 (µg/m3), respectivamente. El background se concentra en forma mayoritaria en la fracción gruesa del MP10. Los mayores valores (relativos y absolutos) se presentan en el sitio 3, donde el aporte del aerosol marino es mayor que en los sitios 1 y 2, aspecto que ya se ha comentado en este informe. En base a estos resultados se puede estimar que el aporte del background en Tocopilla alcanza a los 35 (µg/m3).

Este valor de background, mayor que los 29 (µg/m3) estimados por CONAMA R.M. para Santiago (con un background de polvo regional del 38% del MP10), se puede entender si se considera el entorno natural de Tocopilla, el cual carece de cobertura vegetal que limite el levantamiento de polvo fugitivo por acción eólica, y a la cercanía a la costa, que hace que el impacto del aerosol marino sea mayor en Tocopilla que en Santiago.

Estudios similares realizados en Iquique entre 1999 y 200019 encontraron para el aerosol marino y polvo geológico una contribución igual al 50% del MP10 medido en esas ciudad, y en términos de concentraciones ambientales los valores estimados usando modelos de receptor fueron de 23.8 y 8.6 (µg/m3), respectivamente, lo que significa un background de 32.4 (µg/m3). Luego, el estimador de 35 (µg/m3) obtenido en este Estudio se considera prácticamente idéntico al valor estimado para Iquique, considerando la incertidumbre típica que poseen estas estimaciones (ya que se obtienen a partir de regresiones lineales de los datos experimentales de la composición química del MP10).

5.6.2 Contribución de fuentes antropogénicas al MP10: valores promedio. La fuente antropogénica principal son las centrales termoeléctricas, con aportes de 28, 26, 22 y 38 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos esto corresponde a 24, 21, 25 y 23 (µg/m3), respectivamente. Para los tres sitios monitoreados en forma simultánea los valores son similares, lo que indica que los aportes promedio de las centrales abarcan prácticamente toda la zona urbana de Tocopilla con valores similares. Estos valores son estimaciones conservadoras, ya que se sabe que la fuente ‘otras finas’ contiene también aportes de emisiones de las centrales termoeléctricas, aunque no se pueden desagregar más. En los tres sitios urbanos el aporte de las termoeléctricas se reparte aproximadamente en partes iguales en la fracción fina y gruesa del MP10, mientras que en el sitio 4 el predominio es claro para la fracción fina. Una segunda fuente antropogénica importante es LIPESED, la que aporta con 6, 10, 34 y 0.6% del MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente; en cantidades absolutas esto corresponde a 5, 8, 40 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. En este caso se trata de emisiones a nivel de superficie y con boyancia nula (no son emisiones a temperaturas por sobre la temperatura ambiental, como es el caso de las termoeléctricas), lo que explica que los impactos estén tan localizados en el sector sur





150

de la ciudad, viento debajo de LIPESED, estos impactos están concentrados en la fracción gruesa del MP10. El sector sur de la ciudad ha presentado concentraciones de MP10 que han excedido 8 veces el estándar diario de 150 (µg/m3) en la campaña de medición realizada en este Estudio, y con concentraciones promedio de MP10 que exceden a los promedios medidos en los sitios 1 y 2 en un 47 y 48 % respectivamente. Esto nos indica que el sector sur de la ciudad está afectado por esta actividad antropogénica, aspecto que no se había constatado anteriormente en la zona. La tercera fuente antropogénica en importancia es SQM, la que aporta el 8.4, 11.7, 0.9 y 0.8 % al MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente, lo que equivale a 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente predomina en la fracción gruesa del MP10, y como fuente de área tiene impactos muy localizados viento debajo de las fuentes emisoras y que decaen con la distancia, lo que claramente se aprecia al comparar los sitios 1 y 2 con 3 y 4. La fuente ‘otras finas’ corresponde a una mezcla de fuentes emisoras, las que aportan en conjunto con 7, 8, 1.6 y 2.3 % de las concentraciones de MP10, en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos las concentraciones son de 5.9, 6.4, 1.9 y 1.4 (µg/m3), respectivamente. Esta combinación de fuentes aparece en la fracción fina del MP10. 5.6.3 Concentraciones no explicadas por el modelo receptor. Como ya se ha mencionado, hay días en los cuales el modelo de receptor no es capaz de predecir toda la masa medida en el filtro, por lo cual se genera una parte de la concentración ambiental que no es explicada (o predecida) por el modelo, la cual se cuantifica en el día que ocurrió. En este caso estas concentraciones presentan un comportamiento muy variado, en algunos sitios y días constituyen un porcentaje alto del MP10 (66% para el sitio 1 el 10 de Abril; 36 y 32% en el sitio 3, 7 y 10 de Abril). Esta situación se debe a que el modelo no ajusta perfectamente todas las concentraciones diarias, y los datos específicos para cada sitio se presentan en la siguiente sección. En términos promedio los aportes porcentuales de estas situaciones corresponden a 12, 5, 7 y 3.2 % para los sitios 1 a 4, respectivamente; en concentraciones ambientales los valores respectivos son de 10, 4, 8.5 y 1.9 (µg/m3), respectivamente. Estas contribuciones no siguen un patrón muy claro, ya que no aparecen correlacionadas excepto el 10 de Abril en los sitios 1 y 3. 5.6.4 Aportes de las distintas fuentes al MP10: comportamiento diario en cada sitio.

Las siguientes figuras muestran la evolución temporal de las distintas contribuciones a las concentraciones ambientales de MP10. A continuación se analizan los resultados para cada sitio.

En el sitio 1 los aportes más importantes son del aerosol marino y plantas termoeléctricas, seguidas por polvo geológico y SQM y en un menor nivel LIPESED y ‘otras finas’. Hay un valor alto no explicado por el modelo el 4 de Abril.

En el sitio 2 se destaca el aporte de SQM a las concentraciones diarias, particularmente en el mes de Marzo; en conjunto con aerosol marino y plantas termoeléctricas constituyen los aportes mayores al MP10. A continuación se tienen contribuciones de polvo geológico y LIPESED. Los casos no explicados son menos relevantes en este sitio.




151

En el sitio 3, el aporte de LIPESED es dominante, constatándose cuatro días con aportes superiores a los 80 (µg/m3), y en todos esos días las concentraciones totales de MP10 superaron la norma diaria de 150 (µg/m3). El aerosol marino y las fuentes termoeléctricas son las fuentes que más aportan al MP10 después de LIPESED, seguidas del polvo geológico y los aportes no explicados.

En el sitio 4 los impactos son menores, no ocurren ni siquiera días con latencia para el MP10; los mayores aportes corresponden a aerosol marino y a las plantas termoeléctricas, que son las fuentes dominantes en ese sitio, seguidos por aportes minoritarios de polvo geológico, otras fuentes y aportes no explicados.

0

20

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Con

cent

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P10,

µg/

m3

AerosolMarino PolvoGeologico Termoelectricas LIPESED gruesoSQM grueso Otras MP2.5 No explicadas

Sitio1, MP10

Figura 5-28. Contribuciones de las distintas fuentes que aportan al MP10 (µg/m3), para el caso del sitio 1.




152

0

10

20

30

40

50

60

13/3/

06

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06

15/3/

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06

17/3/

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06

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20/3/

06

21/3/

06

22/3/

06

23/3/

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06

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Con

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raci

on d

e M

P10,

µg/

m3


Sitio 2, MP10


0

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Con

cent

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e M

P10,

µg/

m3


Sitio 3, MP10





153

0

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4/7/06 5/7/06 6/7/06 7/7/06 8/7/06 9/7/06 10/7/06 11/7/06 12/7/06 13/7/06 14/7/06 15/7/06 16/7/06

Con

cent

raci

on d

e M

P10,

µg/

m3


Sitio 4, MP10


5.6.5 Variabilidad temporal y correlaciones de los aportes de fuentes al MP10.

A continuación se presentan gráficos de comparación de las contribuciones estimadas por el modelo receptor para las seis fuentes identificadas, para los sitios 1, 2 y 3, donde hubo mediciones simultáneas.

En el caso del aerosol marino, hay clara correlación entre los valores estimados para los tres sitios; el sitio 3 presenta mayores impactos por aerosol que los sitios 1 y 2, estos últimos presentan valores cercanos entre sí. Como ya se ha mencionado, esas diferencias se pueden explicar considerando las diferentes magnitudes del viento en los sitios 2 y 3 y la cobertura del suelo viento arriba del monitor respectivo.

Para el polvo geológico, los aportes en los sitios 1 y 3 son similares y superiores a los valores medidos en el sitio 2, excepto a comienzos de la campaña cuando se presentó un alto aporte en el sitio 2. La correlación entre los impactos en los tres sitios analizados es más débil que en el caso anterior.




154

Contribucion del aerosol marino al MP10

0

10

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30

40

50

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13/3/

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06

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21/3/

06

23/3/

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25/3/

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10/4/

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06

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Con

cent

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on d

e M

P10,

µg/

m3


Figura 5-32. Contribuciones del aerosol marino en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea.

Contribucion del polvo geologico al MP10

0

5

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15

20

25

30

35

40

45

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13/03

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15/03

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17/03

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21/03

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23/03

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25/03

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27/03

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02/04

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04/04

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06/04

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10/04

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/06

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/06

Con

cent

raci

on d

e M

P10,

µg/


Figura 5-33. Contribuciones del polvo geológico en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea.




155

Contribucion de plantas termoelectricas al MP10

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

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13/03

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15/03

/06

17/03

/06

19/03

/06

21/03

/06

23/03

/06

25/03

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27/03

/06

29/03

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31/03

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02/04

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14/04

/06

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Con

cent

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on d

e M

P10,

µg/

m3


Figura 5-34. Contribuciones de plantas termoeléctricas en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea.




156

Contribucion de LIPESED grueso al MP10

0

20

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13/3/

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17/3/

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21/3/

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23/3/

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25/3/

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27/3/

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Con

cent

raci

on d

e M

P10,

µg/

m3


Figura 5-35. Contribuciones de LIPESED en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea. Para el caso de las plantas termoeléctricas, las correlaciones entre sitios son muy altas, lo que indica que se trata de una misma fuente modulada por los procesos de transporte y dispersión desde la fuente hasta el receptor.

En el caso de LIPESED, por tratarse de una fuente a baja altura, los impactos decrecen con la distancia a la fuente, y es así como se explica el ordenamiento de menores a mayores impactos en los sitios 1 a 3, respectivamente. Los aportes de LIPESED en el sitio 3 alcanzan hasta los 120 (µg/m3), y todos los aportes elevados coinciden con días donde se excede la norma diaria de 150 (µg/m3) en el sitio 3.




157

Contribucion de SQM grueso al MP10

0

10

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13/3/

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15/3/

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17/3/

06

19/3/

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21/3/

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23/3/

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25/3/

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27/3/

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29/3/

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31/3/

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P10,

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Figura 5-36. Contribuciones de SQM en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea (µg/m3). Para el caso de SQM se encuentra una variabilidad mayor en el tiempo, con altos valores de aportes entre el 15 y el 21 de Marzo, en los sitios 1 y 2 principalmente, los que coinciden con días en los cuales se superan los 120 (µg/m3). El ordenamiento de los impactos: sitio2 > sitio1> sitio3 corresponde a lo que se espera de una fuente de emisión de área, con emisiones a temperatura ambiental.

Las otras fuentes de MP2.5 producen impactos muy similares en los sitios 1 y 2, debido a que se trata de fuentes locales. Se produce una marcada disminución de impactos de estas fuentes en el sitio 3. Esto también está facilitado por la topografía, ya que hay elevaciones de terreno significativas entre la zona donde se espera mayor actividad de estas fuentes y la ubicación del sitio 3.




158

Contribucion de otras fuentes de MP2.5 al MP10

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

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10/4/

06

12/4/

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14/4/

06

16/4/

06

Con

cent

raci

on d

e M

P10,

µg/

m3

Sitio 1Sitio 2Sitio 3

Figura 5-37. Contribuciones de ‘otras finas’ en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea.

Contribuciones 'no explicadas' al MP10

0

20

40

60

80

100

120

13/3/

06

15/3/

06

17/3/

06

19/3/

06

21/3/

06

23/3/

06

25/3/

06

27/3/

06

29/3/

06

31/3/

062/4

/064/4

/066/4

/068/4

/06

10/4/

06

12/4/

06

14/4/

06

16/4/

06

Con

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on d

e M

P10,

µg/

m3


Figura 5-38. Contribuciones no explicadas en los tres sitios donde se midió MP10 en forma simultánea.




159

Las contribuciones no explicadas por el modelo receptor se manifiestan de manera más frecuente en el sitio 3, mientras que en los sitios 1 y 2 los aportes están por debajo de los 20 (µg/m3), excepto por un punto en el sitio 1 para el día 10 de Abril.

Este último gráfico nos está proporcionando una visualización del desempeño del modelo, ya que mientras más pequeños son esos aportes, mejor es el ajuste del modelo. De esta figura se aprecia que de los 101 muestreos analizados, solo en 7 días se supera los 15 (µg/m3).

A continuación se presenta los gráficos con los resultados de los ajustes del modelo de receptor para el MP10, en forma de gráficos de torta. Esta figura nos muestra que el MP10 depende de las siguientes fuentes en forma decreciente: aerosol marino, plantas termoeléctricas, LIPESED, polvo geológico, SQM, y otras fuentes antropogénicas.




160

MP10 Sitio 1

28.1%, 23.9

13.4%, 11.4

6.0%, 5.1

8.4%, 7.1

7.0%, 5.9

12.0%, 10.2 25.2%, 21.5


MP10 Sitio 2

26.1%, 20.812.0%, 9.6

10.4%, 8.3

11.7%, 9.3

8.0%, 6.45.2%, 4.1

26.7%, 21.3


MP10 Sitio 3

24.8%, 29.07.3%, 8.51.6%, 1.9

0.9%, 1.1

34.4%, 40.3

9.4%, 11.0

21.6%, 25.2


MP10 Sitio 4

37.7%, 22.9

7.8%, 4.8

0.6%, 0.4

0.8%, 0.52.3%, 1.4 3.2%, 1.9

47.7%, 29.0


Figura 5-39. Reparto de la masa de MP10 para los cuatro sitios analizados, de acuerdo a la solución entregada por el modelo de receptor. Los aportes se indican en porcentajes y en unidades de concentración (µg/m3).




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5.7 Conclusiones del análisis de las composiciones químicas. Los resultados del análisis de modelo de receptor realizado en esta parte del Estudio nos han entregado los siguientes resultados generales:

Hay seis fuentes relevantes en la zona, las cuales son capaces de describir las concentraciones de ambientales de MP10. Estas seis fuentes son: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas, LIPESED, SQM y otras fuentes; ésta última corresponde a una mezcla de emisiones de vehículos, emisiones de material particulado de las termoeléctricas, combustión de petróleo, resuspensión de polvo de calles, panaderías, etc. que son fuentes que aparecen agrupadas en los resultados del análisis, y que están compuestas de partículas finas. En el caso del MP2.5 sólo cuatro fuentes aparecieron como relevantes: aerosol marino, polvo geológico, plantas termoeléctricas y las otras fuentes recién mencionadas.

El modelo COPREM (Constrained Physical Receptor Model), desarrollado por Peter Wåhlin en el National Environmental Research Institute (NERI), Dinamarca, fue capaz de hallar soluciones físicas, que cumplieron con las restricciones impuestas a los perfiles de composición química de las fuentes analizadas, utilizando 21 especies químicas (las más abundantes en masa) para el material particulado fino (MP2.5) y 17 especies químicas para el material particulado grueso (MP10 - MP2.5).

Los resultados del ajuste del modelo de receptor en cada caso entregaron perfiles que correspondían con las características de las fuentes que representaban. Los aportes a las concentraciones ambientales de MP10 se obtuvieron agregando los resultados obtenidos para las fracciones fina y gruesa.

No fue posible obtener resultados útiles para el caso del modelo UNMIX. Esto probablemente se debe a que el número de fuentes que se intenta identificar (cinco o más) impone requerimientos de mayor cantidad de datos de composiciones elementales de filtros, ya que UNMIX es capaz de hallar soluciones con cuatro factores, las cuales son difíciles de interpretar ya que son mezclas de las seis fuentes identificadas aquí (el modelo UNMIX no acepta que se le pongan restricciones a las concentraciones de las fuentes emisoras). De todas maneras, la herramienta de visualización de correlaciones lineales entre elementos químicos que trae UNMIX se pudo emplear para ayudar a seleccionar las especies clave que explicaban la presencia de las diferentes fuentes emisoras, tal como se ha explicado en la sección de análisis exploratorio de los datos.

5.7.1 Resultados específicos para el MP2.5

9) Las cuatro fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado fino, con porcentajes promedio de 99.6, 102.8, 96 y 98.6% para los sitios 1 a 4, respectivamente (estos porcentajes se calculan a partir del cuociente masa modelada / masa observada).

10) Respecto a los aportes de fuentes, está claro que la fuente que domina los impactos por MP2.5 son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte al MP2.5 de 55, 52, 57 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones los valores respectivos son 12.5, 10.5, 13.5 y 18.8 (µg/m3). Estas emisiones corresponden en su gran mayoría a sulfatos secundarios.




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11) El aporte de las otras fuentes en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 28, 32, 8 y 6 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. Es decir, corresponden a la segunda fuente más relevante en la zona. En términos de concentraciones los valores respectivos son 6.3, 6.4, 1.9 y 1.4 (µg/m3).

12) Las fuentes naturales aportan poco a las concentraciones ambientales. El aerosol marino aporta en porcentaje 5.4, 6, 15.3 y 5.4 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 1.2, 1.2, 3.6 y 1.3 (µg/m3), respectivamente. Las diferencias son pequeñas entre los distintos sitios, lo que concuerda con la idea que sea un aporte uniforme en toda la zona. El polvo geológico aporta en porcentaje 4, 3.4, 8.8 y 1.1 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que corresponden a 0.9, 0.7, 2.1 y 0.3 (µg/m3), respectivamente.

13) La magnitud de los aportes de las fuentes naturales al MP2.5 se estima sumando los aportes del aerosol marino y el polvo geológico, lo que da como resultado los siguientes porcentajes de aporte: 9.5, 9.3, 24.1 y 6.5 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos, el background natural de MP2.5 en promedio es de 2.1, 1.9, 5.7 y 5.5 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente.

14) Respecto a las concentraciones no explicadas por el modelo, ellas corresponden en porcentaje al 7.2, 6.6, 11 y 7 % para los sitios 1 a 4, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 1.6, 1.3, 2.6 y 1.6 (µg/m3) para los sitios 1 a 4, respectivamente.

15) Todo lo anterior significa que entre el 70 y el 90% del MP2.5 en la ciudad de Tocopilla se debe a fuentes antropogénicas, siendo el aporte natural minoritario.

16) Finalmente, los aportes de las cuatro fuentes son aproximadamente independientes entre sí (es decir, presentan poca correlación estadística), lo cual es una señal que el análisis hecho con el modelo receptor es correcto. Esto se verificó mediante criterios estadísticos objetivos, basados en el nivel de significancia.

5.7.2 Resultados específicos para el material particulado grueso

10) Las cinco fuentes ajustadas por el modelo de receptor explican en un alto grado la masa total de material particulado grueso, con el modelo prediciendo porcentajes promedio de 92, 100, 99 y 107 % de la masa observada para los sitios 1 a 4, respectivamente.

11) Respecto a los aportes de fuentes, la magnitud de los aportes de las fuentes naturales a la fracción gruesa del MP10 es mucho mayor que en el caso del MP2.5, lo cual es lógico si se considera que las emisiones de aerosol marino y de polvo geológico son mayoritariamente (en masa) emisiones de partículas gruesas.

12) En el caso del aerosol marino, los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 31, 33, 27 y 74 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 20, 20, 25 y 28 (µg/m3), respectivamente. Para el polvo geológico los aportes porcentuales en los sitios 1 a 4 corresponden a 16, 15, 10 y 12 %, respectivamente, que en concentraciones corresponden a 10.6, 8.9, 9.0 y 4.5 (µg/m3), respectivamente.




163

13) Luego, los aportes naturales (background) a la fracción gruesa del MP10 corresponden a los siguientes porcentajes de aporte: 48, 49, 37 y 86 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones ambientales, los valores respectivos son de 30.9, 29.0, 34.3 y 32.2 (µg/m3).

14) La primera fuente antropogénica en importancia son las centrales termoeléctricas, con porcentajes de aporte a la fracción gruesa de 19, 17, 13 y 11 % para los sitios 1 a 4, respectivamente. En valor absoluto estas contribuciones corresponden en promedio a 12.5, 10.3, 11.8 y 4.1 (µg/m3). Los valores en los sitios urbanos son todos muy similares, debido a la cercanía a estas fuentes. El valor más bajo en el sitio 4 se debe a esa zona se encuentra más alejada de las plantas termoeléctricas y las direcciones predominantes del viento no apuntan hacia esa zona; de todas maneras hay horas en las cuales el viento tiene componente en la dirección del sitio 4 (condiciones nocturnas).

15) Los aportes de SQM a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 11, 15.6, 1.1 y 1.2 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos de concentraciones, los aportes estimados son de 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta sus mayores impactos en el sitio 2 (Escuela Gabriela Mistral), lo que da una indicación de la ubicación de las fuentes emisoras.

16) Los aportes de LIPESED a la fracción gruesa corresponden a los siguientes porcentajes: 7.8, 13.9, 43.1 y 1.0 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. Esto corresponde, en concentraciones a los valores 5.1, 8.3, 40.3 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente presenta una fuerte localización al sur de la ciudad, impactando mucho más la zona sur de la ciudad, como se ha detectado en el monitoreo del sitio 3.

17) En los casos en los cuales el modelo subestima la masa observada en el filtro, aparece entonces una parte de la concentración observada que no es explicada por el modelo. Esta componente no explicada en términos porcentuales corresponde a los siguientes valores: 14.4, 4.7, 6.4 y 0.9% en los sitios 1 a 4, que en concentraciones de MP10 corresponden a los valores 9.4, 2.8, 5.9 y 0.3 (µg/m3), respectivamente. En promedio estos aportes son pequeños, pero en algunos días pueden contribuir a una gran proporción del material particulado grueso, como ocurre en el sitio 1 el día 10 de Abril (74%) y en el sitio 3 el día 7 de Abril (40%).

5.7.3 Resultados específicos para el MP10

1) En términos promedio el aporte del background a las concentraciones ambientales de MP10 alcanza al 40.9, 41.0, 39.1 y 58 % en los sitios 1 a 4, respectivamente; en concentraciones esto equivale a 34.9, 32.7, 45.7 y 35.3 (µg/m3), respectivamente. El background se concentra en forma mayoritaria en la fracción gruesa del MP10. Los mayores valores (relativos y absolutos) se presentan en el sitio 3, donde el aporte del aerosol marino es mayor que en los sitios 1 y 2, aspecto que ya se ha comentado en este informe. En base a estos resultados se puede estimar que el aporte del background en Tocopilla alcanza a los 35 (µg/m3).




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2) Este valor de background, mayor que los 29 (µg/m3) estimados por CONAMA R.M. para Santiago, se puede entender si se considera el entorno natural de Tocopilla, el cual carece de cobertura vegetal que limite el levantamiento de polvo fugitivo por acción eólica, y a la cercanía a la costa, que hace que el impacto del aerosol marino sea mayor en Tocopilla que en Santiago.

3) Estudios similares realizados en Iquique entre 1999 y 200020 encontraron para el aerosol marino y polvo geológico una contribución igual al 50% del MP10 medido en esas ciudad, y en términos de concentraciones ambientales los valores estimados usando modelos de receptor fueron de 23.8 y 8.6 (µg/m3), respectivamente, lo que significa un background de 32.4 (µg/m3). Luego, el estimador de 35 (µg/m3) obtenido en este Estudio se considera prácticamente idéntico al valor estimado para Iquique, considerando la incertidumbre típica que poseen estas estimaciones (ya que se obtienen a partir de regresiones lineales de los datos experimentales de la composición química del MP10).

4) La fuente antropogénica principal son las centrales termoeléctricas, con aportes de 28, 26, 22 y 38 % en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos esto corresponde a 24, 21, 25 y 23 (µg/m3), respectivamente. Para los tres sitios monitoreados en forma simultánea los valores son similares, lo que indica que los aportes promedio de las centrales abarcan prácticamente toda la zona urbana de Tocopilla con valores similares. Estos valores son estimaciones conservadoras, ya que se sabe que la fuente ‘otras finas’ contiene también aportes de emisiones de las centrales termoeléctricas, aunque no se pueden desagregar más. En los tres sitios urbanos el aporte de las termoeléctricas se reparte aproximadamente en partes iguales en la fracción fina y gruesa del MP10, mientras que en el sitio 4 el predominio es claro para la fracción fina.

5) Una segunda fuente antropogénica importante es LIPESED, la que aporta con 6, 10, 34 y 0.6% del MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente; en cantidades absolutas esto corresponde a 5, 8, 40 y 0.4 (µg/m3), respectivamente. En este caso se trata de emisiones a nivel de superficie y con boyancia nula (no son emisiones a temperaturas por sobre la temperatura ambiental, como es el caso de las termoeléctricas), lo que explica que los impactos estén tan localizados en el sector sur de la ciudad, viento debajo de LIPESED, estos impactos están concentrados en la fracción gruesa del MP10.

6) La tercera fuente antropogénica en importancia es SQM, la que aporta el 8.4, 11.7, 0.9 y 0.8 % al MP10 en los sitios 1 a 4, respectivamente, lo que equivale a 7.1, 9.3, 1.1 y 0.5 (µg/m3), respectivamente. Esta fuente predomina en la fracción gruesa del MP10, y como fuente de área tiene impactos muy localizados viento debajo de las fuentes emisoras y que decaen con la distancia, lo que claramente se aprecia al comparar los sitios 1 y 2 con 3 y 4.

7) La fuente ‘otras finas’ corresponde a una mezcla de fuentes emisoras, las que aportan en conjunto con 7, 8, 1.6 y 2.3 % de las concentraciones de MP10, en los sitios 1 a 4, respectivamente. En términos absolutos las concentraciones son de 5.9, 6.4, 1.9 y 1.4





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(µg/m3), respectivamente. Esta combinación de fuentes aparece en la fracción fina del MP10.

8) Las concentraciones no explicadas por el modelo de receptor presentan un comportamiento muy variado, en algunos sitios y días constituyen un porcentaje alto del MP10 (66% para el sitio 1 el 10 de Abril; 36 y 32% en el sitio 3, 7 y 10 de Abril). En términos promedio los aportes porcentuales de estas situaciones corresponden a 12, 5, 7 y 3.2 % para los sitios 1 a 4, respectivamente; en concentraciones ambientales los valores respectivos son de 10, 4, 8.5 y 1.9 (µg/m3), respectivamente. Estas contribuciones no siguen un patrón muy claro, ya que no aparecen correlacionadas excepto el 10 de Abril en los sitios 1 y 3.

18) Se concluye que en la zona de Tocopilla el MP10 depende de las siguientes fuentes en forma decreciente: aerosol marino, plantas termoeléctricas, LIPESED, polvo geológico, SQM, y otras fuentes antropogénicas.

19) La combinación de estos seis aportes en el sitio 1 causan que el promedio de la campaña de mediciones del MP10 exceda la norma anual de 50 (µg/m3) y la latencia en la norma diaria de 150 (µg/m3). Lo mismo se puede decir del sitio 2 (Escuela Gabriela Mistral). Sin embargo, los promedios observados en la campaña no son representativos de la media anual de MP10, debido a estacionalidad en las emisiones y en la meteorología.

20) En el sitio 3 (Junta Vecinal Padre Hurtado) se constata que los aportes de las emisiones fugitivas de LIPESED contribuyen con más de la mitad del MP10 medido allí, y esos aportes explican también todas las excedencias de la norma diaria de MP10 allí constatados en la campaña de medición realizada en este Estudio. Es decir, la zona sur de la ciudad aparece altamente impactada por LIPESED y, al añadirse las demás fuentes, resultan concentraciones que superan tanto la norma anual como la norma diaria de MP10.




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6. Modelación de dispersión de contaminantes.

6.1 Enfoque metodológico Esta actividad tiene como objetivo fundamental disponer de una herramienta que permita establecer una relación cuantitativa entre las emisiones de MP10 y sus consecuentes impactos en concentraciones ambientales en la zona de Tocopilla. Con esta herramienta será posible además estimar el área de influencia actual de las emisiones atmosféricas, la magnitud espacial de los impactos en concentraciones y establecer futuros escenarios de calidad del aire (y de área de influencia) para distintos escenarios de reducciones de emisiones en la zona. Como ya se ha presentado en la figura 2-2, el esquema metodológico es de tipo iterativo, donde se ingresa el inventario de emisiones, se modela la dispersión de ellas, se comparan las concentraciones simuladas con las observadas y, en caso de no existir buena concordancia, se retorna a la etapa de cálculo de las emisiones, revisando los supuestos respecto a factores de emisión, niveles de actividad, concentraciones de background etc. hasta que se llega a tener un inventario razonablemente apropiado para la zona estudiada, al cual se le puede denominar entonces ‘inventario validado’. Este es un aspecto importante de recalcar, ya que se produce una sinergia entre esta actividad, la actividad de generación del inventario de emisiones y el monitoreo de masa y de composición química del MP. En efecto, los resultados del modelo de receptor y los del modelo de dispersión entregan el mismo tipo de estimaciones: cuanto aportan las distintas categorías de fuentes emisoras de MP10 y MP2.5 a la calidad del aire en la zona. A continuación se describe en detalle la selección de los modelos de dispersión escogidos, la preparación de los archivos de entrada al modelo, la visualización como herramienta de verificación de la consistencia de la información generada, y fundamentalmente la comparación entre lo monitoreado y lo observado.

6.2 Modelos de dispersión atmosférica para la ciudad de Tocopilla. 6.2.1 Modelo de dispersión ISC3. Como primer modelo de dispersión se ha seleccionado el Industrial Source Complex (ISC3, versión actualizada a Febrero de 2002), modelo Gaussiano desarrollado por la Agencia de Protección del Ambiente de EEUU (U.S. EPA) para modelar todo tipo de fuentes emisoras: puntuales, areales, volumétricas, etc. y que se ha aplicado por más de una década en estudios de impacto ambiental en todo el mundo, es decir, se trata de una herramienta ampliamente utilizada y confiable, libre de errores y sesgos, y completamente documentada en el sitio de Internet de U.S. EPA (http://www.epa.gov/scram001). El equipo consultor posee amplia experiencia en la aplicación de este modelo, con muy variadas condiciones meteorológicas y de emisiones (zonas urbanas, rurales e industriales). Sin embargo, una limitación del modelo es que no considera las reacciones químicas; este aspecto se complementará con el análisis químico del material particulado, en la etapa de aplicación del modelo de receptor.




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6.2.2 Modelo de dispersión AERMOD A contar del año 2005 la EPA de EEUU ha reemplazado al modelo ISC3 por el modelo AERMOD, el cual ha pasado a ser el modelo preferido para fines de evaluación de impactos ambientales, es decir, se trata del modelo regulatorio actualmente utilizado por la EPA. Sin embargo, todavía se acepta el modelo ISC3 en forma de transición, por lo cual en este Estudio se propuso usar ambos modelos. El modelo AERMOD incorpora una descripción más actualizada de la dispersión de plumas de todo tipo de fuentes emisoras (puntuales, de área, lineales y de volumen). Por ejemplo, considera que en condiciones convectivas (fuerte insolación, periodo diurno) se produce un ascenso y descenso de masas de aire que puede inducir altos impactos de concentraciones cuando una pluma ‘fumiga’ sobre un receptor dado, aspecto que no es modelado en detalle por ISC3, y que es representado en forma probabilística por AERMOD. La configuración del modelo AERMOD se realiza utilizando la misma información y procesamiento de datos que en el caso del modelo ISC3 (ver detalles más abajo); la excepción es ahora que el modelo AERMOD incorpora un procesador de información de terreno (AERMAP) que no tiene contraparte en el caso del modelo ISC321. Además, el procesador meteorológico de AERMOD (AERMET) posee extensiones y mayor flexibilidad que el procesador meteorológico de ISC3 (PCRAMMET). Por ejemplo, PCRAMMET solo acepta un tipo de uso de suelos, mientras que AERMET acepta sectores angulares con diferentes propiedades de rugosidad, albedo y razón de Bowen, dependiendo de la dirección del viento predominante. Esto es particularmente apropiado para el caso de una localidad costera como Tocopilla, debido a que hay una clara distinción entre la superficie del mar y la del continente. En este Estudio se compararán los resultados obtenidos por ambos modelos, de manera de incorporar la variabilidad que poseen modelos con alto número de parámetros (muchos de los cuales se asumen como valores promedio), como es el caso de estos modelos de dispersión. A continuación se detalla la preparación de la información requerida para poder configurar y ejecutar ambos modelos. 6.2.3 Dominio y geomorfología Con el objetivo de poder abarcar toda el área de emisiones producidas por las fuentes estacionarias, la red vial y los potenciales impactos en los alrededores de ellas, se escogió un dominio que incluya toda la ciudad de Tocopilla y parte del sector costero. El dominio escogido tiene origen sur-oeste en la coordenada 365 km UTM Este y 7,540 km UTM Norte, con una extensión de 20 kilómetros en dirección Oeste-Este y de 25 kilómetros en dirección Sur-Norte, siendo el punto opuesto de este rectángulo el punto con coordenadas 385 km UTM Este y 7,565 km UTM Norte. El dominio rectangular se dividió en celdas de 500 x 500 m que constituyen una grilla superficial, sobre la cual 21 Más antecedentes sobre la clasificación de modelos de dispersión recomendados por la EPA de EEUU se puede encontrar en la página web: www.epa.gov/scram001, así como más documentación de respaldo.




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se va a generar información de entrada al modelo (emisiones, por ejemplo); también se va a usar para representar los resultados de la modelación de la dispersión de los distintos contaminantes considerados. Las elevaciones de terreno fueron obtenidas de archivos tipo GTOPO30 provenientes del Servicio Geológico de EEUU (U.S. Geological Survey, http://edcdaac.usgs.gov/gtopo30/dem_img.asp). GTOPO30 es un formato de almacenamiento digital de elevaciones (DEM) con espaciamiento horizontal de grillas con resolución de 30 segundos de arco, es decir, aproximadamente un kilómetro. Toda la información geográfica fue procesada en el ambiente computacional dado por el software ISC-Aermod View. Este software (desarrollado por Lakes Environmental, EEUU; http://www.weblakes.com/) posee un menú basado en una interfaz gráfica que permite conectar de manera sencilla el procesamiento de la información meteorológica, los datos de geomorfología, las opciones de dispersión, archivos de emisiones, simulaciones de dispersión, etc. en un solo ambiente computacional amigable. En este sentido ISC-Aermod View permite realizar en forma simple tareas complejas de modelación, proporcionando además un menú interactivo de detección de problemas, procedimientos de validación de la información meteorológica, y chequeo de la información de entrada a los modelos ISC3 y AERMOD, además de variadas opciones de visualización de datos, tales como las que se presentan en las siguientes figuras, donde se muestran la ubicación geográfica de la ciudad de Tocopilla, las elevaciones de terreno y las ubicaciones de las principales fuentes antropogénicas, respectivamente.




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Figura 6-1. Dominio de modelación en Tocopilla

Figura 6-2. Dominio de modelación con despliegue de alturas de terreno.




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Figura 6-3 Dominio de modelación con despliegue de los sitios de monitoreo.

6.3 Análisis y procesamiento de la información meteorológica. 6.3.1 Procesamiento de la información superficial. Se obtuvo información meteorológica superficial de las siguientes fuentes:

• NORGENER (año 2005): Información superficial de temperatura, velocidad y dirección del viento horaria de la estación GOBERNACIÓN ubicada en la ciudad con coordenadas 376.087 m (E) y 7.556.373 m (N).

• ELECTROANDINA (año 2005): Información superficial de velocidad y dirección del viento horaria de la estación E10 ubicada en la ciudad con coordenadas 377.362 m (E) y 7.557.230 m (N)

A partir de esta información, se procedió a aplicar el procedimiento estándar de la U.S. EPA, definido en los modelos meteorológicos AERMET y PCRAMMET, utilizados por AERMOD e ISC3, respectivamente. El objetivo de este procesamiento consiste en generar parámetros micro-meteorológicos tales como niveles de turbulencia y clases de estabilidad empleados por los modelos para calcular los parámetros de dispersión del penacho de cada fuente emisora que se modela, de acuerdo a la formulación Gaussiana estándar. Estas propiedades turbulentas de la atmósfera se calculan para cada hora de modelación debido a que son variables dinámicas que cambian hora a




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hora, al igual que la velocidad del viento, definiendo así la dispersión local de las emisiones mediante la aproximación Gaussiana. Es así como la información superficial horaria de temperatura; velocidad y dirección del viento; cobertura y altura de nubes; presión atmosférica y precipitaciones fue ingresada para generar archivos de meteorología superficial con los formatos requeridos por ambos modelos. Para generar los archivos de entrada con la información meteorológica, se empleó el programa PCRAMMET, desarrollado también por la EPA de EEUU, el cual utiliza la información de meteorología superficial más las características superficiales locales del terreno (albedo, razón de Bowen, latitud, longitud, estacionalidad) para estimar el balance de energía superficial y así calcular los flujos turbulentos de momentum y calor (u* y H, respectivamente) que definen el estado local de la turbulencia, mediante la aplicación de ecuaciones de diagnóstico. Posteriormente estos resultados se utilizan para estimar la clase de estabilidad (A, B, C, D, E y F) predominante en cada hora de simulación. La clasificación de estabilidad va desde condiciones muy inestables (A) ⎯ con alta insolación ⎯ pasando por condiciones neutras (D) ⎯ características de transiciones al amanecer y atardecer o en presencia de nubosidad o vientos intensos ⎯ y condiciones estables (E,F) ⎯ nocturnas con cielo despejado y vientos débiles o al amanecer. En el caso del procesador meteorológico AERMET, se definieron dos sectores angulares principales, que corresponden a características predominantemente urbano/desértica y océano, respectivamente, dependiendo desde donde sopla el viento. Así, si el viento sopla entre 30 y 180°, se asumen propiedades urbanas a la masa de aire que se desplaza desde esas direcciones. Para el resto de las direcciones se asume que la masa de aire proviene desde el océano y por lo tanto sus características de humedad, temperatura, etc. son diferentes, aspecto que se parametriza con la rugosidad del terreno, el albedo de la superficie y la razón de Bowen. Esto hace que los balances superficiales de energía cambien según desde donde sople el viento. Esta opción no está disponible en PCRAMMET, que es un procesador más básico y menos flexible que AERMET. 6.3.2 Características del viento superficial. A continuación se muestra un resumen grafico de las condiciones meteorológicas simuladas por PCRAMMET para el año 2005, con los datos de la estación Gobernación y de la estación Esceuela E10. Estos gráficos provienen de la interfase gráfica Aermet View, la que permite visualizar de manera sencilla la información meteorológica de entrada al modelo de dispersión.




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Figura 6-4. Rosa de los vientos año 2005 correspondiente a la estación Gobernación. La convención es que la

dirección indica desde donde sopla el viento.

En primer lugar la figura 6-4 muestra la rosa de los vientos (valores horarios) para el año 2005 en la estación Gobernación, donde se aprecia que la dirección predominante del viento es SW, con un 33% de las frecuencias observadas. En esta dirección las velocidades predominantes están entre 1.5 –3.0, 3.0 – 4.5 y 4.5 – 6 m/s; las máximas velocidades registradas están entre 3.0 – 4.5 m/s. Además, no se registraron calmas (situaciones con vientos muy bajos o condiciones de estancamiento las cuales son menores al 0.01%). En la figura siguiente, también se muestra la rosa de los vientos en periodos de la noche, de manera de identificar las direcciones predominantes del viento en condiciones nocturnas, las que no se aprecian con claridad cuando se muestran todos los datos (caso de la figura 6-4).




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Figura 6-5. Rosa de los vientos año 2005 correspondiente a la estación Gobernación, condición nocturna

desde las 00 hasta las 06.

Tal como se puede apreciar en la figura anterior, la rosa de los vientos en la noche tiene una componente predominante Norte y vientos que no superan los 1.5 – 3 m/s, mientras que en la componente SW los vientos presentan mayores velocidades, entre 3.0 – 4.5 m/s. La siguiente figura presenta la rosa de los vientos para los datos de la estación Escuela E10 para el periodo 2005.




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Figura 6-6: Rosa de los vientos año 2005 correspondiente a la estación Escuela E10.

Tal como se puede apreciar en la figura, en la estación Escuela E10 hay más variabilidad de las direcciones de los vientos, las cuales no aparecen tan marcadamente centradas en la dirección SW como ocurre en la Estación Gobernación. Las magnitudes de la velocidad del viento predominan entre los 1.5 – 3.0 y 3.0 – 4.5 m/s con una frecuencia que corresponde a un 17% y 14% respectivamente. 6.3.3 Características de la estabilidad atmosférica. La gráfica siguiente de las estabilidades atmosféricas indica que la condición más predominante para la estación Gobernación es la categoría estable (F), típica de condiciones nocturnas, seguida por las condiciones de estabilidad neutra (D, asociada a predominio de nubosidad en baja altura) y




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leve estabilidad (E). En una menor proporción se registran las condiciones C (ligeramente inestable), B (inestable) y A (muy inestable), en orden decreciente.

Figura 6-7. Clases de vientos y estabilidades de la estación Gobernación a lo largo del año 2005.

La figura también entrega los histogramas de las velocidades del viento y de las clases de estabilidad, respectivamente, observada en todos los datos del año 2005 ⎯ para todas las direcciones del viento. En el caso de la velocidad del viento, la mayor frecuencia se da en el intervalo 3 – 5 m/s, con el 33.5% de las observaciones, seguida por los intervalos 1 – 2 m/s y 6 – 8 m/s, con porcentajes del 32.1 y 22.3 %, respectivamente. En el caso de las estabilidades, domina




176

claramente la clase F, con un 31.7% de las horas, seguida por las clases D y E, con 29.4 y 15.4% respectivamente. 6.3.4 Procesamiento de la información meteorológica en altura Los modelos de dispersión requieren disponer de estimaciones adecuadas de la altura de mezclado, parámetro crítico que define hasta qué altura se mezclan los contaminantes atmosféricos en la dirección vertical. En este caso se procesó la información en altura proveniente del radiosondeo realizado rutinariamente en Antofagasta por la Dirección Meteorológica de Chile. Este consiste en un radiosondeo realizado a las 12 horas GMT (9 horas en horario de verano, 8 horas en horario de invierno) cada día. Para esto se consideró el año 2005 completo de radiosondeo, el cual se descargó de Internet y se procesó para darle el formato requerido por el procesador PCRAMMET. Con esto se obtuvieron alturas de mezclado para cada hora de simulación, las que fueron exportadas también al archivo meteorológico que utiliza el procesador AERMET, con lo cual ambos modelos ISC3 y AERMOD) recibieron la misma información de meteorología en altura, en la forma de estimaciones de altura de mezclado.

6.4 Ubicación de las fuentes estacionarias en el dominio de modelación. En las siguientes figuras se muestra la distribución de las fuentes estacionarias que son consideradas en la simulación de MP10. Dado que la distribución de las fuentes es amplia, se mostrarán varias figuras para identificar dichas fuentes por sectores, además de los receptores (identificadas con color verde) considerados para la simulación. En el sector norte se han considerado el vertedero de cenizas, el vertedero municipal y las instalaciones de Corpesca, ver figura 6.8 En la zona urbana al oriente del puerto se concentran las panaderías, una asaduría, el hospital y una procesadora de algas que involucra operaciones de molienda, ver figura 6-9. En la zona del puerto se aprecian las instalaciones de SQM, incluyendo canchas de acopio, las zonas de acopio de carbón, las ubicaciones de las chimeneas de las plantas termoeléctricas, figura 6-10. Finalmente en la figura 6-11 se muestra la ubicación de LIPESED al sur de la ciudad.




177

Figura 6-8: Fuentes estacionarias sector Norte Tocopilla

Figura 6-9: Fuentes estacionarias sector Centro - Norte Tocopilla




178

Figura 6-10: Fuentes estacionarias sector Centro Tocopilla

Figura 6-11: Fuentes estacionarias sector Sur Tocopilla




179

6.5 Validación de los modelos de dispersión: caso del SO2 en 2005. Como ya se ha mencionado en la metodología, se va a partir por verificar que los modelos de dispersión están entregando valores de concentraciones que son consistentes con lo monitoreado en la zona. Para esto se consideró emplear como caso de estudio el SO2, puesto que se trata de un contaminante que posee un background muy bajo, se sabe que está dominado por las emisiones de las centrales termoeléctricas principalmente (ver capítulo 3 con los resultados del inventario de emisiones), y se dispone de monitoreo continuo en varios lugares de la ciudad. Luego, se hicieron simulaciones para todo el año 2005 con ambos modelos, ISC3 y AERMOD. Las siguientes figuras muestran el desempeño de ambos modelos para los doce meses del año, en las estaciones Gobernación, Escuela Gabriela Mistral (centro), Escuela E10 y Escuela E12. En general los modelos de tipo Gaussiano, por tener una base estadística de cálculo, requieren ser comparados en el largo plazo y no hora a hora.

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SO2

men

sual

, µg/

m3

Monitoreado ISC3 AERMOD

Figura 6-12 Promedios mensuales de SO2 medidos en y modelados para la estación Gobernación, en (µg/m3), año 2005.




180

0

5

10

15

20

25

30

35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SO2

men

sual

, µg/

m3


Figura 6-13 Promedios mensuales de SO2 medidos en y modelados para la estación Escuela Gabriela Mistral (centro), en (µg/m3), año 2005.

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SO2

men

sual

, µg/

m3


Figura 6-14 Promedios mensuales de SO2 medidos en y modelados para la estación Escuela E12, en (µg/m3), año 2005.




181

05

1015202530354045

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SO2

men

sual

, µg/

m3


Figura 6-15 Promedios mensuales de SO2 medidos en y modelados para la estación Escuela E10, en (µg/m3), año 2005.

Las figuras 6-12 a 6-15 nos muestran que el desempeño del modelo AERMOD es variable: en Gobernación y Escuela E10 se producen claras sobre y subestimaciones (respectivamente) de las concentraciones allí observadas. En los sitios Gabriela Mistral y Escuela E12 se aprecian leves subestimaciones del modelo (está un 10-20% por debajo de lo observado). El modelo ISC3, por otra parte, simula concentraciones que están claramente más alejadas de las observaciones que las simuladas por AERMOD, por lo que en el resto de este trabajo no se va a considerar más al modelo ISC3 como modelo de apoyo a la gestión de la calidad del aire22. La siguiente Tabla compara los resultados para las cuatro estaciones para el promedio de todo el año2005.

Tabla 6-1. Comparaciones entre modelaciones y observaciones de SO2, año 2005. Todos los promedios son anuales y están en (µg/m3).

Monitor Concentración observada Concentración modelada Gobernación 9.4 16.6 Gabriela Mistral 22.1 18.5 Escuela E12 18.8 15.5 Escuela E10 30.1 17.6

22 Era previsible que un modelo más moderno como AERMOD se desempeñaría mejor que ISC3, pero esto no era evidente a priori cuando se formuló la propuesta técnica.




182

Asumiendo que el inventario de emisiones de SO2 está correcto, o bien que posee poca incertidumbre, entonces hay que buscar alguna explicación en otra información ingresada al modelo, particularmente en el tema de la meteorología. Luego, se procedió a variar la información de meteorología superficial empleada en Gobernación, y se encontró que los resultados del modelo son muy sensibles al ángulo de la dirección del viento23. La Tabla siguiente muestra que los promedios anuales modelados cambian bastante cuando se modifica la dirección del viento añadiéndole unos 7 grados más a todos los valores horarios.

Tabla 6-2. Comparaciones entre modelaciones y observaciones de SO2, año 2005. Todos los promedios son anuales y están en (µg/m3).

Angulo agregado a la dirección del viento medida en Gobernación Monitor

Observado

Modelado 30º 25º 15º 10º 7º

Gobernación 9.4 16.6 10.68 18.01 17.81 15.67 16.37Gabriela Mistral 22.1 18.5 37.83 34.27 15.67 19.01 19.17

Escuela E12 18.8 15.5 3.24 5.88 25.95 23.12 17.18Escuela E10 30.1 17.6 3.28 5.43 37.09 35.72 25.56

Esta gran sensibilidad del modelo AERMOD a la dirección del viento es característica de los modelos Gaussianos, y en este caso la ubicación de los receptores con respecto a las principales fuentes de SO2 ha permitido apreciar estas variaciones en las simulaciones. Por otra parte, la topografía de la zona, con la cercanía de cerros y el borde costero, hacen que la descripción sencilla que hace AERMOD (y también ISC3), de usar una sola velocidad y dirección del viento en todo el dominio en cada hora modelada, pierda efectividad en describir el transporte de los penachos de las termoeléctricas (y de las demás fuentes emisoras también), particularmente en condiciones transientes de comienzo/término de brisas mar-continente y planicie ciudad-cerros. En este caso los resultados del análisis de sensibilidad indican que, asumiendo que el inventario de emisiones de SO2 está correcto, entonces es necesario modificar un poco la dirección del viento para producir un campo de vientos más representativo de la circulación de aire en toda la cuenca. Se puede observar también que el modelo, aun con esta modificación, sobre estima las concentraciones en la estación Gobernación. Dado que esto también se ha constatado para el caso del MP10 (ver siguiente sección), se trata de una deficiencia del modelo AERMOD para simular los impactos cuando las plumas de las termoeléctricas están todavía ascendiendo para alcanzar una altura de penacho estable. Por estar Gobernación más cerca de las termoeléctricas, este sesgo del modelo se manifiesta allí con más claridad; en las demás estaciones no se produce tal situación.

23 Hay que hacer notar que los datos de dirección del viento en Gobernación venían en categorías discretas según la rosa de los vientos, por lo que se había perdido precisión en esta variable meteorológica, y esto fue lo que motivó hacer este análisis de sensibilidad.




183

Luego, para efectos de este Estudio, se va a adoptar esta convención de modificación de la dirección del viento en la estación Gobernación, para utilizarla como entrada al modelo AERMOD para modelar las condiciones del año 2005. Se escoge modificar en 7º la dirección del viento, ya que así se consiguen resultados más cercanos a los valores medidos en los respectivos monitores. Dada la pequeña modificación que se hace, se trata de una corrección plausible y arriba hemos dado una explicación física de por qué se puede dar esta situación. Luego, este modelo AERMOD es aplicable a la zona de Tocopilla como herramienta de estimación de la relación emisión – concentración. 6.5.1 Mapas de dispersión para SO2. A continuación se presentan mapas de dispersión que corresponden a los máximos promedios de 24 horas, al percentil 98 de los impactos diarios y a los promedios anuales simulados con el modelo AERMOD para el año 2005.

Figura 6-16. Máximos Promedios de 24 horas de SO2 (µg/m3) simulados año 2005




184

Figura 6-17. Máximos promedios mensuales de SO2 (µg/m3) simulados año 2005

Figura 6-18. Promedios anuales de SO2 (µg/m3) simulados año 2005




185

En estas figuras se aprecia que toda la zona urbana, se encuentra afectado por las emisiones de SO2.. El modelo predice que hay una zona de altos impactos hacia el suroriente, asociado al terreno elevado y a la interacción de los penachos de las termoeléctricas en ese sector, lo cual sugiere que en esa zona de la ciudad se podría agregar una estación de monitoreo de SO2. Además el modelo predice una zona de impactos altos en el sector norte de la ciudad, muy cercana a donde está actualmente emplazada la estación Escuela E10, lo cual sugiere seguir midiendo en ese sector el SO2 como seguimiento ambiental.

6.5.2 Aportes del SO2 por fuente fija de emisión y receptor En la tabla y figuras siguientes se resume el aporte de cada fuente emisora de SO2 al promedio anual en cada una de las estaciones simuladas. Las estaciones de monitoreo se ordenan de la siguiente forma de acuerdo a la distancia desde las Centrales Termoeléctricas y en dirección noreste: Gobernación, Escuela E-12, Gabriela Mistral y Escuela E-10. En la tabla siguiente se observa que la fuente Nº 3 de ELECTROANDINA (Unidades 14 y 15) produce un gran aporte al promedio anual de SO2 en la zona urbana de Tocopilla, llegando a un 63% en estación Gobernación. Las Unidades 1 y 2 de NORGENER también aportan concentraciones en las cuatro estaciones de monitoreo.

Tabla 6-3. Aporte al promedio anual de SO2 simulado, Fuentes Fijas

Gobernación E-12Electroandina 3 62.82% Electroandina 3 61.08%Norgener 2 14.53% Electroandina 2 16.07%Norgener 1 13.12% Norgener 1 10.63%Electroandina 2 6.17% Norgener 2 9.88%Otros 3.36% Otros 2.34%

Gabriela Mistral E-10Electroandina 3 45.72% Electroandina 3 34.49%Norgener 2 15.69% Corpesca 4 26.90%Norgener 1 14.04% Electroandina 2 11.69%Corpesca 4 7.22% Corpesca 1 9.15%Electroandina 2 5.59% Norgener 1 6.19%Otros 11.74% Otros 11.58%

Las siguientes figuras muestran los aportes porcentuales de todas las fuentes estacionarias consideradas en la modelación. En todos los sitios los aportes porcentuales de las centrales termoeléctricas son mayoritarios, lo cual refleja el predominio de las emisiones de SO2 de esas fuentes en la zona.




186

Aporte SO2 Fuentes Fijas Estación Gobernación

Panaderia 10.0%

Panaderia 20.0%

Panaderia 30.0%

Panaderia 40.0%

Panaderia 50.0%

Corpesca 10.0%

Electroandina 50.0%

Electroandina 40.0%

Norgener 214.5%

Electroandina 70.1%

Norgener 113.1%

Corpesca 20.0%

Electroandina 10.8%

Electroandina 26.2%

Electroandina 362.8%

Corpesca 30.0%

Corpesca 40.1%

Vertedero0.0%

Electroandina 60.1%

Electroandina 82.3%

Hospital 10.0%

Hospital 20.0%

Figura 6-19. Aporte de las fuentes fijas a los impactos por de SO2 en la estación Gobernación.

Aporte SO2 Fuentes Fijas Estación E-12

Hospital 20.0%

Hospital 10.0%

Electroandina 80.9%

Electroandina 60.1%

Vertedero0.0%

Corpesca 40.5%

Corpesca 30.0%



Electroandina 10.4%

Corpesca 20.1%

Norgener 110.6%

Electroandina 70.0%

Norgener 29.9%

Electroandina 40.0%

Electroandina 50.0%

Corpesca 10.2%

Panaderia 50.0%

Panaderia 40.0%

Panaderia 30.0%

Panaderia 20.0%

Panaderia 10.0%

Figura 6-20. Aporte de las fuentes fijas a los impactos por de SO2 en la estación Escuela E12.




187

Aporte SO2 Fuentes Fijas Estación Gabriela Mistral

Panaderia 10.0%

Panaderia 20.0%

Panaderia 30.0%

Panaderia 40.0%

Panaderia 50.0%

Corpesca 12.6%

Electroandina 50.0%

Electroandina 40.0%

Norgener 215.7%

Electroandina 70.0%

Norgener 114.0%

Corpesca 20.7% Electroandina 1

4.2%

Electroandina 25.6%


Corpesca 30.1%

Corpesca 47.2%

Vertedero0.0%

Electroandina 60.0%

Electroandina 84.1%

Hospital 10.0%

Hospital 20.0%

Figura 6-21. Aporte de las fuentes fijas a los impactos por de SO2 en la estación Escuela Gabriela Mistral

(centro).




188

6.6 Validación de los modelos de dispersión: caso del MP10 en 2005. En este caso se sabe de antemano que hay fuentes emisoras relevantes de MP10 (background natural) y que son muy difíciles de modelar, debido a que sus emisiones son intermitentes y no es simple hallar un modelo físico que las describa, por lo que no se va a modelar la dispersión de las emisiones naturales. Luego se espera que las concentraciones simuladas de MP10 (considerando solamente las fuentes estacionarias) van a estar por debajo de las concentraciones observadas, debido al alto aporte de las fuentes naturales, el cual se estima que alcanza a 35 (µg/m3), como promedio anual, de acuerdo a los resultados del modelo de receptor. Además se sabe que uno de los aportes relevantes al material particulado corresponde a la generación de sulfato secundario a partir de las emisiones de SO2 de las plantas termoeléctricas, aspecto que el modelo de dispersión no considera tampoco, puesto que no incluye reacciones químicas. En el caso del MP10, el desempeño del modelo AERMOD se mejora al corregir levemente la dirección del viento, al igual que en el caso del SO2. La siguiente Tabla muestra los resultados de la modelación para los diferentes sitios donde se tiene información para el año 2005. En esta simulación se consideraron todas las fuentes estacionarias, pero no las fuentes móviles, en el modelo de dispersión. Se compara también el porcentaje modelado con respecto al observado, con la estimación proveniente de los resultados del modelo de receptor, en forma porcentual. El límite inferior se estima sumando los % de aportes de Termoeléctricas (sin contabilizar sulfatos secundarios), SQM y LIPESED; el límite superior se construye agregando las Otras fuentes finas, las cuales también incluyen impactos de fuentes estacionarias en la fracción fina del MP10. Además usando los cuocientes de concentraciones medidas en este Estudio se estimaron cuales habrían sido las concentraciones anuales en los sitios 2, 3 y 4 para el año 2005, de acuerdo a la siguiente expresión:

MarzoAbrilSitio

NSitioSitioEstimadaNSitio C

CCC

−⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛⋅=

2006,1

2006,2005,1,2005, Ecuación 6-1

Tabla 6-4. Comparaciones entre modelaciones y observaciones de MP10, año 2005.

Sitio de monitoreo

Promedio observado (µg/m3)

Promedio modelado (µg/m3)

% modelado / observado

% de observado según modelo receptor

Sitio 1 50.5 16.8 33.3 29-36 Sitio 2 47.3(§) 18.9 40.0 27-35 Sitio 3 69.4(§) 22.4 32.3 36-38 Sitio 4 36.0(§) 0.7 1.9 8-10.5 Gobernación 40 18.2 45.5 27-36(#) Escuela E12 67.3 20.2 30.0 27-36(#)

(#) : se han estimado agregando los aportes de los sitios 1 y 2 calculados en este Estudio (§) : valores estimados usando datos de la campaña de monitoreo ambiental realizada en este Estudio




189

Luego, se aprecia que el modelo AERMOD nuevamente sobreestima los impactos en el sitio Gobernación, y que subestima los impactos en el sitio 4. Para los demás sitios urbanos el modelo predice impactos porcentuales que son consistentes con los aportes porcentuales calculados en este Estudio. 6.6.1 Mapas de dispersión para PM10. A continuación se presentan mapas de dispersión que corresponden a los promedios de 24 horas, mensual y anual simulados por el modelo para el año 2005, considerando solamente las fuentes estacionarias en la modelación de AERMOD. Se aprecia que el modelo es capaz de mostrar que hay una zona de altos impactos en el entorno de la Escuela E10, lo cual es respaldado por el monitoreo ambiental, de manera que las concentraciones simuladas cerca de la estación Escuela E10 son mayores que las que se simulan en las estaciones Gobernación y Escuela Gabriela Mistral, lo que se constata también en el monitoreo.




190

Figura 6-22. Máximos Promedios de 24 horas de MP10 (µg/m3), año 2005, solo fuentes estacionarias simuladas.

Figura 6-23. Percentil 98 de los promedios de 24 h de MP10 (µg/m3) año 2005, solo fuentes estacionarias

simuladas.

El modelo predice máximos impactos diarios de MP10 de hasta 240 (µg/m3), aunque en escala de percentil 98 no hay valores superiores a 150 (µg/m3), como se aprecia en las figuras 6-22 y 6-23. A escala de promedios anuales el modelo predice concentraciones anuales de hasta 23 (µg/m3), hacia el norte de la Escuela E10, y otra zona de impactos hacia el suroriente de la ciudad, como se aprecia en la figura 6-24, por lo que el modelo predice impactos altos de MP10 en las cercanías del sitio 3 también. El modelo predice que hay mayores impactos hacia el norte de la Escuela E10, tal como lo hizo para el caso del SO2, lo cual indica un desempeño similar del modelo en caracterizar los impactos de las emisiones en esa zona de la ciudad.




191

Figura 6-24. Promedio anual de MP10 (µg/m3), año 2005, solo fuentes estacionarias simuladas.

6.6.2 Propuesta de zona de saturación para el MP10. A los resultados de la sección anterior hay que agregar el valor del background de MP10 para poder establecer una delimitación mejor de la zona donde se producirían excedencias de la normativa ambiental de máximas diarias de 150 (µg/m3), y de media anual de 50 (µg/m3), respectivamente. Las siguientes figuras muestran el área de influencia de concentraciones diarias de MP10 (percentil 98) y de media anual de MP10, para la zona de Tocopilla. Estas figuras se han construido agregando 35 (µg/m3) a las medias anuales (de acuerdo a las estimaciones del background en el Capítulo 5), y agregando 67.5 (µg/m3) a los valores diarios, siendo este valor el percentil 98 de los aportes del background a las concentraciones diarias de MP10, estimadas por el modelo de receptor y que aparecen en las Tablas 5-15 a 5-18. Se ha asumido acá que la distribución estadística de valores diarios de background de MP10 en el periodo de monitoreo es válida para estimar la distribución anual de aportes del background, específicamente se mantiene el valor del percentil 98.




192

Figura 6-25. Curvas de nivel del percentil 98 de los promedios de 24h de MP10 (µg/m3), año 2005, incluyendo todas las fuentes de emisión.

En primer lugar la figura 6-25 indica que hay una zona de latencia para la norma diaria de MP10, la que corresponde a la zona con valores iguales o superiores a 120 (µg/m3). Esta zona está compuesta por un área en el sector norte de la ciudad, alrededor de la ubicación de la Escuela E10 y que incluye además la Escuela E12, y por otra zona en el sector sur de la ciudad, alrededor del sitio 3. Esta zona de latencia se puede distinguir porque está rodeada de color verde, que corresponde a impactos por debajo de 120 (µg/m3). Para el caso de los promedios anuales de MP10, la figura 6-26 indica que nuevamente encontramos dos sectores con altos impactos: nororiente y sur oriente de la ciudad. Debido al alto valor del background con respecto a los valores simulados en Gobernación, en los gráficos del MP10 no se aprecia que haya una sobreestimación del modelo en esa estación. Por otra parte las simulaciones indican que toda la zona al sur de la ciudad está sometida a altos impactos por MP10




193

En esta figura se aprecia que prácticamente toda la zona urbana posee concentraciones anuales de MP10 mayores o iguales a 40 (µg/m3), por lo que se puede afirmar que toda la zona urbana está en latencia con respecto a la norma anual de MP10. La zona de saturación de la norma anual está dada por las dos zonas con bordes amarillos en la figura 6-26.

Figura 6-26. Curvas de nivel para el promedio anual de MP10 (µg/m3), año 2005, incluyendo todas las fuentes de

emisión.




194

7. Análisis de escenarios de mitigación de emisiones En esta parte del Informe se analiza si es factible cumplir con las normas ambientales si se implementa medidas de abatimiento de emisiones de MP10 y de sus precursores, como el SO2. Dados los resultados de los capítulos anteriores, es claro que la zona urbana de Tocopilla se encuentra en condiciones de latencia para la norma anual de MP10 de 50 (µg/m3) y una gran parte de la zona urbana también se encontraría en condiciones de latencia para la norma diaria de 150 (µg/m3). Debido a los resultados del modelo de receptor, el background en la zona es de 35 (µg/m3), lo que impone restricciones fuertes sobre el total de fuentes emisoras. Además, se ha encontrado que hay varias fuentes que aportan de manera importante a las concentraciones ambientales de MP10, por lo que no se trata de la regulación de una sola clase de fuentes emisoras, sino que hay que reducir todas las emisiones relevantes en la zona. A continuación se detalla como se ha construido este escenario de reducción de emisiones atmosféricas para las distintas fuentes que aparecen en el inventario de emisiones.

7.1 Detalle del inventario con mitigación de emisiones atmosféricas Las siguientes Tablas resumen los cálculos de las emisiones mitigadas, se incluye también el caso base para fines de comparación.

Tabla 7-1 Escenarios base y mitigado para Electroandina

Escenarios Unidades PTS MP10 SO2 NOx CO Sin mitigación Unidades 12 y 13 135.73 90.94 2492.70 1310.50 27.30

Unidades 14 y 15 1722.33 1153.9 15736.30 8272.80 172.40 Unidad 10 0.01 0.29 0.08 0.007 Unidad 11 0.01 0.31 0.09 0.008 Ciclo Combinado 39.5 61.5 510.03 437.1 TG1 0.03 0.86 0.58 0.15 TG2 0.03 1.01 0.68 0.17 TG3 2.1 64.3 43.3 10.9 Total escenario 1858.06 1286.52 18357.27 10138.06 648.04

Con mitigación Unidades 12 y 13 135.73 90.94 498.54(§) 655.25(¶) 27.30 Unidades 14 y 15 265.37(#) 177.79(#) 3147.26(§) 4136.4(¶) 57.37 Unidad 10 0.01 0.29 0.08 0.007 Unidad 11 0.01 0.31 0.09 0.008 Ciclo Combinado 39.5 61.5 510.03 437.1 TG1 0.03 0.86 0.58 0.15 TG2 0.03 1.01 0.68 0.17 TG3 2.1 64.3 43.3 10.9




195

Total escenario 401.10 310.41 3774.07 5346.41 533.01(#) con combustible de mejor calidad como el empleado en la medición del 16 de junio, con menor contenido de finos (§) se asume un 80% de reducción de emisiones; (¶) se asume un 50% de reducción de emisiones;

Tabla 7-2 Escenarios base y mitigado para Norgener

Sin mitigación Unidades PTS MP10 SO2 NOx CO Unidad 1 37.67 25.39 4799.44 3045.50 63.45 Unidad 2 406.068 402.5 4111.41 2753.60 57.37 Total escenario 443.74 427.89 8910.85 5799.10 120.82

Con mitigación Unidad 1 37.67 25.39 959.89 1522.75 63.45 Unidad 2 23.59 8.98 822.28 1376.80 57.37 Total escenario 61.26 34.37 1782.17 2899.55 120.82

Tabla 7-3 Escenarios base y mitigado para LIPESED

Escenario Actividad PTS PM 10

Sin Medidas Molienda Primaria de minerales 24.00 2.40 Molienda Secundaria de minerales 132.00 19.20 Tamizado 72.00 7.20 Molienda Terciaria de minerales 168.00 1.68 Camiones: Cargados con Mineral 1626.04 414.42 Camiones:Vacios 847.92 216.10 Camiones: Cargados con cátodos 19.31 4.92 Camiones:Vacios 8.38 2.13 Total 2897.65 668.05

Con medidas Molienda Primaria de minerals(¶) 4.80 0.48 Molienda Secundaria de minerales(¶) 26.40 3.84 Tamizado(¶) 14.40 1.44 Molienda Terciaria de minerales(¶) 33.60 0.34 Camiones: Cargados con Mineral(§) 406.51 103.61 Camiones:Vacios(§) 211.98 54.03 Camiones: Cargados con cátodos(§) 4.83 1.23 Camiones:Vacios(§) 2.10 0.53 Total 704.61 165.49

(¶) reducción del 80% usando filtro de mangas o scrubber (§) reducción del 75% empleando humectación

Tabla 7-4 Escenarios base y mitigado para SQM

Escenario Actividad PM10

Sin Medidas Sectores de acopio 6.75 Silos 0.31 Maquinaria 0.29 Total 7.35

Sin Medidas Sectores de acopio(¶) 1.35 Silos 0.31




196

Maquinaria 0.29 Total 1.95

(¶) reducción del 80% usando tecnología de control con recubrimiento de la pila p. ej., sistema de lonas

Tabla 7-5 Escenarios base y mitigado para CORPESCA

Escenario Unidad PTS PM10 SO2 Sin Medidas Caldera 1 1.40 1.00 27.20

Caldera 2 0.80 0.60 15.30 Caldera 3 0.20 0.20 4.00 Caldera 4 4.10 2.90 77.70 Total escenario 6.50 4.70 124.20

Con Medidas Caldera 1(¶) 0.14 0.1 2.72 Caldera 2(¶) 0.08 0.06 1.53 Caldera 3(¶) 0.02 0.02 0.4 Caldera 4(¶) 0.41 0.29 7.77 Total escenario 0.65 0.47 12.42

(¶) reducción del 90% usando scrubber

En resumen, este escenario con mitigaciones produce los siguientes resultados:

o Reducción del 80% de las emisiones de MP10 y de SO2 de las termoeléctricas o Reducción del 75% de las emisiones de MP10 de LIPESED o Reducción del 73% de las emisiones de MP10 de SQM o Reducción del 90% de las emisiones de MP10 y de SO2 de CORPESCA

Estas reducciones de emisiones se van a emplear ahora para calcular los impactos en concentraciones de MP10 que se esperarían en la zona en caso de concretarse las reducciones del escenario de mitigaciones.

7.2 Calculo del nuevo escenario de calidad del aire Para hacer este cálculo se usan los resultados del modelo de receptor para los aportes de fuentes al MP10, tabla 5-15 a 5-18, multiplicando los aportes de fuentes por los siguientes porcentajes que se han calculado en la sección anterior:

a) Los aportes de sulfatos secundarios de las termoeléctricas se multiplican por 20% b) Los otros aportes de las termoeléctricas (en la fracción gruesa) se multiplican por 20% c) Los aportes de LIPESED se multiplican por el 25% d) Los aportes de SQM se multiplican por 26.5% e) Los aportes de Otras fuentes se multiplican por 25% debido a que se trata de una

combinación de emisiones de las fuentes anteriores.




197

f) Los aportes ‘no explicados’ también se multiplican por 25% debido a que se trata de situaciones en que la composición de las principales fuentes emisoras se ha modificado, por lo que también son afectadas por las mitigaciones en todas las fuentes

Las siguientes Tablas entregan los resultados para las concentraciones que se obtendrían en caso de cumplirse todas las medidas de mitigación ya evaluadas. Tabla 7-6 Resultados para las concentraciones de MP10 en el sitio 1, escenario con mitigaciones.

Dia AerosolMarino

Polvo Geologico

Term. fino

Termo. grueso

LIPESED grueso

SQM grueso

Otras MP2.5

No explicadas

Total

20060313 18.5 10.6 1.6 2.2 0.9 0.6 0.6 1.3 36.1 20060315 28.5 9.6 1.6 2.2 1.7 3.5 0.9 1.6 49.6 20060317 36.9 11.3 0.6 1.7 1.6 6.6 2.9 1.5 63.0 20060319 34.5 10.7 2.8 1.7 1.6 1.9 1.6 0.0 54.9 20060321 22.0 13.5 2.2 1.2 4.3 11.7 1.9 2.0 58.9 20060323 18.8 15.7 2.8 2.5 1.0 0.3 0.5 0.0 41.6 20060325 8.7 8.5 2.4 2.3 0.9 0.9 0.8 0.4 24.8 20060327 13.6 13.8 3.4 3.1 1.0 0.7 1.1 0.5 37.3 20060329 7.7 15.7 4.2 2.7 0.5 1.3 2.3 0.0 34.5 20060331 30.3 7.4 0.9 3.8 1.7 0.6 3.5 0.4 48.6 20060402 40.9 11.6 0.9 2.4 2.1 1.0 1.1 0.0 60.1 20060404 26.0 17.2 2.0 3.3 0.8 0.3 2.3 0.9 52.9 20060406 19.9 10.8 2.1 2.3 0.4 0.9 1.5 1.3 39.2 20060408 15.8 5.1 3.2 1.7 0.2 0.1 1.2 1.8 29.2 20060410 12.1 9.2 2.8 3.0 0.4 0.7 1.2 28.4 57.9 20060412 9.6 11.8 3.1 3.2 0.8 0.8 1.1 2.9 33.2 20060416 21.7 11.0 2.1 3.3 1.5 0.2 0.8 0.5 41.2

Promedios 21.50 11.39 2.28 2.50 1.26 1.89 1.48 2.56 44.86 Tabla 7-7 Resultados para las concentraciones de MP10 en el sitio 2, escenario con mitigaciones.

Dia AerosolMarino

Polvo Geologico

Term. fino

Termo. grueso

LIPESED grueso

SQM grueso

Otras MP2.5

No explicadas

Total

20060313 14.4 7.3 1.0 1.8 1.2 3.3 0.6 1.1 30.720060314 0.3 46.7 2.4 2.7 0.8 0.4 1.6 1.7 56.520060315 23.6 8.9 1.2 1.0 2.3 6.0 1.5 1.1 45.720060316 35.4 10.6 1.5 1.3 2.6 2.5 1.6 0.0 55.420060317 36.3 10.5 0.0 1.5 3.0 12.4 3.9 2.2 69.720060318 30.9 9.7 1.7 0.9 3.1 9.4 2.6 0.0 58.420060319 28.3 12.2 2.3 2.3 3.9 2.9 1.4 0.0 53.320060320 33.4 10.8 1.6 0.9 1.7 6.8 2.2 0.0 57.520060321 15.3 10.3 1.5 0.9 8.3 15.4 1.3 0.0 52.920060322 14.6 7.5 3.4 2.0 3.2 1.3 1.4 0.4 33.820060323 24.4 9.3 2.9 1.4 0.9 0.9 0.5 0.5 41.020060324 26.0 9.9 1.6 0.8 2.6 1.4 0.6 0.5 43.420060325 15.3 11.5 2.3 2.3 3.4 2.2 1.0 0.0 38.1




198

20060326 21.8 8.9 2.4 1.9 1.2 0.8 1.0 0.0 37.920060327 19.1 7.9 2.7 2.4 1.2 1.2 2.2 0.6 37.320060328 11.0 7.4 3.9 2.1 0.9 0.7 2.3 0.0 28.320060329 16.4 9.8 1.8 2.6 1.7 3.0 1.1 2.5 39.020060330 23.3 9.0 2.5 2.2 2.1 1.7 2.3 1.3 44.420060331 31.9 7.1 0.5 2.7 2.6 2.4 2.8 0.8 50.820060401 24.1 7.1 0.9 2.8 1.4 0.4 2.5 0.9 39.920060402 45.3 11.9 0.9 2.7 4.4 1.4 1.2 1.7 69.520060403 33.4 9.1 1.3 3.1 2.9 2.0 2.4 1.1 55.320060404 30.8 7.8 1.6 2.4 1.4 0.6 2.2 4.4 51.220060405 12.2 4.0 2.2 2.4 2.6 0.8 1.0 1.4 26.520060406 23.6 6.0 2.2 1.6 0.7 1.5 2.4 1.9 39.820060407 32.6 10.9 1.5 2.8 1.9 0.3 3.0 1.0 54.120060408 25.7 7.5 2.7 1.6 0.4 0.2 1.2 3.7 42.820060409 0.5 4.6 6.1 1.1 0.9 0.2 1.0 1.0 15.520060410 10.2 5.1 2.3 2.0 0.4 0.6 1.0 1.0 22.720060411 12.5 6.6 2.4 2.1 1.3 0.3 1.5 0.0 26.720060412 8.7 5.6 2.0 2.6 1.4 0.7 0.8 1.7 23.620060413 6.0 7.3 3.7 2.6 0.5 0.9 1.1 2.5 24.620060414 16.2 9.3 2.3 3.3 1.2 0.6 0.6 0.9 34.320060415 19.2 8.5 2.6 2.8 1.6 0.7 0.9 0.0 36.420060416 22.3 8.4 1.6 2.5 2.4 0.2 1.0 0.0 38.2


Dia AerosolMarino

Polvo Geologico

Term. fino

Termo. grueso

LIPESED grueso

SQM grueso

Otras MP2.5

No explicadas

Total

20060313 27.3 10.7 2.6 2.5 3.8 0.7 0.4 0.0 48.020060314 21.4 16.6 2.4 2.5 4.5 0.1 0.5 0.3 48.320060315 31.3 9.4 1.3 1.1 6.1 0.2 0.2 0.0 49.720060316 48.2 19.3 1.9 0.4 11.8 0.7 0.8 1.0 84.020060317 40.1 14.0 2.0 4.2 14.9 1.2 0.3 0.4 77.020060318 51.9 6.9 2.8 3.6 13.9 0.1 0.1 2.1 81.420060319 41.5 16.0 3.3 3.3 20.9 0.1 0.0 0.0 85.120060320 52.1 17.1 1.6 0.0 11.1 0.1 0.2 3.6 85.920060321 26.7 8.1 2.4 4.1 21.5 1.9 0.0 1.2 65.920060322 0.8 6.4 3.5 6.2 29.4 0.2 0.0 0.0 46.520060323 28.7 10.3 2.5 1.6 7.3 0.1 0.2 2.8 53.420060324 32.6 11.9 1.8 0.5 12.0 0.0 0.3 0.8 59.720060325 37.7 13.6 2.5 2.6 12.5 0.0 0.2 0.9 70.120060326 52.4 14.8 2.7 1.6 9.2 0.2 0.6 2.5 84.020060327 28.1 13.3 3.9 2.7 6.8 0.9 0.7 0.0 56.420060328 6.5 14.5 3.6 1.4 8.1 0.7 0.3 1.2 36.220060329 15.0 17.1 4.4 1.7 11.7 0.3 0.7 0.0 51.020060330 32.7 14.5 3.3 1.2 20.4 0.3 0.4 3.3 76.120060331 42.5 3.4 1.7 2.2 13.7 0.3 0.3 1.5 65.5




199

20060401 22.9 12.0 1.6 3.2 7.7 0.1 0.9 1.4 49.720060402 37.1 12.9 0.0 3.9 9.8 0.1 0.0 0.2 63.920060403 47.5 16.9 1.6 6.0 14.3 0.1 0.1 0.0 86.520060404 27.2 11.4 2.8 4.0 9.1 0.1 0.3 0.0 54.920060405 16.7 2.1 2.8 3.5 9.9 0.2 0.2 7.5 43.020060406 46.2 8.4 2.3 0.9 3.7 0.2 1.4 0.4 63.420060407 45.7 15.9 2.3 1.8 10.0 0.1 1.1 17.8 94.620060408 21.8 6.8 4.1 1.2 2.1 0.1 1.0 0.0 37.120060409 7.3 9.2 5.2 0.6 3.9 0.1 0.5 2.3 29.120060410 21.2 9.0 3.6 1.4 5.4 0.4 0.6 9.4 51.120060411 18.0 6.6 2.3 1.3 5.9 0.0 0.8 2.0 37.020060412 14.7 7.5 3.8 2.6 6.6 0.2 0.8 0.4 36.520060413 4.2 4.1 3.5 1.8 1.1 0.1 1.4 2.9 19.120060414 17.3 8.5 2.9 2.4 6.8 0.2 0.4 4.4 43.020060415 27.2 9.1 2.8 2.3 7.4 0.0 0.2 4.0 53.120060416 22.5 8.1 2.5 1.9 6.3 0.0 0.4 0.6 42.3


Dia Aerosol Marino

Polvo Geologico

Term. fino

Termo. grueso

LIPESED grueso

SQM grueso

Otras MP2.5

No explicadas

Total

20060704 62.1 6.0 3.3 2.3 0.0 0.5 1.2 0.0 75.5 20060705 46.3 5.0 1.7 0.7 0.0 0.1 0.9 0.0 54.6 20060706 21.4 3.6 2.2 0.2 0.0 0.1 0.4 0.0 27.9 20060707 24.9 3.6 1.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 29.9 20060708 51.5 6.3 1.0 0.1 0.0 0.0 0.4 0.0 59.3 20060709 47.7 7.3 2.5 0.4 0.0 0.1 0.4 0.0 58.3 20060710 44.2 7.3 3.1 1.2 0.0 0.1 0.4 0.0 56.3 20060711 18.1 3.2 3.9 1.1 0.1 0.1 0.2 0.1 26.7 20060712 11.7 3.9 6.2 0.7 0.4 0.1 0.0 1.4 24.4 20060713 25.3 6.7 5.4 0.8 0.2 0.1 0.2 0.0 38.8 20060714 18.0 5.1 5.7 1.0 0.1 0.2 0.0 1.0 31.1 20060715 4.7 2.3 6.3 1.2 0.2 0.1 0.0 1.0 15.8 20060716 0.8 1.7 6.6 0.8 0.1 0.1 0.0 2.8 13.0

Promedios 29.0 4.8 3.8 0.8 0.1 0.1 0.3 0.5 39.4

7.3 Conclusiones del análisis El resultado del análisis del escenario con mitigaciones es altamente positivo: con la sola excepción del sitio 3, los demás sitios cumplen con la norma anual de 50 (µg/m3) para el MP10 y no se producen excedencias de la norma diaria de 150 (µg/m3), toda vez que el percentil 98 de las concentraciones se reduce a 86 (µg/m3).




200

Hay que destacar que este resultado requiere que todas las fuentes de emisión de MP10 sean sometidas a estas medidas de mitigación, de lo contrario no se cumplirían los estándares ambientales. Lo mismo es válido para las reducciones de las emisiones de SO2, debido a los altos impactos por aerosoles secundarios en la zona. Con respecto a las concentraciones en el sitio 3, si bien es cierto que no cumplirían con estar por debajo de los 50 (µg/m3), también es cierto que se trata de un promedio de cinco semanas, que no es fácil de extrapolar a un año completo (o un promedio de largo plazo), por lo que no se puede entregar una respuesta tan definitiva (si se cumplirá o no con la norma en ese sector de la ciudad). La respuesta va a estar dada por los resultados del seguimiento ambiental que se adopte para Tocopilla, dentro del cual el monitoreo en el sitio 3 es una medida que se justifica dados los resultados obtenidos en este Estudio. La siguiente figura muestra como quedaría el mapa de dispersión con las medias anuales de MP10 en la zona de Tocopilla, en caso que se concretase el escenario de mitigación presentado en este Capítulo del Estudio.

Figura 7-1 Mapa de dispersión de las concentraciones anuales de MP10 en Tocopilla, para el caso del escenario con mitigaciones de emisiones.




201

8. Anexo 1. Monitoreo de Calidad del Aire.

8.1 Monitoreo de elementos mediante XRF. Las siguientes Tablas entregan los resultados del monitoreo de composición química del material particulado, mostrando solo las especies más abundantes en masa y que fueron empleadas en el análisis mediante modelos de receptor. La totalidad de los resultados se entrega en medio magnético, incluyendo aquellas especies menos abundantes, tales como lantánidos, escandio, cromo, selenio, rubidio, molibdeno, paladio, antimonio, oro, uranio, etc.

Tabla 8-1. Resultados del análisis XRF para el MP10 (elementos más abundantes). Todas las medidas en µg medidos en el filtro.

Sitio: 1 Fecha Masa NA MG AL SI S CL K CA 20060313 880 52.29 10.32 11.38 22.02 53.18 91.65 12.11 15.65 20060315 1230 64.07 13.28 14.12 27.18 44.74 127.00 40.19 15.19 20060317 1530 72.67 14.90 15.23 23.67 50.90 164.77 72.36 16.52 20060319 1270 89.21 15.85 15.28 24.80 71.45 175.72 30.12 17.41 20060321 1840 60.20 15.44 19.50 38.27 112.52 127.17 121.15 18.35 20060323 960 59.67 11.91 14.81 30.68 64.66 109.34 11.44 21.06 20060325 730 37.46 7.80 15.41 26.98 48.37 57.60 15.41 15.41 20060327 1030 56.68 12.17 14.66 27.58 76.75 84.41 15.19 20.91 20060329 1050 53.85 9.68 14.92 28.43 83.43 76.77 25.44 25.48 20060331 1240 77.77 16.01 20.43 36.22 57.46 152.73 16.75 24.00 20060402 1220 79.82 16.02 16.57 27.35 45.66 194.18 19.68 19.27 20060404 1230 54.71 12.15 14.76 27.04 66.71 127.68 11.95 23.71 20060406 970 52.95 11.05 12.63 22.54 59.05 94.13 15.20 15.67 20060408 830 61.46 8.95 8.33 13.42 72.38 65.95 5.53 9.06 20060410 2490 47.43 8.73 14.99 25.97 67.90 63.55 12.78 16.11 20060412 1070 43.43 8.84 16.59 30.25 68.59 60.02 15.19 19.46 20060414 880 43.42 9.58 15.91 27.09 59.12 65.80 13.80 14.71 20060416 1010 59.29 13.21 20.38 32.18 52.88 106.50 9.67 19.29 Sitio: 2 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060313 870 48.99 9.52 11.44 21.29 65.14 74.66 38.31 12.31 20060314 1260 64.09 11.73 14.09 27.72 89.41 121.14 24.03 54.84 20060315 1220 60.41 11.55 12.43 20.85 58.39 122.11 69.79 13.15 20060316 1220 74.90 13.02 13.65 22.90 53.04 161.42 32.64 14.84 20060317 1940 74.39 15.79 18.03 28.92 68.20 169.10 132.26 17.29 20060318 1580 78.65 14.67 17.12 30.00 96.98 153.05 103.86 14.97 20060319 1380 75.51 14.12 18.72 32.80 77.21 145.62 37.41 19.96 20060320 1380 81.62 13.47 13.15 22.07 87.56 163.43 78.24 15.14 20060321 1900 65.76 18.46 26.86 55.75 134.05 121.00 161.66 19.31 20060322 1050 61.65 12.54 16.22 31.38 77.91 92.31 21.56 15.49 20060323 950 64.18 10.22 10.34 18.55 61.76 112.31 14.74 12.01




202

20060324 980 68.47 11.33 12.69 22.31 50.99 126.54 19.77 12.18 20060325 1070 58.38 12.27 19.58 36.84 70.28 96.38 30.44 18.49 20060326 910 62.85 11.10 11.66 22.45 60.15 104.25 14.56 13.93 20060327 1040 71.39 11.34 13.47 25.56 77.79 93.93 19.26 14.85 20060328 910 47.06 9.40 11.54 21.45 84.31 60.14 13.22 13.00 20060329 1150 59.05 11.11 16.02 29.09 90.46 86.46 35.71 16.54 20060330 1200 67.01 13.02 16.27 31.36 73.39 119.72 25.90 16.47 20060331 1280 72.52 13.00 17.87 30.90 53.93 143.30 32.08 16.19 20060401 990 57.18 11.42 15.84 29.15 42.21 110.51 11.51 15.30 20060402 1560 83.24 16.89 18.83 33.58 48.40 202.03 23.16 19.86 20060403 1390 77.03 15.21 20.89 37.20 63.35 170.55 32.51 21.28 20060404 1310 63.16 12.29 13.40 23.00 63.91 128.74 13.39 13.77 20060405 890 42.21 8.99 15.90 31.69 58.33 62.19 12.79 11.45 20060406 1050 73.74 13.06 13.72 23.69 65.64 127.94 25.04 13.32 20060407 1280 70.38 15.03 18.76 31.47 58.37 145.82 11.07 18.70 20060408 1080 76.05 11.16 8.60 14.71 80.06 107.93 7.08 10.58 20060409 770 47.89 8.54 8.79 16.82 97.51 19.07 7.26 9.55 20060410 710 46.09 8.50 10.40 19.08 63.47 49.13 10.22 10.16 20060411 780 50.51 9.25 14.51 26.53 54.31 68.97 8.85 13.11 20060412 790 45.61 8.77 14.57 26.44 66.79 47.00 12.41 12.36 20060413 920 42.02 8.45 13.45 24.06 73.74 36.13 14.32 12.94 20060414 940 51.20 10.49 18.14 31.48 58.90 80.83 12.09 16.84 20060415 960 55.60 11.75 18.41 31.73 56.20 90.97 13.09 15.72 20060416 910 56.68 11.78 17.06 28.48 45.54 104.67 8.06 14.86 Sitio: 3 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060313 1190 69.08 15.67 19.54 35.24 58.75 149.04 15.91 20.04 20060314 1170 71.96 16.53 19.50 37.00 49.62 142.79 10.02 25.43 20060315 1120 65.52 14.16 19.28 36.12 40.01 160.51 9.10 14.84 20060316 1930 95.82 21.97 29.95 54.58 42.30 257.67 18.59 25.29 20060317 2150 89.66 22.13 37.72 71.57 49.90 228.38 23.43 32.29 20060318 2210 106.87 21.43 40.41 81.83 41.97 257.40 11.14 24.42 20060319 2520 104.58 27.06 42.98 82.24 63.50 275.80 15.50 37.33 20060320 1960 108.38 22.37 25.83 48.12 57.85 281.24 12.02 22.04 20060321 2350 73.57 22.47 50.64 107.33 56.40 195.59 29.88 31.55 20060322 2470 68.34 26.03 60.08 128.46 74.14 147.25 17.26 47.21 20060323 1430 80.75 14.50 22.64 42.94 58.55 152.03 8.33 16.93 20060324 1520 82.77 18.21 28.57 57.86 44.51 194.88 8.82 19.14 20060325 1870 95.42 21.73 35.82 71.14 63.46 212.17 10.88 25.67 20060326 1970 101.23 20.94 28.01 53.04 66.25 257.58 12.61 23.04 20060327 1520 65.72 17.20 27.63 52.31 70.29 159.52 18.88 23.79 20060328 1230 56.49 13.01 23.53 45.97 80.62 85.79 14.54 20.62 20060329 1610 77.44 17.38 32.49 65.88 88.14 142.05 13.91 27.53 20060330 2380 92.41 24.76 43.44 94.78 58.03 223.22 14.69 28.42 20060331 1860 89.42 20.43 34.63 65.36 35.35 215.07 10.69 18.37 20060401 1410 68.41 16.77 31.58 62.40 43.23 147.07 10.45 25.24 20060402 1560 73.32 19.78 26.53 49.32 37.32 198.27 10.66 26.33 20060403 2270 86.27 27.70 42.77 80.41 50.68 261.49 14.97 38.71




203

20060404 1570 63.51 19.29 31.09 59.53 55.65 159.71 11.06 26.31 20060405 1750 52.62 14.70 34.43 70.43 58.70 102.35 8.45 17.18 20060406 1320 108.49 23.14 20.46 33.62 63.96 297.84 12.61 18.90 20060407 2800 82.37 21.86 26.78 49.45 55.39 233.04 12.06 24.46 20060408 960 79.98 13.76 14.76 24.99 79.53 141.08 7.69 14.37 20060409 1050 61.45 9.25 11.83 23.67 92.74 60.56 6.29 11.95 20060410 1710 71.82 14.15 20.22 38.14 66.19 115.58 10.47 14.89 20060411 1120 52.72 10.90 20.59 39.24 46.53 99.94 6.54 12.68 20060412 1220 60.96 13.67 23.42 45.64 70.53 92.18 8.56 17.16 20060413 810 36.36 7.26 11.26 22.36 65.25 29.33 6.06 10.16 20060414 1410 58.15 15.19 28.02 56.60 53.90 139.80 11.50 23.21 20060415 1550 70.60 15.96 24.86 48.81 50.84 150.46 8.15 18.92 20060416 1160 62.95 14.15 19.96 37.67 47.85 119.54 6.78 15.61 Sitio: 4 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060704 1470 113.67 19.91 17.04 28.62 70.57 242.10 12.52 12.63 20060705 970 93.32 13.47 8.09 9.83 49.08 188.02 6.12 7.28 20060706 560 53.22 7.71 2.89 3.82 46.94 96.00 3.82 4.22 20060707 500 54.03 5.83 2.31 1.32 30.57 101.97 2.98 3.32 20060708 940 98.22 14.41 5.59 3.43 34.33 227.00 5.54 6.81 20060709 1020 102.97 13.62 5.06 4.93 57.79 192.21 5.95 7.63 20060710 1070 95.08 13.73 9.54 12.20 68.50 181.72 6.78 9.96 20060711 690 66.22 8.97 7.38 9.93 70.62 81.58 4.42 6.61 20060712 830 59.31 8.52 5.27 8.63 101.05 53.95 3.97 6.02 20060713 930 77.64 10.16 6.99 9.39 85.45 112.01 5.21 8.66 20060714 890 60.53 8.56 6.01 10.19 96.04 75.21 4.88 7.19 20060715 710 38.44 6.03 4.93 9.67 94.94 21.46 3.17 5.42 20060716 750 21.99 4.33 4.48 8.42 97.42 7.18 2.16 3.96

Tabla 8-2. Resultados del análisis XRF para el MP10 (elementos de abundancia intermedia o baja). Todas las medidas en µg medidos en el filtro.

Sitio: 1 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB

20060313 0.246 15.12 0.050 1.70 0.336 0.117 0.254 0.000 0.146 20060315 0.207 19.26 0.017 2.61 0.245 0.033 0.436 0.000 0.166 20060317 0.493 18.28 0.134 2.55 0.258 0.065 0.676 0.000 0.231 20060319 0.415 18.50 0.050 3.18 0.200 0.163 0.553 0.000 0.166 20060321 0.383 27.64 0.050 6.82 0.336 0.111 0.423 0.000 0.211 20060323 0.168 16.51 0.017 2.06 0.304 0.039 0.293 0.000 0.309 20060325 0.272 16.90 0.030 1.89 0.226 0.111 0.156 0.258 0.146 20060327 0.344 19.90 0.063 2.14 0.401 0.436 0.325 0.000 0.354 20060329 0.662 18.83 0.186 1.93 1.259 0.429 0.332 0.148 0.257 20060331 1.228 32.09 0.414 3.74 0.460 0.111 0.605 0.000 0.283 20060402 0.344 22.99 0.050 3.84 0.213 0.000 0.696 0.000 0.211 20060404 0.643 19.31 0.154 2.21 0.596 0.085 0.475 0.000 0.341 20060406 0.545 12.92 0.141 1.23 0.356 0.130 0.358 0.000 0.205 20060408 0.389 8.94 0.121 0.71 0.375 0.000 0.286 0.000 0.211




204

20060410 0.448 16.31 0.102 1.12 0.486 0.111 0.234 0.336 0.140 20060412 0.253 19.59 0.043 1.54 0.401 0.143 0.228 0.154 0.309 20060414 0.149 18.24 0.030 1.39 0.395 0.156 0.286 0.219 0.211 Sitio: 2 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB

20060313 0.246 15.10 0.030 2.18 0.291 0.020 0.215 0.000 0.211 20060314 0.227 20.39 0.017 3.50 0.362 1.092 0.403 0.000 0.296 20060315 0.207 18.50 0.043 3.65 0.232 0.059 0.377 0.000 0.133 20060316 0.266 18.28 0.076 4.09 0.323 0.059 0.611 0.000 0.185 20060317 0.643 24.73 0.199 4.64 0.336 0.059 0.670 0.000 0.179 20060318 0.331 21.60 0.082 4.98 0.252 0.124 0.527 0.000 0.179 20060319 0.454 27.92 0.037 6.49 0.232 0.176 0.410 0.000 0.244 20060320 0.435 15.93 0.141 3.13 0.291 0.143 0.423 0.000 0.257 20060321 0.441 43.88 0.056 12.98 0.362 0.273 0.384 0.000 0.198 20060322 0.422 25.41 0.115 5.79 0.252 0.117 0.345 0.000 0.244 20060323 0.136 11.73 0.017 1.72 0.414 0.117 0.267 0.000 0.250 20060324 0.071 14.69 0.030 4.00 0.213 0.039 0.215 0.000 0.198 20060325 0.220 25.70 0.011 5.51 0.466 0.228 0.299 0.000 0.153 20060326 0.220 15.13 0.043 2.28 0.232 0.150 0.273 0.000 0.192 20060327 0.370 17.63 0.063 2.34 2.137 0.520 0.312 0.000 0.764 20060328 0.623 13.95 0.173 1.97 0.681 0.670 0.293 0.000 0.517 20060329 0.662 19.08 0.206 3.26 0.707 0.520 0.397 0.000 0.354 20060330 0.617 20.51 0.154 3.96 0.486 0.306 0.416 0.000 0.380 20060331 0.942 24.03 0.297 4.27 0.642 0.137 0.553 0.000 0.556 20060401 0.441 19.68 0.076 2.49 0.479 0.052 0.410 0.000 0.387 20060402 0.298 31.38 0.043 6.71 0.310 0.020 0.618 0.000 0.224 20060403 0.708 34.35 0.134 5.52 0.843 0.117 0.566 0.000 0.478 20060404 0.526 17.41 0.147 2.58 1.058 0.078 0.494 0.000 0.458 20060405 0.402 21.12 0.108 4.18 0.499 0.540 0.228 0.000 0.211 20060406 0.656 14.10 0.219 1.85 0.427 0.098 0.429 0.000 0.257 20060407 0.812 20.61 0.245 3.38 0.518 0.085 0.501 0.000 0.302 20060408 0.246 9.38 0.115 0.89 0.453 0.007 0.390 0.000 0.289 20060409 0.253 10.76 0.056 2.04 0.265 0.007 0.182 0.000 0.224 20060410 0.389 11.37 0.102 1.16 0.486 0.059 0.195 0.070 0.159 20060411 0.311 17.55 0.076 2.59 0.434 0.176 0.195 0.000 0.172 20060412 0.220 17.33 0.043 2.16 0.388 0.267 0.176 0.141 0.133 20060413 0.181 14.97 0.050 0.92 0.382 0.143 0.195 0.369 0.237 20060414 0.142 20.68 0.030 1.94 0.388 0.052 0.345 0.570 0.335 20060415 0.136 21.31 0.017 2.55 0.401 0.000 0.293 0.297 0.380 20060416 0.149 21.78 0.017 3.53 0.317 0.052 0.312 0.000 0.205 Sitio: 3 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB

20060313 0.279 32.08 0.011 6.85 0.180 0.130 0.319 0.000 0.133 20060314 0.155 34.95 0.004 7.82 0.141 0.143 0.312 0.000 0.159 20060315 0.097 29.28 0.000 9.16 0.109 0.007 0.228 0.000 0.192 20060316 0.253 45.93 0.024 17.61 0.128 0.117 0.566 0.000 0.198 20060317 0.357 78.83 0.004 20.88 0.167 0.000 0.592 0.000 0.133 20060318 0.285 69.00 0.000 19.26 0.174 0.949 0.332 0.000 0.159




205

20060319 0.383 101.30 0.000 32.30 0.239 0.221 0.449 0.000 0.120 20060320 0.168 40.58 0.000 17.16 0.291 0.176 0.241 0.000 0.185 20060321 0.383 99.08 0.000 31.11 0.219 1.417 0.293 0.000 0.172 20060322 0.656 154.31 0.000 51.60 0.317 0.241 0.260 0.000 0.237 20060323 0.168 34.14 0.011 10.50 0.115 0.273 0.169 0.000 0.146 20060324 0.181 47.38 0.000 18.39 0.102 0.137 0.150 0.000 0.205 20060325 0.201 57.83 0.000 17.70 0.154 0.215 0.312 0.000 0.218 20060326 0.272 42.45 0.004 13.80 0.167 0.325 0.611 0.000 0.179 20060327 0.331 42.70 0.000 11.37 0.232 0.449 0.306 0.000 0.289 20060328 0.363 33.87 0.076 12.68 0.219 0.715 0.247 0.000 0.140 20060329 0.519 50.36 0.050 19.61 0.252 0.624 0.312 0.000 0.094 20060330 0.409 72.87 0.011 30.96 0.193 0.403 0.429 0.000 0.231 20060331 0.194 68.25 0.000 18.69 0.174 0.137 0.397 0.000 0.231 20060401 0.344 46.30 0.011 12.75 0.167 0.293 0.377 0.000 0.172 20060402 0.246 55.64 0.000 13.80 0.115 0.085 0.319 0.000 0.127 20060403 0.389 85.64 0.000 19.96 0.213 0.039 0.644 0.000 0.315 20060404 0.253 57.95 0.000 13.39 0.154 0.533 0.260 0.000 0.088 20060405 0.389 52.88 0.030 14.50 0.167 1.053 0.208 0.000 0.133 20060406 0.000 30.42 0.056 8.79 0.115 0.143 0.696 0.000 0.153 20060407 0.253 46.92 0.004 14.50 0.167 0.150 0.592 0.000 0.270 20060408 0.214 19.47 0.050 4.54 0.154 0.013 0.384 0.000 0.133 20060409 0.149 16.94 0.011 5.97 0.148 0.117 0.137 0.000 0.094 20060410 0.246 27.08 0.004 8.56 0.167 0.091 0.286 0.000 0.231 20060411 0.136 28.21 0.004 8.83 0.167 0.111 0.202 0.000 0.192 20060412 0.253 35.16 0.024 9.45 0.213 0.390 0.221 0.000 0.159 20060413 0.142 14.45 0.030 1.99 0.226 0.176 0.137 0.102 0.101 20060414 0.181 50.60 0.000 13.07 0.252 0.111 0.312 0.000 0.198 20060415 0.168 40.28 0.000 11.30 0.193 0.052 0.306 0.000 0.192 20060416 0.155 32.02 0.017 8.96 0.323 0.124 0.208 0.000 0.140 Sitio: 4 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB

20060704 0.322 14.12 0.078 0.33 0.066 0.078 1.663 0.000 0.458 20060705 0.000 5.48 0.078 0.16 0.000 0.000 1.468 0.000 0.185 20060706 0.042 2.00 0.013 0.10 0.000 0.000 0.889 0.000 0.192 20060707 0.000 0.76 0.020 0.18 0.000 0.000 0.707 0.000 0.198 20060708 0.003 2.45 0.026 0.18 0.000 0.000 1.546 0.000 0.127 20060709 0.000 3.55 0.046 0.31 0.066 0.000 1.182 0.000 0.127 20060710 0.315 7.75 0.085 0.43 0.000 0.000 1.240 0.000 0.153 20060711 0.309 7.00 0.085 0.46 0.008 0.046 0.590 0.000 0.192 20060712 0.166 5.78 0.052 0.86 0.131 0.104 0.447 0.081 0.198 20060713 0.231 6.09 0.065 0.76 0.905 0.130 0.863 0.000 0.250 20060714 0.198 6.18 0.065 0.52 0.105 0.033 0.746 0.000 0.146 20060715 0.159 6.76 0.020 0.54 0.307 0.299 0.350 0.029 0.185 20060716 0.101 4.63 0.026 0.39 0.190 0.234 0.116 0.000 0.120




206

Tabla 8-3. Resultados del análisis XRF para el MP2.5 (elementos más abundantes). Todas las medidas en µg medidos en el filtro.

Sitio: 1 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060313 160 11.99 1.09 1.43 2.14 36.63 1.44 1.24 1.81 20060314 270 12.85 1.95 1.53 2.70 38.97 1.72 1.66 3.31 20060315 220 11.16 1.78 1.17 2.17 27.43 2.12 1.56 1.33 20060316 270 21.38 2.80 1.15 1.72 32.08 6.74 2.42 1.78 20060317 270 24.52 2.43 1.61 3.80 26.59 16.58 2.34 1.72 20060318 350 24.63 3.03 1.74 2.81 47.62 4.18 2.45 1.81 20060319 330 26.18 3.27 1.41 2.71 51.21 5.77 2.10 2.06 20060320 320 26.74 2.66 1.72 2.57 42.39 8.02 2.65 2.21 20060321 340 16.02 2.58 2.06 4.00 39.91 2.54 2.57 1.74 20060322 320 13.46 2.13 1.78 3.56 53.79 0.68 1.63 2.26 20060323 250 11.00 1.52 1.19 2.36 43.59 0.68 1.17 1.71 20060325 250 8.04 0.82 1.63 2.99 34.94 1.27 1.31 1.48 20060326 330 23.87 3.02 1.91 2.65 47.22 4.26 2.65 2.24 20060327 340 19.48 2.77 1.33 1.96 49.57 0.48 1.35 1.53 20060328 410 13.71 2.53 2.10 2.91 71.89 0.47 1.43 2.04 20060329 440 15.41 2.19 1.50 2.53 68.02 1.43 2.02 2.21 20060330 280 19.51 2.39 2.68 3.87 47.83 2.33 2.19 3.11 20060331 330 21.20 1.60 1.88 2.56 34.22 8.90 2.04 2.58 20060401 390 14.48 1.72 1.20 2.48 26.86 5.76 1.67 1.67 20060402 210 26.34 2.88 1.87 2.68 24.02 20.49 1.97 2.07 20060403 580 26.27 3.53 2.15 3.33 35.11 25.35 2.15 2.84 20060404 360 18.81 1.88 1.19 2.21 41.10 6.58 2.21 2.84 20060405 350 10.08 1.54 1.54 2.60 42.13 1.22 1.34 1.89 20060406 250 14.29 1.84 1.22 1.44 42.09 5.60 1.46 1.50 20060407 380 17.57 2.35 2.05 3.28 43.24 12.88 2.17 2.44 20060408 300 14.27 2.79 0.78 0.90 56.47 0.40 1.31 0.95 20060409 420 15.36 2.75 2.01 2.29 86.83 0.05 2.07 1.32 20060410 290 10.79 1.69 1.67 2.85 51.73 1.38 1.75 1.69 20060411 300 14.36 2.01 3.53 5.19 43.04 2.11 2.82 2.63 20060412 300 13.79 2.02 2.10 2.83 56.49 0.31 2.08 2.47 20060413 360 8.89 1.71 2.93 4.59 65.42 0.51 2.13 3.19 20060414 320 10.41 1.62 2.01 2.63 43.51 0.45 1.58 1.47 20060416 260 15.37 2.04 2.75 3.72 31.93 1.83 1.69 2.32 20060417 400 17.66 2.95 3.02 4.56 82.75 0.05 1.69 3.10

Sitio: 2 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060313 110 10.52 1.22 1.20 1.63 28.98 0.82 1.41 0.97 20060314 380 14.50 1.93 1.46 2.91 39.12 1.28 2.16 4.08 20060315 260 11.72 1.58 0.86 1.95 25.04 2.80 1.96 1.15 20060316 230 21.25 2.25 1.15 1.63 33.14 6.83 2.34 1.71 20060317 280 24.31 2.93 1.52 2.20 22.62 12.74 3.92 1.71 20060318 280 24.27 3.13 1.70 2.94 45.21 3.45 4.29 1.79 20060319 280 24.49 3.33 2.08 3.54 41.24 5.77 2.00 2.21




207

20060320 260 28.20 2.95 1.21 2.04 41.18 9.84 2.58 1.84 20060321 220 18.85 2.46 3.12 6.62 35.08 4.38 2.51 1.77 20060322 350 13.48 1.80 1.54 2.80 51.91 0.45 1.55 1.16 20060323 280 12.31 1.49 0.72 1.77 41.39 1.63 1.08 0.84 20060324 170 15.55 1.93 1.05 2.20 31.95 3.72 1.37 1.06 20060325 240 12.45 1.61 1.62 3.54 40.70 1.85 2.04 1.39 20060326 260 22.42 1.75 1.25 2.16 46.74 6.59 2.09 1.54 20060327 370 22.45 2.68 1.29 1.87 46.81 3.72 2.77 1.41 20060328 410 15.00 1.70 1.31 1.80 69.89 1.05 2.27 1.07 20060329 200 15.16 2.32 1.24 2.16 50.07 0.94 1.68 1.32 20060330 400 18.07 1.86 1.47 2.85 46.16 2.33 2.30 1.55 20060331 220 21.13 2.72 1.72 2.50 30.65 8.63 2.60 1.61 20060401 290 16.89 2.16 1.45 2.18 26.75 6.46 2.66 1.41 20060402 250 24.81 3.34 1.86 3.09 21.64 21.61 2.36 1.95 20060403 400 25.98 3.38 2.60 3.49 35.01 22.11 2.65 2.13 20060404 270 20.88 2.23 1.09 1.85 38.16 6.55 2.56 1.48 20060405 230 12.07 1.32 1.70 2.68 40.29 2.00 1.50 0.99 20060406 430 21.89 2.48 1.59 1.94 44.97 6.00 1.98 1.47 20060407 330 24.46 3.29 2.04 2.58 42.13 12.77 2.45 2.19 20060408 280 15.92 1.56 0.76 0.85 41.18 0.87 1.26 0.87 20060409 570 16.26 2.43 0.97 1.50 92.27 0.01 1.87 0.92 20060410 230 9.28 1.88 1.31 1.84 40.51 0.56 1.35 1.03 20060411 270 13.07 2.35 1.91 2.91 39.52 0.86 1.87 1.32 20060412 200 10.08 1.11 1.37 2.16 42.46 0.39 1.80 0.99 20060413 350 8.86 1.51 2.14 2.76 58.49 0.14 1.88 1.29 20060414 220 7.23 1.10 1.59 2.40 31.95 0.81 1.17 1.30 20060415 260 13.26 1.80 2.17 3.33 40.94 2.19 1.80 1.77 20060416 190 13.70 2.55 2.25 2.96 28.15 3.38 1.72 1.59

Sitio: 3 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060313 270 26.87 2.75 2.88 4.06 39.25 9.74 1.52 2.25 20060314 260 21.00 2.69 2.19 3.96 33.48 5.51 1.24 2.08 20060315 130 18.43 2.71 1.78 3.68 27.15 6.84 1.28 1.41 20060316 360 42.70 5.41 3.22 4.71 36.04 41.25 2.30 2.96 20060317 340 33.29 4.20 3.74 6.51 31.80 30.27 1.96 2.88 20060318 350 40.53 4.71 3.88 6.49 44.20 27.54 2.00 2.49 20060319 440 49.19 7.08 5.79 11.56 56.14 34.33 3.08 4.19 20060320 270 47.02 6.54 3.14 4.98 40.55 43.27 2.35 2.91 20060321 370 26.17 4.11 4.62 10.73 32.24 16.43 1.90 2.57 20060322 340 25.25 5.44 7.11 14.44 52.53 3.32 2.23 3.46 20060323 210 15.72 2.23 1.45 3.46 36.86 2.83 0.94 1.07 20060324 250 19.27 1.96 2.15 4.34 25.12 10.83 1.45 1.41 20060325 240 21.69 2.40 2.62 5.43 38.77 5.96 1.55 1.77 20060326 380 46.48 4.70 3.10 4.91 51.13 37.88 2.60 2.88 20060327 380 29.59 3.36 3.87 9.50 52.54 5.92 2.32 3.06 20060328 280 14.05 2.25 2.43 3.45 67.10 0.76 1.17 1.33 20060329 380 23.27 3.08 2.76 5.82 69.34 1.72 1.80 2.21 20060330 370 32.88 4.03 3.66 7.14 45.58 13.74 1.96 2.37




208

20060331 320 23.90 2.96 2.24 3.95 27.27 18.82 1.71 1.78 20060401 310 20.16 2.65 2.81 5.09 26.68 9.99 1.85 2.22 20060402 90 12.59 1.67 2.23 3.85 1.98 16.24 0.85 1.29 20060403 330 36.64 5.38 4.32 6.70 29.65 42.49 2.38 3.21 20060404 280 19.81 3.02 2.71 4.78 38.48 8.07 1.71 2.09 20060405 250 12.16 2.00 2.85 5.83 39.23 2.91 1.17 1.20 20060406 400 40.74 4.27 2.24 6.70 41.92 32.85 2.36 2.26 20060407 380 31.95 3.91 2.17 4.59 39.46 25.71 2.39 2.51 20060408 360 19.98 2.79 1.13 1.42 60.75 0.38 1.55 1.15 20060409 420 18.08 2.97 1.49 3.11 78.31 0.32 1.39 1.33 20060410 580 17.76 2.47 2.06 4.02 50.27 1.44 1.63 1.58 20060411 250 17.57 2.16 2.06 4.42 36.70 2.61 1.85 1.35 20060412 360 20.59 2.30 1.66 3.25 53.42 0.23 1.73 1.48 20060413 510 8.11 1.17 1.28 1.72 53.89 2.63 2.37 1.33 20060414 530 15.09 2.08 2.66 5.16 40.44 3.86 1.61 1.87 20060415 490 18.29 2.79 2.23 4.20 38.25 6.88 1.37 1.54 20060416 230 16.37 1.88 1.41 2.62 35.71 1.95 1.20 1.43

Sitio: 4 Fecha MASA NA MG AL SI S CL K CA 20060704 370 46.96 4.60 2.41 3.76 56.72 14.22 2.48 2.25 20060705 230 32.55 3.12 1.25 1.26 32.65 16.03 1.59 1.37 20060706 180 12.16 1.28 0.27 0.28 37.34 1.09 0.87 0.56 20060707 120 11.89 1.00 0.00 1.38 20.56 7.11 0.79 0.55 20060708 180 24.29 2.36 0.27 0.02 20.32 21.79 0.91 0.94 20060709 220 23.52 2.88 0.29 0.44 45.28 4.33 0.99 1.08 20060710 260 21.43 2.52 1.23 1.44 50.02 2.26 0.93 1.17 20060711 310 12.14 1.81 0.70 1.29 55.50 0.23 0.64 0.80 20060712 540 13.67 2.70 1.08 1.33 86.88 0.00 0.64 0.76 20060713 400 18.16 2.02 1.16 1.50 76.90 0.01 0.79 1.05 20060714 480 14.17 1.46 1.19 1.35 79.56 0.23 0.66 0.79 20060715 500 10.63 1.94 0.90 1.26 86.36 0.00 0.59 0.62 20060716 590 8.19 1.84 1.18 1.19 93.55 0.00 0.34 0.38




209

Tabla 8-4. Resultados del análisis XRF para el MP2.5 (elementos menos abundantes). Todas las medidas en µg medidos en el filtro.

Sitio: 1 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB 20060313 0.077 1.80 0.011 0.19 0.148 0.007 0.046 0.031 0.133 20060314 0.110 1.82 0.037 0.26 0.115 0.072 0.078 0.044 0.062 20060315 0.025 1.62 0.017 0.17 0.083 0.033 0.033 0.000 0.094 20060316 0.123 1.29 0.030 0.18 0.180 0.026 0.091 0.024 0.081 20060317 0.298 1.59 0.108 0.19 0.401 0.059 0.156 0.024 0.075 20060318 0.116 1.75 0.043 0.30 0.167 0.065 0.150 0.057 0.062 20060319 0.149 1.88 0.024 0.30 0.063 0.104 0.111 0.076 0.062 20060320 0.207 2.01 0.089 0.26 0.109 0.059 0.091 0.000 0.172 20060321 0.129 2.70 0.043 0.61 0.122 0.000 0.085 0.000 0.114 20060322 0.207 2.36 0.089 0.55 0.206 0.078 0.091 0.024 0.062 20060323 0.019 1.19 0.011 0.14 0.096 0.091 0.033 0.000 0.133 20060325 0.045 1.73 0.000 0.13 0.154 0.072 0.046 0.018 0.062 20060326 0.058 1.97 0.004 0.17 0.083 0.117 0.117 0.031 0.088 20060327 0.103 1.45 0.043 0.17 0.148 0.306 0.098 0.000 0.036 20060328 0.214 1.92 0.056 0.18 0.167 0.540 0.078 0.000 0.120 20060329 0.253 1.86 0.082 0.18 0.778 0.332 0.169 0.031 0.211 20060330 0.259 2.87 0.095 0.21 0.193 0.202 0.085 0.018 0.107 20060331 0.578 2.56 0.212 0.22 0.226 0.117 0.150 0.000 0.036 20060401 0.142 1.77 0.063 0.17 0.083 0.026 0.059 0.000 0.062 20060402 0.077 1.95 0.024 0.35 0.063 0.000 0.111 0.000 0.075 20060403 0.136 2.53 0.056 0.35 0.258 0.000 0.117 0.018 0.094 20060404 0.201 2.10 0.076 0.33 0.349 0.085 0.137 0.000 0.140 20060405 0.155 1.77 0.037 0.23 0.252 0.111 0.072 0.000 0.127 20060406 0.188 1.15 0.063 0.10 0.161 0.059 0.059 0.000 0.127 20060407 0.383 2.31 0.160 0.21 0.401 0.033 0.163 0.024 0.120 20060408 0.142 0.76 0.050 0.07 0.252 0.013 0.039 0.000 0.088 20060409 0.103 1.33 0.030 0.11 0.148 0.033 0.091 0.031 0.101 20060410 0.123 1.81 0.030 0.09 0.284 0.072 0.072 0.076 0.068 20060411 0.155 3.47 0.069 0.18 0.349 0.111 0.078 0.076 0.179 20060412 0.071 2.36 0.037 0.15 0.219 0.098 0.098 0.057 0.075 20060413 0.103 3.31 0.037 0.14 0.304 0.091 0.091 0.083 0.205 20060414 0.032 1.71 0.000 0.07 0.206 0.078 0.065 0.044 0.127 20060416 0.025 2.71 0.017 0.20 0.200 0.072 0.111 0.109 0.146 20060417 0.045 3.52 0.030 0.24 0.252 0.241 0.020 0.083 0.179

Sitio: 2 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB 20060313 0.058 1.12 0.004 0.16 0.057 0.013 0.013 0.050 0.062 20060314 0.058 2.10 0.024 0.37 0.141 0.046 0.052 0.000 0.211 20060315 0.090 1.62 0.004 0.27 0.037 0.000 0.033 0.031 0.049 20060316 0.084 1.53 0.043 0.32 0.128 0.013 0.098 0.037 0.042 20060317 0.292 1.84 0.115 0.34 0.122 0.007 0.078 0.000 0.140 20060318 0.110 1.76 0.037 0.36 0.122 0.072 0.143 0.011 0.068 20060319 0.123 2.35 0.043 0.59 0.070 0.104 0.098 0.109 0.101




210

20060320 0.207 1.39 0.095 0.27 0.128 0.104 0.091 0.000 0.081 20060321 0.149 3.74 0.043 1.10 0.128 0.026 0.098 0.000 0.114 20060322 0.181 2.10 0.056 0.46 0.070 0.065 0.117 0.000 0.094 20060323 0.019 1.08 0.011 0.13 0.317 0.026 0.072 0.000 0.179 20060324 0.019 1.10 0.000 0.26 0.174 0.000 0.065 0.000 0.003 20060325 0.038 1.96 0.000 0.33 0.154 0.059 0.091 0.005 0.023 20060326 0.038 1.47 0.011 0.26 0.115 0.104 0.098 0.005 0.068 20060327 0.084 1.44 0.030 0.19 1.363 0.299 0.098 0.024 0.556 20060328 0.259 1.32 0.095 0.20 0.512 0.598 0.117 0.011 0.296 20060329 0.207 1.40 0.056 0.32 0.336 0.312 0.078 0.000 0.166 20060330 0.201 1.71 0.082 0.33 0.226 0.202 0.117 0.000 0.211 20060331 0.415 1.93 0.154 0.29 0.460 0.046 0.085 0.031 0.374 20060401 0.149 1.53 0.043 0.22 0.258 0.059 0.085 0.000 0.185 20060402 0.058 2.65 0.024 0.60 0.083 0.007 0.072 0.000 0.133 20060403 0.240 2.91 0.082 0.53 0.538 0.013 0.091 0.000 0.367 20060404 0.162 1.95 0.050 0.28 0.746 0.059 0.111 0.031 0.224 20060405 0.129 1.93 0.043 0.39 0.317 0.156 0.052 0.000 0.120 20060406 0.259 1.23 0.102 0.13 0.200 0.007 0.098 0.044 0.192 20060407 0.370 1.91 0.115 0.24 0.317 0.078 0.130 0.000 0.159 20060408 0.084 0.61 0.030 0.05 0.213 0.007 0.033 0.000 0.049 20060409 0.071 0.95 0.024 0.08 0.135 0.059 0.085 0.000 0.114 20060410 0.090 1.06 0.037 0.12 0.089 0.026 0.059 0.044 0.062 20060411 0.110 2.04 0.024 0.28 0.239 0.052 0.052 0.050 0.114 20060412 0.045 1.29 0.017 0.12 0.154 0.085 0.039 0.050 0.010 20060413 0.077 1.87 0.017 0.11 0.174 0.111 0.065 0.000 0.075 20060414 0.019 1.54 0.004 0.11 0.193 0.013 0.124 0.044 0.114 20060415 0.045 2.36 0.011 0.22 0.174 0.052 0.117 0.024 0.101 20060416 0.045 2.16 0.011 0.21 0.154 0.000 0.124 0.044 0.153

Sitio: 3 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB 20060313 0.045 3.30 0.017 0.79 0.083 0.052 0.065 0.000 0.107 20060314 0.071 3.00 0.017 0.80 0.070 0.000 0.046 0.000 0.042 20060315 0.019 2.44 0.011 0.74 0.063 0.000 0.065 0.000 0.036 20060316 0.071 3.09 0.024 1.17 0.063 0.000 0.150 0.000 0.153 20060317 0.097 5.07 0.030 1.45 0.031 0.007 0.104 0.000 0.081 20060318 0.045 4.61 0.037 1.19 0.109 0.072 0.117 0.000 0.101 20060319 0.032 8.55 0.011 2.77 0.109 0.026 0.085 0.000 0.101 20060320 0.025 3.50 0.004 1.29 0.089 0.052 0.085 0.000 0.107 20060321 0.038 6.95 0.011 2.15 0.161 0.091 0.072 0.000 0.062 20060322 0.103 10.94 0.000 4.20 0.070 0.052 0.065 0.000 0.062 20060323 0.038 1.93 0.011 0.53 0.161 0.033 0.046 0.000 0.081 20060324 0.019 2.85 0.011 1.07 0.044 0.020 0.033 0.000 0.010 20060325 0.019 3.31 0.004 1.04 0.037 0.026 0.111 0.000 0.055 20060326 0.051 3.48 0.024 1.12 0.050 0.117 0.189 0.000 0.075 20060327 0.038 4.53 0.004 1.24 0.505 0.150 0.091 0.000 0.192 20060328 0.103 2.12 0.030 0.82 0.070 0.397 0.065 0.024 0.127 20060329 0.155 3.70 0.050 1.48 0.076 0.384 0.117 0.000 0.133 20060330 0.051 3.98 0.024 1.59 0.057 0.163 0.104 0.000 0.107




211

20060331 0.038 3.54 0.011 0.98 0.050 0.059 0.059 0.000 0.107 20060401 0.077 3.09 0.024 1.00 0.096 0.033 0.111 0.000 0.081 20060402 0.000 2.70 0.000 0.76 0.005 0.000 0.020 0.000 0.036 20060403 0.038 5.59 0.000 1.34 0.044 0.000 0.039 0.000 0.094 20060404 0.032 4.18 0.017 0.95 0.063 0.078 0.052 0.000 0.120 20060405 0.084 3.55 0.024 0.97 0.096 0.208 0.078 0.000 0.049 20060406 0.077 1.80 0.037 0.48 0.473 0.085 0.143 0.000 0.107 20060407 0.077 3.25 0.037 1.01 0.135 0.007 0.124 0.000 0.140 20060408 0.071 1.03 0.024 0.24 0.063 0.033 0.078 0.005 0.075 20060409 0.032 1.33 0.017 0.30 0.427 0.052 0.078 0.000 0.049 20060410 0.025 2.25 0.017 0.67 0.083 0.000 0.117 0.000 0.101 20060411 0.045 2.54 0.030 0.72 0.076 0.052 0.065 0.000 0.075 20060412 0.038 2.19 0.011 0.39 0.115 0.065 0.104 0.018 0.120 20060413 0.032 1.51 0.011 0.15 0.141 0.124 0.091 0.000 0.062 20060414 0.045 3.43 0.004 0.90 0.109 0.039 0.091 0.000 0.107 20060415 0.012 2.72 0.000 0.77 0.083 0.007 0.117 0.000 0.075 20060416 0.025 2.10 0.017 0.52 0.122 0.013 0.091 0.024 0.107

Sitio: 4 Fecha V FE NI CU ZN AS BR BA PB 20060704 0.049 1.79 0.026 0.05 0.027 0.137 0.109 0.000 0.159 20060705 0.042 0.77 0.007 0.02 0.000 0.000 0.103 0.000 0.094 20060706 0.010 0.25 0.013 0.00 0.000 0.007 0.031 0.000 0.042 20060707 0.023 0.23 0.007 0.03 0.255 0.078 0.025 0.000 0.016 20060708 0.023 0.23 0.013 0.02 0.000 0.000 0.057 0.016 0.049 20060709 0.016 0.38 0.007 0.06 0.000 0.039 0.070 0.000 0.062 20060710 0.042 0.95 0.013 0.04 0.000 0.098 0.038 0.000 0.016 20060711 0.036 0.76 0.013 0.05 0.000 0.052 0.044 0.010 0.114 20060712 0.042 0.64 0.013 0.11 0.053 0.143 0.025 0.000 0.049 20060713 0.049 0.76 0.007 0.09 0.047 0.156 0.000 0.003 0.062 20060714 0.036 0.72 0.000 0.07 0.034 0.124 0.051 0.003 0.088 20060715 0.042 0.68 0.020 0.11 0.203 0.189 0.051 0.000 0.153 20060716 0.023 0.50 0.000 0.07 0.125 0.202 0.012 0.000 0.075

8.2 Monitoreo de carbono orgánico y elemental. Las siguientes Tablas entregan los resultados del análisis de fracciones de carbono orgánico y elemental, para todos los muestreos realizados en este Estudio.




212

Tabla 8-5. Resultados del análisis de carbono orgánico y elemental en los filtros de MP2.5 para los sitios 1, 2 y 3. Todos los datos expresados en (µg/filtro).

Fecha Masa O1TC O2TC O3TC O4TC OPTTC OPTRC OCTTC OCTRC E1TC E2TC E3TC ECTTC ECTRC TCTC 20060313 160 10.689 13.653 8.253 6.617 9.787 1.574 48.999 40.786 21.202 4.529 0 15.944 24.158 64.944 20060314 270 20060315 220 20060316 270 8.554 11.607 8.127 4.811 8.077 4.327 41.177 37.427 18.792 2.186 0 12.901 16.65 54.078 20060317 270 20060318 350 20060319 330 8.572 13.582 7.567 5.815 9.393 6.409 44.93 41.945 17.229 3.698 0 11.533 14.518 56.463 20060320 320 20060321 340 20060322 320 5.049 12.4 5.685 3.43 10.703 0.576 37.267 27.139 32.956 4.497 0 26.75 36.877 64.017 20060323 250 20060325 250 4.191 10.941 4.566 1.996 6.645 2.228 28.34 23.923 9.232 5.272 0 7.859 12.276 36.199 20060326 330 20060327 340 20060328 410 5.731 13.194 4.689 3.417 7.659 2.709 34.689 29.74 17.187 3.9 0.018 13.447 18.396 48.136 20060329 440 20060330 280 20060331 330 6.914 15.872 13.485 9.167 15.808 7.289 61.246 52.727 44.766 2.861 0 31.818 40.338 93.065 20060401 390 20060402 210 20060403 580 4.474 15.855 11.017 9.075 6.059 0.000 46.480 40.421 24.390 4.789 0.067 23.187 29.246 69.667 20060404 360 20060405 350 5.757 11.802 6.093 3.762 10.023 0.853 37.437 28.267 29.998 3.377 0 23.352 32.522 60.789 20060406 250 20060407 380 7.084 16.149 10.374 8.423 16.895 9.259 58.925 51.29 47.388 3.745 0 34.238 41.873 93.163 20060408 300 20060409 420 3.53 15.454 5.207 2.942 8.203 3.388 35.336 30.521 12.65 4.687 0 9.134 13.949 44.47 20060410 290 20060411 300 3.485 15.12 7.958 6.189 9.034 4.903 41.785 37.655 21.91 3.48 0 16.356 20.487 58.142 20060412 300




213

20060413 360 3.321 13.081 5.176 2.884 10.206 4.03 34.668 28.492 21.884 6.56 0 18.237 24.413 52.905 20060414 320 20060416 260 20060417 400

Sitio: 2 Fecha Masa O1TC O2TC O3TC O4TC OPTTC OPTRC OCTTC OCTRC E1TC E2TC E3TC ECTTC ECTRC TCTC 20060313 110 8.407 14.74 7.244 4.09 7.646 2.764 42.126 37.245 13.684 3.922 0 9.96 14.842 52.086 20060314 380 20060315 260 20060316 230 4.174 13.795 10.075 4.827 9.006 3.122 41.876 35.992 19.175 2.447 0 12.615 18.5 54.492 20060317 280 20060318 280 20060319 280 9.681 10.438 6.821 5.236 5.878 1.18 38.054 33.356 13.437 3.96 0 11.518 16.216 49.572 20060320 260 20060321 220 20060322 350 20.055 16.407 7.995 6.494 13.545 1.24 64.496 52.191 37.655 6.708 0.417 31.234 43.539 95.73 20060323 280 20060324 170 20060325 240 4.628 15.43 6.693 4.235 18.086 0 49.072 30.986 13.54 4.546 0 0 18.086 49.072 20060326 260 20060327 370 20060328 410 5.469 11.107 4.532 3.209 6.263 0 30.58 24.317 24.979 3.726 0 22.442 28.705 53.022 20060329 200 20060330 400 20060331 220 5.286 21.350 18.787 11.076 8.967 2.856 65.466 59.355 32.188 2.723 0.000 25.944 32.055 91.410 20060401 290 20060402 250 20060403 400 3.538 17.047 10.293 7.473 6.837 3.333 45.189 41.684 27.188 2.15 0 22.501 26.006 67.69 20060404 270 20060405 230 3.828 15.427 6.546 4.113 10.994 4.638 40.907 34.551 20.003 3.768 0 12.777 19.133 53.684 20060406 430 20060407 330 8.517 10.434 7.214 6.482 6.019 0 38.666 32.647 34.294 2.078 0 30.353 36.372 69.019 20060408 280 20060409 570 7.679 11.679 5.286 2.946 6.215 2.634 33.805 30.224 10.361 2.353 0 6.499 10.08 40.304




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20060410 230 20060411 270 7.026 8.594 5.167 3.881 7.016 0.67 31.684 25.339 15.826 3.221 0 12.031 18.377 43.715 20060412 200 20060413 350 7.626 11.973 5.553 3.845 8.804 3.365 37.8 32.361 16.639 4.114 0 11.949 17.388 49.749 20060414 220 20060415 260 4.482 11.003 5.691 3.514 9.476 5.409 34.166 30.099 13.756 4.631 0 8.912 12.978 43.077 20060416 190

Sitio: 3 Fecha Masa O1TC O2TC O3TC O4TC OPTTC OPTRC OCTTC OCTRC E1TC E2TC E3TC ECTTC ECTRC TCTC 20060313 270 6.521 11.774 8.519 5.885 4.782 0.929 37.481 33.629 12.354 3.262 0 10.834 14.686 48.315 20060314 260 20060315 130 20060316 360 6.947 8.703 7.554 3.638 2.754 0 29.596 26.842 9.398 0.834 0.101 7.579 10.333 37.174 20060317 340 20060318 350 20060319 440 8.893 13.639 11.146 6.617 3.617 3.371 43.912 43.667 5.305 1.198 0 2.886 3.132 46.798 20060320 270 20060321 370 20060322 340 2.459 14.634 8.021 5.58 2.952 0 33.645 30.693 7.015 3.785 0 7.848 10.8 41.494 20060323 210 20060324 250 20060325 240 5.886 9.222 6.768 3.669 3.992 0.603 29.537 26.148 8.92 2.443 0 7.371 10.76 36.908 20060326 380 20060327 380 20060328 280 4.949 9.824 3.887 2.080 5.206 1.051 25.946 21.790 9.382 3.950 0.000 8.127 12.282 34.072 20060329 380 20060330 370 20060331 320 2.098 12.053 8.979 5.085 3.313 2.25 31.529 30.465 7.749 1.854 0 6.29 7.354 37.819 20060401 310 20060402 90 20060403 330 6.042 9.453 8.087 5.215 2.004 1.482 30.801 30.279 4.330 2.091 0.000 4.417 4.939 35.218 20060404 280 20060405 250 4.925 8.996 4.564 2.18 3.607 0.343 24.272 21.008 6.684 1.891 0 4.968 8.231 29.239 20060406 400




215

20060407 380 1.762 10.061 8.477 4.621 2.205 0.803 27.125 25.723 6.715 1.596 0 6.105 7.507 33.23 20060408 360 20060409 420 6.944 8.619 5.068 2.324 5.24 1.782 28.196 24.737 5.835 2.881 0.229 3.706 7.164 31.901 20060410 580 20060411 250 5.304 7.547 4.895 2.242 3.701 1.212 23.689 21.2 6.293 1.254 0 3.846 6.335 27.535 20060412 360 20060413 510 1.731 13.336 4.527 2.43 4.893 1.958 26.917 23.982 5.636 2.729 0 3.473 6.408 30.39 20060414 530 20060415 490 20060416 230




216

9. Anexo II: Comparación Mediciones Harvard Impactor y Alto Volumen (DOTE-0587-01-HI-HIVOL-SITIO-01-ESCUELA-E-10-20061013) A fin de desarrollar un Modelo Receptor para Tocopilla fueron instaladas 3 Estaciones (Sitio 01, Sitio 02 y Sitio 03), las cuales midieron MP10 y MP2.5, durante Marzo y Abril del 2006, utilizando Muestreadores Harvard (HI), coleccionando en filtros de teflón y microcuarzo. Posteriormente en Julio del 2006 fue instalada una Estación adicional (Sitio 04). EL Sitio 01 fue emplazado a una distancia de aproximadamente 30 metros de la Estación Escuela E-10, la cual opera en forma rutinaria un Muestreador de Alto Volumen MP10 (un muestreo cada 3 días). Por requerimientos del objetivo del muestreo con HI, la unidad captadora de partículas (cabezal) fue emplazado a 6 (m) de altura. En total fueron realizados 11 muestreos en paralelo, el equipo HI (Sitio 1) y el equipos HI-VOL (Estación Escuela E-10, mostrando las siguientes estadísticas descriptivas.

ESTADÍSTICO SITIO 01 ESCUELA E-10 Numero Muestreos 11 11 Máximo (ug/m3N) 97 99

Percentil 75 (ug/m3N) 85 94 Mediana (ug/m3N) 74 87

Promedio Aritmético(ug/m3N) 73 86 Percentil 25 (ug/m3N) 65 79

Mínimo (ug/m3N) 48 71

Rango (ug/m3N) 49 28 Desviación Estándar (ug/m3N) 15 9

Tabla 1. Estadística Descriptiva con todos los Muestreos (n=11).

Eliminando 2 muestreos presentan diferencias importantes (podría deberse a impacto de fuente no uniforme en ambas Estaciones, debido a que en el caso de los Muestreos con HI, mostraron valores menores, tanto para el MP10, como el MP2.5, muestreo sirve de indicador) obtenemos la siguiente estadística descriptiva para los 7 muestreos restantes.

ESTADÍSTICO SITIO 01 ESCUELA E-10 Numero Muestreos 7 7 Máximo (ug/m3N) 97 99

Percentil 75 (ug/m3N) 86 98 Mediana (ug/m3N) 85 91

Promedio Aritmético(ug/m3N) 81 89 Percentil 25 (ug/m3N) 73 83

Minimo (ug/m3N) 68 73

Rango (ug/m3N) 29 26




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Desviación Estándar (ug/m3N) 9 9 Tabla 2. Estadística Descriptiva con todos los Muestreos (n=7).

La Tabla 1 es posible apreciar una mejora importante entre las mediciones de MP10 de ambas Estaciones, al descartar como muestreos co-colocados (en paralelo) 4 muestreos donde el Equipo HI da valores menores al Equipo de Alto Volumen. La Figura 1, muestra la correlación entre las Estaciones Sitio 01 versus la Estación Escuela E-10 considerando el caso mas restrictivo de muestreos en paralelo (n=7).

Figura 1. Correlacion Sitio 01 v/s Escuela E-10 para MP10.

En conclusión, podemos indicar, para niveles de concentración bajos e intermedios [0 a 240 (ug/m3N)] los Muestreadores HI dan resultados comparables y de ordenes de magnitud similares a la de los Muestreadores de Alto Volumen con designación de Método Protocolo EPA.

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Informe Final Calidad AIRE PM10 ... - Universidad de Chilelgallard/VOCALS/MONITORING/Informe_Final_Calidad... · que entregaría un modelo de transporte para alimentar el modelo de