Uso de sensores portátiles electroquímicos para el análisis de las concentraciones ambientales de dióxido de nitrógeno a nivel de calle en dos sitios de la Región Metropolitana

Abstract

La contaminación del aire es un área de interés mundial por su efecto nocivo tanto en la salud de las personas como en el medio ambiente. Los sensores de aire de bajo costo1 ayudan a determinar la concentración de contaminantes en lugares específicos de interés científico, donde los equipos de referencia actualmente utilizados no pueden llegar. El presente trabajo de investigación utilizó 3 sensores electroquímicos de bajo costo, marca Alphasense NO2-B43F, que se encontraban dentro de una plataforma desarrollada por un consorcio internacional liderado por el Instituto Sueco del Medio Ambiente con tecnología IoT (Internet de las cosas). La primera campaña de monitoreo se llevó a cabo en la Sociedad de Desarrollo Tecnológico (SDT) entre el 28/12/20 y el 11/02/21, mientras que la segunda campaña de monitoreo se realizó en la Municipalidad de Peñalolén entre los días 19/02/21 y el 11/03/21, para finalmente realizar una campaña de monitoreo en una casa particular entre el 07/05/21 hasta el 11/06/21 ubicada aproximadamente 530 m de la estación de monitoreo oficial La Florida. Se utilizaron dos modelos estadísticos, el modelo de Regresión Lineal Múltiple y el Modelo Aditivo Generalizado con la finalidad calibrar los sensores y de esta forma llevar los datos brutos medidos por el sensor, los que se encontraban en milivoltios (mV) a unidades de concentración en partes por billón (ppb). En ambos se utilizó como variable respuesta la concentración de NO2 medida por la estación de monitoreo La Florida y como variables predictoras los datos obtenidos por los sensores de NO2, temperatura del sensor y humedad relativa reportada por la estación de monitoreo. Al aplicar las métricas de rendimiento recomendadas por la EPA se obtuvieron R2 que varían entre 0,7 y 0,75, sesgos <30%, RMSE~ 9,1 ppb, SD ~15,5 ppb y CV ~41,6%. Al analizar las concentraciones de NO2 de las campañas de monitoreo llevadas a cabo tanto en la SDT como en la Municipalidad de Peñalolén se obtuvo que ambos modelos estadísticos son capaces de evidenciar las variaciones en el comportamiento del NO2 tanto de forma horaria como semanal en ambos sitios monitoreados. Finalmente, al comparar las concentraciones horarias de NO2 en la SDT y en la Municipalidad de Peñalolén, se encontraron diferencias significativas (valores p < 0,05; al aplicar t Student) en la mayor parte de las horas del día.

Air pollution is an area of global interest due to its harmful effect on both people's health and the environment. Low-cost air sensors2 help determine the concentration of pollutants at specific locations of scientific interest, where currently used reference equipment cannot reach. The present research work showed 3 low-cost electrochemical sensors, brand Alphasense NO2-B43F, which were found within a platform developed by an international consortium led by the Swedish Institute of the Environment with IoT (Internet of Things) technology. The first monitoring campaign was carried out in the Technological Development Society (SDT) between 12/28/20 and 02/11/21, while the second monitoring campaign was carried out in the Municipality of Peñalolén between days 02/19/21 and 03/11/21, to finally carry out a monitoring campaign in a private house between 05/07/21 to 06/11/21 located approximately 530 m from the official monitoring station La Florida. Two statistics were used, the multiple linear regression model and the generalized additive model in order to calibrate the sensors and thus carry out the raw data measured by the sensor, which were found in millivolts (mV) to units of concentration in parts per billion (ppb). In both, the NO2 concentration measured by the La Florida monitoring station was obtained as a response variable, and the data obtained by the NO2 sensors, sensor temperature and relative humidity reported by the monitoring station as predictor variables. By applying the performance metrics recommended by the EPA, R2 varied between 0.7 and 0.75, biases <30%, RMSE~ 9.1 ppb, SD ~15.5 ppb and CV ~41.6%. When analyzing the NO2 concentrations of the monitoring campaigns carried out both in the SDT and in the Municipality of Peñalolén, it was obtained that both statistical models are capable of evidencing the variations in the behavior of NO2 both hourly and weekly at both sites monitored. Finally, when comparing the hourly concentrations of NO2 in the SDT and in the Municipality of Peñalolén, significant differences were found (p values < 0.05; when applying t-Student's) in most hours of the day.