Caracterización de fuentes de metales pesados y elementos unidos a material particulado fino en un sitio urbano de la ciudad de Santiago en el periodo otoño-invierno 2023

Abstract

Los metales pesados y elementos asociados al material particulado (MP) son un problema tanto para la salud como para el ambiente a escala mundial. Esto es debido a los efectos adversos que genera sobre la salud, como problemas respiratorios, cardiovasculares, entre otros. Además, de su capacidad de transportarse desde fuentes lejanas a otros sitios. En este seminario se realizó una medición de forma continua cada 1 hora durante el periodo otoño-invierno (29 de mayo de 2023 a 13 de julio de 2023), encontrando 16 elementos en el material particulado fino (MP2,5) en un sitio urbano, el cual está ubicado en la comuna de Ñuñoa de la Región Metropolitana de Santiago, Chile, mediante el monitor multimetálico Xact 625i. Este equipo permitió ver los horarios en que ocurren eventos de aumento de concentración de los elementos asociados al MP2,5. Representando estos elementos aproximadamente el 4% del total del MP2,5, encontrándose concentraciones de hasta 4800 ng/m3 . Se aplicó el modelo receptor de Factorización de Matriz Positiva (PMF) para identificar y caracterizar las fuentes de emisión de los elementos presentes en elMP2,5. Se encontraron seis fuentes de emisión: Polvo resuspendido (Si, Ca, Ti, Fe y Mn), Emisiones de no escape (Ba, Cr, Cu y Zn), Quema de biomasa (K y Br), Fuentes industriales (Se), Procesos mineros (As, S y Zn) y Aerosol marino (Cl). Las fuentes de “Polvo resuspendido” y “Emisiones de no escape” están estrechamente ligadas al tráfico vehicular, presentando similitudes en su perfil diurno y semanal, además del régimen de vientos, mostrando un aumento de concentraciones en los horarios de mañana y tarde, debido a que son las horas de mayor tráfico vehicular. La fuente de “Quema de biomasa” se identificó principalmente por la presencia de K como elemento trazador, siendo liberado al ambiente cuando se quema leña. Esta fuente es usada posiblemente como método de calefacción por una parte de la población durante la campaña de medición, donde su concentración se ve incrementada durante los periodos de menores temperaturas. La fuente “Procesos mineros” fue identificada por la presencia de As, S y Zn, los cuales podrían ser emitidos por refinerías y mineras cercanas a la ciudad de Santiago, como Chagres, Ventanas y El Teniente. El “Aerosol marino” se identificó principalmente por la presencia de Cl, el cual podría atribuirse a las masas de aire costeras que llegan al sitio de estudio. Por último, las “Fuentes industriales” fueron caracterizadas por la presencia de Se como elemento trazador, las cuales principalmente se deben a la combustión de carbón y aceites. Finalmente, la importancia de este estudio radica en su contribución en la información sin precedentes de la caracterización, identificación y asignación de fuentes durante el periodo de otoño-invierno 2023, momento en que se encuentra una mayor contaminación atmosférica por material particulado fino en comparación con el periodo de verano, debido al aumento de concentración de MP2,5 en temporadas frías por efecto de las inversiones térmicas, utilizando un modelo receptor con datos horarios.

Heavy metals and elements associated with particulate matter (PM) are a problem for both health and the environment on a global scale. This is due to the adverse effects it generates on health, such as respiratory and cardiovascular problems, among others. In addition, its ability to be transported from distant source to other places. In this seminar, a continuous measurement was carried out every 1 hour during the autumn winter period (May 29, 2023 to July 13, 2023), finding 16 elements in fine particulate matter (PM2,5) in an urban site, which is located in the commune of Ñuñoa of the Metropolitan Region of Santiago, Chile, using the Xact 625i multimetal monitor. This equipment allowed to see the times when events of increased concentration of the elements associated with PM2,5 occur. These elements represent approximately 4% of the total PM2,5, with concentrations up to 4800 ng/m3 . The Positive Matrix Factorization (PMF) receiver model was applied to identify and characterize the emission sources of the elements present in the PM2,5. Six emission sources were found: Resuspended dust (Si, Ca, Ti, Fe and Mn), Non-exhaust emissions (Ba, Cr, Cu and Zn), Biomass burning (K and Br), Industrial sources (Se), Mining processes (As, S and Zn) and Marine aerosol (Cl). The sources of “Resuspended dust” and “Non-exhaust emissions” are closely linked to vehicular traffic, presenting similarities in their diurnal and weekly profile, in addition to the wind regime, showing an increase in concentrations in the morning and afternoon schedules, because they are the hours of greatest vehicular traffic. The source of “Biomass burning” was mainly identified by the presence of K as a tracer element, being released into the environment when wood is burned. This source is possibly used as a heating method by a part of the population during the measurement campaign, where its concentration increases during periods of low temperatures. The source “Mining processes” was identified by the presence of As, S and Zn, which could be emitted by refineries and mining companies near the city of Santiago, such as Chagres, Ventanas and El Teniente. The “Marine aerosol” was identified mainly by the presence of Cl, which could be attributed to coastal air masses reaching the study site. Finally, “Industrial sources” were characterized by the presence of Se as a tracer element, which is mainly due to the combustion of coal and oils. Finally, the importance of this study lies in its contribution to the unprecedented information of the characterization, identification, and assignment of source during the autumn-winter 2023 period, a time when greater atmospheric pollution by fine particulate matter is found compared to the summer period, due to the increase in PM2,5 concentration in cold seasons due to the effect of from thermal inversions, using a receiver model with hourly data.