利马都市区空气污染物(NO2、对流层O3和CO)的时间分析及其与空气温度和太阳辐射的关系

IF 0.4 Q4 ECOLOGY Ecologia Aplicada Pub Date : 2023-07-24 DOI:10.21704/rea.v22i1.850
Orlando Fernando Benites-Morales, Sergio Artemio Pacsi-Valdivia
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摘要

本研究包括2015年至2018年利马大都市对流层NO2、CO和O3水平的时间分析,以及它们之间以及与空气温度和太阳辐射的关系。为了实现这一目标,我们开发了描述性、相关性和回归时间分析,使用在组成城市的不同区域记录的每小时信息。有人指出,评估的气体水平主要低于秘鲁的规定和世界卫生组织制定的指导值,因此它们对人口健康的影响无关紧要。这些气体的每小时行为是双峰的,受车辆交通对NO2和CO的影响,受太阳辐射对对流层O3的影响;然而,后者也可能受到夜间运动的影响。在日常行为中,所谓的“周末效应”变得明显。相关分析表明,各参数在评估区域之间的行为均为均匀;CO与对流层O3呈负相关,NO2与CO呈正相关,气象参数与NO2与对流层O3呈正相关。在此基础上,建立了对流层O3历史值的多元线性回归模型。
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ANÁLISIS TEMPORAL DE LOS CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS (NO2, O3 TROPOSFÉRICO Y CO) Y SU RELACIÓN CON LA TEMPERATURA DEL AIRE Y LA RADIACIÓN SOLAR EN LIMA METROPOLITANA
El presente estudio comprende el análisis temporal de los niveles de NO2, CO y O3 troposférico acontecidos en Lima Metropolitana entre los años 2015 al 2018, y su relación entre sí y con la temperatura del aire y la radiación solar. Para ello, se desarrollaron análisis temporales descriptivos, correlacionales y de regresión empleando información horaria registrada en diferentes zonas que componen la ciudad. Se advirtió que los niveles de los gases evaluados se encontraron principalmente por debajo de la normativa peruana y los valores guía establecidos por la Organización Mundial de la Salud, por lo que su influencia en la salud de la población no fue relevante. El comportamiento horario de estos gases fue bimodal y estuvo influenciado por el tráfico vehicular para el NO2 y el CO, y por la radiación solar para el O3 troposférico; aunque, posiblemente este último también haya estado influenciado por su desplazamiento nocturno. En el comportamiento diario se evidenció el denominado “efecto fin de semana”. El análisis correlacional indicó un comportamiento homogéneo de los parámetros entre las zonas evaluadas; y se observó una clara correlación negativa entre el CO con el O3 troposférico y una clara correlación positiva entre el NO2 con el CO y entre los parámetros meteorológicos con el NO2 y con el O3 troposférico. Finalmente, se generaron modelos de regresión lineal múltiple que estimaron adecuadamente los valores históricos de O3 troposférico.
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