Variabilidad temporal de aerosoles atmosféricos en Huancayo
Resumen
Objetivos: Identificar la variabilidad temporal de los aerosoles atmosféricos en Huancayo a través de datos satelitales. Métodos: Investigación de alcance descriptivo, diseño longitudinal. Los datos utilizados fueron, el índice de aerosol (IA) tomados por el sensor OMI (ozone monitoring instrument) en el período 2005-2012; y el espesor óptico de aerosol (EOA) registrados por el sensor MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) de las plataformas Aqua y Terra, en los períodos 2003-2012 y 2001-2012, respectivamente. Resultados: El IA registró el año 2012 un máximo interanual de 0,61; durante el período enero-marzo disminuyó a 0,30; abril-agosto aumentó a 0,75 y setiembrediciembre disminuyó a 0,43. En cambio, el EOA reportó en el 2005 un máximo interanual de 0,22; en el período abril-junio disminuyó a 0,09; juliosetiembre aumentó a 0,30; octubre-diciembre disminuyó a 0,22, y enero-marzo aumentó a 0,20. El análisis estadístico reportó un coeficiente de correlación entre el IA del sensor OMI y el EOA del sensor MODIS de las plataformas Aqua y Terra, siendo 0,1041 y 0,0982 (p<0,05), respectivamente. La misma correlación fue efectuada entre los datos del sensor MODIS, resultando más elevada 0,902 (p<0,05). El IA mostró una tendencia de incremento a razón de 0,036/año; el EOA de disminución, 0,003/año. Conclusiones: Se identificó un patrón de variación significativo entre las estaciones y los meses de ambos parámetros con elevados valores del IA en invierno y otoño, máximos en agosto; el EOA, en primavera y verano, máximos en septiembre.
Citas
1. Seinfeld J, Pandis S. Atmospheric chemistry and physics from Air pollution to climate change. 1ª ed. New York: Wiley; 1998.
2. Zheng J, Che W, Zheng Z, Chen L, Zhong L. Analysis of spatial and temporal variability of PM10 concentrations using MODIS aerosol optical thickness in the Pearl River Delta Region, China. Aerosol and Air Quality Research. 2013; 13: 862-876.
3. Rojas J, Vargas P, Carrillo F. Variabilidad espacial y temporal del Espesor Óptico de los Aerosoles sobre Perú usando Imágenes de Satélite. Lima: Laboratorio de Teledetección/UNMSM; 2009.
4. Rojas N, Rojas J. Estudio de la Dinámica del Espesor Óptico de los Aerosoles en América del Sur a partir de las imágenes MODIS de los satélites Terra y Aqua (2000-2012). Lima: Laboratorio de Teledetección/UNMSM; 2012.
5. Galanter M, Levy H, Carmichael G. Impacts of biomass burning on tropospheric CO, NOx and O3, J. Geophys. Res. 2000; 105 (D5): 6633-6653.
6. Mielnicki D, Canziani P, Drummond J, Skalany JP. Quema de biomasa en el Centro-Sur de Sudamérica: Incendios locales, impactos regionales. [Internet]. 2005 Noviembre [citado 2014 Enero 10]: [10 páginas]. Disponible en: http://www.uca.edu.ar/uca/common/grupo72/files/QUema_biomasa_centro_sur_sudamerica.pdf
7. Prins E, Feltz J, Menzel W, Ward D. An overview of GOES-8 diurnal fire and smoke results for SCARB and 1995 fire season in South America. J. Geophys. Res. 1998; 103(D24), 31821–31835.
8. Suárez L, Castillo L, Marín M, Carrillo G, Rímac L, Pomalaya J, et al. Estudio de la variación estacional del ozono troposférico y aerosoles del Perú relacionado a las quemas de vegetación en la Amazonía. Mosaico Cient. 2006; 3(2): 36–41.
9. Deng X, Tie X, Zhou X, Wu D, Zhong L, Tan H, et al. Effects of Southeast Asia biomass burning on aerosols and ozone concentrations over the Pearl River Delta (PRD) region. Atmospheric Environment. 2008; 42: 8493-8501.
10. Velarde F. Estudio de la Variación Estacional de Aerosoles Transportados a la ciudad de La Paz y su relación con las quemas de Biomasa. [Tesis de grado]. La Paz: Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ciencias Puras y Naturales; 2010.
11. Silva Y, Takahashi K, Chávez R. Dry and wet rainy seasons in the Mantaro river basin (Central Peruvian Andes). Adv. Geosci. 2007; 14: 1-4.
12. King MD, Menzel WP, Kaufman YJ, Tanré D, Gao BC, Platnick S, et al. Cloud and aerosol properties, precipitable water, and profiles of temperature and water vapor from MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003; 41(2): 442-458.
13. Levy RC, Lorraine A, Remer, Mattoo S, Vermote EF, Kaufman YJ. Secondgeneration operational algorithm: Retrieval of aerosol properties over land from inversion of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer spectral reflectance. J. Geophys. Res. 2007; 112(D13211): 1-21.
14. Expósito F. Determinación del espesor óptico de aerosoles mediante técnicas de teledetección en la región de Canarias. [Tesis Doctoral]. Mallorca: Universidad de la Laguna; 1999.
15. GES DISC Web [Internet]. New York: National Aeronautics and Space Administration; [update 2009 Sep 08; cited 2013 Oct 31]. About MODIS [about 3 screens]. Available from: http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/dataholdings/PIP
16. Levelt P, Hilsenrath E, Leppelmeier G, Van Den Oord G, Bhartia P, Tamminen J, et al. Science objectives of the Ozone Monitoring Instrument. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2006; 44(5): 1199-1208.
17. Reyes P. Análisis y descripción general de la Plataforma GIOVANNI: Universidad de Granada; 2010.
18. Almeida A. Propriedades ópticas das partículas de aerossol e uma nova metodologia para a obtenção de espessura óptica via satélite sobre São Paulo. [Tese de doutorado]. São Paulo: Instituto de Física para obtenção do título de Doutor em Ciências. Brasil; 2005.
