Simulaciones Especiales. Tarea 2: Optimización de la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire. Convenio de Asociación No. 543 de 2008 Acta No 3

Transcripción

1 Simulaciones Especiales. Tarea 2: Optimización de la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire. Convenio de Asociación No. 543 de 2008 Acta No 3 Informe Final. Agosto de 2010

2 2 Optimización de la red de Monitoreo de la

3 CRÉDITOS CO VE IO 543 DE 2008 EVALUACIÓ DE LOS IVELES DE CO TAMI ACIÓ ATMOSFÉRICA E LAS ZO AS URBA AS DEL VALLE DE ABURRÁ UN PROYECTO DE: ÁREA METROPOLITANA DEL VALLE DE ABURRÁ Mauricio Facio Lince. Arq. Director Alejandro González Valencia. I.A. MSc. Subdirector Ambiental Gloria Estela Ramírez Casas I.Q. Msc. Claudia Liliana Mendoza Salas I.S. Ana Zuleima Orrego Guarín I.Q. Esp. Laura Catalina Gil Salazar I.A. Esp. Gustavo Londoño Gaviria I.Q. MSc. Raúl Alexander Cardona Pareja I.S. Esp. EJECUTADO POR: Universidad Pontificia Bolivariana EQUIPO DE TRABAJO Maria Victoria Toro Gómez I.Q. MSc. PhD. Diana Marcela Quiceno I.Q. Dep. Dinámica de Contaminantes. Fundación CEAM José Jaime Diéguez INTERVENTORÍA Multivac Consultores. 3

4 4 Optimización de la red de Monitoreo de la

5 CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN OBJETIVOS Y PLAN DE TRABAJO DESCRIPCIÓN DEL ESCENARIO Y DE LA RED DE MONITOREO Red De Monitoreo De La Calidad Del Aire Descripción del Banco de Datos Bases de Datos Control de Calidad de los Datos METODOLOGÍA APLICADA AL ANÁLISIS DE LOS DATOS REFERENCIAS

6 1. INTRODUCCIÓN. Este documento es un informe de las actividades realizadas hasta la fecha dentro del contrato de servicios entre la Fundación Centro de Estudios Ambientales del Mediterráneo (CEAM) y la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB) de Medellín (Colombia), relativo a la optimización de la red de monitoreo de la calidad del aire del Valle de Aburrá. En los apartados siguientes se detallan los objetivos y el plan de trabajo acordados para ello entre el CEAM y la UPB, y se describen las fuentes de información disponibles, y la metodología a aplicar para la consecución de estos objetivos. Así mismo se describen las actividades realizadas hasta el momento. Estas actividades han consistido fundamentalmente en; (i) la visita (entre el 7 y el 12 de Junio de 2010) de un técnico del CEAM a la zona de estudio, con el fin de reconocer el estado actual de la red de monitoreo, y de recabar los datos y la información necesarios para llevar a cabo los trabajos, y (ii) el pre-procesado de los ficheros de datos para su posterior análisis por medio de las herramientas de software desarrolladas por el CEAM para el tratamiento de datos de calidad del aire. 2. OBJETIVOS Y PLAN DE TRABAJO. El objetivo es elaborar una propuesta de optimización de la red de monitoreo de la calidad del aire en el área del Valle de Aburrá. La propuesta se orientará a mejorar el diseño de la red en relación con el número y distribución de puntos de medida para los contaminantes y criterios establecidos en la legislación vigente (Resolución nº 610 del 24 de marzo de 2010 del Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial del Gobierno de la República de Colombia). La propuesta se elaborará sobre la base de la configuración actual de la red, y a partir de los resultados del análisis de las series temporales de concentraciones de contaminantes y de variables meteorológicas registradas por la propia red (base de datos histórica). Este análisis tiene por objeto, por un lado, el diagnostico de la calidad del aire en relación con los niveles de referencia establecidos en la legislación, y por otro, la caracterización, al menos en sus aspectos más relevantes, de la dinámica de contaminantes en el Valle de Aburrá. Los resultados del estudio, en forma de recomendaciones y propuestas de optimización de la red, se emitirán en un informe final con plazo 15 de Octubre de Las propuestas señaladas consistirán fundamentalmente en la selección de puntos complementarios y/o alternativos de medida, y en su caso en el desplazamiento o baja de 6

7 alguno de los emplazamientos actuales (cada caso será debidamente justificado en base al diagnóstico alcanzado). No se detallarán posiciones exactas, sino áreas reducidas y delimitadas (ej. círculos de radio del orden de m.), dentro de las cuales técnicos locales deberían seleccionar a posteriori los puntos concretos más adecuados, que cumplan los criterios en cuanto a distancias a obstáculos y a vías de tráfico, y resuelvan los condicionantes en cuanto a seguridad, disponibilidad de alimentación eléctrica, etc. Estas propuestas estarán orientadas a la mejora del diseño de la red bajo los principios de eficiencia y representatividad (conseguir una red que proporcione la mejor vigilancia posible con el menor costo de recursos posible), y como ya se ha dicho, serán ajustadas a los criterios establecidos en la legislación vigente. Finalmente es importante señalar que el procedimiento aplicado (ver apartado 5), parte del análisis de la base de datos históricos, y que por tanto las propuestas en todo caso estarán condicionadas por la cantidad y calidad de los datos disponibles ( no se contempla la realización de campañas experimentales "ad hoc"). Plan de trabajo (Cronograma de tareas): En la tabla de abajo se muestra la secuencia temporal de las tareas programadas. El informe final se enviará en la fecha de finalización del contrato, el 30 de agosto de Tabla1: Cronograma de tareas planificadas. Este informe abarca el grupo de tareas I,II y III, y el informe final ampliará este documento con los resultados y las tareas IV a VI. 3. DESCRIPCIÓN DEL ESCENARIO Y DE LA RED DE MONITOREO. Dentro del Valle de Aburrá, en el sur del departamento de Antioquía (Colombia), se ubica el área metropolitana conformada por diez municipios, Medellín el principal de ellos en cuanto a tamaño, que suman una población de aproximadamente habitantes. 7

8 Este área (AMVA) se asienta sobre la parte baja del valle, en los márgenes del río Medellín, con importantes penetraciones sobre las laderas. Entre las principales fuentes de emisión de contaminantes atmosféricos en la zona hay que contar el elevado tráfico de vehículos, tanto ligeros como pesados, así como varios focos industriales en los sectores textil, alimentación, cerámico, metal, químico, y otros. El inventario de emisiones atmosféricas de 2009 realizado por la UPB y AMVA [1], asigna a las fuentes móviles (tráfico) aproximadamente: el 90% de las emisiones de CO y NOx, el 80% de las de PM2.5, el 60% de las de PM10 y de VOCs, y el 20% de las de SO2, y a las fuentes fijas (industria): el 80% de las SO2, el 40% de PM10, el 20% de PM2.5 y el 5-10% de CO, NOx y VOx. Aparte de estas solo son significativas las emisiones de VOCx de fuentes de área y biogénicas (10 % y 20% respectivamente). Por otra parte la situación geográfica y las características orográficas (valle profundo de orientación N-S dentro de la cordillera central de los Andes y cercano al ecuador), determinan las condiciones climáticas y meteorológicas, en particular las circulaciones dominantes de viento, las condiciones de estabilidad vertical, y los niveles de radiación solar, que dirigen o condicionan la dispersión y transformación química de estas emisiones una vez son vertidas a la atmósfera. Ambos factores, emisiones y procesos atmosféricos de dispersión y transformación fotoquímica, configuran la dinámica de contaminantes en el valle, dentro del cual ya se han identificado problemas de contaminación (superaciones de los valores de referencia establecidos en la legislación) asociados al menos a niveles elevados de material particulado y ozono troposférico [2] Red De Monitoreo De La Calidad Del Aire. Para la vigilancia de la calidad del aire en el Valle de Aburrá la autoridad administrativa (AMVA) dispone de una red automática de monitoreo conformada por un conjunto de sistemas y equipos automáticos en puntos fijos, que proporcionan medidas en continuo, y manuales, donde se obtienen muestras de PM10, PM2.5, NO2 y SO 2 cada tres días que son analizadas posteriormente en laboratorio. Además la red dispone de una estación móvil que varia de emplazamiento en función de las necesidades. La tabla de abajo contiene el listado y las variables registradas en los puntos de monitoreo de la calidad del aire. 8

9 Tabla 2: Listado de estaciones de la red de monitoreo de la calidad del aire del valle de Aburrá. Para la estación móvil (UM-AMVA) no se conoce con exactitud el calendario de operación de la estación. Los encabezados de los ficheros de datos recibidos de la UPB permiten adjudicar buena parte de los periodos de medida a diferentes emplazamientos, pero existen también varios periodos mas o menos largos de los cuales se tienen datos (contenidos en el fichero proporcionado por el organismo AMVA, extraído directamente del servidor durante la visita del técnico del CEAM a sus oficinas), pero sin adjudicar a ningún emplazamiento en concreto. Para la fase de análisis se prevé completar esta información, ya que para se precisa asignar los datos a cada emplazamiento en particular (la evolución temporal de las medidas, y la información que se pueda extraer de esta en relación con el diagnóstico de la calidad del aire y de la dinámica de contaminantes, es muy dependiente del punto de medida). Además de los datos de las estaciones que figuran en la tabla anterior se han recibido también datos de las siguientes estaciones automáticas: Unidad móvil SOFASA (UM-SFSA): esta estación es propiedad de CORANTIOQUIA y dispone de registros de O3, NOx, PM10 y meteorológicos, y opera en realidad como una estación fija ya que no ha variado su emplazamiento en la parcela de SOFASA en Envrigado. Unidad Móvil de la Secretaria de Medioambiente de Medellín (UM-SMA): Esta estación móvil ha operado desde finales de 2007 en 9 emplazamientos diferentes del valle, en 9

10 alguno de ellos, ej. Diagnósticocentro del transito (Barrio Caribe) en varios periodos diferentes. La tabla siguiente muestra el calendario seguido por esta UM. Tabla 3: Emplazamientos de la UM-SMA desde Noviembre de Y de las siguientes estaciones manuales: Hospital San Vicente de Paúl de Caldas (CAL-HSVP): Se dispone de registros de PST (Partículas Totales en Suspensión) hasta Abril de Liceo Manuel José Sierra de Girardota (GIR-LMJS): ): Se dispone de registros de PST (Partículas Totales en Suspensión) hasta Junio de Biblioteca Marco Fidel Suarez de Bello (BEL-BMFS): Se dispone de registros de PST (Partículas Totales en Suspensión) hasta Julio de 2009, y de NO2 y SO2 (Sistema Tres gases), hasta abril de Todos estos datos adicionales son útiles y se emplearán también en la fase de análisis. Las imágenes de las figuras 1 y 2 muestran la distribución geográfica de todos los emplazamientos de medida en el valle. 10

11 Figura 1: Mapa de la red de emplazamientos de medida fijos disponibles para el estudio (rojo=estaciones automáticas, Amarillo=estaciones manuales). La tabla 2 pone de manifiesto que la red de monitoreo está sobretodo dedicada a la vigilancia de los niveles de PM10 y PM2.5, para los cuales se dispone de una cobertura espacial que abarca todo el valle, y que podría, en base a los requisitos establecidos en la legislación [3] y [4], estar incluso sobre-dimensionada en cuento al número de puntos de medida. En cambio la red no esta igualmente dotada para la vigilancia de otras especies que probablemente alcanzan concentraciones significativas y susceptibles de requerir su vigilancia en mas puntos del valle (ej,. Ozono). La valoración de ambas situaciones es entre otros uno de los objetivos de este estudio. 11

12 Figura 2: Mapa de los emplazamientos cubiertos por la UM-SAM (marcadores verdes) y del emplazamiento de la UM-SOFASA (marcador azul). Durante su visita a Medellín entre el 6 y el 12 de Junio de 2010 el autor de este estudio, acompañado por técnicos de la AMVA e investigadores de la UPB, pudo examinar el estado y el entorno de todos los emplazamientos fijos de la red (figura 1). Este reconocimiento "in situ" de la red y del entorno, es fundamental para la adecuada interpretación de los datos, y por otra parte permite apreciar el estado de los equipos y la infraestructura. En relación con este aspecto, y aunque no es un objetivo de este estudio valorar las condiciones técnicas de la red, llama la atención el hecho de que varios de los equipos se encuentren ubicados en puntos muy elevados respecto del suelo y de los 1.5 a 4 metros que se pueden tomar como zona de respiración de la población. Emplazamientos como Exito San Antonio, Corantioquia, o Ed. Miguel de Aguinaga (figura 3) se encuentran en las terrazas de edificios de entre 4 a 9 alturas (equivalente a m aprox.). Esta situación sobreelevada, que afecta especialmente a los emplazamientos urbanos de Medellín, tiene el efecto evitar pantallas y obstáculos, además de posibles 12

13 actos vandálicos, pero también supone el alejamiento de la toma de muestras respecto de las emisiones del tráfico que ocurren a nivel del suelo. Esta posición puede dar lugar al registro de niveles mas moderados de alguno de los contaminantes, especialmente los más pesados y en condiciones de estabilidad atmosférica o inversión térmica que dificulta la mezcla vertical de la masa aérea contaminada. En otros casos se aprecian pantallas en el entorno inmediato de la toma de muestras, que pueden alterar también las medidas (ej. La Estrella, figura 4), o falta de acondicionamiento de la temperatura ambiente para equipos automáticos (ej. monitor de CO de Ed. M.Aguinaga), y o de la temperatura en los sistemas tres gases ( U.Nacional, figura 5) que así lo requieren. 13

14 Figura 3: Emplazamientos de medida en puntos elevados. De arriba a abajo: Corantioquia, Ed. Miguel de Aguinaga, y Exito San Antonio. Figura 4: Vista del entorno inmediato del equipo de PM10 en la Alcaldía de La Estrella. Se aprecia la existencia de pantallas en al menos tres de las direcciones. Figura 5: Monitor de CO ubicado en el interior del Ed. Miguel de Aguinaga, y sistema 3 gases. En ambos casos se requiere el acondicionamiento de la temperatura de trabajo para la correcta operación de ambos sistemas. Todas estas situaciones se tendrán en cuenta en la medida de lo posible en el momento de proponer mejoras en la red. 14

15 3.2. Descripción del Banco de Datos. Los datos de calidad del aire disponibles se han obtenido por vías diferentes y en varias fases: - Colección de ficheros con datos procesados y en diferentes promedios en formato de hoja de cálculo (.xls), y suministrados en Mayo de 2010 por la UPB. Organizados por años y en cada caso organizados por meses (una hoja por mes), y abarcando el periodo Colección de ficheros mensuales correspondientes al año 2009 con los datos de variables meteorológicas de la torre instalada en el SIATA. Suministrados por la UPB en mayo de Fichero Red_aire.txt con la base de datos completa (datos brutos), proporcionado por la AMVA durante la visita a sus oficinas el día 9 de junio de Ficheros de datos meteorológicos de la torre de la Facultad de de la U.Nacional entre Noviembre de 2008 y Abril de Suministrados por la UN en formato xls. - Fichero xls. con los datos de la Unidad Móvil de Corantioquia ubicada en las instalaciones de SOFASA (UM-SFSA). - Ficheros mensuales con los datos de la UM de la Secretaria de Medioambiente de Medellín (UM-SMA) entre Noviembre de 2008 y 2010 proporcionados por el SIATA. Las resoluciones temporales de todos estos ficheros son variadas: registros minutales, diezminutales, promedios semi-horarios, promedios horarios, y promedios diarios. Todos estos datos han sido preprocesado para su reformateo, y transformados en una colección de ficheros de promedios horarios, y a partir de ellos se han generado ficheros de promedios diarios, máximos horarios diarios, y máximos octohorarios diarios. La finalidad de este pre-procesado, además de la homogeneización de los formatos, es disponer de una base de datos con el formato requerido por el software desarrollado por el CEAM para el tratamiento de datos de redes de calidad del aire. El propio software ha tenido que ser también adaptado para su correcto funcionamiento. Debido a la cantidad de información, y sobretodo a la variedad de formatos en la que esta se ha recibido, gran parte del tiempo desde la obtención de esta información se ha dedicado a esta labores de pre-procesado. Incluso en algún caso (entre los ficheros de un mismo lote) cambian los formatos de fecha, las unidades para una misma variable (ppm, ppb, µg/m 3 ), o el orden de las columnas de un fichero a otro (de un mes a otro). En esta fase se ha encontrado además que en muchos casos la información entre distintos ficheros es redundante (el fichero Red_Aire.txt extraído del servidor de la AMVA contiene gran parte de los datos que se han recibido también por otras vías). Esto no supone en principio un problema, de hecho es una ventaja, pero si lo es el hecho de que 15

16 en algún caso, especialmente con los datos correspondientes a la UM- SMA, se ha encontrado que la información entre ambas fuentes no es coherente, es decir distintos ficheros, contienen registros con valores diferentes para la misma variable y la misma fecha-hora. En este caso el criterio adoptado ha sido tomar como base los datos contenidos en el fichero Red_aire.txt, y completarlo con los datos de la otra fuente en aquellos periodos para los que el fichero anterior mostraba huecos y la otra fuente disponía de datos. Es importante señalar que estas incidencias afectan a un número relativamente reducido de los registros, y no pueden considerarse significativas, aunque aquí se ponen de manifiesto para llamar la atención sobre la necesidad de un mayor control de las bases de datos, en aras de evitar posibles errores en su explotación posterior, ya sea con fines de gestión o de investigación de la calidad del aire Bases de Datos. Las figuras 6 a 9 ilustran la cobertura temporal de la base de datos disponible para este estudio. Por razones prácticas se han descartado en principio los datos anteriores a 2006, que por otro lado son comparativamente escasos en la mayor parte de los emplazamientos. De ser necesario estos datos se recuperarán para ser tenidos en cuenta en aquellos puntos donde se requiera se así se pone de manifiesto durante la siguiente fase de análisis. - Equipos Automáticos: 16

17 Figura 6: Cobertura temporal de los sistemas automáticos de medida en continuo de SO2, CO y O3 (periodo ) 17

18 Ç Figura 7: Cobertura temporal de los sistemas automáticos de medida en continuo de NOx, y PM1 (Periodo ) 18

19 Figura 8: Cobertura temporal de los sistemas automáticos de medida en continuo de PM2.5, PM10 y variables meteorológicas DIR, VEL, TEM, HR, RAD, PLU, PRE (Periodo ) - Equipos Manuales: (La línea punteada en los gráficos de abajo se debe a que los muestreos se realizan habitualmente uno de cada tres días) 19

20 Figura 9: Cobertura temporal de los sistemas manuales y semiautomáticos de medida en continuo de SO2, NO2 y, PM10 (Periodo ). 20

21 3.4. Control de Calidad de los Datos. Después del primer procesado, descrito en el apartado anterior, y como tarea previa al análisis a realizar en la siguiente fase, se ha realizado el control de calidad, consistente en la revisión y validación de los datos siguiendo el procedimiento de validación aplicado rutinariamente por el CEAM a los datos de la Red de calidad del aire de la Comunidad Valenciana [4]. La presencia de datos erróneos en las series temporales procedentes de monitores de medida en continuo es habitual, y se puede decir que inherente a este tipo de sistemas de medida. Estas medidas erróneas, causadas por fallos técnicos del monitor, o de otros elementos del sistema de medida (problemas de acondicionamiento de la temperatura interior de la cabina, suciedad en las tomas de muestras, caídas de tensión, calibraciones no filtradas, etc.), deben ser filtradas antes de la explotación de los datos para la evaluación de la calidad del aire, o para otros fines como ajuste y validación de modelos, o investigación de la dinámica de contaminantes. Se han revisado todas las series de datos para filtrar los que no satisfacen los mínimos criterios de calidad. En el Anexo I al final del documento se recogen todos los periodos de medidas erróneas detectadas y con una breve descripción de la razón de la anulación en cada caso para su valoración por parte de los agentes implicados en la gestión de la red. Todos estos datos se descartan para la fase de análisis posterior. Las figuras 10 y 11 (antes y después del filtrado respectivamente) ilustran este proceso de depuración de datos para el caso de PM10. Hay que señalar que, igual que se ha comentado en el apartado anterior respecto de algunos errores en el contenido de alguno de los de los ficheros disponibles, en ningún caso la cantidad de datos anulados es excesiva, y no se puede considerar que la presencia de estos pudiera desvirtuar las conclusiones finales del estudio. Sin embargo, si podría dar lugar eventualmente a resultados puntualmente incorrectos. Para evitar esta posibilidad el procedimiento del CEAM para el análisis de datos procedentes de redes automáticas de la calidad el aire incluye de forma rutinaria una fase previa de validación de datos. 21

22 Figura 10: Series temporales de promedios diarios de PM10 (µg/m3) 22

23 Figura 11: Series temporales de promedios diarios de PM10 (µg/m3) después de la depuración. 4. METODOLOGÍA APLICADA AL ANÁLISIS DE LOS DATOS. Para este estudio se aplicará la metodología utilizada habitualmente por el CEAM para el tratamiento e interpretación de datos de calidad del aire procedentes de las redes de medida en continuo. Este procedimiento, ya aplicado en otros casos y en otras escalas (p.e. en la optimización de redes de calidad del aire en España en un estudio realizado para el Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino [5]), consiste básicamente en la interpretación de la evolución conjunta de los parámetros meteorológicos y de las concentraciones de contaminantes. La figura 12 muestra la secuencia de fases que se sigue en este procedimiento. Figura 12: Diagrama de fases del procedimiento de análisis de las series de datos de redes de calidad del aire. El procedimiento se aplica en tres fases, de forma secuencial, y en general podrá requerir de varias iteraciones. La aplicación de una iteración puede ser una labor de 1 a varios meses dependiendo de los medios y recursos humanos disponibles, de la cantidad de información a analizar, y de la extensión geográfica considerada. Entre una iteración y la siguiente es necesario que transcurra un tiempo mínimo (abarcando al menos el periodo 23

24 estacional en el que el contaminante analizado muestra las mayores concentraciones), durante el cual la red proporcionará nuevos datos que permitirán ampliar el conocimiento de los patrones espacio-temporales de las concentraciones de contaminantes en la zona. En cualquier caso la metodología va encaminada a mejorar la red disponible, sea cual sea su estado, y su aplicación reiterada a una red sucesivamente mejorada en cada iteración, permitiría alcanzar la distribución espacial más adecuada a los objetivos de evaluación (eso sí, el estado inicial de la red condicionará el número de iteraciones necesario para ello). Aunque la disponibilidad de los registros meteorológicos no es un requisito explícitamente establecido en la legislación vigente en materia vigilancia de la calidad del aire, esta información es esencial para la correcta interpretación de la evolución de las concentraciones de contaminantes, para la identificación del origen de estos, y para otros objetivos establecidos para las redes de vigilancia como la validación de modelos. A continuación se describe cada una de las tres fases contempladas en el procedimiento. Fase 1: Distribución geográfica de las emisiones, y análisis sistemático de los datos meteorológicos En esta fase se identificarán las principales fuentes de emisión que puedan afectar a la zona (no se precisa disponer del inventario de emisiones detallado), y se recopilarán todos los datos disponibles de torres meteorológicas en la zona a analizar y en zonas vecinas con las que pueda haber una continuidad en las circulaciones de viento más habituales. Las características orográficas de la zona pueden orientar sobre esta posibilidad. En general, las líneas que definen las cadenas montañosas separan cuencas aéreas, y los valles canalizan las circulaciones que transportan la masa aérea. Además se tendrá en cuenta que la orientación geográfica de las cadenas montañosas influye sobre las circulaciones actuando como barreras orográficas, que se oponen o cambian la trayectoria de los vientos de escala general, o bien definiendo líneas de convergencia de las circulaciones de mesoescala. Será necesario disponer de series temporales que abarquen un periodo suficiente de años (3-5 años como mínimo), para garantizar la representatividad temporal, y con una resolución temporal al menos de datos horarios 1. Por otro lado, además de contar con datos depurados (si no lo están se requiere un revisión previa para el filtrado de los datos que no presenten una buena calidad), es importante conocer la posición exacta de todas las torres, y la posible influencia de forzamientos locales que puedan distorsionar el 1 Será necesario tener garantía de que estos promedios horarios han sido correctamente calculados. En particular, los datos de velocidad y dirección de viento han de tratarse vectorialmente, no como escalares independientes, de manera que los datos horarios de dirección y velocidad correspondan respectivamente a la dirección y a 1/6 del módulo del vector resultante de la suma de los 6 vectores diezminutales. 24

25 comportamiento general de la circulación dentro de una cuenca aérea. Si se trata de torres gestionadas por diferentes organismos, especialmente si no pertenecen a las redes de calidad del aire, es importante conocer detalles como la altura de la veleta, que pueden provocar efectos como el registro velocidades mayores durante el día si se trata de torres con alturas muy superiores a los 15 m, o quedar desacopladas de la circulación en superficie durante la noche cuando están pequeña colinas o en laderas dentro de un valle. Otro ejemplo es la ubicación de torres en cotas elevadas dentro del eje de cadenas montañosas con registros que pueden resultar ambiguos por estar sometidos a la influencia de diferentes vertientes dependiendo de la situación meteorológica o simplemente de la hora del día. El primer procesado de estos registros meteorológicos consiste en la generación de las rosas de viento separando las componentes estacionales, y la componente diurna de la nocturna en cada caso (figura 13). Si la densidad de torres es suficiente el análisis de estas rosas permite estimar cual será la continuidad de los vientos, y dará información valiosa sobre las rutas de transporte habitual en la zona y su probable variación estacional. El cálculo las series diarias de los parámetros S y L (figura 14) a partir de los registros de velocidad y dirección del viento ayudará al establecimiento de hipótesis sobre el alcance de esas circulaciones. Posteriormente la superposición de la orografía a dichas rosas, y un mínimo conocimiento de los forzamientos orográficos que puedan influenciar dichas medidas, permitirá refinar estas hipótesis. Figura 13: Rosas de viento de la estación de Alagón cercana a Zaragoza (España) correspondiente al año Se aprecia una evidente la canalización del valle del Ebro a lo largo de todo el año, con predominio de la componente NW (cierzo). 25

26 y r i = v i * t α R=Σ r i x L = R S= Σ r i Indice de recirculación I R =1- R/S L S >> advección (I R = 0) L,S << estancamiento L >> S oscilación/recirculación (I R 1) Figura 14: (Izquierda) S es el camino recorrido (longitud del arco descrito por los vectores velocidad [t=1]), y L la distancia neta recorrida (módulo del vector resultante de la suma de los vectores velocidad [t=1]). (Derecha) Ejemplo de seudo-trayectoria promedio del mes de Julio de 2004 a partir de datos de la torre de la estación automática de Móstoles. Aún cuando sea calculada para un día en concreto no corresponde a trayectorias reales, pero bien aplicadas pueden dar buena idea del patrón de las circulaciones. Este ejemplo reproduce al menos cualitativamente la dinámica en el área de Madrid en verano. A continuación la distribución de las fuentes de emisión principales (dentro y fuera de la zona), que pueden aportar niveles de contaminantes a la zona, en relación con los campos de viento identificados en el análisis de las rosas de viento, permitirá elaborar las hipótesis en cuanto a las rutas de transporte habitual de estas emisiones. En este punto hay que tener en cuenta que las rosas procedentes de torres situadas en el entorno de las áreas de emisión identificadas, darán una primera idea de las áreas de influencia (áreas a sotavento) de cada una de ellas dentro de la zona. En particular, para las fuentes de emisión externas a la zona, se podrá confirmar si efectivamente es razonable suponer un impacto dentro de la zona estudiada. Y por su parte, las rosas de torres en otros puntos dentro de la zona permitirán identificar el área (la sombra de barlovento) dentro del cual la presencia de emisiones puede acabar influenciando las concentraciones en dicho punto. En todo este análisis la mayor o menor densidad de torres meteorológicas disponibles permitirá un mayor o menor reconocimiento de la continuidad de las circulaciones, y en consecuencia una mayor o menor precisión en el reconocimiento de las rutas de transporte habitual de la masa aérea dentro de la zona. En este sentido es importante 26

27 intentar acceder a otras redes meteorológicas que complementen las propias torres de la red de calidad del aire. Fase 2: Análisis conjunto de los datos meteorológicos y los datos de calidad del aire. En esta segunda fase se añaden los datos de concentraciones de contaminantes. El contraste de estos datos frente a las hipótesis planteadas en la fase anterior respecto a las rutas habituales de transporte de la masa aérea dentro de la zona, y la variabilidad espacial esperable en base a esta dinámica, permitirá confirmar o no dichas hipótesis. Además, se procesarán los datos de contaminantes para el cálculo de las superaciones de los valores de referencia establecidos en la legislación para cada contaminante. La revisión de toda esta información permitirá una primera valoración en cuanto a la distribución de los emplazamientos de medida. Como resultado de este análisis conjunto se abren diferentes posibilidades: 1) El análisis de los datos meteorológicos y de concentración junto con la distribución de emisiones identificadas es autoconsistente (i.e., la variabilidad espacio-temporal de las concentraciones es coherente con la dinámica de transporte y dispersión de las emisiones identificadas a partir de los registros meteorológicos), y es completo (i.e., los resultados del análisis se pueden extender a todo el territorio abarcado por la zona). En este caso tenemos dos posibles conclusiones: 2) El análisis de los datos meteorológicos y de concentración junto con la distribución de emisiones identificadas es autoconsistente, pero no es completo (i.e., los resultados del análisis no se pueden extender a todo el territorio abarcado por la zona, existen "huecos" o áreas significativas no caracterizadas en cuanto a las concentraciones que le afectan). 3) El análisis de los datos meteorológicos y de concentración junto con la distribución de emisiones identificadas no es autoconsistente (i.e., la variabilidad espacio-temporal de las concentraciones no es coherente con la dinámica de transporte y dispersión que sugieren los registros meteorológicos) Fase 3: Propuesta de optimización. En el mejor de los casos, caso 1), solo se requiere alguna propuesta de optimización si se identifica la existencia de redundancias entre diferentes puntos de medida. En ese caso se propondría "liberar" alguno de los monitores redundantes que quedará disponible para cubrir posibles huecos. El caso 2 supone que se ha identificado algún hueco en la cobertura espacial de la red. Esto puede llevar directamente a una propuesta de optimización, como la instalación de 27

28 una nueva cabina en esa área, o la reubicación de una estación considerada no representativa o redundante. Cuando no sea posible determinar el punto de medida idóneo se requerirá información complementaria, que en primera instancia puede cubrirse con campañas de medida con las unidades móviles en los puntos y periodos adecuados. En el caso 3, para descartar errores en la aplicación del procedimiento, será necesaria la revisión de la calidad de los datos, y de las hipótesis de partida en cuanto a rutas de transporte y fuentes de emisión identificadas. Si en esta revisión no se encuentra la causa de la incoherencia entre toda la información analizada, será necesario recurrir a herramientas y datos adicionales que puedan mejorar el conocimiento de la situación. Se trata por tanto de planificar campañas experimentales o ejercicios de modelización meteorológica y fotoquímica, que puedan aportar mayor información. 28

29 5. REFERENCIAS [1] Inventario de Emisiones Año Fuentes fijas, Fuentes móviles, Fuentes de área Convenio de asociación 543 de 2008, Acta 3: Actualización del Inventario de Emisiones Atmosféricas. Grupo Investigaciones Ambientales, Universidad Pontificia Bolivariana [2] Propuesta de Plan de Descontaminación Atmosférica en la Región Metropolitana del Valle de Aburrá. Resumen Ejecutivo. Grupo Investigaciones Ambientales, Universidad Pontificia Bolivariana. [3] Resolución nº 610 del 24 de marzo de 2010 del Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial del Gobierno de la República de Colombia. [3] Protocolo para el Monitoreo y Seguimiento de la Calidad del Aire. Manual de diseño de sistemas de vigilancia de la calidad del aire (2010). Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial [4] Manual del Procedimiento de Validación de Datos de la R.A.V.C.A. de la Comunidad Valenciana (2005). Dieguez JJ, Monter C. [5] Estudio y Evaluación de la Contaminación Atmosférica por Ozono Troposférico en España. Informe Final Contrato con el Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino INF FIN/O3/2009. (2009) Diéguez JJ et al. Agradecimientos El CEAM quiere agradecer la colaboración de todos los técnicos, investigadores y responsables de todas las instituciones implicadas en la gestión de a red de monitoreo del valle de Aburrá, con los cuales ha mantenido contactos y de los cuales ha recibido la información necesaria para la realización las tareas descritas en este documento. En particular quiere agradecer especialmente su atención al equipo de investigadores del GIA, dirigido por la Dra. Victoria Toro, cuyas aportaciones y respuestas a cuantas cuestiones han surgido a lo largo de este trabajo han sido siempre eficazmente atendidas, contribuyendo con todo ello a la buena marcha de los trabajos desarrollados. 29

30 Anexo I: Listado de datos depurados. (medidas erróneas detectadas en la base de datos) 30

31 CODIGO NOMBRE EST. MUNICIPI O MAG FECHA INI H. INI FECHA FIN H. FIN COMENTARIOS GIR-IECO Girardota Girardota PM10 8-jun jun-08 9 Registro plano GIR-IECO Girardota Girardota PM10 25-ago ago-08 7 Registro constante= 64 GIR-IECO Girardota Girardota RAD 2-jul jul-08 8 Registro plano BEL-SEPM Sub estacion Bello PM10 22-ene ene Registro plano Bello BEL-SEPM Sub estacion Bello PM10 5-abr abr-08 9 Pico=995 no filtrado Bello BEL-SEPM Sub estacion Bello Bello PM10 31-dic dic Pico=995 no filtrado Medellín CO 6-may may-08 8 Niveles anormalmente bajos Medellín CO 20-may may Niveles anormalmente altos Medellín CO 15-jun jun-08 7 Niveles anormalmente altos Medellín CO 26-ago sep-08 8 Niveles anormalmente altos Medellín CO 28-nov nov Pico no filtrado Medellín CO 5-oct oct-09 8 Pico no filtrado Medellín CO 29-oct oct Pico no filtrado Medellín CO 20-abr abr Pico no filtrado Medellín PM10 22-ene ene Registro plano Medellín PM10 31-ene feb Registro plano Medellín PM10 16-feb feb-08 0 valor negativo Medellín PM10 27-mar mar Valores anormalmente altos Medellín PM10 2-jul jul-08 6 Registro plano Medellín PM10 22-jul jul Registro constante= 60 Medellín PM10 5-dic dic-08 6 Registro constante= 43 Medellín PM10 3-may may-09 8 Registro constante= 42 Medellín PM10 5-sep sep-09 8 Registro constante= 99 Medellín PM10 15-oct oct Registro constante= 125 Medellín PM10 10-dic dic-09 7 Registro constante= 49 Medellín PM10 26-dic dic-09 2 Registro constante= 42 Medellín PM10 6-feb feb Registro constante= 139 Medellín PM10 21-feb feb Registro constante= 105 Medellín PM10 7-abr abr Pico no filtrado 31

32 Medellín PM10 25-abr abr-10 9 Registro constante= 38 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 14-jul jul-07 7 Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 1-ene mar Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 4-oct oct Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 5-may may-09 9 Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 26-may jun-09 8 Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín CO 5-ago sep-09 8 Registro constante= 0 MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 23-ene ene Pico no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 30-ene feb Monitor inestable MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 07/02/ /02/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 12-feb feb-08 0 valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 14-feb feb-08 0 valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 14/02/ /02/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 15-feb feb-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 16/02/ /02/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 25-feb feb-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 18-mar mar-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 18/03/ /03/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 21-mar mar-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 23-mar mar-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 23/03/ /03/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 25/03/ /03/ Registro plano MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 29-mar mar-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 1-abr abr-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 4-abr abr-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 04/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 04/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 05/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 6-abr abr-08 0 Valor MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 06/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 07/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 16/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 16/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 17/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 18/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 19/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 21/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 21/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 21/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 22/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 23/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 24/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 24/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 24/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 28/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 29/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 30/04/ /04/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 02/05/ /05/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 10/05/ /05/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 13/05/ /05/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 16/05/ /05/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 27/05/ /05/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 09/06/ /06/ Registro plano MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 07/11/ /11/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 15/12/ /12/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 23/12/ /12/ Pico=995 no filtrado MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 25/12/ /12/ Registro plano 32

33 MED-AGUI Aguinaga Medellín PM25 31/12/ /12/ Pico=995 no filtrado MED-EXSA Exito San Medellín CO 4-nov nov-07 7 Pico no filtrado antonio MED-EXSA Exito San Medellín CO 14-ene mar-08 7 Registro plano antonio MED-EXSA Exito San Medellín CO 2-jul jul Registro plano antonio MED-EXSA Exito San Medellín CO 9-jul jul-08 9 Pico no filtrado antonio MED-EXSA Exito San antonio Medellín CO 26-dic dic Niveles anormalmente bajos MED-EXSA Exito San Medellín PM10 26-feb feb-09 9 Registro constante= 58 antonio MED-EXSA Exito San Medellín PM10 22-dic dic Registro constante= 58 antonio MED-EXSA Exito San Medellín PM10 31-dic dic-09 8 Pico=995 no filtrado antonio MED-EXSA Exito San Medellín PM10 27-mar mar Registro constante= 77 antonio MED-ALTA Altavista Medellín PM10 5-jun jun-07 0 Valor negativo no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-feb feb-08 0 Valor negativo no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 22-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 17-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 26-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 11-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 19-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 19-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 20-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 25-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 1-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 8-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 15-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 30-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 6-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 14-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 17-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 21-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 22-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 31-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 6-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 13-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 19-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 10-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 15-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 22-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 4-ene ene Registro constante= 17 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-ene ene Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 9-feb feb Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-feb feb Pico=995 no filtrado 33

34 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 23-feb feb Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 9-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 28-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 30-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 1-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 2-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 4-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 12-abr abr Registro constante= 59 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 5-may may-09 9 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 8-may may-09 9 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 22-may may Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 26-may may Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 4-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 7-jun jun Registro cte = 29, Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 17-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 26-jun jun Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 4-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 10-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 11-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 15-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 21-jul jul Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 3-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 10-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 12-ago ago-09 9 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 18-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 31-ago ago Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 7-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 10-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 11-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 13-sep sep-09 0 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 14-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 21-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 22-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 28-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-sep sep Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 5-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-oct oct Registro cte=53, Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 25-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 26-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-oct oct Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 3-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 9-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 17-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 23-nov nov Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 3-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 14-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 18-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 23-dic dic-09 6 Registro constante= 37 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-dic dic Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 13-ene ene-10 9 Pico=995 no filtrado 34

35 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 20-ene ene Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 21-ene ene Registro cte = 151, Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 1-feb feb Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 8-feb feb Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 16-feb feb-10 9 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-feb feb Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 4-mar mar-10 8 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 8-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 12-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 26-mar mar Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 5-abr abr-10 9 Picos=995 no filtrados, registro cte=79 MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-abr abr-10 5 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 24-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 27-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 28-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 29-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 30-abr abr-10 2 Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 30-abr abr Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 1-may may Pico=995 no filtrado MED-ALTA Altavista Medellín PM10 2-may may Pico=995 no filtrado MED-PJIC Politecnico Medellin CO 30-jun jun Niveles anormalmente altos MED-PJIC Politecnico Medellin CO 22-nov nov Pico no filtrado MED-PJIC Politecnico Medellin CO 16-jun jun Registro plano MED-PJIC Politecnico Medellin CO 23-jun jun-08 3 Registro plano MED-PJIC Politecnico Medellin CO 13-jun jun Pico no filtrado MED-PJIC Politecnico Medellin CO 20-ene feb Niveles anormalmente altos MED-PJIC Politecnico Medellin CO 20-ene feb Niveles anormalmente altos MED-PJIC Politecnico Medellin CO 2-mar may Niveles anormalmente altos MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 2-feb feb Registro constante= 995 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 15-oct oct-08 9 Registro constante= 60 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 10-nov nov-08 0 Registro constante= 94 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 27-feb feb Registro constante= 57 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 13-may may Registro constante= 37 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 29-ago ago-09 8 Registro constante= 57 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 18-sep sep-09 9 Registro constante= 54 MED-PJIC Politecnico Medellin PM10 6-ene ene-10 8 Canal cruzado (temp) MED-PJIC Politecnico Medellin RAD 14-ene dic-09 8 Registro plano MED-UCES Uni.CES Medellín CO 26-dic dic Niveles anormalmente bajos MED-UCES Uni.CES Medellín VEL 23-dic dic Pico no filtrado MED-UCES Uni.CES Medellín VEL 5-ene ene Pico no filtrado ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 1-jun jun-08 9 Registro plano ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 28-nov dic Registro constante= 147 ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 26-feb feb Registro constante= 71 ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 3-mar mar Registro constante= 91 ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 10-mar mar Registro constante= 52 ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 15-jun jun Registro constante= 79 ITA-CRSV Colegio Rosario Itagui PM10 27-oct oct Registro constante= 57 ITA-DITA Ditaires tagui CO 31-may may Pico no filtrado ITA-DITA Ditaires tagui CO 15-jul jul Pico no filtrado ITA-DITA Ditaires tagui CO 28-ago ago Registro desplazado ITA-DITA Ditaires tagui PM10 21-mar mar-09 9 Desplazamiento de la señal en 580 µg aprox. CAL-PMER Caldas Caldas PM10 12-jun jun Pico no filtrado CAL-PMER Caldas Caldas PM10 8-jul jul Pico no filtrado 35