Estudios de los niveles, composición y contribución de fuentes en el material particulado en suspensión en el sur de la ciudad de Gijón

La contaminación atmosférica es un problema que se repite en las sociedades que, concienciadas de sus perjuicios, una vez satisfechas otras necesidades urgentes, inician medidas tendentes a evitar o, cuando ello no sea practicable, reducir las emisiones y el impacto en el conjunto del medio ambiente y la salud de las personas. Si hablamos de contaminación atmosférica en Asturias, en el caso concreto de Gijón, hasta el año 2013 se venía produciendo la superación recurrente del valor límite diario de PM10 en la estación de la red de Calidad del Principado de Asturias de la Avenida de la Argentina ubicada en la zona oeste de la ciudad de Gijón, dentro de la aglomeración homónima. En esta tesis se realizó un muestro de material particulado PM10 y PM2.5 entre el 11/06/2014 y el 13/07/2015, mediante captadores de alto volumen ubicados en Roces, a una altura de unos 70 m sobre el nivel del mar, en una zona a menos de 150 m de la autovías AS-II, por el este, y A-8, por el sur, con una diferencia de cota de unos 10 m en el caso de la primera y de 30 m para la segunda. Al oeste, a 3,5 km, se halla el complejo de Arcelor Mittal; al noroeste, a 4,8 km, la Central Térmica de Aboño, y a 5,5 km, la fábrica de cementos Tudela Veguín; al norte, a 4 km, el puerto de El Musel. A partir del análisis de la composición química de ambas fracciones recogidas se determinó que la agrupación química en las fracciones crustal, OM+EC, aerosol marino y trazas resolvió un contenido ligeramente inferior para lo esperable en otras estaciones de similares condiciones, con excepción de OM+EC. La fracción OM+EC se mantuvo dentro del rango esperado teniendo en cuenta que, sin ser un punto negro, el tráfico en la zona es relevante. El contenido de la fracción marina fue equiparable en PM10 al de otras estaciones de la costa atlántica europea, aunque su nivel resultó inferior en PM2.5. En un contexto de alta complejidad de fuentes, se aplicó un modelo de receptor para la interpretación de las bases de datos. Con él se estimó la contribución a PM10 y PM2.5 de los actores detectados en un proceso de dos etapas. Primero se identificaron los factores o fuentes, en base a sus trazadores, haciendo uso de la herramienta estadística del análisis de componentes principales (ACP). A continuación, la apliación de regresión lineal múltiple (RLM) llevó a estimar los aportes de aquellas fuentes aisladas por el ACP. De la conjunción del ACP-RLM, se extrajeron las siguientes fuentes: En la aplicación del modelo a la fracción PM10 se han identificado 6 fuentes: • Tráfico. Caracterizada por los trazadores Sb, OC, EC, Sn, As, Cu y Bi. Contribuyó con el 28,0%. • Crustal. Caracterizada por los trazadores Al, Ti, Ce, Ca, Li, Sr, Co y K. Contribuyó con el 20,9%. • Aerosol secundario. Caracterizada por los trazadores NH4+, SO42- y V. Contribuyó con el 16,8%. • Aerosol marino. Caracterizada por los trazadores Na, Cl- y Mg. Contribuyó con el 14,4%. • Sínter. Caracterizada por los trazadores Tl, Rb, Pb, Se y Cd. Contribuyó con el 10,1%. • Horno alto/Convertidor/Laminación (BF/BOF/Laminación). Caracterizada por los trazadores Zn, Fe y Mn. Contribuyó con el 9,8%. En lo que respecta a la aplicación del modelo a la fracción PM2.5, las fuentes identificadas fueron 7: • Tráfico. Caracterizada por los trazadores OC, Sb, As, EC, Bi y Cu. Contribuyó con el 36,8%. • Sulfatos. Caracterizada por los trazadores SO42-, V y F-. Contribuyó con el 20,7%. • Nitratos. Caracterizada por los trazadores NO3- y NH4+. Contribuyó con el 15,6%. • Crustal. Caracterizada por los trazadores Ti, Al, Sr, Ce, Ca y Mg. Contribuyó con el 11,3%. • Sínter. Caracterizada por los trazadores Tl, Rb, Cd, Pb, K y Se. Contribuyó con el 10,7%. • Horno alto/Convertidor/Laminación (BF/BOF/Laminación). Caracterizada por los trazadores Zn, Mn, Fe y Sn. Contribuyó con el 4,5%. • Aerosol marino. Caracterizada por los trazadores Cl- y Na. Contribuyó con el 0,5%. Air pollution is a recurrent problem in modern societies. Aware of the damage it causes, but only when other more urgent needs have been covered, governments take measures to try to avoid, or when not possible, to reduce the releases and their impact on the environment and on the population health. When talking about air pollution in Asturias, specifically in Gijón, until 2013 the daily limit value for PM10 was recurrently exceeded in the station of the Principality of Asturias Network for Air Pollution Monitoring and Forecast placed in Avenida de la Argentina, in the western area of Gijón. This thesis is based on the study of a sampling of particulate matter PM10 and PM2.5 taken between 11/06/2014 and 13/07/2015 by means of volume sensors placed in Roces, at about 70 metres above sea level, in an area less than 150 metres from the motorways AS-II, in the East, and A-8, in the South, with a level difference of about 10 metres in the first case and 30 metres in the second. Westward, at about 3,5 kilometres from this area, we can find Arcelor Mittal production line; Northwestward, at about 4,8 kilometres, we can find Aboño Thermal Power Station, and also Tudela Veguín Cement Plant, at about 5,5 kilometres; El Musel Harbour is 4 kilometres away towards the North. The analysis of the chemical composition of the samples taken determined that the chemical bonding in crustal fractions, OM+EC, marine aerosol and traces was slightly lower than what it could be expected in other stations in similar conditions, with the exception of OM+EC. Indeed, the fraction of OM+EC was within the expected range if we take into account that although it is not a hot spot, traffic is relevant in the area. As regards the marine fraction, it was similar in PM10 to what could be registered in other stations of the European Atlantic coast, although the level of PM2.5 was lower. In a context of high complexity in the sources, a receptor model was applied for the analysis of the databases. It determined in two phases the contribution to PM10 and PM2.5 of the agents found. Firstly, the factors or sources were identified according to their tracers, by using the statistical procedure PCA (Principal Components Analysis). Subsequently, the application of MLR (Multiple Linear Regression) helped to estimate the contribution of the sources identified by PCA. The combined application of PCA and MLR provided the following sources. 6 sources were identified after the application of this model to the fraction PM10: • Traffic. Characterized by the tracers Sb, OC, EC, Sn, As, Cu and Bi. Contribution of 28,0%. • Crustal. Characterized by the tracers Al, Ti, Ce, Ca, Li, Sr, Co and K. Contribution of 20,9%. • Secondary aerosol. Characterized by the tracers NH4+, SO42- and V. Contribution of 16,8%. • Marine aerosol. Characterized by the tracers Na, Cl- and Mg. Contribution of 14,4%. • Sinter. Characterized by the tracers Tl, Rb, Pb, Se and Cd. Contribution of 10,1%. • Blast Furnace/Converter/Lamination (BF/BOF/Lamination). Characterized by the tracers Zn, Fe and Mn. Contribution of 9,8%. As regards the application of the model to the fraction PM2.5, 7 were the sources identified: • Traffic. Characterized by the tracers OC, Sb, As, EC, Bi and Cu. Contribution of 36,8%. • Sulphates. Characterized by the tracers SO42-, V and F-. Contribution of 20,7%. • Nitrates. Characterized by the tracers NO3- and NH4+. Contribution of 15,6%. • Crustal. Characterized by the tracers Ti, Al, Sr, Ce, Ca and Mg. Contribution of 11,3%. • Sinter. Characterized by the tracers Tl, Rb, Cd, Pb, K and Se. Contribution of 10,7%. • Blast Furnace/Converter/Lamination (BF/BOF/Lamination). Characterized by the tracers Zn, Mn, Fe and Sn. Contribution of 4,5%. • Marine aerosol. Characterized by the tracers Cl- and Na. Contribution of 0,5%