Estudio de la dinámica de la concentración de partículas PM10 suspendidas en aire como un movimiento Browniano fraccional en la CDMX

Abstract

La contaminación atmosférica en la Zona Metropolitana del Valle de México (ZMVM) ha representado un problema cotidiano debido al incremento en las actividades industriales y el continuo aumento del parque vehicular con motores de combustión interna. El uso de combustibles fósiles ha sido la principal causa de la emisión de material particulado, como las partículas microscópicas PM10 y, que pueden producir daños severos en el sistema respiratorio humano. En esta tesis se presenta un estudio de algunas de las propiedades estadísticas y dinámicas, de la concentración de material particulado PM10 que son emitidas por diversas fuentes, principalmente por vehículos de motor de combustión interna en la ZMVM. El estudio consistió en el análisis de la variabilidad temporal de las concentraciones de PM10 registradas entre 2019 y 2021. La adquisición de los datos se realizó en estaciones de monitoreo atmosférico en cinco zonas (NW: Noroeste, NE: Noreste, CE: Centro, SW: Suroeste y SE: Sureste) de la Zona Metropolitana del Valle de México a cargo de la Red de Monitoreo Atmosférico Automático (RAMA). Con el análisis estadístico se obtuvieron las funciones de distribución, y el estudio dinámico se basa en la estimación del exponente de Hurst H, en este caso, dicho exponente se obtuvo a partir del exponente espectral mediante una relación lineal. Con esta información se caracteriza la dispersión del material particulado como un movimiento Browniano fraccional. Por otro lado, los procesos involucrados en la dispersión del material particulado son no lineales y para determinar la correlación temporal, se aplicó la función de información mutua, que se define a partir de la entropía de Shannon y la teoría de la información. La función de información mutua toma en cuenta todas las contribuciones, lineales y no lineales, por lo que da una medida global de la correlación. Los resultados estadísticos señalan que la emisión del material particulado PM10 se caracteriza mediante una distribución log-normal. El análisis espectral se realizó mediante la potencia espectral P(f), que se obtiene del periodograma. La potencia espectral despliega una ley de potencias de la forma P(f) / f−ᵝ En las series de tiempo estudiadas se obtiene un entrecruzamiento de donde se obtienen dos exponentes espectrales, β1 y β2. Dicho entrecruzamiento, comúnmente se interpreta como la coexistencia de dos mecanismos dinámicos diferentes observándose un comportamiento de un movimiento Browniano fraccional (correlacionado) dentro de las primeras 24 hrs, después de este tiempo, se muestra un comportamiento de movimiento Browniano (sin correlación). Finalmente, las correlaciones obtenidas mediante la función de información mutua no decaen a cero.

Atmospheric pollution in the Metropolitan Zone of the Valley of Mexico (ZMVM)has represented a daily problem due to the increase in industrial activities and the continuous increase in the vehicle fleet with internal combustion engines. The use of Fossil fuels have been the main cause of the emission of particulate matter, such as microscopic particles PM10 and, which can cause severe damage to the respiratory system human. This thesis presents a study of some of the statistical and dynamic properties, of the concentration of particulate matter PM10 that are emitted by combustion internal engines in the ZMVM. The study consisted of the analysis of temporal variability of PM10 concentrations recorded between 2019 and 2021. The acquisition of the data it was carried out at atmospheric monitoring stations in five zones (NW, NE, CE, SW and SE) of the Metropolitan Zone of the Valley of Mexico in charge of the Atmospheric Monitoring Network Automatic (RAMA). With the statistical analysis, the distribution functions were obtained,and the Dynamic study is based on the estimation of the Hurst exponent H, in this case, said exponent was obtained from the spectral exponent β through a linear relationship. With this information characterizes the dispersion of particulate matter as a movement Fractional Brownian. On the other hand, the processes involved in the dispersion of particulate matter are not linear and to determine the temporal correlation I applied the mutual information function, which is defined from Shannon entropy and information theory. The function of Mutual information takes into account all contributions, linear and non-linear, so gives a global measure of the correlation. The statistical results show that the emission of PM10 particulate matter is characterized by ripples through a log-normal distribution. The spectral analysis was carried out using the spectral power P(f), which is obtained from the perhyodogram. The spectral power displays a power law of the form P(f) / f− β. In the time series studied, a crossover is obtained from which two spectral exponents β 1 y β2. Said crossing is commonly interpreted as the coexistence of two diferent dynamic mechanisms, observing a behavior of a fractional (correlated) Brownian motion within the first 24 hrs, then of this time, a Brownian movement behavior is shown (without correlation). Finally, the correlations obtained through the mutual information function do not decay steel.