Tipo de proyecto: PICTO UNAJ 2022
Estado: En curso
Directora: Leandro Martín Tatone
Integrantes: Eric Demian Speranza, Santiago Heguilor, Carlos Norberto Skorupka
Instituto: Instituto de Ciencias Sociales y Administración
Resumen:
El deterioro de la calidad del aire afecta seriamente la salud de millones de personas a nivel global. El estudio de la compleja variabilidad espacial y temporal de los diversos contaminantes en fase gaseosa y particulada requiere un muestreo temporal continuo en múltiples sitios de manera simultánea. El conocimiento acerca de la calidad del aire en Argentina es insuficiente y las estaciones de monitoreo de aire son escasas por su elevado costo. El objetivo general del proyecto es desarrollar e implementar un sistema de monitoreo multiparamétrico continuo de bajo costo, complementado por el muestreo integrado en el tiempo de material particulado, con proyección a futuro a una red de mayor cobertura espacial y temporal que permitan analizar relación de la calidad del aire con la compleja variabilidad socioeconómica en el conurbano bonaerense y sus implicancias en la salud de la población. Los dispositivos se construirán en base a plataforma Arduino, evaluándose diferentes sensores para cada uno de los parámetros de monitoreo continuo (temperatura, humedad, CO2, compuestos orgánicos volátiles, O3 y material particulado suspendido), con almacenamiento de datos en tarjeta de memoria y transmisión remota vía internet. Una vez optimizados, los dispositivos se instalarán en sedes de la Universidad Nacional Arturo Jauretche (Florencio Varela y Berazategui), donde también se instalarán muestreadores de Bergerhoff para el muestreo integrado de material particulado sedimentable. Los datos colectados por los dispositivos de monitoreo continuo serán almacenados en una base de datos SQL. En el material particulado sedimentable se analizarán el contenido elemental de carbono y nitrógeno, a composición de contaminantes orgánicos (hidrocarburos y bifenilos policlorados, por cromatografía gaseosa y espectrometría de masas) y metales (por espectrometría de absorción atómica). Los datos serán analizados mediante múltiples técnicas estadísticas (regresión y correlación múltiple, análisis multivariado, análisis de series temporales, etc.).
