Research Outputs
MediciĂ³n localizada de contaminantes atmosfĂ©ricos y variables meteorolĂ³gicas: Segunda Ley de la termodinĂ¡mica
Desde la perspectiva de la teorĂa del caos, se analizan series de tiempo de contaminantes como material particulado fino y grueso y de monĂ³xido de carbono junto a las variables meteorolĂ³gicas, humedad relativa, velocidad del viento y temperatura. Las series surgen de mediciones en seis estaciones de monitoreo ubicadas en Santiago de Chile, de las cuales se seleccionaron dos, para un periodo de 3.25 años. Aplicando la segunda ley de la termodinĂ¡mica, que es un principio general que impone restricciones a la direcciĂ³n de la transferencia de calor, y a la eficiencia posible de la denominada mĂ¡quina tĂ©rmica (natural y artificial), se estudia la actividad antropogĂ©nica y su conexiĂ³n con la dinĂ¡mica meteorolĂ³gica atmosfĂ©rica. Las entropĂas de correlaciĂ³n permiten explicar esta conectividad, asĂ como, el efecto de la proximidad geogrĂ¡fica en el proceso de difusiĂ³n de los contaminantes.
Variables meteorolĂ³gicas y niveles de concentraciĂ³n de material particulado de 10 μm en Andacollo, Chile: Un estudio de dispersiĂ³n y entropĂas
El objetivo de esta investigaciĂ³n es contrastar un modelo Gaussiano de dispersiĂ³n de contaminantes, usando la rosa de los vientos de la ciudad de Andacollo (Chile), con un modelo cuya gĂ©nesis estĂ¡ en la teorĂa del caos y que emplea datos crudos de carĂ¡cter pĂºblico de mediciones de la estaciĂ³n Andacollo del Sistema de InformaciĂ³n Nacional de Calidad del Aire (SINCA) de Chile. Los datos conforman series de tiempo de material particulado, temperatura, humedad relativa, presiĂ³n, radiaciĂ³n solar y magnitud de la velocidad del viento. El tratamiento caĂ³tico de cada serie entrega su exponente de Lyapunov, su coeficiente de Hurst y su entropĂa de correlaciĂ³n. La aproximaciĂ³n caĂ³tica muestra que las entropĂas de las variables meteorolĂ³gicas actĂºan sobre la del contaminante provocando su decaimiento asintĂ³tico segĂºn perdida de persistencia, explicando sus interacciones tĂ©rmicas localizadas. Se concluye que los modelos exhiben predicciones similares al comparar el decaimiento del contaminante PM10.