Research Outputs
Entropía y Neguentropía: Una aproximación al proceso de difusión de contaminantes y su sostenibilidad
En este estudio se analizan series temporales de partículas gruesas y finas, de monóxido de carbono, humedad relativa, velocidad del viento y temperatura, de la ciudad de Santiago de Chile. Se realizaron medidas horarias de evolución de la concentración de contaminantes atmosféricos, las que fueron acompañadas con mediciones locales continuas, por sobre tres años, de temperatura, humedad relativa y velocidad del viento a nivel del suelo. Estas series surgen de mediciones efectuadas en seis estaciones de monitoreo durante el periodo de tiempo comprendido entre los años 2010 y 2013 (3.25 años). Su estudio, basado en análisis no lineal, permite obtener sus entropías de correlación a partir de las cuales se interpreta el proceso de difusión de los contaminantes a través del sistema Tierra-atmósfera. Como resultado, se muestra acuerdo pleno con las dinámicas de concentraciones observadas. Se discute como la neguentropía y el flujo asociado pueden propiciar la dinámica dispersiva, según las variables meteorológicas estudiadas, de los contaminantes emitidos acorde a su vida media particular. Se comprueba el carácter caótico de variables de contaminación como las partículas atmosféricas y algunas variables meteorológicas. Estas últimas podrían explicar por qué ciertas localidades en la ciudad de Santiago presentan menos contaminación por partículas que otras.
Estudio sobre la dinámica temporal de material particulado PM10 emitido en Cochabamba, Bolivia
En este documento se presenta un estudio de series temporales de PM10 que muestran la mala calidad del aire en Cochabamba, mediante parámetros estadísticos usados en estudios sobre dinámica no lineal. El promedio diario de PM10 sigue patrones similares al de grandes ciudades que poseen altos índices de contaminación ambiental. Uno de los parámetros resultó del mismo orden y característica que los presentados en trabajos similares sobre el estudio de caoticidad en variables de contaminación como ozono, PM2.5, y CO, demostrando el origen caótico de estos datos. Nuestros resultados contribuyen a la literatura puesto que introducen un análisis metodológico más detallado de la naturaleza no lineal del contaminante PM10.