Research Outputs
EntropĂa y NeguentropĂa: Una aproximaciĂ³n al proceso de difusiĂ³n de contaminantes y su sostenibilidad
En este estudio se analizan series temporales de partĂculas gruesas y finas, de monĂ³xido de carbono, humedad relativa, velocidad del viento y temperatura, de la ciudad de Santiago de Chile. Se realizaron medidas horarias de evoluciĂ³n de la concentraciĂ³n de contaminantes atmosfĂ©ricos, 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 anĂ¡lisis no lineal, permite obtener sus entropĂas de correlaciĂ³n a partir de las cuales se interpreta el proceso de difusiĂ³n de los contaminantes a travĂ©s del sistema Tierra-atmĂ³sfera. Como resultado, se muestra acuerdo pleno con las dinĂ¡micas de concentraciones observadas. Se discute como la neguentropĂa y el flujo asociado pueden propiciar la dinĂ¡mica dispersiva, segĂºn las variables meteorolĂ³gicas estudiadas, de los contaminantes emitidos acorde a su vida media particular. Se comprueba el carĂ¡cter caĂ³tico de variables de contaminaciĂ³n como las partĂculas atmosfĂ©ricas y algunas variables meteorolĂ³gicas. Estas Ăºltimas podrĂan explicar por quĂ© ciertas localidades en la ciudad de Santiago presentan menos contaminaciĂ³n por partĂculas que otras.
Estudio sobre la dinĂ¡mica 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 parĂ¡metros estadĂsticos usados en estudios sobre dinĂ¡mica no lineal. El promedio diario de PM10 sigue patrones similares al de grandes ciudades que poseen altos Ăndices de contaminaciĂ³n ambiental. Uno de los parĂ¡metros resultĂ³ del mismo orden y caracterĂstica que los presentados en trabajos similares sobre el estudio de caoticidad en variables de contaminaciĂ³n como ozono, PM2.5, y CO, demostrando el origen caĂ³tico de estos datos. Nuestros resultados contribuyen a la literatura puesto que introducen un anĂ¡lisis metodolĂ³gico mĂ¡s detallado de la naturaleza no lineal del contaminante PM10.