Resumen de Variables meteorológicas y niveles de concentración de material particulado de 10 μm en Andacollo, Chile: un estudio de dispersión y entropías
Patricio R. Pacheco, María Cecilia Parodi, Eduardo M. Mera, Giovanni Salini C.
- español
El objetivo de esta investigación es contrastar un modelo Gaussiano de dispersión de contaminantes, usando la rosa de los vientos de la ciudad de Andacollo (Chile), con un modelo cuya génesis está en la teoría del caos y que emplea datos crudos de carácter público de mediciones de la estación Anda collo del Sistema de Información Nacional de Calidad del Aire (SINCA) de Chile. Los datos conforman series de tiempo de material particulado, temperatura, humedad relativa, presión, radiación solar y magnitud de la velocidad del viento. El tratamiento caótico de cada serie entrega su exponente de Lyapunov, su coeficiente de Hurst y su entropía de correlación. La aproximación caótica muestra que las entropías de las variables meteorológicas actúan sobre la del contaminante provocando su decaimiento asintótico según perdida de persistencia, explicando sus interacciones térmicas localizadas. Se concluye que los modelos exhiben predicciones similares al comparar el decaimiento del contaminante PM10.
- English
The objective of this research study is to compare pollutant dispersion in a Gaussian model, using the wind rose from the city of Andacollo (Chile), with a model based on the chaos theory that uses raw public Andacollo station data from the Chilean National Air Quality Information System (SINCA, for its acronym in Spanish).The data consist of time series for particulate matter, temperature, relative humidity, pressure, solar radiation, and wind speed magnitude. The chaotic treatment of each series provides their corresponding Lyapunov exponent, Hurst coefficient, and correlation entropy. The chaotic approximation shows that entropies of meteorological variables act on that of the pollutant, causing an asymptotic decay according to the loss of persistence. This explains its localized thermal interactions. It is concluded that both models show similar predictions when comparing the decay of the pollutant PM10.
