La distribución de la radiación natural en la corteza terrestre depende de las propiedades de las formaciones geológicas, lo que implica que la distribución espacial de los materiales radiactivos de origen natural contenida en los suelos no es uniforme. Por lo tanto, un mapa radiométrico puede ser utilizado como una herramienta de cartografía geológica. Uno de los métodos para la elaboración de un mapa radiológico consiste en la medición de la tasa de dosis en las zonas de interés y realizar la correlación de la información obtenida con los resultados del análisis espectrométrico de las muestras recolectadas en campo. Si bien la espectrometría permite identificar y cuantificar los radionúclidos, en el caso del monitoreo radiológico ambiental se requiere de equipos con alta eficiencia y laboratorios especializados y, dependiendo de la técnica, tiempos relativamente largos en la medición de las muestras. Es por esto que el uso de equipos de identificación de radioisótopos tipo RIID (por sus siglas en inglés Radioisotope Identification Devices) ofrecen un complemento costo-efectivo para mejorar la resolución de mapas radiológicos ya establecidos o para acelerar la construcción de líneas bases. En este trabajo se comparan métodos de estimación geoestadística para la interpolación de mapas radiológicos a partir de un conjunto mínimo de datos mediante el uso de equipos RIIDs, operando en el modo continuo de registro de tasa de dosis. Las técnicas comparadas corresponden a variaciones del método de regresión en procesos Gaussianos (Kriging) de predicciones lineales espaciales. Estos métodos son flexibles según el área de estudio y la distribución de los datos, permitiendo evaluar la fiabilidad de la superficie estimada. Para obtener una buena confiabilidad estadística de la medida de tasa de dosis se propone un procedimiento para determinar la ventana temporal óptima y el número de repeticiones de la medición, esto se aplica a los equipos IdentiFINDER2 y RiidEye. Se presentan algunos mapas radiológicos donde se clasifican los resultados conforme a representatividad de los cambios locales en la distribución de la tasa de dosis y su varianza.

  • Carolina Osorio, Yonatan Zuleta, Jorge Galvis, Miguel Figueroa, Rubén Quintero, David Contreras, Fernando Mosos, Giovanni Vela, Andrés Porras, Nelson Acero, Guillermo Parrado, Mary Peña
  • cosorio@sgc.gov.co, yzuleta@sgc.gov.co