El contenido de metales pesados del polvo urbano de las ciudades se monitorea con poca frecuencia, muchas veces debido a problemas de infraestructura o los costos elevados de los análisis. Por tal motivo, se ha implementado nuevos métodos que permitan estimar la concentración de metales pesados de forma indirecta, como los parámetros magnéticos. En este estudio, se implementó un modelo de redes neuronales artificiales (RNA) para identificar sitios con altas concentración de metales pesados por medio de parámetros magnéticos, ya que existe evidencia, que sugiere que hay una relación entre los parámetros magnéticos con la concentración de metales pesado.

En este trabajo, se hizo un muestreo de polvo urbano en 40 sitios de la red vial de la Ciudad de Bogotá, en donde, se evaluó el contenido de material magnético, tamaño de partícula, el contenido de cromo, cobre, níquel, plomo, vanadio y zinc y la diferencia en el contenido con respecto al tipo de transporte que circula por las diferentes vialidades estudiadas. Se determinó el índice de carga de contaminación y se alimentó el modelo de RNA con parámetros magnéticos para identificar los sitios con mayores concentraciones. El contenido de Zn, Cu y Pb se observó con mayor frecuencia en el polvo urbano con concentraciones promedio de: 568 mg/kg, 234 mg/kg y 116 mg/kg respectivamente, valores que son mayores al valor de fondo. Se encontraron 2 sitios con índice de carga de contaminación <1, por lo que no están contaminados. Sin embargo, los 38 sitios restantes mostraron un índice de carga de contaminación >1, por lo que hay varios sitios con altas concentración de metales pesados. Se hicieron varias simulaciones con diferentes modelos de redes neuronales para determinar la arquitectura que permitiera identificar sitios con alta concentración de metales pesados mediante parámetros magnéticos, encontrándose que la configuración de dos capas ocultas (3,2 neuronas) logra estimar con mejor precisión los sitios contaminados. Con el modelo de RNA se logró un error cuadrático medio de 3.14 y coeficiente de correlación de 0.60, valor que es mayor al encontrado en modelos de regresión simple. Por lo que, un modelo de RNA puede estimar con mejor precisión los sitios contaminados por metales pesados usando parámetros magnéticos. Se demostró que el tipo de transporte público, no influye en el contenido de metales pesados y material magnético en el polvo urbano, pero si en el contenido de material fino.

  • Cejudo R1., Bayona G2., Goguitchaichvili A1., Cervantes M3., Bautista F4., Mendiola F1.
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  • Charla
  • Tal vez el término precisión no corresponda a lo expresado, pero sí el de EXACTITUD, creo.