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INTRODUCCIÓN
La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que cerca de siete millones de personas mueren cada año por la exposición a partículas finas suspendidas en el aire, con lo que puede asegurarse que la contaminación atmosférica es uno de los principales problemas a los que se enfrenta actualmente el ser humano, ya que sus niveles han ido en aumento durante las últimas décadas (OMS 2018).
A los contaminantes que afectan la salud humana y los ecosistemas se les conoce como contaminantes criterio, por lo cual se han establecido normas y niveles máximos de concentración en el aire para cada uno de ellos (COFEPRIS 2017). Los contaminantes criterio son ozono (O3), monóxido de carbono (CO), partículas suspendidas (PM) con diámetros aerodinámicos < 10 μm (PM10) y ≤ 2.5 μm (PM2.5), dióxido de azufre (SO2) y dióxido de nitrógeno (NO2). Con el objetivo de evaluar y determinar la calidad del aire en los estados de la República Mexicana se establecieron redes de estaciones de monitoreo atmosférico en las cuales existen instrumentos de medición que permiten determinar la concentración de dichos contaminantes (SINAICA 2021).
En diversos países se han realizado estudios sobre estos contaminantes: Zhou et al. (2021) investigaron las variaciones temporales y las distribuciones espaciales de seis contaminantes criterio (SO2, NO2, O3, CO, PM2.5 y PM10) en Pekín-Tianjin-Hebei (BTH), el Delta del Río Yangtze (YRD) y el Delta del Río Perla (PRD) durante 2015-2019. Asumiendo que sólo los contaminantes atmosféricos cuyas concentraciones superan determinados umbrales ejercen un exceso de riesgo (ERtotal) de mortalidad, encontraron en general que las PM2.5 dominaron el ERtotal, representando el 42-53 % en BTH y el 58-64 % en YRD, con contribuciones en constante aumento; sin embargo, el ERtotal presentó una fuerte dependencia estacional de los contaminantes atmosféricos, con una mayor contribución del O3 en verano. El ERtotal ocasionado por SO2 se redujo sustancialmente y llegó a ser insignificante excepto en invierno en BTH, mientras que el NO2 sólo desempeñó un papel significativo en invierno. También se observó que el ERPM2.5, exceso de riesgo originado por las PM2.5, dependía de la composición, siendo los compuestos orgánicos volátiles los que más contribuían para un ERPM2.5 bajo, mientras el ERPM2.5 fue alto cuando el nitrato contribuía más. Los resultados ponen de manifiesto que la evaluación de riesgos a la salud pública por contaminación atmosférica debe tener en cuenta las diferencias químicas de las PM en las distintas regiones, además de los contaminantes atmosféricos dominantes en las distintas épocas del año.
Barzeghar et al. (2019) estimaron que los porcentajes atribuibles a la exposición a PM10 a largo plazo se situaban entre el 7.9 y el 28.7 % para mortalidad infantil postneonatal y entre el 20.7 y el 61.5 % para incidencia de bronquitis crónica en adultos. A la exposición a largo plazo a PM2.5 se le atribuyó un 11.8 % de mortalidad por todas las causas, un 34.6 % de cardiopatía isquémica, un 26.7 % de accidente cerebrovascular, un 23.4 % de enfermedad pulmonar obstructiva crónica, un 24.2 % de infección respiratoria inferior aguda y un 16.5 % de mortalidad por cáncer de pulmón.
Hadei et al. (2017) evaluaron los impactos a la salud en el corto plazo por efecto de la contaminación del aire en Teherán utilizando el modelo AirQ 2.2.3 de marzo de 2013 a marzo de 2016. Las concentraciones horarias de PM10, PM2.5, O3, NO2 y SO2 se obtuvieron del Departamento de Medio Ambiente (DOE) y de la Compañía de Control de la Calidad del Aire de Teherán (TAQCC). La media trienal (± desviación estándar) de las concentraciones de PM10 y PM2.5 fue de 80.21 (± 34.21) y 39.17 (± 17.26) µg/m3, respectivamente. Las medias trienales (± desviación estándar) de O3, NO2 y SO2 fueron de 54.88 (± 24.15), 103.97 (± 25.88) y 39.84 (± 11.17) µg/m3, respectivamente. El número total estimado de muertes atribuidas a los contaminantes criterio durante los tres años fueron: 4192 (PM10), 4336 (PM2.5), 1363 (O3), 2830 (NO2) y 1216 (SO2).
Figueroa et al. (2016) llevaron a cabo un estudio de PM10 y O3 como factores de riesgo de mortalidad por enfermedades cardiovasculares y neumonía en la Zona Metropolitana de Guadalajara, Jalisco, México. Realizaron una asociación con registros de enfermedades por neumonía en la población. Los resultados del estudio mostraron que la exposición a contaminación por partículas tiende a afectar mayormente a personas con enfermedades cardiacas o pulmonares, niños y adultos mayores.
En un estudio realizado en Guangzhou, China, Bu et al. (2021) determinaron que la concentración horaria de PM2.5 tendía a aumentar cuando la humedad relativa era > 50 %, la intensidad de las precipitaciones horarias era ≤ 0.6 mm/h o la velocidad del viento era ≤ 1.8 m/s. La concentración diaria máxima de O3 promedio en 8 h tendía a aumentar cuando la duración de la insolación era > 4 h, la temperatura máxima era > 29 ºC o la velocidad media diaria del viento era ≤ 1.8 m/s. La dirección del viento también era un factor crucial, ya que Guangzhou solía experimentar una grave contaminación atmosférica cuando predominaban los vientos del oeste. Estos resultados permiten comprender mejor la relación entre las condiciones meteorológicas y las concentraciones de contaminantes. Las variables meteorológicas pueden utilizarse para predecir la calidad del aire o comparar los efectos del tiempo en la contaminación entre diferentes años.
Kermani et al. (2020) evaluaron la relación entre la concentración de PM2.5 y las variables meteorológicas, mostrando en sus resultados que existe una correlación positiva entre la concentración de partículas PM2.5 y la temperatura, la humedad relativa y la presión (p < 0.05). Además, encontraron una correlación débil y negativa entre la radiación UV, la nubosidad y el punto de rocío con la concentración de partículas PM2.5 (p > 0.05).
En un estudio realizado en la provincia de Mae Hong Son, Tailandia, Kliengchuay et al. (2018) establecieron que las variables meteorológicas desempeñan un papel importante en la prevalencia de las PM en el ambiente, con el objetivo de establecer las relaciones entre las variables meteorológicas y las concentraciones ambientales de PM10. Los resultados de este estudio indicaron que la variabilidad meteorológica local influye en las PM10. La mayor concentración ocurrió durante la estación seca y las estaciones del monzón del noreste. Las concentraciones máximas siempre se observaron en marzo. Las concentraciones de PM10 se relacionaron significativamente con las de CO y O3 y con la humedad relativa.
Por su parte, Liu et al. (2020) reportaron que la influencia de las condiciones meteorológicas en la concentración de contaminantes del aire depende del tipo de contaminante y de la región de origen. Excepto por el O3, la concentración de otros contaminantes del aire (como PM2.5, PM10, SO2, CO, NO2) en la mayoría de los sitios de China se correlacionó significativa y negativamente con la velocidad media del viento, la precipitación y la humedad relativa, pero positivamente con la presión atmosférica.
De ahí la importancia de contar con estaciones de monitoreo en las distintas ciudades del mundo, ya que monitorear las condiciones meteorológicas en un área determinada permite conocer su comportamiento y correlación con los contaminantes, con el fin de adoptar medidas para disminuir el riesgo que representan para la salud. Aunque en la mayoría de las estaciones la concentración de contaminantes atmosféricos se vio afectada por múltiples factores meteorológicos, el grado de impacto dependió del tipo de contaminante y la ubicación geográfica de las estaciones.
En este trabajo se analizó el comportamiento de las PM2.5 en la República Mexicana con el propósito de determinar el grado de contaminación en cada entidad federativa a partir de la concentración de PM2.5 medida en cada estación de monitoreo atmosférico. Con ello fue posible conocer los estados con mayor concentración de PM2.5 y sus tendencias, así como calcular el índice de riesgo (IR) a la salud de la población en territorio mexicano por inhalación de PM2.5.
METODOLOGÍA
Ubicación de las redes de monitoreo atmosférico en la República Mexicana
La información utilizada para el desarrollo de este trabajo fue proporcionada por el Sistema Nacional de Información de la Calidad del Aire (SINAICA). En la figura 1 se muestran los estados de la República Mexicana considerados para el estudio y en el cuadro I las redes de monitoreo de cada estado de la república, así como el número de estaciones que las conforman. Se consideraron los sitios que contaban con información de 2016 a 2019 tanto para las variables meteorológicas velocidad del viento (VV), dirección del viento (DV) y temperatura (T), como para la concentración horaria anual de PM2.5 por estación (INECC 2020). Una vez analizada la consistencia de los datos se integraron cuadros con las concentraciones gravimétricas para PM2.5 y las variables meteorológicas las redes red de monitoreo atmosférico para cada estado. Para determinar el comportamiento de las PM2.5 durante el periodo de estudio, se realizaron graficas de comportamiento por estado.
Fig. 1 Estados de la República Mexicana seleccionados para la investigación. Fuente: elaboración propia con datos del INEGI (2021).
CUADRO I ESTACIONES DE MONITOREO ATMOSFÉRICO, 2016-2019.
| Estado | SMCA | Red | Estación |
| Chihuahua | Chihuahua-estatal | CHIH1 | Sur |
| Ciudad de México | Ciudad de México | Valle de México | Ajusco Medio |
| Ajusco | |||
| Benito Juárez | |||
| Gustavo A. Madero | |||
| Hospital General de México | |||
| Merced | |||
| Miguel Hidalgo | |||
| Nezahualcóyotl | |||
| San Agustín | |||
| Santa Fe | |||
| Tlalnepantla | |||
| Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco | |||
| Xalostoc | |||
| Coahuila de Zaragoza | Coahuila | Saltillo | Finanzas |
| Monclova | Jurisdicción Sanitaria | ||
| Piedras Negras | Centro de rehabilitación DIF | ||
| Guanajuato | Guanajuato | Celaya | Policía |
| San Juanico | |||
| Irapuato | Teódula | ||
| León | Cámara de la Industria del Calzado del Estado de Guanajuato-Bomberos | ||
| Salamanca | Cruz Roja | ||
| México | México | Toluca | Ceboruco |
| Toluca Centro | |||
| Metepec | |||
| Oxtotitlán | |||
| San Cristobal | |||
| San Mateo Atenco | |||
| Morelos | Morelos | Cuernavaca | Cuernavaca 01 |
| Nayarit | Nayarit | Tepic | Tecnológico de Tepic |
| Primaria Julian Gascón Mercado | |||
| Nuevo León | Nuevo León | Monterrey | La Pastora |
| Santa Catarina | |||
| Veracruz de Ignacio de la Llave | Veracruz | Minatitlán | Tecnológico |
| Xalapa | Secretaría del Trabajo y Previsión Social | ||
| Poza Rica | Universidad Veracruzana |
Fuente: Sistema Nacional de Información de la Calidad del Aire (SINAICA). SMCA: Sistema de Monitoreo de Calidad del Aire.
DIF: Sistema Nacional para el Desarrollo Integral de la Familia.
Se elaboraron rosas de vientos utilizando el programa WRPLOT (LS 2018) de los sitios que obtuvieron el mayor IR por inhalación de PM2.5 en los años de estudio, estas fueron georreferenciadas con el programa Google Earth Pro (GE 2021). En éstas se observa cuál es la dirección predominante del viento y su origen, así como la frecuencia con que sopló en cada dirección.
Cálculo del índice de riesgo a la salud por inhalación de la concentración gravimétrica de PM2.5
Se calculó el IR para la salud humana considerando como dosis de referencia el límite máximo permisible anual de PM2.5, que es de 12 µg/m³ (SSA 2014) así como el percentil anual 98 de la concentración gravimétrica de PM2.5 de los sitios en estudio. El cálculo se realizó considerando la siguiente expresión (USEPA 2016, ATSDR 2019a, b, OMS 2018):
RESULTADOS
Determinación del comportamiento de las PM2.5 en cada estado de la República Mexicana (2016-2019)
Una vez integrada la base de datos del contaminante criterio PM2.5 se realizaron gráficos de su comportamiento para los estados de la República Mexicana incluidos en el estudio que contaban con la información requerida (Chihuahua, Ciudad de México, Coahuila, Guanajuato, Estado de México, Morelos, Nayarit, Nuevo León y Veracruz).
Gráficos de comportamiento de PM2.5 en el periodo 2016-2019
En el estado de Chihuahua, las PM2.5 rebasaron los límites máximos permisibles, tanto por día como anualmente, durante la mayor parte del periodo 2016-2019 (Fig. 2). Las concentraciones más altas aparecieron en mayo (2016-2018), lo cual de acuerdo con la plataforma Weather Spark (WS 2021, INEGI 2022) se debe a que mayo es el mes de mayor calma con relación a vientos.
En la Ciudad de México, las PM2.5 (Fig. 3) excedieron los límites máximos permisibles (horarios y anuales) en todo el periodo. Los meses de mayor concentración fueron de noviembre a marzo, que corresponden a la época seca-fría. El registro más alto de concentración de PM2.5 correspondió a la estación San Agustín en febrero de 2016. Marzo y mayo son cálidos, siendo el segundo el más caluroso del año con algunas probabilidades de lluvia (WS 2021, INEGI 2022). Las temporadas de menor concentración correspondieron a los meses con mayor viento y temperatura, e incluso a la época de lluvias.
Fig. 3 Comportamiento de las PM2.5 en la Ciudad de México, 2016-2019. Estaciones: Ajusco Medio (AJM), Hospital General de México (HGM), San Agustín (SAG), Xalostoc (XAL), Ajusco (AJU), Merced (MER), Santa Fe (SFE), Benito Juárez (BJU), Miguel Hidalgo (MGH), Tlalnepantla (TLA), Gustavo A. Madero (GAM), Nezahualcóyotl (NEZ), Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco (UAX).
En el estado de Coahuila, el límite máximo permisible de PM2.5 (Fig. 4), tanto horario como anual, fue rebasado todos los años en la estación Finanzas. Los picos más altos se observaron en diciembre de 2016, septiembre de 2017, abril de 2018 y octubre de 2019. La época templada se presenta del 22 de abril al 31 de agosto, y la más cálida en junio. La temporada seca-fría va del 4 de diciembre a febrero, siendo enero el mes más frío (WS 2021, INEGI 2022). En contraste con la Ciudad de México y el Estado de México, en la época fría no se reflejan altas concentraciones.
Fig. 4 Comportamiento de las PM2.5 en el estado de Coahuila, 2016-2019. Estaciones: Centro de Rehabilitación DIF (DIF), Finanzas (FIN), Jurisdicción Sanitaria (JUR).
En Guanajuato, las PM2.5 (Fig. 5) excedieron el límites horario y anual durante todo el periodo. Los registros más altos de concentración para la temporada de estudio se observaron en la época seca-fría. Durante los cuatro años de estudio, la concentración más alta de PM2.5 se presentó el 1 de enero en la estación Teódula. Mayo y junio son calurosos y diciembre y enero se caracterizan por ser fríos, lo cual refleja que en la época seca-fría se presentan las mayores concentraciones y en la calurosa las menores (WS 2021, INEGI 2022).
Fig. 5 Comportamiento de las PM2.5 en el estado de Guanajuato, 2016-2019. Estaciones: Policía (POL), Cruz Roja (CR), San Juanico (SJC), Teódula (TEO), Cámara de la Industria del Calzado del Estado de Guanajuato-Bomberos (CICEG).
En el Estado de México (Fig. 6) los límites diario y anual se rebasaron durante todo el periodo de estudio. En la época seca-fría se registraron las mayores concentraciones de PM2.5, destacando la estación San Cristóbal en diciembre de 2019. En la época seca-caliente, así como en los meses con lluvia (abril a noviembre), las concentraciones disminuyeron.
Fig. 6 Comportamiento de las PM2.5 en el Estado de México, 2016-2019. Estaciones: Ceboruco (CB), San Cristóbal (SC), Toluca Centro (CE), San Mateo Atenco (SM), Metepec (MT), Oxtotitlán (OX).
En el estado de Morelos, los límites diario y anual de PM2.5 se excedieron durante todo el periodo 2016-2019 (Fig. 7). Las concentraciones más altas se registraron en septiembre de 2016, abril de 2017, marzo de 2018 y mayo de 2019, destacando marzo de 2018 como el mes en que se observó la concentración más alta de los cuatro años, lo cual probablemente se deba a las celebraciones religiosas dedicadas a San José, patrono de la parroquia de San José (El Calvario) en Cuernavaca. A diferencia de otros estados, las concentraciones máximas de PM2.5 en Morelos no se presentan en la época seca-fría.
Fig. 7 Comportamiento de las PM2.5 en el estado de Morelos, 2016-2019. Estación: Cuernavaca 01 (PGO).
En Nayarit las concentraciones de PM2.5 (Fig. 8) excedieron los límites máximos tanto anuales como diarios. En el periodo se observa un comportamiento cíclico de octubre de un año a septiembre del año siguiente, comportamiento que presenta las concentraciones más altas. En cada ciclo para la estación Primaria Julián Gascón Mercado se observa un pico de máxima concentración que corresponde a los meses de mayo que registraron las máximas temperaturas (35 ºC) (WS 2021, INEGI 2022). Es probable que esto se deba al entorno polvoso, ya que dicha estación está ubicada en una zona no pavimentada.
Fig. 8 Comportamiento de las PM2.5 en el estado de Nayarit, 2016-2019. Estaciones: Primaria Julián Gascón Mercado (PRIM), Tecnológico de Tepic (TEC).
En el estado de Nuevo León, ambos límites (horario y anual) para las PM2.5 (Fig. 9) fueron excedidos durante todo el periodo 2016-2019. De 2016 a la mitad de 2018 la concentración permaneció constante, observándose los registros más altos durante la época seca-fría (noviembre-enero). En la estación Santa Catarina se registró una alta concentración de septiembre de 2018 a marzo de 2019. El clima seco y semiseco es el predominante en el estado (INEGI 2022).
Fig. 9 Comportamiento de las PM2.5 en el estado de Nuevo León, 2016-2019. Estaciones: La Pastora (SE), Santa Catarina (SO).
En el estado de Veracruz, el límite máximo permisible de PM2.5, tanto horario como anual (Fig. 10), fue excedido durante todo el periodo de estudio. Las mayores concentraciones se presentaron en la época seca-fría, con un máximo en enero de 2019 en la estación Secretaría del Trabajo y Previsión Social. Los climas que predominan en el estado son cálido subhúmedo y cálido húmedo (INEGI 2022).
Determinación de rosas de vientos para el periodo 2016-2019 en los sitios de estudio
De acuerdo con los resultados obtenidos a partir de la metodología previamente explicada, en las figuras 11-19 se presentan rosas de vientos para los sitios en que se determinó el mayor índice de riesgo por inhalación de PM2.5, junto con una gráfica de frecuencia de distribución de vientos:
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En la estación Sur del estado de Chihuahua el viento predominante durante el 2018 fue del norte y la mayor frecuencia fue de 99.7 % con un intervalo de velocidad mayor o igual a 11.1 m/s (Fig. 11).
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En la estación Xalostoc de la Ciudad de México, el viento predominante durante 2017 fue del noreste. La mayor frecuencia fue de 30.6 % con un intervalo de velocidad mayor o igual a 11.1 m/s (Fig. 12).
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En la estación Finanzas del estado de Coahuila el viento predominante durante 2019 fue del noreste. La frecuencia para este año fue de 62.3 % con un intervalo de velocidad de 0.5 a 2.1 m/s (Fig. 13).
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En la estación Teódula del estado de Guanajuato el viento predominante durante 2017 fue del este y la mayor frecuencia fue de 50.5 %, con un intervalo de velocidad de 0.5 a 2.1 m/s (Fig. 14).
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En la estación San Cristóbal del Estado de México el viento predominante durante 2017 fue del norte y la mayor frecuencia fue de 64.7 %, con un intervalo de velocidad de 0.5 a 2.1 m/s (Fig. 15).
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En la estación Cuernavaca 01 del estado de Morelos el viento predominante en 2019 fue del noreste. La frecuencia mayor fue de 42.4 % con un intervalo de velocidad de 3.6 a 6.7 m/s. (Fig. 16).
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En la estación Primaria Julián Gascón Mercado del estado de Nayarit el viento predominante en 2017 fue del noroeste. La mayor frecuencia fue de 63.1 % con un rango de velocidad de 0.5 a 2.1 m/s (Fig. 17).
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En la estación Santa Catarina del estado de Nuevo León el viento predominante en 2019 fue del norte. La frecuencia mayor fue de 25.5 % con un rango de velocidad > 11.1 m/s (Fig. 18).
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En la estación Tecnológico del estado de Veracruz el viento predominante en 2016 fue del noreste. La mayor frecuencia del viento fue de 44.1 % con un rango de velocidad de 0.5 a 2.1 m/s (Fig. 19).
Cálculo del índice de riesgo a la salud por inhalación de acuerdo con la concentración gravimétrica de PM2.5
De acuerdo con lo descrito en la metodología, se consideró el percentil 98 de la base de datos para la concentración gravimétrica de PM2.5, con el fin de calcular el índice de riesgo por inhalación, tomando como dosis de referencia el límite máximo permisible anual de dichas partículas (12 µg/m³) (Díaz y Domínguez 2008). Mediante la evaluación del índice de riesgo se puede observar que en la estación de monitoreo Sur del estado de Chihuahua el valor más alto se registró en 2018, lo cual puede atribuirse a su ubicación en un área urbana principalmente habitacional y de tráfico vehicular fluido (Fig. 20).
Fig. 20 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en la estación Sur (SUR) del estado de Chihuahua, 2016-2019.
En cuanto a las estaciones de monitoreo en la Ciudad de México, en la estación Xalostoc se obtuvieron registros con un índice de riesgo más alto en comparación con las demás estaciones durante el periodo 2016-2018. En 2019 se encontró un índice más alto en la estación Nezahualcóyotl, ya que si bien ambas estaciones se ubican en una zona urbana industrial, entre avenidas con tránsito intenso, en la estación Nezahualcóyotl predominan zonas residenciales y tráfico vehicular (Fig. 21).
Fig. 21 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en la Ciudad de México, 2016-2019. Estaciones: Ajusco Medio (AJM), Ajusco (AJU), Benito Juárez (BJU), Gustavo A. Madero (GAM), Hospital General de México (HGM), Merced (MER), Miguel Hidalgo (MGH), Nezahualcóyotl (NEZ), San Agustín (SAG), Santa Fe (SFE), Tlalnepantla (TLA), Universidad Autónoma Metropolitana Xochimilco (UAX), Xalostoc (XAL).
En la estación DIF de Coahuila no se registró índice de riesgo durante todo el periodo de estudio. En cambio, en el resto de las estaciones de monitoreo se presentaron índices de riesgo altos, siendo la estación Finanzas la que mostró los índices más altos en todos los años. Esto se debe a que se encuentra en una zona urbana principalmente comercial y de tráfico fluido (Fig. 22).
Fig. 22 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en el estado de Coahuila, 2016-2019. Estaciones: Centro de Rehabilitación DIF (DIF), Finanzas (FIN), Jurisdicción Sanitaria (JUR).
En las estaciones de monitoreo de Guanajuato se presentaron registros de índices de riesgo elevados durante todo el periodo 2016-2019, siendo 2017 el año de registros más altos en todas las estaciones. Esto se debe a que las estaciones están ubicadas en una zona urbana residencial con algunos parques industriales, comerciales y de servicios, además de su cercanía con calles transitadas (Fig. 23).
Fig. 23 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en el estado de Guanajuato, 2016-2019. Estaciones: Policía (POL), San Juanico (SJC), Teódula (TEO), Cámara de la Industria del Calzado del Estado de Guanajuato-Bomberos (CICEG), Cruz Roja (CR).
Las estaciones de la Zona Metropolitana del Valle de Toluca, en el Estado de México, registraron concentraciones con altos índices de riesgo a la salud por inhalación en todos los años. Destaca la estación San Cristóbal en 2017, debido a que se encuentra en una zona semiurbana habitacional, comercial, con calles pavimentadas, terrenos sin construcción y áreas carentes de cubierta vegetal (Fig. 24).
Fig. 24 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en el Estado de México, 2016-2019. Estaciones: Ceboruco (CB), Toluca Centro (CE), Metepec (MT), Oxtotitlán (OX), San Cristóbal (SC), San Mateo Atenco (SM).
En la estación Cuernavaca 01, ubicada en el estado de Morelos, las concentraciones registradas determinaron un índice de riesgo elevado en todos los años, destacando 2019, probablemente porque se ubica en una zona urbana con muchos edificios, comercios, industrias y calles transitadas con flujo vehicular alto (Fig. 25).
Fig. 25 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en la estación Cuernavaca 01 (PGO) del estado de Morelos, 2016-2019.
Las estaciones de monitoreo en el estado de Nayarit presentaron concentraciones que determinaron un índice de riesgo elevado durante todos los años, destacando la estación Primaria Julián Gascón Mercado en 2017, debido a que se encuentra en una zona residencial, comercial y con flujo vehicular alto (Fig. 26).
Fig. 26 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en el estado de Nayarit, 2016-2019. Estaciones: Primaria Julián Gascón Mercado (PRIM), Tecnológico de Tepic (TEC).
En el estado de Nuevo León las estaciones de monitoreo presentaron concentraciones que determinaron un índice riesgo elevado en todos los años, destacando la estación Santa Catarina en 2019, debido a que se encuentra en una zona escolar, residencial y de calles transitadas, con la consecuente exposición a estas partículas (Fig. 27).
Fig. 27 Índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 en el estado de Nuevo León, 2016-2019. Estaciones: La pastora (SE), Santa Catarina (SO).
En las estaciones de monitoreo del estado de Veracruz se registraron concentraciones altas en todas las estaciones durante 2019, en comparación con los años anteriores. Cabe destacar que a pesar de que las tres estaciones se encuentran en diferentes municipios del estado, presentaron comportamientos similares (Fig. 28). La estación Tecnológico fue la de más alto índice de riesgo en todo el periodo de estudio y la estación Universidad Veracruzana la de menor índice.
CONCLUSIONES
A partir de los valores promedio, máximo y mínimo que se presentan en el análisis de gráficos de tendencia de las PM2.5, se puede concluir que el estado más contaminado en el periodo 2016-2019 fue el Estado México en la Zona Metropolitana del Valle de Toluca, y dentro de ésta los registros más altos de contaminación se observaron en la estación San Cristóbal. Los estados menos contaminados fueron Chihuahua, Morelos y Nayarit. El año más contaminado en el periodo de estudio fue 2017 en el 55% de los estados.
Mediante el análisis del índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 se estableció que los niveles más altos de riesgo se presentaron en la estación San Cristóbal del Estado de México en 2017 y la estación Xalostoc de la Ciudad de México (2016-2019). Los estados de Morelos, Nuevo León y Veracruz presentaron un incremento en el índice de riesgo durante el periodo de estudio, mientras que en la Ciudad de México dicho índice se mantuvo constante durante los cuatro años y en el Estado de México decreció en los dos últimos años.
En todos los sitios de estudio la concentración gravimétrica supera los valores máximos diarios y anuales establecidos por la Norma Oficial Mexicana NOM-025-SSA1-2014 (SSA 2014).
De acuerdo con los resultados obtenidos en este estudio observamos que en todos los sitios se presenta un índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5. Este resultado se registra sólo para la concentración gravimétrica y no se toman en cuenta los índices de riesgos ocasionados por la composición química elemental, las bacterias, hongos e hidrocarburos aromáticos policíclicos, entre otros que pueden estar presentes en las PM2.5. Si se consideraran estos factores, el índice de riesgo a la salud por inhalación de PM2.5 se incrementaría.
El índice de riesgo presente en el área de estudio es un indicio de la probabilidad de contraer enfermedades relacionadas con la inhalación de PM2.5, como asma, enfermedades del sistema nervioso central y cardiovasculares, entre otras.
