Caracterización temporal del espesor óptico de aerosoles y su relación con las infecciones respiratorias agudas

Descripción del Articulo

Los aerosoles son partículas sólidas o líquidas suspendidas en la atmósfera. Su alta concentración, así como determinados tipos de aerosoles, pueden causar daños a la salud humana. El objetivo de este trabajo es relacionar el Espesor Óptico de Aerosoles (EOA) con las infecciones respiratorias agudas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Gonzales Pérez, María Violeta, Estevan, René
Formato: documento de trabajo
Fecha de Publicación:2020
Institución:Instituto Geofísico del Perú
Repositorio:IGP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/5147
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12816/5147
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aerosoles
Espesor Óptico de Aerosoles (EOA)
Coeficiente de Ångström (EA o α)
Infecciones respiratorias agudas (IRAs)
Meteorología
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09
Descripción
Sumario:Los aerosoles son partículas sólidas o líquidas suspendidas en la atmósfera. Su alta concentración, así como determinados tipos de aerosoles, pueden causar daños a la salud humana. El objetivo de este trabajo es relacionar el Espesor Óptico de Aerosoles (EOA) con las infecciones respiratorias agudas (IRAs). El EOA es una medida de la dispersión y absorción de luz visible por las partículas de aerosoles en la columna vertical de la atmósfera. Este indicador en conjunto con el Exponente de Ångström (EA o α ) nos permiten caracterizar los aerosoles atmosféricos, siendo herramientas útiles para el análisis de la calidad del aire. En tal sentido, se caracterizó la variación diurna, mensual, estacional y tipos de aerosoles con datos registrados por el fotómetro CIMEL 318T de la red AERONET, operado en la estación del IGP en Huancayo (nivel 2.0, λ = 440 nm), durante el período comprendido entre marzo de 2015 y diciembre de 2017. La evaluación estadística de la relación entre los aerosoles e IRAs se realizó mediante el análisis de correlación de Pearson (r). De acuerdo a los resultados obtenidos, no se encontró una relación estadísticamente significativa entre estas dos variables, por lo que los casos de IRAs estarían más relacionadas a otros factores de riesgo, como climáticos y socioculturales.
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