Caracterización temporal del espesor óptico de aerosoles y su relación con las infecciones respiratorias agudas, Huachac - Chupaca 2015-2017

• Autor: Gonzales Pérez, María Violeta
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Instituto Geofísico del Perú
• Repositorio: IGP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/4882
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12816/4882
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aerosoles; Espesor óptico de aerosoles (EOA); Exponente de Ångström (α); Infecciones respiratorias agudas (IRAs); http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09

Los aerosoles son partículas sólidas o líquidas en suspensión, que residen en la atmósfera durante varias horas, la propiedad óptica de los aerosoles como el Espesor Óptico (EOA) es una medida de la dispersión y absorción de luz visible por las partículas presentes en una columna vertical de la atmósfera, siendo útil para efectos de analizar la calidad del aire, porque es un valor proporcional a la concentración de partículas atmosféricas y que junto con el Exponente de Ångström (α), permite deducir el tipo de aerosoles presentes en la atmósfera. Se caracterizó la variación diurna, mensual, estacional y tipos de aerosoles, con datos registrados por el fotómetro CIMEL 318T de la red AERONET, Estación IGP- Huancayo, nivel 2.0, λ = 440 nm, en el período comprendido entre marzo de 2015 a diciembre de 2017, demostrando que los meses comprendidos en la época poco lluviosa (julio, agosto, septiembre, octubre y noviembre), presentan mayor presencia de aerosoles tipo BIO. Las infecciones respiratorias agudas (IRAs), constituyen un variado grupo de enfermedades provocadas por diversos agentes causales (virus y bacterias) que afectan al sistema respiratorio, existiendo factores de riesgo como la contaminación ambiental. El objetivo de esta investigación fue determinar la relación entre el EOA e IRAs, y de acuerdo a la Correlación de Pearson como prueba de hipótesis hay una probabilidad de error del 20.8 % de no existir relación entre estas dos variables y usando como medida de correlación nos indica que la relación entre estas dos variables es baja, mostrando que los casos de IRAs estarían más relacionadas a otros factores de riesgo como la climática.