Spatiotemporal analysis of indoor air quality in classrooms in Santiago, Chile
| dc.catalogador | pva | |
| dc.contributor.advisor | Jorquera, Héctor | |
| dc.contributor.author | Nourani Jirandeh, Shiva | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date | 2025-07-01 | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-03T15:17:10Z | |
| dc.date.available | 2025-06-03T15:17:10Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2025 | |
| dc.description.abstract | En esta tesis se midió las concentraciones de PM2.5 en 30 escuelas de Santiago, Chile. El muestreo de las escuelas fue aleatorio con respecto a las zonas climáticas locales (LCZ). Se instalaron sensores de PM2.5 de bajo costo tanto en el interior como en el exterior. Los datos de los sensores exteriores estuvieron altamente correlacionados con la estación de monitoreo de calidad del aire reglamentaria más cercana (mediana R2 = 0.62, rango IQ: [0.5, 0.71]). Los niveles de PM2.5 en el interior y el exterior estuvieron altamente correlacionados (mediana R2 = 0.91, rango IQ: [0.76, 0.95]) debido a las condiciones de ventilación natural. No hubo una diferencia significativa entre la concentración promedio de PM2.5 en las aulas ubicadas lejos (30 μg/m3) y cerca (30.4 μg/m3) de la calle (valor p = 0.9), lo que sugiere una baja variabilidad espacial de MP2.5 dentro de los límites de las escuelas. Se estimaron altos factores de infiltración en las aulas (Finf) (mediana Finf = 0.9, rango IQ: [0.82, 0.98]). Las escuelas públicas tuvieron concentraciones interiores significativamente (p < 0.05) más altas que las privadas en cada temporada (57.1 y 39.3 μg/m3 en otoño, 43.1 y 35.2 μg/m3 en invierno, 16.9 y 12.6 μg/m3 en primavera). En la temporada de invierno, las escuelas ubicadas en zonas con edificios medianos densos (LCZ2) tuvieron concentraciones promedio exteriores de MP2.5 más altas (55.8 μg/m3) que aquellas en zonas con arreglos abiertos de edificios medianos (LCZ5) (48.3 μg/m3) — p = 0.06. En la temporada de primavera, la concentración promedio exterior fue más alta para las escuelas en una mezcla densa de edificios altos (LCZ1) (22.5 μg/m3) en comparación con las ubicadas en edificios medianos abiertos (LCZ5) (16.7 μg/m3) — p = 0.02. Por lo tanto, una mayor densidad de edificios (clasificación LCZ) debido a la circulación limitada de aire promueve niveles más altos de PM2.5 tanto en el exterior como en el interior de las escuelas. Esto debe ser considerado en la planificación urbana futura. Como la cuantificación de las contribuciones de las fuentes a la PM2.5 interior ha estado limitada por los costos asociados al análisis de especiación química de muestras de PM2.5 interior, en la segunda parte de la tesis, proponemos una nueva metodología económica para estimar tal contribución. Aplicamos FUSTA (FUzzy SpatioTemporal Apportionment) a una base de datos de concentraciones de PM2.5 interiores y exteriores en aulas de 19 escuelas más datos meteorológicos de superficie, para encontrar los principales patrones espaciotemporales (PET) en MP2.5. Encontramos cuatro PET dominantes en MP2.5 exterior; los denominamos regional, mezcla nocturna, tráfico y MP2.5 secundario. Para el MP2.5 interior, encontramos esos mismos cuatro PET exteriores más otro que tiene una evolución temporal distintiva, característica de MP2.5 generada en el interior. Este PET interior presentó un máximo de concentración debido a las actividades de los niños y el mantenimiento de las aulas, con contribuciones mínimas los domingos cuando las escuelas están cerradas. La contribución promedio estimada generada interiormente al MP2.5 fue de 5.7 μg/m3, lo que representa el 17% del total del MP2.5. Si consideramos solo las horas escolares, las cifras respectivas son 8.1 μg/m3 y 22%, respectivamente. Se aplica una regresión MP2.5 interiorexterior por clúster (PET) para estimar los factores de infiltración (Finf) específicos de cada PET por escuela. La mediana y el rango intercuartílico (IQR) de Finf son 0.83 [0.7-0.89], 0.76 [0.68-0.84], 0.72 [0.64-0.81] y 0.7 [0.62-0.9], para las fuentes de mezcla nocturna, secundaria, tráfico y regional, respectivamente. Esta metodología económica puede identificar las contribuciones generadas en el interior al MP2.5 interior, incluida su variabilidad temporal. Finalmente, se estimaron los efectos de la Zona Climática Local (LCZ), la infraestructura verde según el índice NDVI, el estatus socioeconómico según el índice IVE-SINAE y el año de construcción de los edificios sobre la contaminación del aire interior en las aulas (cuantificada por PM2.5) mediante un análisis estándar de ANOVA para encontrar correlaciones entre los factores mencionados con la calidad del aire según cada clúster. En el 52% de los casos, se encontró una relación significativa entre los factores mencionados y el MP2.5 en cada clúster con un valor p menor a 0.05. | |
| dc.fechaingreso.objetodigital | 2025-06-03 | |
| dc.format.extent | iii, 114 páginas | |
| dc.fuente.origen | SRIA | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/104560 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/104560 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/104560 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería; Jorquera, Héctor; 0000-0002-7462-7901; 100302 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de Ingeniería; Nourani Jirandeh, Shiva; S/I; 1102622 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject | Zonas climáticas locales | |
| dc.subject | Factor de infiltración | |
| dc.subject | Reparto de fuentes del MP2.5 en interiores | |
| dc.subject | FUSTA | |
| dc.subject | Sensores de bajo costo | |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.subject.dewey | Ingeniería | es_ES |
| dc.subject.ods | 11 Sustainable cities and communities | |
| dc.subject.odspa | 11 Ciudades y comunidades sostenibles | |
| dc.title | Spatiotemporal analysis of indoor air quality in classrooms in Santiago, Chile | |
| dc.type | tesis doctoral | |
| sipa.codpersvinculados | 100302 | |
| sipa.codpersvinculados | 1102622 |