Identificación de unas fuentes de PM1 y PM10 en un entorno de fondo urbano

Abstract

El material particulado (PM) representa una de las principales amenazas para la salud pública y el medio ambiente. Su es origen diverso, abarcando tanto fuentes naturales como actividades humanas, y su impacto varía según el tamaño y la composición química de las partículas. En este trabajo se analizó la concentración, composición y procedencia del PM1 y PM10 en una estación de fondo urbano del sureste ibérico durante un año (Noviembre 2023 – Noviembre 2024). Se recogieron 148 muestras de PM1 y 145 muestras de PM10 que fueron caracterizadas mediante técnicas gravimétricas, ED-XRF, análisis termo-óptico y cromatografía iónica. A partir de los datos obtenidos y mediante el uso del modelo receptor Positive Matrix Factorization (PMF), se identificaron cinco fuentes para PM1, destacando el sulfato de amonio y el tráfico rodado, y seis para PM10, entre las que destacan el polvo mineral local y la combustión. Además, se observaron patrones estaciones que reflejan la influencia de factores meteorológicos y de las actividades antrópicas. Estos resultados proporcionan información clave para la mejora de las políticas de calidad del aire en entornos urbanos. Particulate matter (PM) represents one of the main threats to public health and the environment. Its origins are diverse, encompassing both natural sources and human activities, and its impact varies depending on the size and chemical composition of the particles. This study analyzed the concentration, composition, and origin of PM1 and PM10 at an urban background station in southeastern Iberia over a one-year period (November 2023–2024). A total of 148 PM1 and 145 PM10 samples were identified and characterized using gravimetric techniques, EDXRF, thermo-optical analysis, and ion chromatography. Using the Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model, five sources for PM1 were identified, primarily ammonium sulfate and road traffic, and six for PM10, primarily local mineral dust and combustion. In addition, seasonal patterns will be observed that reflect the influence of meteorological factors and human activities. These results provide key information for improving air quality policies in urban environments.