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Revista Cubana de Meteorología

versión On-line ISSN 2664-0880

Rev. Cubana Met. vol.30 no.1 La Habana ene.-mar. 2024  Epub 08-Mar-2024

 

Artículo Original

Contaminantes atmosféricos en dos localidades de La Habana

Atmospheric pollutants in two locations in Havana

0000-0002-6144-7709Rosemary López Lee1  *  , 0000-0001-6849-9539Arnaldo Evaristo Collazo Aranda1  , 0000-0001-5026-5312Osvaldo Cuesta Santos1 

1Universidad de La Habana, La Habana, Cuba.

RESUMEN

La variabilidad espacial y temporal de los contaminantes atmosféricos en un área urbana es grande. Superpuestos a la variabilidad meteorológica diaria existen ciclos estacionales de las actividades humanas que influyen en la calidad del aire. El objetivo de la presente investigación fue analizar la variación espacial y temporal de los gases contaminantes: dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y ozono en dos localidades de La Habana desde noviembre de 2015 hasta octubre de 2016. Se utilizaron datos horarios de concentración provenientes de dos Estaciones Automáticas de Monitoreo Atmosférico. El procesamiento estadístico de los datos fue realizado empleando los softwares MS-Excel y Origin 2016. Se aplicaron las pruebas no paramétricas U de Mann-Whitney, H de Kruskal-Wallis y Dunn. De forma general as concentraciones de los contaminantes se correspondieron con los patrones de distribución característicos de localidades urbanas.

Palabras-clave: dióxido de azufre; dióxido de nitrógeno; ozono

ABSTRACT

The spatial and temporal variability of air pollutants in an urban area is great. Superimposed on daily meteorological variability are seasonal cycles of human activities that influence air quality. The objective of this research was to analyze the spatial and temporal variation of polluting gases: sulfur dioxide, nitrogen dioxide and ozone in two locations in Havana from November 2015 to October 2016. Hourly concentration data from two Automatic Atmospheric Monitoring Stations. The statistical processing of the data was carried out using the MS-Excel and Origin 2016 software. The non-pa rametric Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H, and Dunn tests were applied. In general, the concentrations of the pollutants corresponded to the distribution patterns characteristic of urban locations.

Key words: sulfur dioxide; nitrogen dioxide; ozone

INTRODUCCIÓN

Uno de los problemas medio ambientales más serios a los que la sociedad tiene que hacer frente es la contaminación atmosférica. La era industrial y la actual demanda de movilidad están suponiendo una emisión extraordinaria de sustancias contaminantes a la atmósfera. Esta situación acarrea que las ciudades y zonas industriales puedan registrar niveles de calidad del aire inadecuados con efectos negativos en la salud humana y los ecosistemas (Cuesta et al., 2017).

Los estudios realizados sobre contaminación atmosférica se despliegan en tres niveles fundamentales, asociados a las escalas de los procesos meteorológicos. En la presente investigación se consideró el nivel local. Este nivel incluye el grupo de problemas típicos de la contaminación urbana analizada de forma general y proveniente de la gran diversidad de fuentes. Aquí los receptores principales son los habitantes del medio urbano, sus instalaciones, y la vegetación urbana (Cuesta et al., 2014).

La variabilidad espacial y temporal de los niveles de contaminación en un área urbana es grande. Superpuestos a la variabilidad meteorológica diaria existen ciclos diarios, semanales y estacionales de las actividades humanas que crean a su vez ciclos de la calidad del aire. Además, la distribución de las fuentes emisoras no es uniforme (López, 2006).

En Cuba, entre las causas fundamentales que generan los problemas de calidad del aire en zonas urbanas se pueden citar: los errores en la planificación territorial en cuanto a la ubicación física de los asentamientos humanos e industrias y la utilización de tecnologías obsoletas en las actividades productivas y en otras fuentes como el transporte automotor (Cuesta et al., 2014).

La situación nacional difiere mucho de los alarmantes niveles de contaminación atmosférica que existen en otros países. Sin embargo, existen sitios puntuales donde se manifiestan indicadores que no son favorables. Tal es el caso de La Habana, la cual destaca por ser la provincia con mayor densidad poblacional y el mayor centro industrial y portuario del país. Esta situación requiere atención por parte de los decisores en materia de protección ambiental, y las autoridades locales (Cuesta et al., 2017).

Por todo lo expuesto anteriormente, el objetivo de la presente investigación fue analizar la variación espacial y temporal de los contaminantes atmosféricos dióxido de azufre (SO2), dióxido de nitrógeno (NO2) y ozono (O3) en dos localidades de La Habana durante el periodo comprendido desde noviembre de 2015 hasta octubre de 2016.

MATERIALES Y MÉTODOS

En la investigación se utilizaron datos horarios de concentración de SO2, NO2 y O3 provenientes de dos Estaciones Automáticas de Monitoreo Atmosférico (EAMA). Ambas son de la marca Automated Air Quality Monitoring System (TH-2000), fabricadas por Yuhong Enviromental Protection Industrial Development Co. Las mismas fueron ubicadas en la sede del Consejo de la Administración Municipal de San Miguel del Padrón (SMP), y en el Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas (InSTEC), en Plaza de la Revolución (figura 1). El período de muestreo abarcó desde noviembre del 2015 hasta octubre del 2016.

Figura 1 EAMA y principales fuentes fijas en La Habana 

La EAMA del InSTEC fue ubicada en la azotea del edificio central, rodeada de gran vegetación por estar en áreas de la Quinta de los Molinos, una de las principales zonas verdes de la ciudad. Alejada unos 100 metros aproximadamente de las vías circundantes (Bolufé et al., 2016), es representativa de las concentraciones urbanas de exposición de fondo (López et al., 2015).

La EAMA de SMP fue ubicada en la azotea del Consejo de la Administración Municipal. A diferencia de la estación del InSTEC, esta recibe la influencia directa del flujo vehicular que circula por la Calzada de Güines, una de las principales vías del territorio en el cual se encuentra emplazada la EAMA. Esto determina que sea una estación urbana de exposición al tráfico. Las mediciones, en este caso, están estrechamente vinculados con los principales contaminantes asociados a las fuentes móviles (López et al., 2015; Bolufé et al., 2016).

Procesamiento estadístico de los datos

El procesamiento estadístico de los datos de las EAMA fue realizado utilizando los softwares MS-Excel y Origin 2016.

Prueba no paramétrica U de Mann - Whitney

Con el objetivo de determinar si los valores de inmisión fueron estadísticamente diferentes entre el período lluvioso (mayo - octubre) y el poco lluvioso (noviembre - abril) se realizó la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney. Esta prueba de hipótesis se utiliza al no existir una distribución normal de los datos (Wayne, 1991). Fue seleccionada además porque se comparaban dos series de datos.

Prueba no paramétrica H de Kruskal - Wallis

Se empleó la prueba H de Kruskal-Wallis para determinar si existían diferencias significativas entre los valores de inmisión de contaminantes para cada hora del día, día de la semana y mes del año. Esta prueba de hipótesis se utiliza al no existir una distribución normal de los datos. Es una variación de la prueba U de Man-Whitney que se emplea cuando existen a partir de tres series de datos (Wayne, 1991).

Prueba no paramétrica de Dunn

Cuando el valor del estadístico de Kruskal - Wallis que se obtiene es significativo, se indica que al menos uno de los grupos es diferente de al menos otro de los grupos (Araya, 2011). Entonces, se procede a realizar una prueba de comparaciones múltiples. En este caso se recomienda implementar la prueba de Dunn (Siegel y Castellan, 1988), la cual fue empleada en esta investigación.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Variación espacial y temporal del dióxido de azufre

Las concentraciones promedio horarias de SO2 se presenta en la figura 2. En el período de estudio los mayores valores se observaron en la estación de SMP. Una de las causas puede ser el transporte de este contaminante desde la refinería Ñico López y de otras fuentes fijas de los municipios de Regla y Guanabacoa, que se encuentran ubicadas en la dirección de los vientos predominantes en este sitio.

Figura 2 Concentraciones de SO2 promedio horarias en las EAMA (noviembre del 2015-octubre del 2016) 

En SMP el máximo valor horario registrado fue de 202,5 µg/m3, que no superó la CMA en 1 hora (250 µg/m3). Mientras que en el InSTEC en una ocasión se superó esta CMA con un valor de 277,2 µg/m3. El resultado puedo estar relacionado con el transporte de emisiones de SO2 desde la refinería Ñico López y la termoeléctrica Otto Parellada. Las emisiones de estas fuentes son muy superiores a las provenientes de las calderas de hospitales y empresas cercanas (Cuesta et al., 2014).

En SMP los mínimos se registraron al final de la noche y en la madrugada, posiblemente por la transformación de este contaminante a H2SO4, favorecida por la alta humedad relativa. Mientras que el valor máximo se observó a las 2:00 p.m., esto pudo ser por el incremento de la temperatura y la disminución de la humedad relativa (Calderón, 2011).

Por otro lado, en el InSTEC, las concentraciones promedio mostraron un pico máximo a las 9:00 a.m. y los mínimos fueron a las 6:00 a.m. y 5:00 p.m. En la zona metropolitana de Guadalajara, México, se observó un comportamiento similar de este contaminante, durante el período 2001 - 2010 (García et al., 2014). Las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn mostraron que los horarios en los que se alcanzó la concentración de SO2 promedio más elevada, en ambas estaciones, presentaron diferencias estadísticas significativas con las restantes horas del día.

La variación de las concentraciones de SO2 promedios durante los días de la semana se muestran en la figura 3. Los mayores valores se obtuvieron, por lo general, en los días laborales, por lo que una parte importante del origen de SO2 en ambas estaciones fue producto de la actividad industrial.

Figura 3 Concentraciones de SO2 promedios diarias en las EAMA (noviembre del 2015-octubre del 2016) 

En ambas estaciones, los altos valores puedieron estar relacionados con las emisiones de fuentes fijas como la refinería Ñico López (Cuesta et al., 2014). No se evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre los valores de inmisión de SO2 respecto a los días de la semana, utilizando las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn.

En la figura 4 se muestran las concentraciones de SO2 promedios mensuales. En el InSTEC se observó en noviembre el valor máximo de 15,0 µg/m3. Este mes presentó un máximo diario de 50,4 µg/m3, que superó la CMA en 24 horas (45 µg/m3). El promedio mensual en diciembre también se mostró alto comparado con los demás meses del año con un valor de 11,5 µg/m3.

Se identificaron diferencias estadísticamente significativas de los meses noviembre y diciembre con los restantes, utilizando las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn. Las menores concentraciones se observaron en octubre.

Figura 4 Concentraciones de SO2 promedio mensuales en las EAMA (noviembre del 2015-octubre del 2016) 

En SMP los promedios mensuales máximos se alcanzaron en marzo y abril, con un valor en ambos meses de 18,9 µg/m3. Los mismos presentaron diferencias estadísticas significativas con los demás meses del año, según las pruebas no paramétricas H de Kruskal-Wallis y de Dunn. El mínimo promedio mensual fue en julio. En los meses de noviembre a abril, las temperaturas tienden a ser más bajas que en el resto del año, lo cual dificulta la dispersión vertical de los contaminantes (Jayamurugan et al., 2013).

Las concentraciones de SO2 promedio para los períodos poco lluvioso y lluvioso se observan en la figura 5. Se identificó que los valores de inmisión mostraron un aumento estadísticamente significativo durante el período poco lluvioso en comparación con el período lluvioso, utilizando la prueba no paramétrica U de Mann - Whitney. Esto pudo ser resultado de las abundantes precipitaciones en el período lluvioso, que producen la limpieza de la atmósfera. Además, las bajas temperaturas que se observan en el período poco lluvioso, favorecen el estancamiento de los contaminantes (Cuesta et al., 2017).

Figura 5 Concentraciones de SO2 promedio estacionales en las EAMA (noviembre del 2015-octubre del 2016) 

Variación espacial y temporal del dióxido de nitrógeno

Las concentraciones de NO2 promedios horarias se muestran en la figura 6. El comportamiento de este contaminante está muy determinado por el transporte automotor (Cuesta, 1995). Los valores máximos se presentaron en la estación de SMP, debido a las características propias del sitio de muestreo.

Figura 6 Concentraciones de NO2 promedio horarias en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

Se observaron dos picos de concentraciones máximas; el primero a las 8:00 a.m. y el segundo, entre las 7:00 p.m. y 9:00 p.m. El incremento de la concentración en las primeras horas de la mañana indica la directa relación con las emisiones provenientes de fuentes móviles (Lavado, 2012). Los promedios mínimos horarios se registraron en la madrugada y en horas de la tarde. La disminución de las concentraciones de NO2 al final de la noche y en la madrugada puedieron deberse al alto contenido de humedad que determina la formación de HNO3 a partir del NO2 y el O3 remanente (Calderón, 2011). Se observaron en ambas estaciones concentraciones promedios horarias dentro de la normativa (CMA en 1 hora - 160 µg/m3).

Las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn mostraron que en ambas estaciones los valores de inmisión de NO2 por hora presentaban diferencias estadísticas significativas entre sí. Principalmente con los horarios en los que se alcanzaba la concentración promedio más elevada.

Las concentraciones de NO2 promedios diarias durante la semana para el período de estudio mostraron la influencia de las actividades antropogénicas sobre este contaminante (figura 7). Se observó en las dos estaciones, valores superiores en los días hábiles, lo que corresponde con estudios realizados en regiones urbanas de Chile (Calderón, 2011). Las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis aseguraron que en el InSTEC los valores de inmisión de NO2 durante los días laborales superan significativamente a los del domingo.

Figura 7 Concentraciones de NO2 promedio diarias en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

En el InSTEC, los mayores promedios mensuales se presentaron en los meses de noviembre y diciembre, como se muestra en la figura 8. Mientras que SMP en estos meses tuvo las concentraciones mínimas. Algunas posibles causas son la persistencia de bajas extratropicales y frentes fríos que condicionan el aumento de la dispersión por el incremento de la fuerza del viento (Cuesta, 1995). Además, por la incidencia de vientos de región norte, lo cual en SMP es sinónimo de ausencia de fuentes potentes de emisión cercanas y en el InSTEC, es la mayor influencia de las calderas de la zona hospitalaria que se haya en esta dirección.

En SMP el máximo promedio tuvo lugar en febrero con un valor de 26,5 µg/m3. Se identificaron cuatro máximos que superaron la concentración admisible en 24 horas (40 µg/m3) con valores entre 41,8 µg/m3 y 42,8 µg/m3, distribuidos en los meses de enero, febrero y marzo.

Figura 8 Concentraciones de NO2 promedio mensuales en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

En la figura 9 se muestran las concentraciones de NO2 promedios estacionales. En el InSTEC se observó un aumento estadísticamente significativo de las inmisiones de este contaminante durante el período poco lluvioso en comparación con el período lluvioso, utilizando la prueba U de Mann - Whitney. En esta estación de exposición de fondo, el incremento de las concentraciones de los contaminantes en el período poco lluvioso, puede estar relacionada con la mayor contribución de las fuentes emisoras externas (Cuesta, 1995; Collazo, 2011).

Figura 9 Concentraciones de NO2 promedio estacionales en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

Las inmisiones de NO2 en SMP se presentaron superiores durante el período lluvioso. Las que pueden estar asociadas a la mayor contribución de las fuentes locales, esto ratifica lo reportado por Cuesta (1995) de áreas del país bajo la influencia directa del transporte automotor y de las múltiples fuentes de la ciudad.

Variación espacial y temporal del ozono

El O3 mostró un comportamiento opuesto a la marcha diaria del NO2 (figura 10). Se observó un mínimo a las 8:00 a.m. y a partir de ese horario, las concentraciones comenzaron a aumentar. Esto se debe al incremento de la radiación solar, que es un factor dominante para la formación de ozono troposférico a partir de los precursores NOx (NO y NO2) y COVs (Seinfeld y Pandis, 2006).

Figura 10 Concentraciones de O3 promedios horarias en las EAMA en el período desde noviembre de 2015 hasta octubre de 2016 

En ambas estaciones las mayores concentraciones se alcanzaron entre las 2:00 p.m. y 3:00 p.m. Después de este horario comenzaron nuevamente a disminuir producto del decaimiento de la radiación solar, hasta alcanzar valores mínimos que se mantuvieron prácticamente constantes durante la noche y la madrugada. Esta tendencia también ha sido observada por varios especialistas en otras zonas urbanas (Calderón, 2011; Lavado, 2012; García et al., 2014).

En el InSTEC, en 5 ocasiones fue superada la CMA en 1 hora (150 µg/m3), con valores entre 208,6 µg/m3 y 750,6 µg/m3. En SMP solo se presentó un caso con 498,8 µg/m3. Una posible causa es el mayor porciento de calma en el InSTEC con respecto a SMP. Las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn evidenciaron diferencias estadísticas significativas entre los valores de inmisión de O3 respecto a las horas del día, principalmente con los horarios en los que se alcanzaba la concentración promedio más elevada.

Durante la semana no se evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre las inmisiones de O3 utilizando las pruebas H de Kruskal - Wallis y de Dunn. La figura 11 muestra las concentraciones promedio diarias de este contaminante en el período de estudio. Se observó que las concentraciones de O3 fueron superiores el domingo. Algunos autores consideran que este fenómeno, llamado “efecto fin de semana”, consiste en una acumulación de ozono en la altura que bajo condiciones meteorológicas específicas irrumpe aumentando el ozono producido en superficie (Lavado, 2012).

Figura 11 Concentraciones de O3 promedio diarias en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

Las concentraciones promedio mensuales se presentan en la figura 12. En los meses del año el O3 se mantuvo dentro de la norma (CMA en 8 horas - 100 µg/m3). En ambas estaciones se obtuvo en febrero el máximo promedio mensual y un máximo secundario en abril.

Estos meses mostraron diferencias estadísticamente significativas con respecto al resto de los meses del año, utilizando las pruebas no paramétricas H de Kruskal - Wallis y de Dunn. Lo que pudo ocurrir como resultado del aporte local de sus precursores y la permanencia de las masas de aire de origen continental que favorecen el incremento de O3; además por las condiciones de buen tiempo asociadas, con días secos y cielo despejado que provocan la destrucción acelerada de NO2 (Ramírez, 1989; Cuesta, 1995; Collazo, 2011).

Figura 12 Concentraciones de O3 promedio mensuales en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

El mínimo correspondió a los meses de junio y agosto en las estaciones del InSTEC y SMP, respectivamente. Una de las causas es la limpieza de la atmósfera como resultado de las abundantes precipitaciones.

El comportamiento estacional de este contaminante en las EAMA en el período de estudio se muestra en la figura 13. Se observó un aumento diferencial estadísticamente significativo durante el período poco lluvioso en comparación con el período lluvioso, según la prueba U de Mann - Whitney. El resultado pudo estar condicionado por la influencia de las altas presiones continentales migratorias que predominan sobre Cuba en los meses invernales, favoreciendo el transporte transfronterizo de contaminantes como el O3 (Collazo, 2011).

Figura 13 Concentraciones de O3 promedio estacionales en las EAMA (noviembre de 2015 -octubre de 2016) 

CONCLUSIONES

Las concentraciones de los contaminantes atmosféricos estudiados se corresponden con los patrones de distribución característicos de localidades urbanas. En San Miguel del Padrón siempre se observaron concentraciones superiores con respecto al Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas por las características propias de cada estación. El SO2 y el NO2 alcanzaron sus valores promedios máximos en horas de la mañana. Mientras que el O3 alcanzó sus promedios máximos en horarios vespertinos. El domingo fue el día de la semana con las menores concentraciones para los contaminantes atmosféricos con excepción del O3. Durante los meses del período poco lluvioso se observaron incrementos en las inmisiones de contaminantes atmosféricos.

REFERENCIAS

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Recibido: 02 de Febrero de 2023; Aprobado: 08 de Marzo de 2024

*Autor para correspondencia: Arnaldo Evaristo Collazo Aranda. E-mail: acollazo40@gmail.com.

Dra. Rosemary López Lee. Instituto de Meteorología de Cuba (INSMET), La Habana, Cuba. E-mail: rosemary.lopez@insmet.cu

MSc. Arnaldo Evaristo Collazo Aranda. Instituto de Meteorología de Cuba (INSMET), La Habana, Cuba. E-mail: acollazo40@gmail.com

Dr. Osvaldo Cuesta Santos. Instituto de Meteorología de Cuba (INSMET), La Habana, Cuba. E-mail: osvaldo.cuesta@insmet.cu

Declaración de conflicto de intereses: Los autores declaran que no existen conflictos de intereses en la realización del estudio.

Contribución de los autores: Contribución de autoría y Concepción de la idea: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos. Manejo de los datos: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos. Análisis de los datos: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos. Investigación: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos. Supervisión: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos. Validación de los resultados: Rosemary López Lee, Arnaldo Evaristo Collazo Aranda, Osvaldo Cuesta Santos

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