Resultados preliminares de los análisis de contaminantes emergentes y sustancias prioritarias (2008/105/CE) en la red de control del Barranco de las Goteras (Gran Canaria)

[ES] En Gran Canaria, el uso de aguas regeneradas para el riego es una práctica utilizada desde hace más de treinta años, representando actualmente un 8% de los recursos hídricos utilizados (Consejo Insular de Aguas de Gran Canaria, com.per.). Recientemente y como respuesta al uso de aguas regeneradas, existe un creciente interés por la presencia de los denominados contaminantes emergentes en las aguas subterráneas y superficiales. Algunos son altamente móviles con potencial de lixiviación a las aguas subterráneas, mientras que otros se pueden acumular en la capa superior del suelo gracias a su capacidad adsorbente o son biodegradados en este medio. Los contenidos de algunas de estas sustancias en el agua son objeto de control atendiendo al listado de sustancias prioritarias de la Directiva 2008/105/CE. El objetivo de este estudio es analizar la situación en la zona del campo de golf de Bandama (NE de Gran Canaria), que ha sido regado con aguas regeneradas desde 1976, donde se ha establecido una red de control de agua de riego y agua subterránea, a partir de la que se están analizando sistemáticamente 185 compuestos emergentes y prioritarios.

La sangre como marcador de utilidad clínica y toxocológica: estudio de los efecto de los contaminantes persistentes en tortugas marinas

Programa de Doctorado: Clínica e Investigación Terapéutica

Contaminantes emergentes en el medio marino

[ES] En la última década ha crecido significativamente el uso de fármacos y diversos productos de cuidado personal en nuestra sociedad. Estos compuestos, que pertenecen a los actualmente denominados contaminantes emergentes, no son totalmente eliminados en las estaciones depuradoras de aguas residuales y pueden incorporarse al medio ambiente a través de los emisarios submarinos, las aguas de riego o los lodos usados como abonos en agricultura. Muchos de estos compuestos tienen actividad tóxica o mutagénica y además pueden sufrir bioacumulación y biomagnificación en organismos marinos. Dado que las concentraciones de estos contaminantes son muy pequeñas es imprescindible desarrollar procedimientos de extracción y preconcentración que permitan cuantificarlas. Con las metodologías que se han optimizado en el grupo de investigación, hemos conseguido detectar y determinar la presencia de muchos de estos compuestos tanto en muestras líquidas como sólidas, incluyendo emisarios submarinos, agua de mar (en playas y en mar abierto), lodos y sedimentos.

Evaluación de la eliminación de contaminantes en aguas depuradas

Directores: José Juan Santana Rodríguez, Zoraida Sosa Ferrera y José Miguel Doña Rodríguez. Programa de doctorado: Gestión costera

Síntesis de fotocatalizadores basados en TiO2 para la eliminación de contaminantes en fase acuosa y gaseosa

Tutor: Javier Araña Mesa. Programa de doctorado: Ingenierías Química, Mecánica y de Fabricación

Determinación de contaminantes emergentes en aguas subterráneas del noreste de Gran Canaria

[ES]La presencia de fármacos en el medio natural constituye una creciente preocupación dados los efectos adversos que pueden presentar. Después de ser consumidos y excretados, llegan a las estaciones depuradoras de aguas residuales, en las que pueden no ser eliminados completamente. La reutilización de aguas depuradas para riego puede ser una fuente de contaminación en el agua subterránea, por lo que se ha llevado a cabo un estudio en el acuífero subyacente a un campo de golf regado con aguas depuradas desde 1973 en el NE de Gran Canaria. Las muestras seleccionadas proceden de agua de riego, agua de lixiviado del suelo y aguas subterráneas. Los compuestos determinados fueron atenolol, metamizol, fluoxetina, cafeína, la paraxantina, nicotina y permetrina

Resistencia a antibióticos en bacterias aisladas de muestras de agua en Gran Canaria y su relación con la presencia de contaminantes emergentes

[ES]Hemos analizado la posible relación entre la presencia de contaminantes emergentes en agua regenerada para riego, agua del lixiviado del suelo y agua subterránea y la resistencia a antibióticos de las bacterias aisladas. Se tomaron muestras de agua. Cada muestra se dividió en dos partes. Una se centrifugó y se resembró en diferentes medios. Cincuenta mililitros de la segunda parte se añadieron a Caldo Brain Heart. En la siembra directa de agua de riego y solución del suelo se detectaron numerosas colonias. El crecimiento en la siembra directa de agua de galería fue escaso, y no hubo crecimiento cuando se sembró agua de pozo. Mediante enriquecimiento en Caldo BHI y resiembra posterior, se obtuvieron numerosas colonias

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Modelización de la dispersión de contaminantes en la bahía de Santander, mediante el método de los elementos finitos

Existen diferentes métodos para el estudio de la calidad del agua en los estuarios, ríos, lagos, en zonas afectadas por los vertidos de sustancias contaminantes; que van desde los métodos experimentales tradicionales, hasta los más recientes modelos matemáticos. El modelo desarrollado permite resolver la ecuación de dispersión 2—D mediante técnicas en elementos finitos y por lo tanto obtener la evolución espacio-temporal de la concentración de constituyente. Se ha observado su exactitud en diferentes situaciones prácticas, y en particular se ha aplicado a la Bahía de Santander, analizándose el efecto de diferentes tipos de vertidos. El modelo es susceptible de utilizarse conjuntamente con otro modelo hidrodinámico capaz de simular la evolución del campo de velocidades.

Contaminantes orgánicos (PAHs) derivados de la escombrera de la Central Térmica de Aliaga (Teruel)

The aim of this study was to determine if the soils, waters and plants from the Aliaga dump contained polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and their quantification.The results showed that PAHs concentrations in soils are in general higher than the reference levels from the Spanish legislation. Waters and plants contained PAHs but in low concentrations. The possible actions for remediation (photodegradation and bioremediation) seem to be unviable here because of the large volume of materials involved, although its use as an additive for the cement industry and derivatives can be considered. It is proposed that fluorantene in waters, and phenanthrene and benzo[ghi]perilene in soils be considered as pollutants as well as to study the incorporation of PAHs to plants. Key-words: Polycyclic aromatic hydrocarbons, soil, plant and water contamination, fly- ash, power plant. RESUMEN: El objetivo de este estudio fue determinar y cuantificar los hidrocarburos policíclicos aromáticos (PAHs) en los suelos, plantas y aguas de la Escombrera de Aliaga. La concentración de PAHs en las cenizas supera, en general, los valores establecidos en la legislación española.Las aguas y plantas contienen PAHs, aunque en concentraciones bajas. La remoción de los materiales para someterlos a fotodegradación y biorremediación es inviable debido al gran volumen de la escombrera, aunque se plantea su uso como aditivo en la fabricación de productos derivados del cemento. Se propone incluir el fenantreno y benzo[ghi]perileno en la normativa de suelos, así como el naftaleno en la de aguas y la elaboración de una legislación sobre la incorporación de estos compuestos a las plantas.

Corrosión inducida por contaminantes hidrosolubles en la intercara metal/pintura

El objetivo principal de este trabajo es profundizar en el conocimiento del fenómeno de la corrosión subpelicular inducida por contaminantes hidrosolubles en la intercara metal/pintura. La contaminación salina del substrato es una situación común en la práctica: la superficie metálica suele estar expuesta a atmósferas contaminadas antes de ser recubierta, limpieza previa del metal con abrasivos contaminados, etc. La eliminación total de estos contaminantes resulta muy difícil de conseguir incluso con las técnicas más sofisticadas de limpieza. Esta investigación se centra en la determinación del efecto de la naturaleza del contaminante y la naturaleza y espesor del recubrimiento en el proceso de corrosión subpelicular del acero. En la investigación se utilizaron dos barnices de naturaleza diferente: poliuretano y vinílico; y se aplicaron a tres espesores diferentes. Los contaminantes empleados en este trabajo fueron: NaCl, NH4C1, CaCl2, Na2S04, (NH4)2S04, NaN03, NH4N03, Ca(N03)2. Los ensayos se realizaron en una cámara de condensación de humedad permanente. Los tiempos de exposición fueron 100, 300 y 600 horas. La velocidad de corrosión se evaluó gravimétricamente, mediante la técnica de pérdida de peso. Se realizaron estudios de permeabilidad al oxígeno y al agua de películas libres de substrato, evaluación de la velocidad de corrosión de probetas sin pintar inmersas en soluciones salinas de los contaminantes seleccionados, conductividad de dichas soluciones salinas, solubilidad del oxígeno en las soluciones salinas, adherencia en seco y en húmedo a diferentes tiempos de exposición. Se aporta evidencia respecto al control ejercido en el proceso corrosivo por el oxígeno que permea a través de la película, mientras que la permeación de agua controla la pérdida de adherencia del recubrimiento. Ambas permeabilidades dependen de la naturaleza del recubrimiento y de su espesor. Se ha investigado la influencia de la naturaleza del contaminante en la intercara metal/pintura. La naturaleza del catión parece quedar enmascarada por el efecto definitivo del anión. La concentración salina ejerce asimismo un efecto importante en la corrosión subpelicular. ABSTRACT The main aim of this work is to study in depth the knowledge of underfilm corrosión induced by hydrosoluble contaminants at the metal/paint Ínterface. The saline contamination of the substrate is a common situation in practice: metallic surfaces use to be exposed to polluted atmospheres, previous cleaning of the metal with contaminated abrasives, etc. Total elimination of these contaminants is hard to obtain even with modern cleaning techniques. This research is focused in determining the effect of contaminant nature, coating nature and its thickness on the steel underfilm corrosión process. In this work we used two varnishes with different nature: polyurethane and vinyl; they were applied in three different thicknesses. The saline contaminants employed were: NaCl, NH4C1, CaCl2, Na2S04, (NH4)2S04, NaN03, NH4N03/ Ca(N03)2. The tests were carried out in a condensation humidity chamber. The period of exposure were 100, 300 and 600 hours. Corrosión rate was assessed by weight loss. Simultaneously, studies on oxygen and water permeability of free films, assessing on corrosión rate of uncoated samples immersed in saline solutions of the selected contaminants, conductivity of these solutions, oxygen solubility in saline solutions, wet and dry adhesión of the polyurethane varnish at different periods of exposure, were carried out. There is clear evidence about control on corrosión process of oxygen that passes through the coating, while the passing of water controls the loss of adhesión of the coating. Both, water and oxygen permeation, depend on the nature and thickness of the coating. It has been researched the inf luence of the nature of contaminant at the metal/paint interface. The nature of the catión seems to be "masked" by the definitive effect of the nature of anión. The saline concentration also exerts an important effect on underfilm corrosión.