Dos investigadoras, 50 sensores atados a postes de luz y un grupo de estudiantes que se sumó con entusiasmo. Así empezó, hace poco menos de un año, la primera campaña en su tipo realizada en Buenos Aires para entender cómo varía la contaminación del aire que respiramos en puntos céntricos de la ciudad. Un intento de medir, con un nivel de detalle inédito para la ciudad, cómo varía la contaminación por dióxido de nitrógeno (NO2) a distancias de pocos metros, dentro de un área de 250 por 250 metros alrededor de avenidas porteñas.
En los últimos años, la (mala) calidad del aire es uno de los factores que más preocupan a los especialistas en salud pública dado que se le encuentran asociaciones crecientes con un sinnúmero de patologías (no sólo problemas respiratorios).
De acuerdo con la OMS, la (mala) calidad del aire causa alrededor de 4,2 millones de muertes prematuras al año. Aproximadamente el 68% debido a cardiopatías isquémicas y accidentes cerebrovasculares; el 14%, a enfermedades pulmonares obstructivas crónicas; otro 14% a infecciones agudas de las vías respiratorias bajas y el 4% restante a cáncer de pulmón. Si se suma la contaminación en interiores (por ejemplo, por cocinar con combustibles sólidos), la cifra total ronda los 7 millones de muertes anuales, vinculadas con accidentes cerebrovasculares, enfermedades cardíacas, cáncer de pulmón, EPOC e infecciones respiratorias como la neumonía.
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“El dióxido de nitrógeno (NO2) es, junto con el material particulado (PM, según sus siglas en inglés), uno de los contaminantes de mayor preocupación hoy en las ciudades –explica Andrea Pineda Rojas, investigadora del CIMA (UBA-CONICET-CNRS-IRD), que lideró el proyecto y es una de las pocas personas en el país dedicadas a modelar la calidad del aire urbano en alta resolución–. Somos muy pocos pero aun así, fui a hablar con estudiantes de un par de materias, varios se sumaron enseguida y llamaron a amigos para colaborar”.
Para Pineda Rojas, acostumbrada al modelado y análisis de datos más que al trabajo de campo, la experiencia fue algo así como un descubrimiento: “No soy ‘científica experimental’, lo mío son más bien las simulaciones. Pero mis colegas del exterior, que están desarrollando este tipo de campañas en otras ciudades, me alentaron y tuvimos mucho apoyo. Fue súper lindo”, cuenta.
El mapa de la contaminación
El NO2 proviene principalmente del tráfico vehicular y, en menor medida, de centrales termoeléctricas y otras actividades que involucran procesos de combustión. La Organización Mundial de la Salud lo tiene en la mira: en la actualización de sus valores guía de 2021, el del NO2 se redujo un 75%, señal de cuánto creció la evidencia sobre sus efectos en la salud.
Pero medir cuánto NO2 hay en el aire de una ciudad con una red de estaciones fijas (que en el caso de Buenos Aires son tres) deja una pregunta sin responder: ¿cómo varía el contaminante en escala de pocos metros entre esos puntos?”, destaca Pineda Rojas. “Uno sabe qué concentración hay en el punto donde está la estación, pero no cómo cambia a distancias cortas ni de dónde viene lo que respira”. Para estudiar este tipo de variabilidad espacial, el equipo instaló decenas de tubos pasivos (dispositivos simples, sin electrónica, que absorben el contaminante y luego se analizan en el laboratorio) repartidos en una grilla densa alrededor de una estación de monitoreo de referencia, que permite conocer en detalle la variación temporal del NO2.
El resultado, según el resumen que la investigadora presentará en la Conferencia del Modelado de la Calidad del Aire (CMAS) en los Estados Unidos, fue una gran variabilidad espacial: entre calles y avenidas, a lo largo de un mismo tramo vial y de una vereda a la otra, las diferencias llegaron a superar el 35% en distancias cortas. Los valores más altos aparecieron en las avenidas principales; los más bajos, en un parque cercano y en calles secundarias.
Para Pineda Rojas, ese patrón no tiene una sola explicación. “Obtuvimos marcadas diferencias no solo entre la avenida y las calles secundarias, sino a lo largo de la avenida y de un lado a otro de la vereda”, se sorprende. Entre los factores que podrían explicar esas diferencias están, además de la intensidad del tráfico vehicular, la velocidad y dirección del viento, y la topografía de los edificios cuya interacción puede generar vórtices que pueden afectar cómo se distribuyen los contaminantes a ambos lados de la calle. También podrían incidir la distribución desigual de las emisiones según el carril, como cuando se concentran transportes antiguos en ciertas franjas de la calle, la ubicación de las paradas de colectivo; y hasta el ancho de la vereda o la presencia de una bicisenda.
“La mayor parte de la literatura que usa modelos complejos se focaliza en el rol de los edificios, y nosotros estamos viendo que puede haber una influencia importante de la distribución de la flota por carril, algo que se da mucho en ciudades latinoamericanas –comenta–. En Londres, por ejemplo, se aconseja alejarse del cordón en las paradas de colectivos mientras se espera para cruzar una avenida y se advierte: ‘Cada metro cuenta'”.
La importancia de estos estudios no es menor para trazar políticas públicas. Si la antigüedad y distribución de la flota resulta ser un factor determinante, avances como la electrificación del transporte de pasajeros no solo reduciría la concentración promedio de NO2, sino también la desigualdad entre quien camina por una avenida y quien lo hace a metros, en una calle secundaria.
Por qué la escala importa
Gran parte de lo que se sabe sobre contaminación del aire viene de estudiar qué pasa lejos de las fuentes, en escala regional, donde los procesos químicos dominan. Cerca del tráfico, en cambio, la física juega un papel central: el transporte y la dispersión ocurren en segundos, y hay menos tiempo para que ocurran reacciones químicas que en la escala regional pueden ser relevantes. “Cerca de la fuente dominan dos reacciones (oxidación del NO y fotólisis del NO2) pero no está tan claro cuál es el rol de la química en la variabilidad del NO2 –afirma Pineda Rojas–. Esto se ve reflejado en la literatura, donde existe una gran variedad de formulaciones para representar eso en los modelos..
El monitoreo es fundamental, pero es apenas el primer paso. Después, una vez que uno monitorea y sabe que tiene una concentración tal y que la quiere bajar tanto, para todo lo demás se necesitan modelos que permitan evaluar, por ejemplo, en cuántos lugares se necesita medir para cubrir toda el área urbana y entender cómo se distribuyen en la atmósfera los contaminantes. El diseño de redes de monitoreo, el pronóstico de la calidad del aire, el diseño de estrategias de mitigación, la evaluación de impactos, todo se basa en modelos. El modelado y simulación son fundamentales, pero en Latinoamérica aún no están tan reconocidos”.
Estudiar la calidad del aire urbano requiere modelos de distintas escalas, cuyo acople en Buenos Aires recién empieza a desarrollarse. Uno de esos avances lo trajo Solange Luque, becaria doctoral del grupo que dirige Pineda Rojas. Durante su tesis, centrada precisamente en el NO2, Luque implementó por primera vez para el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) el modelo CMAQ (Community Multiscale Air Quality un sistema de modelado tridimensional de código abierto desarrollado por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, según sus siglas en inglés) para simular la calidad del aire a múltiples escalas) a 1 kilómetro de resolución. Es una herramienta ampliamente usada en escala regional, pero mucho menos habitual y mucho más exigente cuando se aplica en escala urbana, donde los procesos físicos y la representación espacial de las emisiones pasan a un primer plano.
Esa capacidad, construida a lo largo de años, es hoy poco frecuente en el país. El grupo de Pineda Rojas es uno de los pocos dedicados al modelado de la contaminación urbana en alta resolución para toda el AMBA, una megaciudad donde vive más de un tercio de la población argentina y cuyos niveles de NO2 la ubican, junto con Santiago de Chile y San Pablo, entre los más altos de la región. Dado que las estaciones de monitoreo brindan información en puntos específicos, la posibilidad de modelar en detalle qué ocurre entre esos puntos se vuelve, más que un lujo técnico, una necesidad.
Sin embargo, pese a haber sido recomendada por mérito académico en el último concurso de Becas Posdoctorales del Conicet, Luque no obtuvo la beca: los fondos disponibles se redujeron. Para las científicas, esta decisión tiene un costo que excede lo individual: formar a alguien capaz de manejar estas herramientas lleva años, y perder ese perfil no se resuelve incorporando a cualquier otro: hay que volver a empezar.
Con una primera campaña hecha en primavera y una segunda ya en vias de finalización en pleno invierno, el objetivo es comparar cómo cambia ese patrón de variabilidad espacial según la estación del año, cuando la capacidad de la atmósfera para dispersar contaminantes cambia. “Ahora estamos analizando esos mapas junto con las variaciones horarias de la estación de monitoreo, para tratar de ver si los datos son consistentes con estos vórtices o sugieren otros forzantes”, cuenta Pineda Rojas.
La respuesta definitiva, cuáles de esos factores pesan más y por qué, todavía requiere lo que en esta historia parece ser el recurso más escaso de todos: expertos formados para hacer ese trabajo, y el financiamiento para sostenerlo.