Projekty Climate Detectives 2022-2023
Názov projektu: Sú lišajníky vhodnými bioindikátormi na analýzu kvality ovzdušia?
Tím: CC MERCEDES
Colegio Mercedes Santander Španielsko 10 Vek študenta: 14-15 rokov, 16-17 rokov
Sú lišajníky vhodnými bioindikátormi na analýzu kvality ovzdušia?
¿Son los líquenes bioindicadores adecuados para analizar la calidad del aire?
Lišajníky sú symbiotické organizmy medzi hubou a riasou alebo sinicou. Majú veľký ekologický význam ako bioindikátory vďaka svojej citlivosti na zmeny v zložení ovzdušia a prítomnosť znečisťujúcich látok. Je to preto, že sú schopné akumulovať vo svojich tkanivách atmosférické znečisťujúce látky, ako sú ťažké kovy, oxidy dusíka a oxid siričitý, čo im umožňuje odrážať koncentráciu týchto znečisťujúcich látok v ovzduší. Okrem toho sú lišajníky pomaly rastúce a veľmi odolné, čo umožňuje ich použitie ako dlhodobých indikátorov.
Medzi najčastejšie znečisťujúce látky v mestách patria častice v ovzduší s priemerom menším alebo rovným 10 mikrometrov (PM10). Môžu byť emitované z prírodných zdrojov, ako je prach a piesok zo zeme, alebo z antropogénnych zdrojov, ako je doprava, priemyselné emisie a spaľovanie fosílnych palív.
PM10 sa meria v mikrogramoch na meter kubický (µg/m3), čo je merná jednotka používaná na vyjadrenie koncentrácie pevných častíc v ovzduší. Zvýšené hodnoty môžu mať škodlivé účinky na ľudské zdravie, najmä na ľudí s respiračnými a kardiovaskulárnymi ochoreniami, a môžu prispievať k znečisteniu ovzdušia a zmene klímy. Monitorovanie a kontrola úrovne PM10 je preto dôležitá na ochranu verejného zdravia a životného prostredia.
Úroveň PM10 v ovzduší sa vo všeobecnosti rozdeľuje do štyroch kategórií podľa ich koncentrácie:
- Dobré: Menej ako 50 µg/m3
- Mierne: Od 50 do 150 µg/m3
- Škodlivé pre zdravie citlivých skupín: 150 až 250 µg/m3
- Škodlivé pre celkové zdravie: Viac ako 250 µg/m3
V meste Santander sme podľa údajov zo siete pre kvalitu ovzdušia zaznamenali v roku 2022 dobré až mierne hodnoty.
Los líquenes son organismos simbióticos entre un hongo y un alga o cianobacteria. Tienen una gran importancia ecológica como bioindicadores debido a su sensibilidad a los cambios en la composición del aire y la presencia de contaminantes. Esto es debido a que son capaces de acumular contaminantes atmosféricos como metales pesados, óxidos de nitrógeno y dióxido de azufre en sus tejidos, lo que les permite reflejar la concentración de estos contaminantes en el aire. Además, los líquenes tienen un crecimiento lento y son muy resistentes, lo que les permite ser utilizados como indicadores a largo plazo.
Medzi najbežnejšie znečisťujúce látky v mestách patria suspendované častice vo vzduchu s priemerom menším alebo rovným 10 mikrometrov (PM10). Pueden ser emitidas por fuentes naturales como polvo y arena del suelo, o por fuentes antropogénicas como el tráfico, las emisiones industriales y la quema de combustibles fósiles.
La medición de PM10 se realiza en microgramos por metro cúbico (µg/m3), que es una unidad de medida utilizada para expresar la concentración de partículas en el aire. Los niveles elevados pueden tener efectos perjudiciales para la salud humana, especialmente para personas con enfermedades respiratorias y cardiovasculares, y pueden contribuir a la contaminación del aire y el cambio climático. Por lo tanto, la vigilancia y el control de los niveles de PM10 son importantes para proteger la salud pública y el medio ambiente.
Los niveles de PM10 en el aire se clasifican generalmente en cuatro categorías de acuerdo con su concentración:
- Bueno: Menej ako 50 µg/m3
- Moderátor: Medzi 50 a 150 µg/m3
- Dañino para la salud de grupos sensibles: V rozsahu 150 až 250 µg/m3
- Dañino para la salud en general: Más de 250 µg/m3
En la ciudad de Santander, según los datos de la Red de Calidad del Aire, tuvimos en 2022 unos niveles entre buenos y moderados.
Analyzovali sme niekoľko ulíc nezávisle (najmenej 3 ulice na žiaka alebo skupinu) a bez akéhokoľvek predchádzajúceho označenia alebo výberu oblasti, aby sme mali k dispozícii náhodné údaje. Spočiatku sme vykonali analýzu na ulici, kde sa nachádza škola, aby sme zjednotili kritériá, vzhľadom na to, že ide o veľmi subjektívne údaje, ako referenčné sme použili štyri úrovne hustoty (0 = žiadne lišajníky; 1 = malý výskyt; 2 = stredná hustota; 3 = vysoká hustota).
V každej oblasti sa analyzovalo minimálne 10 a maximálne 30 stromov, pričom sa navštívili rôzne oblasti, ako sú parky a záhrady, pešie ulice, ulice s vysokou hustotou dopravy, nákupné ulice atď. Okrem toho sa ako referencia zaznamenal počet motorových vozidiel za 5 minút. V tomto počte neboli zahrnuté elektrické vozidlá, pretože neprodukujú znečisťujúce častice. Celkovo sa analyzovalo 25 rôznych lokalít s celkovým počtom 382 stromov. Údaje sa zaznamenali do tabuľky programu EXCEL a vypočítali sa priemerné hodnoty lišajníkov a porovnali sa s hustotou dopravy za 5 minút pozorovania.
Pri grafickej analýze našich výsledkov sme nezaznamenali priamu závislosť medzi hustotou lišajníkov a hustotou dopravy. Existujú niektoré zarážajúce okolnosti, ako napríklad skutočnosť, že najvyšší počet áut za 5 minút (76) sa zhoduje s úplnou absenciou lišajníkov, čo sa dalo očakávať. Dalo sa však tiež očakávať, že hodnoty hustoty lišajníkov v dvoch peších uliciach budú výrazne vyššie ako v ostatných, ale v oboch, hoci ide o vysoké hodnoty, nie je veľký rozdiel s ostatnými oblasťami, kde je doprava. Dokonca existujú oblasti s veľkou dopravou, ktoré majú vyššiu hustotu lišajníkov ako jedna z peších ulíc.
Hemos analyzado diversas calles de manera independiente (al menos 3 calles por alumno o grupo) y sin ningún tipo de indicación o selección previa de la zona, con el fin de disponer de disponer de datos aleatorios. Inicialmente hemos realizado el análisis en la calle donde se encuentra ubicado el colegio con el fin de unificar criterios, dado que este es un dato muy subjetivo, se han usado como referencia cuatro niveles de densidad (0 = Sin líquenes; 1 = Poca presencia; 2 = Densidad media; 3 = Densidad alta).
Se han analyzado un mínimo de 10 árboles y un máximo de 30 por cada zona, habiéndose visitado zonas variadas tales como parques y jardines, calles peatonales, calles de alta densidad de tráfico, comerciales... además se ha registrado el número de vehículos motorizados en 5 minutos, como referencia. En este conteo se han excluido los vehículos eléctricos dado que no generan partículas contaminantes. Celkovo se han analyzado 25 localizaciones diferentes, con un total de 382 árboles. Los datos se han registrado en una tabla de EXCEL y se han calculado los valores medios de líquenes y se han comparado con la densidad de tráfico en 5 minutos de observación.
Al analizar gráficamente nuestros resultados no observamos una correlación directa entre la densidad de líquenes y la densidad del tráfico. Si que aprecian algunas circunstancias llamativas como que el mayor número de coches en 5 minutos (76), coincide con ausencia total de líquenes, cosa que era esperable. Sin embargo también era esperable que los valores de densidad de líquenes en las dos calles peatonales fueran significativamente mayores que en el resto pero en ambos, aunque son niveles altos, no haya mucha diferencia con otras zonas en las que si hay tráfico. Incluso hay zonas con mucho tráfico que tiene una mayor densidad de líquenes que una de las calles peatonales
Naše výsledky nás vedú k názoru, že v prístupe k práci je chyba, ktorá by sa mala zohľadniť pri budúcich projektoch v tejto oblasti.
- Klíma alebo umiestnenie ulíc môže viesť k väčšej cirkulácii vzduchu, a tým k čistejšiemu ovzdušiu.
- Analýza častíc PM10 na mieste alebo údaje pre každú ulicu/oblasť mesta v skúmaných záznamoch.
- Na tej istej ulici sme pozorovali stromy rôzneho veku a v niektorých prípadoch mladé stromy s lišajníkmi, zatiaľ čo tie, ktoré sú v oblasti dlhšie, majú menej lišajníkov alebo naopak, takže počiatočný stupeň lišajníkov je tiež faktor, ktorý treba zohľadniť.
- Pri posudzovaní hustoty lišajníkov existuje vysoká miera subjektivity. Na zvýšenie spoľahlivosti analýzy by malo byť možné vykonať ju subjektívnejším spôsobom, a to pomocou počítačovej analýzy obrazu.
- Druh lišajníka môže mať tiež rôznu rýchlosť rastu, a preto môže byť pre výsledok dôležitý, rovnako ako druh stromu.
- Analýza cestnej premávky, ktorú sme vykonali, nemusí byť smerodajná pre skutočnú premávku v oblasti, hoci sme sa to snažili kompenzovať počítaním na rôznych uliciach v rôznych časoch. Bolo by vhodnejšie mať k dispozícii skutočné údaje o doprave ,24-hodinový kamerový záznam alebo opakovanie na tých istých uliciach v rôznych časoch za dlhšie časové obdobie.
Záverom možno očakávať, že v oblastiach s menšou návštevnosťou je vyššia hustota lišajníkov a pozorovaním sme získali tento pocit, nezistili sme však významné výsledky, ale myslíme si, že je to spôsobené chybami v dizajne experimentu.
Domnievame sa však, že tento systém môže byť užitočný, ak sa mestá s podobnými charakteristikami porovnávajú rovnakým spôsobom.
Nuestros resultados nos llevan a pensar en que hay un error en el planteamiento del trabajo que debería tenerse en cuenta para próximos proyectos en esta línea.
- La climatología o la ubicación de las calles pueden provocar mayores circulaciones de aire y por tanto más limpieza del aire
- Análisis in situ de partículas MP10 o datos de cada calle o zona de la ciudad en los registros estudiados.
- Hemos observado árboles de diferentes edades en la misma calle, y en algunos casos árboles jóvenes con líquenes mientras que los que llevan mas tiempo en la zona presentan menos líquenes o al revés, por lo que el grado inicial de los mismos también es un dato que habría que considerar.
- Hay una alta subjetividad en la consideración de las densidades de líquenes. Debería poder hacerse de manera más subjetiva para que la fiabilidad del análisis sea mayor, tal vez mediante análisis de imagen por ordenador.
- El tipo de liquen también puede tener diferentes velocidades de crecimiento y, por tanto, ser significativo en el resultado, lo mismo que el tipo de árbol.
- El análisis del tráfico rodado que hemos realizado puede no ser significativo del tráfico real de la zona, aunque hemos intentado compensarlo haciendo los conteos en diferentes calles y a diferentes horas. Sería preferible contar con los datos reales del trafico mediante cámaras de grabación 24h o repetición en las mismas calles a diferentes horas durante un periodo mayor de tiempo.
En conclusión, aunque sí que es esperable que haya una mayor densidad de líquenes en zonas con menos trafico y observacionalmente tenemos esa sensación, no hemos encontrado resultados significativos, pero pensamos que esto es por los errores en el diseño del experimento.
Sin embargo creemos que este sistema sí que puede ser útil si se comparan del mismo modo ciudades de características similares.
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