El análisis de más de 1.500 compuestos muestra que las interacciones entre moléculas orgánicas frenan la evaporación y pueden cambiar los pronósticos de humo, nubes y calidad atmosférica
Redactor: Camila Herrera R.
Editor: Eduardo Schmitz
Investigadores de la Universidad Purdue, en Estados Unidos, descubrieron que las moléculas presentes en los aerosoles orgánicos pueden retenerse mutuamente y permanecer en la atmósfera durante más tiempo del estimado por los modelos actuales. El hallazgo podría mejorar las previsiones de calidad del aire y la representación del humo y las nubes en las simulaciones climáticas.
El equipo encabezado por Alexander Laskin, profesor del Departamento de Química de Purdue, examinó cómo se comportan los compuestos dentro de mezclas complejas semejantes a las generadas por incendios de biomasa y contaminación urbana. Los resultados fueron publicados en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
Los modelos evalúan moléculas que en realidad no están solas
Los aerosoles atmosféricos son partículas diminutas suspendidas en el aire. Pueden contener sulfatos, nitratos, sales, hollín, agua y numerosos compuestos orgánicos procedentes de emisiones naturales, incendios, combustión, tráfico y procesos industriales.
Una propiedad fundamental de sus componentes es la volatilidad, es decir, la facilidad con la que una sustancia abandona la partícula y pasa a la fase gaseosa. Cuanto más lenta sea la evaporación, mayor puede ser la permanencia del material en la atmósfera y más lejos podría transportarse.
Los modelos suelen estimar esa evaporación a partir de las características individuales de cada compuesto. Sin embargo, una partícula atmosférica real puede reunir cientos o miles de moléculas diferentes que se relacionan dentro de una misma matriz química.
El nuevo trabajo muestra que el entorno molecular modifica considerablemente el comportamiento de cada componente. En lugar de evaporarse de acuerdo únicamente con sus propiedades intrínsecas, las moléculas pueden quedar retenidas por sus vecinas.
Más de 1.500 especies químicas analizadas
Los investigadores utilizaron una técnica de espectrometría de masas desarrollada en el laboratorio de Laskin para seguir el comportamiento de más de 1.500 especies químicas individuales distribuidas en 33 mezclas complejas.
Las muestras fueron diseñadas para representar la composición de aerosoles asociados con humo de biomasa y bruma urbana. El conjunto permitió comparar compuestos diferentes y comprobar si la composición del material circundante alteraba su tendencia a evaporarse.
Los resultados revelaron un marcado “efecto matriz”: las moléculas vecinas pueden disminuir la volatilidad efectiva entre tres y cinco órdenes de magnitud. Esto significa que la supresión observada fue entre mil y cien mil veces respecto de las estimaciones que no consideran adecuadamente esas interacciones.
Para explicar el mecanismo, Laskin comparó el fenómeno con la diferencia entre aplicar un perfume sobre vidrio o sobre una prenda de lana. En una superficie lisa el aroma desaparece con rapidez, mientras que las fibras pueden retener durante más tiempo las moléculas responsables del olor. Las mezclas de aerosoles actuarían de manera semejante al dificultar el escape de sus componentes.
El humo podría viajar durante más tiempo del calculado
Si un modelo permite que las partículas orgánicas se evaporen con demasiada rapidez, también puede subestimar cuánto tiempo permanece el humo en el aire y hasta dónde será transportado. Esta diferencia resulta relevante para seguir columnas procedentes de incendios forestales, evaluar exposiciones y anticipar deterioros de la calidad atmosférica lejos del foco de emisión.
La persistencia del material particulado también depende de la radiación solar, la temperatura, la humedad, las reacciones químicas y la eliminación mediante precipitaciones. Un estudio relacionado mostró que la lluvia previa puede ayudar a predecir la contaminación del aire en regiones montañosas, donde las condiciones meteorológicas y el relieve complican los pronósticos.
La investigación de Purdue no establece que todos los aerosoles permanezcan el mismo tiempo ni que las partículas respondan de manera idéntica en cualquier ambiente. Su aporte consiste en demostrar que las interacciones químicas dentro de las mezclas deben incorporarse con mayor precisión.
Esta necesidad adquiere relevancia ante episodios extremos. Los incendios forestales y el calor pueden intensificar la contaminación en grandes ciudades, mientras que las partículas más pequeñas pueden recorrer distancias considerables y presentar composiciones diferentes según envejecen en la atmósfera.
Las interacciones también modifican la formación de nubes
El equipo colaboró con el Instituto Weizmann de Ciencias para incorporar aprendizaje automático explicable y con el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, perteneciente al Departamento de Energía de Estados Unidos, para ejecutar simulaciones mediante el modelo atmosférico WRF-Chem.
Al introducir el efecto de las interacciones moleculares, las simulaciones proyectaron una mayor persistencia de los aerosoles, cambios en el transporte del humo y modificaciones en la formación de nubes. Las partículas pueden actuar como núcleos alrededor de los cuales se condensan gotas, por lo que su cantidad, tamaño, composición y duración influyen sobre procesos meteorológicos y climáticos.
La relación entre aerosoles y nubes continúa siendo una de las áreas con mayor incertidumbre en las proyecciones climáticas. Una investigación anterior realizó una estimación global del enfriamiento asociado con las nubes modificadas por aerosoles, lo que evidencia la importancia de representar correctamente estas partículas.
Los efectos tampoco son uniformes. Algunos aerosoles reflejan radiación y favorecen un enfriamiento temporal, mientras que otros absorben energía. Los microplásticos atmosféricos con pigmentos pueden absorber más radiación solar, según resultados recientes, lo que ilustra cómo la composición determina parte del impacto ambiental.
Hacia pronósticos atmosféricos con mayor detalle químico
Los investigadores plantean desarrollar una nueva generación de modelos de aprendizaje automático capaces de representar simultáneamente las interacciones entre miles de moléculas. El objetivo es pasar de cálculos centrados en compuestos aislados a predicciones que reflejen mejor la complejidad de las partículas reales.
Esta aproximación podría ayudar a estimar cuánto durará un episodio de humo, qué territorios alcanzará y cómo cambiará durante su desplazamiento. También permitiría evaluar con mayor precisión la exposición de la población y orientar medidas ambientales ante incendios o episodios de contaminación urbana.
La aplicación operativa requerirá comprobar el desempeño de los nuevos cálculos en diferentes regiones, estaciones y tipos de emisiones. Las mediciones de laboratorio ofrecen una base química más completa, pero los pronósticos también deben integrar observaciones atmosféricas, meteorología y datos sobre las fuentes contaminantes.
Fuentes referenciales:
Phys.org
Universidad Purdue
Proceedings of the National Academy of Sciences
