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Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente

versión On-line ISSN 2007-4018versión impresa ISSN 2007-3828

Rev. Chapingo ser. cienc. for. ambient vol.23 no.1 Chapingo ene./abr. 2017

https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2016.02.005 

Artículos

Distribución espacial de los metales pesados en polvos urbanos de la ciudad de Ensenada, Baja California, México

José L. Cortés1 

Francisco Bautista1  * 

Carmen Delgado2 

Patricia Quintana3 

Daniel Aguilar3 

Alejandro García4 

Carlos Figueroa4 

Avto Gogichaishvili5 

1 Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental, Laboratorio Universitario de Geofísica Ambiental. Antigua Carretera a Pátzcuaro núm. 8701, col. Ex-hacienda de San José de la Huerta. C. P. 58190. Morelia, Michoacán, México

2 Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Maestría en Geociencias y Planificación del Territorio. Gral. Francisco J. Múgica s/n, Felícitas del Río. C. P. 58030. Morelia, Michoacán. México.

3 Instituto Politécnico Nacional, Unidad Mérida, Centro de Investigaciones y de Estudios Avanzados, Departamento de Física Aplicada. Antigua carretera a Progreso km 6, Cordemex. C. P. 97310. Mérida, Yucatán, México.

4 Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ciencias Marinas. km 103 Carretera Tijuana, Ensenada. C. P. 22800. Ensenada, Baja California, México.

5 Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Laboratorio Universitario de Geofísica Ambiental. Antigua Carretera a Pátzcuaro núm. 8701, col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta. C. P. 58190. Morelia, Michoacán, México.


Resumen

En Ensenada, Baja California, los barcos y vehículos emiten partículas con metales pesados. Las partículas se transportan con el viento y se depositan en el suelo, donde se mezclan con él dando lugar a los polvos urbanos. Los metales pesados pueden afectar la salud de la población, por lo que se requiere un diagnóstico rápido para encontrar soluciones. El objetivo de este trabajo fue identificar las zonas con mayor contaminación en la ciudad. Se tomaron 86 muestras de polvo urbano sobre diferentes sustratos (suelo, cemento y asfalto). Los metales se analizaron mediante fluorescencia de rayos X. Las diferencias entre los sustratos se identificaron mediante un análisis de varianza. Por otra parte, se hizo un análisis para conocer la distribución espacial de los metales pesados, utilizando la interpolación con kriging ordinario. El asfalto contiene las mayores concentraciones de Cr, Ni, Pb y Zn; el cemento contiene mayores concentracions de Cu y V; y el suelo es el que más Rb contiene. El mapa que integra las clases de mayor concentración de metales indica que la zona suroeste, donde se localiza el puerto y pasa la carretera transpeninsular, es la más contaminada.

Palabras clave: Kriging ordinario; geoestadística; plomo; vanadio; análisis espacial.

Abstract

In Ensenada Baja California, ships and vehicles produce particles with heavy metals. These particles are blown by the wind and deposited on the soil becoming urban dust. Heavy metals may affect the health of the population, so a quick diagnosis is required to find a solution to this problem. The aim of this study is to identify those areas of higher pollution within the city. A total of 86 urban dust samples were sampled on diferent substrates (soil, cement and asphalt). Heavy metals were analyzed by X-ray fluorescence. Differences among substrates were identified by analysis of variance. The analysis of ordinary Kriging interpolation was performed to estimate the spatial distribution of heavy metals. Asphalt contains higher concentration of Cr, Ni, Pb and Zn; cement contains higher concentrations of Cu and V; and soil contains higher concentrations of Rb. The map which includes the classes with higher concentration of heavy metals shows that the southwest area of the city is the most polluted area due to port and transpeninsular highway.

Keywords: Ordinary kriging; geostatistics; lead; vanadium; spatial analysis.

Introducción

La contaminación por metales pesados (MP) en las zonas urbanas es un problema grave que ha aumentado en los últimos años y que afecta la salud de la población. Diversos estudios han demostrado que algunas enfermedades como el cáncer están ligadas directamente con la exposición prolongada a los MP presentes en el ambiente (Gomez et al., 2002; Sabath & Osorio, 2012; World Health Organization, 2013). Los niveles de contaminación por MP en las ciudades depende, en algunos casos, de la infraestructura y de los usos urbanos del suelo (Aguilar et al., 2013; Cai et al., 2015; Guzmán-Morales et al., 2011; Rodríguez-Salazar, Morton-Bermea, Hernández-Álvarez, Lozano, & Tapia- Cruz, 2011); sin embargo, los estudios de diagnóstico y monitoreo de los MP no se realizan periódicamente por el alto costo del análisis y del muestreo. Por lo anterior, la realización de diagnósticos de la contaminación ambiental por MP es urgente, para la identificación de las zonas con mayor contaminación y planteamiento de acciones de solución.

En la ciudad de Ensenada, Baja California, México, no se han realizado estudios de diagnóstico de la distribución espacial de la contaminación con MP. En Ensenada no hay un parque industrial de grandes dimensiones por lo que se deduce que es una ciudad sin problemas graves de contaminación. No obstante, los buques pesqueros, mercantes y cruceros turísticos emiten gran cantidad de partículas contaminantes que contienen MP. La contaminación se incrementa con el tráfico de vehículos que transportan la mercancía que llega al puerto, con el tránsito local y el tránsito por la carretera transpenisular que atraviesa la ciudad y corre a lo largo de la península de Baja California (Zafra, Temprano, & Tejero, 2011).

Las emisiones de partículas contaminantes, debido a los barcos y vehículos terrestres, después de su paso por la atmósfera se depositan sobre el suelo, las banquetas y el asfalto; allí las partículas se mezclan con otras dando lugar a la formación del polvo urbano. Un estudio previo realizado en Ensenada revela que los polvos urbanos de color gris contienen mayores concentraciones de Pb, Cu, Zn y Ni (Cortés et al., 2015); sin embargo, no se realizó un análisis espacial, por lo que es necesario identificar las zonas de mayor contaminación con la idea de tomar acciones de remediación para proteger a la población.

La geoestadística es una técnica que se ha incorporado con éxito en los últimos años a los sistemas de información geográfica (SIG). Una ventaja del uso de la geoestadística estriba en poder conocer o estimar el valor de una variable en un sitio no muestreado, considerando los valores de la variable de los puntos cercanos al sitio de interés, a lo cual se le denomina interpolación (Aguilar et al., 2013; Ascione, Moroni, Petrò, & Romano, 2013; Bautista, Cram-Heydrich, & Sommer-Cervantes, 2011; Rodríguez-Martín, Ramos- Miras, Boluda, & Gil, 2013). Un número limitado de sitios de muestreo, por ejemplo 100, permite estimar los valores de una variable en 8,000 sitios no muestreados, con lo cual es posible la elaboración de mapas, para identificar la distribución espacial de MP (Delgado et al., 2010; Juang, Chen, & Lee, 2004).

En tal contexto, el objetivo de este trabajo fue analizar la distribución espacial de Cr, Pb, V, Rb, Cu, Zn y Ni en el polvo urbano de la ciudad de Ensenada, Baja California e identificar las zonas con mayor contaminación.

Materiales y métodos

Área de estudio y muestreo

La ciudad de Ensenada, Baja California, se ubica en la costa del Pacífico norte mexicano; tiene una altitud de 20 m, cuenta con un clima seco templado, y los vientos soplan de forma persistente con una dirección predominante hacia el sur-sureste. Las principales actividades económicas son el turismo, la agricultura y la pesca (Castro & Martínez, 2010).

Ochenta y seis muestras de polvo urbano se colectaron sobre cemento, asfalto y suelo en una superficie de 1 m2. Para ello, la ciudad se dividió en una rejilla rectangular y se muestreó en el centro de cada cuadro interno de la rejilla. La cantidad de muestra dependió de la cantidad de polvo urbano encontrada en cada metro cuadrado. Las muestras se depositaron en bolsas de plástico (propileno), se etiquetaron y georreferenciaron con ayuda de un GPS (GARMIN, GPSmap 76, España). Las muestras se secaron durante dos semanas en un almacén a temperatura ambiente y en ausencia de luz; posteriormente, se tamizaron con una malla (2 mm de luz) para eliminar partículas mayores, y se molieron en un mortero de ágata hasta su pulverización (aproximadamente 2 μm).

Análisis químicos

Se elaboraron pastillas a partir de 0.4 g de muestra de polvo urbano. La muestra se colocó en un dado de 5 mm de diámetro y se comprimió a 4,000 psi de presión durante 2 min, sin algún tratamiento químico o aglutinante. Las pastillas se colocaron en portamuestras y se sellaron con una película de Mylar.

Las concentraciones de los metales Cr, Pb, V, Rb, Cu, Zn y Ni se determinaron en un equipo de fluorescencia de rayos X por energía dispersa (FRX-ED) en un espectrómetro (Jordan Valley EX-6600, EUA) equipado con detector de Si (Li), con área activa de 20 mm2 y resolución de 140 eV a 5.9 keV, operado a un máximo de 54 keV y 4,800 μA (Beckhoff, Kanngießer, Langhoff, Wedell, & Wolff, 2007; Fitton, 1997; Ihl et al., 2015). Los análisis se realizaron en el laboratorio del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados de la Unidad Mérida en Yucatán. Se utilizaron patrones de estándares geológicos y edáficos (Khodeir et al., 2012; Lozano & Bernal, 2005) para asegurar la calidad de los datos.

Análisis de datos

Con las concentraciones de Cr, Pb, V, Rb, Cu, Zn y Ni se calcularon la estadística descriptiva y análisis de varianza, para comparar las medianas con el método de Kruskal-Wallis (Kruskal & Wallis, 1952). El análisis se hizo para cada elemento y para cada tipo de sustrato de donde se obtuvo la muestra.

Una base de datos georreferenciada se creó con los resultados obtenidos de las concentraciones de MP. Los datos geoestadísticos se analizaron con el programa GS+ (Gamma Design Software, 2006); posteriormente, se hizo un análisis exploratorio de datos, una autocorrelación espacial y, por último, se hicieron semivariogramas, a partir de la siguiente ecuación:

γh=12n i=1nZxi-Zxi+h2

donde:

γ(h)

Valor del semivariograma experimental para todos los pares de datos a una distancia h

Z(x i )

Valores de las concentraciones de MPi

x i

Puntos georreferenciados con los valores de las concentraciones de MP de Z(x i )

Z(x i + h)

Concentraciones de los MP de otros puntos separados de x i a una distancia discreta h

n

Número de pares separados a una distancia h (Delgado et al., 2010; Cheng, Fang, Shyu, & Chang, 2013; Hernandez-Stefanoni & Ponce-Hernandez, 2006; Zhang, Ren, Chen, & Dong, 2014)

Los modelos experimentales se ajustaron a los modelos lineal, exponencial, esférico o Gaussiano, según el caso. Se utilizó krigin ordinario como método de interpolación; los valores de la interpolación se llevaron a un sistema de información geográfica, para la elaboración de los mapas de isolíneas de concentración de Cr, Cu, Zn, Ni, Rb, Pb y V. Para cada metal se definieron cinco clases de concentración; la clase de mayor concentración de cada metal se utilizó para hacer una sobreposición de mapas, con la idea de integrar la información espacialmente. La leyenda del mapa se compone de las intersecciones de las clases de mayor concentración; a mayor número de elementos por clase, mayor prioridad de atención por parte de las autoridades locales responsables. Los mapas se realizaron con el software ArcGIS 10.1 (Environmental Systems Research Institute [ESRI], 2004) con un datum de referencia horizontal y el Sistema Geodésico Mundial 84 (WGS84).

Resultados y discusión

Concentración de metales pesados por sustrato

El Cuadro 1 muestra las concentraciones de MP en los polvos urbanos y algunos valores de referencia establecidos por la Norma Oficial Mexicana NOM-147- SEMARNAT/SSA1-2004 (Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales [SEMARNAT], 2007). La Norma Oficial Mexicana (NOM-147-SEMARNAT/SSA1-2004) toma como base las Normas de la Agencia de Estados Unidos para la Protección del Medio Ambiente (United States Environmental Protection Agency [US-EPA], 2004). Los valores de referencia del Ni (1,600 mg∙kg-1) y Pb (400 mg∙kg-1) son superiores a los valores obtenidos en las muestras de Ensenada. Acorde con los resultados, 36 sitios correspondientes al 41.4 % de las muestras de polvo urbano exceden el valor de referencia del V (78 mg∙kg-1). El V es un contaminante que se encuentra en los derivados del petróleo y en los catalizadores que lo automóviles utilizan para la disminución de la emisión de gases; sin embargo, el metal, al ser inhalado, puede causar afecciones severas en la salud, por lo que es necesario instrumentar medidas de saneamiento.

Cuadro 1 Estadística descriptiva de los metales pesados en polvos urbanos de Ensenada, Baja California. 

Metal pesado X (mg·kg-1) μ (mg·kg-1) Mínimo (mg∙kg-1) Máximo (mg∙kg-1) Referencia NOM-147* (mg∙kg-1) Muestras que exceden la NOM-147
Cr 45.62 19.06 7.58 112.03 - -
Cu 40.36 20.35 16.69 149.26 - -
Zn 111.57 63.01 20.58 449.39 - -
Ni 15.75 11.81 0.00 70.75 1,600 0
Rb 62.23 29.84 24.19 167.51 - -
Pb 54.96 39.67 10.40 191.79 400 0
V 76.20 24.54 29.88 137.48 78 36

*NOM-147-SEMARNAT/SSA1-2004

Las concentraciones de Cr, Cu, Ni, Pb y Zn fueron significativamente diferentes entre los polvos urbanos que se tomaron en los diferentes sustratos (P < 0.01). De acuerdo con la Figura 1, las muestras colectadas sobre cemento tuvieron las concentraciones mayores de Cu y V. Las muestras colectadas sobre asfalto fueron las más contaminadas, pues presentaron las concentraciones mayores de Cr, Ni, Pb y Zn, mientras que las muestras colectadas sobre suelo tuvieron las concentraciones más altas de Rb.

Figura 1 Contenido de metales pesados en polvos urbanos de Ensenada, Baja California. 

Las vialidades principales se encuentran asfaltadas y es donde se encuentra la mayor afluencia vehicular, la cual produce mayor quema de gasolinas, desgastes de motores, balatas, asfalto y emisiones de cenizas, ocasionando que el polvo urbano acumule concentraciones mayores de P. Las zonas residenciales comúnmente cuentan con vialidades secundarias y terciarias que en su mayoria tienen piso de cemento, mientras que las zonas periurbanas y agrícolas concentran vialidades de terracería que en muchos casos son suelos sin recubrimiento y que no cuentan con altas concentraciones de MP.

Distribución espacial de los metales pesados

Se obtuvieron modelos de distribución espacial del tipo exponencial, esférico y gaussiano con valores de r2 de entre 0.63 y 0.96, lo cual indica que hubo un alto grado de ajuste entre los modelos teóricos y los experimentales, principalmente para Pb, Rb y Ni. La explicación de la varianza estructural presentó valores de 79 a 92 % con una varianza al azar nugget (Co) pequeña entre 8 y 21 %, por tanto, los modelos seleccionados fueron adecuados para la interpolación de datos (Cuadro 2; Figura 2).

Cuadro 2 Características de los semivariogramas de concentraciones de los metales pesados en polvos urbanos de Ensenada, Baja California. 

Metal pesado Modelo Coeficiente de correlación (r2) Varianza nugget (Co, %) Varianza estructural (%) Distancia (Grados)
Pb Esférico 0.96 8 92 0.060
Rb Exponencial 0.96 17 83 0.015
Ni Exponencial 0.92 13 87 0.040
Cu Gaussiano 0.79 27 73 0.043
Cr Exponencial 0.75 20 80 0.032
Zn Exponencial 0.64 20 80 0.045
V Exponencial 0.63 21 79 0.030

Figura 2 Modelos de variogramas con kriging ordinario en concentraciones de metales pesados (Pb, Rb, Ni, Cu, Cr, Zn, V) en polvos urbanos de Ensenada, Baja California. 

Los mapas de las Figuras 3 y 4 muestran que la zona suroeste de Ensenada contiene las concentraciones más altas de Pb, Zn, Cu y Ni, específicamente las zonas cercanas al puerto, mientras que las altas concentraciones de Cr se presentan hacia el norte. El V presenta altas concentraciones al norte, noroeste, oeste y en una pequeña área al sur cerca del puerto. La Figura 5 muestra que hay altas concentraciones de Rb al este y norte de la ciudad. Las muestras de polvo urbano presentan altas concentraciones de Pb, Zn, Cr, Cu y Ni en los suelos industrial y comercial, cercanos al puerto y al paso de la carretera transpeninsular (Figuras 3 y 4). El Cuadro 3 reporta que los MP que presentaron altos porcentajes de superficie contaminada, teniendo en cuenta el quintil mayor, son Cr, Zn y Cu.

Figura 3 Distribución espacial de las concentraciones de Plomo, Zinc y Cromo en polvo urbano de Ensenada, Baja California. 

Figura 4 Distribución espacial de las concentraciones de Cobre, Níquel y Vanadio en polvo urbano de Ensenada, Baja California. 

Figura 5 Distribución espacial de las concentraciones del Rubidio en polvo urbano de Ensenada, Baja California. 

Cuadro 3 Superficie con mayor contaminación por metales pesados en Ensenada, Baja California. 

Metal pesado Intervalo de mayor concentración (mg∙kg-1) Superficie (ha) Superficie (%)
Cr 55 a 62 13.96 15.82
Cu 47 a 55 12.11 13.73
Zn 127 a 165 11.92 13.51
Ni 23 a 29 6.39 7.25
Rb 87 a 135 1.57 1.79
Pb 71 a 99 7.62 8.64
V 93 a 127 4.45 5.05

En el mapa de la Figura 6 se integran las clases de mayor concentración para cada metal y el Cuadro 4 reporta las superfices de integración con los intervalos de mayor concentración para cada metal pesado. La superficie en la que coinciden cinco elementos ocupa una superficie de solo 1.98 %, posteriormente se formaron tres clases de tres metales pesados con superficies de 5.99, 3.89 y 9.4 %. En total, 21.26 % de la superficie del área de estudio requiere atención a corto plazo para la mitigación de contaminantes.

Figura 6 Mapa en el que se integran las clases de mayor concentración de los metales pesados en el polvo urbano de Ensenada, Baja California. 

Cuadro 4 Superficies de integración con los intervalos de mayor concentración para cada metal pesado. 

Metal pesado Superficie total contaminada por intersecciones
Superficie (ha) Superficie (%)
V, Pb, Zn, Ni, Cu, Cr 100.91 1.98
Pb, Zn, Ni 305.53 5.99
Zn, Ni, Cu 198.07 3.89
Pb, Cu, Zn 479.60 9.40
Pb, V 31.07 0.61
Pb, Cr 502.04 9.83
V, Ni 30.86 0.60
V, Rb 20.67 0.40
V, Cr 212.09 4.15
Zn, Ni 484.72 9.50

Los niveles de contaminación no sobrepasan la NOM- 147 en el caso del Pb y Ni; sin embargo, las autoridades deben estar alertas porque si consideramos las diferencias entre las clases del quintil menor (niveles de fondo o naturales) y el quintil mayor, mostrados en los mapas, se encuentran lugares con concentraciones de MP por arriba de los niveles de fondo ocupando pequeñas superficies.

En cuanto al Cr y Zn no hay un umbral de contaminación en la NOM-147; sin embargo, ambos metales exceden el contenido de fondo. Estos metales ocupan la mayor superficie del área de estudio. El Cr es particularmente peligroso por su alto poder oxidante y destructor de tejido blando (mucosas). En este caso en particular es necesario conocer las concentraciones de las especies de Cr, ya que el Cr VI es la especie química de mayor riesgo para la población (Covelo, Vega, & Andrade, 2007; González-Flores, 2011).

El V es el metal pesado que ya puede estar causando problemas en la población, debido a que existen pequeñas zonas en las que la concentración excede la NOM-147. Un plan de saneamiento debe instrumentarse para esos lugares, ya que el V es un elemento que si se inhala o ingiere vía oral o por contacto vía dermis, es causal de cáncer, afecta la reproducción y es bioacumulativo (Méndez, Báez, & Patricia, 2014; Rodríguez-Mercado & Altamirano-Lozano, 2006).

Considerando que la contaminación ambiental es “la presencia en el ambiente de cualquier agente en lugares, formas y concentraciones que pueden ser nocivos para la salud, la seguridad o para el bienestar de la población”, se puede decir que en este trabajo se identificaron agentes nocivos como los metales pesados, lugares y concentraciones; la investigación de las formas químicas de los metales pesados, mediante técnicas de extracción secuencial y de toxicidad en la población, es un estudio pendiente (Bautista, 1999; Covelo et al., 2007; González-Flores, 2011).

Conclusiones

Los polvos urbanos colectados sobre el asfalto cuentan con las mayores concentraciones de Cr, Ni, Pb y Zn. Esto se debe a que las vialidades primarias regularmente son asfaltadas y contienen la mayor afluencia vehicular, pudiendo ser la causa principal de las altas concentraciones. El Rubidio se encuentra de manera natural en los suelos de la zona norte y oeste. Los mapas muestran que los polvos urbanos de la zona suroeste de Ensenada (la zona del puerto) contienen las mayores concentraciones de Cr, Cu, Zn, Ni y Pb; sin embargo, las zonas de alta prioridad de atención son las contaminadas con V, Pb y Zn. El mapa de la integración de las clases de mayor concentración de cada metal permitió identificar la superficie del territorio más contaminada y, por lo tanto, la superficie de alta prioridad de atención para el desarrollo de acciones de remediación de suelos contaminados por MP.

Agradecimientos

Agradecemos al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología por el soporte financiero del proyecto CB- 2011-01-169915. FBZ agradece el apoyo económico de la DGAPA-UNAM para la realización de la estancia sabática en el CEBAS-CSIC. JLC agradece la beca de maestría del CONACYT.

REFERENCIAS

Aguilar, B., Mejía, V., Goguichaishvili, A., Escobar J., Bayona G., Bautista, F., Ihl, T. (2013). Reconnaissance environmental magnetic study of urban soils, dust and leaves from Bogotá, Colombia. Studia Geophysica et Geodaetica, 57, 741-754. doi: 10.1007/s11200-012-0682 [ Links ]

Ascione, R., Moroni, G., Petrò, S., & Romano, D. (2013). Adaptive inspection in coordinate metrology based on kriging models. Precision Engineering, 37(1), 44-60. doi: 10.1016/j.precisioneng.2012.06.006 [ Links ]

Bautista F. (1999). Introducción al estudio de la contaminación del suelo por metales pesados. Yucatán, México: Universidad Autónoma de Yucatán. [ Links ]

Bautista, F., Cram-Heydrich, S.,& Sommer-Cervantes, I. (2011). Suelos. In F. Bautista-Zúñiga, J. L. Palacio-Prieto, & H., Delfín- González (Eds.), Técnicas de muestreo para manejadores de recursos naturales (pp. 227-258). México: Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental, Instituto de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México. [ Links ]

Beckhoff, B., Kanngießer, B., Langhoff, N., Wedell, R., & Wolff, H. (2007). Handbook of practical X-ray f luorescence analysis. Berlin, Germany: Springer. [ Links ]

Cai, L., Xu, Z., Bao, P., He, M., Dou, L., Chen, L., & Zhu, Y. G. (2015). Multivariate and geostatistical analyses of the spatial distribution and source of arsenic and heavy metals in the agricultural soils in Shunde, Southeast China. Journal of Geochemical Exploration, 148, 189-195. doi: 10.1016/j.gexplo.2014.09.010 [ Links ]

Castro, R., & Martínez, J. A. (2010). Variabilidad espacial y temporal del campo de viento frente a la península de Baja California. In R. Durazo, & G. Gaxiola (Eds.), Dinámica del ecosistema pelágico frente a Baja California, 1997-2007: diez años de investigaciones mexicanas de la corriente de California. México: Instituto Nacional de Ecología (INE)-Centro de Investigación Científica y de Educación Superior (CICESE). [ Links ]

Cheng, B. Y., Fang, W. T., Shyu, G. S., & Chang, T. K. (2013). Distribution of heavy metals in the sediments of agricultural fields adjacent to urban areas in Central Taiwan. Paddy and Water Environment, 11(1-4), 343-351. Doi: 10.1007/s10333-012-0325-3. [ Links ]

Cortés, J. L., Bautista, F., Quintana, P., Aguilar, D., & Gogichaishvili, A. (2015). The color of urban dust as an indicator of contamination by potentially toxic elements: The case of Ensenada, Baja California, Mexico. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 21(3), 255-266. doi: 10.5154/r.rchscfa.2015.02.003 [ Links ]

Covelo, E. F., Vega, F. A., & Andrade, M. L. (2007). Simultaneous sorption and desorption of Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, and Zn in acid soils: II. Soil ranking and influence of soil characteristics. Journal of hazardous materials, 147(3), 862-870. doi: 10.1016/j.jhazmat.2007.01.108 [ Links ]

Delgado, C., Pacheco, J., Cabrera, A., Batllori, E., Orellana, R., & Bautista, F. (2010). Quality of groundwater for irrigation in tropical karst environment: The case of Yucatan, Mexico. Agricultural Water Management, 97(10), 1423-1433. doi: 10.1016/j.agwat.2010.04.006. [ Links ]

Environmental Systems Research Institute (ESRI). (2004). An overview of the spatial statistics toolbox. ArcGIS 10.2 online help system (ArcGIS 10.2 Desktop). Redlands, CA, USA: Author. [ Links ]

Fitton, G. (1997). X-ray fluorescence spectrometry. In R. Gill (Ed.), Modern analytical geochemistry: An introduction to quantitative chemical analysis for earth environmental and materials scientists (pp. 87-115). England: Royal Harlow. [ Links ]

Gamma Design Software (2006). Gamma design software GS+ version 10. GeoStatistics for the environmental sciences. User’s guide. USA: Author. [ Links ]

Gomez, B., Palacios, M. A., Gomez, M., Sanchez, J. L., Morrison, G., Rauch, S., Wass, U. (2002). Levels and risk assessment for humans and ecosystems of platinum-group elements in the airborne particles and road dust of some European cities. Science of the Total Environment, 299(1), 1-19. doi: 10.1016/S0048-9697(02)00038-4 [ Links ]

González-Flores, E. (2011). Efecto ambiental y económico-social por la aplicación de biosólidos de origen urbano como mejoradores de suelos agrícolas. Puebla, México: COLPOS. [ Links ]

Guzmán-Morales, J., Morton-Bermea, O., Hernández-Álvarez, E., Rodríguez-Salazar, M. T., García-Arreola, M. E., & Tapia-Cruz, V. (2011). Assessment of atmospheric metal pollution in the urban area of Mexico City, using Ficus benjamina as biomonitor. Bulletin of environmental contamination and toxicology, 86(5), 495- 500. doi: 10.1007/s00128-011-0252-9 [ Links ]

Hernandez-Stefanoni, J. L., & Ponce-Hernandez, R. (2006). Mapping the spatial variability of plant diversity in a tropical forest: Comparison of spatial interpolation methods. Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3), 307-334. doi: 10.1007/s10661-006-0885-z [ Links ]

Ihl, T., Bautista, F., Cejudo, R., Delgado, C., Quintana, P., Aguilar, D., & Goguitchaichvili, A. (2015). Concentration of toxic elements in topsoils of the metropolitan area of México City: A spatial analysis usiong ordinari Kriging and indicator Kriging. Revista Internacional de Contaminacion Ambiental, 31(1), 47-62. Retrieved from http://www.revistas.unam.mx/index. php/rica/article/view/38711Links ]

Juang, K. W., Chen, Y. S., & Lee, D. Y. (2004). Using sequential indicator simulation to assess the uncertainty of delineating heavy-metal contaminated soils. Environmental Pollution, 127(2), 229-238. doi: 10.1016/j.envpol.2003.07.001 [ Links ]

Khodeir, M., Shamy, M., Alghamdi, M., Zhong, M., Sun, H., Costa, M., Maciejczyk, P. (2012). Source apportionment and elemental composition of PM2.5 and PM10 in Jeddah City, Saudi Arabia. Atmospheric Pollution Research, 3(3), 331-340. doi: 10.5094/APR.2012.037 [ Links ]

Kruskal, W. H., & Wallis, W. A. (1952). Use of ranks in one-criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association, 47(260), 583-621. doi: 10.2307/2280779 [ Links ]

Lozano, R., & Bernal, J. P. (2005). Characterization of a new set of eight geochemical reference materials for XRF major and trace element analysis. Revista Mexicana de Ciencias Geológicas, 22(3), 329-344. Retrieved from http://satori.geociencias.unam.mx/22-3/%284%29Lozano.pdfLinks ]

Méndez, Y., Báez, F., & Patricia, V.(2014). Efectoinvitro delpentóxido de vanadio (V2O5) sobre la calidad espermática. Perinatología y reproducción humana, 28(4), 187-192. Retrieved from http://www.medigraphic.com/pdfs/inper/ip-2014/ip144b.pdfLinks ]

Rodríguez-Martín, J. A., Ramos-Miras, J. J., Boluda, R., & Gil, C. (2013). Spatial relations of heavy metals in arable and greenhouse soils of a Mediterranean environment region (Spain). Geoderma, 200, 180-188. doi: 10.1016/j.geoderma.2013.02.014 [ Links ]

Rodríguez-Mercado, J. J., & Altamirano-Lozano, M. A. (2006). Vanadio: contaminación, metabolismo y genotoxicidad. Revista Internacional Contaminación Ambiental, 22(4), 173-189. Retrieved from http://132.248.8.68/editorial/rica/acervo/vol_22_4/4.pdfLinks ]

Rodríguez-Salazar, M. T., Morton-Bermea, O., Hernández-Álvarez, E., Lozano, R., & Tapia-Cruz, V. (2011). The study of metal contamination in urban topsoils of Mexico City using GIS. Environmental Earth Sciences, 62(5), 899-905. doi: 10.1007/s12665-010-0584-5 [ Links ]

Sabath, D. E., & Osorio, L. R. (2012). Medio ambiente y riñón: Nefrotoxicidad por metales pesados. Nefrología: Publicación oficial de la Sociedad Española de Nefrología, 32(3), 279-286. doi: 10.3265/Nefrologia.pre2012.Jan.10928 [ Links ]

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT). (2007). Norma Oficial Mexicana NOM- 147-SEMARNAT/SSA1-2004, que establece criterios para determinar las concentraciones de remediación de suelos contaminados por arsénico, bario, berilio, cadmio, cromo hexavalente, mercurio, níquel, plata, plomo, selenio, talio y/o vanadio. México: Diario Oficial de la Federación. Retrieved from http://www.profepa.gob.mx/innovaportal/file/1392/1/nom-147- semarnat_ssa1-2004.pdfLinks ]

World Health Organization. (2013), Review of evidence on health aspects of air pollution-REVIHAAP. First Results. Copenhagen, Denmark: WHO Regional Office for Europe. [ Links ]

Zafra, M. C. A., Temprano, G. J., & Tejero, M. I. (2011). Concentración y distribución demetalespesados (Pb, Zn, Cu, Cd y Cr) en sedimentos viarios urbanos. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, 58, 53-62. Retrieved from http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43021467006Links ]

Zhang, L., Ren, R., Chen, S., & Dong, P. (2014). Spatial variability of surface sediment basis on geostatistical analysis in the littoral area of Yellow River delta, China. Indian Journal of Geo-Marine Sciences, 43(4), 463-472. Retrieved from http://nopr.niscair.res.in/bitstream/123456789/28634/1/IJMS%2043(4)%20463-472.pdfLinks ]

Recibido: 04 de Febrero de 2016; Aprobado: 10 de Octubre de 2016

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