La contaminación del aire en Culiacán

Luis Armando Becerra-Pérez / Roberto Alonso Ramos-Álvarez

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El problema

La OMS (Organización Mundial de la Salud) estima que la contaminación del aire por material particulado 2.5 (PM2.5 por sus siglas en inglés) causa 4.2 millones de muertes anualmente debido a enfermedades cardiovasculares y respiratorias que provoca (WHO, 2021). Para dimensionar el impacto negativo sobre la salud de la población del PM2.5, existe un índice de riesgo que mide los efectos adversos de los siete contaminantes atmosféricos más comunes, que son PM2.5, PM10, NO2, NOx, O3, CO, benceno. El índice mide el riesgo de 1 al 10, donde 10 indica el mayor riesgo. En dicho índice, el PM2.5 tiene una valoración de diez (Cáceres-Tello y Galán-Hernández, 2024).

La contaminación atmosférica por material particulado (PM2.5 y PM10) representa una amenaza significativa para la salud pública. Investigación científica ha confirmado que una exposición crónica y aguda a PM2.5 incrementa el riesgo de padecer enfermedades cardiovasculares, respiratorias, cáncer de pulmón y muerte prematura (Burnett et al., 2018; Cohen et al., 2017).

El PM2.5 penetra profundamente en los pulmones llegando al torrente sanguíneo (Brook et al., 2010; Pope et al., 2019). Los grupos más vulnerables son niños, adultos mayores y personas con enfermedades crónicas.

Además, el cambio climático amplifica dichos efectos dado el incremento en la temperatura, la cual se refleja en una mayor frecuencia de sequías, olas de calor, incendios forestales, y demás fenómenos naturales (IPCC, 2022).

En México se han hecho varios estudios sobre las tres principales áreas metropolitanas, no así sobre las ciudades medias, a pesar de que su población también está expuesta a altas concentraciones de partículas tipo PM2.5, lo que está provocando muertes y una pesada carga social y económica.

En México ocurren aproximadamente 50 mil muertes evitable, que al sumarse a los años de vida ajustados por discapacidad (DALY), representan una pérdida económica de 933 mil millones de pesos (World Bank, 2022). Por cada incremento del 10% en la concentración de PM2.5 se registran anualmente 203,807 casos adicionales de infecciones respiratorias agudas. El IMCO (Instituto Mexicano para la Competitividad) estimó pérdidas en productividad por la mala calidad del aire en 11,500 millones de pesos al año y un incremento en los gastos en salud de la población en 2,500 millones de pesos por año (Wired, 2025).

En México anualmente mueren aproximadamente 200 mil personas por enfermedades cardiovasculares (INEGI, 2025), estimando que una cantidad considerable de dichas muertes están relacionadas a la comtaminación del aire por PM2.5, mismas que pudieron haber sido evitadas.

Aunque Sinaloa no cuenta con cifras precisas por la falta de monitoreo, sí se observa un incremento preocupante de enfermedades respiratorias, cardiovasculares y alérgicas, sobre todo en niños, personas mayores y población vulnerable.

En Culiacán, el crecimiento urbano desordenado, la quema de residuos agrícola (socas), la circulación vehicular, las actividades pecuarias e industriales generan una mezcla peligrosa de contaminantes. Mazatlán, por su parte, enfrenta además presiones turísticas y marítimas, mientras que Los Mochis, con fuerte presencia agroindustrial, es fuente constante de emisiones por movimiento de maquinaria agrícola, pesticidas y quema de residuos.

La calidad del aire es un derecho humano básico. Negarles a las personas el conocimiento sobre lo que respiran es, en los hechos, una forma silenciosa de abandono institucional. Culiacán, Mazatlán y Los Mochis merecen vivir en ciudades donde respirar no sea un riesgo.

Definición y clasificación de material particulado (PM)

El material particulado (PM, por sus siglas en inglés) es una combinación de partículas sólidas y gotas líquidas de diámetro aerodinámico que por su tamaño puede flotar en el aire y ser imperceptibles al ojo humano. Pueden contener sustancias cancerígenas como lipopolisacáridos, hidrocarburos aromáticos policíclicos y metales de transición (zinc, cobre, manganeso) (Bilal et al., 2021; Yang et al., 2022).

El PM puede viajar largas distancias con el flujo del viento y su unidad de medida es el micrómetro (µg). Un micrómetro es una milésima parte de un milímetro; por ejemplo, el grosor de un cabello humano tiene entre 50 y 70 µg. El PM se clasifica por su tamaño en grueso (≤ 10 µg), fino (≤ 2.5 µg) y ultrafino (≤ 0.1 µg). El PM grueso está compuesto por polvo, polen, hollín, cenizas, etc.; mientras el PM fino son partículas provenientes de emisiones de automóviles, industrias, tornos, fábricas de plástico, termoeléctricas, quemas de residuos agrícolas (socas), incendios forestales, engordas de ganado, etc.; y el PM ultrafino son partículas compuesta principalmente por virus, bacterias, humo de cigarrillo, entre otros.

El PM puede encontrarse tanto al interior de los hogares / edificios (indoor) como al aire libre (outdoor). El PM, una vez que lo respiramos, se aloja en los alveolos de los pulmones y el sistema respiratorio es incapaz de expulsarlo, pasando al torrente sanguíneo.

Existe normatividad internacional y nacional que define el umbral al que la población puede estar expuesta sin comprometer su salud y productividad. Según la OMS la catidad máxima de PM2.5 que una persona puede estar expuesta es de 5 μg/m³, mientras la cantidad máxima de PM10 es de 10 μg/m³. Por su parte México, según la NOM-025-SSA1-2021, tiene fijado dichos limites máximos en 10 μg/m³ y 40 μg/m³ respectivamente.

Evidentemente los límites máximos de México son más permisivos que los recomendados internacionalmente (el doble en PM2.5 y el cuádruple en PM10), lo cual significa una subestimación del riesgo para la población. Esta diferencia revela una tolerancia estructural al riesgo, muchas veces motivada por inconciencia, mala planeación de las autoridades responsables, presiones económicas, falta de infraestructura para el monitoreo, etc.

En muchas ciudades mexicanas, como Culiacán, las estaciones de monitoreo ambiental no funcionan o lo hacen de manera intermitente. Además, no publican datos lo que impide diagnosticar con precisión la calidad del aire. Esta carencia de información perpetúa el círculo vicioso de falta de políticas públicas porque no hay datos, y no hay datos por falta de políticas pública.

Efectos del PM en la salud humana

El daño provocado por PM depende del tamaño, la concentración, la frecuencia de exposición, la composición química y la condición de salud del individuo. Los efectos pueden clasificarse en agudos y crónicos.

La evidencia científica indica que la exposición a PM afecta a todo el sistema del cuerpo humano. En el corto plazo, puede desencadenar episodios de asma, bronquitis, infecciones respiratorias y eventos cardiovasculares. En el largo plazo, se asocia con enfermedades pulmonares crónicas, hipertensión e infartos, alteraciones neurológicas y cognoscitivas, cáncer (especialmente de pulmón), partos prematuros y bajo peso al nacer, disminución del desarrollo pulmonar infantil, entre otros.

Las poblaciones más vulnerables incluyen a niños, personas mayores, mujeres embarazadas y pacientes con enfermedades crónicas. Existen efectos crónicos que se generan por la exposición prolongada (mas de un año) a PM como son infartos, hipertensión, arritmias, daño al sistema nervioso central, alzheimer, alteraciones en el desarrollo del feto, disminución de la función pulmonar en niños, deficiencia escolar, etc.

Modelo y pronóstico de PM2.5 para Culiacán

Para dimensionar el problema, se realizó un análisis de PM2.5 para Culiacán, capital del estado de Sinaloa, México. Esta ciudad cuenta con aproximadamente un millón de habitantes y se encuentra ubicada en una zona que recibe, por el flujo de los vientos, las emisiones de las diversas actividades agrícola, pecuarias e industriales, las cuales son fuentes fijas y móviles de contaminantes atmosféricos. Los datos de PM2.5 fueron obtenidos de información abierta del satélite, con frecuencia diaria para tres años (2023-2025). Realizamos una modelación de series de tiempo en el software Rstudio y estimamos las emisiones de PM2.5 para 2026.

El modelo utilizado fue Prophet, el cual fue desarrollado por Facebook (Meta) para realizar predicciones temporales de una sola variable que tengan tendencia y estacionalidad. Hay que señalar que este modelo de series de tiempo en el ámbito de predicción de contaminantes atmosféricos ha demostrado ser mejor a modelos tipo ARIMA y SARIMA (Hasnain et al., 2022).

Además, Prophet no requiere parámetros adicionales convirtiéndose en una opción fácil de usar frente a técnicas que se venían utilizando con anterioridad para la predicción de contaminación del aire (Shen et al., 2020). Prophet permite ajustar la estacionalidad y el efecto de los días festivos. Además, es robusto frente a valores atípicos y es eficaz para captar la estacionalidad anual, semanal y diaria (Cáceres-Tello, J.; Galán-Hernández, 2024)

Los resultados del modelo son presentados en la figura 1, en la cual podemos observar se ajusta muy bien al comportamiento de los datos. Al 95% de confianza el modelo arroja que el PM2.5 en la ciudad de Culiacán tiene un comportamiento cíclico, con un valle en los meses de julio-agosto y una cresta de diciembre-enero de cada año. Notar que estos ciclos se corresponden con la época de mayor calor y mayor frio en la ciudad, por lo que podemos afirmar que la cantidad de PM2.5 tiene una relación inversa con la temperatura ambiental, siendo menor cuando hace más calor y mayor cuando hace más frio.

Otro resultado es que la cantidad de PM2.5 a la que está expuesta la población de la ciudad de Culiacan es mayor al límite máximo indicado por la OMS (5 μg/m³) y al límite máximo de México (10 μg/m³), lo que evidentemente pone en riesgo a la población, impactando su salud y diezmando su ingreso via mayor gasto en atención por problemas cardiovasculares y respiratorios.

Un resultado adicional estimado por el modelo es que la contaminación del aire de la ciudad de Culiacán por PM2.5 durante el año 2026 se ubica en un rango entre 13.5 y 17.5 μg/m³, ambos por arriba del umbral permitido por las autoridades ambientales de México.

Qué hacer ante el problema

En realidad, es poco lo que uno puede hacer de manera individual. Al conocer la distribución en el tiempo de la contaminación por PM2.5, las personas pueden medianamente adaptar sus actividades en función de eso. Por ejemplo, en invierno hacer ejercicio en áreas cerradas, darle mayor importancia a los cubre-bocas en invierno, no caminar en rutas o lugares donde existan fuentes permanentes de emisiones de PM (vías muy transitadas, parques industriales, cerca de granjas pecuarias o engordas de ganado, lugares cercanos a quemas de residuos agrícolas, quema de RSU (basura en relleno saninatio), entre otros.

A nivel comunitario, las colonias o localidades que se encuentran ubicadas en zonas de alta emisión de PM deben buscar el apoyo de las autoridades y/o gestionar con quien corresponda, que las fuentes generadoras utilicen tecnologías que atrapen dichas emisiones al momento de generarlas. Además, deben buscarse mecanismos de compensación para la población impactada por esas emisiones.

En forma general, la reducción de PM requiere acciones multisectoriales, como mejoras en el transporte público, controlar emisiones por quema de residuos agrícolas, polvo de estiercol de engordas de ganado (bovino, caprino, porcino y aviar), talleres industriales, tornos, fabricas de PET, pintura, madera, panaderías tortillerías, fabricación de tabiques, etc. asi como fomentar el uso de energías limpias en empresas, hogares, cocinas y restaurantes y definir zonas de bajas emisiones en la ciudad.

También se deben controlar las emisiones de las plantas tratamiento de residuos, fuentes industriales y promover la innovación tecnológica, dado que ello mejorará la carga ambiental (Zhu et al., 2021). Asimismo, es de suma importancia mejorar la red de monitoreo atmosférico, especialmente en las principales zonas urbanas como son las ciudades de Los Mochis, Guasave, Guamúchil, Culiacán, Navolato y Mazatlán para tomar decisiones basadas en datos confiables.

Referencias

World Bank (2022). The Global Health Cost of PM2.5 Air Pollution: A Case for Action Beyond 2021. International Development in Focus; World Bank. http://hdl.handle.net/10986/36501 License: CC BY 3.0 IGO.

Bilal, M., Mhawish, A., Nichol, J. E., Qiu, Z., Nazeer, M., Ali, M. A., et al. (2021). Air Pollution Scenario over Pakistan: Characterization and Ranking of Extremely Polluted Cities Using Long-Term Concentrations of Aerosols and Trace Gases. Remote Sen. Environ. 264, 112617.

Brook, R. D., Rajagopalan, S., Pope III, C. A., Brook, J. R., Bhatnagar, A., Diez-Roux, A. V., … & Kaufman, J. D. (2010). Particulate matter air pollution and cardiovascular disease: an update to the scientific statement from the American Heart Association. Circulation, 121(21), 2331-2378.

Burnett, R., Chen, H., Szyszkowicz, M., Fann, N., Hubbell, B., Pope III, C. A., … & Spadaro, J. V. (2018). Global estimates of mortality associated with long-term exposure to outdoor fine particulate matter. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(38), 9592-9597.

Cáceres-Tello, J. Galán-Hernández, J.J. (2024). Analysis and Prediction of PM2.5 Pollution in Madrid: The Use of Prophet–Long Short-Term Memory Hybrid Models. Applied Math 4, 1428–1452.

Cohen, A. J., Brauer, M., Burnett, R., Anderson, H. R., Frostad, J., Estep, K., … & Forouzanfar, M. H. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. The lancet, 389(10082), 1907-1918.

Hasnain A, Sheng Y, Hashmi MZ, Bhatti UA, Hussain A, Hameed M, Marjan S, Bazai SU, Hossain MA, Sahabuddin M, Wagan RA and Zha Y (2022). Time Series Analysis and Forecasting of Air Pollutants Based on Prophet Forecasting Model in Jiangsu Province, China. Front. Environ. Sci. 10:945628.

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Pope, C. A., Cohen, A. J., Burnett, R. T., Krewski, D., & Jerrett, M. (2019). Health effects of fine particulate air pollution: Lines that connect. Journal of the Air & Waste Management Association, 69(3), 345–367.

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Shen, J., Valagolam, D., and McCalla, S. (2020). Prophet Forecasting Model: a Machine Learning Approach to Predict the Concentration of Air Pollutants (PM2.5, PM10, O3, NO2, SO2, CO) in Seoul, South Korea. PeerJ 8, e9961. doi:10.7717/peerj.9961

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Zhu, G., Wang, X., Yang, T., Su, J., Qin, Y., Wang, S., … & Zhu, Y. G. (2021). Air pollution could drive global dissemination of antibiotic resistance genes. The ISME journal, 15(1), 270-281.