Modelos de prediccin de la calidad del aire

Modelos de predicción de la calidad del aire Dr. Marcelo E. Korc OPS/OMS-CEPIS

Contenido • Definición • Objetivos • Características • Limitaciones • Evaluación • Ejemplos 2

¿Qué es un modelo de predicción de la calidad del aire? Es la representación matemática de los procesos de transporte, transformación y remoción de los contaminantes del aire. 3

¿Cuáles son los objetivos? • Desarrollar estrategias de control • Evaluar el impacto ambiental • Analizar las tendencias de la calidad del aire • Seleccionar sitios apropiados para ubicar estaciones de muestreo 4

Datos de alimentación Resultante Emisiones Concentración de fondo Meteorología Modelo Concentraciones ambientales Terreno 5

Clases de modelos Empíricos Análisis estadísticos Semi-empíricos Modelos Gaussianos Numéricos Características químicas y físicas 6

Niveles de sofisticación • Modelos de sondeo – Cálculos simples – Situaciones sencillas – Resultados conservadores • Modelos refinados – Tratamiento detallado de procesos – Gran cantidad de datos de alimentación precisos – Situaciones complejas 7

Características • Escalas espacial y temporal • Estado estacionario o dependiente del tiempo • Marcos de referencia • Tipo de fuente • Tratamiento de la topografía y meteorología • Tipo de contaminante 8

Limitaciones • La química, meteorología y topografía debe ser estudiada caso por caso • Falta de datos de alimentación al modelo • Necesaria consistencia en la selección y aplicación de modelos y sus datos de alimentación • Limitada representatividad de los resultados • Necesaria participación de especialistas 9

Evaluación de los resultados Comparar los resultados de los modelos con los datos observados. Observaciones • Puntuales • Errores de medida • Incertidumbre Modelos • Promedios volumétricos • Representación incorrecta del proceso • Datos de alimentación incompletos o erróneos 10

Métodos para evaluar la exactitud de los modelos • Evaluación del sesgo • Análisis del error • Correlación espacial y temporal • Análisis de sensibilidad • Juicio subjetivo de especialista 11

Ejemplos • Modelo para calle bordeada de edificios • Modelo Gaussiano 12

Modelo para calle bordeada de edificios Concentración de fondo Barlovento Edificio Sotavento Vortex Principal Edificio Tráfico 13

Dirección del viento perpendicular al eje de la calle Sotavento Barlovento C = C 1 + Cb 14

Dirección del viento paralela al eje de la calle C 1 = 1/2 [C 1 (Barlovento) + C 1 (Sotavento)] C = C 1 + Cb 15

Variables C 1 N q u Concentración ( g/m 3) Flujo de tráfico (vehículos/hora) Factor de emisión (g/km/vehículo) Velocidad del viento a nivel del techo de los edificios (m/sec) W Ancho de la calle (m) x, z Ubicación del receptor con respecto al tráfico (m) K Constante (K 7 es sugerido) 16

Modelo Gaussiano Curva de concentración Gaussiana 17

Modelo Gaussiano para Una Fuente Puntual (en Excel) Altura de la chimenea (m) Diámetro de la chimenea (m) Tasa de emisión (g/s) Categoría de la condición Atmosférica: 50 3 10 Velocidad de salida del gas (m/s) Temperatura de salida del gas (C) Temperatura ambiente (C) 1 = Muy inestable 2 = Moderadamente inestable 3 = Ligeramente inestable 3 Velocidad Altura Concentración máxima a nivel del suelo (ug/m 3) del viento Efectiva Distancias seleccionadas de la fuente (km) 0. 5 1 1. 5 3 5 10 (m/s) de la chimenea (m) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 437 243. 5 179 146. 8 127. 4 114. 5 105. 3 98. 38 93. 01 88. 7 0 0 0 0 1 3 5 7 9 10 0 1 7 14 18 20 21 21 21 20 0 7 15 19 19 18 17 16 15 14 4 13 12 11 9 8 7 6 6 5 8 9 7 5 5 4 3 3 3 2 6 4 3 2 2 1 1 1 5 250 25 4 = Neutral 5 = Ligeramente estable 6 = Estable 20 3 2 1 1 0 0 35 2 1 1 0 0 0 0 60 1 0 0 0 0 0 100 1 0 0 0 0 0 18

Puntos Principales • Componente de un sistema de vigilancia • Complejo desarollo y implementación • Necesidad de evaluación de resultados 19