Modelos de predicción de la calidad del aire

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Transcripción de la presentación:

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

Contenido Definición Objetivos Características Limitaciones Evaluación Ejemplos

¿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.

¿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

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

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

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

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

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

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

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

Ejemplos Modelo para calle bordeada de edificios Modelo Gaussiano

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

Dirección del viento perpendicular al eje de la calle Sotavento Barlovento C = C1 + Cb

Dirección del viento paralela al eje de la calle C1 = 1/2 [C1 (Barlovento) + C1 (Sotavento)] C = C1 + Cb

Variables C1 Concentración (g/m3) N Flujo de tráfico (vehículos/hora) q Factor de emisión (g/km/vehículo) u 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)

Modelo Gaussiano Curva de concentración Gaussiana

Modelo Gaussiano para Una Fuente Puntual (en Excel) Altura de la chimenea (m) 50 Velocidad de salida del gas (m/s) 5 Diámetro de la chimenea (m) 3 Temperatura de salida del gas (C) 250 Tasa de emisión (g/s) 10 Temperatura ambiente (C) 25 Categoría 1 = Muy inestable 4 = Neutral de la condición 2 = Moderadamente inestable 5 = Ligeramente estable Atmosférica: 3 = Ligeramente inestable 6 = Estable Velocidad Altura Concentración máxima a nivel del suelo (ug/m3) del viento Efectiva Distancias seleccionadas de la fuente (km) (m/s) de la chimenea (m) 0.5 1 1.5 20 35 60 100 437 4 8 6 2 243.5 7 13 9 179 15 12 146.8 14 19 11 127.4 18 114.5 105.3 21 17 98.38 16 93.01 88.7

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