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ANÁLISIS DE LA DISPERSIÓN Y ESTRATEGIAS DE
REDUCCIÓN DE EMISIONES Y PARTÍCULAS
ATMOSFÉRICAS PRIMARIAS DE LA INDUSTRIA
CERÁMICA
Memoria de tesis doctoral presentada por
Álvaro de Pascual Collar
Facultad de Ciencias Físicas
Universidad Complutense de Madrid
Directores:
Dr. Francisco Valero Rodríguez
Dr. Fernando Martín Llorente
Madrid, noviembre de 2011
A mis padres, a mis maestros…
Y en general, a todos aquellos que creyeron en esta tesis cuando solo era un sueño.
¡Qué enojoso es esto! ¡Siempre la misma historia!. Una vez que hemos acabado de construir nuestra casa, nos damos cuenta de que al construirla hemos aprendido, sin sospecharlo, algo que habíamos debido de saber antes de comenzar. Eterno y odioso “demasiado tarde”. ¡Melancolía de las cosas acabadas!.
Más allá del bien y del mal. Friedrich Nietzche.
El presente estudio ha sido llevado a cabo como parte de una beca de
investigación asociada al Plan Nacional de I+D (REN2003-08916-C02-02)
“DUSTCERAM: Modelización de la concentración de partículas atmosféricas
producidas por industrias cerámicas de Castellón” que fue realizada en el
Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas
(CIEMAT).
Agradecimientos
Si bien soy yo el firmante de esta tesis doctoral, esta hubiera sido de
todo punto imposible sin la ayuda y apoyo recibido de tantas personas e
instituciones. A todas ellas me gustaría darles mi más sentido
agradecimiento:
En primer lugar, y como no podría ser de otra forma, quiero
agradecer a mis padres el incondicional apoyo que desde el primer
momento me han dado en esta andadura.
A Francisco Valero por creer en mí y por darme la alternativa en el
campo de la investigación científica cuando solo era un licenciado recién
salido de una facultad.
A Fernando Martín muy especialmente por su paciencia y su guía a lo
largo de este trabajo.
A Eliseo Monfort, Blanca Casado, Inmaculada Palomino, Begoña
Aceña, Alonso Hernandez Guerra y a todos aquellos que de forma tan
desinteresada me cedisteis vuestros conocimientos enseñándome todo lo
necesario.
A mi mujer Eva y a todos los que durante estos años habéis sido mis
compañeros y amigos ya que vosotros habéis sido testigos y sufridores
indirectos del proceso y con vuestra risa, inconscientemente habéis allanado
el camino.
Finalmente me gustaría agradecer al Ministerio de Educación y Ciencia
por facilitar los fondos necesarios e invertir tanto dinero en mi formación.
Índice de contenidos
i
Índice de contenidos
CAPITULO I: INTRODUCCIÓN 1-1
1. JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS 1-2 2. LAS PARTÍCULAS COMO CONTAMINANTE 1-3 2.1. CLASIFICACIÓN 1-4 2.2. EFECTOS DEL MATERIAL PARTICULADO 1-6 2.3. MARCO REGULADOR 1-8 3. EL ÁREA DE ESTUDIO 1-13 3.1. DESCRIPCIÓN GEOGRÁFICA E HIDROGRÁFICA 1-13 3.2. DESCRIPCIÓN CLIMÁTICA 1-15 3.2.1. Localización geográfica 1-18 3.2.2. Orografía compleja 1-19 2.3. Formación de Depresiones Aisladas en Niveles Altos 1-21 3.2.4. Circulaciones locales y mesoescalares 1-24 2.5. Incursiones de Polvo Sahariano 1-29 3. LA INDUSTRIA CERÁMICA 1-32 4. PLANTEAMIENTO TEÓRICO Y OBJETIVOS 1-36
CAPITULO II: HERRAMIENTAS Y BASES DE DATOS 2-1
1. MODELOS UTILIZADOS 2-2 1.1. MODELOS METEOROLÓGICOS 2-2 1.1.1. Modelo de Pronóstico MM5 2-2 1.1.2. Modelo de diagnóstico CALMET 2-8 1.2. MODELO DE DISPERSIÓN DE CONTAMINANTES (MELPUFF) 2-11 2. BASES DE DATOS 2-17 2.1. DATOS DE ANÁLISIS DEL MODELO HIRLAM 2-17 2.2. DATOS OBSERVACIONALES DE LA RVVCCA 2-18 3. MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE AGRUPAMIENTO: ANÁLISIS CLUSTER 2-22
CAPITULO III: CARACTERIZACIÓN METEOROLÓGICA DE ALTA RESOLUCIÓN 3-1
1. INTRODUCCIÓN 3-2 2. METODOLOGÍA 3-3 2.1. SELECCIÓN DE ESCENARIOS REPRESENTATIVOS 3-3 2.2. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS CON MM5 3-7 3. RESULTADOS 3-9 3.1. SELECCIÓN DE ESCENARIOS METEOROLÓGICOS 3-9 3.1. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS METEOROLÓGICOS 3-13 3.1.1. Forzamiento continental (FC) 3-14 3.1.1.1. Forzamiento continental débil (FCD) 3-16 3.1.1.2. Forzamiento continental moderado (FCM) 3-19 3.1.1.3. Forzamiento continental intenso (FCI) 3-25 3.1.2. Forzamiento mediterráneo (FM) 3-28 3.1.2.1. Forzamiento mediterráneo débil (FMD) 3-28 3.1.2.2. Forzamiento mediterráneo moderado (FMM) 3-31
Índice de contenidos
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3.1.2.3. Forzamiento mediterráneo intenso (FMI) 3-33 3. DISCUSIÓN 3-37
CAPITULO IV: SIMULACIÓN DE DISPERSION DE CONTAMINANTES 4-1
1. INTRODUCCIÓN 4-2 2. METODOLOGÍA 4-3 2.1 INVENTARIO DE EMISIONES 4-3 2.1.1. Emisiones de origen cerámico 4-4 2.1.1.1. Emisiones difusas 4-8 2.1.1.1.1. Emisiones debidas a la manipulación y almacenamiento 4-8 2.1.1.1.2. Emisiones debidas al transporte 4-10 2.1.1.2. Emisiones canalizadas 4-14 2.1.2. Emisiones no cerámicas 4-15 2.2. DATOS METEOROLÓGICOS 4-16 2.3. SIMULACIÓN DE DISPERSIÓN DE CONTAMINANTES 4-17 3. RESULTADOS 4-18 4. DISCUSIÓN 4-24
CAPITULO V: SIMULACION DE ESCENARIOS TECNOLÓGICOS 5-1
1. INTRODUCCIÓN 5-2 2. METODOLOGÍA 5-3 2.1. DEFINICIÓN DE ESCENARIOS TECNOLÓGICOS 5-3 2.1.1. Escenario 1 5-5 2.1.2. Escenarios simples de reducción de emisiones 5-5 2.1.2.1. Escenario 2.1 5-6 2.1.2.2. Escenario 2.2 5-8 2.1.2.3. Escenario 2.3 5-9 2.1.3. Escenarios compuestos de reducción de emisiones 5-11 2.1.3.1. Escenario 3.1 5-11 2.1.3.2. Escenario 3.2 5-12 3. RESULTADOS 5-12
CAPITULO VI: CONCLUSIONES 6-1
BIBLIOGRAFÍA 7-1
Índice de figuras y tablas
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Índice de figuras y tablas:
Figura 1.1: Distribución del número de partículas en función de su granulometría (Viana,2003). ........... 1-5 Tabla 1.1: Valores límite y objetivo de PM10 de la Directiva 1999/30/CE transcritos a la legislación
española mediante el Real Decreto 1073/2002. ............................................................................ 1-9 Tabla 1.2: Niveles de material particulado atmosférico PM2.5 estableciodos por la Directiva 2008/50/CE
del Parlamento Europeo. .............................................................................................................. 1-10 Figura 1.2: Localización geográfica y toponímia del área de estudio. .................................................... 1-13 Figura. 1.3: Cuenca hidrográfica del Júcar y los sistemas que la componen. De norte a sur: Cenia-
Maestrazgo, Mijares - Plana de Castellón, Palencia y Los Valles, Turia, Júcar, Serpis, Marina Alta, Marina Baja, Vinalopó – Alicantí. ................................................................................................. 1-15
Figura 1.4: Rangos de temperatura media de la estación de Almazora (INM, 2002). ............................ 1-16 Figura. 1.5: Clasificación climática de Papadakis para el área de estudio. (Fuente: MAPA)
http://www.mapa.es/es/sig/pags/siga/intro.htm#inicio ............................................................ 1-18 Figura. 1.6: Perturbaciones y formación de nubosidad asociadas a un flujo de aire que supera una
barrera montañosa (Atkinson, 1981). .......................................................................................... 1-20 Figura. 1.7: Campos de presión característicos a nivel del mar y a 500 mb de dos situaciones típicas
formadoras de DANAs (Font, 2000). ............................................................................................ 1-23 Figura. 1.8: Interacción entre la brisa y los vientos regionales: (a) Flujo diurno en una costa orientada al
Oeste, (b) flujo diurno en una costa orientada al Este y (c) flujo nocturno de la tierra hacia el mar. (Stern et al., 1973) ........................................................................................................................ 1-25
Figura. 1.9: Representación esquemática de procesos de fumigación en áreas costeras (Scire,2000b). 1-27 Figura 1.10: Imagen tomada por el sensor SeaWIFS (NASA) el 13 de octubre de 2001 mostrando una
incursión de material particulado procedente del norte de África que afecta las costas de la cuenca mediterránea alcanzando incluso Europa central y el mar Báltico. ................................. 1-30
Figura 1.11: Muestra los patrones sinópticos (altura de geopotencial de 850 hPa en metros) susceptibles de originar el transporte de material particulado desde el norte de África a la península ibérica. (a) Baja de presiones al oeste o suroeste de Portugal. (b) Altas presiones al este o sureste de la península. (C) Combinación de ambos patrones incluyendo una zona de bajas y otra de altas presiones (Rodríguez et al., 2001). ............................................................................................... 1-31
Figura 1.12: Diagrama general de las diferentes líneas de producción de baldosas cerámicas. Dependiendo de que el producto a fabricar sea esmaltado o no, de que este se fabrique por un procedimiento de monococción, bicocción o tercerfuego, en un determinado proceso se realizará o no el esmaltado, o se modificará la secuencia de las etapas de esmaltado y de cocción de forma adecuada (Fuente: ASCER www.ascer.org). ................................................................................. 1-33
Figura 1.13: Diagrama de flujo que sintetiza el trabajo llevado a cabo en la presente tesis doctoral.... 2-37
Figura 2.1: Estructura de la discretización espacial del modelo MM5. (a) Esquema de la estructura
vertical para un caso de 15 niveles, las líneas continuas muestran cada uno de los niveles y las discontinuas muestran los niveles intermedios en los que se calculan algunas variables. (b) Representación esquemática de la discretización espacial de tipo Arakawa-Lamb en la que las variables son calculadas en los nodos de la malla o en los centros de celda. (Dudhia, 2001) ....... 2-5
Figura 2.2: Configuración típica de una simulación MM5 en la que se incluyen cuatro dominios de resolución creciente. Los resultados de cada dominio serán utilizados como condiciones de contorno para el siguiente dominio inferior. .................................................................................. 2-6
Figura 2.3: Diagrama de flujo del modelo meteorológico de diagnóstico CALMET. Los datos de viento procedentes de modelos de pronóstico como MM4/MM5 pueden ser incluidos en el modelo por tres vías diferentes en el proceso de cálculo (Scire, 2000a). ........................................................ 2-10
Figura 2.4: Esquema que muestra la aproximación de superficies reflectantes y fuentes virtuales en la que se consideran hasta cuatro procesos de reflexión. ................................................................ 2-14
Figura 2.5: Representación de un penacho contaminante como una secuencia de nubes o “puffs” que son arrastradas por la advección del aire y cuyo diámetro crece con el tiempo por la acción de la turbulencia. .................................................................................................................................. 2-15
Figura 2.6: Rejilla de datos ofrecida por el modelo HIRLAM-02. ............................................................. 2-17
Índice de figuras y tablas
iv
Tabla 2.7: Zonación de la calidad del aire realizada por la RVVCCA en el área de Castellón (Miró, 2005) 18 Figura 2.8: Localización de las estaciones de medida de la RVVCCA. ..................................................... 2-20 Tabla 2.1: Estaciones de la RVVCCA que se encuentran relacionadas con el área de estudio. Se incluyen
datos de localización (latitud, longitud y elevación sobre el nivel del mar), caracterización del entorno de cada estación según Minguillon (2007) y Minguillon et al. (2007), frecuencia de muestreo y variables meteorológicas y de material particulado registradas por cada estación. P: Presión atmosférica (mb), T: Temperatura (ºC), Dir: Dirección del viento a 10 metros (º), Vel: Intensidad del viento a 10 metros (m/s), H.Rel: Humedad relativa (%), Prec: Precipitación (l/m
2),
R.Sol: Radiación solar (W/m2), PST (µgr/m
3), PM10 (µgr/m
3), PM2.5 (µgr/m
3), PM1 (µgr/m
3). . 2-21
Tabla 3.1: Valores de media y desviación típica utilizados para la normalización de cada una de las
variables utilizadas en el análisis cluster. PREN: Precipitación (l/m2), T850N: Temperatura a 850
hPa (ºC), P0MN: Presión en superficie (hPa), UM850N: Velocidad del viento a 850 hPa (m/s) y GRTN: Gradiente térmico vertical entre los niveles de superficie y de 850 hPa (ºC). ..................... 3-4
Figura 3.1: Distancia de cada uno de los miembros del análisis cluster con el centroide de su grupo para cada uno de los sectores de viento definidos. ................................................................................ 3-5
Figura 3.2.: Distancia al centroide de cada cluster de los elementos seleccionados para representar cada escenario meteorológico. ............................................................................................................... 3-6
Figura 3.3: Dimensiones y localización de dos dominios (9 y 3 Km) utilizada en las simulaciones MM5. 3-8 Tabla 3.2: Configuración utilizada en las simulaciones del modelo MM5. ............................................... 3-9 Figura 3.4: Distribución de clusters meteorológicos de los distintos sectores de viento a lo largo de los
meses del año 2003. Se muestran también la frecuencia de casos en cada sector. .................... 3-10 Tabla 3.3: (Arriba) Días más próximos al centroide de cada cluster, cada uno de estos días fue
considerado como el escenario meteorológico que representaría a todos los días que pertenecen al cluster. (Abajo) Cantidad de días (%) del año 2003 que pertenecen a cada cluster. ................ 3-11
Figura 3.5: Gráficos mostrando los valores normalizados de las variables de referencia utilizadas en cada cluster. PREN = precipitación, T850N = temperatura a 850 hPa, POMN = presión atmosférica, UM850N = velocidad del viento a 850 hPa, GRTN = gradiente de temperatura entre 850 hPa y superficie. Todas las variables están normalizadas. .................................................................... 3-12
Figura 3.6: Localización geográfica de las estaciones meteorológicas de Burriana (A) y de Vallibona (B) así como la línea de 40.4º norte (línea discontinua) a lo largo de la que se representarán las secciones del campo de viento. .................................................................................................... 3-13
Tabla 3.4: Clasificación de los escenarios meteorológicos conforme al desarrollo del campo de brisas……...................................................................................................................................................... 3-15
Figura 3.7: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 13 de mayo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se muestran las
componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal de viento (u). .......................................................................................... 3-17
Figura 3.8: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-18
Figura 3.9: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 24 dediciembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de vientos para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-20
Figura 3.10: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-21
Figura 3.11: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 14 de noviembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas(izquierda) y 18 horas (derecha), se
Índice de figuras y tablas
v
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-23
Figura 3.12: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-24
Figura 3.13: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 29 de octubre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de vientos para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-26
Figura 3.14: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-27
Figura 3.15: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 18 de marzo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-29
Figura 3.16: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-30
Figura 3.17: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 18 de mayo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha),se
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-32
Figura 3.18: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-33
Figura 3.19: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 17 de noviembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se
muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u). ............................................................................... 3-35
Figura 3.20: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha). ..................... 3-36
Figura 3.21: Promedio diario normalizado de la iradiación solar en las estaciones de Burriana y Onda (W/m
2) para cada uno de los días considerados de FM. Verde: FMD. Marron: FMM. Azul: FMI.
................................................................................................................................................. …..3-37 Figura 3.22: Distribución de los escenarios meteorológicos caracterizados por un FC (izquierda) o por un
FM (derecha), distribuidos en función de las variables normalizadas de velocidad del viento a 850 hpa (UM850N) y estabilidad atmosférica (GRNT). Las líneas punteadas rojas indican una frontera entre los distintos comportamientos. ........................................................................................... 3-38
Figura 3.23: Valores máximos, medios y mínimos no normalizados de la velocidad del viento a 850 hPa (arriba) y gradiente térmico entre superficie y 850 hPa (abajo) observados en cada agrupación. Las líneas punteadas rojas indican el gradiente adiabático para el aire seco (γisat=14.7 ºC) y el aire saturado (γsat= 7.5 ºC) entre los niveles de superficie y 850 hpa. ........................................ 3-41
Figura 3.24: Frecuencia de ocurrencia anual de cada uno de los patrones definidos (arriba). Frecuencia de brisa obtenida aunando todos los patrones en los que aparece un desarrollo de la misma. .. 3-43
Índice de figuras y tablas
vi
Figura 4.1: Proceso de producción de baldosas cerámicas indicando y el tipo de emisiones generadas en
cada etapa (Minguillon, 2007). ...................................................................................................... 4-6 Figura 4.2: Localización de focos emisores de material particulado en forma canalizada (azul) y difusa
(rojo). (a) Industrias de fabricación de baldosas, (b) Industrias de atomización, (c) Industrias de ciclo combinado y (d) Industrias de fritas y pigmentos. ................................................................. 4-7
Figura 4.3: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para las emisiones difusas asociadas a la manipulación y almacenamiento de materiales arcillosos. .................................... 4-9
Figura 4.4: Distribución espacial y las tasas de emisión anuales estimadas para el transporte de materiales pulverulentos de la industria cerámica. ..................................................................... 4-12
Tabla 4.1: Características utilizadas para los diferentes focos de emisión cerámicos, las empresas de ciclo combinado son consideradas como la suma de las emisiones asociadas a una empresa de atomización y una de fabricación de baldosas. Los factores de emisión en cada planta de atomización se consideran dependientes de la utilización de diferentes tecnologías. (FM) Filtros de mangas, (VH) Filtros de vía húmeda, (FHB) Filtros vía húmeda de bajo rendimiento, (AR) Aplicación de medidas correctoras de emisiones difusas de alto rendimiento, (BR) Aplicación de medidas correctoras de emisiones difusas de bajo rendimiento, (SM) Sin medidas correctoras de emisiones difusas. Elaborado a partir de Blasco et al. (1992), Busiani et al. (1995), Mallol et al. (2001), Monfort et al. (2004 y 2006a), Minguillón (2007) y mediciones realizadas por el Instituto de Tecnología Cerámica (ITC). ...................................................................................................... 4-13
Figura 4.5: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para las emisiones de material particulado de industrias cerámicas por vía canalizada. ............................................................ 4-14
Figura 4.6: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para emisiones de material particulado por fuentes no relacionadas con la industria cerámica. ........................................... 4-16
Figura. 4.7: Comparación de los resultados obtenidos por el modelo con los valores observacionales de cinco estaciones (L’Alcora, Onda, Almazora, Vila-real y Burriana) obtenidos por Minguillon et al. (2007) y de otras tres estaciones (Sant Jordi, Benicássim y Castellón) de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica. ............................................................... 4-17
Tabla. 4.2: Valores en µgr/m3 obtenidos por el modelo y las observaciones. Se incluyen también los
valores promediados para todas las estaciones así como el sesgo del modelo. .......................... 4-18 Figura. 4.8: Comparación de los resultados obtenidos con el modelo ajustado y las observaciones: Arriba:
Media anual. Abajo: Frecuencia anual de superación de la media diaria de 50 µgr/m3. Esta
variable ha sido normalizada respecto al número de observaciones disponibles, ya que la ausencia de datos produce una consecuente disminución del número de superaciones en las observaciones....................................................................................................................................................... 4-19
Figura. 4.9: Estimación total producida por el modelo corregido para los niveles de inmisión de PM10: Arriba: Media anual en µg/m
3, la línea negra indica la isolínea de 40 µg/m
3 estipulado como
máximo permitido por la legislación actual. Abajo: Número de superaciones anuales de la media diaria de 50 µgr/m
3, la línea negra encierra las áreas donde se sobrepasan las 35 superaciones
estipuladas como límite permitido por la legislación actual. ....................................................... 4-21 Figura. 4.10: Contribución de las diferentes emisiones de material particulado a los niveles medios
anuales de PM10 en el área de estudio: (a) niveles medios originados exclusivamente por emisiones canalizadas de la industria cerámica, (b) niveles medios originados por emisiones de carácter difuso de la industria cerámica, (c) niveles medios originados por la suma de las emisiones canalizadas y difusas de procedencia cerámica, y (d) niveles medios originados por las emisiones de procedencia no cerámica. ....................................................................................... 4-23
Figura. 4.11: Comparación de la contribución a los niveles de inmisión de fuentes de carácter industrial, tráfico y de otros tipos obtenidos por el modelo (Model) y por Viana et al. (2008) mediante aplicación de diferentes modelos: análisis de componentes principales (PCA), factorización matricial (PMF) y balance químico de masas (CMB). ................................................................... 4-25
Tabla. 4.3: Cálculo de los errores cometidos por el modelo en el número anual de superaciones de la media diaria de 50 µgr/m
3. .......................................................................................................... 4-26
Tabla 4.12: Estimación de la media anual de concentración de PM10. Las cruces rojas indican la localización de máximos puntuales muy pronunciados. .............................................................. 4-28
Índice de figuras y tablas
vii
Figura 4.13: Contribución relativa de emisiones de diferentes procedencias. (A): Emisiones canalizadas frente a difusas, los tonos rojos indican una mayor contribución porcentual de las emisiones de origen canalizado frente a los tonos azules que representan las áreas con una mayor contribución de las emisiones de carácter difuso. (B): Contribución porcentual a los niveles de inmisión de emisiones de procedencia cerámica, y (C): Contribución porcentual a los niveles de inmisión de emisiones de carácter no cerámico. ............................................................................................. 4-29
Figura 5.1: Emisión total anual estimada de la industria cerámica teniendo en consideración los
diferentes escenarios tecnológicos. ................................................................................................ 5-6 Figura 5.2: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía
canalizada para el escenario 2.1. ................................................................................................... 5-7 Figura 5.3: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía
canalizada para el escenario 2.2. ................................................................................................... 5-8 Tabla 5.1: Clasificación y grado de eficiencia de las medidas correctoras de emisiones difusas por
almacenamiento y manipulación de materiales pulverulentos al aire libre en la cadena de producción cerámica. (Monfort, 2006b, 2006c) ........................................................................... 5-10
Figura 5.4: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía canalizada para el escenario 2.3. ................................................................................................. 5-11
Figura 5.5: Media anual de PM10 estimada por el modelo para los diferentes supuestos tecnológicos. La línea negra delimita áreas en las que se superan los 40 µgr/m
3 establecidos por la legislación
como valor límite. ......................................................................................................................... 5-14 Figura 5.6: Estimación del modelo de la frecuencia anual de superación del valor umbral medio diario de
50 µgr/m3 bajo los diferentes supuestos tecnológicos. La línea negra delimita las áreas en las que
aparecen más de 35 superaciones de dicho umbrale. .................................................................. 5-15 Figura 5.7: Disminución del valor medio anual de PM10 estimada a partir de la adopción de los diferentes
escenarios tecnológicos propuestos respecto del escenario 1 tomado como referencia. ............ 5-16
CAPÍTULO I: Introducción
1-2
1. Justificación y objetivos
El avance de la civilización históricamente ha venido asociado con un
incremento del consumo de materias primas y un consecuente aumento de
los residuos que son generados y emitidos al medio ambiente. De esta
forma, se excede la limitada capacidad que los procesos naturales tienen
para diluir y asimilar estas sustancias y por tanto, en el entorno de los
asentamientos humanos se puede producir un incremento de la
concentración de estos residuos que finalmente acaban siendo perniciosos
para la salud humana y los ecosistemas en general. Esta situación obliga al
ser humano a modificar sus actividades y desarrollar tecnologías de modo
que pueda mantener sus tasas de crecimiento de una forma sostenible.
Son múltiples y muy complejos los procesos por los cuales la
naturaleza realiza la dilución y asimilación de los residuos emitidos por el
ser humano. No obstante, el vertiginoso desarrollo de la informática
durante las últimas décadas ha permitido la implementación de modelos
fisicoquímicos en sistemas computacionales que, en cierta medida, son
capaces de representar y predecir estos procesos. De este modo la
modelización de procesos naturales permite cuantificar la capacidad
natural de asimilación y dilución de residuos humanos y por tanto se
establece como una herramienta útil para la gestión de emisiones y la toma
de decisiones.
La provincia de Castellón, situada en la costa levantina de la
Península Ibérica, presenta una actividad industrial cerámica histórica que
se remonta al siglo XVIII. En las últimas décadas ha crecido enormemente
llegando en 2004 a copar aproximadamente el 9 % de la producción
mundial de baldosa cerámica. El impacto ambiental individual de este tipo
de industrias no es muy elevado y mayormente es local, si bien se producen
ciertas emisiones de partículas debido a la manipulación de grandes
CAPÍTULO I: Introducción
1-3
cantidades de materiales arcillosos que son utilizados como materia prima.
Sin embargo, dado que en Castellón se concentran aproximadamente 200
empresas relacionadas con el sector cerámico, en un área de menos de 500
Km2, las emisiones de partículas de este sector industrial son
considerablemente elevadas y se añaden a las emisiones de partículas de
otros orígenes produciendo impactos ambientales considerables.
En el presente trabajo afronta esta problemática planteando una
metodología que, mediante la aplicación de herramientas de modelización,
realiza una estimación de los niveles de inmisión de material particulado en
el área de estudio y evalúa la posible repercusión de diversas estrategias
de reducción de emisiones en el entorno de la industria cerámica.
2. Las partículas como contaminante
El presente trabajo centra su atención en los procesos de distribución y
eliminación del material particulado atmosférico. Se considera como tal al
conjunto de partículas sólidas y/o líquidas (excepción hecha del agua pura)
en suspensión en la atmósfera (Meszáros, 1999). El material particulado
atmosférico está compuesto por una mezcla heterogénea de compuestos
que difieren en su composición química, en su origen, su fase de agregación
y estructura. Este tipo de sustancias en la atmósfera puede tener
importantes repercusiones sobre el clima, los ecosistemas y los seres vivos
(Aitken, 1880; Dockery et al., 1993; Schwartz, 1994 y 1996; Dockery y
Pope, 1996; Arimoto, 2001), de modo que se hace necesario el desarrollo
tanto de un marco normativo, como de herramientas y estrategias de
control que permitan minimizar el impacto ambiental de las emisiones de
partículas.
A lo largo del presente apartado veremos con detalle cómo es posible
clasificar el material particulado atmosférico atendiendo a diferentes
CAPÍTULO I: Introducción
1-4
parámetros, en el presente trabajo, se utilizará esta clasificación para
restringir el tipo de materiales que vamos a estudiar. Así mismo se verá que
consecuencias negativas pueden tener sobre la salud, el clima y los
ecosistemas y como la legislación vigente impone límites que obligan a la
administración a mantener un control de los niveles de inmisión.
2.1. Clasificación
La clasificación más generalista que se puede realizar sobre el
material particulado atmosférico es la que atiende a su procedencia; así
hablamos de origen primario cuando las partículas han sido emitidas como
tales a la atmósfera por fuentes naturales o antropogénicas. Se considera,
sin embargo, un origen secundario cuando han sido formadas en la
atmósfera por reacciones químicas previas. Es posible asimismo clasificar el
material particulado atendiendo a otros parámetros como son su
composición química o su granulometría. Si bien en el presente trabajo no se
atiende tanto a la composición química de las partículas como a su
granulometría o su procedencia.
La granulometría de las partículas en suspensión puede variar desde el
orden de nanómetros (nm) a micras (µm). Si atendemos a la distribución
típica del número de partículas dentro de este amplio espectro de
granulometrías (Ver Figura 1.1) observamos que se trata de una
distribución cuatrimodal que nos permite realizar una primera clasificación
de las mismas atendiendo a los diferentes modos que presenten. Se
distinguen los modos de nucleación, Aitken, acumulación y gruesa (Warneck,
1988; EPA, 1996; Seinfeld y Pandis, 1998) cada uno de los cuales cubre
un rango de granulometrías con un diámetro característico que coincide con
el de máxima probabilidad dentro de su clase. Cabe en este punto reseñar
que algunos autores hablan de una distribución bimodal con un modo fino
CAPÍTULO I: Introducción
1-5
que agrupa los modos de nucleación, Aitken y acumulación y un segundo
modo grueso coincidente con el anteriormente citado. Esto supone una
discrepancia terminológica según el ámbito estudio ya que por ejemplo en
ámbitos epidemiológicos, se considera material particulado fino al que
posee un diámetro aerodinámico inferior a 2.5 µm.
Figura 1.1: Distribución del número de partículas en función de su granulometría (Viana, 2003).
En términos de calidad del aire es común encontrar una clasificación
diferente basada en la granulometría. En este caso la clasificación atiende
al tamaño de corte de los sistemas de captación. Así se definen cuatro
grupos PST, PM10, PM2.5 y PM1. De este modo, las siglas PMx corresponden
a la materia particulada (generalmente expresada como la masa total de
las mismas en µgr/m3) que atraviesa un cabezal de muestreo con un
rendimiento de separación del 50% para un diámetro aerodinámico de x
µm (1999/30/CE; EU, 2005). Las siglas PST hacen por lo tanto referencia
CAPÍTULO I: Introducción
1-6
al total de partículas en suspensión, siendo generalmente expresadas como
la masa total de las mismas en µgr/m3.
2.2. Efectos del material particulado
Ya ha sido definido el material particulado como una mezcla
heterogénea de sustancias con muy diferentes estados, procedencias y
propiedades; así pues, sus efectos son igualmente diversos dependiendo
principalmente de dos factores: diámetro y composición.
Los efectos del material particulado atmosférico sobre la salud humana
son múltiples y se encuentran relativamente bien estudiados. Las partículas
entran en el organismo a través del sistema respiratorio donde,
dependiendo de su granulometría, se depositarán más o menos
profundamente. Se considera que el material particulado entre 10 y 2.5
µm es capaz de penetrar en la región traqueobronquial pero solo el
material particulado fino (aquel con diámetro inferior a 2.5 µm) es capaz
de penetrar más profundamente en el sistema respiratorio alcanzando por
lo tanto los alvéolos pulmonares (EPA, 2002).
Las consecuencias de la exposición al material particulado atmosférico
han quedado probadas tanto para episodios agudos como crónicos (WHO,
2002). Se asocian con diferentes dolencias respiratorias y cardiovasculares
(Schwartz, 1994; Dockery y Pope, 1996). Se calcula que en el año 2000,
la exposición a las partículas disminuyó en aproximadamente nueve meses
la esperanza de vida estadística en la UE. Ello supone la pérdida de
aproximadamente 3.6 millones de años de vida o 348000 muertes
prematuras anuales (EU, 2005).
La granulometría juega un importantísimo papel en lo que respecta a
la gravedad de la exposición de los seres humanos al material particulado
en suspensión, los estudios orientados a valorar los efectos de la exposición
CAPÍTULO I: Introducción
1-7
a largo plazo a la fracción PM1 del material particulado (HEI, 2000;
Lipfert., 2000; Hoek et al., 2002; Pope et al., 2002) muestran una
correlación significativa entre su concentración y el incremento de la
mortalidad. Esta mortalidad está asociada a la aparición de enfermedades
cardiovasculares como consecuencia de su mayor reactividad química y
capacidad de penetración en las vías respiratorias (EPA, 1996). A día de
hoy, no se ha encontrado sin embargo una asociación significativa entre el
material particulado comprendido entre los rangos PM2.5 y PST y la
mortalidad (Pope et al., 2002).
En lo que respecta a los efectos de la composición química sobre la
toxicidad del material particulado atmosférico, los resultados no son tan
concluyentes como en el caso de la granulometría, si bien parece
apreciarse que las mayores toxicidades se encuentran asociadas a las
partículas de carbono elemental, compuestos aromáticos policíclicos,
sulfatos, nitratos, partículas ultrafinas (< 0.1 µm) y metales como As, Cd, Fe,
Zn, o Ni (Wichmann y Peters, 2000; WHO, 2003).
La presencia de material particulado en la atmósfera tiene además
repercusiones sobre el clima. El material particulado tiene la capacidad de
dispersar y absorber radiación de onda larga y corta y, de este modo,
modifica el balance radiativo terrestre (EPA, 1996). En qué medida y
dirección son las partículas capaces de modificar este balance radiativo
depende estrechamente de la granulometría de estas. Las partículas más
finas presentan una mayor repercusión en los procesos de dispersión de
energía entrante y producen por tanto un “efecto enfriador” de la
atmósfera; mientras que las partículas de mayor tamaño fomentan los
procesos de absorción de radiaciones de onda larga produciendo por lo
tanto un forzamiento positivo en el clima (Arimoto, 2001; Sloane et al.,
1991, Sokolik y Toon, 1996). Sin embargo todavía existen importantes
incertidumbres relativas a la medida en que el material particulado
CAPÍTULO I: Introducción
1-8
modifica el balance radiativo a escala global (IPCC, 2001). Las partículas
actúan además como núcleos de condensación del agua atmosférica, de
modo que tanto sus propiedades fisicoquímicas como su estructura pueden
tener repercusiones en la formación y estructura de las nubes (Meszáros,
1999).
Los ecosistemas también pueden verse afectados por la presencia de
material particulado atmosférico. Ejemplo de ello es que las partículas de
mayor tamaño pueden limitar el crecimiento de plantas ya que se
depositan en sus hojas dificultando el intercambio gaseoso (WBG, 1998). El
depósito de material particulado puede tener asimismo importantes
repercusiones sobre las propiedades edafológicas por acidificación y
eutrofización de suelos y, por ende, de sus aguas.
2.3. Marco Regulador
Desde un punto de vista legal, se define contaminación atmosférica
como la introducción en la atmósfera, por el hombre, directa o
indirectamente, de sustancias o de energía que tengan una acción nociva
de tal naturaleza que ponga en peligro la salud del hombre, que cause
daños a los recursos biológicos y a los ecosistemas, que deteriore los bienes
materiales y que dañe o perjudique las actividades recreativas y otras
utilizaciones legítimas del medio ambiente (1984/360/CE). Así, dentro de
esta definición, la directiva marco 1996/62/CE del Consejo, del 27 de
septiembre de 1996, sobre evaluación y gestión de la calidad del aire
ambiente estableció con carácter general el régimen jurídico sobre la
contaminación atmosférica en el ámbito de la Unión Europea, adoptando
por la misma los criterios para la armonización de las técnicas de
evaluación y definiendo los objetivos de calidad que deben alcanzarse.
Esta Directiva marco ha sido materializada con la adopción de cuatro
“directivas hijas” sobre distintos contaminantes atmosféricos: Directiva
CAPÍTULO I: Introducción
1-9
1999/30/CE, Directiva 2000/69/CE, Directiva 2002/3/CE y Directiva
2004/107/CE. En la primera de ellas (1999/30/CE) se establecen los
estándares de calidad del aire en lo que respecta al material particulado
atmosférico del que se trata en el presente trabajo. Esta directiva fue
transpuesta a la legislación española mediante el Real Decreto 1073/2002
en el cual, entre otras cosas, se establecían los límites que deben ser
cumplidos en todo el territorio español para este contaminante (Tabla 1.1).
Valores límite para partículas (PM10) en condiciones ambientales
Periodo de promedio
Valor límite Margen de tolerancia Fecha de cumplimiento
Fase
I
1. Valor límite diario para la protección de la salud humana.
24 horas
50 µgr/m3 de PM10 que no podrán superarse en más de 35 ocasiones por año
15 µg/m3, a la entrada en vigor del presente Real Decreto, reduciendo el 1 de enero de 2003 y posteriormente cada 12 meses 5 µg/m3, hasta alcanzar el valor límite el 1 de enero de 2005.
1 de Enero de 2005.
2. Valor límite anual para la protección de la salud humana.
1 año civil. 40 µg/m3 de PM10.
4,8 µg/m3, a la entrada en vigor del presente Real Decreto, reduciendo el 1 de enero de 2003 y posteriormente cada 12 meses 1,6 µg/m3, hasta alcanzar el valor límite el 1 de enero de 2005.
1 de enero de 2005.
Fase
II*
1. Valor límite diario para la protección de la salud humana.
24 horas.
50 µgr/m3 de PM10 que no podrán superarse en más de 7 ocasiones por año
Se derivará de los datos y será equivalente al valor límite de la fase 1.
1 de enero de 2010.
2. Valor límite anual para la protección de la salud humana.
1 año civil. 20 µg/m3 de PM10.
20 µg/m3 el 1 de enero de 2005, reduciendo el 1 de enero de 2006 y posteriormente cada 12 meses 4 µg/m3, hasta alcanzar el valor límite el 1 de enero de 2010.
1 de enero de 2010.
* Valores límite indicativos que deberán revisarse a la luz de una mayor información acerca de los efectos sobre la salud y el medio ambiente, la viabilidad técnica y la experiencia en la aplicación de los valores límite de la fase I en los Estados miembros de la Unión Europea.
Tabla 1.1: Valores límite y objetivo de PM10 de la Directiva 1999/30/CE transcritos a la legislación española mediante el Real Decreto 1073/2002.
CAPÍTULO I: Introducción
1-10
La directiva 1999/30/CE considera además que determinadas
regiones europeas puedan estar sometidas a procesos naturales como la
erupción de volcanes, actividad sísmica, actividad geotérmica, incendios en
zonas silvestres, fuertes vientos, resuspensión atmosférica o transporte de
partículas procedentes de regiones áridas por los que se pueden producir
superaciones de los valores límite establecidos. Así el apartado 5.4 de la
norma establece un mecanismo que permite excluir del cómputo general
aquellos días en los que se detecten superaciones de la media diaria
debido a los citados motivos.
Como puede apreciarse en la Tabla 1.1 este marco normativo
constaba de dos fases, la primera de las cuales, establecía niveles límite
que debían cumplirse en 2005 y, una segunda fase, que establece una
reducción paulatina de los mismos hasta alcanzar los valores objetivo en
2010.
Periodo de Promedio
Valor Margen de tolerancia Fecha de cumplimiento del valor límite
Valor objetivo anual 1 año civil 25 µg/m3 -
En vigor desde el 1 de enero de 2010
Valor límite anual (Fase1)
1 año civil 25 µg/m3 5 µg/m3 en 2008; 4 en 2009 y 2010;
3 en 2011; 2 en 2012; 1 en 2013 y 2014 1 de enero de 2015
Valor límite anual (Fase II) 1 año civil 25 µg/m3 - 1 de enero de 2020
Tabla 1.2: Niveles de material particulado atmosférico PM2.5 establecidos por la Directiva 2008/50/CE del Parlamento Europeo.
Si bien la publicación en 2008 de la Directiva 2008/50/CE del
Parlamento Europeo y del Consejo de 21 de mayo de 2008 relativa a la
calidad del aire ambiente y a una atmósfera más limpia en Europa ha
dado al traste con el cumplimiento de esta segunda fase. La entrada en
CAPÍTULO I: Introducción
1-11
vigor de esta directiva ha venido a modificar el anterior marco regulatorio
comunitario, sustituyendo la Directiva Marco y las tres primeras Directivas
Hijas, e introduciendo regulaciones para nuevos contaminantes como la
fracción fina de material particulado (PM2.5), que es considerada una mejor
forma de medir las contribuciones antropogénicas a los niveles de material
particulado ambiental. Asimismo la actual directiva considera que no es
desdeñable el riesgo sanitario que representan las fracciones más gruesas
de modo que se mantienen los niveles iniciales de PM10 utilizados en la fase
inicial de la anterior directiva y estableciendo nuevos niveles para las
partículas de tamaño inferior a 2.5 µm (Tabla 1.2).
En cuanto a la normativa que se aplica a las emisiones producidas por
plantas industriales la Directiva 1996/61/CE, relativa al control integrado
de la contaminación (conocida como directiva IPPC), ha supuesto una
consagración de la normativa al estado de la técnica en cuanto a los
requerimientos protectores exigibles a las actividades industriales
potencialmente dañinas. Así se unifican todos los permisos relativos a
aspectos medioambientales de una instalación en una única Autorización
Ambiental Integrada (AAI) que debe ser solicitada por cada instalación y
concedida por la administración pública atendiendo al riesgo inherente del
funcionamiento de la actividad en función de las circunstancias de cada
caso. Para ayudar en este juicio, la propia directiva IPPC prevé la
elaboración de información técnica de referencia sobre las Mejores
Técnicas Disponibles (MTD) en cada uno de los sectores industriales
afectados mediante la publicación de “Documentos de referencia sobre las
MTD” (BREF, en terminología inglesa). Se advierte además en la propia
directiva IPPC que la información incluida en estos documentos se trata tan
solo de uno más de los múltiples aspectos que la administración debe
valorar en su decisión. Ahora bien, la información contenida en los BREF
simplifica considerablemente esta labor puesto que la mayor parte de los
CAPÍTULO I: Introducción
1-12
aspectos a tener en cuenta (al menos, los que requieren una constatación
meramente objetiva) habrán sido también tenidos en cuenta al
determinarse las mejores técnicas disponibles. Los BREF pueden entenderse
entonces como “dictámenes periciales anticipados” que sirven a la
administración para valorar si realmente la instalación se adecua al
estándar de las MTD. La directiva no incluye valores límite de emisión o
medidas técnicas equivalentes para ningún tipo de actividad industrial.
Existe un BREF específico para las emisiones producidas por la industria
cerámica (IPTS, 2006c), si bien, como veremos más adelante en el apartado
4, se ve también afectada por el BREF en el que se tratan las emisiones
producidas por áreas de almacenamiento (IPTS, 2006b). Las emisiones
debidas a la producción de pigmentos cerámicos se encuentran sin embargo
tratadas en el BREF que atañe a la industria de productos químicos
inorgánicos (IPTS, 2006a).
La Ley 16/2002 de prevención y control integrados de la
contaminación incorpora al ordenamiento español la mencionada directiva
IPPC. En esta incorporación se otorga a los gobiernos autonómicos la
competencia de concesión de la AAI. Así mismo se introduce en este punto
una modificación sustancial con respecto a lo estipulado en la directiva
IPPC, ya que se exige por parte de la administración central que en cada
autorización se especifiquen valores límite de emisión para cada industria
sin prescribir la utilización de una técnica o tecnología específica. Estos
valores límite de emisión deben ser estimados a partir de la información
suministrada por la Administración General del Estado sobre las mejores
técnicas disponibles.
CAPÍTULO I: Introducción
1-13
3. El área de estudio
3.1. Descripción geográfica e hidrográfica
Castellón es la provincia más septentrional de la Comunidad
Valenciana, situada en el margen occidental de la costa mediterránea,
posee una línea costera de orientación Noreste-Suroeste y en su límite
occidental colinda con la provincia de Teruel.
Figura 1.2: Localización geográfica y toponimia del área de estudio.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Villafranca del Cid
SegorbeLa Vall d´Uixó
Nules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
4480
4500
4520
La
t (U
TM
)
660 680 700 720 740 760 780 800
Long (UTM)
-1000
0.1
200
500
800
1100
1400
1700
2000
Peñarroya
Javalambre
PeñagolosaMae
stra
zgo
Sra
. Ir
ta
Palancia valley
Mijares valley
CAPÍTULO I: Introducción
1-14
La totalidad del área de Castellón pertenece al dominio estructural de
la Cordillera ibérica, que se caracteriza por una geología con estructuras
de dirección Noroeste-Sureste, si bien al norte de la provincia se observa
una zona de interferencia con el domino Catalanidae que ocasiona un giro
de las estructuras a orientaciones Este-Oeste. La fisiografía del área puede
ser clasificada en dos ambientes o zonas con rasgos claramente
diferenciados: una interior y montañosa, con altitudes que rebasan los 1500
metros, y cuyos puntos culminantes son el de Peñarroya (2.024 m), el de
Javalambre (2.020 m) y el de Peñagolosa (1.813 m), pero que casi
siempre se desarrollan por debajo de los 1000 metros y una segunda zona
costera, constituida por dos llanuras litorales de anchuras muy variables
que son conocidas comúnmente como las planas de Oropesa-Torreblanca y
de Castellón-Sagunto. Estas últimas se encuentran separadas por un sector
en el que los relieves interiores se prolongan hasta la misma línea de costa,
donde se forman pequeños acantilados. En ambas planas se dan costas de
acumulación (playas) asociadas al desarrollo de cordones detríticos lineales
emergidos en el Holoceno, con un gran desarrollo de morfologías eólicas y
formación de albuferas y humedales.
La red fluvial de Castellón se compone por tres sistemas que
conforman la parte meridional de la cuenca hidrográfica del Júcar. Los
sistemas Cenia-Maestrazgo (que incluye los cauces del norte de la
provincia) y Mijares-Plana de Castellón (en el que se agrupan los cauces y
barrancos que más profundamente penetran en los sistemas montañosos del
interior y que dan lugar a la plana de Castellón) pertenecen casi por
completo a la provincia de Castellón. El tercer sistema, conocido como
Palancia y Los Valles, pertenece solo parcialmente a la provincia de
Castellón desembocando en la de Valencia, si bien ha sido tenido en cuenta
dada su proximidad y estrecha relación con la plana de Castellón.
CAPÍTULO I: Introducción
1-15
Figura. 1.3: Cuenca hidrográfica del Júcar y los sistemas que la componen. De norte a sur: Cenia-Maestrazgo, Mijares - Plana de Castellón, Palencia y Los Valles, Turia, Júcar, Serpis, Marina Alta, Marina Baja, Vinalopó – Alicantí.
En la franja litoral del área de estudio, los sistemas Cenia Maestrazgo
y Mijares-Plana de Castellón forman además diversos humedales con
regímenes permanentes o fluctuantes como son la laguna litoral de El Estany
de Peñíscola y los Marjales de Peñíscola, el Prat de Cabanes-Torreblanca,
de Almenara y de Sagunto. Algunos de estos entornos han sido declarados
reservas naturales ya que se encuentran entre las zonas húmedas más
importantes del levante español al tratarse de ecosistemas con gran
importancia desde el punto de vista ecológico y científico.
3.2. Descripción climática
Bien es sabido que la localización geográfica es el principal factor
que condiciona el clima de una zona, existiendo tres variables cruciales, por
un lado, la latitud y la elevación sobre el nivel del mar determinan el rango
CAPÍTULO I: Introducción
1-16
de temperaturas que van a afectar al área y, por otro, la distancia al mar
como índice de continentalidad. Este último factor tiene un marcado efecto
sobre las temperaturas, la humedad y la pluviometría que caracterizan a
un área ya que las masas de aire localizadas sobre mares y océanos
absorben humedad que posteriormente van perdiendo según estas
penetran más profundamente en áreas continentales originándose por lo
tanto climas más secos y con oscilaciones térmicas más acusadas.
Figura 1.4: Rangos de temperatura media de la estación de Almazora (INM, 2002).
Temperatura Mensual
-10
-50
5
10
1520
25
30
3540
45
E F M A M J J A S O N D
Mes
Tem
p (
ºC)
Max Abs
Media Max Día
Media Diaria
Media Min Día
Min Abs
0
50
100
150
200
250
300
350
Prec (mm)
E F M A M J J A S O N D
Mes
Precipitación Mensual
Min
Media
Max 24h
Max
CAPÍTULO I: Introducción
1-17
Desde un punto de vista teórico, bastaría con definir estas tres
coordenadas para caracterizar completamente la climatología de un área,
si bien las tres que hemos mencionado son únicamente las variables que
mayor repercusión tienen a la hora de definir el clima de una región, ya
que este se ve generalmente condicionado por otros procesos que de
manera más sutil incluyen matices propios que terminan por convertirse en
las características climáticas que definen unas de otras regiones. Así, se han
desarrollado clasificaciones climáticas, que tratan de agrupar áreas con
características climáticas semejantes. Tanto la clasificación climática
establecida por Köppen-Geiger (Esenwaner, 2001), basada en un índice K
que tiene en cuenta la temperatura media del año y la distribución anual
de precipitaciones, como la clasificación agroclimática establecida por J.
Papadakis (Papadakis, 1966) coinciden en que el área de estudio presenta
una variedad de clima subtropical denominada clima mediterráneo (Piel et
al., 2007; Cote et al., 2006) (Ver Figura 1.5). Esta variedad climática se
caracteriza por inviernos húmedos y templados, veranos secos y calurosos y
un periodo estival de uno o varios meses de sequía, seguido de otro
periodo de lluvias torrenciales. La amplitud térmica anual es superior a la
propia de climas subtropicales alcanzando los 15 ºC (Ver Figura 1.4).
Dentro de este encuadre general, se presentan, sin embargo, una gran
variedad de condiciones propias originadas principalmente por la
localización dentro de los patrones de circulación general, localización
geográfica dentro de la península ibérica, orografía compleja, distancia al
mar, elevadas tasas de insolación y escasa pluviometría (Millán et al.,
1997) que condicionan esta climatología.
CAPÍTULO I: Introducción
1-18
Figura. 1.5: Clasificación climática de Papadakis para el área de estudio. (Fuente: MAPA) http://www.mapa.es/es/sig/pags/siga/intro.htm#inicio
3.2.1. Localización geográfica
Una de las características climáticas del área de estudio y en general
de la Península Ibérica dada su localización con respecto a los patrones
principales de circulación es que se encuentra fuertemente influenciada por
el dipolo norte-sur de anomalías de presión conocido como Oscilación del
Atlántico Norte (NAO) (Barnston y Livezey, 1987). Este dipolo sitúa a la
región en el corredor entre los engranajes de sistemas meteorológicos
mayores que pueden afectar fuertemente la trayectoria de los frentes
sinópticos originados en el Atlántico norte que proyectan estos hacia la
zona de estudio o a regiones más meridionales de Europa. De cualquier
CAPÍTULO I: Introducción
1-19
modo, dado que Castellón se localiza en la costa levantina de la Península
Ibérica, se encuentra relativamente alejado de la influencia del océano
atlántico, apreciándose una escasa influencia de los frentes sinópticos
originados por la circulación general atmosférica, los cuales alcanzan el
área muy debilitados.
3.2.2. Orografía compleja
Como ya ha sido comentado con anterioridad, el área de estudio
presenta una orografía compleja caracterizada por la presencia de la
cordillera Ibérica que forma estribaciones montañosas que discurren
paralelas a la línea de costa. Como se puede ver en la Figura 1.5, la
distribución de elevaciones de terreno produce un gradiente climático de
modo que las áreas costeras presentan medias térmicas más elevadas que
las interiores. Pero más allá del efecto que sobre la temperatura tiene la
elevación, la orografía tiene una importante repercusión climática ya que
condiciona fuertemente los campos de viento y precipitación.
El motivo del cual se derivan todos los efectos que las estribaciones
montañosas tienen sobre el campo de viento es el efecto de obstaculización,
de modo que las líneas de flujo deben ajustarse a la superficie montañosa
originándose por lo tanto ascensos y descensos de las masas de aire,
ondulaciones y remolinos. El comportamiento de una masa de aire que se
enfrenta a un obstáculo se encuentra fuertemente condicionado por su
estratificación ya que esta puede limitar o favorecer los desplazamientos
verticales de masas de aire; de este modo, el flujo tenderá a rodear el
obstáculo en aquellos casos en que la estratificación sea más acusada y a
superarlo por encima en aquellas circunstancias en que la estratificación sea
más débil. No obstante, el comportamiento se ve además influenciado por
otros parámetros como son la forma y tamaño de la estribación montañosa
o el ángulo de incidencia del flujo de aire sobre la misma, de modo que es
CAPÍTULO I: Introducción
1-20
posible que, bajo determinadas circunstancias, una masa de aire con
estratificación estable pueda verse forzada a ascender superando el
obstáculo, se origina entonces en la ladera de sotavento un descenso
acusado del aire que supera la estribación con vientos inusualmente fuertes.
Figura. 1.6: Perturbaciones y formación de nubosidad asociadas a un flujo de aire que supera una barrera montañosa (Atkinson, 1981).
En aquellas circunstancias en las que se produce la superación del
obstáculo pueden derivarse del proceso diversos efectos. La perturbación
producida por la barrera montañosa puede originar la formación de ondas
de montaña que se propagan tanto verticalmente (ondas de gravedad),
como horizontalmente a sotavento de las montañas y que, como se muestra
en la Figura 1.6, pueden inducir la formación de nubes características a
sotavento del obstáculo. Así mismo a barlovento, las masas de aire sufren
en su ascenso una consecuente expansión adiabática que puede
desencadenar procesos de condensación de la humedad en forma de
nubosidad o incluso de precipitación. En la cara de sotavento el efecto es
inverso ya que las masas de aire descienden por la ladera sufriendo una
CAPÍTULO I: Introducción
1-21
compresión adiabática que hace disminuir la humedad relativa de las
mismas.
El conocido efecto Föehn es una consecuencia directa de esta
condensación en la ladera de barlovento ya que permite reducir la
humedad total del aire haciendo que a sotavento la compresión adiabática
se realice sin participación de la humedad, se produce así un calentamiento
anómalo, en tal caso el calentamiento es mayor originándose un aire mas
cálido y seco de lo que era inicialmente. Este efecto ha sido descrito por
Quereda (1989) en el área de Castellón donde se observa un tiempo de
elevadas temperaturas y sequedad que es conocido localmente con el
nombre de “ponent” y que se asocia con flujos provenientes del oeste,
noroeste o norte.
2.3. Formación de Depresiones Aisladas en Niveles Altos
Desde tiempos inmemoriales, los habitantes de las comarcas del litoral
mediterráneo de la Península Ibérica se han visto sometidos ocasionalmente
a los efectos desastrosos de las grandes y repentinas avenidas y riadas y
consecuentes inundaciones causadas por lluvias torrenciales que, por su
inusitada intensidad y peculiares características de las condiciones
meteorológicas responsables, se diferencian notablemente tanto de los
temporales de lluvias generalizadas como de los típicos chubascos
tormentosos. No obstante, nunca semejante fenómeno se hizo merecedor de
un nombre genérico propio y popularmente aceptado, aunque se guardase
memoria de los más importantes al asignarles individualmente el nombre
del santo del día en que tuvieron lugar (Font, 1988; Font, 2000).
Este tipo de sistemas presenta una marcada preferencia por la
estación otoñal, ocurriendo con mayor frecuencia entre mediados de
septiembre y finales de noviembre, si bien en ocasiones también pueden
CAPÍTULO I: Introducción
1-22
aparecer a principios de septiembre, en primavera o incluso bien entrado
el invierno. Esta marcada estacionalidad otoñal tiene su explicación en la
coincidencia de la aparición de las primeras depresiones frías de altura con
las todavía elevadas temperaturas de la superficie del mar que fomentan
la creación de condiciones atmosféricas potencialmente inestables, que son
necesarias para la génesis de los sistemas convectivos. Esta situación se
designa con las siglas DANA (Depresión Aislada en Niveles Altos), si bien el
público en general ha adoptado la denominación de “Gota Fría”
incluyendo dentro de este término todos los sistemas convectivos originarios
de fuertes lluvias torrenciales en el levante ibérico.
Para el desarrollo de este tipo de fenómenos, más allá de la situación
potencialmente inestable a la que ya se ha hecho mención, se hace
necesario un agente disparador o impulsor de la enorme actividad
convectiva involucrada en el desarrollo de los propios sistemas, sobre el
cual nuestro conocimiento es todavía muy imperfecto. Aparentemente,
cuando los sistemas surgen a lo largo de la costa, el factor orográfico
desempeña un papel determinante, si no siempre como agente disparador,
al menos como un factor intensificador de la convección. Este factor
orográfico es especialmente importante a lo largo de todo el litoral
levantino donde las estribaciones montañosas discurren paralelas a la costa,
con una curvatura más o menos acusada mirando hacia el este y con una
distribución perpendicular de pasillos fluviales que conforman una
estructura idónea para la intensificación de la convección y consecuente
localización de los máximos de precipitación cuando, como ocurre con las
lluvias torrenciales más importantes, la masa de aire mediterráneo,
potencialmente inestable debido a su humedad y elevada temperatura,
fluye desde el mar hacia la península.
Aunque, la condición de inestabilidad potencial generalizada suele
mostrarse claramente en los mapas de 500 mb por la presencia de
CAPÍTULO I: Introducción
1-23
depresiones frías o extensas vaguadas, con sus ejes cruzando la Península,
también pueden aparecer centradas sobre el área mediterránea
propiamente dicha, quedando en muchas ocasiones centradas, al oeste de
la misma o sobre el norte de Argelia. Las dos situaciones sinópticas
mostradas en la Figura 1.7 corresponden a casos de lluvias
excepcionalmente torrenciales. Es interesante observar como en ambas
situaciones el mapa de superficie muestra claramente flujo del este sobre el
litoral levantino.
Figura. 1.7: Campos de presión característicos a nivel del mar y a 500 mb de dos situaciones típicas formadoras de DANA (Font, 2000).
CAPÍTULO I: Introducción
1-24
3.2.4. Circulaciones locales y mesoescalares
La brisa es un tipo de viento local originado por el movimiento de
masa de aíre debido al heterogéneo calentamiento que el Sol produce de
la superficies con diferentes características térmicas. Este calentamiento
diferencial origina zonas de bajas presiones producidas por el
desplazamiento vertical del aire caliente que es sustituido por aire más frío
que se desplaza horizontalmente. Entre los procesos de brisa se distinguen
dos orígenes principales: brisas que se localizan en entornos costeros y que
se producen por las diferencias de calentamiento y enfriamiento que
experimentan la tierra y las grandes masas de agua pertenecientes a
lagos y mares (Defant, 1951; Pielke 1974;Atkinson, 1981;Pielke, 1984); y
las originadas en entornos montañosos ocasionadas por diferencias de
calentamiento entre masa de aire que, a pesar de encontrarse a un mismo
nivel, se encuentran a diferentes distancias de la ladera de una montaña
(Atkinson,1981; Whiteman, 1982a; Whiteman, 1982b). Estudios basados
en datos observacionales realizados en el área de Castellón muestran una
fuerte influencia de estos procesos de brisas que llegan a aparecer un 70%
de los días del año (Salvador, 1999; Millán, 1997). Estudios posteriores
realizados por Azorín (2007) en la comarca del Campo de Alicante, han
estimado que el 66% de los días del año presentan procesos de brisas, con
una fluctuación a lo largo del año que alcanza su máximo (94%) en el mes
de agosto y desciende hasta 37% en el mes de noviembre.
Las brisas se ven fuertemente influenciadas por diversos factores: las
características topográficas es uno de ellos, ya que los diferentes tipos de
brisa (brisa de mar y vientos de ladera) pueden unirse en un único proceso
en circunstancias en que una topografía accidentada y montañosa se
encuentre situada próxima a la línea de costa (Roger y Pielke, 1977). Este
tipo de procesos han sido asimismo descritos en el área que nos ocupa por
Salvador (1999) habiéndose hallado un acoplamiento tal entre ambos
CAPÍTULO I: Introducción
1-25
procesos que resulta imposible discernir entre circulaciones originadas por
uno u otro motivo. En este mismo trabajo se muestra además como en el
área la topografía influencia la circulación de la brisa haciendo que esta se
produzca en un anómalo sentido antihorario, en oposición al sentido horario
inducido por la fuerza de Coriolis que cabría esperar de una circulación no
afectada por otros procesos. Las propiedades del suelo son otro factor que
presenta fuerte influencia sobre el desarrollo de las brisas. Se han
realizado estudios de sensibilidad del proceso modificando las
características físicas del suelo (Mahfouf et al., 1987) o con modificaciones
más sofisticadas como son la presencia de ciudades (Kusaka et al., 2000;
Martilli, 2002). El área de estudio, además de presentar gran numero de
poblaciones, que sin embargo no son excesivamente grandes (menos de
200.000 habitantes), presenta características semiáridas que le confieren
una baja inercia térmica, lo cual contribuye a acentuar la formación de
regímenes de brisa, Miao (2003) muestra el efecto de la degradación del
suelo produciendo un incremento de los flujos originados por los procesos
de brisa marina en el levante peninsular.
Figura. 1.8: Interacción entre la brisa y los vientos regionales: (a) Flujo diurno en una costa orientada al Oeste, (b) flujo diurno en una costa orientada al Este y (c) flujo nocturno de la tierra hacia el mar. (Stern et al., 1973)
CAPÍTULO I: Introducción
1-26
Otro tipo de parámetros que afectan al régimen de brisas conciernen
al estado general de la atmósfera. La estratificación térmica puede afectar
considerablemente a propiedades como la altura de la capa de mezcla o
la velocidad del viento (Xian et al., 1991), Los gradientes de presiones a
escala sinóptica pueden presentar asimismo una fuerte influencia sobre el
comportamiento de las brisas, de este modo se consideran como condiciones
idóneas para el desarrollo del frente de brisas aquellas en las que el
gradiente de presión sinóptico es débil o inexistente (Salvador, 1999; Soler
e Hinojosa, 1997; Redaño et al., 1991, Xian et al., 1991; Steyn, 1985;
Lyons y Olsson, 1972), si bien, bajo condiciones de un muy bajo gradiente
de presiones sinóptico, la brisa puede verse intensificada o impedida
cuando la distribución general de presiones produce vientos que coinciden o
se oponen al desarrollo de esta (Figura 1.8). Asimismo los gradientes de
presiones a escala sinóptica pueden tener repercusiones sobre otros
factores como la temperatura, la humedad, el disparo del proceso de
brisas, la altura de retorno, etc. (Xian, et al., 1991; Stern et al., 1973).
Los procesos de brisas de los que hablamos tienen importantes
consecuencias sobre los procesos de dispersión de contaminantes emitidos
en entornos costeros, ya que al tratarse de circulaciones cíclicas compuestas
por células de convección cerradas, las nubes de contaminantes
transportadas por este tipo de vientos tienden a seguir trayectorias
igualmente circulares o más comúnmente helicoidales en un proceso
denominado recirculación. Se distinguen por lo general dos tipos de
recirculaciones debidas a las brisas: la recirculación vertical y la horizontal.
La primera de ellas se produce durante las horas del día y consiste en un
retorno a la costa de la contaminación ya que esta sufre un transporte
cíclico a lo largo de la célula convectiva ocasionada por el régimen de
brisa. De este modo, las nubes de contaminantes son arrastradas tierra
adentro. A continuación, sufren un ascenso al toparse con el frente de brisa
CAPÍTULO I: Introducción
1-27
y un posterior transporte hacia el mar con el flujo de retorno en los niveles
superiores. Finalmente se cierra el ciclo con un descenso a los niveles
próximos a la superficie del mar. La oscilación horizontal se origina cuando
el efecto de calentamiento no es suficiente para producir la 'volcadura' del
flujo superficial, de modo que se produce el arrastre de las masas de aire
tierra adentro durante las horas del día y un posterior retorno de las
mismas con la brisa de tierra. La escala temporal descrita para este tipo de
circulaciones es del orden de 24 horas para las recirculaciones horizontales
y de 4 a 10 horas para la recirculación vertical (Steyn, 1995).
Figura. 1.9: Representación esquemática de procesos de fumigación en áreas costeras (Scire,2000b)
CAPÍTULO I: Introducción
1-28
Lyons y Cole (1971) describieron un segundo efecto que las brisas
pueden presentar sobre los procesos de dispersión de contaminantes que
son emitidos en las proximidades de la costa. Observaron que en una
situación de brisa de mar (Figura 1.9), el aire frío y estable procedente del
mar penetra en la capa límite terrestre que se caracterizada en este tipo
de situaciones por un gradiente de temperatura neutral o superadiabático.
Se puede observar que las emisiones producidas en la costa, fuera de esta
capa límite son transportadas a su interior donde el penacho es mezclado
rápidamente con transferencia neta de momento descendente produciendo
el fenómeno conocido como fumigación.
En determinadas áreas del planeta como son los desiertos de Arizona,
la península de Anatolia o la península Ibérica donde se sitúa el área de
estudio (Barry y Chorley, 1982), el calentamiento superficial originado por
el Sol en situaciones estivales puede inducir el desarrollo de corrientes
convectivas ascendentes de masas de aire que originan la formación de un
área de baja térmica relativa. En la península Ibérica la baja térmica
constituye un patrón sinóptico característico desde principios de los meses
de primavera hasta los primeros días de otoño conocido también por sus
siglas BTI (Baja Térmica Ibérica). Esta baja térmica se suele considerar como
una extensión de la originada en el área del norte de África como
consecuencia del intenso calentamiento estival del suelo sahariano y de la
cual, en ocasiones, puede llegar a independizarse (Martín-Vide y Olcina,
2001). En la Península Ibérica, la baja térmica se dispara al amanecer
originada por el desarrollo de flujos radiativos de tipo brisas de mar y
montaña (Estrela y Millán, 1994) presentando, por tanto, un marcado ciclo
diurno (Millán et al., 1992). Por lo tanto, la baja térmica originada en la
península ibérica debe ser más bien entendida como una baja relativa en
el centro peninsular que se origina por la suma de las contribuciones de un
conjunto de circulaciones locales independientes (Millán et al., 1996), las
CAPÍTULO I: Introducción
1-29
cuales originan uno o varios centros de acción, cuya localización depende
principalmente de su localización en el día anterior (Millán et al., 1992).
Así, de la misma manera que ocurría con los procesos de brisas, el
desarrollo de este tipo de circulaciones a escala peninsular induce procesos
de recirculación de contaminantes desde las zonas costeras, ya que durante
el día, arrastran los contaminantes 60 o 100 kilómetros tierra adentro
donde los flujos ascendentes de la BTI los inyectan en niveles superiores que
varían entre los 2 o 3 km de altura, allí pasan a ser arrastrados hacia el
mar por flujos de retorno donde la subsidencia compensatoria crea capas
estratificadas que actúan como reservorios de contaminantes envejecidos de
un día para el siguiente. Con el inicio de un nuevo día, estas capas bajas
son nuevamente arrastradas tierra adentro cerrándose de este modo el
ciclo. Se ha observado que los tiempos de recirculación de este tipo de
procesos son del orden de 2 o 3 días (Millán et al, 1997) lo cual los
relaciona especialmente con contaminantes de carácter secundario o con
largos periodos de permanencia en la atmósfera.
2.5. Incursiones de Polvo Sahariano
La proximidad de las bastas zonas desérticas del Norte de África
tiene una elevada repercusión sobre el clima mediterráneo, pues el
material particulado crustal resuspendido en este área puede ser
transportado largas distancias afectando áreas remotas como el Atlántico
ecuatorial o Europa (Ávila et al., 1997; Prospero, 1999; Ávila y Roldá,
2002).
En el Norte de África, durante los días estivales, se genera el escenario
meteorológico idóneo para la resuspensión de material particulado: Escasas
precipitaciones y baja humedad relativa mantienen el suelo con muy bajos
niveles de humedad favoreciendo de esta manera los procesos de
CAPÍTULO I: Introducción
1-30
resuspensión. El fuerte calentamiento solar diurno produce elevadas
temperaturas y fuertes corrientes convectivas que son capaces de elevar
este material hasta alturas de 1000-4500 m. Durante la noche, la gran
estabilidad impide que las partículas inyectadas en los niveles superiores
sedimenten de nuevo (Dubief, 1977). De este modo, el material particulado
resuspendido alcanza tiempos de residencia de semanas o meses formando
así la denominada “bruma seca” que, bajo la influencia del viento en estos
niveles, puede ser transportada distancias superiores a 3000 Km (Carlson y
Prospero, 1972; Prospero, 1999).
Figura 1.10: Imagen tomada por el sensor SeaWIFS (NASA) el 13 de octubre de 2001 mostrando una incursión de material particulado procedente del norte de África que afecta las costas de la cuenca mediterránea alcanzando incluso Europa central y el mar Báltico.
CAPÍTULO I: Introducción
1-31
Las intrusiones de masas de aire cargadas con elevados niveles de
material particulado en la Península Ibérica (Figura 1.10) se producen bajo
la influencia de tres patrones sinópticos característicos (Figura 1.11) que
transportan el material resuspendido desde el norte de África. La presencia
de un área de bajas presiones al oeste o suroeste de Portugal, la existencia
de una zona de altas presiones al este o suroeste de la Península Ibérica o
la combinación de ambos patrones (Rodríguez et al., 2001).
Figura 1.11: Muestra los patrones sinópticos (altura de geopotencial de 850 hPa en metros) susceptibles de originar el transporte de material particulado desde el norte de África a la península ibérica. (a) Baja de presiones al oeste o suroeste de Portugal. (b) Altas presiones al este o sureste de la península. (C) Combinación de ambos patrones incluyendo una zona de bajas y otra de altas presiones (Rodríguez et al., 2001).
CAPÍTULO I: Introducción
1-32
La granulometría del material transportado por este tipo de procesos
se ve considerablemente influenciada por las características propias del
lugar en el cual son resuspendidas, si bien también se aprecia una influencia
de la localización relativa del área receptora con respecto a la emisora ya
que durante el transporte se dan procesos de selección del material
particulado. Así, los episodios registrados en la costa mediterránea en
verano acostumbran a incluir material grueso de entre 1 y 25 µm
(Rodríguez et al., 2001) afectando considerablemente a los niveles diarios
de PM10, los cuales pueden llegar a alcanzar valores de 100 µgr/m3
(Rodríguez et al., 2001; Rodríguez et al., 2002).
3. La industria cerámica
La producción y utilización de materiales cerámicos en la Península
Ibérica se remonta a los albores de la historia ya que vino de la mano de
la revolución neolítica, si bien no es hasta la época de los romanos en que
fue utilizada en los mosaicos como elemento arquitectónico decorativo.
Posteriormente, la irrupción de la cultura musulmana fue la encargada de
introducir diferentes técnicas de vidriado orientadas a dotar al producto de
una capa cromática e impermeabilizante que además podía servir como
soporte para su decoración. Es en esta época cuando comienzan a utilizarse
los azulejos (az-zulaiy) como material de recubrimiento de suelos, y no sería
hasta el siglo XVIII en que la aparición de las primeras fábricas haría de la
fabricación de azulejos una de las principales actividades industriales en el
área castellonense.
En la actualidad la industria cerámica ofrece múltiples materiales que
sirven a diferentes fines como el artístico, arquitectónico, sanitario y otras
aplicaciones técnicas en las cuales se aprovechan las amplísimas
propiedades mecánicas, eléctricas y térmicas de este tipo de materiales.
CAPÍTULO I: Introducción
1-33
Una de estas aplicaciones es la producción de materiales cerámicos de
recubrimiento de pavimentos, fachadas y paredes, en la que España es en
la actualidad, detrás de China y a la par con Italia, el segundo productor
mundial; tanto es así que durante el año 2004 se produjeron 640 millones
de metros cuadrados de los cuales fueron exportados más de la mitad
(ASCER, 2004). Una de las principales características del sector azulejero
español es la elevada concentración de la industria en la provincia de
Castellón, especialmente en el área delimitada al norte por Alcora y
Borriol, al oeste por Onda, al sur por Nules y al este por Castellón de la
Plana. De este modo, en un área de no más de 500 Km2 se ubican el 81%
de las empresas de este sector en España copando aproximadamente el
94% de la producción nacional y el 9% de la producción mundial.
Figura 1.12: Diagrama general de las diferentes líneas de producción de baldosas cerámicas. Dependiendo de que el producto a fabricar sea esmaltado o no, de que este se fabrique por un procedimiento de monococción, bicocción o tercerfuego, en un determinado proceso se realizará o no el esmaltado, o se modificará la secuencia de las etapas de esmaltado y de cocción de forma adecuada (Fuente: ASCER www.ascer.org).
CAPÍTULO I: Introducción
1-34
Los azulejos o baldosas cerámicas son piezas planas de poco espesor
que se fabrican con arcillas, sílice, fundentes, colorantes y otras materias
primas y que generalmente se utilizan como pavimentos para suelos y
revestimientos de paredes y fachadas. Desde un punto de vista simplista se
puede considerar que se encuentran constituidas por un soporte arcilloso
que puede ser de cocción roja o blanca, y un recubrimiento vítreo, el
esmalte cerámico, que impermeabiliza la pieza. Si bien una gran
diversificación de las técnicas y procedimientos de producción ha dado
lugar múltiples tipos de baldosas con propiedades y características
diferenciadas (Ver Figura 1.12): azulejos, gres, gres porcelánico, baldosín
catalán, gres rustico, barro cocido, etc.
A pesar de la diversidad de materiales, el proceso de producción
cerámico se encuentra dividido en diferentes etapas en las cuales se han
especializado las diferentes instalaciones industriales:
Plantas de atomización: El objetivo de las plantas de atomización es el
de obtener el material arcilloso bruto extraído de las canteras y
refinarlo para generar un material homogéneo a base de arcillas,
feldespatos, arenas, carbonatos y caolines que en etapas posteriores
servirá para conformar la base de las baldosas. Esta homogeneización
afecta tanto a la composición química como al aspecto físico ya que el
resultante se compone de pequeños gránulos de arcillas con las
propiedades fisicoquímicas requeridas en las subsiguientes etapas de
producción: fluidez, plasticidad, dilatación térmica, etc.
Producción de fritas: El proceso de fabricación de fritas, comúnmente
llamado fritado, tiene como objetivo la obtención de un material vítreo
insoluble en agua mediante fusión y posterior enfriamiento de diferentes
materiales como el sílice como componente fundamental (formador de
vidrio) y otros elementos como alcalinos, alcalinotérreos, boro, cinc,
CAPÍTULO I: Introducción
1-35
circonio, titanio, hierro, cromo, cobalto, manganeso… que actúan como
fundentes, opacificantes o colorantes.
Fabricación de pigmentos: Este tipo de instalaciones industriales se
especializan en la producción de un material cerámico particulado con
especies químicas cromóforas estables en ambientes de altas
temperaturas. Este tipo de sustancias serán mezcladas con las fritas para
la obtención del esmalte cerámico coloreado que recubrirá cada pieza.
Fabricas de baldosas: Las instalaciones de producción de baldosas se
encuentran situadas a la cola de toda la cadena de producción ya que
toman el gránulo atomizado, las fritas y los pigmentos anteriormente
mencionados para conformar, esmaltar y cocer cada una de las piezas.
Fabricas de baldosas de ciclo completo: Son un tipo especial de
plantas de fabricación de baldosas en las que se aúna en una única
instalación la planta de atomización y la de conformación de baldosas.
El impacto ambiental de las industria cerámica individualmente no es
demasiado elevado, si bien la elevada concentración de empresas que se
aglutinan en el área de la plana de Castellón tiene repercusiones
ambientales considerables (Querol et al., 2006; Minguillón et al., 2007a;
Minguillón, 2007, Querol et al., 2007a). A lo largo de la línea de
producción cerámica se realizan emisiones de gases contaminantes como
son el CO2, CO, NOx, SOx, HF y HCL resultantes de procesos de combustión
o de descomposición de materias primas. Sin embargo además de los
gases, entre las emisiones más significativas se encuentra la de material
particulado sólido, que suele tener una composición puramente mineral,
aunque en algunas ocasiones puede contener trazas de otros elementos
como zinc, arsénico, selenio, zirconio, cesio, bario, titanio o plomo (Parmelee,
1973; Taylor y Bull, 1986; Stefanov y Batchwarov, 1988; Matthes, 1990;
CAPÍTULO I: Introducción
1-36
DCMA, 1991; Rincón et al., 1992; Mallol et al., 2001; Masó et al., 2003;
Emsley, 2003; Querol et al., 2006).
4. Planteamiento teórico y objetivos
A lo largo del presente capítulo se ha visto como en el área de la
Plana de Castellón aparece una gran concentración de instalaciones
industriales relacionadas con el sector cerámico las cuales originan
emisiones de material particulado que producen diversos problemas de
carácter ambiental y social. En los próximos capítulos veremos como el
estudio metódico de los procesos de dispersión transporte y eliminación
atmosférica de contaminantes ha permitido el desarrollo de modelos
matemáticos que, al ser implementados en sistemas computacionales,
pueden constituir herramientas que, como en el caso que nos ocupa, no solo
nos permiten estimar y aislar el impacto ambiental de una actividad
concreta sino que además permiten crear realidades ucrónicas en las que
podemos manipular las condiciones para observar el nuevo comportamiento
del sistema; de esta manera es posible evaluar el impacto potencial que se
produciría bajo diversos escenarios tecnológicos cuantificando, por lo tanto,
la eficacia de la aplicación de diversas tecnologías de reducción de
emisiones.
En el presente trabajo se plantean como objetivos la realización de
una evaluación de las áreas que en el año 2003 sufrieron impactos debidos
al total de emisiones de partículas en la provincia de Castellón,
diferenciando además entre aquellas áreas que fueron afectadas por
emisiones de origen cerámico y aquellas donde los impactos fueron
ocasionados a emisiones de partículas no relacionadas con este sector
industrial. Una vez realizado el análisis previo de la situación, se estimará
en qué medida esta situación de impactos podría verse amortiguada
CAPÍTULO I: Introducción
1-37
mediante la adopción de diferentes tecnologías que reducen las emisiones
asociadas a la actividad industrial cerámica.
Figura 1.13: Diagrama de flujo que sintetiza el trabajo llevado a cabo en la presente tesis doctoral.
Los objetivos anteriormente mencionados han sido abordados mediante
la división del trabajo en tres partes esenciales. La primera de ellas consiste
en la caracterización meteorológica del área de estudio; a continuación se
realiza una evaluación del impacto medioambiental que tuvieron las
emisiones de partículas en el año 2003 y, finalmente, se utiliza el modelo
propuesto en la fase anterior para estudiar el impacto de la aplicación de
medidas tecnológicas de corrección sobre las emisiones de la industria
cerámica. Si bien cada una de estas tres partes puede ser entendida como
un único elemento, debe ser llevada a cabo mediante la realización de
diversas tareas menores:
La caracterización meteorológica del área de estudio es una etapa
de vital importancia ya que los resultados obtenidos serán utilizados en las
fases posteriores del trabajo. Para llevarla a cabo, se han utilizado
CAPÍTULO I: Introducción
1-38
técnicas matemáticas de agrupamiento para la selección de una serie de
escenarios meteorológicos que caractericen estadísticamente el área de
estudio. Posteriormente, utilizando modelos de área limitada se ha
generado una base de datos meteorológicos de alta resolución con la que
en fases posteriores del trabajo se alimentará a los modelos de dispersión
de contaminantes. Dado que previamente a su utilización, los modelos
meteorológicos deben ser sometidos a un proceso de ajuste, se ha
realizado una validación de los resultados que permite verificar el correcto
funcionamiento de cada modelo bajo las condiciones dadas.
La evaluación del impacto ambiental generado por el material
particulado en el año 2003 es uno de los objetivos principales de este
trabajo. Asimismo, nos permite establecer un estado de referencia con el
que comparar los resultados obtenidos en la fase final del trabajo y ya
que para este periodo se dispone de datos observacionales, es posible
ajustar y validar tanto el modelo de dispersión propuesto, como el
inventario de emisiones utilizado.
Otro de los grandes objetivos del presente trabajo es la valoración
de la disminución potencial de los impactos por material particulado
atmosférico debida a la aplicación de medidas correctoras de las
emisiones producidas por la industria cerámica. Para tal fin se han
planteado diferentes escenarios tecnológicos atendiendo a las
recomendaciones dadas por la comisión europea sobre las mejores técnicas
disponibles (MTD), posteriormente ha sido modificado el inventario de
emisiones estimado en el apartado anterior para simular la implementación
de MTD en diferentes áreas dentro del sector cerámico y finalmente se ha
utilizado el modelo de dispersión de contaminantes propuesto en el
aparatado anterior para estimar el impacto ambiental esperado bajo las
nuevas circunstancias dadas.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-2
1. Modelos utilizados
1.1. Modelos Meteorológicos
1.1.1. Modelo de Pronóstico MM5
El estado de la ciencia actual únicamente nos permite resolver las
ecuaciones de la dinámica de fluidos sirviéndonos, por una parte, de
métodos numéricos aproximativos que obligan a discretizar el área de
cálculo y, por otra, de una serie de condiciones iniciales y de contorno, que
nos obligan a realizar una estimación realista del estado inicial y futuro de
la atmósfera. Los modelos llamados de circulación general utilizan mallas
de cálculo globales que al cerrarse sobre sí mismas resuelven
implícitamente las condiciones laterales requeridas evitando así parte de
las dificultades que implica la estimación de condiciones de contorno. Como
consecuencia de este diseño, nos vemos obligados a trabajar con una pobre
resolución espacial, ya que la gran cantidad de puntos a resolver generan
elevadísimos requerimientos computacionales. Si bien la resolución a la que
trabajan este tipo de modelos (aproximadamente 80 Km) nos permite
simular correctamente los procesos de escala sinóptica, no es suficiente
como para predecir los procesos mesoescalares o locales; así pues, para
este tipo de intereses han sido desarrollados un segundo tipo de modelos
que llamamos de área limitada, los cuales se sirven de las soluciones
generadas por los modelos globales para estimar las condiciones iniciales y
de contorno, pudiendo así trabajar con mallas mucho más reducidas y
resoluciones más elevadas.
Actualmente son muchos los modelos meteorológicos de área limitada
(Limited Area Models, LAM) que se encuentran disponibles como ARPS
(Advanced Regional Prediction Model, Xue et al. 1995), WRF (Weather
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-3
Research Forecast Model, Michalakes et al., 2001), COAMPS (Coupled
Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System, Hodur, 1997), RAMS
(Regional Atmospheric Meteorological System, Pielke y Walko, 1994) o
HIRLAM (High Resolution Limited Area Model, Undén et al., 2002). Entre
ellos se encuentra el modelo utilizado en el presente trabajo, el Fifth-
Generation Penn State Mesoscale Model o MM5 (Grell et al., 1994), que
está soportado por NCAR (National Center for Atmosperic Research). Tuvo
su origen en un modelo de mesoescala desarrollado a comienzos de los
años 70 por Anthes (1978) y desde sus orígenes, el modelo ha tenido un
acceso totalmente libre y en cuyo desarrollo han colaborado gran cantidad
de grupos de investigación, aportando tanto software propio del modelo
como herramientas para el preprocesado y postprocesado de datos,
experimentando de éste modo un continuo crecimiento.
En meteorología es frecuente encontrar modelos que resuelven en el
espacio de las fases y, por lo tanto, la resolución espacial presenta una
dependencia latitudinal que se define por el número de armónicos que se
utilizan en la resolución de las ecuaciones (modelos espectrales). No es este
el caso de MM5 que resuelve las ecuaciones primitivas en un sistema de
coordenadas equiespaciadas horizontalmente mediante métodos de
diferencias finitas. La malla horizontal es del tipo Arakawa-Lamb (Mesinger
y Arakawa, 1976) (Figura 2.1), que define los valores escalares en el
centro de cada celda, mientras que las magnitudes vectoriales son
calculadas en las esquinas de las mismas. En la discretización vertical se
emplean coordenadas sigma, que se caracterizan por amoldarse al terreno
en sus niveles más bajos y coincidir con los niveles de presión en los más
altos. Como se puede ver en la siguiente ecuación [2.1], las coordenadas
sigma son una magnitud adimensional calculada a partir de la presión en el
punto (p0), la presión en el tope del dominio (pt) y la presión en superficie
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-4
(ps0) de modo que varía desde 1 (en la superficie terrestre) a 0 (en la cima
del dominio).
ts
t
pp
pp
0
0
[2.1]
Al igual que existe una diferenciación horizontal de los puntos en los
que se definen las magnitudes escalares y vectoriales, en la dimensión
vertical ocurre lo mismo. Así, las magnitudes vectoriales son calculadas en
los niveles sigma, mientras que las escalares son calculadas entre dos de
estos niveles (nivel sigma medio).
Una de las aproximaciones más comúnmente aplicadas en los modelos
meteorológicos es la hipótesis hidrostática (Pielke 1984). De ella se
desprende que la presión en cualquier punto únicamente depende de la
masa de aire que tenga por encima, depreciándose por tanto la influencia
que puedan tener los desplazamientos verticales de masas de aire. Esta
simplificación no es válida cuando se trabaja con altas resoluciones cuando
el tamaño de celda es menor que la altura del dominio o en aquellas
situaciones en que la orografía pueda producir flujos verticales de aire
significativos. Es por ello que no suele ser utilizada en los modelos de área
limitada como MM5 que son conocidos como modelos no hidrostáticos.
Como ya se ha dicho, el modelo adopta unas condiciones iniciales y de
contorno externas para resolver las ecuaciones de la dinámica en un
dominio de menores proporciones pero con mayor resolución. Si bien este
proceso nunca se hace de un modo directo en una única integración.
Generalmente se opta por la resolución de dos, tres o cuatro mallas
anidadas sucesivamente (ver figura 2.1), de este modo, los resultados de
cada rejilla servirán de condiciones de frontera para la rejilla siguiente.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-5
Esto es así dado que los cálculos en las mallas exteriores resuelven procesos
físicos que afectan directamente a los dominios interiores no incluidos en los
datos de entrada.
(a)
(b)
Figura 2.1: Estructura de la discretización espacial del modelo MM5. (a) Esquema de la estructura vertical para un caso de 15 niveles, las líneas continuas muestran cada uno de los niveles y las discontinuas muestran los niveles intermedios en los que se calculan algunas variables. (b) Representación esquemática de la discretización espacial de tipo Arakawa-Lamb en la que las variables son calculadas en los nodos de la malla o en los centros de celda. (Dudhia, 2001)
Dentro de ésta estrategia de anidamientos sucesivos el modelo MM5
presenta dos posibilidades de acoplamiento entre dos dominios anidados.
La opción más simple es la conocida como anidamiento unidireccional, en la
cual la rejilla superior impone las condiciones de frontera a la rejilla
inferior, siendo la primera totalmente independiente de los resultados de la
rejilla inferior. La segunda opción considerada se conoce como anidamiento
bidireccional y consiste en una realimentación de los puntos de la rejilla
mayor a partir de los resultados en la rejilla menor; en este caso la rejilla
menor tiene la capacidad de modificar las condiciones de los puntos
coincidentes con la rejilla superior y por tanto afectar a los resultados de la
misma.
MM5 se caracteriza por ser un modelo totalmente libre, de código
abierto y con la posibilidad de incorporación en las versiones más recientes
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-6
del software desarrollado por grupos de investigación de todo el mundo.
Ésta continua evolución ha dotado al modelo de gran cantidad de
parametrizaciones y opciones físicas diferentes para la realización de cada
integración. La configuración óptima de parametrizaciones depende de
múltiples factores como el ajuste de los resultados a las observaciones, la
rapidez con la que se quieran obtener los resultados, la zona geográfica
estudiada, la situación meteorológica a simular, el interés por variables de
salida, etc. De este modo, se hace necesario un proceso iterativo de ajuste-
validación de parametrizaciones y opciones para así optimizar los
resultados en cada situación.
Figura 2.2: Configuración típica de una simulación MM5 en la que se incluyen cuatro dominios de resolución creciente. Los resultados de cada dominio serán utilizados como condiciones de contorno para el siguiente dominio inferior.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-7
Entre los procesos físicos parametrizados se encuentran:
Parametrización de cúmulos: En este tipo de esquemas se considera la
posibilidad de formación de nubosidad con escalas espaciales inferiores
a la resolución de trabajo del modelo. Se dispone de siete
parametrizaciones diferentes para cada dominio. Cada una tiene en
cuenta una serie de procesos atmosféricos diferentes estando indicada
para un rango de resoluciones que le es propio. También se puede
eliminar esta parametrización en dominios de resoluciones más finas a 5
Km donde se considera que la formación de cúmulos se resuelve
directamente por las ecuaciones del modelo.
Parametrización de capa límite: En ella se tienen en consideración los
procesos de interacción entre la superficie y los niveles inferiores de la
atmósfera, de tal manera que la selección de uno u otro esquema puede
inducir considerables modificaciones en los resultados de los primeros
niveles y, por ende, en los procesos de dispersión de contaminantes. Se
incluyen siete posibilidades entre las que se encuentran esquemas no
locales de primer orden basados en la estimación de la altura de capa
de mezcla y esquemas locales basados en la estimación de la energía
cinética turbulenta con órdenes de complejidad de hasta 2.5 en la
clasificación de Mellor y Yamada (1974). Otra de las características
significativas de cada uno de los esquemas es la utilización o no de un
modelo de suelo (Noah Land-Surface Model LSM) que estima los flujos
de calor y humedad entre el suelo y las capas superficiales de aire.
Esquemas de humedad explícita: Los cambios de estado del agua
vienen representados por ocho esquemas que tienen en cuenta
diferentes transiciones y estados de agregación.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-8
Esquemas de radiación: Los balances de energía recibida y emitida
por la tierra, así como los procesos de reflexión, absorción y dispersión
atmosférica, están representados por cuatro esquemas, tres de ellos
presentan el balance diferenciando entre flujos de onda corta y larga
considerando diferente número de bandas del espectro de radiación.
Esquemas de temperatura del suelo: Se incluyen dos modelos simples y
tres modelos de tierra.
Si bien no son posibles todas las combinaciones de las
parametrizaciones, el número resultante de posibilidades es muy elevado,
posibilitando de este modo escoger múltiples modelos de diferente
complejidad para cada caso.
1.1.2. Modelo de diagnóstico CALMET
Una alternativa a los modelos de pronóstico comúnmente aplicada en
estudios de calidad del aire es la compuesta por los modelos de
diagnóstico o cinemáticos (Pielke, 1984). En este tipo de modelos la
generación de campos meteorológicos en todos los puntos de un dominio se
realiza mediante la aplicación de métodos de interpolación y extrapolación
de los datos de entrada que posteriormente son ajustados a una serie de
condiciones físicas como el cumplimiento de la ecuación de continuidad para
imponer la conservación de masa.
La relativa simplicidad de los modelos cinemáticos los hace capaces de
operar con pocos datos de entrada, siendo computacionalmente muy
económicos y por tanto muy atractivos para fines prácticos. Diversos
códigos como IBMAQ-2 (Shir y Shieh, 1974), MASCON (Dickerson, 1978),
MATHEW (Sherman, 1978), NOABL (Traci et al., 1977; Traci et al., 1978;
Phillips, 1979), COMPLEX (Bhumrakar et al., 1980; Endlich et al., 1982;
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-9
Endlich, 1984), ATMOS1 (Davis et al., 1984), WIND04 (Chino e Ishikawa;
1988), EOLOS (Lalas et al., 1988; Tombrou y Lalas, 1990), REDBL y
CONDOR (Moussiopoulos y Flassak, 1986; Moussiopoulos et al., 1988;
Flassak y Moussiopoulos, 1988;), MINERVE (Geai, 1985), DWM (Douglas y
Kessler, 1988), NUATMOS (Ross et al., 1988; Ross et al., 1991; Ross et al.,
1993), MC-3 (Guo y Palutikof, 1990), WINDS (Rato et al., 1990), LSWIND
(Ishikawa, 1991) o CALMET (Scire et al., 2000a) se han desarrollado y
aplicado para propósitos tan dispares como son la evaluación de recursos
eólicos, estimación de procesos de transporte y difusión de contaminantes,
generación de condiciones iniciales y de contorno de modelos dinámicos o
para la optimización de la carga computacional de modelos dinámicos
(Zhong-X, 1998; Chandrasekar, 2003).
El ya referenciado modelo CALMET ha sido utilizado en la presente
memoria, ha sido desarrollado por el grupo de estudios atmosféricos de la
compañía TRD, la cual cede el código fuente gratuitamente para fines
educativos y de investigación. Este modelo forma parte del sistema de
modelización de dispersión de contaminantes CALPUFF (Scire, 2000a y
Scire, 2000b) que ha sido incluido en la lista de modelos recomendados
por la EPA para la realización de estudios relacionados con la gestión de
calidad del aire (EPA, 2005).
Todos los modelos de pronóstico obtienen sus resultados en dos etapas
básicas: En primer lugar, se realiza una inicialización previa en la que,
mediante técnicas de interpolación y extrapolación, se obtienen valores de
las variables meteorológicas en todos los puntos del dominio, así como una
primera aproximación de los resultados conocida como “inicial guess” o
“first guess”. La segunda etapa consiste en el ajuste del inicial guess
conforme a las condiciones físicas que hayan sido incluidas en el modelo
(Ratto, 1994). En el caso de CALMET el campo inicial de vientos puede ser
estimado por el modelo en función de las medidas registradas en las
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-10
estaciones con datos de altura, puede ser especificado por el usuario o
como ocurre en el presente trabajo, puede provenir de la aplicación de un
modelo de pronóstico como MM5. A continuación se llevan a cabo dos
grupos de procesos, los cuales mediante esquemas puramente empíricos se
encargan de corregir el campo de viento inicial teniendo en cuenta
diferentes aspectos como son los efectos cinemáticos del terreno, los flujos
de ladera y los efectos de bloqueo de la orografía en el primer grupo de
procesos y la inclusión de datos observacionales y cálculo de velocidades
verticales para la minimización de la divergencia en el segundo grupo de
procesos (Figura 2.3). Las propiedades de la capa límite tienen una
elevada repercusión sobre todos los procesos de dispersión y transporte de
contaminantes atmosféricos (Stern, 1973).
Figura 2.3: Diagrama de flujo del modelo meteorológico de diagnóstico CALMET. Los datos de viento procedentes de modelos de pronóstico como MM4/MM5 pueden ser incluidos en el modelo por tres vías diferentes en el proceso de cálculo (Scire, 2000a).
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-11
El modelo CALMET dispone de además de un módulo utilizado para
simular el desarrollo de dicho estrato sobre tierra. La estimación de valores
horarios en los puntos de la malla de variables como flujo de calor sensible
(Qh), velocidad de fricción *u , longitud de Monin-Obukhov (L) y velocidad
de escala convectiva *w se realiza mediante el esquema no local de capa
límite propuesto por Holtslag y Van Ulden (1983) basándose en una
ecuación de balance de energía en la superficie y estimando los flujos de
calor sensible y acumulado en el suelo como el resultado del cálculo de los
demás flujos de energía aplicando diversas ecuaciones empíricas: flujo
radiativo (Holtslag y Van Ulden, 1983; Landsberg, 1981), flujo de calor
latente (Scire et al., 2000a) y antropogénico (Oke, 1978 y 1972). La
altura de la capa de mezcla se realiza entonces mediante el método de
Carson (1973) con algunas modificaciones basadas en Maul (1980). Dada
la ausencia de importantes flujos de calor sensible entre las superficies
marinas y la atmósfera se realiza un tratamiento diferencial de los cuerpos
de agua en los que se estiman los parámetros de capa de mezcla mediante
la aplicación de un esquema local basado en la velocidad del aire sobre el
agua y la diferencia de temperaturas entre agua y aire.
1.2. Modelo de Dispersión de Contaminantes (MELPUFF)
Por lo general, son cinco los procesos fisicoquímicos que afectan a la
concentración de una sustancia en la atmósfera: advección, difusión,
depósito, reactividad química y emisión. De esta forma, la tarea esencial
de un modelo de dispersión de contaminantes es la correcta estimación
matemática de cada uno de estos procesos para así poder realizar un
cálculo aproximado de los niveles de concentración de cada sustancia en
todos los puntos de un dominio.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-12
De entre todos los procesos, los puramente atmosféricos (advección y
difusión) contemplan diferentes estrategias de resolución que introducen en
los modelos un dimorfismo en función de la estrategia de cálculo utilizada
en este sentido. Desde un punto de vista euleriano es posible utilizar
ecuaciones de continuidad para cada contaminante, estimándose de este
modo la variación espacial y temporal de concentraciones en las celdas de
una malla a partir de un estado inicial; ejemplos de este tipo de modelos
son STEM (Carmichael, 1990), CMAQ (Byun y Ching, 1999), CHIMERE
(Menut et al., 2000), CAMX (EIC, 2004). Por el contrario, la utilización de
una concepción lagrangiana permite calcular las trayectorias seguidas por
las sustancias liberadas en la atmósfera y sometidas a la acción del viento.
La simplicidad matemática y computacional de este tipo de enfoque ha
provocado que sean muchos los modelos concebidos bajo este tipo de
filosofía: MESOI (Ramsdell et al., 1983), MESOILT2 (Ramsdell y Burk,
1991), RIMPUFF (Thykier-Nielsen y Mikelsen, 1993), CALPUFF (Scire et al.,
2000b), y el que es utilizado en el presente trabajo MELPUFF (Martín et al.,
1999, Palomino y Martín, 2001, Martín et al, 2002a y Martín et al. 2002b).
El modelo de dispersión MELPUFF (MEsoescale Lagrangian PUFF
model) surgió al realizar profundas modificaciones en el modelo MESOI v2.0.
Pertenece a la tipología de modelos conocidos como de “puffs gaussianos” ya
que simula el transporte atmosférico de sustancias como una serie de nubes
con una distribución gaussiana de concentración [2.2]. Así la concentración en
un punto en torno al centro de la nube C(x,y,z), depende de la cantidad de
contaminante Q emitida en la nube y del grado de dilución de la misma. Este
grado de dilución queda representado como la desviación típica de la
distribución normal en los ejes horizontales xy y en el eje vertical z.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-13
222
23
2
1exp
2
1exp
2
1exp
)2(
2),,(
zxyxyzxy
zyxQzyxC
[2.2]
Los procesos atmosféricos de advección y difusión turbulenta quedan
representados por el arrastre de la nube sin tenerse en consideración ni su
rotación ni su deformación (x(t)-X, y(t)-Y, z(t)-Z); siendo X, Y y Z las
coordenadas donde ha sido emitido el puff) y por el crecimiento temporal del
diámetro de la misma (xy(t), z(t)), respectivamente). Los procesos de
difusión molecular quedan despreciados al considerarse muy pequeños frente
a los dos anteriores, de modo que la concentración en cualquier lugar del
espacio debido a un único puff será:
222
02
3 )(
)(
2
1exp
)(
)(
2
1exp
)(
)(
2
1exp
)()()2(
2),,,(
t
ztz
t
yty
t
xtx
tt
QtzyxC
zxyxyzxy
[2.3]
El modelo utiliza coordenadas cartesianas definidas por la rejilla de
trabajo y en la vertical utiliza alturas en metros sobre el nivel del suelo. Para
tener en cuenta que la distribución del contaminante se vea afectado por la
presencia del terreno o el límite superior de la capa de mezcla y de esta
forma considerar las posibles acumulaciones de contaminante por estas
circunstancias, se utiliza una aproximación de superficies reflectoras que
suponen que todo el material que alcanza una de los mencionados límites
rebota sobre el mismo. Desde un punto de vista computacional, este efecto
se simula mediante la colocación de fuentes virtuales (Figura 2.4) que
poseen con un comportamiento especular respecto del dominio de cálculo
original.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-14
Figura 2.4: Esquema que muestra la aproximación de superficies reflectantes y fuentes virtuales en la que se consideran hasta cuatro procesos de reflexión.
De este modo, como muestra la Figura 2.5, un proceso de emisión
continua queda representado como una secuencia de pufs, con una
distribución de concentración gaussiana, que son liberados desde un mismo
punto. Para cada foco emisor y en cada paso de tiempo del modelo se
considera la emisión de un puff con unas características determinadas de
tamaño inicial y sobreelevación.
La sobreelevación de las nubes recién emitidas se calcula mediante el
procedimiento desarrollado por Hanna et al. (1982) teniendo en
consideración el flujo de material en la boca de la chimenea, la
flotabilidad, el parámetro de estabilidad atmosférica y la velocidad del
viento interpolada en la boca de la chimenea.
Existe un tratamiento diferencial para el cálculo del tamaño inicial de
los puffs recién emitidos; así, si se trata de emisiones difusas, se asigna un
xy característico, basado en la resolución de trabajo (Ludwing et al, 1977)
y un z característico, basado en la naturaleza de la fuente emisora. Por el
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-15
Figura 2.5: Representación de un penacho contaminante como una secuencia de nubes o “puffs” que son arrastradas por la advección del aire y cuyo diámetro crece con el tiempo por la acción de la turbulencia.
contrario, en emisiones de carácter canalizado el volumen inicial del puff es
estimado a partir de datos de caudal de emisión asumiendo que los valores
de xy suelen ser un orden de magnitud mayores que z (Gifford, 1976;
Bander, 1982 y Ramsdell et al., 1982)
El transporte de nubes de contaminante se realiza a partir del viento
estimado en el centro de la nube mediante interpolación bilineal en la
horizontal de los niveles inmediatamente superior e inferior al centro del
puff y una posterior interpolación lineal vertical para ajustar la velocidad a
la altura de la nube.
Como ya se ha comentado con anterioridad, los procesos de dilución
atmosférica de cada nube son considerados como un crecimiento temporal
del diámetro de las mismas expresado como xy(t) para ambos ejes
horizontales y z(t) para el eje vertical. Este crecimiento es estimado en
cada paso de tiempo basándose en la teoría de dispersión propuesta por
Hanna et al. (1982).
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-16
yvxy tf [2.4]
zwz tf [2.5]
Siendo fy y fz funciones dependientes del tiempo desarrolladas por
Irwin (1983) y Draxler (1976) y v y w estimados según las
parametrizaciones de Brings (1985) en función de la capa atmosférica y su
estabilidad.
Los procesos de depósito seco de partículas se estiman como un flujo
basado en la superficie que cada puff tiene en contacto con el suelo, la
concentración de contaminante junto al mismo y la velocidad de deposición
que es estimada utilizando el esquema propuesto por Zhang et al. (2001).
Este esquema considera el tamaño y densidad de la partícula y diferentes
variables meteorológicas como la temperatura, presión, rugosidad (Z0),
estabilidad y velocidad de fricción. Incluye asimismo diferentes procesos de
depósito como transferencia turbulenta, difusión Browniana, impacto e
intercepción de partículas y considera además procesos de crecimiento de
partículas bajo condiciones de humedad. El cálculo de la tasa de depósito
húmedo se realiza aplicando la metodología basada en el concepto de
coeficiente de “washout” ya implementada en los modelos de dispersión
MESOI 2.0 y MESOILT2. La cantidad de material depositado en la
superficie y eliminado de la nube de contaminante por procesos de captura
por las gotas de agua o hielo, lavado y arrastre depende de la
concentración de material integrada verticalmente a través de la nube y
del tipo e intensidad de la precipitación.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-17
2. Bases de Datos
2.1. Datos de análisis del modelo HIRLAM
HIRLAM (Undén, 2002) es un proyecto internacional en el que
participan los servicios meteorológicos de Noruega, Irlanda, Holanda,
Finlandia, Dinamarca, Suecia, Islandia, Francia y España cuyo objeto es el
desarrollo de un modelo de predicción de área limitada a corto plazo. Este
modelo es utilizado por la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) para
predicciones H+48 (predicciones a corto plazo) con resolución de 0.5
grados y hasta H+24 en resoluciones de 0.2 grados (Figura 2.6). Realizan
cuatro ejecuciones diarias, a las 0, 6, 12 y 18 UTC (Díaz-Pabón, 1996).
Figura 2.6: Rejilla de datos ofrecida por el modelo HIRLAM-02.
En el presente trabajo se ha dispuesto de la totalidad de los
resultados de las simulaciones del año 2003 del modelo de 0.2 grados, lo
cual en las latitudes en que se trabaja corresponde con una resolución de
unos 20 Km. Verticalmente se dispone de datos en 16 niveles de presión
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-18
(1015, 1000, 985, 970, 955, 940, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 250,
200, 150 y 100 hPa) para las variables temperatura, componentes
latitudinal y meridional de viento, humedad relativa, altura de
geopotencial, presión a nivel del mar y temperatura de la superficie del
mar.
2.2. Datos observacionales de la RVVCCA
La Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación
Atmosférica (RVVCCA) es el organismo competente para la evaluación y
gestión de la calidad del aire ambiente dentro de la comunidad
Valenciana (Decreto 161/2003, de 5 de septiembre, del Consell de la
Generalitat).
Tabla 2.7: Zonación de la calidad del aire realizada por la RVVCCA en el área de Castellón (Miró, 2005)
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-19
Para ello la RVVCCA dispone y gestiona una red de estaciones de
medida que registra diferentes valores de carácter meteorológico y de
calidad del aire y, en cumplimiento de lo establecido en el articulo tres del
Real Decreto 1073/2002, ha realizado una zonificación del territorio
dividiéndolo en áreas homogéneas en lo que a calidad del aire se refiere
teniendo para ello en cuenta la orografía, la dinámica atmosférica, los usos
de suelo, la emisión de contaminantes y la distribución de población; se han
definido asimismo las aglomeraciones en las que, por su elevada densidad
de habitantes, se considera justificada una especial atención en cuanto a la
evaluación y control de la calidad del aire (Miró, 2005). Como se puede
comprobar en la Figura 2.7, teniendo estos factores en cuenta, la provincia
de Castellón queda dividida en cuatro zonas, dos de las cuales se
encuentran próximas a la costa y otras dos interiores. Así mismo, en las
proximidades del área de estudio se considera la ciudad de Castellón
como una aglomeración y por tanto área de especial interés y atención.
Diversos estudios científicos previos realizados (Minguillon, 2007;
Minguillon et al., 2007) han validado la representatividad de las medidas
tomadas por esta red de medición en el área de estudio entre los años
2002 y 2005. En ellos se han estudiado los factores de variabilidad de las
series temporales de material particulado y se han realizado análisis
químicos que denotan la fuerte influencia que en esta área tienen sobre los
niveles de material particulado las actividades industriales y el transporte
de polvo procedente del Sahara.
En la Figura 2.8 se encuentra representada la distribución heterogénea
de estaciones de medida habiendo zonas minuciosamente muestreadas
(zona ceramista y la Plana de Castellón) y zonas prácticamente
descubiertas en las que no se han dispuesto estaciones (zona alta de los
valles de Mijares y Palencia). Como se ha mostrado en la Tabla 2.1, no
todas las estaciones disponen de todos los datos meteorológicos y de
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-20
material particulado atmosférico de modo que en el presente trabajo estos
serán los principales factores (junto con la disponibilidad de datos en las
fechas concretas en las que se trabaje) para la utilización de los datos de
unas u otras estaciones.
Figura 2.8: Localización de las estaciones de medida de la RVVCCA.
4420
4440
4460
4480
4500
4520
La
t (U
TM
)
680 700 720 740 760 780 800
Long (UTM)
1
2
3
4
5
67
89
10
11
12
1314
15
16
17
-1000
0.1
200
500
800
1100
1400
1700
2000
ID Municipio Lat / Lon Altitud
(m) Entorno Frecuencia
de muestreo Meteorología Material particulado atmosférico
P T Dir Vel H.Rel Prec R.Sol PST PM10 PM2.5 PM1
1 Almassora 39º56'43'' / -0º03'23'' 27 Rural Horaria X X X X X X X X X
2 Benicassim 40º03'44'' / 0º04'22'' 50 -- Horaria X X X X X X X X X
3 Burriana 39º53'32'' / -0º03'54'' 37 Rural Horaria X X
4 Castelló 39º59'23'' / -0º 1'30'' 18 -- Horaria X X X X X X
5 Coratxar 40º41'30'' / -0º05'05'' 1200 Fondo regional-rural Horaria X X X
6 Ermita 39º57'33'' / -0º02'10'' 44 -- Horaria X X X X
7 Grau 39º58'55'' / -0º00'37'' 10 .. Horaria X X X X
8 L'Alcora 40º03'07'' / -0º11'23'' 160 Urbana-Industrial Horaria X X X X X X X X X
9 L'Alcora-PM 40º04'07'' / -0º12'43'' 175 Urbana-Industrial Diaria X X X X X X X X X
10 Morella 40º38'14'' / -0º05'33'' 1153 Fondo regional-rural Horaria X X X
11 Onda 39º57'46'' / -0º15'00'' 163 Suburbana-rural con
baja influencia industrial
Horaria X X X
12 Penyeta 40º00'41'' / -0º03'26'' 106 -- Horaria X X X
13 Sant Jordi 40º33'17'' / 0º22'22'' 181 Fondo regional-rural Horaria X X X
14 Vallibona 40º35'05'' / -0º00'34'' 1235 -- Horaria X X X X X X X
15 Vilafranca 40º25'01'' / -0º14'57'' 1125 -- Horaria X X X
16 Vila-real-PM 39º56'30'' / -0º06'21'' 60 Urbana-industrial Diaria X X X X X X X X X
17 Zorita 40º44'06'' / -0º10'10'' 619 -- Horaria X X X
Tabla 2.1: Estaciones de la RVVCCA que se encuentran relacionadas con el área de estudio. Se incluyen datos de localización (latitud, longitud y elevación sobre el nivel del mar), caracterización del entorno de cada estación según Minguillon (2007) y Minguillon et al. (2007), frecuencia de muestreo y variables meteorológicas y de material particulado registradas por cada estación. P: Presión atmosférica (mb), T: Temperatura (ºC), Dir: Dirección del viento a 10 metros (º), Vel: Intensidad del viento a 10 metros (m/s), H.Rel: Humedad relativa (%), Prec: Precipitación (l/m2), R.Sol: Radiación solar (W/m2), PST (µgr/m3), PM10 (µgr/m3), PM2.5 (µgr/m3), PM1 (µgr/m3).
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-22
3. Métodos estadísticos de agrupamiento: análisis cluster
En investigación geofísica es comúnmente necesario clasificar series de
datos en grupos homogéneos e identificar las características de estos
grupos para mejorar el entendimiento de los procesos naturales e intentar
predecir su comportamiento futuro. El análisis clúster es una de las
herramientas que pueden ser aplicadas para afrontar este tipo de tareas.
Consideramos como clúster o grupo a una constelación de entidades o
datos contiguos dentro de un espacio muestral (Punj y Stewart, 1983). Las
técnicas estadísticas de agrupamiento, también conocidas como clustering,
se orientan a la ordenación de un conjunto de entidades en grupos que
exhiben dos propiedades: aislamiento intergrupal y cohesión intragrupal
(Cormak, 1971). El aislamiento intergrupal implica que las entidades
pertenecientes a un grupo o cluster se encuentren separadas de las
entidades pertenecientes a otro grupo. La cohesión intragrupal requiere
una elevada semejanza entre las entidades pertenecientes a un mismo
grupo.
El análisis cluster fue inicialmente propuesto en los años treinta (Tryon,
1939) en contextos científicos aplicados como la taxonomía biológica, si
bien no atrajo demasiado interés hasta los años setenta en los que el
desarrollo de los sistemas computacionales hizo este tipo de técnicas menos
tediosas. En la actualidad las técnicas estadísticas de agrupación son
aplicadas en un amplio abanico de campos científicos y muy especialmente
en ciencias atmosféricas donde han sido aplicadas en tareas de
regionalización climática, análisis de patrones sinópticos, análisis de
patrones de circulación a gran escala, etc. (Gong, 1994).
Las metodologías de análisis cluster trabajan todas sobre una matriz
de datos que representa a una serie de n puntos en un espacio p-
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-23
dimensional. Se denomina “entidad” a cada una de las columnas de la
matriz de modo que cada entidad se encuentra definida por una serie de p
valores pertenecientes a diferentes variables. Una vez establecida la
matriz de trabajo queda por establecer un método numérico que
cuantifique la semejanza o desemenjanza que caracteriza a cada pareja
de entidades. Es en este punto donde aparece una de las principales
diferencias que caracteriza a las diferentes metodologías de análisis cluster
ya que es posible estimar estas matrices por diferentes métodos como por
ejemplo la distancia euclidea, ángulo theta entre entidades (Andenberg,
1973), coeficiente de correlación inversa o asignación de puntos de
referencia.
La segunda gran diferencia que caracteriza a los diversos métodos de
análisis cluster es la filosofía en la que se basan para realizar las
agrupaciones:
Las técnicas jerárquicas son procedimientos basados en la creación de
sucesivas divisiones o uniones en la matriz de desemejanza. Los
procesos aglomerativos trabajan creando sucesivas uniones en un
conjunto de entidades, mientras que los procesos divisivos trabajan en
sentido inverso mediante la división en subgrupos del conjunto de datos
inicial. Así, con este tipo de métodos se produce una agrupación
jerárquica que conocemos como dendrograma.
El planteamiento de las técnicas no jerárquicas consiste en la selección
de una serie de grupos iniciales, estos son posteriormente alterados
para obtener una nueva partición que maximice el aislamiento
intergrupal y la cohesión intragrupal.
En la presente tesis doctoral se utiliza una técnica no jerárquica de
análisis cluster conocida como “k-means”; este algoritmo está diseñado para
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-24
agrupar una población de datos formando k grupos mediante minimización
de la distancia entre cada dato y el correspondiente centroide de cada
grupo. Se sigue para ello un procedimiento iterativo que consiste en los
siguientes pasos:
Se definen k puntos de referencia como centroides de los k clusters
resultantes de la aplicación del método. Esta asignación se puede
realizar mediante diferentes métodos: secuencialmente (seleccionando
los k primeras entidades de la matriz X), aleatoriamente, creando una
rejilla o mediante una asignación subjetiva basada en el conocimiento
previo que se tenga de los datos.
Se estima la distancia euclidea entre cada entidad y los centroides
asignándose cada entidad al cluster cuyo centroide le quede más
próximo.
Se recalcula la posición de los centroides mediante la ecuación [2.5],
donde Nm representa el número de entidades asignadas al cluster m, e
ymj son las coordenadas del m-simo cluster en la j-esima dimensión.
),,2,1;,,2,1(1 kmpjN
x
ym
N
i
ij
mj
m
[2.5]
A continuación, se vuelve a calcular la distancia euclídea entre cada
entidad y los centroides de cada cluster y en caso de que la entidad
se encuentre más próxima a otro centroide es reasignada al nuevo
cluster.
CAPÍTULO II: Herramientas y bases de datos
2-25
Se repiten los dos pasos anteriores sucesivamente hasta que se alcance
la estabilidad, lo cual ocurre cuando en el paso cuarto no deba ser
reasignada ninguna entidad.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-2
1. Introducción
La fuerte carga computacional de los modelos meteorológicos
dinámicos como MM5 provoca que sea poco viable ejecutarlos para largos
periodos de simulación, por ello es preciso reducir al máximo la carga
computacional de aquellos trabajos de índole climática. Las estrategias que
pueden aplicarse en este sentido pasan por la reducción del tamaño y
resolución de los dominios simulados o la utilización de modelos con
algoritmos y parametrizaciones más sencillos. Una de las estrategias
comúnmente utilizadas en este tipo de situaciones consiste en la disminución
de los periodos temporales de simulación, para ello es posible utilizar
determinados métodos estadísticos, ya que si se considera la totalidad de
situaciones meteorológicas posibles como una población compuesta por una
serie de entidades, utilizando los algoritmos matemáticos de selección, se
pueden extraer o seleccionar las entidades que representan
estadísticamente al conjunto de la población y de este modo reducir la
carga computacional del trabajo simulando únicamente aquellas situaciones
que representen a la población de situaciones meteorológicas. Las
conclusiones por lo tanto pueden ser estadísticamente extrapoladas y
aplicadas como si se hubiese simulado la totalidad de la población.
El objetivo que nos ocupa en el presente capítulo es el de caracterizar
los procesos meteorológicos que se desarrollaron en la provincia de
Castellón a lo largo del año 2003, así como generar una base de datos
meteorológica que pueda ser utilizada como input para los modelos
utilizados en los capítulos siguientes.
Metodológicamente, estos objetivos serán abordados en dos etapas.
En la primera de ellas, se han aplicado las técnicas de análisis cluster para
la selección de una serie de escenarios meteorológicos representativos de
la totalidad del año de estudio (2003). En la segunda etapa se ha utilizado
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-3
el modelo meteorológico MM5 para obtener los campos meteorológicos de
alta resolución asociados a cada uno de los escenarios seleccionados en el
paso anterior.
2. Metodología
2.1. Selección de escenarios representativos
En esta fase del trabajo se realizó una selección de aquellas
situaciones atmosféricas que eran estadísticamente representativas de la
totalidad del año 2003. Considerando que la situación atmosférica en el
dominio de estudio es representativa de un día completo.
El objetivo último es obtener una serie de situaciones atmosféricas que
resulten estadísticamente representativas de todas las demás. Para ello, ha
sido utilizada la técnica de agrupamiento clustering conocida como k-
means. Este algoritmo, como ya se explicó en capítulos anteriores, está
diseñado para agrupar una población de datos formando k grupos de
modo tal que se minimice la distancia entre cada miembro del grupo (cada
situación atmosférica) y el centroide de cada uno de ellos. Así, los grupos
obtenidos contienen miembros con una alta homogeneidad, y se pueden
considerar todas las situaciones atmosféricas de cada grupo como similares
y representarlas por una única entidad, la más próxima al centroide del
grupo, que denominaremos escenario meteorológico. En el proceso se
obtiene además la frecuencia relativa de ocurrencia de cada uno de los
escenarios meteorológicos que posteriormente será utilizada para
extrapolar los resultados a la totalidad de la población.
Los datos utilizados para el análisis cluster fueron obtenidos de la base
de datos de análisis HIRLAM para un punto próximo a la zona cerámica de
Castellón (Lat=40ºN, Lon=0.2ºO). Dado que el interés último del presente
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-4
trabajo es el estudio de los procesos de dispersión de contaminantes, la
agrupación de situaciones meteorológicas debía atender principalmente a
las propiedades dispersivas de la atmósfera. Por lo que para la
caracterización de cada entidad se utilizaron las variables precipitación
(PREN), temperatura a 850 hPa (T850N), velocidad del viento a 850 hPa
(UM850N), presión en superficie (P0MN) y gradiente térmico vertical
entendido como la diferencia de temperaturas entre los niveles de 2 metros
menos 850 hPa (GRTN). Todas estas variables fueron seleccionadas ya que
se consideraron indicadoras de la situación sinóptica, estabilidad
atmosférica y viento a escala sinóptica que marcan o dirigen las
circulaciones atmosféricas mesoescalares o locales de la zona y la
dispersión de contaminantes. Asimismo, como se muestra en la Tabla 3.1,
todas estas variables, debieron ser previamente normalizadas para evitar
un sesgo en el análisis estadístico debido al rango de variabilidad natural
de cada una de las mismas.
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Media 0.15 283.74 987.64 7.03 9.04
Desviación Típica 0.51 7.15 5.94 4.48 2.47
Tabla 3.1: Valores de media y desviación típica utilizados para la normalización de cada una de las variables utilizadas en el análisis cluster. PREN: Precipitación (l/m2), T850N: Temperatura a 850 hPa (ºC), P0MN: Presión en superficie (hPa), UM850N: Velocidad del viento a 850 hPa (m/s) y GRTN: Gradiente térmico vertical entre los niveles de superficie y de 850 hPa (ºC).
La variable dirección del viento en 850 hPa fue considerada también
como un importante indicador de la situación sinóptica, si bien dado su
carácter circular y las dificultades que esto produce para calcular una
matriz de semejanza para esta variable, fue utilizada como una
clasificación de los datos previa a la realización del análisis cluster
consistente en separar los días según el sector de viento dominante durante
el mismo.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-5
Figura 3.1: Distancia de cada uno de los miembros del análisis cluster con el centroide de su grupo para cada uno de los sectores de viento definidos.
Sector N
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector NE
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector E
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector SE
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector S
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector SO
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector O
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
Sector NO
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
0 1 2 3 4 5 6
Cluster
Dis
tan
cia
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-6
Dado que se trataba de obtener grupos con una alta homogeneidad
interna, el número de clusters fue seleccionado atendiendo a la distancia de
cada caso individual al centroide del propio cluster. De este modo, en casi
todos los sectores de viento (N, NE, SE, S, SW, W) se obtuvieron cinco
clusters, habiendo dos sectores en los que fueron calculados únicamente
cuatro clusters (E, NW). Como puede apreciarse en la Figura 3.1 la
distancia máxima entre cualquier miembro del análisis y el centroide de su
grupo en ningún caso supera el valor 1.3 veces la desviación típica de esa
misma variable.
Figura 3.2.: Distancia al centroide de cada cluster de los elementos seleccionados para representar cada escenario meteorológico.
Las situaciones atmosféricas más próximas al centroide de su grupo,
fueron elegidas como el escenario meteorológico que representa a todas
las situaciones pertenecientes a su mismo cluster. Como se ve en la Figura
3.2, las distancias que separan cada escenario meteorológico del centro
del cluster tienen cierta variabilidad dependiente de la cantidad de días
que se incluyen en cada grupo. Esta distancia se mantiene en valores
razonablemente bajos (0.2-0.4) para clusters que agrupan más de cinco
días. Los clusters que no agrupan más de cinco días presentan distancias
mayores alcanzando valores de 0.8. Estos clusters, presentan muy baja
Distancias Mínimas en Cada Cluster
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
0 5 10 15 20 25
Representatividad (Días)
Dis
tan
cia
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-7
representatividad ya que entre todos ellos agrupan únicamente un 8 % de
los datos y representan a las situaciones atmosféricas menos comunes y más
difícilmente agrupables.
2.2. Simulación de escenarios con MM5
Como ya se ha dicho con anterioridad, la meteorología del área se ve
fuertemente influenciada por procesos de carácter local según diversos
factores vinculados al área de estudio: topografía compleja, presencia del
mar, elevada radiación, etc. Para generar una base de campos
meteorológicos de alta resolución que incluya todos estos procesos a
mesoescala se ha utilizado el modelo MM5. Las condiciones de contorno
utilizadas para alimentar el modelo fueron los mismos datos de análisis
HIRLAM utilizados para la selección de escenarios meteorológicos, los
cuales, como ya se comentó en el capítulo 2, presentan una resolución de
unos 20 Km. Únicamente fue necesaria la construcción de dos dominios de 9
y 3 Km (ver Figura 3.3), los cuales fueron anidados bidireccionalmente, con
una inicialización previa de 12 horas, utilizando 32 niveles verticales y un
paso temporal de 27 y 9 segundos respectivamente.
La configuración aplicada a las simulaciones meteorológicas se muestra
en la Tabla 3.2. La configuración de parametrizaciones aplicada fue: la
“Médium Range Forecast” para la parametrización de capa límite
planetaria (Hong y Pan, 1996). Los flujos de calor en la superficie terrestre
fueron simulados mediante la parametrización “five-layer soil model”
(Dudhia, 1996). La formación de nubes tipo cúmulo fue únicamente simulada
en el dominio mayor de 9 km mediante el esquema propuesto por Grell
(Grell et al., 1994). Ya que se consideró que la resolución del dominio
menor era capaz de resolver por sí sola este tipo de procesos y finalmente
se decidió aplicar la parametrización de microfísica de nubes denominada
“Simple Ice” y propuesta por Dudhia (1989). Esta configuración de
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-8
parametrizaciones fue escogida atendiendo a trabajos anteriores (Viana et
al., 2005 y Jiménez, 2005) en los que se habían utilizado exitosamente
configuraciones similares.
Figura 3.3: Dimensiones y localización de dos dominios (9 y 3 Km) utilizada en las simulaciones MM5.
Se han realizado asimismo análisis de sensibilidad (Pascual et al.,
2005) que valoran la posible influencia que sobre los resultados pudiera
presentar la configuración de dominios así como la utilización de diferentes
datos de entrada para la generación de las condiciones iniciales y de
contorno del modelo. Para ello fueron comparados los resultados de
diferentes simulaciones obtenidas utilizando para la inicialización del
modelo la base de datos HIRLAM y los datos obtenidos por el análisis de
NCEP/NCAR (Kistler et al., 2001). A lo largo del presente capítulo se
contrastan asimismo los resultados de esta configuración con los datos
meteorológicos obtenidos por dos estaciones meteorológicas.
Domain 1 Domain 2
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-9
Domain
1 2
Resolution 9 Km 3 Km
Time step 27 sec 9 sec
No. vertical levels 32 32
Input data HIRLAM MM5
Nest One way Two way
Inicialization 12 hours 12 hours
Explicit Moisture Schemes Simple Ice Simple Ice
Cumulus Parameterizations Grell None
PBL Schemes MRF MRF
Radiation Scheme Cloud-Radiation Cloud-Radiation
Surface Schemes Five layer Five layer
Sallow Convection Yes Yes
Tabla 3.2: Configuración utilizada en las simulaciones del modelo MM5.
3. Resultados
3.1. Selección de escenarios meteorológicos
Del análisis cluster se obtuvieron 38 grupos cada uno de los cuales
fue meteorológicamente representado por el día que más se aproximaba
al centroide de cada cluster (Tabla 3.3). La Figura 3.4 muestra la
distribución temporal de los días pertenecientes a cada uno de los clusters.
Se puede comprobar cómo hay clusters cuya distribución se centra en el
periodo estival de mayo a septiembre, que se corresponden con las
situaciones de brisa típicas en la costa mediterránea que se originan
principalmente por las elevadas tasas de insolación y los mayores
contrastes térmicos entre la tierra y el mar. Otros clusters por el contrario
predominan claramente en los meses de la mitad más invernal del año
(octubre-abril) bajo situaciones sinópticas muy marcadas. En general, se
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-10
observa como durante los meses más invernales aparecen mayor numero de
clusters asociados a los sectores de viento NW, N, NE y E frente a los que
se asocian a los sectores SE, S y SW que presentan mayor frecuencia
durante los meses estivales.
Figura 3.4: Distribución de clusters meteorológicos de los distintos sectores de viento a lo largo de los meses del año 2003. Se muestran también la frecuencia de casos en cada sector.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-11
Fecha
Cluster Nº
Viento a 850 hPa
N NE E SE S SW W NW
1 3-abr 25-nov 25-oct 21-ago 30-may 25-jun 1-jul 26-nov
2 18-oct 3-jul 24-feb 5-nov 27-abr 22-oct 14-nov 11-sep
3 6-mar 8-dic 23-mar 4-dic 2-jun 6-jun 25-jul 19-dic
4 13-may 17-sep 9-ago 14-may 1-jun 31-oct 29-oct 29-dic
5 24-dic 17-nov 7-abr 26-oct 7-mar 10-abr
Representatividad
Cluster Nº
Viento a 850 hPa
N NE E SE S SW W NW
1 0.82 3.01 0.55 3.29 2.47 6.03 3.01 3.84
2 2.47 1.92 2.74 3.01 3.56 1.37 4.38 4.93
3 2.74 1.92 2.47 1.37 2.47 4.38 4.93 4.93
4 1.64 1.64 2.19 1.10 2.47 0.27 1.92 3.56
5 2.47 1.92 0.82 1.37 3.56 2.47
Tabla 3.3: (Arriba) Días más próximos al centroide de cada cluster, cada uno de estos días fue considerado como el escenario meteorológico que representaría a todos los días que pertenecen al cluster. (Abajo) Cantidad de días (%) del año 2003 que pertenecen a cada cluster.
En la Figura 3.5 se representan los valores normalizados de los días
seleccionados como escenarios meteorológicos, es posible comprobar que
los mayores valores de precipitación en el área de estudio se encuentran
asociadas a los flujos sinópticos procedentes de sectores de viento
relacionados con el Mar Mediterráneo (NE, E, SE, S y SO), esto se debe a
las características orográficas del terreno que sitúan a la región al abrigo
de la influencia de los sistemas frontales atlánticos que generalmente llegan
debilitados al área. De este modo, la principal causa de precipitaciones en
el área se asocia con chubascos de origen convectivo que pueden verse
intensificados por el forzamiento orográfico asociado a la incidencia de
flujos sobre los relieves del interior (Font, 2000).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-12
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR N
Variables
-2
-1
0
1
2
3
4
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR NE
Variables
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
SECTOR E
Variables
-2
0
2
4
6
8
10
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR SE
Variables
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR S
Variables
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR SW
Variables
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
Cluster No. 5
SECTOR W
Variables
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Cluster No. 1
Cluster No. 2
Cluster No. 3
Cluster No. 4
SECTOR NW
Variables
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
PREN T850N P0MN UM850N GRTN
Figura 3.5: Gráficos mostrando los valores normalizados de las variables de referencia utilizadas en cada cluster. PREN = precipitación, T850N = temperatura a 850 hPa, POMN = presión atmosférica, UM850N = velocidad del viento a 850 hPa, GRTN = gradiente de temperatura entre 850 hPa y superficie. Todas las variables están normalizadas.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-13
3.1. Simulación de escenarios meteorológicos
Una vez se ha realizado la simulación de escenarios meteorológicos
con el modelo MM5, se ha procedido a la caracterización descriptiva de los
campos de viento de alta resolución obtenidos para cada escenario,
aparece entonces una estrecha relación entre la estructura y desarrollo de
los frentes de brisa, la estabilidad atmosférica y el forzamiento sinóptico
originado por la dirección e intensidad del viento a 850 hPa. Como se
muestra en la Tabla 3.4 se observa un comportamiento diferencial
dependiente de la dirección del gradiente de presiones sinóptico de modo
que los escenarios meteorológicos seleccionados han sido divididos en dos
grandes grupos dependiendo de que el gradiente de presiones sinóptico
transporte masas de aire provenientes del noreste, este, sureste, sur o
Figura 3.6: Localización geográfica de las estaciones meteorológicas de Burriana (A) y de Vallibona (B) así como la línea de 40.4º norte (línea discontinua) a lo largo de la que se representarán las secciones del campo de viento.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-14
suroeste relacionadas con el mar mediterráneo (forzamiento mediterráneo
o “FM”) o que aporte masas de aire provenientes del interior de la
Península Ibérica, sectores de viento norte, noroeste u oeste (forzamiento
continental o “FC”). Dentro de cada una de estas agrupaciones iniciales se
distinguen sin embargo comportamientos característicos en función de otros
parámetros como son el gradiente térmico vertical o la intensidad del viento
a 850 hPa.
A continuación se pasa a describir con detalle las características
dinámicas de cada una de las agrupaciones observadas. Para ello se
estudia la evolución del frente de brisas y los desplazamientos verticales de
masas de aire analizando los mapas del campo de viento a 10 metros y
una sección vertical a lo largo de la línea 40.4º norte (Figura 3.6). Con
objeto de comprobar la capacidad del modelo de representar la realidad
de cada agrupación se comparan asimismo los resultados con las
observaciones tomadas en las estaciones meteorológicas de Burriana y
Vallibona; como se muestra en la Figura 3.6, la estación de Burriana se
encuentra localizada próxima a la costa, mientras que la estación de
Vallibona se encuentra situada más al interior, en las laderas de la Sierra
de Irta, al norte de la provincia.
3.1.1. Forzamiento continental (FC)
Los escenarios meteorológicos considerados en este grupo se
encuentran asociados a un gradiente de presión con un viento sinóptico
proveniente de los sectores oeste, noroeste o norte. Bajo estas
circunstancias, el forzamiento sinóptico actúa enfrentándose e impidiendo el
avance del frente de brisa, si bien el apantallamiento orográfico limita su
efecto permitiendo el desarrollo de brisas en las zonas más resguardadas.
Se han observado tres situaciones que a continuación se pasará a describir
con detalle:
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-15
Grupo Fecha UM850 GRTN Sector Frecuencia
(días)
Continental
Débil
05/13 -0.97 +1.02 N
51 09/11 -0.71 +0.15 NO
04/10 -0.43 +0.20 O
07/25 -0.56 -1.35 O
Moderado
N - NO
12/24 +0.44 +0.17 N
37 03/06 -0.47 +0.73 N
12/19 -0.36 +0.90 NO
O - NO
07/01 -0.33 +1.31 O
41 11/14 -0.60 +0.09 O
11/26 +0.26 -0.08 NO
Intenso
04/03 +3.71 +1.10 N
32 10/18 +0.97 +0.73 N
10/29 +1.69 +0.14 O
12/29 +1.94 +0.86 NO
Mediterráneo
Débil
07/03 -0.72 +0.68 NE
34 09/17 -0.31 +1.42 NE
05/30 -0.69 +0.48 S
06/06 -0.69 +0.40 SO
Moderado
12/08 -0.25 +0.57 NE
70
03/23 -0.71 -0.51 E
08/09 -0.62 +0.80 E
08/21 -0.47 +0.31 SE
11/05 -0.30 +0.21 SE
06/02 -0.66 -1.08 S
03/07 -0.09 -0.68 SO
Intenso
11/17 +0.81 -1.29 NE
100
11/25 +0.09 +0.11 NE
02/24 +0.54 +0.39 E
10/25 +1.45 -0.83 E
05/14 -0.36 -0.89 SE
04/07 -0.12 -1.31 SE
12/04 +0.36 -0.16 SE
10/26 +1.47 -1.99 S
06/01 +0.69 -0.48 S
10/22 +0.44 -1.60 SO
04/27 +0.25 -0.73 S
06/25 +0.22 -0.96 SO
10/31 +2.80 -0.09 SO
Tabla 3.4: Clasificación de los escenarios meteorológicos conforme al desarrollo del campo de brisas.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-16
3.1.1.1. Forzamiento continental débil (FCD)
Este tipo de situaciones se caracteriza por presentar una intensidad del
viento en altura muy por debajo de los valores medios anuales que, como
se muestra en la tabla 3.4, se sitúan entorno a -0.97 y -0.43, en estas
circunstancias la velocidad del viento a 850 hpa tiene valores que varían
entre 2.7 y 5.1 m/s. Dentro de este rango de velocidades el forzamiento
sinóptico apenas presenta influencia sobre el desarrollo del campo de
brisas el cual se acopla con los flujos de ladera para alcanzar y en algunos
casos superar, las cumbres de Peñarrolla y Javalambre. Por el contrario, las
estribaciones montañosas del norte de la provincia tienden a verse
afectadas por el régimen sinóptico de vientos que se canalizan a lo largo
del valle del Ebro.
En la Figura 3.7 se muestran los resultados de la simulación
meteorológica realizada para el día 13 de mayo de 2003 en el que, como
se muestra en la Tabla 3.4, se ha observado la existencia de este tipo de
patrón exhibiendo un forzamiento con una intensidad muy por debajo de la
media anual (UM850N = -0.97) y procedente del norte. Como puede verse
en los mapas que muestran el campo de viento en superficie para este día,
tanto a las 12 como a las 18 horas, el frente de brisas, caracterizado por
la zona de convergencia de viento paralela a la costa, se mantiene
prácticamente estancado en las laderas montañosas situadas entre 40.4 y
40.8ºN; mientras que el frente de brisas al sur de Peñarroya evoluciona
durante toda la jornada ascendiendo progresivamente por los valles de
Mijares, Palencia y Turia alcanzando así el interior de la provincia. La
sección vertical muestra como bajo este tipo de patrón se originan células
convectivas de brisa de mar y montaña que producen flujos de aire
ascendentes en la costa y las laderas de las estribaciones montañosas.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-17
En la Figura 3.8 se comparan los resultados de la simulación realizada
para el día 13 de mayo de 2003 con dos estaciones meteorológicas. De
acuerdo con lo explicado para este día, se muestra en los gráficos la
aparición de un régimen de brisa que únicamente afecta a la estación de
Burriana, la estación de Vallibona queda por el contrario sometida durante
la totalidad del día a un viento de dirección prácticamente constante y
procedente del noroeste originado por la conjunción de condiciones
sinópticas y la orografía.
Figura 3.7: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 13 de mayo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18
horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal de viento (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-18
Figura 3.8: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-19
3.1.1.2. Forzamiento continental moderado (FCM)
En este tipo de agrupación se han incluido los escenarios
meteorológicos caracterizados por presentar un forzamiento sinóptico
procedente de los sectores continentales con una intensidad próxima a la
media anual (Como se muestra en la Tabla 3.4, -0.60 UM850N +0.44),
ello supone velocidades del viento a 850 hpa que oscilan entre 4.3 y 9.0
m/s. La dinámica originada bajo este tipo de circunstancias se ve entonces
influenciada por la orografía de modo que el avance del frente de brisa se
ve impedido por el efecto opuesto de los vientos de origen sinóptico
limitando su desarrollo a zonas apantalladas por la orografía. La
complejidad propia de la orografía del área de estudio produce un
comportamiento diferenciado que depende de la procedencia del
forzamiento sinóptico.
Cuando el forzamiento sinóptico proviene del sector norte o del
noroeste, se aprecia como la evolución del frente de brisa se ve
fuertemente impedida en todo el sector norte de la provincia, por el
contrario el área de la Plana de Castellón se sitúa resguardada de los
flujos sinópticos permitiéndose por lo tanto el desarrollo de frentes de
brisas que, debido a la influencia del viento sinóptico, en ningún caso son
capaces de penetrar muy profundamente en los valles de Mijares, Palancia
y Turia o de ascender hasta las cumbres de Peñarroya o Javalambre.
En la figura 3.9 se muestran los campos de viento pronosticados por el
modelo meteorológico para el día 24 de diciembre de 2003. Este día se
caracteriza por presentar un forzamiento procedente del norte con una
intensidad ligeramente superior a la media anual (UM850N = +0.44, ver
Tabla 3.4, que se corresponde con una velocidad del viento a 850 hpa de
9.0 m/s). Como se puede observar en los mapas de viento a 10 metros el
desarrollo del campo de brisas queda impedido en la mitad norte de la
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-20
provincia limitándose su desarrollo a partir de las 12 horas y en áreas muy
próximas a la costa. En la sección vertical del campo de vientos (Figura 3.8)
se aprecia como la conjunción de los factores sinóptico y orográfico induce
vientos que descienden ladera abajo hasta la costa donde el choque con el
frente de brisas produce un ascenso de masas de aire a las 12 horas.
Figura 3.9: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 24 de diciembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de vientos para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y
vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-21
Figura 3.10: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-22
Como se puede observar en la comparación de los datos
observacionales mostrada en la Figura 3.10, en los días en los que se
produce este tipo de forzamiento proveniente del norte o del noroeste,
tanto las observaciones como el modelo muestran el desarrollo de un campo
de brisas en la estación de Burriana pero un viento de dirección
prácticamente constante del noroeste originado por la conjunción de los
efectos sinóptico y orográfico.
El efecto que presentan las estribaciones montañosas de Peñarroya y
Javalambre sobre el desarrollo de un frente de brisas influenciado por el
viento sinóptico proveniente de sectores continentales puede ser
sensiblemente diferente en aquellas situaciones en las que este provenga
del oeste o en algunos casos en que provenga de noroeste. Así se aprecia
un desarrollo del frente de brisas en toda la costa pero que se ve impedido
en las cumbres y en aquellos valles o aberturas por los que el viento es
canalizado. De este modo es común la formación de pasillos
perpendiculares a la costa a lo largo del Valles de Mijares y Palancia y en
la Sierra de Irta en los cuales la canalización de viento sinóptico impide la
formación de un régimen de brisa.
En la Figura 3.11 se muestra el campo de viento estimado por el
modelo meteorológico para el día 14 de noviembre de 2003 en el que se
ha observado el comportamiento anteriormente descrito. En la Tabla 3.4 se
constata la existencia de un viento sinóptico del oeste con una intensidad
inferior a la media anual (UM850N = -0.60). Observando la evolución de
la zona de convergencia de vientos en superficie, se constata que el
desarrollo del frente de brisas a las 12 horas queda impedido a lo largo
de los Valles de Mijares y Palancia, el avance del día, unido a la
disminución de la intensidad del forzamiento sinóptico, permiten en este
caso el desarrollo tardío del frente de brisas que no alcanza las cumbres
montañosas. En las secciones verticales mostradas por la Figura 3.11 se
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-23
puede observar como el modelo representa la formación de pequeñas
hondas de montaña a sotavento de la cumbre de Peñarroya a las 12 horas
y como a esta misma hora el frente de brisa origina el ascenso de masas
de aire entre las longitudes 0.5º oeste y 0.2º este. A las 18 horas se
observa como el frente de brisa, tras haber alcanzado los 0.3º oeste,
comienza su retorno mostrando velocidades muy bajas en la componente
longitudinal del viento.
Figura 3.11: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 14 de noviembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas(izquierda) y 18 horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal
(u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-24
Figura 3.12: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-25
La Figura 3.12 muestra el acuerdo existente entre los datos
observacionales y del modelo. Ambos muestran la existencia de un régimen
de brisa que afecta a la estación de Burriana. La estación de Vallibona por
el contrario muestra una dirección del viento de procedencia oeste-noroeste
asociado principalmente con el gradiente de presiones de escala sinóptica
y las perturbaciones originadas por la orografía. Cabe reseñar que la
dirección del viento en esta estación sufre una oscilación entre las 15 y las
20 horas posiblemente ocasionada por la llegada tardía del frente de
brisa debilitado.
3.1.1.3. Forzamiento continental intenso (FCI)
El viento sinóptico de suficiente intensidad (Como se muestra en la
Tabla 3.4, +3.71 UM850N +0.97) procedente del interior de la
Península Ibérica puede originar la completa desaparición del patrón de
brisas; las velocidades del viento en altura que son necesarias para que
esto ocurra se sitúan entorno a los 11.4 y 23.6 m/s. Bajo estas condiciones,
el campo de viento se encuentra entonces completamente influenciado por
el gradiente de presiones sinóptico que promueve la completa desaparición
de las circulaciones de brisa.
En la Figura 3.13 se representa el campo de viento horizontal y
vertical originado por las simulación meteorológica del día 29 de octubre
de 2003, el cual, como se muestra en la Tabla 3.4 presenta fuerte viento
sinóptico procedente del oeste (UM850N = +1.69) de 14.6 m/s. Como se
puede observar en los mapas de velocidad superficial de las 12 y las 18
horas no aparecen frentes de brisas (Figura 3.13). Del mismo modo, en la
sección vertical representada en la Figura 3.13 los movimientos verticales
de masas de aire que aparecen se encuentran exclusivamente asociados a
la formación de ondas de montaña a sotavento de Peñarroya.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-26
Observando la comparación mostrada en la Figura 3.14 se
comprueba la inexistencia de régimen de brisas tanto en la estación interior
(Vallibona) como en la estación costera (Burriana) pese a que en esta última
aparece una marcada variación térmica diaria de aproximadamente 10ºC
que favorece el desarrollo de este tipo de flujos.
Figura 3.13: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 29 de octubre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de vientos para las 12 horas (izquierda) y 18
horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-27
Figura 3.14: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-28
3.1.2. Forzamiento mediterráneo (FM)
Dentro de la denominación FM han sido aglutinados los días cuyo
viento a escala sinóptica proviene de los sectores relacionados con el mar
Mediterráneo: noreste, este, sureste, sur y suroeste. Se observa en estas
situaciones que el viento sinóptico puede discurrir ayudando al frente de
brisas en su avance, si bien este tipo de forzamiento tiene una elevada
capacidad para arrastrar y destruir por completo los procesos de brisa. La
disposición de la orografía en estos casos no produce el apantallamiento
de los forzamientos de origen sinóptico sobre el área de estudio, de modo
que queda excluido este factor en el comportamiento del frente de brisa
que evoluciona estrechamente condicionado por el viento a escala sinóptica.
3.1.2.1. Forzamiento mediterráneo débil (FMD)
Al igual que ocurre con el FCD, existe un comportamiento asociado a
las situaciones con FM muy débil. Dentro de este grupo se incluyen días con
baja intensidad de viento de origen sinóptico en los cuales los procesos de
brisa de mar y montaña presentan una clara dominancia asociándose en un
único frente que origina fuertes corrientes convectivas que alcanzan todas
las cumbres del dominio donde la convergencia del flujo fuerza el ascenso
de masas de aire.
La Figura 3.15 muestra el campo de viento obtenido de las
simulaciones meteorológicas del día 3 de julio de 2003, este día se
caracteriza por un forzamiento sinóptico muy débil (UM850N = -0.72)
procedente del NE, lo que supone una velocidad de viento a 850 hpa de
3.8 m/s. La distribución de velocidades de superficie para este día muestra
el desarrollo de un frente de brisas que alcanza las cumbres tanto de
Peñarroya y Javalambre como de las estribaciones montañosas situadas al
norte del dominio. Asimismo, se aprecia que el frente de brisas penetra
profundamente en el interior ascendiendo por los Valles de los ríos Mijares,
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-29
Palancia y Turia. Las secciones verticales mostradas por la Figura 3.15
muestran el desarrollo de flujos anabáticos en la cara oeste de las
estribaciones montañosas que originan la convergencia de masas de aire en
las cumbres donde se generan corrientes ascendentes.
Figura 3.15: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 18 de marzo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18
horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-30
Figura 3.16: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-31
Bajo este tipo de situación los procesos de brisa alcanzan las cumbres
más altas, del dominio este hecho queda reflejado en la Figura 3.16
donde, tanto la estación situada en la costa (Burriana) como la situada en el
interior (Vallibona), se muestran afectadas por brisas que se reflejan en la
oscilación que la dirección del viento presenta en ambas estaciones entre
las 9 y 21 horas, se aprecia asimismo como el frente de brisa alcanza la
estación más interior con un retardo de unas tres horas con respecto a la
estación situada más próxima a la costa.
3.1.2.2. Forzamiento mediterráneo moderado (FMM)
Bajo esta agrupación se han incluido aquellos días en los que el
forzamiento sinóptico comienza a tener relevancia en comparación con los
factores locales que originan la brisa. El patrón resultante muestra el
desarrollo matutino del campo de brisas que, al contrario que en el caso
anterior, no muestra una actividad convectiva tan elevada ya que se asocia
con el empuje proporcionado por el gradiente de presiones sinóptico
superando así todas las barreras montañosas para penetrar hasta el
interior de la provincia.
La Figura 3.17 muestra el campo de viento simulado por el modelo
para el día 5 de noviembre de 2003. Se observa la presencia de un viento
sinóptico proveniente del sureste con intensidad ligeramente inferior a la
media anual (UM850N = -0.30) con una intensidad de 5.7 m/s. La
distribución del campo de viento de superficie (Figura 3.17) muestra que el
frente de brisas penetra tierra adentro superando por completo las
estribaciones montañosas y penetrando en el interior de la provincia tanto
al norte como al sur de Peñarroya. En la sección vertical de viento
representada en la Figura 3.17 se observa como el frente de brisa se
asocia al empuje sinóptico eliminando por completo los procesos de ascenso
anabático de las masas de aire al oeste de Peñarroya a las 12 horas. A
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-32
las 18 horas continúa existiendo un régimen de brisas. Si bien, para evitar
el obstáculo compuesto por Peñarroya, a lo largo de la sección trazada el
flujo presenta una marcada componente meridiana.
Figura 3.17: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 18 de mayo de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18
horas (derecha),se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
La comparación entre los resultados del modelo y las observaciones se
muestra en la Figura 3.18 indicando que la estación de Burriana presenta
un claro régimen de brisas, si bien la estación de Vallibona presenta
características sinópticas que se solapan a la brisa.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-33
Figura 3.18: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-34
3.1.2.3. Forzamiento mediterráneo intenso (FMI)
Al igual que ocurriera con las situaciones de FCI, llega un punto en el
cual el forzamiento sinóptico es lo suficientemente elevado como para
eliminar por completo el frente de brisas. Este tipo de situaciones se
encuentran estrechamente relacionadas con la formación de nubosidad o
precipitaciones de origen orográfico. De esta manera se impide el
calentamiento radiativo de la superficie terrestre que es imprescindible
para la formación de procesos de brisa de modo que el FM puede impedir
el desarrollo de procesos de brisa a partir de valores de la intensidad del
viento a 850 hpa por encima de 5.4 m/s, lo cual supone valores
considerablemente bajos con respecto a la climatología propia de la zona
(como se muestra en la Tabla 3.4, UM850N -0.36).
En la Figura 3.19 se muestra el campo de viento obtenido mediante
simulación meteorológica para el día 17 de noviembre de 2003. Este día
se caracteriza por la presencia de un FM con ausencia de brisas ya que
presenta un viento a 850 hpa de origen sinóptico proveniente del noreste
con una intensidad de 10.6 m/s, un valor considerablemente superior a la
velocidad media anual que se observa en estos niveles (como se muestra en
la Tabla 3.4, UM850N = +0.81). Los resultados estimados por el modelo
meteorológico en esta situación presentan un campo de viento
principalmente condicionado por motivos sinópticos y orográficos. El flujo
costero en la mitad norte de la provincia discurre con dirección norte
mientras que en la mitad sur presenta una dirección paralela a la costa. En
las secciones verticales del campo de viento de la Figura 3.19 se observa
como la orografía del terreno puede desviar el viento para inducir un flujo
superficial que desciende por las laderas de la Sierra de Irta. Asimismo, el
choque del flujo del noreste proveniente del mar con la orografía costera
produce ascenso de masas de aire que pueden producir nubosidad.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-35
La fuerte dominancia que en el presente caso tienen las condiciones
sinópticas, favorece la existencia de una elevada concordancia entre los
datos observacionales y los resultados del modelo (Figura 3.20). Para
ambas estaciones se observa viento del norte que, como ya se ha
comentado con anterioridad, esta originado por la conjunción de los efectos
sinóptico y orográfico. Se comprueba asimismo la amortiguación de la
oscilación térmica diaria originada por la presencia de nubosidad en el
área (Figura 3.20).
Figura 3.19: Resultados de la simulación meteorológica realizada para el día 17 de noviembre de 2003. Arriba: Campo de viento a 10 metros para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha). Abajo: Sección vertical del campo de viento para las 12 horas (izquierda) y 18 horas (derecha), se muestran las componentes del viento latitudinal (u) y
vertical (w10). Los colores muestran la intensidad de la componente latitudinal (u).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-36
Figura 3.20: Comparación de los resultados ofrecidos por el modelo meteorológico (línea verde) frente a las observaciones tomadas por estaciones meteorológicas (línea negra) para las variables dirección del viento a 10 metros (arriba), módulo del viento a 10 metros (centro) y temperatura a 2 metros (abajo) en las estaciones de Burriana (izquierda) y Vallibona (derecha).
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-37
Como queda patente en la Figura 3.21, los valores de radiación
asociados al comportamiento de FMI, se encuentran por debajo de la
media. Únicamente los días 22 de octubre y 27 de abril se aproximan o
incluso superan los valores promedio de radiación. En estos días, la
intensidad del forzamiento sinóptico (UM850N = +0.44 y UM850N =
+0.25, respectivamente) es suficientemente elevada para eliminar el frente
de brisas sin necesidad de formación de nubosidad.
Figura 3.21: Promedio diario normalizado de la irradiación solar en las estaciones de Burriana y Onda (W/m2) para cada uno de los días considerados de FM. Verde: FMD. Marrón: FMM. Azul: FMI.
3. Discusión
A lo largo de esta memoria se entiende el comportamiento de cada
patrón como la contraposición de procesos a escala local (representados
por la brisa) y a escala sinóptica (representados por las condiciones
iniciales y de contorno impuestas al modelo meteorológico), de este modo,
el comportamiento global de la atmósfera queda condicionado por la
intensidad con que se manifiesta cada uno de estos factores. En la Figura
-2.50
-2.00
-1.50
-1.00
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
Rad
iació
n
07/0
3
09/1
7
05/3
0
06/0
6
12/0
8
03/2
3
08/0
9
08/2
1
11/0
5
06/0
2
03/0
7
11/1
7
11/2
5
02/2
4
10/2
5
05/1
4
04/0
7
12/0
4
10/2
6
06/0
1
10/2
2
04/2
7
06/2
5
10/3
1Fecha
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-38
3.22, se muestran los escenarios meteorológicos debidos al FC, la velocidad
del viento a 850 hPa parece presentarse como un factor que condiciona el
comportamiento de cada situación ya que la aparición de una u otra
estructura en el frente de brisa se asocia con un rango de velocidades
característico. El gradiente térmico sin embargo no parece ser un factor
decisivo, ya que dentro de cada agrupación definida por la estructura del
frente de brisas aparecen rangos de variabilidad muy similares. Por el
contrario, en los casos considerados como propios de FM la distribución de
los clusters que agrupan a las diferentes estructuras del frente de brisa
parece presentar disposiciones más afectadas por el gradiente térmico
vertical, lo cual sugiere cierta influencia del mismo sobre el comportamiento
del frente de brisas. La desaparición del frente de brisa se asocia con las
condiciones de elevado forzamiento sinóptico y/o elevada estabilidad
atmosférica.
Figura 3.22: Distribución de los escenarios meteorológicos caracterizados por un FC (izquierda) o por un FM (derecha), distribuidos en función de las variables normalizadas de velocidad del viento a 850 hpa (UM850N) y estabilidad atmosférica (GRNT). Las líneas punteadas rojas indican una frontera entre los distintos comportamientos.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-39
Utilizando los valores originales no normalizados de los datos, es
posible aproximar en que rangos de los mismos tiende a producirse uno u
otro comportamiento (Figura 3.23). La dependencia existente entre el FC y
velocidad del viento a 850 hPa queda reflejada por el progresivo
crecimiento de los máximos y mínimos de esta variable que pasa de valores
medios del orden de 4 m/s en el caso de FCD a 6.2 m/s para el FCM y a
16.3 m/s en el caso de FCI. Por el contrario, los máximos valores del
gradiente térmico con FC se mantienen prácticamente constantes en valores
en torno a los 12 ºC mientras que los valores medios y mínimos crecen
paulatinamente desde los 9 ºC para la media de la agrupación de FCD
hasta los 10.3 ºC y 10.7 ºC con FCM y FCI, respectivamente. Esta
disminución del gradiente térmico vertical, de existir, podría deberse a la
formación de ondas de montaña y turbulencia a sotavento del obstáculo.
Las consecuencias que pudieran originarse debidas a la disminución de la
estabilidad de la columna de aire sobre el desarrollo del frente de brisas
son difícilmente predecibles, ya que se enfrentarían entonces los efectos de
aumento de transferencia vertical de momento asociado a la disminución
del gradiente vertical de temperatura y el incremento de la actividad
convectiva de la célula de brisa explicado por Xian et al. (1991).
Una situación diametralmente opuesta es la que se puede apreciar en
las agrupaciones pertenecientes al FM (Figura 3.23). En este caso la
velocidad del viento a 850 hPa presenta síntomas de tener una menor
influencia ya que se observan valores mínimos aproximadamente constantes
en torno a los 4 m/s con valores medios y máximos progresivamente
crecientes para aquellas situaciones en las que el comportamiento sinóptico
va ganando relevancia. Se observa entonces como la velocidad media de
cada agrupación crece desde los 4.3 m/s para un FMD, a los 5 m/s FMM y
a los 10 m/s obtenidos con FMI. El gradiente térmico vertical muestra un
paulatino decrecimiento tanto de los valores máximos como de los mínimos
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-40
y de las medias según se pasa de situaciones con un comportamiento más
local, a situaciones con un comportamiento con mayor influencia de las
condiciones sinópticas. La estratificación media pasa entonces desde los
valores más elevados de 10.8 ºC en situaciones de sinóptica muy débil
(FMD) donde dominan los procesos convectivos originados por el
calentamiento radiativo, a valores de 8.9 y 7 ºC para aquellas situaciones
con una mayor influencia de la sinóptica en las que los procesos convectivos
son eliminados (FMM y FMI respectivamente). Pudiera parecer que la
disminución del gradiente térmico vertical conlleva un aumento de la
estabilidad atmosférica según aumenta la intensidad del forzamiento
sinóptico, si bien no se da tal situación ya que como puede apreciarse en la
Figura 3.20, los escenarios meteorológicos producidos por el FMI se
encuentran estrechamente relacionados con la formación de nubosidad en
el área. Esta situación no se da en los escenarios agrupados dentro de los
FMM y FMD que se caracterizan por presentar valores de irradiación solar
superiores a la media y por tanto cielos mas despejados. Los posibles
procesos de convección que se dan en los escenarios propios de FMD o
FMM se producen entonces como procesos adiabáticos insaturados en los
cuales la variación térmica de las masas de aire en su ascenso es mucho
más pronunciada que la que se origina en los escenarios con FMI donde el
ascenso adiabático de las masas de aire conlleva la condensación de agua
en forma de nubes. Como puede verse en la figura 3.23, el gradiente
térmico asociado al FMI se encuentra próximo al área de neutralidad o de
inestabilidad en relación con los procesos de convección de aire saturado
(considerando un gradiente adiabático húmedo vertical de 5 ºC/km),
mientras que los gradientes térmicos propios de los FMM y FMD se
encuentran en zonas de estabilidad en relación al ascenso adiabático de
masa de aire seco (considerando un gradiente adiabático seco vertical de
10 ºC/km). Por otra parte, el gradiente térmico originado en las situaciones
de FMD es superior al gradiente propio con FMM, de modo que dado que
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-41
Figura 3.23: Valores máximos, medios y mínimos no normalizados de la velocidad del viento a 850 hPa (arriba) y gradiente térmico entre superficie y 850 hPa (abajo) observados en cada agrupación. Las líneas punteadas rojas indican el gradiente adiabático
para el aire seco (γisat=14.7 ºC) y el aire saturado (γsat= 7.5 ºC) entre los niveles de superficie y 850 hpa.
0
5
10
15
20
25
D M I D M I
Continental Mediterráneo
Agrupación
UM
850N
(m
/s)
Maximo
Media
Minimo
0
2
4
6
8
10
12
14
16
D M I D M I
Continental Mediterráneo
Agrupación
GR
TN
(ºC
)
Maximo
Media
Minimo
γsat
γisat
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-42
ambos comportamientos se producen sin formación de nubosidad, si es
posible afirmar que la estabilidad atmosférica de las situaciones de FMD es
menor que la originada bajo situaciones de FMM. Esto ocurre ya que, como
se ha dicho en la descripción de cada comportamiento, los procesos
convectivos son mucho más pronunciados en el primer caso que en el
segundo donde el forzamiento sinóptico tiende a eliminarlos o a
trasladarlos fuera del área de estudio.
Se puede asimismo observar que los valores de forzamiento
requeridos para que se considere un comportamiento dominado por la
sinóptica son diferentes en caso de que provenga este de sectores
continentales o mediterráneos. Así la velocidad media del viento a 850 hPa
requerida para eliminar por completo los procesos de brisa pasa de
valores de 10 m/s con FM a valores de 16 m/s en el caso de FC. El FM
posee entonces una mayor eficiencia para inhibir la formación de frentes
de brisa que viene dada por dos factores: en primer lugar el
apantallamiento orográfico que el FC encuentra y en segundo lugar la
disminución del gradiente térmico vertical que se deriva del FM que por
una parte favorece la transferencia de momento vertical y que por otra
parte impide el correcto desarrollo del campo de brisa (Xian et al. 1991).
Atendiendo a la frecuencia relativa de aparición de los diferentes
escenarios meteorológicos (Tabla 3.3), y al comportamiento observado en
cada uno de ellos (Tabla 3.4), es posible realizar la estimación de las
frecuencias anuales de aparición de uno u otro comportamiento que se
muestra en la Figura 3.24. La situación que más comúnmente se repite a lo
largo del año es la que viene condicionada por la presencia de un FMI y la
de menor frecuencia es el forzamiento de origen continental que elimina
por completo el régimen de brisa (FCI), ello es de nuevo un reflejo de la
mayor dificultad que tiene el FC para eliminar el régimen de brisas
teniendo que presentar para ello velocidades considerablemente mayores.
CAPÍTULO III: Caracterización meteorológica de alta resolución
3-43
Agrupando los patrones que presentan el desarrollo de un régimen de
brisas más o menos intenso observamos que los procesos de brisa afectan el
área de estudio con una frecuencia anual de 63.8 % de los días del año, lo
cual es un valor bastante próximo a los obtenidos por métodos
experimentales que sitúan la frecuencia anual de brisas en un 69.6 % en la
cercana localidad de Almazora (Salvador, 1999) o en un 66% en la
localidad del Campo de Alicante (Azorin, 2007).
Figura 3.24: Frecuencia de ocurrencia anual de cada uno de los patrones definidos (arriba). Frecuencia de brisa obtenida aunando todos los patrones en los que aparece un desarrollo de la misma.
Clasificación Dias
14.0%
21.4%
8.8% 19.2%
9.3%
27.4%
Continental Debil
Continental Moderado
Continental Intenso
Mediterraneo Débil
Mediterraneo Moderado
Mediterraneo Intenso
Frecuencia Brisas
63.8%
36.2%
Presencia Brisa
Ausencia Brisa
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-2
1. Introducción
Los modelos de dispersión de contaminantes dependen de dos fuentes
de información básica. Por una parte requieren de una base de datos
meteorológicos que permita caracterizar el área de estudio de forma tal
que se pueda estimar el comportamiento de los contaminantes en la
atmósfera. Por otra parte, se hace imprescindible la estimación de un
inventario de emisiones que permita conocer las tasas de emisión de
contaminantes en el área de estudio así como su distribución espacial y
temporal.
En el presente capítulo de esta memoria nos servimos del modelo de
dispersión de contaminantes MELPUFF para realizar una evaluación realista
de los niveles de material particulado atmosférico (concretamente PM10) en
el área de la Plana de Castellón. Así mismo, se prestará en esta evaluación
especial atención a la influencia de las emisiones provenientes de la
industria cerámica sobre estos niveles de inmisión estimados.
Así pues, para alcanzar los objetivos propuestos y dado que en
capítulos anteriores ya se ha elaborado una caracterización meteorológica
del área de estudio, en el presente capítulo se desarrollará un inventario
de emisiones de material particulado en la provincia de Castellón. Se
configurarán asimismo las características del modelo de dispersión de
contaminantes MELPUFF y se validarán sus resultados comparándolos con
las mediciones obtenidas en estaciones y con los resultados obtenidos por
otros investigadores.
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-3
2. Metodología
2.1 Inventario de emisiones
Entendiendo por emisión a todo proceso que introduzca en la
atmósfera sustancias que modifiquen la composición de esta, un inventario
de emisiones será entonces una compilación ordenada con respecto a
diferentes criterios de las emisiones de una o varias sustancias
contaminantes que se produzcan en un área de estudio. Obviamente, la
elevada cantidad de fuentes existentes de cualquier sustancia
contaminante, junto con el relativo desconocimiento que se tiene de muchas
de ellas, deja incompletos todos los inventarios de emisiones que el ser
humano pueda llevar a cabo, si bien deben aportar la mayor parte posible
de información asumiendo las deficiencias con la realidad como errores del
inventario.
Otro de los cometidos que el inventario de emisiones afronta en el
presente trabajo es el de aportar al modelo de dispersión de
contaminantes toda la información necesaria sobre las características físicas
iniciales de emisión tales como altura y temperatura de emisión o caudal de
gases emitido. Estas variables son de suma importancia en el
comportamiento y concentración iniciales de cada nube de contaminante.
Dado que el presente trabajo se centra en los impactos del material
particulado emitido por la industria cerámica, el inventario de emisiones
realizado ha sido principalmente organizado conforme a esta
consideración. Más allá de ésta, la organización del inventario de emisiones
atiende a otras consideraciones como son las características iniciales de
emisión o procedencia de los datos de origen. De este modo se ha llegado
a la siguiente clasificación de emisiones que a continuación pasaremos a
describir en detalle:
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-4
Emisiones de origen cerámico
o Difusas
Originadas por atomizadoras
Originadas por transporte de material pulverulento
o Canalizadas
Emisiones de origen no cerámico
o Sector doméstico
o Tráfico urbano
o Sector industrial
o Tráfico interurbano
2.1.1. Emisiones de origen cerámico
Uno de los objetivos de la presente tesis, y concretamente de este
capítulo, se centra en el estudio del impacto ambiental producido por las
emisiones de material cerámico, por tanto, las emisiones con origen
cerámico deberán ser el apartado más robusto dentro del inventario de
emisiones. En este trabajo se consideran emisiones relacionadas con la
industria cerámica a todas aquellas procedentes de la actividad de plantas
de atomización, plantas de fabricación de baldosas, plantas de ciclo
completo, industrias de producción de fritas, así como las emisiones
asociadas al transporte de materiales pulverulentos desde áreas de
extracción minera de arcillas o plantas de atomización. Las emisiones
generadas en la calcinación de pigmentos cerámicos no han sido
consideradas dado el bajo número de industrias presentes en la zona y
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-5
dado que sus emisiones pueden ser más significativas por su composición
que por su magnitud. Igualmente son despreciadas en este trabajo las
emisiones asociadas a la minería de materiales arcillosos dado que, si bien
su impacto puede ser localmente elevado, el bajo número de instalaciones
mineras en la zona, nos permite considerar que su impacto a nivel regional
no es muy elevado.
Las emisiones de procedencia cerámica han sido en todos los casos
estimadas a partir de la ecuación [4.1] que relaciona la emisión de un
proceso (Emisión = EM) con un índice de actividad (Actividad = AC) y un
factor de emisión (Factor de Emisión = FE) que es estimado mediante el
conocimiento adquirido a través de las mediciones de cada proceso y sus
balances de materia. El nivel de actividad aplicado a cada industria
cerámica ha sido considerado como la producción de las mismas estimado
según datos publicados en el registro mercantil.
ACFEEM [4.1]
La forma en que se emite el material particulado en la industria
cerámica depende estrechamente de la etapa en la que es emitido. Así, en
las primeras fases en las que las arcillas son extraídas, transportadas,
almacenadas y manipuladas en forma pulverulenta, se producen emisiones
de carácter difuso (Figura 4.1). El resto de la línea de producción cerámica
no se encuentra exenta de emisiones de material particulado, si bien, dado
que estas se originan por la actividad de hornos, secaderos, sistemas de
depuración de aire y otros procesos realizados en el interior de naves
industriales, estas se producen de forma canalizada.
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-6
Figura 4.1: Proceso de producción de baldosas cerámicas indicando y el tipo de emisiones generadas en cada etapa (Minguillon, 2007).
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-7
(a)
(b)
(c)
(d)
Elevación (m)
Figura 4.2: Localización de focos emisores de material particulado en forma canalizada (azul) y difusa (rojo). (a) Industrias de fabricación de baldosas, (b) Industrias de atomización, (c) Industrias de ciclo combinado y (d) Industrias de fritas y pigmentos.
La Figura 4.2 muestra la distribución de focos utilizada en el presente
trabajo. Como se puede comprobar existe un gran número de plantas de
fabricación de baldosas (concretamente 130) que suponen una fuerte
mayoría frente a las 20 industrias de fabricación de fritas, otras 20 de
ciclo completo y 13 plantas de atomización consideradas. Su distribución
espacial se centra en la zona conocida como triángulo cerámico donde las
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´Uixó
Nules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´Uixó
Nules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´Uixó
Nules
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Villareal
4420
4440
4460
Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´Uixó
Nules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-8
industrias se localizan entorno a las vías de comunicación de las localidades
de L’Alcora, Onda y Vila-real. Así mismo se observa una ramificación hacia
el sur de este triángulo con considerable concentración de industrias en la
línea costera que une las localidades de Castellón, Burriana, Nules y
Almenara.
2.1.1.1. Emisiones difusas
En esta memoria se consideran como emisiones difusas a aquellas que
son emitidas como consecuencia de la manipulación y almacenamiento de
materiales arcillosos así como a las que se originan por el transporte de
estos materiales arcillosos.
2.1.1.1.1. Emisiones debidas a la manipulación y almacenamiento
Este tipo de emisiones son principalmente emitidas desde las plantas
de atomización donde se dispone de acopios de arcillas, generalmente a
cielo abierto. En ellos, se producen emisiones de carácter difuso debido a
los procesos de descarga de camiones, manipulación y transporte mediante
palas y procesos de resuspensión debidos al tráfico rodado y a la
climatología.
Las tasas de emisión de este tipo de actividades son todavía cuestiones
de difícil respuesta ya que en muchos casos presentan una fuerte
dependencia de múltiples parámetros como son las características propias
del material (humedad, granulometría, densidad, etc.), condiciones
ambientales (velocidad del viento, estabilidad atmosférica, humedad, etc.)
y, finalmente, la forma en la que se desarrolla la actividad industrial (nivel
de actividad, hora del día, asfaltado de vías de rodaje, etc.), en la que
además se incluye el nivel de aplicación de medidas correctoras y MTD que
contengan las emisiones (cerramiento y aspiración de áreas de trabajo,
regado de zonas de tránsito, control de la velocidad de rodaje de
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-9
vehículos, etc.). Monfort et al., (2007) han estimado tasas de emisión en
atomizadoras de entre 0.24 y 0.22 Kg de PM10 por tonelada de gránulo
atomizado producido aplicando factores de emisión obtenidos de
diferentes fuentes así como mediciones y técnicas de modelado inverso en
atomizadoras del área de estudio. Con respecto al espectro granulométrico
del material emitido, Monfort et al, (2004) ha obtenido una proporción
PM10/PST de 0.6 en áreas de extracción y almacenamiento de arcillas de
granulometría gruesa.
Elevación (m)
Figura 4.3: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para las emisiones difusas asociadas a la manipulación y almacenamiento de materiales arcillosos.
Teniendo en consideración la producción de cada planta de
atomización, la superficie de trabajo de cada industria y los factores de
emisión estimados por Monfort y Celades (2002), Monfort et al. (2006b) y
Monfort et al. (2007) se ha realizado la estimación de las emisiones difusas
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision Ton/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-10
de material particulado asociadas a la industria cerámica que se muestra
en la Figura 4.3. Estas emisiones anuales han debido ser desagregadas
hasta alcanzar una escala horaria realizando un reparto homogéneo a lo
largo del año en días y horarios laborales.
2.1.1.1.2. Emisiones debidas al transporte
A lo largo del proceso de producción cerámica es necesario el
transporte de materiales arcillosos pulverulentos en dos etapas diferentes:
en el transporte de materias primas desde las áreas de extracción minera
hasta las plantas de atomización y en el transporte de gránulo atomizado
desde las plantas de atomización hasta las de fabricación de baldosas.
En el transporte se producen emisiones por diferentes mecanismos como
son el rebose de camiones o pérdidas por el cerramiento deficiente de los
mismos, además, el tráfico rodado produce la resuspensión de material
particulado previamente depositado en la calzada. Este mecanismo es
especialmente importante en este tipo de áreas industriales ya que las
elevadas concentraciones de material particulado ambiental producen el
depósito de gran cantidad de materiales sobre el firme.
Las emisiones generadas por transporte de materiales son variables y
dependen de múltiples factores como son el tipo de camiones utilizados,
tipo de carreteras, velocidad de tránsito, estado del firme, grado de
llenado de camiones, antigüedad del parque móvil, etc. Según Alastuey et
al. (2000) y Querol et al. (2001), su granulometría es gruesa presentando
un máximo en el rango mayor que 20 µm. Monfort et al. (2004) también
registraron granulometría gruesa con un 60% del PST por encima de 10 µm
y un ratio PM2.5/PM10 de 0.07. Los niveles registrados en muestreos
realizados en puntos cercanos a las vías de circulación y de duración
inferior a una hora alcanzan valores de 1400 µg PM10/m3 (Alastuey et al.,
2000 y Querol et al., 2001) y 3600 µgr PST/Nm3 (Monfort et al., 2004).
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-11
No obstante, cabe remarcar que los niveles registrados dependen en gran
medida de la distancia al foco de emisión y de la duración del muestreo.
Se ha realizado una estimación de la emisión debida a las pérdidas
de material durante su transporte por carretera en camiones bañera,
aunque esta debe ser considerada meramente orientativa del orden de
magnitud de estas emisiones. Para ello se ha tenido en cuenta que existe un
flujo de transporte medio de materia prima pulverulenta de unos 20000
viajes semanales con una media de 25 km de recorrido y que, en las
condiciones actuales de transporte en camión bañera, las pérdidas
asimilables a emisiones pueden considerarse en promedio de 3 kg de
materia prima por viaje (por reboses o derrames en la puerta trasera), lo
que equivale a unos 0.12 kg de PST por tonelada transportada. Este
cálculo se realiza basándose en pérdidas simuladas en laboratorio y
consultas a empresas, a partir de las cuales se ha supuesto que en las
condiciones actuales un 25% de camiones pierde menos de 1 kg por viaje,
un 50% pierde más de 3 kg y un 25% más de 5 kg por viaje. Estos
cálculos se traducen a nivel sectorial en unas pérdidas anuales de
aproximadamente 3000 toneladas de material en forma de PST. Si se
aplica un factor de 0.4 para el ratio PM10/PST calculado por Alastuey et
al. (2000), Querol et al. (2001) y Monfort et al. (2004) dichas emisiones
equivalen a unas 1200 toneladas de PM10 anuales. Si las pérdidas de
material se expresan en valor específico equivaldrían a unos 0.05 kg de
PM10 por tonelada transportada.
El cálculo de emisiones por transporte se puede realizar también a
partir de los factores de emisión facilitados por el documento AP-42 de la
US-EPA (EPA, 1995) para transporte en zonas asfaltadas. Tomando un
valor de finos (material < 75 µm) depositados en viales de circulación de 5
a 10 gramos por metro cuadrado, se obtiene un factor específico de
material resuspendido de 0.06 kg PM10 por tonelada transportada, que es
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-12
muy próximo al anterior, por lo que se consideran estimaciones
razonablemente aproximadas.
Elevación (m)
Figura 4.4: Distribución espacial y las tasas de emisión anuales estimadas para el transporte de materiales pulverulentos de la industria cerámica.
Como puede comprobarse, en los cálculos anteriores no se hace
referencia a las tasas de emisión de motores o al desgaste de frenos,
neumáticos y motores, ya que este tipo de emisiones han sido consideradas
junto con las emisiones de tráfico urbano e interurbano del apartado 2.1.2.
Esta emisión de 1200 TPM10/año ha sido desagregada
homogéneamente a lo largo de las carreteras CV-10, CV-16, CV-20 y CV-
21, que son las principales vías de comunicación entre las zonas de
extracción minera y las áreas industriales azulejeras dando por resultado
las tasas de emisión anuales mostradas en la Figura 4.4. Asimismo, se ha
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision Ton/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-13
realizado un reparto igualmente homogéneo en la dimensión temporal que
ha considerado la actividad de camiones desde las 6 a las 18 horas de
todos los días del año no festivos.
Actividad Foco emisor Factor de emisión PM10
Caudal (Nm3/Kg)
Temp. (ºC)
Altura (m)
Periodo de actividad
Baldosa
Aspiraciones 1.5 gr/m2 10 27 10 De lunes a sábado de 6 a 22 horas
Secaderos 0.3 gr/m2 3 80 15 De lunes a sábado de
6 a 22 horas
Hornos 0.7 gr/m2 4 180 10 De lunes a domingo de 0 a 24 horas
Atomizado
Aspiraciones 22 gr/t 2 27 10 De lunes a sábado de
6 a 22 horas
Atomizadores
FM 71 gr/t
5 80 30 De lunes a sábado de
0 a 24 horas
VH 190 gr/t
VHB 594 gr/t
Difuso
AR 40 gr/t
np.* np.* np.* De lunes a viernes de
6 a 22 horas
BR 230 gr/t
SM 380 gr/t
Fritas
Aspiraciones 27 gr/t 2 27 10 De lunes a sábado de 6 a 22 horas
Hornos 120 gr/t 8 140 20 De lunes a domingo de 0 a 24 horas
* No procede para emisiones de carácter difuso.
Tabla 4.1: Características utilizadas para los diferentes focos de emisión cerámicos, las empresas de ciclo combinado son consideradas como la suma de las emisiones asociadas a una empresa de atomización y una de fabricación de baldosas. Los factores de emisión en cada planta de atomización se consideran dependientes de la utilización de diferentes tecnologías. (FM) Filtros de mangas, (VH) Filtros de vía húmeda, (FHB) Filtros vía húmeda de bajo rendimiento, (AR) Aplicación de medidas correctoras de emisiones difusas de alto rendimiento, (BR) Aplicación de medidas correctoras de emisiones difusas de bajo rendimiento, (SM) Sin medidas correctoras de emisiones difusas. Elaborado a partir de Blasco et al. (1992), Busiani et al. (1995), Mallol et al. (2001), Monfort et al. (2004 y 2006a), Minguillón (2007) y mediciones realizadas por el Instituto de Tecnología Cerámica (ITC).
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-14
2.1.1.2. Emisiones canalizadas
Se trata de todas aquellas emisiones que se producen a través de
chimeneas. Estas se originan por la actividad de hornos, secaderos, sistemas
de depuración de aire y otros procesos realizados en el interior de naves
industriales. Dado que se producen de forma canalizada las tasas de
emisión asociadas a cada actividad resultan mucho más fáciles de estimar
(Blasco et al., 1992; Busiani et al., 1995; Mallol et al., 2001; Monfort et al.,
2004 y 2006).
Elevación (m)
Figura 4.5: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para las emisiones de material particulado de industrias cerámicas por vía canalizada.
Como se puede observar en la Tabla 4.1 cada tipo de instalación
presenta emisiones provenientes de las diferentes actividades llevadas a
cabo, asimismo cada actividad presenta características de emisión
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision Ton/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-15
diferentes que se definen por sus factores de emisión, caudal de gases,
temperatura, elevación y periodos de actividad. En el caso de las industrias
de ciclo completo se consideran las emisiones resultantes de la combinación
de las actividades de una empresa de fabricación de baldosas y de una
planta de atomización. De este modo, el modelo considera sobre la
localización de cada planta industrial la presencia de tantos focos como
actividades se desarrollan en la misma, resultando por lo tanto de las 183
empresas consideradas 576 focos computacionales.
Como se puede observar en la Figura 4.5 las emisiones canalizadas de
material particulado se reparten por toda la Plana de Castellón con
especial incidencia en el triángulo cerámico y concretamente en las
proximidades de la localidad de L’Alcora.
2.1.2. Emisiones no cerámicas
Las emisiones de otras fuentes industriales y el tráfico interurbano han
sido obtenidas del inventario de emisiones nacional de alta resolución
HERMES (Parra et al., 2006; Arévalo, 2006; Baldasano et al., 2008).
Los datos de emisiones de los sectores tráfico urbano y del sector
doméstico han sido obtenidos desagregando los datos del inventario
nacional en malla EMEP (EEA, 2007) con resolución de 50x50 Km
proporcionados por el ministerio del Medio Ambiente. El proceso de
desagregación ha sido realizado a nivel horario teniendo en cuenta curvas
estimadas para la ciudad de Zaragoza por Martin y Palomino (2006).
En aquellos casos que ha sido posible, se han localizado las emisiones
puntuales asignándoles una altura de chimenea y un caudal de gases
característico de la actividad a que corresponden. Por el contrario, las
emisiones de carácter difuso, lineal o de área, han sido distribuidas en
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-16
celdas de 11 Km con una altura de emisión representativa de cada
fuente.
Elevación (m)
Figura 4.6: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas para emisiones de material particulado por fuentes no relacionadas con la industria cerámica.
2.2. Datos meteorológicos
Para incluir los campos meteorológicos en el modelo MELPUFF se ha
utilizado el modelo de diagnóstico CALMET como un preprocesador
meteorológico que transforma los datos con una resolución original de 33
Km a una resolución de 11 Km. El módulo micrometeorológico de este
modelo se ha utilizado adicionalmente para realizar la estimación de
diversas variables turbulentas imprescindibles para el modelo MELPUFF
tales como la velocidad de fricción, altura de la capa de mezcla o
parámetros de estabilidad atmosférica.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Villafranca del Cid
Segorbe
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
4480
4500
4520
La
t (U
TM
)
680 700 720 740 760 780 800
Long (UTM)
Emision Ton/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-17
Se realizó un análisis de sensibilidad del modelo CALMET para estimar
la influencia sobre los resultados del método de acoplamiento (Luaces,
2006). Basándose en este análisis de sensibilidad se ha optado por la
utilización de la interpolación tipo 1/r2 y han sido eliminados de la
configuración CALMET todas las parametrizaciones orientadas a la
estimación de flujos de ladera y efectos cinemáticos del terreno por
considerar que estos quedan debidamente representados con la resolución
espacial del modelo MM5.
Figura. 4.7: Comparación de los resultados obtenidos por el modelo con los valores observacionales de cinco estaciones (L’Alcora, Onda, Almazora, Vila-real y Burriana) obtenidos por Minguillon et al. (2007) y de otras tres estaciones (Sant Jordi, Benicássim y Castellón) de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica.
2.3. Simulación de dispersión de contaminantes
El dominio de simulación corresponde a un área de 150140 Km con
una resolución de 11 Km2. Para cada escenario meteorológico se han
simulado 36 horas, de las cuales las primeras 12 horas han sido utilizadas
para ejecutar la inicialización previa del modelo de manera tal que la
atmósfera de este no parta de condiciones de limpieza absoluta. También
se han realizado simulaciones diferenciadas para cada uno de los capítulos
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-18
del inventario de emisiones teniendo en consideración que estas pueden
producirse en días laborables o en días festivos.
3. Resultados
El campo de concentraciones resultante de la simulación se obtiene
como la suma de las contribuciones de las emisiones de las diversas
procedencias, lo cual permite estimar la media anual y frecuencias de
superación de media diaria en cualquier punto del dominio. Los valores
diagnosticados por el modelo han sido comparados con los valores
observacionales de cinco estaciones (Figura 4.7).
Estación Observado Modelo
Sant Jordi 13.5 0.0
Benicássim 21.0 6.8
Castellón 49.8 36.4
L'Alcora 32.9 18.7
Onda 26.5 12.5
Almazora 35.2 21.3
Vila-real 36.4 19.0
Burriana 32.2 15.8
Media 30.9 16.3
Sesgo 14.6
Tabla. 4.2: Valores en µgr/m3 obtenidos por el modelo y las observaciones. Se incluyen también los valores promediados para todas las estaciones así como el sesgo del modelo.
Como se puede comprobar en la Figura 4.7 el modelo adolece de una
subestimación generalizada de los niveles medios anuales de PM10. Dado
que se trata de una subestimación generalizada para todas las estaciones
es posible corregir este error añadiendo a los resultados un valor de fondo
que se atribuye a todas las contribuciones de material particulado no
tenidas en consideración por el modelo y que son estimadas a partir del
sesgo de las ocho estaciones tenidas en consideración. Como se muestra en
la Tabla 4.2, el sesgo del modelo se encuentra próximo a 15 µgr/m3, de
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-19
modo que esta cantidad se considerará como valor de fondo para corregir
los resultados del modelo.
Figura. 4.8: Comparación de los resultados obtenidos con el modelo ajustado y las observaciones: Arriba: Media anual. Abajo: Frecuencia anual de superación de la media diaria de 50 µgr/m3. Esta variable ha sido normalizada respecto al número de observaciones disponibles, ya que la ausencia de datos produce una consecuente disminución del número de superaciones en las observaciones.
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-20
En la Figura 4.8 se muestran los resultados del modelo corregido
donde se puede apreciar que estos se ajustan considerablemente bien a los
valores observados de media anual como resultado del ajuste realizado
para corregir el sesgo. No obstante puede comprobarse que la
variabilidad espacial simulada queda correctamente reflejada ya que
todas las estaciones presentan un ajuste similar a excepción de las
estaciones de Vila-Real y de Burriana con subestimaciones de 2.4 y 1.4
µgr/m3 respectivamente. Con respecto a la frecuencia anual de superación
del valor límite diario (50 µgr/m3), los errores son mayores que para la
variable anterior siendo el promedio de los errores absolutos de 5 días, los
máximos se localizan en las estaciones de Almazora y L’Alcora donde por
exceso o por defecto se cometen sendos errores de 7 días.
La Figura 4.9 muestra la distribución espacial de niveles de inmisión
anuales resultante de la integración del modelo. Se comprueba la
existencia de tres zonas en las cuales aparece una superación de los límites
estipulados por la normativa vigente: dos de ellas se encuentran al sureste
de las localidades de L’Alcora y Onda y la tercera se caracteriza como una
alineación de superaciones paralelas a la costa entre Castellón, Vila-real y
Burriana. En las zonas al sureste de Onda y L’Alcora encontramos áreas de
superación que presentan medias anuales mayores de 50 µgr/m3 con
frecuencias entre 40 y 100 días de superación del valor límite diario, si
bien aparecen máximos puntuales muy marcados en los que se pueden
alcanzar medias anuales de 150 µgr/m3 y 270 días de superación de la
media diaria. Por el contrario, en el área situada en el entorno de
Castellón-Vila-real-Burriana no se aprecian máximos tan puntuales
obteniéndose valores promedio de la media anual de 40 µgr/m3 que
suponen unas 45 superaciones anuales del valor límite diario; en las áreas
de máximos la media anual puede alcanzar los 50 µgr/m3 lo que supone
unas 180 superaciones anuales del valor de media diaria.
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-21
Conc
ent
raci
ón
(µgr/
m3)
Sup
era
cione
s (d
ías)
Elevación (m)
Figura. 4.9: Estimación total producida por el modelo corregido para los niveles de inmisión de PM10: Arriba: Media anual en µg/m3, la línea negra indica la isolínea de 40 µg/m3 estipulado como máximo permitido por la legislación actual. Abajo: Número de superaciones anuales de la media diaria de 50 µgr/m3, la línea negra encierra las áreas donde se sobrepasan las 35 superaciones estipuladas como límite permitido por la legislación actual.
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
125
150
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
1
5
15
25
35
45
60
75
90
120
150
180
210
240
270
300
330
360
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-22
Del mismo modo que los resultados finales de valores de inmisión se
obtienen como suma de los aportes de material particulado procedente de
las diferentes fuentes de emisión, tendremos que, en virtud de la propiedad
distributiva de la media con respecto a la suma de variables, es posible
considerar que la media anual se puede expresar como suma de las
medias anuales originadas por las emisiones de las diferentes
procedencias. En la Figura 4.10 se muestra la contribución a la media anual
de las emisiones de procedencia cerámica (canalizada y/o difusa), o no
cerámica. Se puede observar que el área afectada por valores de inmisión
de al menos 1 µgr PM10/m3 procedente de emisiones canalizadas o
difusas se encuentra estrechamente relacionada con el área en la que se
distribuyen las empresas emisoras mostradas en la Figura 4.2 y las
principales vías de comunicación del área industrial mostradas en la Figura
4.4. Dentro de esta área se distinguen zonas con una elevada concentración
de empresas cerámicas que provocan contribuciones a la media anual
superiores a los 5 µgr/m3. Concretamente, en el caso de emisiones de
material particulado por vía canalizada, esta contribución se supera al
sureste de las poblaciones de L’Alcora y Onda y entre Castellón y Burriana.
Para emisiones de carácter difuso, la contribución superior a los 5 µgr/m3
se centra únicamente al sureste de L’Alcora y Onda. Se observa asimismo
que aparecen valores máximos muy localizados en algunos puntos de la
malla de cálculo que pueden llegar a suponer aportes a la media anual de
125 µgr/m3 al sureste de L’Alcora o de 75 µgr/m3 al sureste de Onda. La
contribución de las emisiones no relacionadas con la industria cerámica se
encuentra mucho mas localizada en áreas costeras donde, por la estructura
espacial, se aprecia una fuerte influencia del las principales vías de
comunicación en el área, así como la ciudad de Castellón y algunas
instalaciones industriales como la central térmica y la refinería de Castellón.
Se aprecian entonces grandes áreas en las que los aportes a la media
anual superan los 5 µgr/m3 distribuidas a lo largo de una franja costera
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-23
que puede llegar a penetrar unos 10 o 15 Km en el interior alcanzando las
poblaciones de Castellón, Burriana, Nules y Vila-real.
(a)
(b)
(c)
(d)
Concentración (µgr/m3)
Elevación (m)
Figura. 4.10: Contribución de las diferentes emisiones de material particulado a los niveles medios anuales de PM10 en el área de estudio: (a) niveles medios originados exclusivamente por emisiones canalizadas de la industria cerámica, (b) niveles medios originados por emisiones de carácter difuso de la industria cerámica, (c) niveles medios originados por la suma de las emisiones canalizadas y difusas de procedencia cerámica, y (d) niveles medios originados por las emisiones de procedencia no cerámica.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100125150 -1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-24
4. Discusión
Como ya se ha comentado con anterioridad los resultados del modelo
deben ser ajustados añadiéndoles un valor de 15 µgr/m3. Esta cantidad
puede ser interpretada como un valor de fondo regional originado
principalmente por procesos que no son tenidos en cuenta por el modelo
como son las emisiones de fuentes externas al dominio, procesos de
resuspensión de material crustal o formación de aerosoles de origen marino.
Buena muestra de ello es que la estación de Sant Jordi, considerada como
representativa del fondo regional por localizarse en un entorno rural al
norte de la provincia de Castellón y muy alejada del entorno industrial
cerámico (Minguillon, 2006, 2007), presenta una media anual (13.5
µgr/m3) muy próxima a la estimada mediante la adición del sesgo. Sin
embargo, el método utilizado de adición del sesgo corrige además algunos
errores que no pueden ser tomados en consideración mediante el cálculo
del fondo regional. Estos errores se encuentran principalmente originados
por deficiencias en el inventario de emisiones (omisión de emisiones como
las producidas por quema de rastrojos agrícolas, gestión de gráneles en el
puerto de Castellón o extracción minera de materiales arcillosos para la
industria cerámica) y por las inexactitudes del modelo en la representación
de procesos físico-químicos que son parametrizados (estimación del
crecimiento de nubes de contaminante) o directamente despreciados
(formación de aerosoles de carácter secundario, etc.). Si bien la proximidad
entre el valor de fondo regional y el de sesgo hace suponer que la
contribución de los errores citados al valor obtenido de 15 µgr/m3 es
minoritaria.
Basándose en la aplicación de diferentes modelos, Viana et al. (2008)
han estimado recientemente la contribución de diferentes fuentes de
material particulado en la estación de L’Alcora. Como puede comprobarse
en la Figura 4.11, el valor de 15 µgr/m3 que en este trabajo se considera
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-25
Figura. 4.11: Comparación de la contribución a los niveles de inmisión de fuentes de carácter industrial, tráfico y de otros tipos obtenidos por el modelo (Model) y por Viana et al. (2008) mediante aplicación de diferentes modelos: análisis de componentes principales (PCA), factorización matricial (PMF) y balance químico de masas (CMB).
como valor de fondo, parece un valor bastante acertado ya que en la
mencionada estación representa un porcentaje que se encuentra dentro del
rango de variación obtenido por los tres métodos utilizados por Viana et al.
(2008). Por el contrario, los resultados del presente trabajo parecen diferir
en las cantidades estimadas de las contribuciones de las emisiones
industriales y de tráfico. Estos valores están respectivamente por encima y
por debajo de los resultados obtenidos en el trabajo anteriormente
mencionado, aunque, si bien esto pudiera indicar que se trata de
discrepancias estadísticamente representativas, son en realidad variaciones
considerablemente pequeñas, del orden de un 8%, que, comparadas con la
media anual de la estación mostrada en la Tabla 4.2, suponen desviaciones
de 2.6 µgr/m3 de diferencia en los valores medios de inmisión en un área
como la de L’Alcora que, como se aprecia en la Figura 4.9, se encuentra
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-26
sometida a notables gradientes espaciales de concentración. Así pues,
resulta de todo punto imposible confirmar una discrepancia clara entre los
diferentes métodos propuestos, ya que por una parte, los periodos
temporales en los que se han realizado ambos estudios no coinciden
plenamente (ya que el mencionado estudio se realiza con datos de los años
2002 a 2005 y el presente trabajo se centra exclusivamente en el año
2003) de modo que es posible achacar estas pequeñas discrepancias a la
propia variabilidad interanual del sistema; y por otra parte, la
imposibilidad de extrapolar los trabajos de Viana et al. a otras áreas del
dominio de estudio donde se pueda hallar una posible ratificación de las
discrepancias.
Comparando los resultados obtenidos por el modelo para la media
anual y la frecuencia de superación representados en la Figura 4.9,
podemos observar que las áreas con superaciones de los niveles
estipulados por la legislación son mayores para la frecuencia de superación
que para la media diaria, este resultado se corresponde con los obtenidos
por Querol et al. (2004) en los cuales se comprueba como el valor límite
diario de PM10 vigente resulta más restrictivo (exigente) que el valor límite
anual.
Observado (Días)
Modelo (Días) Error Error Absoluto
L'Alcora 38 31 7 7
Onda 20 15 5 5
Almassora 37 44 -7 7
Vila-real 43 43 0 0
Burriana 10 16 -6 6
Errores Promediados -0.2 5
Tabla. 4.3: Cálculo de los errores cometidos por el modelo en el número anual de superaciones de la media diaria de 50 µgr/m3.
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-27
La comparación de los resultados obtenidos por el modelo con las
observaciones ha mostrado la existencia de un error absoluto promedio de
cinco días en la estimación de la frecuencia de superación de la media
diaria de 50 µgr/m3 (ver Tabla 4.3), parte de este error puede verse
producido por incorrecciones en la estimación de la localización de las
estaciones, ya que como puede verse en la Figura 4.9, esta variable
presenta fuertes gradientes espaciales que provocan variaciones
considerables en distancias del orden de cientos de metros.
Atendiendo sin embargo a los errores con signo vemos que el
promedio de las cinco estaciones arroja un valor muy próximo a cero que
indica la ausencia de tendencias generalizadas de sobreestimación o
subestimación de esta variable (Ver Tabla 4.3). Una forma alternativa de
entender el límite legislado de frecuencias de superación es considerar que
el percentil 90.4 de las medias diarias a lo largo de un año no debe
superar el valor 50 µgr/m3; así pues el ajuste de esta variable puede
considerarse como la medida en que el modelo es capaz de representar la
frecuencia de aparición de los valores extremos de media diaria del año y
por lo tanto es capaz de reflejar la variabilidad de la serie en estos
valores más altos.
El estudio de los niveles medios de inmisión y de la contribución de las
emisiones de carácter cerámico ha mostrado como en algunos puntos muy
concretos del dominio de estudio (Figura 4.12) aparecen máximos muy
pronunciados en los que se pueden obtener valores de media anual
superiores a 150 µgr/m3. Estos resultados tan puntuales, no deben ser
considerados como representativos de la celda en que se encuentran, ya
que muy próximos a estos puntos de la malla se localizan diversas
industrias, de modo que los resultados se ven fuertemente influenciados por
las emisiones producidas desde estas fuentes. Muestra de la
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-28
representatividad limitada de estos valores es el fuerte gradiente de
concentración que aparece entre estos puntos y las celdas de su entorno.
Conc
ent
raci
ón
(µgr/
m3)
Elevación (m)
Tabla 4.12: Estimación de la media anual de concentración de PM10. Las cruces rojas indican la localización de máximos puntuales muy pronunciados.
Estudiando la estructura del aporte porcentual de material particulado
de la industria cerámica (Figura 4.13) comprobamos la existencia de una
distribución irregular en la que en el entorno más próximo a los focos de
emisión parece tener mayor dominancia el impacto de emisiones difusas,
mientras que las emisiones de carácter canalizado presentan un mayor
impacto en áreas más alejadas de los focos de emisión. Esto se debe a las
diferentes características iniciales de emisiones difusas y canalizadas ya
que, mientras que las primeras se producen muy próximas al suelo, las
segundas se producen a cierta altura y en ocasiones a temperaturas
superiores a la ambiental. De este modo se ve favorecido el transporte a
cierta distancia del material particulado emitido por vía canalizada frente
al emitido de forma difusa.
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
125
150
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-29
Porc
ent
aje
(A)
Eleva
ción
(B)
(C)
Figura 4.13: Contribución relativa de emisiones de diferentes procedencias. (A): Emisiones canalizadas frente a difusas, los tonos rojos indican una mayor contribución porcentual de las emisiones de origen canalizado frente a los tonos azules que representan las áreas con una mayor contribución de las emisiones de carácter difuso. (B): Contribución porcentual a los niveles de inmisión de emisiones de procedencia cerámica, y (C): Contribución porcentual a los niveles de inmisión de emisiones de carácter no cerámico.
Estudiando la contribución a los niveles de inmisión de material
particulado atmosférico que presentan las emisiones de la industria
cerámica y las emisiones provenientes de sectores no cerámicos como son el
tráfico rodado, las emisiones urbanas o la industria no cerámica; se observa
que estas concentran la mayor parte de sus impactos en áreas
diferenciadas. Las emisiones de origen cerámico producen elevadas
contribuciones a los niveles de inmisión de material particulado en áreas
5
15
25
35
45
55
65
75
85
95
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)-1000
0.1
200
500
800
1100
1400
1700
2000
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
CAPÍTULO IV: Simulación de dispersión de contaminantes
4-30
interiores. En el entorno de las localidades de Onda y L’Alcora estas
contribuciones pueden llegar a ser responsables del 80% de los niveles de
inmisión en la zona. Por el contrario, en las áreas más próximas a la costa
los niveles de material particulado atmosférico parecen tener un mayor
aporte proveniente de otras fuentes antropogénicas como son el tráfico
rodado, las emisiones urbanas y la industria no cerámica. Este tipo de
emisiones concentran su máxima influencia en torno a los centros urbanos de
Castellón y Burriana y entorno al polígono industrial del Serrallo que se
localiza en la costa en las proximidades de Castellón. En esta área, las
emisiones de procedencia urbana, de tráfico o de industrias no cerámicas
pueden suponer el 70% del material particulado atmosférico. Las
proximidades de la localidad de Villareal se caracterizan por ser un área
de transición entre los entornos costero e interior en el que el material
particulado atmosférico presenta contribuciones similares por parte de la
industria cerámica y por parte de fuentes de tráfico, urbanas o de
industrias no cerámicas. Así en esta área las contribuciones de uno u otro
origen son responsables del 40 o 50% del material particulado en esa
área.
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-2
1. Introducción
Una vez ha sido validado y estimado el error del modelo utilizado, es
posible introducir en el modificaciones hipotéticas y realizar una estimación
de las consecuencias que tendría semejante variación de las condiciones. De
esta manera, los modelos matemáticos se erigen no solo como una
herramienta que nos permite realizar estimaciones realistas, sino que
además nos permite prever las consecuencias de diferentes alternativas
ucrónicas propuestas por el usuario.
Como ya se ha dicho anteriormente, las tasas de emisión de material
particulado asociadas a cada una de las etapas de producción cerámica se
encuentran estrechamente relacionadas con las condiciones técnicas
específicas de cada actividad. Así, desde la comisión europea se editan los
documentos BREF que establecen el marco regulador relativo a las mejores
prácticas, técnica y económicamente viables para la reducción y control de
emisiones industriales (ver apartado 2.3 “Marco regulador” del Capítulo I).
Estas tecnologías recomendadas no se encuentran completamente
incorporadas en la totalidad de las industrias del sector cerámico
castellonense, de modo que resulta en este punto un ejercicio interesante
estimar en qué medida la total implantación de este tipo de prácticas y
tecnologías podría reducir los impactos ambientales originados por las
emisiones de material particulado de la industria cerámica de la zona.
Así pues, el objetivo del presente capítulo es realizar una estimación
del efecto sobre los niveles de inmisión de la zona de estudio de la
implantación de MTD en la industria cerámica. Para ello, se proponen
diferentes escenarios tecnológicos hipotéticos en los cuales se modificará el
inventario de emisiones propuesto en el capítulo anterior con objeto de
simular los efectos de la implantación de nuevas tecnologías.
Posteriormente, se utilizará el modelo de dispersión de contaminantes
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-3
propuesto para la realización de simulaciones que permitan estimar los
niveles de inmisión esperables de las nuevas condiciones.
2. Metodología
2.1. Definición de escenarios tecnológicos
Las tasas de emisión de material particulado asociadas a cada una de
las etapas de producción cerámica se encuentran estrechamente
relacionadas con las condiciones técnicas en las que se desarrolla cada
actividad (ver tabla de factores de emisión 4.1). El inventario de emisiones
desarrollado en el capítulo anterior fue realizado teniendo en
consideración las características técnicas de las diferentes industrias
incluidas en el año 2005. Así es posible estimar cuales de ellas son
susceptibles de modificar su tecnología y sus prácticas incluyendo de esta
manera las MTD propuestas por los BREF y modificando por lo tanto sus
factores de emisión.
En algunas etapas del sector cerámico el grado de implantación de
MTD podría considerarse bajo ya que se estima que mediante la
implantación total de las mismas se podrían obtener disminuciones
considerables de las emisiones de estos sectores, teniendo asimismo, una
fuerte repercusión sobre las emisiones totales de la industria cerámica
(Minguillon, 2007). Así, en lo que respecta a emisiones de carácter difuso,
se estima que si todas las industrias de atomización estuvieran equipadas
con las medidas de corrección reconocidas como MTD, en el periodo 2000-
2006 se hubieran dejado de emitir 1700 t/año de PM10. En el ámbito de
las emisiones canalizadas, uno de los sectores que mayor contribución tiene
al cómputo global de emisiones (entre un 57 y un 72 % de las emisiones
canalizadas totales en el periodo 2000-2006) corresponde a las plantas
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-4
de atomización, en las que prima la utilización de filtros de vía húmeda
frente a la implementación de filtros de mangas. De este modo, el margen
de reducción de las emisiones de material particulado que cabría esperar
de la implantación de las mejores técnicas disponibles en las emisiones
canalizadas se estima en 1500 t/año de PM10. Por el contrario, la etapa
de fabricación de fritas ha sufrido un acusado incremento de la
implantación de MTD en los últimos años (2003-2005). Se considera que al
final de 2005 había un nivel de implantación de MTD del 98%, pasándose
de unas emisiones de 1800 t de PM10 en el año 2003 a menos de 200 t de
PM10 en el año 2005. Dado este elevado grado de implantación de MTD,
actualmente existe un estrecho margen de aproximadamente 100 t/año de
reducción potencial de las emisiones de PM10 de este tipo de instalaciones.
Finalmente, dadas sus características químicas, el material particulado
emitido por las industrias productoras de pigmentos cerámicos puede tener
importantes repercusiones sobre las concentraciones de metales en la
atmósfera, si bien, no se considera la implementación de tecnologías
correctoras orientadas a la disminución de los niveles de emisión de
material particulado ya que su contribución a la masa total de PM10
emitido por el sector cerámico es completamente despreciable.
Dado que las plantas de atomización resultan ser la etapa que mayor
capacidad de reducción de emisiones presenta frente a la implantación de
las MTD, en el presente trabajo se han considerado diferentes escenarios
tecnológicos orientados principalmente al control de las emisiones que se
producen desde este tipo de instalaciones industriales y que a continuación
se explican con todo detalle.
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-5
2.1.1. Escenario 1
Este escenario se corresponde como el escenario de referencia con el
que se comparan los resultados de la implantación de las diferentes
medidas tecnológicas. Este escenario considera el inventario de emisiones
desarrollado en el capítulo 4, el cual contempla una estimación realista de
emisiones con nivel de implantación de tecnologías propio para el año
2005. Los impactos producidos por el material particulado emitido por la
industria cerámica son los discutidos en el capitulo anterior que, como se
muestra en la Figura 5.1, suponen una emisión de PM10 total desde el
sector cerámico de 7000 t/año.
2.1.2. Escenarios simples de reducción de emisiones
Este tipo de escenarios tecnológicos consideran únicamente la
modificación de un único aspecto de emisiones de la industria cerámica. Se
distinguen escenarios orientados a la reducción de emisiones de carácter
canalizado y escenarios que únicamente contemplan la aplicación de
medidas orientadas a la reducción de emisiones de carácter difuso.
Los BREF plantean diferentes estrategias orientadas a la reducción de
emisiones dependiendo de si se trata de emisiones de procedencia
canalizada o difusa. Así, mientras que para las emisiones de carácter difuso
las medidas recomendadas son todas de carácter primario, es decir,
orientadas a la disminución de emisiones en origen mediante la adopción
de prácticas y tecnologías limitadoras de dichas emisiones, las técnicas
recomendadas para la reducción de emisiones canalizadas, tienen por el
contrario un carácter secundario centrando sus esfuerzos en la depuración
de corrientes de aire con elevadas concentraciones de material particulado.
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-6
2.1.2.1. Escenario 2.1
Este escenario tecnológico supone la reducción de emisiones desde
focos canalizados de plantas de atomización. Se considera el efecto de la
implantación de filtros de vía húmeda de alto rendimiento en todas las
plantas de atomización. El proceso de eliminación de partículas en este tipo
de sistemas se realiza mediante la puesta en contacto de la corriente de
gas con un líquido (generalmente agua) que retiene las partículas en su
interior. Son particularmente eficientes en corrientes con elevadas
humedades y temperaturas no muy elevadas y, si bien no son la tecnología
más eficiente para la depuración de material particulado, son tenidos en
consideración dado que son ampliamente utilizados en plantas de
atomización donde es posible reutilizar el lodo resultante del proceso de
filtración.
Figura 5.1: Emisión total anual estimada de la industria cerámica teniendo en consideración los diferentes escenarios tecnológicos.
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
To
tal
Em
itid
o (
t/añ
o)
1 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2
Escenarios
Emisiones Consideradas
Fritas Atom Difuso Atom Canal Baldosa
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-7
En la Figura 5.2 se muestra el mapa de emisiones canalizadas de la
industria cerámica asociado a este escenario. Comparando estas con las
originadas en el escenario de referencia (ver Figura 4.5) se puede
comprobar cómo la instalación de esta tecnología no supone una importante
disminución de las tasas de emisión. Esto se debe a que, dado su amplio
grado de implantación, gran número de las plantas de atomización
consideradas ya disponían de este tipo de filtros en el escenario de
referencia. De este modo (ver Figura 5.1) la aplicación de esta medida
supondría que se dejarían de emitir 511 t/año de PM10 desde las plantas
de atomización, lo cual supone una reducción de las emisiones totales de la
industria cerámica del 7.3%.
Elevación (m)
Figura 5.2: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía canalizada para el escenario 2.1.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision t/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-8
Elevación (m)
Figura 5.3: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía canalizada para el escenario 2.2.
2.1.2.2. Escenario 2.2
Al igual que en el caso anterior, este escenario se orienta
exclusivamente a la reducción de las emisiones canalizadas de las plantas
de atomización, si bien en este caso se aplica la tecnología considerada en
los BREF como MTD para depurar este tipo de contaminantes. Así pues, se
considera la utilización de filtros de mangas en la totalidad de las
atomizadoras del área de estudio. Estos sistemas presentan mangas
filtrantes que pueden estar compuestas de diversos materiales como
algodón, poliéster, Nomex o teflón. La corriente que debe ser depurada es
obligada a atravesar estas mangas en las cuales se depositan las
partículas constituyendo a su vez una capa filtrante. Este tipo de sistema
presenta un elevado rendimiento que puede alcanzar el 98 o 99% de
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision t/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-9
eficiencia, consolidándose por lo tanto como la mejor tecnología disponible
para la eliminación de material particulado de corrientes gaseosas (IPTS,
2006c). Este tipo de sistema es el de mayor implantación en la industria de
fritas y baldosas.
Como se puede ver en la Figura 5.1 la total implantación de esta
tecnología en plantas de atomización supondría la reducción del 30.5% de
las emisiones de carácter cerámico en la zona, de modo que se dejarían de
emitir aproximadamente 2100 t/año de PM10. La Figura 5.3 muestra la
distribución espacial de emisiones estimada bajo este escenario.
2.1.2.3. Escenario 2.3
Este escenario se ha diseñado orientado a reducir las emisiones de
material particulado de forma difusa mediante la completa implantación
de MTD. Los BREF consideran que la medida más eficiente de reducción de
emisiones de polvo desde áreas abiertas de acopio y manipulación de
material pulverulento es la realización de este tipo de actividades en
lugares cerrados como naves industriales o silos con presión negativa y
sistemas de filtrado del aire evacuado. A este respecto, existen cálculos
realizados por Monfort et al. (2006b, 2006c) que estiman que la correcta
aplicación de este tipo de práctica podría tener una eficiencia del 95% en
la reducción de emisiones. Si bien desde un punto de vista práctico, se
acepta que esta medida no siempre puede ser económica, técnica o
logísticamente viable (IPTS, 2006b). Como alternativa para limitar las
emisiones se propone en los BREF una serie de medidas como son la
construcción de celdas o muros de contención, limitación de altura de
acopios, optimización de actividades de carga y descarga, priorización de
medios de transporte continuos (cintas transportadoras) y preferiblemente
cubiertos (transporte neumático y tornillos sin fin) frente a medios de
transporte discontinuos (palas y camiones), asfaltado y limpieza de vías de
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-10
tránsito, disminución de velocidad de circulación de vehículos, humectación
de materiales pulverulentos, implementación de sistemas de limpieza de
neumáticos de camiones, orientación de acopios en la dirección del viento
dominante o limitación de operaciones bajo condiciones atmosféricas
desfavorables (vientos intensos).
Clasificación Rendimiento
Descripción Eficiencia (%)
Alto -Cerramiento total de actividades y áreas de almacenamiento. -Sistemas de aspiración y depuración de aire.
95
Medio
-Instalaciones semicerradas de almacenamiento y trabajo. -Otras medidas de reducción de emisiones (pavimentación, limpieza, etc.).
75
Bajo
-Operación al aire libre. -Otras medidas de reducción de emisiones (vallas perimetrales, pavimentación deficiente, riego de vías, etc.).
<40
Tabla 5.1: Clasificación y grado de eficiencia de las medidas correctoras de emisiones difusas por almacenamiento y manipulación de materiales pulverulentos al aire libre en la cadena de producción cerámica. (Monfort, 2006b, 2006c)
Monfort et al. (2006b y 2006c) han realizado estimaciones de la
reducción de emisiones que podría lograrse mediante la aplicación de este
tipo de tecnologías y prácticas (ver Tabla 5.1). Estas actuaciones son
divididas en tres categorías (alto, medio y bajo rendimiento) con diferente
grado de reducción resultante. Dado que en este escenario se considera la
aplicación de MTD a las emisiones de carácter difuso, se contempla por lo
tanto la implantación de técnicas de alto rendimiento en la totalidad de las
plantas de atomización.
Si bien la aplicación de esta estrategia produce una reducción de las
emisiones (1570 t/año) inferior que la producida por el escenario 2.2 (ver
Figura 5.1), el efecto sobre las tasas de emisión anuales mostrado por la
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-11
Figura 5.4 es más pronunciado que en el escenario 2.2 ya que este cuenta
con un muy inferior número de focos.
Elevación (m)
Figura 5.4: Distribución espacial y tasas de emisión anuales estimadas de material particulado por vía canalizada para el escenario 2.3.
2.1.3. Escenarios compuestos de reducción de emisiones
Este tipo de escenarios de reducción se componen por la suma de las
actuaciones de dos de los escenarios anteriormente explicados. Por lo tanto
se considera en los mismos la reducción emisiones canalizadas y difusas.
2.1.3.1. Escenario 3.1
Este escenario tecnológico se compone por la suma de las actuaciones
consideradas en los escenarios 2.1 y 2.3. De este modo se considera la
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Emision t/yr
0 to 10
10 to 50
50 to 100
100 to 500
500 to 1000
1000 to 1500
-1000 0.1 200 500 800 1100 1400 1700 2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-12
reducción de emisiones canalizadas mediante la implantación de filtros de
vía húmeda de alto rendimiento así como la reducción de emisiones difusas
mediante la aplicación de medidas de alto rendimiento. Como se muestra
en la Figura 5.1 la aplicación de este tipo de actuaciones supone la
reducción de las emisiones anuales en 2073 T/año, ello supone un 29.6%
del material particulado total emitido por la industria cerámica. La
distribución espacial de emisiones canalizadas y difusas resultante es la que
se muestra en las Figura 5.2 y 5.4 respectivamente.
2.1.3.2. Escenario 3.2
Se trata del escenario más restrictivo en lo que a emisiones de
material particulado se refiere. Se aplican las MTD a la reducción de
material particulado tanto de origen canalizado como difuso. En las
emisiones canalizadas se contempla la utilización de filtros de mangas de
modo que la distribución espacial de estas coincide con la del escenario 2.2
(Figura 5.3). Las emisiones difusas son reducidas mediante la aplicación de
las mismas medidas de control de alto rendimiento propuestas en el
escenario 2.3 de modo que la distribución espacial de emisiones difusas
coincide con la de este escenario (Figura 5.4). Como se muestra en la Figura
5.1, bajo estas condiciones tecnológicas se podrían dejar de emitir 3699
T/año de material particulado, lo cual supone el 52.8% del total emitido
por la industria cerámica en el área.
3. Resultados
Las Figuras 5.5 y 5.6 muestran respectivamente los resultados previstos
por el modelo para los valores medios anuales y frecuencias de superación
resultantes de la adopción de los diferentes escenarios tecnológicos. La
Figura 5.7 muestra las diferencias entre los resultados obtenidos para la
media anual bajo la suposición de los diferentes escenarios mostrados en la
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-13
Figura 5.5 frente a los resultados obtenidos en el caso de referencia del
escenario 1 mostrados con anterioridad en la Figura 4.9. Realizando un
análisis de estas figuras podemos comprobar lo siguiente en cada
escenario:
En el escenario 2.1 se originan reducciones que afectan principalmente
a la localidad de L’Alcora, donde las reducciones en ningún caso
superan los 5 µgr/m3. Estos bajos niveles de reducción condicionan que
los niveles de inmisión no se vean prácticamente alterados con respecto
a los obtenidos en el escenario de referencia resultando por tanto
prácticamente inalteradas las regiones con superaciones de los valores
límite legislados.
En los resultados del escenario 2.2 se observan reducciones de los
niveles medios de inmisión, que son mayores de 1 µgr/m3 en una
amplia zona que afecta a las localidades de L’Alcora, Onda, Vila-real
y Burriana. El efecto de la adopción de esta medida puede
considerarse más extensivo que intensivo ya que los niveles máximos
de reducción no son muy elevados en este escenario, siendo estos en el
mejor de los casos inferiores a 15 µgr/m3 al sureste de las
poblaciones de L’Alcora y Onda. En este escenario se produce la
reducción de los niveles de inmisión con considerables disminuciones de
los impactos al sureste de L’Alcora y Onda y una disminución más
moderada en el entorno de las localidades de Burriana y Vila-real. Se
comprueba asimismo que la adopción de este tipo de medidas
presenta cierta repercusión al sur de Nules donde se aprecian
reducciones de los niveles medios de inmisión inferiores a 5 µgr/m3.
Esta disminución sin embargo es insuficiente para modificar
significativamente las áreas en las que se produce la violación de los
límites legislados.
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-14
2.1
2.2
2.3
3.1
Conc
ent
raci
ón
PM
10 µ
gr/
m3
3.2
Eleva
ción
Figura 5.5: Media anual de PM10 estimada por el modelo para los diferentes supuestos tecnológicos. La línea negra delimita áreas en las que se superan los 40 µgr/m3 establecidos por la legislación como valor límite.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
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La Vall d´UixóNules
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4420
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La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
1
5
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20
25
30
35
40
45
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55
60
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70
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80
85
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95
100
125
150
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
-1000
0.1
200
500
800
1100
1400
1700
2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-15
2.1
2.2
2.3
3.1
Conc
ent
raci
ón
PM
10 µ
gr/
m3
3.2
Eleva
ción
Figura 5.6: Estimación del modelo de la frecuencia anual de superación del valor umbral medio diario de 50 µgr/m3 bajo los diferentes supuestos tecnológicos. La línea negra delimita las áreas en las que aparecen más de 35 superaciones de dicho umbrale.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
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OropesaAlcora
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La Vall d´UixóNules
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Lat (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
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OropesaAlcora
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La Vall d´UixóNules
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La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
Castellón
Burriana
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La Vall d´UixóNules
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La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
1
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Castellón
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La
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TM
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720 740 760 780
Long (UTM)
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1100
1400
1700
2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-16
2.1
2.2
2.3
3.1
Conc
ent
raci
ón
PM
10 µ
gr/
m3
3.2
Eleva
ción
Figura 5.7: Disminución del valor medio anual de PM10 estimada a partir de la adopción de los diferentes escenarios tecnológicos propuestos respecto del escenario 1 tomado como referencia.
Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
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La Vall d´UixóNules
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4420
4440
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TM
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Long (UTM)
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720 740 760 780
Long (UTM)
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La Vall d´UixóNules
Cabenes
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4420
4440
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t (U
TM
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720 740 760 780
Long (UTM)
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125
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Castellón
Burriana
Benicasim
OropesaAlcora
Onda
Almenara
La Vall d´UixóNules
Cabenes
Villareal
4420
4440
4460
La
t (U
TM
)
720 740 760 780
Long (UTM)
-1000
0.1
200
500
800
1100
1400
1700
2000
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-17
Los gráficos correspondientes al escenario 2.3 muestran como la
disminución de emisiones de carácter difuso puede originar fuertes
reducciones de los niveles de inmisión en las regiones más densamente
industrializadas al sureste de L’Alcora y Onda. Este descenso por lo
general supera los 15 µgr/m3 si bien puede alcanzar valores
puntuales superiores a 40 µgr/m3. Asimismo, se comprueba que el
alcance de la reducción no es tan amplio como en el escenario 2.2
limitándose a las localidades de L’Alcora, Onda y Vila-real. Los niveles
resultantes de inmisión obtenidos para este escenario son muy similares
a los obtenidos en el caso anterior. Se observan considerables
reducciones de las regiones de superación de los valores límite al
sureste de L’Alcora y Onda y reducciones más moderadas de estas
zonas en el entorno de Burriana y Vila-real. Al sur de Nules sin
embargo las reducciones son superiores a las obtenidas en los
escenarios anteriores situándose estas por encima de los 5 µgr/m3,
apreciándose cierta reducción de las zonas de superación de los
valores límite.
Si bien el escenario 3.1 plantea la reducción de emisiones de carácter
canalizado y difuso mostrado en la Figura 5.1, una gran parte de
estas reducciones atañen a las emisiones de carácter difuso. Así pues la
disminución de niveles de inmisión resultante de la adopción de este
escenario resulta ciertamente similar a la originada en el escenario
2.3. Se puede observar no obstante como la inclusión de medidas de
restricción de emisiones canalizadas presenta un efecto mayor en lo
que atañe al tamaño del área afectada por las disminuciones más que
a la intensidad de las mismas o al tamaño de las regiones de
superación de los valores límite.
CAPÍTULO V: Simulación de escenarios tecnológicos
5-18
La adopción de MTD orientadas a la reducción de emisiones de
carácter difuso y canalizado tenida en consideración en el escenario
3.2 produce una situación de fuertes reducciones en los niveles de
inmisión de PM10 presentando además una fuerte repercusión en el
aumento del área en el que se obtienen disminuciones superiores a 1
µgr/m3. Estas reducciones son por término medio superiores a 15
µgr/m3 en las zonas más densamente industrializadas entre L’Alcora,
Onda y Vila-real, donde las mayores reducciones superan los 50
µgr/m3. Así pues, el resultado de la adopción de estas medidas
conlleva fuertes reducciones de las zonas con superación de los valores
límite impuestos por la legislación, las cuales quedan reducidas a casos
prácticamente puntuales al sureste de L’Alcora y Onda. Al igual que en
situaciones anteriores en el entorno entre Burriana y Vila-real la
disminución de los niveles de inmisión es más moderada situándose
entorno a los 5 µgr/m3 y percibiéndose una moderada disminución de
la región con superaciones de los valores límite. Si bien se aprecia un
considerable aumento en la amplitud de las zonas afectadas por las
disminuciones al sur de Nules, este aumento no se produce tanto en la
intensidad de estas disminuciones de forma que se mantienen en los
mismos niveles entre 5 y 10 µgr/m3 que han sido observados en
escenarios anteriores y quedando por consiguiente las regiones de
superación de valores límite prácticamente inalteradas con respecto a
los mismos.
CAPITULO VI: Conclusiones
6-2
A lo largo del presente trabajo se ha propuesto una metodología para
la gestión y toma de decisiones de la calidad del aire en un área industrial.
Esta metodología se encuentra fuertemente apoyada en la utilización de
modelos físicos como herramienta para la evaluación de la calidad del
aire, así como en la utilización de datos observacionales como elemento
indispensable para la validación y contraste de los resultados obtenidos
mediante modelización.
La metodología propuesta ha sido valorada aplicándola sobre un caso
de estudio concreto localizado en el área de Castellón de la Plana. En este
área, la elevada concentración de actividades industriales relacionadas con
la producción cerámica produce considerables emisiones de material
particulado arcilloso originando los consiguientes impactos ambientales. Así
pues, se consideran como objetivos del trabajo la evaluación de las áreas
que en el año 2003 sufrieron impactos debidos al total de emisiones de
partículas en la provincia de Castellón, así como la estimación de en qué
medida estos impactos podrían ser potencialmente amortiguados mediante
la adopción de diferentes tecnologías en el entorno de la industria
cerámica de la zona. Dada la estrecha relación existente entre la calidad
del aire y la dinámica atmosférica, se añade como requisito indispensable
para la consecución de los objetivos anteriormente citados, la previa
realización de una caracterización meteorológica y climática del área de
estudio que permita conocer y predecir el comportamiento de los
contaminantes liberados en la atmósfera.
Para la consecución de estos objetivos se ha tomado como estrategia
de trabajo la división del mismo en las siguientes etapas: Primeramente se
ha realizado la caracterización meteorológica del área de estudio,
posteriormente se ha realizado un diagnóstico de los niveles de inmisión de
material particulado en el año 2003 y finalmente se ha procedido a
CAPITULO VI: Conclusiones
6-3
estimar los niveles de inmisión esperables en la zona de estudio bajo la
suposición de diferentes escenarios tecnológicos.
Como primer paso dentro de la línea de trabajo llevada a cabo en
esta memoria se ha generado la base de datos de alta resolución que en
etapas posteriores ha sido utilizada como “input” meteorológico
imprescindible para el correcto funcionamiento del modelo de dispersión de
contaminantes. Asimismo, esta caracterización meteorológica ha permitido
realizar un profundo estudio de la evolución del campo de viento en el
área de estudio mostrando los procesos físicos que dominan su
comportamiento. Para ello, mediante técnicas estadísticas de agrupamiento
se ha seleccionado una serie de escenarios meteorológicos representativos
de la totalidad del año 2003 y a continuación, utilizando el modelo
meteorológico MM5, ha sido simulada la evolución de los campos de viento
para cada escenario meteorológico.
Un estudio descriptivo de los resultados muestra como la estructura
general del campo de viento se ve fuertemente influenciada por la
orografía y por la intensidad con que se contraponen factores de escala
local y sinóptica. La intensidad de la actividad sinóptica viene definida por
la velocidad del viento a 850 hpa, si bien sus efectos sobre las condiciones
de superficie se ven modulados por otros factores como son la dirección del
viento, la orografía o el gradiente térmico vertical. Dependiendo de la
presencia de estos diferentes factores, se han hallado diferentes patrones
de desarrollo del frente de brisas que pueden ser agrupados en función de
la intensidad con que se presentan un forzamiento sinóptico continental “FC”
proveniente del interior de la Península Ibérica (sectores de viento oeste,
noroeste o norte) o un forzamiento sinóptico mediterráneo “FM” proveniente
de los sectores suroeste, sur, sureste, este o noreste.
CAPITULO VI: Conclusiones
6-4
Forzamiento Continental Débil (FCD): Se caracteriza por presentar un
FC muy inferior a la media anual. Bajo estas circunstancias el
forzamiento sinóptico apenas es capaz de afectar los campos de brisas
y de vientos anabáticos y catabáticos que se desarrollan libremente
convergiendo en las cumbres montañosas para formar zonas con ascenso
convectivo de masas de aire.
Forzamiento Continental Moderado (FCM): Se presenta bajo
situaciones de FC con una intensidad próxima a la media anual. El viento
sinóptico entonces es capaz de afectar el campo de brisas si bien no
completamente, de este modo se origina un frente de brisa que
evoluciona al abrigo de las estribaciones montañosas del interior de la
provincia, se aprecian asimismo comportamientos diferenciales del
campo de viento en función de cómo interactué el viento sinóptico con la
orografía.
Forzamiento Continental Intenso (FCI): Ocurre por la presencia de un
FC muy por encima de la media anual. El viento sinóptico en este caso es
capaz de eliminar por completo el desarrollo de la brisa, de modo que
el campo de vientos se ve completamente definido por la interacción
entre el viento en altura y la orografía.
Forzamiento Mediterráneo Débil (FMD): Se da en situaciones en que el
FM presenta una intensidad inferior de la media anual, se favorece
además este tipo de comportamientos en situaciones en que el gradiente
térmico vertical se encuentra por encima de la media anual. En tal caso
no se afectar el desarrollo del campo de brisa el cual se desarrolla
libremente, los flujos de ladera se desarrollan al oeste de las
estribaciones montañosas generándose áreas de convergencia con
fuerte actividad convectiva en las cumbres de las mismas.
CAPITULO VI: Conclusiones
6-5
Forzamiento Mediterráneo Moderado (FMM): Se da en situaciones en
que el FM tiene una intensidad ligeramente inferior a la media anual.
Bajo este tipo de circunstancias el empuje sinóptico elimina los flujos de
ladera al oeste de las estribaciones montañosas y arrastra el frente de
brisa que supera las cumbres montañosas y alcanza el interior de la
provincia. La actividad convectiva en las cumbres es eliminada.
Forzamiento Mediterráneo Intenso (FMI): Se origina en aquellas
circunstancias en que el FM se encuentra por encima de la media anual,
este tipo de patrón es además favorecido por situaciones de las que el
gradiente térmico vertical se encuentra por debajo de la media anual.
Ante este tipo de situación la elevada actividad sinóptica elimina por
completo los flujos de brisa, el forzamiento orográfico produce el
ascenso de masas de aire que producen nubosidad y contribuyen
indirectamente a la eliminación de los patrones de brisa. Este tipo de
comportamiento se encuentra fuertemente asociado con la formación de
precipitaciones de origen convectivo en la zona de estudio.
Entre los patrones de brisa encontrados se ha observado como la
orografía produce un efecto de apantallamiento del FC, de modo que se
disminuye la capacidad del forzamiento sinóptico para afectar al frente de
brisas, de esta forma en comparación con las situaciones de FM, se hace
necesario una mayor intensidad del forzamiento para que se produzca la
desaparición del frente de brisa. El gradiente térmico vertical afecta sin
embargo únicamente a los escenarios con FM, así se aprecia como los
elevados gradientes térmicos favorecen en estos casos la formación de
patrones de brisa a pesar de la influencia de la intensidad de viento
sinóptico.
Los resultados del modelo son consistentes con los datos obtenidos en
las estaciones meteorológicas así se ha comprobado que el modelo es
CAPITULO VI: Conclusiones
6-6
capaz de describir el comportamiento y evolución del campo de viento bajo
situaciones de dominancia sinóptica o local. Más allá de la concordancia
que el modelo pueda poseer con datos observacionales horarios o diarios,
se ha comprobado su capacidad de reproducir las condiciones de carácter
climático, ya que es capaz de estimar la existencia de campos de brisas
con una frecuencia muy similar a la obtenida por trabajos experimentales
realizados en las proximidades (Salvador, 1999) y la costa mediterránea
(Azorin, 2007).
Una vez se ha obtenido una caracterización meteorológica del área
de estudio, se ha realizado una evaluación del impacto de material
particulado atmosférico (concretamente PM10) en el área de la plana de
Castellón. Para ello se ha utilizado el modelo MELPUFF que ha sido
alimentado con la base de datos meteorológicos generada anteriormente y
un inventario de emisiones generado a partir de los datos obtenidos de
diversas fuentes.
El modelo propuesto ha sido validado y se ha comprobado su
capacidad para estimar los parámetros de calidad del aire estipulados
por la legislación vigente con errores del orden de 1 µgr/m3 en la media
anual de PM10 y 5 días en la frecuencia anual de superación del valor
límite diario. Asimismo se ha comprobado que es también capaz de estimar
la contribución de fuentes de material particulado en la estación de
L’Alcora con una discrepancia media del 2.6% respecto de otros trabajos.
Las áreas de mayor impacto de emisiones cerámicas (Figura 4.10) se
localizan en el interior y su distribución espacial se encuentra claramente
asociada a la distribución de industrias y vías de comunicación. En estas
zonas se originan contribuciones a los valores medios anuales de unos 20
µgr/m3. Las áreas de mayor influencia de las emisiones no cerámicas se
localizan por el contrario en entornos más próximos a la costa y se
CAPITULO VI: Conclusiones
6-7
encuentran principalmente asociadas a la distribución de carreteras,
ciudades y actividades industriales puntuales como la central térmica y la
refinería de Castellón. Se producen dentro de estas zonas aportes a la
media anual de aproximadamente 15 µgr/m3.
Con respecto a las superaciones de los valores límite legislados (Figura
4.9) se definen en el área de estudio tres zonas claramente diferenciadas,
dos de ellas se centran al sureste de las de L’Alcora y Onda
correspondiéndose con las vías de comunicación que unen ambas
localidades con el área costera (CV-16 y CV-20, respectivamente). La
tercera zona se haya próxima a la costa entre las localidades de Castellón,
Vila-real y Burriana donde se observan elevados niveles de inmisión
formando una estructura paralela a la costa.
Dentro de las dos áreas al sureste de L’Alcora y Onda se observan
valores medios de 50 µgr/m3 que suponen entre 40 y 100 días al año de
superación del valor límite diario (Figura 4.9). En ellas, la contribución del
material particulado procedente de la industria cerámica es muy acusada
alcanzando valores superiores al 90% (Figura 4.13). Dentro de este
entorno, las emisiones de carácter difuso presentan una influencia
ligeramente más marcada en el entorno próximo a las zonas de emisión
donde estas pueden llegar a aportar el 75% del material particulado de
origen cerámico; por el contrario, este efecto se invierte según crece la
distancia a las fuentes donde las emisiones de procedencia canalizada
representan contribuciones superiores que pueden llegar a suponer el 85%
del material particulado de origen cerámico.
A lo largo de la línea de Castellón-Vila-real-Burriana las superaciones
de los límites legislados son más moderadas, se aprecian medias anuales en
torno a los 40 µgr/m3 y más de 45 superaciones del valor límite diario (ver
Figura 4.9). La mayor contribución de material particulado en este caso
CAPITULO VI: Conclusiones
6-8
corresponde por lo general al origen no cerámico, si bien aparece un
gradiente de influencias que divide esta zona en dos, la más septentrional
dominada por la influencia de la ciudad de Castellón en la que la
contribución no cerámica es muy elevada, alcanzando valores superiores al
90%, y la zona más meridional situada al sur de la localidad de Vila-real
en la que las emisiones de procedencia cerámica pueden llegar a suponer
el 75% del material particulado ambiental, de las cuales el 85% es de
procedencia canalizada.
Como etapa final del trabajo se realiza una estimación de en qué
medida la situación previamente mostrada es potencialmente mejorable
mediante la aplicación de nuevas tecnologías y prácticas que limiten las
emisiones de material particulado de la industria cerámica. Para ello, se
han utilizado los coeficientes de reducción de emisiones calculados en la
bibliografía para este tipo de tecnologías y se han propuesto una serie de
escenarios tecnológicos en los que han sido aplicadas estas reducciones.
Finalmente, sirviéndose del modelo anteriormente validado se ha realizado
una estimación de los nuevos niveles de inmisión esperables bajo este tipo
de condiciones y se ha realizado la comparación de los niveles de inmisión
producidos en cada escenario tecnológico con respecto al escenario de
referencia definido en el capítulo anterior.
Comparando los resultados de reducción media de material
particulado atmosférico mostrados en la Figura 5.7 para los escenarios con
limitación de emisiones canalizadas (escenarios 2.1 y 2.2) y con limitación
de emisiones de carácter difuso (escenario 2.3) se aprecia que, si bien la
reducción de emisiones canalizadas tiene un efecto más amplio
geográficamente hablando, la reducción de emisiones de carácter difuso
presenta un efecto más intenso pero geográficamente más localizado. Esta
diferencia es principalmente debida a dos factores: en primer lugar, el
número de focos de emisión es mucho menor para el caso de emisiones
CAPITULO VI: Conclusiones
6-9
difusas, de modo que la disminución de emisiones se acentúa en el entorno
de cada foco; y en segundo lugar, como ya se ha visto en capítulos
anteriores (ver Figura 4.13), las emisiones difusas se producen muy
próximas al suelo, lo cual dificulta considerablemente su transporte por la
acción del viento y limitando por tanto su alcance geográfico.
La reducción de emisiones de la industria cerámica tiene una
repercusión directa sobre los niveles de inmisión registrados en el entorno
industrial al sureste de las localidades de L’Alcora, Onda y Vila-real donde
la aplicación de MTD puede suponer disminuciones de los valores medios de
inmisión de material particulado de 10 o 15 µgr/m3. Si bien con respecto a
los estándares considerados en la legislación vigente y desde un punto de
vista estricto, esta mejora es insuficiente en todos los escenarios
tecnológicos, en el escenario tecnológico más restrictivo se aprecia una
considerable disminución de las regiones afectadas por superaciones de los
límites legislados, las cuales se verían restringidas a zonas muy concretas en
el entorno más próximo de las algunos centros de producción cerámica.
En el entorno más próximo a la costa delimitado por las localidades
de Vila-real, Burriana y Nules también se aprecian mejoras en la calidad
del aire asociadas a la reducción de emisiones provenientes de la industria
cerámica, si bien dada la menor presencia industrial en esta zona y la
mayor influencia relativa de emisiones de otros orígenes, estas reducciones
no son tan acusadas ya que se sitúan en todos los casos por debajo de los
10 µgr/m3 y no resultan tan determinantes a la hora de eliminar las
regiones con superaciones de los límites de calidad del aire.
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