dr. marcelo e. korc ops/oms-cepis modelos de predicción de la calidad del aire
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Dr. Marcelo E. KorcOPS/OMS-CEPIS
Modelos de predicción de la calidad del aire
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Contenido
• Definición
• Objetivos
• Características
• Limitaciones
• Evaluación
• Ejemplos
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¿Qué es un modelo de predicción de la calidad del aire?
Es la representación matemática
de los procesos de transporte,
transformación y remoción de los
contaminantes del aire.
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¿Cuáles son los objetivos?
• Desarrollar estrategias de control
• Evaluar el impacto ambiental
• Analizar las tendencias de la calidad del aire
• Seleccionar sitios apropiados para ubicar estaciones de muestreo
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Modelo Concentracionesambientales
Resultante
Emisiones
Meteorología
Terreno
Datos dealimentación
Concentraciónde fondo
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Clases de modelos
Semi-empíricos
Empíricos
Numéricos
Análisis estadísticos
Característicasquímicas y físicas
Modelos Gaussianos
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Niveles de sofisticación
• Modelos de sondeo– Cálculos simples– Situaciones sencillas– Resultados conservadores
• Modelos refinados – Tratamiento detallado de procesos – Gran cantidad de datos de
alimentación precisos– Situaciones complejas
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Características• Escalas espacial y temporal
• Estado estacionario o dependiente del tiempo
• Marcos de referencia
• Tipo de fuente
• Tratamiento de la topografía y meteorología
• Tipo de contaminante
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Limitaciones• La química, meteorología y topografía
debe ser estudiada caso por caso
• Falta de datos de alimentación al modelo
• Necesaria consistencia en la selección y aplicación de modelos y sus datos de alimentación
• Limitada representatividad de los resultados
• Necesaria participación de especialistas
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Evaluación de los resultados
Observaciones
• Puntuales• Errores de medida• Incertidumbre
• Promedios volumétricos• Representación incorrecta
del proceso• Datos de alimentación
incompletos o erróneos
Modelos
Comparar los resultados de los modelos con los datos observados.
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Métodos para evaluar la exactitud de los modelos
• Evaluación del sesgo
• Análisis del error
• Correlación espacial y temporal
• Análisis de sensibilidad
• Juicio subjetivo de especialista
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Ejemplos
• Modelo para calle bordeada de edificios
• Modelo Gaussiano
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Modelo para calle bordeada de edificios
EdificioEdificio
Tráfico
VortexPrincipal
SotaventoBarlovento
Concentraciónde fondo
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Sotavento
Barlovento
C = C1 + Cb
Dirección del viento perpendicular al eje de la calle
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C1 = 1/2 [C1 (Barlovento) + C1 (Sotavento)]
C = C1 + Cb
Dirección del viento paralela al eje de la calle
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Variables
C1 Concentración (g/m3)N Flujo de tráfico (vehículos/hora)q Factor de emisión (g/km/vehículo)u Velocidad del viento a nivel del
techo de los edificios (m/sec)W Ancho de la calle (m)x, z Ubicación del receptor con
respecto al tráfico (m)K Constante (K 7 es sugerido)
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Modelo Gaussiano
Curva de concentración
Gaussiana
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Modelo Gaussiano para Una Fuente Puntual (en Excel)
Altura de la chimenea (m) 50 Velocidad de salida del gas (m/s) 5
Diámetro de la chimenea (m) 3 Temperatura de salida del gas (C) 250
Tasa de emisión (g/s) 10 Temperatura ambiente (C) 25
Categoría 1 = Muy inestable 4 = Neutral
de la condición 3 2 = Moderadamente inestable 5 = Ligeramente estable
Atmosférica: 3 = Ligeramente inestable 6 = Estable
Velocidad Altura Concentración máxima a nivel del suelo (ug/m3)
del viento Efectiva Distancias seleccionadas de la fuente (km)
(m/s) de la chimenea (m) 0 0.5 1 1.5 3 5 10 20 35 60 1001 437 0 0 0 0 4 8 6 3 2 1 12 243.5 0 0 1 7 13 9 4 2 1 0 03 179 0 0 7 15 12 7 3 1 1 0 04 146.8 0 0 14 19 11 5 2 1 0 0 05 127.4 0 1 18 19 9 5 2 1 0 0 06 114.5 0 3 20 18 8 4 1 1 0 0 07 105.3 0 5 21 17 7 3 1 0 0 0 08 98.38 0 7 21 16 6 3 1 0 0 0 09 93.01 0 9 21 15 6 3 1 0 0 0 0
10 88.7 0 10 20 14 5 2 1 0 0 0 0
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Puntos Principales
• Componente de un sistema de vigilancia
• Complejo desarollo y implementación
• Necesidad de evaluación de resultados