estudios de calidad del aire con herramientas …...2016/07/01 · variabilidad, tendencias y...

Estudios de calidad del aire con herramientas satelitales en Mexico

Michel Grutter de la Mora*, Wolfgang Stremme, Alejandro Bezanilla, Josué Arellano, Jorge Baylón, Zuleica Ojeda, Beatriz Herrera

Centro de Ciencias de la Atmósfera - UNAM

Claudia Rivera Cárdenas Facultad de Química – UNAM

* [email protected]

Encuentro Nacional de Respuestas al Cambio Climático: Calidad del Aire

29 de Junio al 1 de Julio 2016

Medición de columnas desde la superficie MAX-DOAS / FTIR

Distribución espacial de gases con observaciones

satelitales

Modelos de calidad del

aire

• Emisiones • Evaluación de escenarios

• Nuevas tecnologías • Cambios de uso de suelo • Medidas de mitigación, etc.

• Pronósticos, etc

VA

LID

AC

IÓN

VALIDACIÓN

Entradas: meteorología emisiones, uso de suelo, etc.


Michel Grutter, CCA–UNAM

• Variabilidad atmosférica • Ciclos • tendencias • Eventos extremos

• Transporte, etc.

Diagrama de flujo a seguir en estudios de validación usando observaciones satelitales

LIMB

NADIR OCULTACIÓN

3

Sensores satelitales: geometrías



Medición de monóxido de carbono (CO) desde el espacio

Instrument: IASI Infrared Atmospheric Sounding Interferometer ESA Met-Op-A Lanzaniento: October 2006 Interferometro FTIR Observaci-on: Nadir Resolución: 0.5 cm-1

Rango: 645 – 2560 cm-1

FOV: 12 km aprox. Sobrevuelo CDMX: 10:19 CO algoritmo de análisis: FORLI (LATMOS-IPSL) Gases: CO, O3, N2O, NH3, CH4, CO2

TEMPERATURA DEL BRILLO



M. Van Damme et al. Atmos. Chem. Phys., 14, 2905–2922, 2014

Ejemplo de espectro de radiancia medido por IASI demostrando las diferentes ventanas espectrales usadas para recuperar NH3 en la atmósfera

OET full RT

Hyperspectral Range Index Look-up tables

5



M. Van Damme et al. Atmos. Chem. Phys., 14, 2905–2922, 2014

NH3 total columns (molec cm−2) and relative error (bottom-left inset, %) distributions for five years of IASI measurements (2007 – 2012). Vuelo matutino

6



Averaged IASI, MOPITT (1999), AIRS (2002) and TES (2004) CO total column distributions, binned on a 1◦×1◦ grid, for August 2008. All observations are for day-time, and were cloud-filtered following the recommendation provided by each retrieval team.

Distribución global de CO G

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TANSO-FTS (GOSAT)

A-Train. Formación de satélites observando la Tierra. Aura viaja 15 min detrás del satélite Aqua



A-TRAIN

Lanzamiento: Julio 2004 Altitud de la órbita: 705 km Espectrometro UV/vis apuntando al NADIR (270-500 nm) Mide radiación solar reflejada por la superficie/atmósfera Técnica DOAS Compuestos: O3, SO2, NO2, BrO, HCHO

OMI (satélite AURA)

En superficie, cada 2seg. mide un swath de 2600 x 13km2, dividiéndose en 60 celdas de aprox. 13 x 24 km2. Conforme nos alejamos del centro del swath, la celda puede medir 15 x 33 km2.



Mapas de NO2 de OMI L2. Visualización de la distorsión de los pixeles por la geometría de medición



OMI (satélite AURA)

Bióxido de nitrógeno (NO2) proxy de la industrialización

Beirle et al. ACP 2003

Producto de observación satelital basada en columnas inclinadas y recuperadas con la técnica DOAS, y KNMI combinado modelación, recuperación y asimilación de datos.

DOMINO: Columnas troposféricas diarias Mayo 2013.

DOMINO: Columnas troposféricas mensuales 2013-2014



OMI/Aura data set version 003, level 2, NO2 data product version 1.1.4.4 (Claas, 2012) clod fraction below 20% 2006 - 2011 NASA’s Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GESDISC) (http:// disc.sci.gsfc.nasa.gov/Aura/data-holdings/OMI)

2 NO2 México 2006-2011



NO2 columna tot.

Arellano et al. The MAX-DOAS network in Mexico City to measure atmospheric pollutants. Atmosfera. 29(2) 157-167, (2016).

Red MAX-DOAS



OMI

MDOAS

OMI (líneas continuas) MDOAS (líneas discontinuas)



NO2 OMI vs MAX-DOAS (Ene – Ago 2011) Zuleica Ojeda 2016

NDJF dry and cold

MAM dry and hot

JJASO wet

Nitrogen dioxide DOAS measurements from ground and space: comparison of zenith scattered sunlight ground-based measurements and OMI data in Central Mexico. C. Rivera, W. Stremme and M. Grutter. Atmosfera, 26(3). 2013.



Top-down estimation of the carbon monoxide emissions from the Mexico Megacity based on FTIR measurements from ground and space. W. Stremme, M. Grutter, C. Rivera, A.R. Garcia, I. Ortega, M. George, C. Clerbaux, P.-F. Coheur, D. Hurtmans, J.W. Hannigan, M.T. Coffey. Atmos. Chem. Phys., 13, 1357-1376, 2013.

Distribución global de CO en la ZMVM



“top-down vs. bottom-up”

• Spatial extrapolation (satellite)

• Temporal extrapolation -> 24 h

Inventario es 37% menor que la observación



CO2 Superficie vs FTIR (Altzomoni)

Ciclo anual



Jorge Baylón 2015

CO2 Superficie vs FTIR (Altzomoni)

Ciclo diurno



Jorge Baylón 2015

Weekly diurnal variability of surface CO2 in the UNAM site with data from the period July - November of 2014.

Diurnal variability of the total column of CO2 measured above the UNAM site (data from 2014).

SURFACE

TOTAL COLUMN

CO2 Superficie vs FTIR (UNAM)



Jorge Baylón 2015

CO2 GOSAT vs FTIR (Altzomoni)



Jorge Baylón 2015

Ciclo anual Ciclo diurno

NH3 FTIR (UNAM)



Beatriz Herrera 2016

UNAM: 1.38 x 1016 moléculas de NH3/cm2

NH3 IASI (satélite MetOp A) Enrico Dammers (comunicación personal)



SO2 OMI (satélite Aura) McLinden et al. “Space-based detection of missing sulfur dioxide sources of global air pollution”. Nature Geoscience 9, 496-500 (2016).

Observaciones + Vientos --> Emisiones Comparación con inventario global (HTAP-EDGAR v2) México: • Emisiones OMI

mucho mas altas de lo reportado

• 3 fuentes mayores faltan



Futuro: órbitas geoestacionarias



Lanzamiento: 2018-2019 Técnica: UV/vis spectrom. Resolución esp: 1.65 x 4.54 km Res. Temporal: 1 h !!!! Gases: NO2, O3, HCHO SO2, AOD, UV-i

PI: Kelly Chance Smithsonian CFA Participación de la UNAM en el grupo científico de la misión

Slide: Kelly Chance

Conclusiones

• Los satelites producen información valiosa acerca de la distribución espacial de contaminantes

• La validación de los productos satelitales con mediciones desde superficie (MAX-DOAS, FTIR) son necesarias para tener mayor confianza en las observaciones.

• La medición de columnas ofrece muchas ventajas (i.e. vínculo directo con las emsiones, forzamiento radiativo, etc).

• Con observaciones satelitales se pueden hacer estudios valiosos de variabilidad, tendencias y evaluación de la calidad del aire (especialmente donde no hay mediciones)

• Futuras misiones (geoestacionarias): mayor resolución espacial y temporal



Gracias

Michel Grutter de la Mora*, Wolfgang Stremme, Alejandro Bezanilla, Josué Arellano, Jorge Baylón, Zuleica Ojeda, Beatriz Herrera

Centro de Ciencias de la Atmósfera - UNAM

Claudia Rivera Cárdenas Facultad de Química – UNAM

* [email protected]

Encuentro Nacional de Respuestas al Cambio Climático: Calidad del Aire

29 de Junio al 1 de Julio 2016



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