MODELO DE CALIDAD DEL AIRE PARA LA CIUDAD DE BUENOS AIRES
Salvador Enrique Puliafito
CONICET/Universidad Tecnológica Nacional Medrano 951, Buenos Aires
Federico Perez Gunella1, David Allende2
Abstract Se presenta el análisis de la calidad de aire en la Ciudad de Buenos Aires correspondiente a la evolución espacial y temporal de las emisiones de sus fuentes móviles y fijas. Las emisiones por fuentes móviles se determinaron por calle, a partir de flujos de tránsito en avenidas, considerando tipos de vehículo, tamaño, combustible utilizado, composición modal y cercanía a los centros de actividad. Los factores de emisión se tomaron del modelo COPERT. Las emisiones se agruparon en celdas de 300 m de lado, conformando un mapa de emisión grillado. Se incluyeron asimismo, emisiones industriales, residenciales y del sector energético estimadas con factores de emisión de CORINAIR.
Esta información, junto a las condiciones topográficas y meteorológicas de la zona analizada, se usó como entrada de datos de un modelo de dispersión que permite establecer el nivel de contaminantes en cada celda. El modelo de dispersión utilizado fue CALPUFF a partir de los datos meteorológicos generados por WRF, datos de superficie y radiosondeo local.
Index Terms Calidad de aire, modelo de dispersión, contaminantes
INTRODUCCIÓN
La contaminación urbana es un problema mundial significativo, ya que en varias zonas urbanas metropolitanas se presentan niveles de polución elevados de acuerdo a las guías de la Organización Mundial de la Salud [1]-[3]. La Ciudad de Buenos Aires (CBA) forma parte de uno de los conglomerados urbanos más grandes de América Latina, siendo el tráfico vehicular la principal causa del deterioro en calidad de aire.
1 Federico Pérez Gunella, Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Buenos Aires, [email protected]
El objeto de este trabajo es realizar un análisis de los niveles de calidad de aire de la CBA a través del uso de modelos, de manera de establecer las complejas interrelaciones con las emisiones de contaminantes proveniente de diversas fuentes. Para ello se estableció el comportamiento temporal y espacial de los contaminantes en el área de la CBA provenientes de fuentes fijas y móviles.
METODOLOGÍA
En este estudio se evaluó el impacto de todas las fuentes antrópicas sobre la calidad de aire de la CBA en un dominio de modelado que cubre un área de 625 km2, entre 34.5° S y 34.7°
S de latitud y 58.3° W y 58.6° W de longitud. Ésta es en una región plana con elevaciones de terreno hasta 40 metros, incrementándose hacia el SW. La resolución de la grilla de receptores se eligió de 500 m para reproducir adecuadamente las singularidades del terreno y obtener un tiempo computacional razonable.
Emisiones de fuentes fijas
Las principales emisiones de fuentes estacionarias provienen principalmente de 54 chimeneas, que corresponden a centrales térmicas e industrias ubicadas en la costa NE del Río de la Plata y en la zona de Dock Sud, Partido de Avellaneda. En la actualidad hay 4 centrales térmicas con una capacidad de generación total de 4 982 MW que usan como combustible gas natural, gasoil y fueloil. Las emisiones de las mismas se estimaron de acuerdo a la metodología sugerida en CORINAIR [4] y en IPCC [5] utilizando factores de emisión específicos para cada tipo de combustible y potencia instalada.
Se incorporaron asimismo, las fuentes industriales ubicadas en el Polo Petroquímico de Dock Sud, un aglomerado de 42 empresas que ocupa 380 hectáreas ubicado entre el canal Dock Sud y el Río de la Plata. Las emisiones gaseosas provenientes de dichas empresas se encuentran registradas y fueron tomadas de [6] y [7].
Emisiones residenciales y comerciales
Las emisiones de las fuentes residenciales se estimaron utilizando datos estadísticos de consumo de gas natural y GLP. La distribución espacial de las mismas se realizó utilizando datos de densidad de población y un indicador de necesidades básicas insatisfechas (NBI).
El consumo de gas natural y GLP se utiliza mayormente para calefacción y suman un total
de 74 200 TJ, siendo las emisiones relacionadas con el mismo mayormente CO2, CO y NOx.
Emisiones de fuentes móviles
La estimación de las emisiones de contaminantes del sector transporte fueron determinadas previamente utilizando un análisis bottom-up de acuerdo a lo detallado en [8]. En este esquema, se partió del conteo de tráfico en numerosas calles y se procedió a la determinación de la cantidad y clase de vehículos que circulan por cada tipo de avenida.
Luego, se realizó una distribución espacial de población y actividades que demandan una utilización del transporte, como ser centros industriales, comerciales, educacionales o gubernamentales. A partir de factores de emisión detallados para cada tipo de vehículo y combustible se calcularon las emisiones en cada segmento de calle de la ciudad. El cálculo de dichos factores de emisión se realizó utilizando el modelo COPERT III [9], información de estudios previos propios [10] y locales [11]. Finalmente, esta información, fue asociada a grillas que indican la distribución espacial de las emisiones, a través de un Sistema de Información Geográfico (SIG). En la Tabla I se presenta un balance anual de emisiones totales calculadas incluyendo todo tipo de fuentes. La Figura 1 muestra la distribución porcentual de las emisiones por tipo de combustible y tipo de fuente.
Modelo de dispersión
La evaluación del impacto de las emisiones se realizó utilizando el modelo de dispersión CALPUFF [13], un avanzado sistema de modelado de calidad de aire y de meteorología en estado no estacionario, multicapa y multi-especie. El mismo está diseñado para evaluar el transporte e impacto a largo alcance de contaminantes, en condiciones meteorológicas complejas [14]. Este modelo tipo “puff” o soplo, representa una pluma continua de material contaminante como una serie de paquetes discretos, calculándose la concentración en un receptor como la suma de todos los soplos cercanos al mismo, para luego promediarse en el salto de tiempo.
Meteorología
El modelo Weather Research and Forecasting (WRF) [15]-[16] proporciona los parámetros dinámicos meteorológicos para el cálculo de dispersión. WRF es un sistema de predicción
numérica de meso-escala diseñado para ser usado como sistema de predicción meteorológica.
TABLA I:EMISIONES TOTALES SECTORIALES Energía Emisiones Totales por año*
CO2 CO NOx HC
TJ Gg Mg Mg Mg
1985 181437 11087 305037 67671 33106 1986 233702 14070 349469 82897 34781 1987 213758 13551 326782 95215 34487 1988 244054 15438 323994 110194 31069 1989 271294 16489 336198 103040 29645 1990 230363 13900 309047 83380 29050 1991 246951 15363 319854 103222 30712 1992 232641 14081 323677 85249 31931 1993 290034 17705 371693 111630 35894 1994 277790 16977 344674 107288 33214 1995 289498 17704 365700 111284 36224 1996 307475 18683 381409 115501 36820 1997 251629 15119 331552 88992 32377 1998 245446 15236 307412 101609 30141 1999 271928 16382 314278 99392 27456 2000 286088 17048 306805 100172 24419 2001 243943 14647 282635 86813 25756 2002 200971 12190 245690 74351 24232 2003 216839 13038 234667 78306 20694 2004 356277 22540 314563 166720 21557 2005 366963 23051 330558 166877 22996
*Incluye los sectores transporte, energético, industrial, comercial y residencial Fuente: Fuente: [8]-[12]
FIGURA.1 EMISIONES DE NOX PARA EL PERÍODO 1995-2005, SEGÚN COMBUSTIBLE Y
Las condiciones iniciales y de contorno se introdujeron con datos históricos del sistema de predicción global NCEP [17], disponibles en una resolución de 0.5 grados (alrededor de 50 km a la latitud de trabajo), cada 6 horas, durante todo el período simulado. Las salidas de este modelo de meso-escala son introducidas al preprocesador meteorológico de CALPUFF, que determina los campos de variables meteorológicas en tres dimensiones con alta resolución temporal y espacial. Asimismo, se incorporaron observaciones horarias de superficie y datos de radiosondeos obtenidos en la estación del servicio meteorológico de Aeroparque.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La Figura 2 muestra la contribución de cada una de las fuentes en el total de las emisiones, mientras que una distribución espacial de las emisiones de NOx producto de la actividad vehicular se presenta en la Figura 3. Las centrales térmicas son las mayores contribuyentes a las emisiones de SO2 y son las segundas mayoras emisoras de NOx. El transporte es responsable de la mayor parte de las emisiones de NOx, alrededor de un 62% del total emitido. Asimismo, el tránsito vehicular contribuye con la mayoría de las emisiones de CO, PM10 y VOC.
Las Figuras 4 y 5 muestran promedios de 24 horas para las concentraciones de NOx y SO2. El modelo muestra que en la red de calles de la CBA se agrupan las mayores concentraciones de NOx. Las líneas de mayor isoconcentración se agrupan precisamente alrededor de avenidas con intenso flujo vehicular. Esto también es cierto para los otros compuestos emitidos mayormente por la actividad de los vehículos. En cambio, las mayores concentraciones de SO2 se distribuyen mayormente alrededor de las fuentes puntuales. El modelo indica asimismo que la zona central administrativa de la ciudad presenta concentraciones elevadas de todos los compuestos simulados. Los promedios diarios para todo el dominio de modelado son 28,4 µg/m3 para el SO2, 49,7 µg/m3 para el NOx, 47,3 µg/m3 para PM10, y 329,1 µg/m3 para el CO. Las mayores concentraciones se verifican entre 1 y 2 km al suroeste de las centrales térmicas, alcanzando valores de hasta 271.7 µg/m3 de SO2 y 384.4 µg/m3 de NOx. La Tabla II muestra una comparación de los valores simulados con una recopilación de mediciones existentes. Debe notarse que la Ciudad de Buenos Aires ha tenido diversos períodos y responsables del monitoreo. Se realiza en forma discontinua desde 1974 y en forma continua desde el año 2002, con 1 estación
de monitoreo continuo (en Palermo desde 2001), 3 estaciones en Parque Patricios, Pompeya y Chacarita. Hay mediciones de SO2, NO2, CO, O3 y material particulado, con tecnología homologada por la US EPA. Actualmente la Agencia de Protección Ambiental de la CBA [18]
ha adquirido 42 estaciones con una nueva tecnología electrónica, que aún no han sido instaladas, y deberán ser calibradas y probadas. Otras instituciones como la CONEA y la UBA han realizado monitoreo de calidad del aire [19].
FIGURA. 2
CONTRIBUCIÓN DE CADA TIPO DE FUENTE AL TOTAL DE EMISIONES DE VARIOS CONTAMINANTES.
TABLA II
COMPARACIÓN ENTRE MONITOREO Y SIMULACIONES
Contam.
Período de muestreo
Estándares locales
Guías OMS
Simulado
(este trabajo) Monitoreo
ug/m3 ug/m3 ug/m3 ug/m3
SO2 24 hs 365 125
Promedio: 38.4 –
Máx: 271 Min: 5 ‐Max:36 [19]
CO 8 hs 10300 10000
Promedio: 447 – Max: 3398
Promedio: 716 ‐ Max: 1416 [18]
NOx 1 h N/D 200
Promedio: 179 – Max: 1443
Promedio: 231 ‐ Max: 458 [18]
Promedio: 47.3 –
FIGURA. 3
EMISIONES VEHICULARES DE NOX PARA LA CIUDAD DE BUENOS AIRES.
FIGURA. 4
PROMEDIOS DIARIOS DE CONCENTRACIÓN DE NOX.
FIGURA. 5
CONCLUSIONES
En este estudio, se utilizó el modelo de dispersión CALPUFF para simular la dispersión de contaminantes en la CBA con el objeto de proporcionar una estimación de la trayectoria de las emisiones contaminantes y determinar la calidad del aire en este centro urbano. Se realizó un detallado inventario de emisiones, incluyendo emisiones industriales, vehiculares y residenciales. El mapeo de concentraciones representa un gran avance debido a que en el área bajo estudio no hay en funcionamiento aún una red estable de monitoreo de contaminantes con una densidad de estaciones suficientes como para determinar la calidad del aire en forma espacial. Se espera que la complementación de este tipo de información geográfica con la nueva red de monitoreo pueda contribuir a determinar las áreas más crítica de la ciudad.
El sector transporte es el mayor contribuyente al problema de calidad de aire en la CBA.
Los resultados del modelo muestran que las áreas con mayores concentraciones se encuentran en las cercanías de los principales accesos o avenidas para la mayoría de los contaminantes, excepto para el SO2 que es emitido esencialmente por fuentes fijas. La zona central administrativa presenta asimismo elevadas concentraciones de todos los compuestos al contar con una densa red de calles muy transitada y estar ubicada cerca de las fuentes puntuales.
AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a la Universidad Tecnológica Nacional, representada por las Facultades Regionales Buenos Aires (FRBA) y Mendoza (FRM) y al Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) y por el apoyo permanente a las actividades de investigación. Este proyecto ha sido financiado parcialmente por la Agencia FONCyT bajo el proyecto PICT 2005. 23-32686 ‘Sistema integrado para la mejora en la determinación espacial de las emisiones vehiculares y la calidad del aire urbano’
REFERENCIAS
[1] Fenger, J., "Urban air quality ", Atmospheric Environment, 33, 29, 1999, pp. 4877-4900.
[2] Mage D., Ozolins G., Peterson P., Webster A., Orthofer R. et al., “Urban air pollution in megacities of the world”, Atmospheric Environment, 30, Issue 5, 1996, pp. 681-686.
[3] Su M., Fath B. D., Yang Z., “Urban ecosystem health assessment: A review”, Science of The Total Environment, 408, 12, 2010, pp.
2425-2434.
[4] EEA, “EMEP/CORINAIR Emission Inventory Guidebook–2007,” http://www.eea.europa.eu/publications/EMEPCORINAIR5.
Accedido Enero 2010.
[5] IPCC, “2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories”, http://ipcc-nggip.iges.or.jp, Accedido enero 2010.
[6] JICA I, “Estudio o Línea de Base de Concentración de Gases Contaminantes en Atmósfera en el área de Dock Sud en Argentina”, Agencia de Cooperación Internacional de Japón para la Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable, 2002.
[7] Tarela, P.A., Perone, E.A., “Air Quality Modeling of the Buenos Aires Metropolitan Area”, Integrated Environmental Strategies Project, U.S. Environmental Protection Agency (EPA) and National Renewable Energy Lab. (NREL), USA, 2002.
[8] Perez Gunella, F., Puliafito S.E., Pirani, K., “Cálculo de emisiones del transporte para la Ciudad de Buenos Aires usando un Sistema de Información Geográfico”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 13, 2009, pp 57-64.
[9] Ntziachristos, L., Samaras, Z., “COPERT III Computer programme to calculate emissions from road transport, Methodology and emission factors (Version 2.1)”, Technical Report No 49, EEA, 2000.
[10] Gantuz, M., Puliafito, E., Puliafito, J.L, “Modeling mobile source emissions by on-board characterization of roadways”, Urban Transport, Editorial WIT Press, Computational Mechanics Publications, 2009.
[11] Gagioli, F., Tarela P., “El cambio climático y la Polución Urbana”. Secretaría de Desarrollo Sustentable y Política Ambiental. 2005.
http://www.estrucplan.com.ar
[12] Puliafito, E., Rojic, G., Perez Gunella, F.: “Inventario de emisiones para la ciudad de Buenos Aires”, en Puliafito, E.; Quaranta, N.
(Ed.), “Contaminación Atmosférica en Argentina. Contribuciones de la II Reunión Anual PROIMCA”, UTN; pp 183-199; 2009.
http://www.utn.edu.ar/secretarias/scyt/PROIMCA.UTN.
[13] Scire, J.S., Strimaitis, D.G., Yamartino, R.J., “A user’s guide for the CALPUFF dispersion model (version 5.0),” Earth Tech Inc, 2000.
[14] U. S. Environmental Protection Agency, “Technical Issues Related to use of the CALPUFF Modeling System for Near-field Applications,” Office of Air Quality Planning and Standards. Research Triangle Park, 2008.
[15] Michalakes J., Dudhia J., Gill D., Henderson T., Klemp J., Skamarock W., et al., “The weather research and forecast model:
software architecture and performance.” In: Zwieflhofer Walter, Mozdzynski George, editors. Proceedings of the Eleventh ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology. World Scientific, 2005. pp. 156–68
[16] Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Barker D.M., Wang W., et al., “A description of the Advanced Research WRF Version 2”, NCAR Tech Notes-468+STR, 2005.
[17] U.S. National Centers for Environmental Prediction, “NCEP FNL Operational Model Global Tropospheric Analyses, April 1997 to June 2007”, 1997, disponible en línea en http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.0/.
[18] Estación de monitoreo de referencia de Palermo (2008) operada por la Agencia de Protección Ambiental de la Ciudad de Buenos Aires. http://www.buenosaires.gov.ar/areas/med_ambiente/apra/calidad_amb/red_monitoreo/index.php.
[19] Romero, C.A, C. Rickert, A. Ledesma, L.E. Dawidowski (1995). Medición de concentraciones de material particulado, NO x y SO2 en el área de influencia de centrales térmicas. Centrales Puerto y Costanera. Comisión Nacional de Energía Atómica. Informe final para el Ente Nacional Regulador de la Electricidad, Buenos Aires
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