Caso de estudio en la Bahía de La Habana mediante un acoplamiento WRF/CALMET
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Resumen
Se evaluó el modelo meteorológico CALMET durante el año 2016 en un dominio costero, la Bahía de La Habana, donde se aplicaron diversas resoluciones y varios conjuntos de datos de entrada CALMET diferentes. La evaluación se centró en términos de rendimiento del modelo en cuanto a viento y temperatura en superficie. Como datos de entrada, se combinaron los resultados del modelo de pronóstico WRF con medidas meteorológicas de la estación de Casablanca. El modelo CALMET mejoró sensiblemente los resultados de velocidad y dirección de viento en superficie del modelo WRF. Los estadísticos de temperatura del aire en superficie mostraron mejores resultados, pues estos se derivan de interpolaciones espaciales de los datos de entrada empleadosTambién se observó una mejora significativa en la predicción de la velocidad de viento a medida que se incluye la información de más estaciones meteorológicas como datos de entrada.
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Citas
Fallah-Shorshani, M.; Maryam Shekarrizfard, M. & Marianne Hatzopoulou, M. 2017. “Evaluation of Regional and Local Atmospheric Dispersion Models for 1 the Analysis of Traffic-Related Air Pollution in Urban Areas”. Atmospheric Environment, 167: 270-282. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2017.08.025
Fox, T. 2009. “Memorandum: Clarification on the EPA-FLM Recommended Settings for CALMET”. Lakes Environmental. Available:
Giaiotti, D.; Oshurok, D. & Skrynyk, O. 2018. “The Chernobyl nuclear accident 137Cs cumulative depositions simulated by means of the CALMET/CALPUFF modelling system”. Atmospheric Pollution Research, 9(3): 502–512.DOI: 10.1016/j.apr.2017.11.007.
González, J. A.; Hernández, A.; Rodríguez, A.; Saavedra, S. & Casares, J. J. 2015. “Surface and upper-air WRF-CALMET simulations assessment over a coastal and complex terrain área”. International Journal of Environment and Pollution, 57(3-4): 249-260, DOI: 10. 1504/ IJEP.2015.074509.
Hernández-Garcés, A.; González, J. A.; Casares, J.; Turtos, L.; Álvarez, L. & Jauregui-Haza, U. 2017a. “Case Study in Jagua Bay at South of Cuba Using a Coupling WRF/CALMET”. Revista Brasileira de Meteorologia, 32(4): 659-667. ISSN: 0102-7786. DOI: 10.1590/0102-7786324013.
Hernández-Garcés, A.; Jáuregui-Haza, U.; González, J.A.; Casares, J.J. & Álvarez, L. 2017b. “Aplicaciones del modelo de diagnóstico meteorológico CALMET”. Revista Cubana de Meteorología, 23(1): 122-140. ISSN: 0864-151X.
Huang, J.; Pan, X.; Guo, X. & Li, G. 2018. “Impacts of air pollution wave on years of life lost: A crucial way to communicate the health risks of air pollution to the public”. Environment international, 113:42-49. DOI: 10.1016/j.envint.2018.01.022.
Huang, S.; Tang, S.; Yu, H.; Xue, W.; Fang, P. & Chen, P. 2019. “Impact of physical representations in CALMET on the simulated wind field over land during Super Typhoon Meranti”. Frontiers of Earth Science, 13 (4): 744-757. DOI: 10.1007/s11707-019-0769-5.
Jiménez, P.; Jorba, O.; Parra, R. & Baldasano, J.M. 2006. “Evaluation of MM5-EMICAT2000-CMAQ performance and sensitivity in complex terrain: high-resolution application to the northeastern Iberian Peninsula”. Atmospheric Environment, 40(26):5056-72.DOI: 10.1016/j.atmosenv.2005.12.060.
Scire, J.S.; Robe, F.R.; Fernau, M.E. & Yamartino, R.J. 2000. A User’s Guide for the CALMET Meteorological Model (Version 5), Earth Tech, Concord, MA.
Skamarock, W.C. & Klemp, J.B. 2008. “A time-split nonhydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications”. Journal of Computational Physics, 27(7): 3465-3485. DOI: 10.1016/j.jcp.2007.01.037.
Turtos, L.; Capote, G.; Fonseca, Y.; Álvarez, L.; Sánchez, M.; Bezanilla, A.; Borrajero, I.; Meneses,E. & Pire, S. 2013. “Assessment of the weather research and forecasting model implementation in Cuba addressed to diagnostic air quality modeling”. Atmospheric Pollution Research., 4(1):64-74.DOI: 10.5094/APR.2013.007.
Zapata, C. B.; Yang, C.; Yeh, S.; Ogden, J. & Kleeman, M. J. 2018. “Estimating criteria pollutant emissions using the California Regional Multisector Air Quality Emissions (CA-REMARQUE) model v1.0”. Geosci. Model Dev., 11: 1293–1320, ISSN: 1991-9603, DOI: 10.5194/gmd-11-1293-2018.
Zapata, C.M.; Valdes, A.; Bautista; R. & Meraz, E.A.. 2020. “Comparison between simulated SO2 concentrations using satellite emission data and Pemex emission inventories in Tabasco, Mexico”. Environmental Monitoring and Assessment 192(310): 1-12. DOI: 10.1007/s10661-020-8247-9.