Evaluación de la calidad del aire en la Bahía del Mariel con el modelo CALPUFF

Contenido principal del artículo

Roger David Ramírez-Plasencia
Anel Hernández-Garces
Adrian Luis Ferrer-Hernández

Resumen

La modelación de la calidad del aire juega un papel esencial para cuantificar los valores máximos permitidos para las concentraciones de contaminantes. Este trabajo utiliza un sistema de modelación compuesto por un modelo diagnóstico meteorológico (CALMET), con un modelo de dispersión para la calidad del aire (CALPUFF), a partir de las salidas diagnóstico del modelo Weather Research and Forecasting (WRF). El objetivo general es evaluar el estado de la calidad del aire en la bahía del Mariel mediante el uso de este sistema de modelación, a partir de las emisiones de fuentes fijas. Se verifica el cumplimiento de la norma cubana de calidad del aire NC 1020:2014 para monóxido de carbono (CO), óxidos de nitrógeno (NOx), dióxido de azufre (SO2) y material particulado de 10 µm (Pm10) desde el 18/5/2015 hasta el 21/5/2015. Las máximas concentraciones horarias de PM10 superiores a lo normado se localizaron sobre el Consejo Popular (CP) Mariel con valores superiores a los 206 µg/m3 en horarios del día, influenciados por la brisa de mar. Las concentraciones horarias de SO2 superaron la norma en 3,9 veces, con concentraciones horarias de 800 a 900 µg/m3 durante la noche y la madrugada favorecidos por la influencia de la brisa de tierra. Se apreció una sobrestimación del modelo para el PM10 por la inexistencia de datos meteorológicos en el área de estudio que alimentaran CALMET, y debido a que la obtención de los valores de emisión está basada en procesos industriales que no reflejan los verdaderos volúmenes emitidos.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Detalles del artículo

Cómo citar
Ramírez-PlasenciaR. D., Hernández-GarcesA., & Ferrer-HernándezA. L. (1). Evaluación de la calidad del aire en la Bahía del Mariel con el modelo CALPUFF. Revista Cubana De Meteorología, 28(1). Recuperado a partir de http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/606
Sección
Artículos Originales

Citas

Carson, D. J. (1973). The development of a dry inversion‐capped convectively unstable boundary layer. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 99(421), 450-467. https://doi.org/10.1002/qj.49709942105.
Dresser, A. L., & Huizer, R. D. (2011). CALPUFF and AERMOD model validation study in the near field: Martins Creek revisited. Journal of the Air & Waste Management Association, 61(6), 647-659. https://doi.org/10.3155/1047-3289.61.6.647
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 area. International Journal of Environment and Pollution, 57(3-4), 249-260. https://doi.org/10.1504/IJEP.2015.074509.
Hernández, A., Jáuregui-Haza, U., González, J. A., Casares-Long, J. J., Saavedra-Vázquez, S., Guzmán-Martínez, F., & Torres-Valle, A. (2016). Aplicaciones del modelo lagrangiano de dispersión atmosférica CALPUFF. Revista Ciencias de la Tierra y el Espacio, 17(1), 32-44.
Hernández, A., Reinosa, M., & Hernández, F. (2017). Contaminantes atmosféricos procedentes de centrales azucareros avileños. Universidad & Ciencia, 6(2), 17-26.
Hernández, A., Saavedra, S., Rodríguez, A., Souto, J. A., & Casares, J. J. (2014). Coupling WRF and CALMET models: Validation during primary pollutants glc episodes in an Atlantic coastal region. Air Pollution Modeling and its Application, XXII, 681-684. https://doi.org/10.1007/978-94-007-5577-2_116
Hernández, A., Souto, J. A., Rodriguez, A., Saavedra, S., & Casares, J. J. (2015). Validation of CALMET/CALPUFF models simulations around a large power plant stack. Física de la Tierra, 27, 35-55.
Holzworth, G. C. (1964). Estimates of mean maximum mixing depths in the contiguous United States. Monthly Weather Review, 92(5), 235-242. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1964)092<0235:EOMMMD>2.3.CO;2.
Holzworth, G. C. (1967). Mixing depths, wind speeds and air pollution potential for selected locations in the United States1. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 6, 1039-1044. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1967)006<1039:MDWSAA>2.0.CO;2.
Huang, D., & Guo, H. (2019). Dispersion modeling of odour, gases, and respirable dust using AERMOD for poultry and dairy barns in the Canadian Prairies. Science of The Total Environment, 690, 620-628. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2019.07.010.
INSMET. (2015). Caracterización climática de la zona del montaje de la torre de 180 metros de la Central Eléctrica Máximo Gómez del Mariel. Periodo 2005-2014 (p. 17) [Informe Técnico del Centro Meteorológico Provincial La Habana-Artemisa-Mayabeque].
Levy, J. I., Spengler, J. D., Hlinka, D., Sullivan, D., & Moon, D. (2002). Using CALPUFF to evaluate the impacts of power plant emissions in Illinois: Model sensitivity and implications. Atmospheric Environment, 36(6), 1063-1075. https://doi.org/10.1016/S1352-2310(01)00493-9.
López, C. M. (2006). Introducción a la Gestión de la Calidad del Aire. Instituto de Meteorología.
Maul, P. R. (1980). Atmospheric transport of sulphur compound pollutants [Tesis de Doctorado, Imperial Collage of London.]. https://spiral.imperial.ac.uk/bitstream/10044/1/35253/2/Maul-PR-1980-PhD-Thesis.pdf
Murena, F., Mocerino, L., Quaranta, F., & Toscano, D. (2018). Impact on air quality of cruise ship emissions in Naples, Italy. Atmospheric Environment, 187, 70-83. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2018.05.056
Oyarzún, M. (2010). Air pollution an its effects on health. Revista chilena de enfermedades respiratorias, 26, 16-25. https://doi.org/10.4067/S0717-73482010000100004.
Prieto, F., Benítez, I., Ramos, L. B., & García, A. (2017). Determinación de las emisiones de dióxido de azufre en la termoeléctrica “10 de octubre”. Monteverdia, 10(1), 26-35.
Radonjic, Z., Chambers, D., Telenta, B., & Janjic, Z. (2011). Coupled NMM-CALMET meteorology development for the CALPUFF air dispersion modelling in complex terrain and shoreline settings. Geophysical Research Abstracts, 13(EGU2011), 3729.
Rood, A. S. (2014). Performance evaluation of AERMOD, CALPUFF, and legacy air dispersion models using the Winter Validation Tracer Study dataset. Atmospheric Environment, 89, 707-720. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2014.02.054.
Scire, J. S., Robe, F. R., Fernau, M. E., & Yamartino, R. J. (2000). A user’s guide for the CALMET Meteorological Model (p. 332) [Tech. Rep.]. Earth Tech, Inc. http://www.src.com/CALPUFF/download/CALMET_UsersGuide.pdf
Scire, J. S., Strimaitis, D. G., & Yamartino, R. J. (2000). A user’s guide for the CALPUFF dispersion model (p. 521) [Tech. Rep.]. Earth Tech, Inc. http://www.src.com/calpuff/download/CALPUFF_UsersGuide.pdf
Sierra-Lorenzo, M., Borrajero-Montejo, I., Ferrer-Hernández, A., Hernández-Valdés, Y., Morfa, J., Morejón-Loyola, Y., & Hinojosa-Fernández, M. (2017). Estudios de Sensibilidad del Sispi a Cambios de la pbl, la Cantidad de Niveles Verticales y, las Parametrizaciones de Microfısica y Cúmulos, a muy alta Resolución (Informe de Resultado Científico No. 1; Proyecto: Sistema de Predicción a muy corto plazo basado en el Acoplamiento de Modelos de Alta Resolución y Asimilación de Datos II, p. 26). Instituto de Meteorología.
Sosa, C. (2018). Gestión de la contaminación del aire en un municipio Industrial. Caso de estudio: Mariel. Revista Cubana de Meteorología, 24(1), 75-94.
Souto, J. A., Moral, C., Rodríguez, A., Saavedra, S., Casares, J. J., & Hernández-Garces, A. (2014). Simulation of plume dispersion using different stack configurations and meteorological inputs. International Journal of Environment and Pollution, 55(1-4), 139-147. https://doi.org/10.1504/IJEP.2014.065917.
Turtos, L., Capote, G., Fonseca, Y., Alvarez, L., Gacita, 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. https://doi.org/10.5094/APR.2013.007
Souto, J. A.; Moral, C.; Rodríguez, A.; Saavedra, S.; Casares, J. J. & Hernández-Garces, A. 2014. “Simulation of plume dispersion using different stack configurations and meteorological inputs”. International Journal of Environment and Pollution, 55(1): 139-147, DOI: 10.1504/IJEP.2014.065917.