Simulación numérica del transporte fotoquímico de los contaminantes gaseosos del aire en la ciudad de Cuenca - Ecuador

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1 Simulación numérica del transporte fotoquímico de los contaminantes gaseosos del aire en la ciudad de Cuenca - Ecuador René Parra Narváez Colegio de Ciencias Biológicas y Ambientales Universidad San Francisco de Quito Quito, Ecuador rrparra@usfq.edu.ec Resumen La gestión de la calidad del aire requiere de un suficiente entendimiento del vínculo entre la emisión de contaminantes, la meteorología y los niveles de inmisión. Para este objetivo, actualmente el enfoque más efectivo requiere el uso de modelos de transporte químico eulerianos; cuyos resultados describen la variación temporal de la concentración de los contaminantes, en un dominio tridimensional de alta resolución espacial. Estos modelos consideran el patrón de las emisiones, los procesos transporte y dispersión, la transformación en la atmósfera y los procesos de pérdida. Se presentan los primeros resultados del comportamiento de los contaminantes gaseosos en la ciudad de Cuenca - Ecuador, obtenidos para noviembre de 2009, por medio del modelo numérico Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem). Las mayores concentraciones de CO se presentan en la zona urbana consolidada, a las 08h00 y 09h00; por el efecto combinado de las emisiones pico del primer máximo de tráfico y de la baja altura de la capa de mezcla. Las mayores concentraciones de O3 se presentan al mediodía como consecuencia de las reacciones fotoquímicas por la influencia de la radiación solar. El modelo sugiere que las concentraciones de O3 son mayores hacia el SO y fuera de la zona urbana. Las concentraciones medias mensuales de O3 y NO2, obtenidas de los registros de la red de monitoreo y de los proporcionados por el modelo, son coherentes. El complemento entre el monitoreo atmosférico y la modelación, ofrece varias aplicaciones para la gestión de la calidad del aire, como entender el comportamiento de los contaminantes, el pronóstico de la calidad del aire, para estudios de impacto ambiental, análisis de escenarios futuros y la evaluación de acciones y políticas de control de emisiones. (Emov Ep), del Municipio de Cuenca. Cuenta con 18 puntos de vigilancia (Figura 1), e incluye una subred pasiva que mide las concentraciones de NO2, O3, SO2 y BTEX; una subred de depósito de partículas sedimentables y una subred activa de PM10 [1]. Palabras clave: modelo euleriano; WRF-Chem; inventario de emisiones; especiación. I. INTRODUCCIÓN Las políticas y acciones para el control de la calidad del aire se deben plantear en base a un suficiente entendimiento del vínculo entre la emisión de contaminantes, su comportamiento en la atmósfera y los niveles de la calidad del aire. La red de monitoreo de la calidad del aire de Cuenca - Ecuador opera desde el año Actualmente forma parte de Empresa Municipal de Movilidad, Tránsito y Transporte Figura 1. Localización del Cantón Cuenca y configuración de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Cuenca, año 2010

2 El Cantón Cuenca se ubica al sur del Ecuador (Figura 1). Su capital, la ciudad de Cuenca tiene una cota media de 2550 msnm. Presenta una topografía compleja (Figura 2). Un porcentaje importante del territorio se emplaza sobre la Cordillera Occidental, con cotas que superan los 4000 msnm, especialmente en la zona del Parque Nacional El Cajas. contaminantes gaseosos durante noviembre de 2009, mes con las mayores concentraciones de O3 durante el año 2009 [1]. Figura 3. Emision de contaminantes primarios del Cantón Cuenca durante el año 2007 [2] Figura 2. Topografía del Cantón Cuenca (msnm) La menor disponibilidad de O2 y la mala calidad de los combustibles, son dos de los factores más importantes que condicionan una mayor emisión de contaminantes del aire, de todos los procesos de combustión. Actualmente el Municipio de Cuenca implementa una estación automática para el registro en tiempo real de los contaminantes primarios del aire. El complemento idóneo al monitoreo de la calidad del aire, se basa en el uso de modelos de transporte químico, de tipo determinísticos eulerianos, como el Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem). Estos modelos proporcionan información de alta resolución espacial y temporal, dentro de un dominio tridimensional, que representa a la porción de la atmósfera sobre la zona de estudio. El primer inventario de emisiones del Cantón Cuenca, elaborado con año base 2007 [2], indica que las fuentes más importantes de emisión de contaminantes primarios son el tráfico vehicular, las industrias, las térmicas, la vegetación y el uso de disolventes (Figura 3). Se presentan los resultados y la evaluación preliminar de la simulación numérica de la dispersión fotoquímica de los II. MÉT El modelo WRF-Chem [3] versión 2.2, fue aplicado a los dominios de la Figura 4, para generar los mapas de CO, NO2, O3 y otros contaminantes gaseosos. Las simulaciones meteorológicas se desarrollaron con un dominio maestro y dos subdominios anidados, con resoluciones espaciales de 27 x 27 km, 9 x 9 km y 3 x 3 km respectivamente. Las condiciones iniciales y de contorno se obtuvieron de la base de datos de análisis final del National Center of Atmospheric Research de las Estados Unidos [4]. Los mapas de temperatura y radiación solar global del segundo subdominio anidado (3 x 3 km) se utilizaron para estimar explícitamente las emisiones de COVs de la vegetación durante noviembre de Figura 4. Dominios de simulación para el Cantón Cuenca utilizando el modelo Weather Research Forecasting with Chemistry (WRF-Chem)

3 01h00 13h00 04h00 16h00 07h00 19h00 10h00 Escala de temperatura (ºC) Figura 5. Temperatura en superficie. Nov (1/2) Figura 6. Temperatura en superficie. Nov (2/2)

4 10h00 14h00 11h00 15h00 12h00 16h00 13h00 Escala de radiación solar global (W/m2) Figura 7. Radiacion solar global en superficie. Nov (1/2) Figura 8. Radiacion solar global en superficie. Nov (2/2)

5 05h00 06h00 07h00 08h00 09h00 10h00 11h00 Escala de concentración (mg/m3) Figura 9. Monóxido de carbono. Nov (1/2) Figura 10. Monóxido de carbono. Nov (2/2)

6 09h00 13h00 10h00 14h00 11h00 15h00 12h00 Escala de concentración (µg/m3) Figura 11. Ozono. Nov (1/2) Figura 12. Ozono. Nov (2/2)

7 Modelo Modelo Registro NO Registro O3 Figura 13. Comparación de concentraciones (µg/m3) durante noviembre de Registro en estaciones vs. Modelo Las emisiones de otras fuentes se generaron a partir de los resultados del inventario de emisiones del año 2007 [2]. Se consideraron las emisiones del tráfico vehicular, industrias, centrales térmicas, gasolineras y centro de acopio, uso de GLP, uso de disolventes y de la vegetación. Se consideraron perfiles típicos de las emisiones de tráfico para días laborables y de fines de semana. Las emisiones horarias fueron especiadas de acuerdo con las categorías del mecanismo químico Carbon Bond Mechanism Z (CBMZ) [5]. Para obtener los mapas de los contaminantes del aire, se desarrollaron simulaciones exclusivas para el subdominio de 3 x 3 km, activando la opción de transporte fotoquímico sin aerosoles, del modelo WRF-Chem. III. RESULTADOS Las Figuras 5, 6, 7 y 8 presentan los mapas promedio horarios de temperatura en superficie y radiación solar global. Las variables meteorológicas, conjuntamente con los campos de viento, condicionan en alto grado el comportamiento de los contaminantes del aire. Las Figuras 9 y 10 presentan los mapas de las concentraciones de CO desde las 05h00 hasta las 11h00. Las mayores concentraciones ocurren entre las 08h00 y 09h00, debido al efecto combinado de las emisiones pico producidas por el primer máximo de tráfico, y de la limitada altura de la capa de mezcla, durante las primeras horas de la mañana. Hacia las 11h00 las concentraciones bajan, en razón de que disminuyen las emisiones de tráfico y aumenta el espesor de la capa de mezcla; mejorando las condiciones para la dispersión. Las Figuras 11 y 12 presentan los mapas de las concentraciones de O3 entre las 09h00 y 15h00 del día típico de noviembre de Al mediodía las concentraciones suben, por el incremento de la radiación solar, que promueve las reacciones fotoquímicas que generan O3. El modelo sugiere que las concentraciones de O3 son mayores fuera de la zona consolidada de la ciudad, hacia el SO. La Figura 13 presenta en el eje horizontal las concentraciones medias mensuales de NO2 y O3 registradas en las estaciones de calidad del aire, en comparación con los valores simulados, en el eje vertical. En los dos casos y para la mayoría de pares comparados, hay congruencia entre los registros y las concentraciones simuladas. La mayoría de pares se alinean según la recta a 45º, aunque hay valores sobre y subestimados por el modelo. Los resultados simulados son aceptables y complementan satisfactoriamente la información generada en las estaciones, a fin de poder describir con mayor alcance y detalle espacial, el comportamiento de los contaminantes del aire. Puede esperarse un mejor desempeño del modelo con emisiones que presenten menor incertidumbre. Los perfiles promedio diario de la temperatura en superficie, obtenidos con los registros de la estación meteorológica del aeropuerto de Cuenca y mediante simulación, son coherentes; especialmente entre las 08h00 y 17h00 (Figura 14). Para las 06h00 y 07h00 el modelo presenta valores más bajos en relación a los registros. Por ello el modelo potencialmente establece condiciones de mayor estabilidad atmosférica. Temperatura en superficie, ºC, Registro Modelo 0 1:00 3:00 5:00 7:00 9:00 11:00 13:00 15:00 17:00 19:00 21:00 23:00 Figura 14. Temperatura del dia promedio de noviembre de Registro (estación meteorológica DAC en aeropuerto de Cuenca) vs. modelo meteorológico (WRF)

8 emisiones del Cantón Cuenca, tomando como el 2009 como año base. El uso de estos nuevos datos pueden mejorar los resultados modelados. (a) Registro IV. CONCLUSIONES La simulación numérica puede aportar información valiosa para entender la relación entre las emisiones, la meteorología y la calidad del aire. Sus resultados complementan espacial y temporalmente la información de las estaciones de monitoreo, identificando potenciales zonas con mayores concentraciones a las medidas y describiendo la dinámica de las masas de aire contaminado. Los modelos meteorológicos y de transporte químico ofrecen varias alternativas para la gestión de la calidad del aire, entre las que se incluyen entender el comportamiento de los contaminantes atmosféricos, el pronóstico de la calidad del aire, su aplicación para estudios de impacto ambiental, el análisis de escenarios futuros y evaluación de la efectividad de acciones y políticos de control de emisiones. El éxito en el uso de estos modelos depende en alto grado de la calidad de los inventarios de emisiones, y por ello es necesario promover su desarrollo, mediante la implementación de bases de datos fiables de los niveles de actividad socioeconómicas que generan contaminantes del aire, la determinación de factores de emisión propios para el Ecuador, y el desarrollo de modelos de emisión que correspondan a la realidad nacional. (b) Modelo Figura 15. Rosa de vientos de noviembre de (a) Registro (estación meteorológica DAC en aeropuerto de Cuenca) vs. (b) modelo meteorológico (WRF) Hay que considerar que el modelo genera un valor de los parámetros meteorológicos para una zona cuadrada de 3 km de lado, dentro de la cual se localizan sensores que miden en un punto concreto, los valores de los parámetros meteorológicos, que se asume son representativos para su área de influencia. Los registros meteorológicos de la estacion en el aeropuerto de Cuenca, indican que el viento, durante noviembre de 2009, se dirigió principalmente hacia el SO, con velocidades de hasta 4 m/s (Figura 15). La rosa de vientos generada con los resultados modelados, presenta como principal dirección el OSO, con velocidades de hasta 6 m/s. Se debe resaltar que la estación meteorológica del aeropuerto de Cuenca, operado por la Dirección de Aviación Civil (DAC), registra información solamente entre las 06h00 y 19h00. Para la mejora de los resultados simulados de la meteorología, se puede probar varias combinaciones de las parametrizaciones del modelo WRF-Chem, y mejorar la resolución espacial de las simulaciones, trabajando con un cuarto dominio de 1 km de lado. Los resultados pueden mejorar, utilizando emisiones con menores niveles de incertidumbre. El Municipio de Cuenca dispone recientemente de la actualización del inventario de V. AGRADECIMIENTOS A la Ing. Claudia Espinoza, responsable de la red de monitoreo de calidad del aire de Cuenca. Al Ing. Esteban Balarezo, técnico del Municipio de Cuenca. Al personal directivo de la EMOV EP. Por el apoyo para el estudio de la dispersión de los contaminantes atmosféricos en el Cantón Cuenca. REFERENCIAS [1] Alcaldía de Cuenca Red de Monitoreo Emov Ep, Informe de la calidad del aire, Cuenca Ecuador, [2] Parra, R., Inventario de Emisiones Atmosféricas del Cantón Cuenca, Año 2007, elaborado para Cuencaire y la Comisión de Gestión Ambiental del Ilustre Municipio de Cuenca, Programa calidad del aire Ecuador, Fundación Natura, [3] WRF, The Weather Research and Forecasting Model, [4] NCAR, The National Center for Atmospheric Research, [5] Zaveri, R., A new lumped structure photochemical mechanism for large-scale applications, Journal of Geophysical Research, vol. 104, NO., 1999, D23, pp

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