El modelo de emisiones

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Hoy en día tenemos herramientas para pronosticar el nivel de contaminación atmosférica de una zona: son los llamados modelos de calidad del aire. Estos modelos representan matemáticamente los agentes que influyen en los niveles de polución, como la influencia de la meteorología, los focos de emisión, la dispersión de contaminantes o las reacciones químicas producidas en el seno de la atmósfera. Como resultado se obtiene la concentración local de contaminantes en una serie de puntos del espacio.

Los modelos de calidad del aire más comunes pueden clasificarse entre:

  • Modelos de dispersión (ej. CALPUFF, AERMOD, etc), que caracterizan el transporte de contaminantes en torno a una fuente emisora.
  • Modelos fotoquímicos (ej. CMAQ, CAMx, etc), que reproducen los procesos físicos y químicos de la atmósfera en una malla tridimensional a diferentes escalas.

Los modelos más avanzados son los modelos fotoquímicos, pero son también los que necesitan más requisitos de información. Para obtener un resultado fiable es esencial que los datos introducidos también lo sean y, en particular, la información meteorógica y los datos de emisiones. Por ello, los modelos de calidad del aire suelen acoplarse a otros modelos numéricos que les aporten dicha información, configurando así un sistema de modelización compuesto por modelos de distinta naturaleza:

  1. Un modelo meteorológico, que proporciona las variables atmosféricas.
  2. Un modelo de emisiones, que proporciona las tasas de emisión de todos los focos (el llamado “inventario de emisiones”).
  3. Un modelo de calidad del aire, que calcula la concentración de contaminantes dependiendo de los resultados anteriores.

Dado que la información meteorológica la proveen los modelos mesoescalares (por ej. WRF o HIRLAM), entonces el factor determinante estaría en la elaboración de un inventario de emisiones completo y exacto.

Pero: ¿cómo calcular las emisiones producidas en una zona cuando no sea posible su medición? En algunos casos, como en las fuentes industriales, estas emisiones pueden ser conocidas con anterioridad. Pero en general no se suele disponer de estos datos como es el caso, por ejemplo, de las emisiones debidas al tráfico. Para ello, las principales instituciones medioambientales del mundo (como la EEA en Europa, o la EPA en EE.UU.) han definido procedimientos técnicos sectoriales para confeccionar inventarios de emisiones, que se calculan a partir de las características de las actividades. Por ejemplo, a partir de datos de la intensidad de tráfico, tipo de carretera, distibución y tipología de vehículos, velocidad media, composición del fuel o la temperatura atmosférica, podrían calcularse las emisiones debidas al tráfico en cada tramo de vía.

Bajo nuestro punto de vista, un modelo de emisiones óptimo debería presentar las siguientes características:

  1. Un sistema adecuado debe contemplar tanto las fuentes antropogénicas (ej: transporte, industria, minería, etc.) como las fuentes naturales (ej: generación de polvo por erosión, aerosoles marinos o emisiones biogénicas).
  2. El modelo de emisiones debe tener suficiente precisión temporal (horaria). Así mismo, debe ser capaz de ajustarse a cualquier resolución de malla y configuración de niveles verticales.
  3. El modelo debería tener una arquitectura modular, de manera que permina fácilmente implementar nuevas actividades o protocolos específicos para una zona en particular.
  4. Este diseño modular debe permitir también la posibilidad de realizar análisis comparativos de emisiones entre distintas actividades o metodologías de cálculo.
  5. Cuando corresponda, debe considerar también datos meteorológicos para el cálculo de las emisiones.
  6. El sistema debe ser capaz de exportar los resultados del modelo de emisiones a un conjunto diverso de modelos de calidad del aire, tanto de dispersión como fotoquímicos (CMAQ, CALPUFF o AERMOD).

Para finalizar, nos gustaría subrayar la importancia de que el modelo de emisiones sea fácilmente actualizable y adaptable a cualquier propósito. De un año a otro el conocimiento científico avanza y por tanto mejoran los procedimientos de cálculo. La legislación cambia, las ciudades progresan y con ellas las fuentes de emisión en el territorio. Por todo ello, es importante que el modelo pueda adaptarse a una contexto que evoluciona rápidamente para maximizar su utilidad, como pueden ser la realización de pronósticos en simulaciones operativas, como herramienta de Estudios de Impacto Ambiental, para el análisis de medidas frente a la contaminación o para elaborar estudios de sensibilidad.

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