TRANSPORTE Y CALIDAD DEL AIRE EN MENDOZA INFORME N°2
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TRANSPORTE Y CALIDAD DEL AIRE EN MENDOZA
INFORME N° 2: Modelos de calidad del aire
S Enrique Puliafito, Fernando Castro, David Allende
www.frm.utn.edu.ar/ceds
Octubre de 2009
RESUMEN
Las emisiones a la atmósfera de varios contaminantes provenientes de fuentes estacionarias y
móviles afectan diariamente la calidad de vida y la salud pública. El impacto puede
presentarse en escala local (en un ambiente urbano) o en escala regional, con efectos tales
como deposición ácida o influencia en concentraciones de ozono troposférico.
La ciudad de Mendoza, al igual que muchas en el país, ha experimentado un crecimiento de la
urbanización, con incremento de movimiento vehicular, aumento de contaminación
atmosférica y pérdida de espacios agrícolas y áreas verdes.
Las emisiones procedentes del sistema de transporte constituyen un porcentaje alto sobre el
total de emisiones. En el área urbana del Gran Mendoza, la Dirección de Protección
Ambiental dependiente de la Secretaría de Ambiente ha monitoreado regularmente la calidad
de aire desde 1990 en varios sitios del centro urbano, contándose con estadísticas de valores
medios diarios de CO, NOx y SO2.
En este sentido, diversos estudios han caracterizado la contaminación ambiental y sus
consecuencias en la ciudad a partir del análisis de los datos obtenidos en las estaciones fijas.
Este enfoque, si bien es útil, se considera insuficiente para identificar claramente fuentes y
distribución de la contaminación atmosférica, debido a la poca representatividad espacial de
las mediciones puntuales.
Los modelos de dispersión atmosférica son formulaciones matemáticas que caracterizan los
procesos atmosféricos que dispersan contaminantes emitidos por una fuente determinada.
Basados en datos meteorológicos y datos de emisiones, los modelos de dispersión se utilizan
para predecir concentraciones en un determinado receptor ubicado en la dirección del viento y
constituyen herramientas clave para el diseño y control de fuentes de emisión.
En el primer informe se detalló la metodología aplicada para determinar un inventario de
emisiones de fuentes vehiculares usando un modelo top-down. En este Segundo Informe se
detallan los aspectos metodológicos para determinar las concentraciones ambientales a partir
de la distribución espacial de las emisiones usando un modelo bottom-up. El cálculo de las
concentraciones ambientales se determina usando un modelo de dispersión, cuyos resultados
se comparan con las mediciones de monitoreo existentes lo que permite una efectiva
evaluación del inventario de emisiones y del impacto sobe la calidad del aire de dichas
fuentes.
Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Mendoza
Centro de Estudios para el Desarrollo Sustentable Grupo de Estudios de la Atmósfera y el Ambiente
CEDS
GEAA
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INDICE 1 Introducción .................................................................................................................................................... 4 2 Metodología usada .......................................................................................................................................... 6
2.1 Determinación de las emisiones de contaminantes ................................................................................ 6 2.1.1 Cálculo de las emisiones de fuentes móviles .................................................................................... 6
2.2 Cálculo de las concentraciones ambientales ........................................................................................ 12 2.2.1 Cálculo de las concentraciones de contaminantes para fuentes de área .......................................... 13
2.3 Modelo CALPUFF .............................................................................................................................. 13 3 Área de estudio.............................................................................................................................................. 15
3.1 Descripción de la topografía ................................................................................................................ 17 3.2 Uso del suelo y grilla de modelado ...................................................................................................... 17
4 Monitoreo y Calidad del aire ......................................................................................................................... 18 4.1 Monitoreo en Mendoza ........................................................................................................................ 18 4.2 Resultados de Mendoza ....................................................................................................................... 19
4.2.1 Dióxido de azufre: ........................................................................................................................... 19 4.2.2 Óxidos de nitrógenos:...................................................................................................................... 19 4.2.3 Ozono y monóxido de carbono ....................................................................................................... 20 4.2.4 Material particulado total y PM10 ................................................................................................... 25
5 Referencias .................................................................................................................................................... 29
INDICE DE TABLAS
Tabla 1: Coeficientes para el flujo vehicular y la velocidad de cada jerarquía ...................................................... 9 Tabla 2: Valores anuales medios de calidad del aire en Mendoza. ...................................................................... 19 Tabla 3: Balance total de emisiones por método top-down y bottom-up ............................................................. 20
INDICE DE FIGURAS
Figura 1: Asignación espacial de las emisiones de fuentes vehiculares, industriales y fugitivas. ........................ 10 Figura 2: Distribución espacial de las jerarquías de calles. .................................................................................. 10 Figura 3: Distribución espacial de las densidades de flujos vehiculares medios diarios (TDMA) ...................... 11 Figura 4: Emisiones de óxidos de nitrógenos en kg/día del sector transporte ...................................................... 11 Figura 5: Emisiones de monóxido de carbono en kg/día del sector transporte .................................................... 12 Figura 6: Diagrama del área en estudio, incluyendo un acercamiento al área metropolitana del Gran Mendoza
(32° 53’ S, 68° 50’W) hacia el oeste de la República Argentina, detallando el trazado de calles y las elevaciones
del terreno (m) en la escala a la derecha. .............................................................................................................. 15 Figura 7: Rosa de vientos detallando las frecuencias para el área de estudio. ..................................................... 16 Figura 8: Parque vehicular de Mendoza en miles de vehículos. Se observan incrementos anuales entre 4% y
10%, excepto para el transporte de pasajeros en el que la evolución tiene tendencia decreciente. ....................... 16 Figura 9: Valores medios mensuales de la red de monitoreo de la DCySA de Mendoza....................... 20 Figura 10: Resultados de la modelación: a la izquierda, distribución de calles en al zona del Gran Mendoza. A la
derecha, promedios horarios de concentración de NOx, siendo todos los valores en µg/m3. ................................ 21
Figura 11: Comparación de las distribuciones de ocurrencia de las mediciones en estación de monitoreo y los
resultados de la modelación con CALPUFF ......................................................................................................... 21 Figura 12: Concentraciones de monóxido de carbono en la zona de Mendoza calculada por los programas de
modelado. .............................................................................................................................................................. 22 Figura 13: Concentraciones de NOx correspondientes a valores medios horarios debidas al tránsito automotor.
.............................................................................................................................................................................. 23 Figura 14: Concentraciones de CO correspondientes a valores medios horarios debidas al tránsito automotor. 24 Figura 15: Concentraciones de PM10 correspondientes a valores medios horarios debidos al tránsito automotor.
.............................................................................................................................................................................. 25 Figura 16: Contribución de distintas fuentes a la emisión total de PM10 para el Gran Mendoza ....................... 26 Figura 17: Contribución de distintas categorías vehiculares a las emisiones de PM10. ...................................... 26 Figura 18: Concentraciones promedio diarias de PM10 en µg m-3 simuladas con CALPUFF para junio 2009,
para todo tipo de fuentes. Los triángulos negros corresponden a fuentes industriales y la estrella blanca marca es
ubicación de la estación de monitoreo. ................................................................................................................. 27 Figura 19: Concentraciones promedio diarias de PM10 en µg m-3 medidas y simuladas en el sitio donde se halla
ubicada la estación de monitoreo. ......................................................................................................................... 27
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Figura 20: Contribución porcentual de distintas fuentes a las concentraciones de PM10 simuladas en el sitio
donde se halla la estación de monitoreo. ............................................................................................................... 28
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1 Introducción
Las emisiones a la atmósfera de varios contaminantes provenientes de fuentes estacionarias y
móviles afectan diariamente la calidad de vida y la salud pública. El impacto puede
presentarse en escala local (en un ambiente urbano) o en escala regional, con efectos tales
como deposición ácida o influencia en concentraciones de ozono troposférico.
La ciudad de Mendoza, al igual que muchas en el país, ha experimentado un crecimiento de la
urbanización, con incremento de movimiento vehicular, aumento de contaminación
atmosférica y pérdida de espacios agrícolas y áreas verdes. Las emisiones procedentes del
sistema de transporte constituyen un porcentaje alto sobre el total de emisiones. En el área
urbana del Gran Mendoza, la Dirección de Protección Ambiental dependiente de la Secretaría
de Ambiente ha monitoreado regularmente la calidad de aire desde 1990 en varios sitios del
centro urbano, contándose con estadísticas de valores medios diarios de CO, NOx y SO2. En
este sentido, diversos estudios han caracterizado la contaminación ambiental y sus
consecuencias en la ciudad a partir del análisis de los datos obtenidos en las estaciones fijas
(ver por ejemplo: Alessandro et al., 1997; Endlicher et al., 1998; Schlink et al., 1999,
Barbeito et al., 2007). Esta aproximación, si bien es útil, se considera insuficiente para
identificar claramente fuentes y distribución de la contaminación atmosférica, debido a la
poca representatividad espacial de las mediciones puntuales.
Los modelos de dispersión atmosférica son formulaciones matemáticas que caracterizan los
procesos atmosféricos que dispersan contaminantes emitidos por una fuente determinada.
Basados en datos meteorológicos y datos de emisiones, los modelos de dispersión se utilizan
para predecir concentraciones en un determinado receptor ubicado en la dirección del viento y
constituyen herramientas clave para el diseño y control de fuentes de emisión.
Estudios de simulación de calidad de aire para el Gran Mendoza pueden ilustrarse en Puliafito
et al., 2001, Puliafito et al., 2003, Puliafito y Allende, 2007. En éstos se han incorporado
actividades industriales, vehiculares, fuentes residenciales y comerciales, cuantificándose así,
la contribución de las diversas fuentes a los problemas de calidad de aire para este centro
urbano. Existen varios estudios que reflejan la importancia de un buen inventario de
emisiones en el desempeño de los modelos de dispersión (Kühlwein y Friedrich, 2000;
Namdeo et al., 2002; Baldasano et al., 2008), como así también se resalta la necesidad de
tener buena precisión espacial en los datos de entrada (Dai y Rocke, 2000; Oxley et al., 2009).
En tal sentido, para incorporar emisiones provenientes de fuentes móviles es posible
considerar innumerables pequeñas fuentes distribuidas en la red de caminos o, en forma
mucho más conveniente, desagregar espacialmente, estas múltiples fuentes en grillas
regulares. La evaluación de la contaminación atmosférica urbana así como la de las emisiones
de efecto invernadero se basa en la preparación de buenos inventarios de fuentes.
Dependiendo de la resolución temporal y geográfica deseada en tales inventarios, se pueden
realizar dos tipos de cálculos complementarios: el método de arriba hacia abajo (top-down) ,
desarrollado en el primer informe, y el método de abajo hacia arriba (bottom-up). En
cualquiera de los métodos se necesita buena información sobre fuentes de emisión, de
consumo de energía y datos meteorológicos. Los inventarios de emisión se pueden preparar
según el tipo de fuente: así, por ejemplo, para las grandes industrias, se realiza a través de
declaraciones juradas y cuestionarios sobre emisiones y consumos de energía, lo que se puede
comprobar con mediciones "in-situ" en chimeneas. En cambio a los consumidores pequeños
de energía, se los trata como fuentes de área y su emisión se calcula usando factores medios
de emisión y consumos anuales de combustible. Las emisiones de fuentes móviles (vehículos
privados, transporte de pasajeros y carga) se calculan por medio de factores de emisión que
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dependen del consumo de combustible total o a partir de los kilómetros anuales recorridos por
el parque automotor total.
En el primer informe se detalló la metodología aplicada para determinar un inventario de
emisiones de fuentes vehiculares usando un modelo top-down. En este Segundo Informe se
detallan los aspectos metodológicos para determinar las concentraciones ambientales a partir
de la distribución espacial de las emisiones usando un modelo bottom-up. El cálculo de las
concentraciones ambientales se determina usando un modelo de dispersión, que luego se
comparan con las mediciones de monitoreo existentes lo que permite una efectiva evaluación
del inventario de emisiones y del impacto sobe la calidad del aire de dichas fuentes.
En este informe se presenta un resumen metodológico de tipo bottom up, que permite obtener
una desagregación espacial (y temporal) de las emisiones para las zonas urbanas. Se
determinará el impacto sobre la calidad del aire de las emisiones provenientes del sector
vehicular, calculando las concentraciones ambientales a partir de la aplicación de modelos de
dispersión Dividiremos, entonces, nuestro análisis en los siguientes aspectos.
1. Descripción de la metodología utilizada.
2. Evaluación de las fuentes vehiculares
3. Aplicación de modelos de dispersión para simular la actual situación de la
calidad del aire en la zona bajo estudio.
4. Comparación del modelo con mediciones de calidad del aire.
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2 Metodología usada
2.1 Determinación de las emisiones de contaminantes
En el primer informe se presentó un balance de las emisiones del sector transporte siguiendo
una metodología tipo top-down, la cual es generalmente suficiente para estimar las emisiones
promedio anuales. Las emisiones se estiman a partir de la información de venta de
combustible en el Gran Mendoza separados por tipo de combustible, lo que se distribuye de
acuerdo a la cantidad de vehículos totales y un promedio típico anual de uso. Sin embargo, si
se requiere información más detallada se necesitan realizar aproximaciones tipo bottom-up, es
decir determinar cantidad, frecuencia y tipo de vehículo en cada calle de la ciudad. Esto es
especialmente necesario para las emisiones vehiculares debido a su alta variabilidad. Para
caracterizar las emisiones vehiculares desde un enfoque bottom-up es necesario reunir
información de conteos de tráfico en las intersecciones de las calles principales y determinar
las velocidades promedio de los vehículos. Los vehículos en cada calle están agrupados en
diferentes categorías según el combustible que utilicen, su tamaño y su tipo. Una explicación
detallada de este método se puede encontrar en Puliafito et al (1999, 2000, 2003, 2005), y los
sitios web de las agencias ambientales internacionales tales como EEA (la Agencia Ambiental
Europea), USEPA (AP-42), o el Panel Internacional para el Cambio Climático. Estos métodos
permiten el cálculo de la emisión de contaminantes tales como monóxido de carbono (CO),
óxidos de nitrógeno (NOx), hidrocarburos volátiles no metánicos (NMVOC), dióxido de
carbono (CO2), metano (CH4), óxido nitroso (N2O), amoníaco (NH3), óxidos de azufre (SOx),
material particulado (PM10), hidrocarburos poliaromáticos (PAH), metales pesados tales
como plomo (Pb), cromo (Cr), níquel (Ni), y otros.
Los factores de emisión y los inventarios de emisión han sido herramientas fundamentales
para la administración y control de la calidad del aire. Las estimaciones de las emisiones son
importantes para establecer las estrategias de control de emisión, establecer programas de
permisos, realizar evaluaciones de impacto ambiental y establecer estrategias apropiadas de
mitigación. Cuando no se cuenta con mediciones realizadas sobre las propias fuentes de
emisión, se usan factores de emisión promedios basados en la actividad de la fuente.
Un factor de emisión es un valor representativo que procura relacionar la cantidad de
contaminantes emitidos a la atmósfera con una actividad asociada a esa emisión. Estos
factores se expresan generalmente como el peso del contaminante emitido dividido por la
unidad de peso, volumen, distancia, o duración de la actividad que emite el agente
contaminador (e. g., kilogramos de NOx por toneladas de combustible quemado). En la
mayoría de los casos, estos factores son simplemente promedios de todos los datos que se
encuentran disponibles y que tienen una calidad aceptable, y se asumen como representativos
de los promedios a largo plazo para instalaciones similares. Este factor puede ser obtenido,
por ejemplo de los inventarios de la agencias de protección del medio ambiente, como por
ejemplo en EUA la compilación AP-42 de la EPA o en Europa la guía EMEP/CORINAIR.
2.1.1 Cálculo de las emisiones de fuentes móviles
Para calcular las emisiones de fuentes móviles, siguiendo un enfoque “Bottom-up”, se parte
de información desagregada al nivel de cada calle de a ciudad bajo estudio. Es decir, hay que
determinar tipo, cantidad, frecuencia de los vehículos en circulación. Esta información se
organiza a partir de un sistema de información geográfico (GIS). En un GIS, la información
puede organizarse como elementos geo-referenciados de punto, de línea o de área. La Figura
1 muestra la organización por capas (o layers) de cada tipo de fuente en un GIS. Cada
segmento, punto o área constituye un registro al que se le puede asignar atributos o valores
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específicos. Normalmente las calles se representan por segmentos de longitud variable.
Posteriormente, a cada segmento se le asignará una emisión proveniente de los vehículos que
circulan por ese segmento. Para su posterior procesamiento en un modelo de dispersión, el
patrón de contaminantes se agrupa en celdas de un dominio grillado. Esto permite reducir en
gran medida la cantidad de registros a procesar. Es por ello que la información del segmento
(aprox. 25000 segmentos en Mendoza) se asocia a una grilla (aprox. 5000 celdas). Éstas
celdas deben ser lo suficientemente grandes como para que no haya un número elevado de
registros, haciendo de esta manera lento el procesamiento de información, y tampoco es útil
hacerlas demasiado grandes ya que la información que se diluyen demasiado los patrones de
emisión. Se utilizó un tamaño de celda de aproximadamente 500 metros de lado como
solución de compromiso, logrando así obtener imágenes con información aceptable y que
requieren un tiempo de procesamiento manejable por el hardware disponible. Desde un
análisis bottom-up, las emisiones totales de contaminantes o gases de efecto invernadero
generados por el tránsito vehicular puede calcularse como:
j i
jijjk NvkmFLE ,),,( (1)
Donde, Ek es la emisión para el contaminante k, el factor de emisión F(mi, k, vj) es expresado
como la masa de contaminante mi por unidad de longitud y es una función de la velocidad v y
del tipo de vehículo i, y del contaminante k; el flujo de tráfico Ni,j es expresado para cada
segmento de calle j y tipo de vehículo i. El tipo de vehículo i depende del combustible
utilizado (GNC, gasoil, nafta) y de su uso (carga, particular, pasajeros).
Este valor de emisión que se calcula debería aproximarse al valor obtenido por el método
Top-down descripto anteriormente. Esta expresión supone un conocimiento de la cantidad de
vehículos que circulan por cada segmento de calle, como así también el tipo de emisión que
genera cada vehículo dependiendo de su tipo de combustión, tamaño, antigüedad, etc. Para la
aplicación de este modelo se considera información disponible sobre el conteo de vehículos,
información obtenida de fuentes propias de conteo, encuestas de Origen y Destino y la
distribución modal entre transporte público y transporte privado.
Se necesitan estimar tres variables principales: el flujo promedio en cada segmento y tipo de
vehículo, la velocidad promedio y el factor de emisión específico.
Según se determinó más arriba, en un GIS los segmentos de tipo línea en la base de datos
representan una calle. En cada uno de esos registros se almacena la longitud y ancho de la
calle, la cantidad de vehículos, la velocidad media, etc. Las calles se caracterizan de acuerdo
a tres jerarquías: a) Primarias, incluyen los accesos principales a la ciudad y rutas
interdepartamentales, b) secundarias o intradepartamentales, c) terciarias o residenciales. Las
jerarquías se eligen de acuerdo a su intensidad de tráfico, variaciones horarias y uso
dominante (Figura 2):
Primarias: Accesos y autopistas son calles que conectan los principales distritos que
componen el área metropolitana, con alta imposición de tráfico, sin semáforos y con
una velocidad media alta (70-100 km/h).
Secundarias: son calles principales que conectan importantes sectores urbanos, con
alta densidad vehicular, con semáforos regulando la mayor parte de las intersecciones
y con una velocidad media baja (20-30 km/h).
Terciarias: calles residenciales con baja densidad vehicular, muy pocos semáforos
pero con presencia de limitadores de velocidad como badenes o lomos de burro y con
una velocidad media baja (25-35 km/h).
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La flota vehicular se asoció a 28 categorías vehiculares (i) dependiendo del combustible,
peso y tecnología de control de emisiones. 19 de esas categorías corresponden a vehículos
livianos, 6 a transporte de carga y 3 a buses urbanos. En la clasificación se han tenido en
cuenta los registros de vehículos gubernamentales y datos de ADEFA (Asociación de
Fabricantes de Automóviles) para determinar la cantidad de vehículos de cada categoría. Los
kilómetros recorridos anualmente por cada vehículo, necesarios para obtener la actividad
anual de la flota (VKT), se obtuvieron a partir de la encuesta origen-destino realizada para la
ciudad en el año 2005. Los valores son similares a los utilizados en un estudio reciente de las
emisiones de fuentes móviles en Buenos Aires [11]. Los FE se calcularon a partir de los
patrones de manejo locales que dependen del tipo de vehículo (ej. bus, camión, etc.) y de las
características de las vías de circulación.
Se realizaron recorridos en diferentes tipos de calle con distintos vehículos equipados con
navegadores satelitales (GPS) para adquirir su posición segundo a segundo y poder derivar la
potencia específica del vehículo (VSP) y el estrés del motor. Estas variables son utilizadas
para caracterizar los patrones de manejo y calcular los FE.
Adicionalmente se incluyeron en las emisiones de PM10 las debidas al desgaste de frenos y
cubiertas, que se estimaron de acuerdo a la metodología CORINAIR [12]. Estas emisiones
dependen del tipo de vehículo y de la velocidad media de recorrido y se calcularon de
acuerdo a la Ecuación 2.
jijiiii SDFpEp ,,. (2)
Donde, Ep es la emisión de PM10 debida al desgaste de frenos y neumáticos [ton] para la
categoría de vehículos i en la calle de jeraquía j, Fp es el factor de emisión de PM10 [g/km],
D son los kilómetros recorridos [km] y S es un factor de corrección por velocidad.
Emisiones adicionales de PM10 en calles pavimentadas se producen por la resuspensión de
material previamente depositado en la superficie de la calle debido a la turbulencia inducida
por los vehículos, el roce producido por los neumáticos y la acción turbulenta del viento.
Para la estimación de estas emisiones se utilizó la metodología EPA [13]. Si bien esta
metodología ha sido criticada por su fuerte base empírica [4], es utilizada en diversos países,
como Chile [14], a falta de una mejor. Las emisiones se estimaron de acuerdo a la siguiente
ecuación:
36541
32,,
5,165,0
,,
PFpF
WsLDEr jiji
ij
jiji (3)
Donde, Ersi,j es la emisión de PM10 debida a la resuspensión de polvo [ton], sLj es el
contenido de limo en calles de jerarquía j [g], Wi es el peso promedio de los vehículos de la
categoría i [ton], es una constante igual a 4.6 g km-1 y P es el número de días con
precipitaciones superiores a 0.254 mm.
Se utilizó el contenido de limo en las calles previsto por defecto en la metodología EPA. El
peso promedio de los vehículos circulantes se calculó en base a la composición media del
flujo de las distintas jerarquías de calle.
La principal fuente de incertidumbre del cálculo de las emisiones vehiculares, está dada por el
desconocimiento de la distribución real del número de vehículos en cada segmento. Aunque
se utilizan conteos de tráfico y una encuesta origen-destino para calibrar los datos, es
necesario usar un modelo de tránsito para asignar específicamente un flujo N y velocidad v
apropiados a cada segmento.
Como una primera aproximación, y en tanto se determinen los flujos y velocidades (N y v) a
partir de los modelos de tránsito, usaremos información que nos brinde un dato proxy, como
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la densidad de población de la ciudad y las localización de zonas comerciales, industriales,
universidades y actividades de gobierno, las que producen centros de atracción del tráfico
vehicular.
Los conteos vehiculares y la correspondiente velocidad promedio del segmento muestran una
cierta proporcionalidad como función de la distancia a los centros de atracción y a la jerarquía
de la calle. Estas dos variables, la distancia y la jerarquía, se usan para computar el flujo
vehicular y la velocidad en cada segmento, de acuerdo a los siguientes cálculos:
10
0
)/)1exp((),(),(
)/)1exp((),(),(
NBdjiNjiN
AdjiVjiv (4)
Donde, v(i,j) (km/h) es la velocidad en el segmento de jerarquía j, y vehículos de la clase i;
N(i,j) es el número de vehículos i que circulan por día por el segmento de jerarquía j; d es la
distancia normalizada al área central (d=1 en el área central, d=0 en los límites del área bajo
estudio); A y B son coeficientes que se calibran con el conteo de tránsito. Esta ecuación es del
tipo logística (o sigmoidea) que comienza en cero en un valor inicial y se satura para un valor
unitario o máximo. El concepto sería, que a medida que los segmentos están más cerca de la
zona central (d=1) las velocidades se reducen (logística inversa) y el número de vehículos
crece (logística directa). La Tabla 1 muestra los datos usados para el Gran Mendoza.
La Figura 3 muestra la asignación espacial de las densidades de flujos medios diarios anuales
de vehículos (TDMA).
Las emisiones de cada segmento se calculan de acuerdo a la Ecuación (1), la cual dependerá
de los tipos de vehículos asignados a cada segmento y sus factores de emisión. Posteriormente
se suman las emisiones de cada segmento en celdas de 500 x 500 m, conformando un mapa,
grilla o catastro de emisiones. La Figura 4 y la Figura 5 muestran la distribución espacial de
emisiones por celdas.
Una vez preparado el inventario para cada tipo de emisión, se procede a correr el programa de
dispersión.
Tabla 1: Coeficientes para el flujo vehicular y la velocidad de cada jerarquía
Variable
Jerarquía
Primaria Secundaria Terciaria
k 110 120 130 210 220 310
V0 60 40 40 30 25 20
A 1.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.1
N0 40000 40000 27000 25000 20000 12000
N1 2500 1000 500 300 300 300
B 0,36 0,3 0,3 0,27 0,17 0,25
Fuente: Elaboración propia.
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Figura 1: Asignación espacial de las emisiones de fuentes vehiculares,
industriales y fugitivas.
Figura 2: Distribución espacial de las jerarquías de calles.
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Figura 3: Distribución espacial de las densidades de flujos vehiculares medios
diarios (TDMA)
Figura 4: Emisiones de óxidos de nitrógenos en kg/día del sector transporte
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Figura 5: Emisiones de monóxido de carbono en kg/día del sector transporte
2.2 Cálculo de las concentraciones ambientales
La evaluación del impacto de las emisiones se realiza a través del uso de modelos de
dispersión atmosférica, por ejemplo: ISC3, AERMOD, CALPUFF que calculan la
concentraciones ambientales a partir del inventario de emisiones e información meteorológica
como temperatura, viento y estabilidad atmosférica. Estos programas fueron diseñados
especialmente para las fuentes industriales múltiples, pero también permiten su uso en fuentes
de línea o de área.
El programa de dispersión calcula los valores de concentraciones para cada celda (o receptor)
de una grilla del área bajo estudio. La concentración ambiental en un receptor situado a una
distancia (x, y, z) de una fuente fija se calcula generalmente usando un pluma gaussiana
bidimensional. La concentración C(g/m3) para las coordenadas (x, y, z) es:
)2
exp()2
)(exp(
1),,(
2
2
2
2
yzzy
yHz
u
QzyxC (3)
Donde Q (g/s) es la tasa de emisión de la fuente, x es la dirección del viento, H (m) es la altura
eficaz de la chimenea, y es la distancia transversal a la dirección del viento en el plano
horizontal, z es la altura del receptor sobre la tierra, u (m/s) es la velocidad del viento; z (m)
y y (m) son los coeficientes de dispersión lateral y vertical respectivamente. Estos
coeficientes están tabulados y dependen de la clase de la estabilidad y de la distancia a la
fuente x (Turner, 1970). Esta ecuación y los modelos de dispersión están suficientemente
tratados en libros de textos y publicaciones, por ejemplo, Seinfeld, J., 1975; Zanetti, 1990;
Puliafito et al, 2003. Sin embargo sólo haremos unas pequeñas consideraciones. Debe notarse
que los modelos gaussianos representan una aproximación estadística, ya que la pluma varía
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en forma aleatoria instantáneamente de acuerdo a la dirección del viento. Sin embargo los
valores medios horarios se aproximan a la función descrita en (3). Otro elemento importante
es que el modelo gaussiano simple, Ecuación (3), no considera la combinación química entre
los contaminantes, es decir, los gases y partículas se consideran inertes, y la validez del
modelo a una distancia a sotavento no debe exceder los 25 kilómetros; estos modelos no
consideran los aspectos microdinámicos locales en el receptor, por ejemplo debido a la
influencia de los árboles, edificios, etc. Sin embargo, a pesar de estas limitaciones, los
cálculos representan adecuadamente las concentraciones ambientales para promedios
horarios, diarios, mensuales y anuales; y se usan especialmente para determinar si el impacto
de las emisiones de una fuente o conjunto de fuentes, esto es, las concentraciones ambientales
calculadas, superan las normas de calidad del aire establecidas para los receptores
seleccionados.
2.2.1 Cálculo de las concentraciones de contaminantes para fuentes de área
Cuando se desea estimar la contaminación en un centro urbano, uno se enfrenta a menudo con
el problema de calcular el efecto acumulativo de numerosas fuentes pequeñas (áreas
residenciales, pequeñas empresas, emisiones de vehículos, etc.), que se distribuyen sobre un
área grande. En tales casos la tasa de emisión se expresa como un flujo medio de
contaminantes por unidad de área (g/m2.s).
Una posible solución es dividir el sector urbano en fuentes rectangulares. La concentración
ambiente se puede calcular usando el modelo de dispersión gaussiana estándar aplicado para
las fuentes de área. Si un área tiene la dimensión Dy transversal al viento y dimensión Dx
según la dirección del viento, la concentración viento abajo se puede calcular para un área
infinitesimal dx dy, aplicando la ecuación de dispersión gaussiana para fuentes fijas,
modificada de la siguiente forma:
dxD
erfz
u
q
dxdyyz
u
qzyxC
y
y
z
Dx
z
Dy
Dy yz
Dx
zy
222exp
12
,2
exp2
exp1
),,(
2
2
0
2/
2/
2
2
2
2
0
(4)
Donde q es la tasa de emisión de la fuente por unidad de área en g/(m2.s), y y z(m) son los
coeficientes de dispersión lateral y y vertical z; u es la velocidad del viento (m/s) a lo largo del
eje x. La erf es la función de error, y es una medida del área bajo la función de distribución
gaussiana. Por ejemplo, el modelo de la EPA ISC3, utiliza un algoritmo similar a la Eq. (4),
inclusive para fuentes de área con diversas formas rectangulares, pero el tiempo de cálculo es
muy grande comparado con el tiempo de procesamiento de las fuentes puntuales.
2.3 Modelo CALPUFF
Con el objeto de estimar la dispersión de contaminantes en la atmósfera, se utilizó el sistema
de modelado CALPUFF, incorporando así, el transporte, dispersión y transformación de NOx,
CO y PM10. CALPUFF es un modelo de dispersión gaussiano por soplos, de estado no
estacionario, multicapa y multiespecie que puede simular los efectos de condiciones
meteorológicas cambiantes en el tiempo y espacio sobre el transporte, transformación y
remoción de contaminantes (Scire et al., 2000). Dado que CALPUFF es un modelo de soplos
lagrangiano, está programado para simular cantidades discretas de material contaminante
emitidas por una fuente en el flujo de aire, así, mientras la circulación cambia de hora a hora,
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el camino que cada soplo sigue, cambia con la nueva dirección del viento. El modelo usa la
formulación de soplo gaussiano para el cálculo de la concentración de contaminantes en
cualquier lugar ubicado a sotavento en una ubicación específica (receptor). Un detalle de
algoritmos para los diferentes procesos físicos que gobiernan la dispersión y detalles sobre
aplicaciones de los modelos pueden encontrarse en Scire et al., 2000 y US EPA, 2000. La
Ecuación 1 y la Ecuación 2 muestran que la contribución de un soplo en un receptor dado es:
2222 2exp2exp2
ycxa
yx
ddgQ
C
(1)
n
zez nhHg 222/122exp22
(2)
Donde C es la concentración a nivel del piso (g/m3), Q es la masa de contaminante (g) en el
soplo, σx es la desviación estándar (m) de la distribución gaussiana en la dirección del viento,
σy es la desviación estándar (m) de la distribución gaussiana en la dirección perpendicular al
viento, σz es la desviación estándar (m) de la distribución gaussiana en la dirección vertical,
da la distancia (m) desde el centro del soplo en la dirección del viento al receptor, dc la
distancia (m) desde el centro del soplo hasta el receptor en la dirección perpendicular al
viento, g el término vertical (m-1) de la ecuación gaussiana, He es la altura efectiva (m) del
centro del soplo, sobre el suelo, h la altura de capa de mezcla (m) y n es la extensión de
diseminación vertical de la pluma vertical incluyendo refecciones múltiples en la capa de
mezcla y el suelo.
El modelo es ampliamente recomendado por la Agencia de Protección Ambiental de los
Estados Unidos (US EPA) para simular los efectos de la dispersión de contaminantes en
transporte a gran escala, típicamente entre 50 y 200 km (US EPA, 2008), y contiene varios
algoritmos aplicables para cálculos de distancias mucho menores. Asimismo, el modelo puede
tratar períodos de calma (velocidades del viento < 1 m/s) evitando estimaciones de
concentración poco reales (US EPA, 1998). Otro motivo de elección del modelo fue su
capacidad de simular reacciones químicas lineales en forma consistente con la formulación
del soplo, incorporando mecanismos de reacción de pseudo-primer orden para la conversión
de SO2 en SO42- y NOx en NO3-.
Una consideración de modelado clave en CALPUFF es la especificación de los coeficientes
de dispersión gaussiano horizontal y vertical, σy y σz, para un soplo, al inicio y al final de
cada paso de muestreo y también, para cada receptor en el cual se compute la contribución de
la nube contaminante. Los coeficientes para el soplo al inicio del paso de muestreo son
iguales a los mismos encontrados al final del paso anterior. Los coeficientes para el final del
paso, o para un receptor cercano, se computan de acuerdo a una relación de turbulencia y
constantes relacionadas con la fuente.
El período de simulación para cada sector es de un año completo de meteorología. Los datos
fueron obtenidos de los registros horarios de la estación ubicada en el Aeropuerto El
Plumerillo (32° 50’ S, 68° 50’ W). Se incorporaron al modelo elevaciones del terreno con
resolución de aproximadamente 90 m usando datos de United States Geological Survey
(USGS) y se caracterizó cada uno de los dominios incorporando datos de uso del suelo
globales disponibles en bases de datos de Global Land Cover Characterization (GLCC). Se
modelaron tres especies (NOx, CO y PM10) y se utilizó la configuración por defecto del
modelo CALPUFF para todas las opciones de dispersión. Para determinar perfiles de
concentraciones, en todos los dominios se utilizaron receptores grillados cartesianos ubicados
cada 250 m, lográndose una buena representación de los resultados de calidad de aire y un
adecuado tiempo computacional.
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CALPUFF utiliza un algoritmo especial para calcular concentraciones dentro del área emisora
y en receptores en la dirección del viento. Si bien, en varios casos, el uso de fuentes puntuales
virtuales puede proporcionar un tratamiento simple de fuentes de área, evitando la integración
de la Ecuación 1, esta aproximación no parece ser satisfactoria para receptores muy cercanos
o interiores al área emisora, o para áreas muy grandes. El modelo supera esta limitación
incluyendo un algoritmo para la integración 2D sobre un polígono de forma arbitraria que
utiliza el método de Romberg (Scire et al., 2000) para determinar el valor de la integral.
3 Área de estudio
El centro urbano del Gran Mendoza (33°S, 68°W, s. l. de 750 m. a. N.) está ubicado al oeste
de la República Argentina, en el piedemonte de la Cordillera de Los Andes, ocupando un área
de 16.692 km2, sobre la zona del Oasis Norte de la Provincia. El Gran Mendoza se extiende
de forma casi regular hacia el Nordeste, Este y Sur, mientras que las estribaciones de la
Cordillera, impiden el crecimiento en las direcciones Norte y Oeste. Se trata de la cuarta
aglomeración del país con 1.230.000 habitantes, siendo la más importante fuera de la Pampa
Húmeda. Forman el área metropolitana los departamentos de Capital, Godoy Cruz,
Guaymallén y las zonas urbanas de Las Heras, Luján de Cuyo y Maipú. Ninguna de estas
localidades departamentales es dominante en la composición demográfica, ya que la
población se distribuye uniformemente en toda el área. En la Figura 6 se muestra un esquema
del área metropolitana del Gran Mendoza. Esta zona tiene una extensión urbana aproximada
de 370 kilómetros cuadrados y una densidad demográfica media urbana de 2800 hab/km2. La
Provincia de Mendoza participa con el 4,5 % del PBI nacional, mientras que el área
metropolitana alcanza los 2,5 %. La Ciudad se ubica en una zona árida a semiárida, de
precipitaciones bajas, 120-400 mm anuales, principalmente en meses de verano. La cercanía
de la Cordillera de Los Andes tiene una fuerte influencia en la meteorología y en la calidad de
aire locales, debido a la circulación típica valle-montaña de variación diaria. La velocidad de
viento media anual es alrededor de 2,6 m/s con un 26% de calmas. Las direcciones
predominantes son S, S-SW, E-SE y E (Figura 7) El área presenta baja humedad relativa
(50%), baja incidencia de niebla y pocos días cubiertos (65-75 días /año).
Figura 6: Diagrama del área en estudio, incluyendo un acercamiento al área metropolitana del
Gran Mendoza (32° 53’ S, 68° 50’W) hacia el oeste de la República Argentina, detallando el
trazado de calles y las elevaciones del terreno (m) en la escala a la derecha.
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Figura 7: Rosa de vientos detallando las frecuencias para el área de estudio.
Figura 8: Parque vehicular de Mendoza en miles de vehículos. Se observan incrementos
anuales entre 4% y 10%, excepto para el transporte de pasajeros en el que la evolución tiene
tendencia decreciente.
Las emisiones de carbono y contaminantes principales que afectan la calidad del aire
provienen de cinco sectores: la producción energética, la industria, la agricultura, los sectores
del servicio, residenciales y el transporte. Las principales actividades de estos sectores son: a)
producción energética e industria, entre ellos una refinería de petróleo; una industria
petroquímica; una empresa de ferroaleaciones, una central termo-eléctrica y una industria de
producción de cemento; b) sector agrícola: Mendoza tiene una actividad agrícola importante
orientada a la producción vinos, aceite de olivas, frutas en fresco y verduras; c) sector de
servicio: comercio, educación e institucionales; d) residencial: este sector ha tenido una gran
expansión geográfica en la última década; e) transporte de mercancías y de pasajeros.
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Las emisiones del sector transporte en el Gran Mendoza son un importante factor de presión
en la calidad del aire como consecuencia de la elevada edad promedio de la flota vehicular, su
acelerado crecimiento, su falta de mantenimiento y control y la expansión horizontal de la
ciudad, cuya segregación funcional aumenta las distancias de transporte. La Figura 8 muestra
la evolución del parque vehicular provincial.
Las emisiones del transporte rodado para el año 2006 de la ciudad de Mendoza se estimaron
con el modelo de emisión COPERT III (Ntziachristos and Samaras, 2000), cuyo detalle se
realizó en el primer informe.
3.1 Descripción de la topografía
Existe en el dominio computacional del modelo una influencia importante del terreno, con
elevaciones de hasta 2800 metros (MSL) en la cercanía de la ciudad de Mendoza. En
consecuencia, existen efectos significativos a consecuencia de la topografía, modelados como
interacciones del tipo pluma-terreno. Para el dominio del modelado se han utilizado datos a
partir de archivos de elevación de terreno SRTM3, producidos por United States Geological
Survey (USGS). Los datos han sido proporcionados en archivos que cubren bloques de un
grado por un grado de latitud y longitud. Un grado de datos consiste en una matriz de 1201
por 1201 elevaciones referenciadas en el Sistema de Coordenadas Geográficas
(latitud/longitud) del World Geodetic System 1972 Datum. Las elevaciones están dadas en
metros MSL y el espaciado a lo largo de cada perfil es de 3 segundos de arco, lo que
corresponde aproximadamente a 90 metros. El dominio de modelado corresponde a un área de
42 km por 42 km principalmente sobre el área del Gran Mendoza, incluyendo el terreno desde
los 68.7º O de longitud hasta 69º O y latitudes entre 32.7º S y 33.1º S.
Se utiliza una resolución de 350 metros sobre las elevaciones del terreno para representar las
variaciones del mismo en el área de estudio. Los registros de elevaciones del terreno son
promediados en cada grilla de la celda para producir una elevación promedio en cada punto de
la misma. La resolución de 350 metros produce un número conveniente de celdas (120 por
120), permitiendo una ajustada representación de las diferencias del terreno como así también
un tiempo adecuado de procesamiento de datos.
3.2 Uso del suelo y grilla de modelado
Se ha generado un campo grillado de las categorías predominantes de uso del terreno, a partir
de datos Land Use/Land Cover (LULC) de U.S. Geological Survey para la zona en estudio.
Estos datos han sido desarrollados por continente, usando Proyección Geográfica
(latitud/longitud) en un período de 12 meses, de abril de 1992 a marzo de 1993. Los datos han
sido obtenidos a partir de la Global Land Cover Characterization (GLCC) Database, en un
formato con una resolución de 1 km aproximadamente (30 segundos de arco), procesados
luego para obtener campos grillados de 1.05 km de resolución. Las 38 categorías de uso del
terreno de la USGS han sido derivadas en 14 categorías del uso del terreno de CALMET para
el uso de CALPUFF. Las propiedades de superficie tales como Albedo, Relación de Bowen,
rugosidad superficial, se computan proporcionalmente a cada fracción de uso del terreno en el
modelado de CALPUFF.
La simulación meteorológica y de dispersión ha sido conducida por un periodo de un año.
Éste se ha seleccionado de acuerdo con la disponibilidad de datos. Para CALPUFF se utilizó
el formato de datos meteorológicos del tipo ISC3 extendido con una sola estación, usados por
el modelo para asignar a cada punto de la grilla una distribución espacial de variables
meteorológicas. En este estudio se han utilizado receptores grillados localizados en el centro
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de cada punto de la grilla con el objeto de obtener suficiente información para dibujar los
contornos de las estimaciones de concentración.
4 Monitoreo y Calidad del aire
El impacto de las emisiones urbanas se traduce en un deterioro de la calidad del aire, es decir
en el aumento de las concentraciones ambientales de los contaminantes principales. Una
forma de evaluar este impacto es a través de una red de monitoreo de contaminantes. La
ciudad de Mendoza ha establecido programas y estaciones de monitoreo con el objeto de
realizar un seguimiento de la evolución de los principales contaminantes que afectan la
calidad del aire.
Los contaminantes criterio, son normalmente el material particulado suspendido total (PST) y
PM10), el ozono superficial (O3), los óxidos de nitrógeno (NOx) como composición del
dióxido de nitrógeno (NO2) y el óxido nítrico (NO), el dióxido de azufre SO2 , el monóxido
de carbono (CO), el plomo, los hidrocarburos volátiles no metánicos. El dióxido de carbono
no es considerado un contaminante, pero ya que constituye uno de los principales gases de
efecto invernadero se lo incluye actualmente en los cálculos.
4.1 Monitoreo en Mendoza
En la zona urbana de Mendoza, el Ministerio de Ambiente y Obras Públicas del Gobierno
Provincial, a través de su Dirección de Saneamiento y Control Ambiental (DSCA) mide
desde 1970 (para algunas estaciones) y desde 1990 para unas 15 estaciones valores medios
diarios de material particulado total (MPT) por el método de captura por filtro y
reflectometría; óxidos de nitrógenos NOx usando el método de la colorimetría de Griess y
Salztmann; una vez por semana valores de 24 horas de plomo por el método de colorimetría
por ditozona; y dióxido de azufre SO2 por el método de colorimetría de West y Gacke
modificado por Pate. Las estaciones continuas cuentan con monitoreo de ozono superficial
(O3) y óxido de nitrógenos (NOx) por quimioluminiscencia, monóxido de carbono (CO) por
técnica de infrarrojo correlación de gas filtrado, además de parámetros meteorológicos y
radiación solar global. Las mediciones de PM10 se realizaron con un analizador continuo de
atenuación de radiación beta, marca Thermo Scientific, modelo FH62C14-N. El analizador se
instaló en el interior de una estación de monitoreo operada por la Dirección de Protección
Ambiental, ubicada en la playa de estacionamiento de la sede central del Instituto Nacional
de Vitivinicultura. El cabezal de toma de muestra se colocó a una altura aproximada de 3
metros. En este sitio existe una gran influencia de las emisiones vehiculares debido a su
cercanía con calles muy transitadas, como San Martín al este y 9 de Julio al oeste.
La Tabla 2 presenta los valores medios anuales de concentraciones ambientales para los
contaminantes principales.
La Figura 9 muestra una serie mensual con los valores medios sobre varias estaciones de
partículas suspendidas totales y óxidos de nitrógenos en el centro de la ciudad. Es interesante
observar la disminución profunda de partículas después de 1991 como ocurre con los NOx
pero menos acentuada. Esta reducción se debe a un cambio del sistema de transporte público
ocurrido durante 1991. Una distribución mejor del transporte público junto a mejores ómnibus
y mejor tecnología contribuyó a mejorar la calidad del aire en el centro de la ciudad. Entre
1992 y 1996 el parque automotor privado fue aumentado con vehículos nuevos, parcialmente
debido a un buen cambio de la paridad dólar-peso y parcialmente debido a un incentivo oficial
para cambiar los viejos a través del "plan canje. Ambas circunstancias contribuyeron al
aumento y al reemplazo de una parte importante del parque automotor.
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Tabla 2: Valores anuales medios de calidad del aire en Mendoza.
AÑO PST ug/m3 NOX ppb SO2 ppb
1987 302.3 44.0 5.0
1988 331.3 46.0 4.0
1989 290.0 31.0 27.0
1990 225.5 47.0 8.0
1991 138.6 26.0 2.0
1992 84.1 20.0 0.0
1993 83.5 21.0 0.0
1994 72.0 28.0 0.0
1995 72.8 25.0 0.0
1996 54.9 34.0 2.0
1997 66.8 40.0 4.0
1998 77.2 33.0 3.0
1999 90.4 30.3 1.5
2000 66.9 23.7 1.9
2001 64.5 18.7 1.8
2002 59.8 25.7 1.9
2003 68.5 25.2 2.4
2004 79.1 30.8 1.1
2005 76.9 24.9 1.5
2006 49.2 22.8 0.3
Fuente: Gob. de Mendoza, elaboración propia.
4.2 Resultados de Mendoza
4.2.1 Dióxido de azufre:
la fuente principal de SO2 es la refinería, la que puede alcanzar valores máximos horarios de
concentración ambiental de 100 g/m3
en la zona urbana de Mendoza, y más de 400 g/m3
en
la zona de Luján. La mayor parte de esta emisiones son emitidas a través de la antorcha.
Actualmente la refinería ha incorporado una planta de desulfuración Claus que permite la
reducción de estas emisiones. En la zona urbana pueden alcanzarse valores máximos de 8
horas de aproximadamente 100 a 200 g/m3, y valores medios anuales entre 20 y 40 g/m
3,
dependiendo de su ubicación relativa. De acuerdo a los niveles de calidad de aire de Mendoza,
sólo algunos sectores cercanos a la fuente pueden superar la norma.
4.2.2 Óxidos de nitrógenos:
La central de energía eléctrica ubicada en Luján es el principal emisor de nitrógenos de las
fuentes estacionarias, sin embargo éstas no exceden los estándares de calidad de aire. La
norma diaria de nitrógenos de 0.1 ppm se superó tres veces durante las mediciones realizadas
en la cercanía de la central eléctrica. Los valores medios diarios pueden alcanzar los 20 a 40
g/m3. En las zonas urbanas los niveles de nitrógenos son producidos por las emisiones
vehiculares.
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Figura 9: Valores medios mensuales de la red de monitoreo de la DCySA de Mendoza.
4.2.3 Ozono y monóxido de carbono
De acuerdo a los valores medidos en los tres sitios, se superaron las normas de máximos
horarios de 0.06 ppm de ozono. En el entorno de la central eléctrica éste alcanzó a casi el 90%
de las horas medidas. La formación de ozono se produce a partir de hidrocarburos y
nitrógenos presentes durante las horas de luz. La mayor fuente de producción son las fuentes
móviles en la ciudad. El ozono allí producido se desplaza hacia el sur durante las horas de luz,
y luego de noche vuelve a retornar hacia el norte. En presencia de cierto nivel de nitrógenos
(NO) éste destruye el ozono. El balance medido es típico para distancias entre 10 a 20 km de
las ciudades. Otra fuente de formación de ozono lo son sin dudas las numerosas fuentes de
hidrocarburos y nitrógenos del Parque Industrial de Luján. Los valores de monóxido de
carbono no superaron las normas horarias y en general estuvo por debajo de 1 ppm,
alcanzando una vez el valor de 1.3 ppm. La Figura 12 muestra el cálculo de las
concentraciones de monóxido de carbono en la zona metropolitana de Mendoza.
Tabla 3: Balance total de emisiones por método top-down y bottom-up
Unidad Top-down Bottom-up Dif relativa %
km recorridos km/día 8.462.748 9.160.142 8,2
CO ton/año 44.201 51.023 -15,9
NOx ton/año 12.588 14.109 12,5
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Ene-87 Sep-89 Jun-92 Mar-95 Dic-97 Sep-00 Jun-03 Mar-06
Mes y año
Ma
teri
al
pa
rtic
ula
do
to
tal
ug
/m3
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Óx
ido
s d
e n
itró
ge
no
s (
pp
b)
PST
NOx
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La Figura 10 muestra la salida de los modelos de dispersión para los valores medios horarios
de NOX. A fin de evaluar el comportamiento de los modelos de simulación se compararon los
resultados obtenidos con los datos provenientes del monitoreo en varias estaciones. Dada la
alta variabilidad (aleatoriedad) de las emisiones vehiculares no es posible determinar una
evaluación punto a punto, pero sí se puede comparar la distribución de ocurrencias de las
simulaciones con la distribución de ocurrencias de los datos de monitoreo. Figura 20 muestra
esta comparación, donde se observa que las simulaciones son capaces de determinar el
comportamiento general de la contaminación vehicular.
Figura 10: Resultados de la modelación: a la izquierda, distribución de calles en al zona del
Gran Mendoza. A la derecha, promedios horarios de concentración de NOx, siendo todos los
valores en µg/m3.
Figura 11: Comparación de las distribuciones de ocurrencia de las mediciones en
estación de monitoreo y los resultados de la modelación con CALPUFF
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0.000 0.020 0.040 0.060 0.080 0.100 0.120
CONCENTRACION DE NOX
FR
EC
UE
NC
IA
CALPUFF
MEDICIÓN
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Figura 12: Concentraciones de monóxido de carbono en la zona de Mendoza
calculada por los programas de modelado.
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Figura 13: Concentraciones de NOx correspondientes a valores medios horarios
debidas al tránsito automotor.
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Figura 14: Concentraciones de CO correspondientes a valores medios horarios
debidas al tránsito automotor.
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Figura 15: Concentraciones de PM10 correspondientes a valores medios horarios
debidos al tránsito automotor.
4.2.4 Material particulado total y PM10
Se estimó que la emisión total de PM10 para el Gran Mendoza es de 4.237 ton año-1, siendo
las fuentes móviles las mayores contribuyentes de este valor. Las concentraciones modeladas
presentan valores de hasta 80 µg m-3
en el centro de la ciudad, la zona de mayor tráfico de
vehículos. La comparación entre las concentraciones modeladas y medidas en un sitio urbano
sirvió para validar satisfactoriamente el desempeño del modelo e, indirectamente, la
estimación de emisiones realizada. Existen también un sinnúmero de fuentes naturales de
PM10. Entre ellas, la erosión que produce el viento en zonas áridas y semiáridas de la región
aporta una gran cantidad de material particulado a los centros urbanos. Esto se puede apreciar
a simple vista durante los días de vientos intensos como el Zonda.
En la Figura 16 se puede observar la contribución de cada una de las fuentes consideradas.
Las fuentes móviles son las principales generadoras de PM10 si se tienen en cuenta sus
emisiones directas e indirectas (61%). Se observa que el PM10 producido por los vehículos
en la resuspensión es notablemente mayor al generado en la combustión. Las industrias
aportan el porcentaje restante de material particulado en la región. Se destacan como grandes
contribuyentes una central térmica y una fábrica de ferroaleaciones en el sur de la ciudad y
una planta productora de cemento en el norte. Las emisiones fugitivas son prácticamente
despreciables dado que dependen fuertemente de la velocidad del viento y en Mendoza esta
es baja.
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Figura 16: Contribución de distintas fuentes a la emisión total de PM10 para el
Gran Mendoza
Los vehículos de carga producen la mayor parte del material particulado emitido en forma
directa e indirecta por fuentes móviles aún cuando su participación en el parque vehicular es
de apenas el 8 % (Figura 17). Esto se debe a que sus factores de emisión de escape son entre
10 y 15 veces superiores a los de vehículos livianos, al incremento de la resuspensión al
aumentar el peso promedio de los vehículos y a un mayor desgaste de frenos y cubiertas.
Figura 17: Contribución de distintas categorías vehiculares a las emisiones de
PM10.
Las concentraciones modeladas con CALPUFF (Figura 18) presentan sus máximos en la
zona céntrica de la ciudad (70-80 µg m-3) y disminuyen de forma concéntrica a medida que
aumenta la distancia al centro. La influencia de fuentes móviles es predominante en esta
zona. El mapa de concentraciones presenta un desplazamiento hacia el norte respecto de los
puntos de mayores emisiones debido a la mayor frecuencia de vientos provenientes desde el
sur durante el mes de junio. En el sector sur-oeste del dominio de modelado, se observa la
influencia de varias fuentes industriales en la pluma de concentración.
20.9
3.3
37.2
1.1
37.5
Exhaust
Non-Exhaust
Resuspensión
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Figura 18: Concentraciones promedio diarias de PM10 en µg m-3 simuladas con
CALPUFF para junio 2009, para todo tipo de fuentes. Los triángulos negros
corresponden a fuentes industriales y la estrella blanca marca es ubicación de la
estación de monitoreo.
La
Figura 19 presenta la comparación entre las concentraciones promedio diarias modeladas y
medidas en un sitio urbano para todo el mes de junio de 2009. Se puede observar que existe
una buena correlación entre ambas curvas aunque algunos valores extremos no han sido
correctamente simulados por el modelo.
0
10
20
30
40
50
1-Jun 5-Jun 9-Jun 13-Jun 17-Jun 21-Jun 25-Jun 29-Jun
Co
nce
ntr
ació
n P
M1
0
(ug/
m3
)
Mediciones Simulación
TRANSPORTE Y CALIDAD DEL AIRE EN MENDOZA INFORME N°2
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Figura 19: Concentraciones promedio diarias de PM10 en µg m-3 medidas y
simuladas en el sitio donde se halla ubicada la estación de monitoreo.
.
Figura 20: Contribución porcentual de distintas fuentes a las concentraciones de
PM10 simuladas en el sitio donde se halla la estación de monitoreo.
Analizando las contribuciones de las distintas fuentes en ubicado en el mismo sitio que la
estación de monitoreo (Figura 20), se confirma que las emisiones vehiculares directas e
indirectas son las principales responsables de las concentraciones de PM10 en la zona
céntrica de la ciudad. Esto parece razonable dada la lejanía de las fuentes industriales y la
gran circulación vehicular en el sitio elegido.
Las concentraciones de PM10 medidas en la estación de monitoreo presentan un valor
promedio diario de 28.5 µg m-3 para el mes de junio 2009. Este valor es bastante menor
que el legislado para particulado suspendido total en Mendoza (200 µg m-3) y al
recomendado por la OMS (50 µg m-3). Este organismo ha fijado un valor guía a los fines
de la gestión de la calidad del aire aunque reconoce que no hay un nivel de concentración
umbral inferior debajo del cual no se observen efectos adversos en la salud. Sin embargo,
las concentraciones modeladas con CALPUFF presentan valores de hasta 80 µg m-3,
bastante más elevados que el mencionado valor guía. Esta situación debería ser motivo
suficiente para que las autoridades ambientales realizaran, al menos, un monitoreo
sistemático de la calidad del aire en la ciudad.
En lo que respecta al desempeño del modelo, aunque este no reproduce exactamente los
valores extremos de concentración, los valores de las medidas estadísticas sugieren que
las simulaciones se aproximan en un nivel aceptable a las concentraciones medidas. Estos
resultados son también una validación de las emisiones estimadas.
96.51%
3.40%
0.09%
Vehiculares Industriales Fugitivas
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